Bongho Lee

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Bongho Lee

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[책] How to Measure Anything 1부 - 측정에 대해서

제 1부 측정은 이미 존재한다. * 측정은 불확실성을 줄이기 위한 최적화 문제로 생각해야 합니다. * 측정은 “불확실성을 줄이기 위한’ 것이지, 불확실성을 완전히 제거하기 위한 것이 아닙니다.

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book

[책] 블러프, 홀덤, 불확실성, 더 나은 선택, 그리고 성장기

나는 왜 이 책을 읽었는가 * 텍사스홀덤, 확률, 그리고 성장이라는 키워드 때문이었다. 개인적으로 홀덤을 좋아한다. 잘하지는 못하지만 확률에 기반한 마인드 스포츠(나쁘게 가면 도박일 수

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[책] 주식시장을 이긴 전략들, 계량투자의 거친 기록들

* 주식시장을 이긴 전략들, 메트릭 스튜디오보다는 덜 아카데믹한 느낌이 나면서, 상당히 실전적인 내용을 다룬 책이다. * 마인드셋, 매매기법, 자금관리 측면에서 논문, 책, 실전 백테스트 내용을 다루다

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Data

Presto SQL 에서 회귀분석하기.

Presto Version * 0.241 선형회귀 기반 회귀계수 도출 방법 SELECT regr_intercept(y,x) intercept, regr_slope(y,x) slope FROM (values (30,73)

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Data

인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) * 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection Bias) 남은 데이터로 유사 모집단(Pseudo Population)을 생성해서 통계를 계산하는 기법

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Data

인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) * 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection Bias) 남은 데이터로 유사 모집단(Pseudo Population)을 생성해서 통계를 계산하는 기법

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[책] 강방천의 관점, "관점은 지켜내고 쌓아가는 것이 아닐까?

왜 읽었는가? * 투자 자체에 대한 관심을 가진지는 꽤 시간이 된 것 같다. 하지만 실행에 옮기지는 않았다. * 막상 실행을 하려니 “어떤 종목”을 “언제” 매수하고

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Causal Inference

인과추론(Causal Inference) – Backdoor Criterion

왜 필요한가? * Unmeasured Parents, 즉 Graph에서 Parent로 표시되더라도 측정이 안되거나, 관측이 안된 Parent가 있을 것이라고 할 때 대체가능한 조정가능 데이터셋( Alternative Set of variables

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Data

인과추론(Causal Inference) – Intervention

Intervention * 통계학 연구의 궁극적인 목적은 개입(Intervention)의 효과를 예측하는 것 * RCT에서는 결과에 영향을 줄 수 있는 요인 단하나만 제외하고 다른 요인은 고정하거나 랜덤하도록

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Data

인과추론(Causal Inference) – Collider

Collider * Z는 X,Y의 공통 효과(Common Effect)이다. * Z가 조건부로 주어졌을 때 X와 Y는 의존적일 가능성이 있다. * Z = X+Y라고 할 때 Z값이

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Causal Inference

인과추론(Causal Inference) - Chain & Fork

Disclaimer * 본인이 공부하고 본인이 이해한만큼만 정리되어 있으니 질답 및 태클은 언제든지 환영합니다. Data & Graph * 구조적 인과 모델(Structural Casual Model)이란 변수들 간의

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Causal Inference

매일 사용할지 모르는 간단한 인과추론 방식에 대해서(Confounder)

Confounder * 수치 비교할 때 통상 문제를 일으키는 변수가 있다. → Confounder 변수라고 한다. * X → Y 라는 인과관계를 판단하고 싶을 때 X,Y에 모두 영향을 미치는

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