ATE 대비 CATE는 특정 하위그룹의 인과추론에 집중한다.
Average Treatment Effect (ATE) * $ATE=E[Y(1)]−E[Y(0)]$ * 전체 인구에서 처치의 평균 효과를 측정하는 지표입니다. * ATE는 처치를 받은 경우와 받지 않은
Average Treatment Effect (ATE) * $ATE=E[Y(1)]−E[Y(0)]$ * 전체 인구에서 처치의 평균 효과를 측정하는 지표입니다. * ATE는 처치를 받은 경우와 받지 않은
주말, 아이를 데리고 서울을 서울을 벗어나 근교로 나가기 위해 운전중이었습니다. 운전을 그리 좋아하지 않기에 긴장 속에 지도를 계속 주시하면서 간만에 운전을 하였습니다. 그러던 중
Binomial 분포 * Binomial 분포는 고정된 횟수의 독립적인 시행에서 각 시행이 동일한 성공 확률을 가지는 이항 실험에서 성공의 횟수를 나타내는 분포입니다 * Binomial 분포는 두 매개변수
"클리어 씽킹"이라는 책을 읽었습니다. 유튜브에서 엄청 광고를 하는 것을 보니, 바이럴을 태우려는 책이구나 싶었죠. 그래도 파남스트리트를 종종 접속해서 보는 입장에서는 이
갑자기 엄청나게 많은 업무 요청이 들이닥칠 때가 있습니다. 그래서 어느 업무부터 진행하면 좋을지 문의하면 종종 이렇게 답변하던 분이 있었습니다. 모두 다 중요하고 급합니다. 중요도와
Definition * **Sample Ratio Mismatch(SRM)**는 실험 설계나 데이터 수집 과정에서 샘플의 비율이 의도한 비율과 일치하지 않는 상황을 의미합니다 * 예를 들어, A/B 테스트에서
Definition * K-Core 알고리즘은 그래프 이론에서 사용되는 알고리즘으로, 그래프의 특정 부분을 추출하는 데 사용됩니다. * K-Core는 각 노드가 최소한 K개의 이웃 노드를 가지는 최대
Lemmatization vs. Stemming 1. 정확성 vs. 단순화 * Lemmatization: 더 정교하고 정확한 방법입니다. 단어의 문법적 역할(품사)을 고려하여 원형을 찾아줍니다. 예를 들어, "better&
최근에 취업준비생의 프로젝트를 도와주는 멘토로서 일을 하고 있다. 사회 경험이 일천한 친구들과 이야기를 하면서 나 역시도 많은 것을 배우고 있다. 그 중의 하나가 바로
Two-Way Fixed Effects Definition * 두 가지 고정 효과(Two-Way Fixed Effects) 모델은 패널 데이터 분석에서 개체와 시간에 대한 변동을 모두 통제하는 방법입니다.
Motivation * A/A 테스트는 A/B 테스트의 한 형태, 두 개의 동일한 버전(A와 A)을 비교하여 실험 시스템이 제대로 작동하는지 확인하는 방법입니다. * 주로
정의 * Inverse Chi-Square 분포는 주로 베이지안 통계에서 분산을 모델링하는 데 사용되는 확률 분포입니다. * 이는 Chi-Square 분포의 역분포로, 자유도와 스케일 파라미터에 의해 정의됩니다.