CausalGraphModel

class pymc_marketing.mmm.causal.CausalGraphModel(causal_model, treatment, outcome)

Representar un modelo causal basado en un Grafo Acíclico Dirigido (DAG).

Proporciona métodos para analizar relaciones causales y determinar el conjunto mínimo de ajustes para el ajuste de puerta trasera entre las variables de tratamiento y resultado.

Parámetros:

modelo_causal : ModeloCausalCausalModel

Una instancia del CausalModel de dowhy, que representa el grafo causal y sus relaciones.

tratamiento : list[str]list[str]

Una lista de nombres de variables de tratamiento.

resultado : strstr

El nombre de la variable de resultado.

Referencias

[1]

microsoft/dowhy

Métodos

CausalGraphModel.__init__(modelo_causal, ...)
CausalGraphModel.build_graphical_model(...)	Cree un CausalGraphModel a partir de una representación en cadena de un grafo.
CausalGraphModel.compute_adjustment_sets(...)	Calcule conjuntos de ajuste mínimos y maneje las advertencias.
CausalGraphModel.get_backdoor_paths()	Encuentra todos los caminos de puerta trasera entre las variables de tratamiento combinadas y las variables de resultado.
CausalGraphModel.get_unique_adjustment_nodes()	Calcule el conjunto de ajuste mínimo requerido para el ajuste de puerta trasera en todos los tratamientos.