Causalidad (libro)

Causalidad: Modelos, razonamiento e inferencia (2000; ^{[ 1 ]} actualizado 2009 ^{[ 2 ]} ) es un libro de Judea Pearl . ^{[ 3 ]} Es una exposición y análisis de la causalidad . ^{[ 4 ] [ 5 ]} Se considera que fue fundamental para sentar las bases del debate moderno sobre la inferencia causal en varios campos, incluyendo estadística , informática y epidemiología . ^{[ 6 ]} En este libro, Pearl defiende el Modelo Causal Estructural (MCE) que utiliza el modelado de ecuaciones estructurales . ^{[ 7 ]} Este modelo es un punto de vista que compite con el modelo causal de Rubin . Parte del material del libro fue reintroducido en el libro dirigido a un público más general, The Book of Why .

El contenido del libro proporciona un resumen útil del concepto clave abordado.

1. Introducción a las probabilidades, los gráficos y los modelos causales.
2. Una teoría de la causalidad inferida
3. Diagramas causales e identificación de efectos causales
4. Acciones, planes y efectos directos
5. Causalidad y modelos estructurales en ciencias sociales y economía
6. La paradoja de Simpson , la confusión y la colapsabilidad
7. La lógica de los contrafactuales basados ​​en la estructura
8. Experimentos imperfectos: efectos de delimitación y contrafactuales
9. Probabilidad de causalidad: interpretación e identificación
10. La causa real
11. Reflexiones, elaboraciones y debates con los lectores.

Pearl logra integrar, dentro de un marco general no paramétrico, la tradición contrafactual del análisis causal con las variantes del modelado de ecuaciones estructurales que merecen ser conservadas. La teoría de grafos que emplea para esta fusión resulta a menudo elegante. Por lo tanto, «Causalidad» es una obra fundamental que todo aquel que pretenda comprender la causalidad debe leer.

Para Hoover (2003, págs. F412-13), la idea clave introducida es lo que Pearl denomina d-separación . Esta es la perspectiva de que un conjunto de causas que intervienen entre dos variables o un conjunto de causas parentales de dos variables induce una relación de independencia condicional entre ellas. Mediante este método, argumenta Hoover, Pearl desarrolla potentes algoritmos para inferir la estructura causal a partir de datos no experimentales y para calcular los efectos de las intervenciones en una parte de la estructura causal sobre otras partes (el cálculo do). (2003, págs. F412-13). Para Morgan (2004, pág. 413), el operador do  de Pearl es su concepto más memorable. Se trata de una metáfora física para ideas que normalmente se discuten en el complejo lenguaje de los contrafactuales. Y, a riesgo de simplificar demasiado, no es injusto decir que la definición de causalidad de Pearl se basa principalmente en esta distinción entre Pr(Y |X) y Pr(Y | do(X)), lo que pone el núcleo de su argumento en línea con el modelo contrafactual de causalidad (Morgan, 2004, p. 413). 

El libro le valió a Pearl el Premio Lakatos de Filosofía de la Ciencia de 2001. ^{[ 9 ]}

Además de la reseña de Morgan (2004), existen muchas otras reseñas sustanciales del libro desde diversos enfoques: el económico, el filosófico y el político. Entre ellas se incluyen:

• Neuberg, Leland Gerson. (2003) "Causalidad: modelos, razonamiento e inferencia, por Judea Pearl, Cambridge University Press, 2000." Econometric Theory 19.4  : 675-685.
• Gillies, Donald . (2001) "Causalidad: modelos, razonamiento e inferencia Judea pearl." The British Journal for the Philosophy of Science 52, no. 3  : 613-622.
• Hoover, Kevin D. (2003) Causalidad: modelos, razonamiento e inferencia., The Economic Journal, Volumen 113, Número 488, junio de 2003, Páginas F411–F413, https://doi.org/10.1111/1468-0297.13919
• Hitchcock, C. (2001). [Reseña de Causalidad: Modelos, razonamiento e inferencia, de J. Pearl]. The Philosophical Review, 110(4), 639–641. https://doi.org/10.2307/3182612
• Didelez, V. y Pigeot, I. (2001). [Revisión de Causalidad: modelos, razonamiento e inferencia, por J. Pearl]. Politische Vierteljahresschrift, 42(2), 313–315. http://www.jstor.org/stable/24199253

• Causalidad
• Inferencia causal
• Modelado de ecuaciones estructurales

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