[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Seminario de Probabilidad y Estadística - Matías Zieleniec (Facultad de Ciencias, Udelar)

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Seminario de Probabilidad y Estadística
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Título: "Inferencia Causal: Análisis del modelo de Double Machine Learning (Defensa de Monografía)"

Expositor: Matías Zieleniec (Facultad de Ciencias, Udelar)

Resumen:
 
Aunque los algoritmos modernos de Machine Learning (ML) han demostrado una
enorme capacidad predictiva para identificar patrones complejos en grandes
volúmenes de datos, resultan insuficientes para la toma de decisiones
estratégicas. Observar que una variable se mueve junto a otra no demuestra que
una sea la causa directa de la otra. Por ejemplo, si una campaña de marketing
coincide con un aumento masivo de ventas en temporada alta, ¿cómo sabemos cuánto
de ese éxito se debe realmente a la intervención publicitaria y cuánto a la
simple estacionalidad?

Ante la presencia de múltiples variables de confusión, el uso directo de
algoritmos predictivos complejos introduce sesgos graves (como la regularización
y el sobreajuste) que invalidan las herramientas clásicas de inferencia. Por lo
tanto, surge una pregunta fundamental: ¿Cómo podemos combinar la inmensa
flexibilidad algorítmica del ML con la interpretabilidad y el rigor de la
estadística clásica para aislar efectos causales puros y responder a escenarios
de "qué pasaría si"?

Para responder a este problema, los contenidos que tratamos se dividen en:

1. Introducción a la inferencia causal: Son los fundamentos que nos van a ayudar
a modelar estos problemas.

2. Double Machine Learning (DML): Es la técnica que combina lo mejor de estos
dos mundos.

3. Aplicación empírica en la NBA: Presentamos un análisis aplicado a una base de
datos real de la NBA sobre cómo la técnica de catch and shoot afecta en el tiro.
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Viernes 14/8 a las 11:30, Facultad de Ciencias Económicas y de Administración, Salón 4 (entrada por Gonzalo Ramírez).

Contacto: Laura Aspirot - laspirot en gmail.com
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https://salavirtual-
udelar.zoom.us/j/87033011104?pwd=qnKGw4syp4Izilf5QekV7Ama7oyjXZ.1
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