Test placebo aumentato con machine learning

Il test placebo aumentato con machine learning è una tecnica di validazione dell'inferenza causale che utilizza stimatori ML flessibili — come foreste causali, LASSO o ML doppio/debiased — per condurre controlli di falsificazione su una strategia di identificazione. Sostituendo le assegnazioni di trattamento reali con assegnazioni placebo (false) e verificando che l'effetto stimato collassi a zero, i ricercatori confermano che i loro risultati causali non sono artefatti di errata specificazione del modello o di confondimento.