Resumo: Este trabalho representa um esforço na direção de entender a conexão entre os conceitos de causalidade e dependência estatística. Formalmente, isto foi feito empregando as noções de função cópula e de modelo causal estrutural. Para alcançar tais objetivos, esta dissertação primeiro apresentou alguns problemas que podem surgir na análise de dados não-experimentais e então revisou os conceitos de função cópula e de modelo causal estrutural. Dentro deste contexto, esta dissertação apresentou duas contribuições: primeiramente, com base no conceito de equação estrutural, uma abordagem baseada em cópulas para controlar viés de omissão de variáveis em modelos lineares foi apresentada (o que é uma extensão de um método já presente na literatura para cópulas Gaussianas). Por fim, a principal contribuição desta dissertação foi construída através de teoremas de representação que permitem ver o impacto de uma intervenção causal em uma função densidade de probabilidade multivariada através de uma função cópula. Foi provado que a mudança na densidade conjunta induzida pela intervenção causal é inteiramente caracterizada pela função cópula Ver menos

Abstract: This work is an effort towards the goal of understanding the connection between the concepts of causality and statistical dependence. Formally, this was done employing the notions of copula function and structural causal model. To achieve such goals, this dissertation first presented some problems that may arise in the analysis of non-experimental data and then presented the concepts of copula function and structural causal model. Within this context, this dissertation presented two contributions: first, based on the concept of structural equation, a copula-based procedure to control omission variable bias in linear models was presented (which is an extension of a method already present in the literature in the case of a Gaussian copula). Finally, the main contribution of this dissertation was done through representation theorems that enables seeing the impact of a causal intervention in a joint density probability function through a copula function. It was proved that the change in the joint density induced by the causal intervention is fully characterized by a copula function Ver menos