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Incrementalidad via particionamiento recursivo basado en modelos

Planteas un modelo tal como resp ~ treat y no encuentras diferencia significativa. O incluso puede ser negativa. Globalmente.

La pregunta es, con el permiso del Sr. Simpson (o tal vez inspirados por él), ¿existirá alguna región del espacio en la que el tratamiento tiene un efecto beneficioso? Puede que sí. Y de haberla, ¿cómo identificarla?

De eso hablo hoy aquí. E incluyo una protorespuesta.

Primero, genero datos:

n  <- 20000
v1 <- sample(0:1, n, replace = T)
v2 <- sample(0:1, n, replace = T)
v3 <- sample(0:1, n, replace = T)

treat <- sample(0:1, n, replace = T)

y <- v1 + treat * v1 * v2
y <- exp(y) / (1 + exp(y))
y <- sapply(y, function(x) rbinom(1,1,x))

dat <- data.frame(
    y = y,
    treat = factor(treat), v1 = v1,
    v2 = v2, v3 = v3)

Como puede apreciarse, solo las variables v1 y v2 (y no v3) interaccionan con el tratamiento: solo en la región donde v1 = v1 = 1 el efecto del tratamiento es positivo.