Data

인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

Bongho, Lee

Bongho, Lee

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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.

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처음 “생각하는 기계“라는 제목을 보았을 때, 젠슨황을 일컫는 말인 줄알았다. 보통은 유명할지라도 자서전을 읽는 것 자체를 그리 좋아하지는 않는 편이다. 그런데 누군가 이 책에 대해 평하길 “AI의 역사를 지근거리에서 볼 수 있다”라고 한 것을 보았다. 그래서 읽게 되었다. AI의 거대한 흐름을 기술의 관점으로는 지속해서 보고 있지만 구체적으로 왜

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[책]올라운드투자, 누군가의 투자일기

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“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.

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내가 놓치고 있던 미래, 먼저 온 미래를 읽고

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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

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