지지플랏의 DataScience

본격적으로 인과추론을 위한 언어인 그래프 모델에 대해서 알아본다. 그래프 모델은 기본적으로 사슬구조, 분기구조, 충돌구조를 개념으로 설명한다.  또한,  교랸편향과 선택편향에 알아 본다. 1. 글목차그래프 인과모델그래프 구조: 사슬, 분기, 충돌구조교란편향선택편향2. 본문2.1. 그래프 인과모델1장에서는 인과추정량의 정의, 2장에서는 인과추론을 하기 위한 온라인통제 실험과 기초통계지식에 대해서 알아보았다.  3장에서는 인과추론의 식별과 추정 2단계 중에서 식별에 대한 내용을 더 깊게 들어간다. 식별은 문제가 언어추론의 식으로 표현될 수 있는지 판단하는 단계이며, 추정은 데이터를 사용하여 인과 효과 값을 계산하는 단계이다. 수식이 수학의 언어이듯 인과추론에서는 수식에 더하여 그래프로 설명하는데 그 개념을 ..

지난 글에서는 인과추론의 개념과 등장하는 지표에 대해서 알아보았다. 또한, 어떤 처치를 주었을 때와 주어지지 않은 경우를 동시에 관측할 수 없는 상황이 있는 것도 이해했다.  이번 단원에는 극복하기 위한 방법 중 하나로 무작위 배정 실험과 함께 유의수준, p-value 등 기초 통계 개념도 정리한다. 1. 글목차온라인 통제 실험(OCE)무작위 통제 실험(RCT)수식으로 알아보는 무작위 배정의 효과불확실성 반영하기 1: 표본오차와 신뢰구간불확실성 반영하기 2 : 가설검정표본 크기 계산 2. 본문2.1. 온라인 통제 실험(OCE)이전 글에서 평균처치효과(ATE)를 통해 처지에 대한 추정량을 측정할 수 있으며 이를 위해서 실험군과 대조군이 교환가능성이 존재해야한다는 사실을 획득했다.이 교환가능성을 확보하기 위..

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 ..