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지지플랏의 DataScience

(5) Chapter 4: 유용한 선형회귀 Part2: FWL 방법론

지난 글에서는 온라인통제 실험상에서의 인과추론과 선형회귀모델을 적용하는 방법에 대해서 알아보았다. 이번 글은 선형회귀가 어떻게 무작위 배정을한 것처럼 보이게 할 수 있는지 원리와 그 기반에 되는 직교화의 개념, FWL 방법론에 대해서 작성해본다! 1. 글목차조건부 독립성직교화: 기하학 관점선형회귀관점에서의 직교화: FWL더미변수를 이용한 회귀 분석심슨의 역설2. 본문지난 글에서는 무작위 배정을 통한 교란변수의 통제가 중요하다는 것을 알았다. 하지만, RCT가 불가능하거나 어려운 상황 예컨데, 은행에서 고객들의 대출을 빌려주는 상황에서는 어떻게 처치변수(신용한도)가 채무불이행(결과변수)에 미치는 영향을 정량화 할 수 있을까?  실무로 통하는 인과추론 책 4단원에서는 선형회귀를 통한 방법론을 설명하고 있다...
Data Science/실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 2024. 9. 30. 12:05
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