[ABE-L] Fwd: Fw: Errata: Academic Seminar: Data Science with Ioanna Manolopoulou (UCL) 05/06

[Hedibert Lopes]

*From:* Insper - Seminários Acadêmicos <seminariosacademicos em insper.edu.br>
*Sent:* Thursday, June 5, 2025 10:34
*To:* Insper - Seminários Acadêmicos <seminariosacademicos em insper.edu.br>
*Subject:* Errata: Academic Seminar: Data Science with Ioanna Manolopoulou
(UCL) 05/06




[image: Logo Insper]

Insper
<https://e.allin.insper.edu.br/bendar/?atmca=10094556&atmme=339&atmte=1&atmso=ck&utm_content=277659976&atmem=cm9kcmlnb2ZzM0BpbnNwZXIuZWR1LmJy>

[image:
http://arquivos.insper.edu.br/2019/fundo_programa_bolsas/images/div.jpg]

Accreditations
<https://e.allin.insper.edu.br/bendar/?atmca=10094556&atmme=339&atmte=1&atmso=ck&utm_content=277659977&atmem=cm9kcmlnb2ZzM0BpbnNwZXIuZWR1LmJy>

[image:
http://arquivos.insper.edu.br/2019/fundo_programa_bolsas/images/div.jpg]

Academic Programs
<https://e.allin.insper.edu.br/bendar/?atmca=10094556&atmme=339&atmte=1&atmso=ck&utm_content=277659975&atmem=cm9kcmlnb2ZzM0BpbnNwZXIuZWR1LmJy>





*Title:*  Combining confounded and unconfounded data in heterogeneous
treatment effect modelling



*Palestrante:* Ioanna Manolopoulou <https://ioannamanolopoulou.github.io/>

*Universidade:* UCL <https://www.ucl.ac.uk/>





*Abstract:* Building statistical models using non-randomly sampled data is
a well-known challenge in statistics, and is especially challenging when
any part of the statistical model is not fully identifiable. In causal
inference, and in particular in the estimation of heterogeneous treatment
effects, this arises when observational data are used which may be affected
by unobserved confounding. One approach to correct for such confounding is
to combine data with and without unobserved confounding. However, when the
unconfounded data are not representative of the whole population, the
effect of de-confounding will be poor for subsets of the population that
fall outside the range of these data. Depending on the structure of the
model and the nature of the prior distributions used within a Bayesian
model, this will be addressed by borrowing information from other parts of
the space. In this work, we highlight the importance of building models
that can account for uncertainty due to unobserved confounding in regions
where no de-confounding is possible. To this end, we embed a combination of
data with and without unobserved confounding into Bayesian Causal Forests
(BCF), and make use of a data-dependent tempered likelihood to harness as
much reliable information from the unconfounded data as possible, without
leading to over-confidence in regions of poor identifiability. We implement
our methods on a set of simulated and real data examples.



[image: Ã cone Data]

June 5, 2025

[image: Ã cone Hora]

12pm, São Paulo, Brasil (UTC/GMT -03:00)

[image: Ã cone Data]



Via Zoom

The seminar will be streamed at the link <https://zoom.us/j/95781336030>

https://zoom.us/j/95781336030

access password : 290524
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <http://lists.ime.usp.br/pipermail/abe/attachments/20250605/9ef647cc/attachment-0001.htm>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: image001.png
Tipo: image/png
Tamanho: 4441 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://lists.ime.usp.br/pipermail/abe/attachments/20250605/9ef647cc/attachment-0005.png>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: image002.jpg
Tipo: image/jpeg
Tamanho: 1230 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://lists.ime.usp.br/pipermail/abe/attachments/20250605/9ef647cc/attachment-0001.jpg>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: image003.png
Tipo: image/png
Tamanho: 397037 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://lists.ime.usp.br/pipermail/abe/attachments/20250605/9ef647cc/attachment-0006.png>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: image004.png
Tipo: image/png
Tamanho: 592 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://lists.ime.usp.br/pipermail/abe/attachments/20250605/9ef647cc/attachment-0007.png>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: image005.png
Tipo: image/png
Tamanho: 1069 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://lists.ime.usp.br/pipermail/abe/attachments/20250605/9ef647cc/attachment-0008.png>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo não-texto foi limpo...
Nome: image006.png
Tipo: image/png
Tamanho: 1222 bytes
Descrição: não disponível
URL: <http://lists.ime.usp.br/pipermail/abe/attachments/20250605/9ef647cc/attachment-0009.png>