Analise de efeitos de tratamento em modelos de árvores Bayesianas - Santos, Pedro Henrique Filipini dos (2019)
A inclusão do escore de propensão como uma covariável em modelos de árvores de regressão Bayesianas para inferência causal pode reduzir o viés existente nas estimações de efeitos de tratamento, o qual ocorre devido ao fenômeno de confudimento induzido por regularização. Este estudo defende o uso do escore de propensão por meio de um panorama de seleção de variáveis totalmente Bayesiano, e através do uso de Gráficos de Expectativa Individual Condicional, que se trata de um elemento que pode aprimorar a análise de efeitos de tratamento. Tal ferramental pode ser utilizado como meio de identificar grupos que possuem diferentes respostas ao tratamento aplicado e para analisar o impacto de cada variável no efeito de tratamento estimado.