Diagrama de temas

  • Seminario: Inferencia causal en estadística

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    • Foro
      Foro de novedades
      Este será el foro que manejará las notificaciones del seminario.
      Aquellos que estén matriculados, les llegará un mail cuando mandemos algo por aquí.
      Aquellos que entren como invitados, por favor revisen de vez en cuando el foro para no perderse de nada.
    • Foro
      Foro de consultas
      En este foro se pueden escribir consultas de cualquier tipo relativas al foro.

    • Horario: jueves de 9:00 a 10:30 hs.

      Lugar: el seminario tiene modalidad híbrida

      - En Facultad de Ciencias: salón de seminarios del piso 14 (CMAT)

      - Virtual: (enlace de zoom pronto)

    • URL
      Enlace de Zoom URL

  • Material del seminario

  • Grabaciones y presentaciones

  • Ficha del curso (perdón el formato)

    • Nombre de la unidad curricular: seminario: Inferencia causal en estadística

      Forma parte de la Oferta Estable:


      Licenciaturas: Matemática

      Frecuencia y semestre de la formación al que pertenece: Segundo semestre - Semanal

      Créditos asignados:       5

      Nombre del/la docente responsable:       Ernesto Mordecki - Gabriel Illanes

      E-mail: mordecki@cmat.edu.uy

      Requisitos previos: 90 créditos de la licenciatura en matemática y dos unidades curriculares en el área (que pueden ser dos cursos o un curso y un seminario)

      Ejemplos de unidades curriculares de Facultad de Ciencias u otros que aportan dichos conocimientos: Probabilidad, Bioestadística, Seminario de Ciencia de Datos con R

      Conocimientos adicionales sugeridos:

      Objetivos de la unidad curricular:

      a) Herramientas, conceptos y habilidades que se pretenden desarrollar

      La representación gráfica de causalidad en estadística, los criterios de elección del grafo orientado que representa la causalidad en las variables, los resultados iniciales en el área.

      b) En el marco del plan de estudios

      Temario sintético de la unidad curricular:

      1) Estadística y modelos causales
      2) Modelos gráficos y sus aplicaciones
      3) El efecto de las intervenciones
      4) Contrafácticos y sus aplicaciones

      Temario desarrollado:

      1) Estadística y modelos causales: repaso de conceptos necesarios en probabilidad y estadística, modelos causales estructurales.
      2) Modelos gráficos y sus aplicaciones: Modelos y datos, cadenas, tenedores, colisiones y d-separación. Test de modelos y búsqueda de causalidad.
      3) El efecto de las intervenciones: Intervenciones y fórmulas de ajuste. Los criterios backdoor y frontdoor.
      4) Contrafácticos y sus aplicaciones: Definición y cálculo, contrafactuales no deterministas.

      Bibliografía
      a) Básica:

      Causal inference in statistics. Pearl, Glymour, Jewell, Wiley, 2016.

      b) Complementaria:

      Modalidad cursada: Presencial y/o virtual (a definir con los participantes)

      Metodología de enseñanza: Exposiciones orales

      Duración en semanas: 15

      Carga horaria total: 73

      Carga horaria detallada:

      a) Horas aula de clases teóricas: 23

      b) Horas aulas de clases prácticas: 0

      c) Horas de seminarios: 0

      d) Horas de talleres: 0

      e) Horas de salida de campo: 0

      f) Horas sugeridas de estudio domiciliario durante el período de clase: 50

      Mantiene horarios 2021: No

      Horarios de clases sincrónicas: A definir con los interesados

      Solicita aula híbrida: No

      Actividades / horarios:

      Sistema de APROBACIÓN final

      Tiene examen final: No

      Se exonera el examen final: Si

      Nota de exoneración (del 3 al 12): 3

      Sistema de GANANCIA
      a) Características de las evaluaciones:

      El seminario se gana con asistencia y exposiciones del material bibliográfico

      b) Porcentaje de asistencia requerido para ganar la unidad curricular: 80

      c) Puntaje mínimo individual de cada evaluación y total: 3

      d) Modo de devolución o corrección de pruebas: En la presentación se plantean las observaciones necesarias

      Habilitada a rendir en calidad de examen libre: No