일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 |
Tags
- 영어연설
- 사이허브
- 분석
- 토스트마스터
- Public Speaking
- F분포
- 데분
- 연설
- 데이터분석
- 2018계획
- PGTM
- 정형데이터
- CC#5
- 카이제곱분포
- 영화
- 공유경제
- 데이터
- 평창
- 제약
- 구글#빅쿼리#데이터분석
- 풀러스
- 취업
- 임상통계
- 인과추론
- 대중연설
- SQLD
- publicspeaking
- Toastmaster
- CC#3
- 엘뱌키안
Archives
- Today
- Total
목록2024/09/02 (1)
지지플랏의 DataScience
(1) Chapter: 인과추론 소개
인과관계는 데이터 분석을 입문할 때 항상 등장하는 개념이다. 단순히 "상관관계와 헷갈리지 말자!! 도메인지식을 활용하자!" 라는 성급한 마무리로 인과관계를 밝혀내고 측정하는 방법에 대해서는 넘겨 버린 것이 사실이다. 이번에 실무로 통하는 인과추론 책을 스터디하면서 공부하는 내용을 정리할 예정이다. 1. 글목차인과추론의 기본 개념인과 추론을 위한 기본 수식과 기호인과 추정량2. 본문 2.1. 인과추론의 기본 개념 인과추론(Casual Inference)란 무엇인가? 두 변수 $X_{1}, X_{2}$의 상관관계를 알았다고 하자. 하지만 두 변수가 바로 원인과 결과로 속단하긴 어렵다. $X_{1}$이 원인 $X_{2}$가 결과일 수 도 있고 그 반대의 경우일 수 도 있다. 반면 둘 다 원인의 결과가 아닌 ..
Data Science/실무로 통하는 인과추론 with 파이썬
2024. 9. 2. 09:10