El Fin Del Conocimiento - Bóveda 6/74 - CVPR - 2022 - Métodos de Control Sintético y Diferencias-en-Diferencias

graph LR classDef panel fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef methods fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px classDef modeling fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px classDef evaluation fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px A["Métodos de Control Sintético
y Diferencias-en-Diferencias"] --> B["Datos de
Panel"] A --> C["Métodos de
Estimación"] A --> D["Técnicas de
Modelado"] A --> E["Métricas de
Evaluación"] B --> B1["Múltiples unidades
a lo largo del
tiempo. 1"] B --> B2["Tratamiento hipotético,
resultados de
control. 2"] B --> B3["Diferencia entre
tratados, control
resultados. 3"] B --> B4["Tratamiento independiente
de resultados
potenciales. 4"] B --> B5["Unidades adoptan
tratamiento en
momentos diferentes. 16"] B --> B6["Unidades estadísticamente
indistinguibles. 27"] C --> C1["Combinación de unidad
de control
ponderada. 5"] C --> C2["Comparando cambios
antes, después del
tratamiento. 6"] C --> C3["Control de efectos
de unidad y tiempo. 7"] C --> C4["Probabilidad de
asignación de
tratamiento. 17"] C --> C5["Combinar resultado,
modelo de puntuación
de propensión. 18"] C --> C6["Intervalos de predicción
bajo
intercambiabilidad. 28"] D --> D1["Estimar valores
faltantes usando
aproximación. 8"] D --> D2["Penalización para soluciones
de bajo rango. 9"] D --> D3["Resultados sobre variables
pre-tratamiento. 10"] D --> D4["Pre-tratamiento sobre
resultados de
control. 11"] D --> D5["Efectos fijos bidireccionales
generalizados. 12"] D --> D6["Datos en factores
latentes,
cargas. 21"] E --> E1["Seleccionar parámetros
con datos
retenidos. 14"] E --> E2["Medida de
precisión de
predicción. 15"] E --> E3["Equilibrio entre
flexibilidad del modelo,
sobreajuste. 25"] E --> E4["Correlación de variables
en diferentes
momentos. 26"] E --> E5["Usar distribuciones previas,
actualizar
creencias. 29"] E --> E6["Funciones equilibrando
covariables. 30"] class A,B,B1,B2,B3,B4,B5,B6 panel class C,C1,C2,C3,C4,C5,C6 methods class D,D1,D2,D3,D4,D5,D6 modeling class E,E1,E2,E3,E4,E5,E6 evaluation

Resumen:

1.- Datos de panel: Datos con múltiples unidades observadas a lo largo del tiempo, utilizados para estimar efectos causales de tratamientos.

2.- Resultados potenciales: Resultados hipotéticos para cada unidad bajo condiciones de tratamiento y control.

3.- Efecto promedio del tratamiento: La diferencia promedio entre resultados tratados y de control a través de unidades.

4.- No confusión: Suposición de que la asignación de tratamiento es independiente de los resultados potenciales condicionados a covariables observadas.

5.- Control sintético: Método que utiliza una combinación ponderada de unidades de control para estimar el contrafactual para la unidad tratada.

6.- Diferencias-en-diferencias: Método que compara cambios en resultados entre grupos tratados y de control antes y después del tratamiento.

7.- Efectos fijos bidireccionales: Modelo de regresión con efectos fijos de unidad y tiempo para controlar características invariantes en el tiempo de la unidad y tendencias temporales.

8.- Compleción de matrices: Técnica para estimar valores faltantes en una matriz usando aproximación de bajo rango.

9.- Regularización de norma nuclear: Penalización añadida a la función objetivo para fomentar soluciones de bajo rango en la compleción de matrices.

10.- Regresión horizontal: Regresión de resultados sobre variables pre-tratamiento usando unidades de control para predecir contrafactuales.

11.- Regresión vertical: Regresión de resultados pre-tratamiento sobre resultados de unidades de control para predecir contrafactuales para unidades tratadas.

12.- Efectos fijos interactivos: Generalización más flexible de efectos fijos bidireccionales usando modelos de factores.

13.- Matriz de bajo rango: Matriz que puede ser bien aproximada por un producto de dos matrices más pequeñas.

14.- Validación cruzada: Técnica para seleccionar parámetros de modelo evaluando el rendimiento en datos retenidos.

15.- Error cuadrático medio de la raíz: Medida de precisión de predicción calculada como la raíz cuadrada del promedio de errores de predicción al cuadrado.

16.- Adopción escalonada: Patrón de tratamiento donde las unidades adoptan el tratamiento en diferentes momentos pero permanecen tratadas una vez adoptado.

17.- Puntuación de propensión: Probabilidad de asignación de tratamiento condicionada a covariables observadas, utilizada para emparejamiento o ponderación.

18.- Métodos doblemente robustos: Técnicas de estimación que combinan regresión de resultados y modelos de puntuación de propensión para mejorar la robustez.

19.- Emparejamiento: Método que empareja unidades tratadas con unidades de control similares basándose en covariables o puntuaciones de propensión.

20.- Ponderación por probabilidad inversa: Técnica que utiliza el inverso de la probabilidad de tratamiento para ponderar resultados y equilibrar distribuciones de covariables.

21.- Modelos de factores: Modelos estadísticos que descomponen datos en factores latentes y cargas de factores.

22.- Diferencias-en-diferencias sintéticas: Método que combina enfoques de control sintético y diferencias-en-diferencias.

23.- Pesos de tiempo: Pesos asignados a diferentes periodos de tiempo en diferencias-en-diferencias sintéticas para centrarse en periodos relevantes.

24.- Pesos de unidad: Pesos asignados a unidades de control en métodos de control sintético para crear un contrafactual para la unidad tratada.

25.- Compensación entre sesgo y varianza: Equilibrio entre flexibilidad del modelo y sobreajuste en el aprendizaje estadístico.

26.- Autocorrelación: Correlación entre los valores de una variable en diferentes puntos de tiempo.

27.- Intercambiabilidad: Suposición de que las unidades son estadísticamente indistinguibles, a menudo utilizada en inferencia para datos de panel.

28.- Inferencia conforme: Método para construir intervalos de predicción con cobertura garantizada bajo suposiciones de intercambiabilidad.

29.- Métodos bayesianos: Enfoques estadísticos que utilizan distribuciones previas y actualizan creencias basadas en datos observados.

30.- Puntuaciones de equilibrio: Funciones de covariables que, cuando se condicionan, equilibran las distribuciones de covariables entre grupos tratados y de control.

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