Inférence causale

Graphe d'inférence causale ou Z affecte la variable X et le résultat y d'une solution t.

L'inférence causale est 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.

## Histoire

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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 Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies. Ce modèle est connu sous le nom de modèle causal de Neyman-Rubin[2],[3].

## Méthodes

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## Bibliographie

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* (en) Donald Rubin, « Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies », Journal of Educational Psychology, vol. 66, no 5, 1974, p. 688–701
* (en) Judea Pearl, « Causal inference in statistics: An overview », Statistics Surveys, vol. 3, janvier 2009, p. 96–146 (DOI 10.1214/09-SS057, lire en ligne)
* (en) Paul W Holland, « Statistics and causal inference », Journal of the American Statistical Association, vol. 81, no 396, 1986, p. 945-960
* (en) Judea Pearl, Causality, Cambridge University Press, 2009
* (en) MA Hernán et JM Robins, Causal Inference: What If, Barnsley, Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 21 janvier 2020 (lire en ligne)
* (en) Judea Pearl et Dana Mackenzie, The Book of Why : The New Science of Cause and Effect, Penguin Books, 2019 (1re éd. 2018), 432 p. (ISBN 978-0-1419-8241-0 et 0-1419-8241-1)
* (en) Scott Cunningham, Causal Inference : The Mixtape, Yale University Press, 2021, 352 p. (ISBN 9780300251685 et 0300251688)

## Revues

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* Journal of Causal Inference

## Notes et références

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1. ↑ Pearl et Mackenzie 2019.
2. ↑ (en) Paul W. Holland, « Statistics and causal inference », Journal of the American Statistical Association, vol. 81, no 396, 1986, 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, 2008 (DOI 10.1093/oxfordhb/9780199286546.003.0011).

## Articles connexes

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* Modèle causal de Neyman-Rubin
* Méthode des variables instrumentales
* Causalité au sens de Granger
* Causalité (sciences sociales)
* Estimateur de Wald
* Méthode à contrôle synthétique
* Révolution de crédibilité ou tournant empirique (Economie)

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*[(en)]: Langue : anglais
*[vol.]: volume
*[no]: numéro
*[p.]: pages
*[1re]: première
*[éd.]: édition