Data

인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

Bongho, Lee

Bongho, Lee

— 1 min read

역확률 가중치(Inverse Probability Weighting)

  • 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection Bias) 남은 데이터로 유사 모집단(Pseudo Population)을 생성해서 통계를 계산하는 기법
  • 1952년에 제시된 꽤 오래된 기법으로 각 데이터에 데이터가 치료군(Treatment)에 속할 가능성의 역수를 가중치(Weight)로 곱해주는 방식
  • 개념만 쉽게 본다고 하면 Propensity Score Matching은 데이터의 수를 줄이는데 반해서 이 것은 데이터를 늘리는 개념
  • 인과추론에서는 Confounding을 제거하기 위한 여러 방법이 있는데(Restriction, Matching, Adjustment, and Weighting) Weigthing 관련 가장 많이 쓰이는 방식이 Inverse Probability Weigthing으로 이를 통해서 표준화를 할 수 있다. 데이터의 분포를 균일하게 맞춰줄 수 있다.
  • 기본적으로 로지스틱 회귀분석 모델에서 사용이 된다.

인과추론에서는?

  • Inverse Probability Weighting(IPW)를 이용하면 특정 개입조건(Z=z)인 상황에서 $ P(Y=do(x))$를 구할 때 X=x에 대한 Y=y값의 빈도를 바탕으로 계산량을 조금 더 줄일 수 있게 된다.

Read more

[책]Reshuffle: Who wins when AI restacks the knowledge economy

[책]Reshuffle: Who wins when AI restacks the knowledge economy

원래는 Amazon에 가서 Personal Knowledge Managment에 관한 책을 사려고 했다. Sketch Your Mind라는 책이었는데, 그 때 이 책 “Reshuffle”을 발견하였다. AI가 어떻게 Knowledge Economy를 흔들 것가? 라는 부제를 훑어보면서 저자가 쓴 다른 책을 보게 되었는데 거기에 내가 좋아했던 책을쓴 저자라는 것을 알게 되었다. 그래서 크게 고민하지 않고 구매를 하고

By Bongho, Lee
[책]올라운드투자, 누군가의 투자일기

[책]올라운드투자, 누군가의 투자일기

“올라운드 투자”라는 제목을 보았을 때는, “올라운드 플레이어”가 생각이 났다. “올라운드”라는 표현을 오랜만에 들어본 까닭이었다. 그럼에도 불구하고 이 책을 고른 것은 저자가 그간 보여준 컨텐츠에 대한 신뢰가 있던 까닭이었다. 컨텐츠를 다양하게 보는 편이지만 깊이가 아주 있지는 않았다. 여기서 깊이라 함은 기존 전문적인 정량적 분석의 내용의 수준을 말하는 것이다.

By Bongho, Lee
내가 놓치고 있던 미래, 먼저 온 미래를 읽고

내가 놓치고 있던 미래, 먼저 온 미래를 읽고

장강명 작가의 책은, 유학시절 읽고 처음이었다. 유학시절 "한국이 싫어서"라는 책은 동기부여가 상당히 되는 책이었다. 한국을 떠나 새로운 정채성을 학생으로서 Build up 해나가고 있던 상황에서 이 책은 제목부터 꽤 솔깃하였다. 물론 결말이 기억날 정도로 인상깊은 책은 아니었지만 말이다. 그렇게 시간이 흘러 장강명 작가의 책은 더 이상 읽지 않던

By Bongho, Lee