Inférence causale

L'inférence causale désigne le processus par lequel on peut établir une relation de causalité entre un élément et ses effets.

C'est un champ de recherche à la croisée des statistiques, de l'économétrie, de l'épidémiologie, de la méthodologie politique et de l'intelligence artificielle.

HistoireModifier

En 1920, Sewall Wright développe la première path analysis. Cette analyse graphique des relations de causalité entre les variables constitue selon Judea Pearl un travail pionnier dans l'inférence causale[1].

Dans les années 1970, Donald Rubin (Rubin 1974) développe un modèle causal dit modèle à résultat potentiel dans un article intitulé. Ce modèle est connu sous le nom de modèle causal de Neyman-Rubin[2],[3].

MéthodesModifier

BibliographieModifier

RevuesModifier

Notes et référencesModifier

  1. Pearl et Mackenzie 2019
  2. (en) Paul W. Holland, « Statistics and causal inference », Journal of the American Statistical Association, vol. 81, no 396,‎ , p. 945-960
  3. (en) Jasjeet Sekhon, « The Neyman— Rubin Model of Causal Inference and Estimation Via Matching Methods », dans The Oxford Handbook of Political Methodology, (DOI 10.1093/oxfordhb/9780199286546.003.0011)

Articles connexesModifier