Estimadores doble-robustos en modelos log-lineales de Captura-Recaptura:

El video presenta una discusión técnica sobre los estimadores doble-robustos, resaltando su relevancia en la inferencia causal cuando se trabaja con datos observacionales sesgados. Estos estimadores permiten mitigar el sesgo de muestreo al considerar parámetros específicos y modelos que permiten corregir diferencias sistemáticas entre grupos tratados y de control. En particular, se exploran los modelos log-lineales de captura-recaptura, los cuales se utilizan para estimar el tamaño de poblaciones a partir de listas incompletas; un ejemplo común es la estimación del número de personas afectadas por una enfermedad a partir de datos de diversas fuentes parciales. Un punto central de la charla es el Efecto Promedio del Tratamiento (ATE), que evalúa el impacto de un tratamiento sobre una variable de respuesta, utilizando métodos lineales y análisis contrafactual para modelar los resultados en escenarios donde el tratamiento es binario. A su vez, se subraya que el machine learning ofrece herramientas efectivas para mejorar la estimación del ATE al aplicar técnicas que logran desescalar el sesgo en las covariables, permitiendo así inferencias más robustas. Finalmente, se enfatiza que estas metodologías poseen aplicaciones significativas en el ámbito de políticas públicas, especialmente para calcular el tamaño de poblaciones difíciles de observar bajo supuestos de independencia y homogeneidad, conceptos clave que garantizan que los modelos capturen con precisión los parámetros poblacionales de interés.