<!DOCTYPE html><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /></head><body><div data-html-editor-font-wrapper="true" style="font-family: arial, sans-serif; font-size: 13px;"> <signature></signature>Hola a todos,<br><br>Durante el segundo semestre de 2022 se llevará a cabo el seminario “Inferencia Causal en estadística”. Dicha actividad es organizada en forma conjunta por el Centro de Matemática de la Facultad de Ciencias y la empresa Idatha. Será una actividad de participación libre.<br><br role="presentation">Como tal cumple un doble propósito, académico y de actualización profesional. En cuanto actividad académica, se desarrollará en 15 reuniones semanales de 90 minutos, entre el 15 de agosto y el 25 de noviembre.<br><br role="presentation">El trabajo se basará en el libro “Causal inference in statistics” de Judea Pearl (pionero en el tema),<br role="presentation">Madelyn Glymour y Nicholas Jewell (Wiley, 2016). Los estudiantes de grado (licenciaturas en matemática y estadística, 5 créditos) que la cursen como actividad curricular, expondrán un tema acordado con los docentes organizadores y participarán de todas las reuniones.<br><br role="presentation">Todos los participantes el seminario tendrán la posibilidad de realizar exposiciones acordadas con los organizadores, si así lo desean. De todas formas, los estudiantes que asistan al seminario por los créditos, tienen prioridad para exponer.<br><br>Copio la ficha del curso al final del mensaje. Además, el EVA del seminario ya está habilitado para matricularse y para entrar como invitados.<br>Cualquier cosa, estoy a las órdenes.<br>Saludos!<br><br>--------------<br> <p dir="ltr" id="yui_3_17_2_1_1660148948480_810"><b id="yui_3_17_2_1_1660148948480_809">Nombre de la unidad curricular: </b>seminario: Inferencia causal en estadística</p> <p id="yui_3_17_2_1_1660148948480_800"><b id="yui_3_17_2_1_1660148948480_798">Forma parte de la Oferta Estable:</b></p> <br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1066"><b id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1067">Licenciaturas:</b> Matemática<br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1068"><br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1069"><b id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1070">Frecuencia y semestre de la formación al que pertenece:</b> Segundo semestre - Semanal<br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1071"><br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1073"><b id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1072">Créditos asignados:</b> 5<br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1074"><br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1076"><b id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1075">Nombre del/la docente responsable:</b> Ernesto Mordecki - Gabriel Illanes<br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1077"><br id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1078"><b id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1079">E-mail:</b> <a target="_blank" id="yui_3_17_2_1_1660148948480_1080" href="mailto:mordecki@cmat.edu.uy">mordecki@cmat.edu.uy</a><br><br><b>Requisitos previos:</b> 90 créditos de la licenciatura en matemática y dos unidades curriculares en el área (que pueden ser dos cursos o un curso y un seminario)<br><br><b>Ejemplos de unidades curriculares de Facultad de Ciencias u otros que aportan dichos conocimientos:</b> Probabilidad, Bioestadística, Seminario de Ciencia de Datos con R<br><br><b>Conocimientos adicionales sugeridos:</b><br><br><b>Objetivos de la unidad curricular:</b><br><br><b>a) Herramientas, conceptos y habilidades que se pretenden desarrollar</b><br><br>La representación gráfica de causalidad en estadística, los criterios de elección del grafo orientado que representa la causalidad en las variables, los resultados iniciales en el área.<br><br><b>b) En el marco del plan de estudios</b><br><br><b>Temario sintético de la unidad curricular:</b><br><br>1) Estadística y modelos causales<br>2) Modelos gráficos y sus aplicaciones<br>3) El efecto de las intervenciones<br>4) Contrafácticos y sus aplicaciones<br><br><b>Temario desarrollado:</b><br><br>1) Estadística y modelos causales: repaso de conceptos necesarios en probabilidad y estadística, modelos causales <wbr></wbr>estructurales.<br>2) Modelos gráficos y sus aplicaciones: Modelos y datos, cadenas, tenedores, colisiones y d-separación. Test de modelos y búsqueda de causalidad.<br>3) El efecto de las intervenciones: Intervenciones y fórmulas de ajuste. Los criterios backdoor y frontdoor.<br>4) Contrafácticos y sus aplicaciones: Definición y cálculo, contrafactuales no deterministas.<br><br><b>Bibliografía</b><br><b>a) Básica:</b><br><br>Causal inference in statistics. Pearl, Glymour, Jewell, Wiley, 2016.<br><br><b>b) Complementaria:</b><br><br><b>Modalidad cursada:</b> Presencial y/o virtual (a definir con los participantes)<br><br><b>Metodología de enseñanza:</b> Exposiciones orales<br><br><b>Duración en semanas:</b> 15<br><br><b>Carga horaria total:</b> 73<br><br><b>Carga horaria detallada:</b><br><br><b>a) Horas aula de clases teóricas:</b> 23<br><br><b>b) Horas aulas de clases prácticas:</b> 0<br><br><b>c) Horas de seminarios:</b> 0<br><br><b>d) Horas de talleres:</b> 0<br><br><b>e) Horas de salida de campo:</b> 0<br><br><b>f) Horas sugeridas de estudio domiciliario durante el período de clase:</b> 50<br><br><b>Mantiene horarios 2021:</b> No<br><br><b>Horarios de clases sincrónicas:</b> A definir con los interesados<br><br>Solicita aula híbrida: No<br><br>Actividades / horarios:<br><br><b>Sistema de APROBACIÓN final</b><br><br><b>Tiene examen final:</b> No<br><br><b>Se exonera el examen final:</b> Si<br><br><b>Nota de exoneración (del 3 al 12):</b> 3<br><br><b>Sistema de GANANCIA</b><br><b>a) Características de las evaluaciones:</b><br><br>El seminario se gana con asistencia y exposiciones del material bibliográfico<br><br><b>b) Porcentaje de asistencia requerido para ganar la unidad curricular:</b> 80<br><br><b>c) Puntaje mínimo individual de cada evaluación y total:</b> 3<br><br><b>d) Modo de devolución o corrección de pruebas:</b> En la presentación se plantean las observaciones necesarias<br><br>Habilitada a rendir en calidad de examen libre: No<br><br> </div></body></html>