Um estudo sobre causalidade

Resumo

Neste trabalho, exploramos o campo da inferência causal através de modelos gráficos, desenvolvido por Judea Pearl. Começando com uma breve introdução aos conceitos de teorias dos grafos, e mergulhamos no tópico de Redes Bayesianas e seu papel em responder perguntas associativas, pertencentes ao primeiro nível da hierarquia causal. No segundo capítulo, enriquecemos a estrutura das Redes Bayesianas com mecanismos causais, dando origem as Redes Bayesianas Causais, o que nos possibilita responder perguntas sobre intervenções a partir de dados observacionais. Por fim, visitamos o mundo dos contrafactuais e as estruturas que possibilitam seu estudo, os modelos estruturados causais. Com os resultados desenvolvidos ao longo dos capítulos, temos em mãos ferramentas próprias para o estudo da causalidade e tomada de decisão.

Ficha do documento

Tipo

Outro

Ano

2022

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Não informado

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/33840

Temas

Dados

Palavras-chave

EstudoCausalidadeInferênciaModelos gráficosMatemáticaTeoria dos grafos