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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Disclaimer * 본인이 공부하고 본인이 이해한만큼만 정리되어 있으니 질답 및 태클은 언제든지 환영합니다. Data & Graph * 구조적 인과 모델(Structural Casual Model)이란 변수들 간의
Confounder * 수치 비교할 때 통상 문제를 일으키는 변수가 있다. → Confounder 변수라고 한다. * X → Y 라는 인과관계를 판단하고 싶을 때 X,Y에 모두 영향을 미치는
왜읽었는가? * 표본에 기반한 통계검정 및 다양한 통계적 학습도 중요하지만, 매일 실제로 발생하는 업무는 인과관계에 대한 규명이 대부분임 * 따라서 인과관계에 대한 추론이 실제로는 업무에서 더