causalidad

CausalImpact me ha complacido mucho

Estoy aquí analizando datos para un cliente interesado en estudiar si como consecuencia de uno de esos impuestos modennos con los que las administraciones nos quieren hacer más sanos y robustos. En concreto, le he echado un vistazo a si el impuesto ha encarecido el precio de los productos gravados (sí) y si ha disminuido su demanda (no) usando CausalImpact y me ha complacido mucho que la salida de summary(model, "report") sea, literalmente, esta:

model4you

Un grupo de estudiantes se examina en horas distintas con exámenes parecidos pero no iguales. Se pretende estudiar si el examen tiene algún efecto sobre la nota final y para eso se hace algo así como bmod_math <- lm(pcorrect ~ group, data = MathExam) para obtener una distribución de la nota media por grupo descrita bien cbind(estimate = coef(bmod_math), confint(bmod_math)) ## estimate 2.5% 97.5% ## (Intercept) 57.600184 55.122708 60.07766 ## group2 -2.

Invertir relaciones causales plausibles exige mucha, mucha explicación

Si yo digo que X llegó a vivir 95 años con salud y añado que siempre siguió una dieta sana, nos parecería muy raro que alguien nos contestase: ¿para qué se sometió X a una dieta sana si, al final, iba a vivir 95 años? Si digo que el país Y tiene una tasa de patentes por habitantes muy por encima de la media y añado que el gobierno invierte un porcentaje sustancial en I+D, nos parecería muy raro que alguien apostillase: ¿para qué invertir en I+D si, al final, esa gente no para de patentar?

¿Importa más la causalidad hoy en día?

Según este artículo, que explora la proporción de palabras relacionadas con la causalidad a lo largo de los dos últimos siglos, parece que sí (para el inglés). Hice alguna búsqueda muy superficial en los n-gramas de Google y en español estoy obteniendo, precisamente, la tendencia contraria. A ver si consigo el texto completo del artículo y, si encuentro un momento, trato de replicar lo que pueda. Y si alguien se me adelanta y me ahorra el trabajo, ¡tanto mejor!

Lotería y elecciones: se non è vero...

Incumbent politicians tend to receive more votes when economic conditions are good. In this paper we explore the source of this correlation, exploiting the exceptional evidence provided by the Spanish Christmas Lottery. Because winning tickets are typically sold by one lottery outlet, winners tend to be geographically clustered. This allows us to study the impact of exogenous good economic conditions on voting behavior. We find that incumbents receive significantly more votes in winning provinces.

Causalidad o asociación: indicios de la primera

Distinguir adecuadamente causalidad de asociación es un tema sobre el que se han vertido ríos de tinta. Parte de la formación de un estadístico consiste en reconfigurar su arquitectura neuronal de manera que sienta infinito recelo ante proclamas de causalidad de una manera tan instintiva como la del perro de Paulov. Esta cautela es sin duda necesaria y ha liberado al mundo de infinidad de resultados espúreos. Sin embargo, ha incrementado notablemente los que podríamos llamar errores de tipo II.