Simulation_prediction_causality.R

library(tidyverse)


# Colliders

x1 <- rnorm(1000)
y <- 1.2 + 1.6 * x1 + rnorm(1000)
z <- 0.6 + 1.3*x1 + 1.5*y + rnorm(1000)

df1 <- tibble(x1 = x1, y = y, z = z)


new_x1 <- rnorm(1000) 
new_y <- 1.2 + 1.6 * new_x1 + rnorm(1000)
new_z <- rnorm(1000)

df2 <- tibble(x1 = new_x1 , y = new_y, z = new_z)

modelo1 <- lm(y ~ z + x1)
modelo2 <- lm(y ~ x1)

# Prediction
modelo_collider_dados_reais <- qplot(predict(modelo1, newdata = df1), y) + theme_bw() + ggtitle("Collider com Dados Reais") 
modelo_sem_collider_dados_reais <- qplot(predict(modelo2, newdata = df1), y) + theme_bw() + ggtitle("Sem Collider com Dados Reais")


# Intervention
modelo_collider_dados_inventados <- qplot(predict(modelo1, newdata = df2), new_y) + theme_bw() + ggtitle("Collider com Dados Inventados")
modelo_sem_collider_dados_inventados <- qplot(predict(modelo2, newdata = df2), new_y) + theme_bw() + ggtitle("Sem Collider com Dados Inventados")

library(gridExtra)

grid.arrange(modelo_collider_dados_inventados, modelo_sem_collider_dados_inventados, modelo_collider_dados_reais, modelo_sem_collider_dados_reais)