Data Marginal Effect 정리 Marginal Effect는 Independent Variable에 변화가 발생했을 때 Dependent Variable이 어떻게 변하는를 보여준다.
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Data 인과추론(Causal Inference) – Inverse Probability Weight 역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) * 모집단에서 일부 데이터가 유실되었을 때(예: Selection
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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