Análisis de Impacto Causal de Efectos de Tratamiento Heterogéneos
El análisis de impacto causal de efectos de tratamiento heterogéneos extiende el marco de impacto causal de series temporales estructurales bayesianas para estimar no solo el efecto promedio de una intervención, sino cómo ese efecto varía entre subgrupos o unidades individuales. Al combinar la predicción contrafactual con la estimación del efecto promedio del tratamiento condicional (CATE), revela qué grupos se benefician más o menos de una intervención.
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Fuentes
- Brodersen, K. H., Gallusser, F., Koehler, J., Remy, N., & Scott, S. L. (2015). Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models. Annals of Applied Statistics, 9(1), 247-274. DOI: 10.1214/14-AOAS788 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-causal-impact-analysis
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