Causal Inference

Data

Double ML과 DR Learner는 ML 기반 인과추론 방법론이다.

Double ML: Residual on Residual Regression + Cross-Fitting * 통제 변수를 조정하여 잔차 회귀(

Causal Inference

Positivity Assumption

Positivity Assumption * Formal 하게 말하면 관심 있는 모든 계층 및 노출 수준에

Causal Inference

Average Treatment Effect

ATE(Average Treatment Effect)는 Treatment와 Control Group을 비교해서 Treatment의 Effect를 정의한

Causal Inference

Difference in Difference

쟤는 키가 저렇게 컸는데 난 왜 이러지? - 사춘기 소녀 멘토링(상큼발랄

Causal Inference

Instrument Variable

Going Around Omitted Variable Background * Omitted Variable Bais를 Control 하기 위해서 가장

Data

Randomized Experiments

어떤 사람들은 3루에 태어났지만 자신이 3루타를 쳤다고 생각하면서 인생을 산다 - Barry

Causal Inference

담배와 폐암간 오래된 논란에 대해서

담배는 폐암을 유발할까? 1950년 후반, 통계학, 의학계를 둘러싸고 아주 격렬하게 토론이 벌어진

Data

인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) * 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection

Data

인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight

역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) * 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection

Causal Inference

인과추론(Causal Inference) – Backdoor Criterion

왜 필요한가? * Unmeasured Parents, 즉 Graph에서 Parent로 표시되더라도 측정이 안되거나, 관측이 안된

Data

인과추론(Causal Inference) – Intervention

Intervention * 통계학 연구의 궁극적인 목적은 개입(Intervention)의 효과를 예측하는 것 * RCT에서는

Data

인과추론(Causal Inference) – Collider

Collider * Z는 X,Y의 공통 효과(Common Effect)이다. * Z가 조건부로 주어졌을