Estimación Doblemente Robusta de Efectos de Tratamiento Heterogéneos

La estimación doblemente robusta de efectos de tratamiento heterogéneos (HTE, por sus siglas en inglés) estima cómo el efecto causal de un tratamiento varía entre subgrupos o valores de covariables individuales. Al combinar un modelo de resultado y un modelo de puntuación de propensión, mantiene la consistencia si cualquiera de los modelos está correctamente especificado, y soporta estimadores de nuisance flexibles de aprendizaje automático mediante ajuste cruzado para producir estimaciones válidas del efecto de tratamiento promedio condicional (CATE, por sus siglas en inglés).