지지플랏의 DataScience

1장에서는 인과추론의 소개, 2장에서는 RCT의 중요성과 기초 통계개념 그리고 3장에서는 인과관계를 표현하는 그래프 인과모델에 대해서 알아보았다. 이번 장에서는 인과관계를 추론하는데 아주 중요한 회귀분석을 알아본다. 회귀분석은 데이터 분석에서 접할 수 있는 가장 간단하지만 파워풀한 통계방법론으로 편향을 줄이는 방법에서도 유용하다. 또한, 온라인 마케팅 모델에서의 실용적인 사례도 알아본다.1. 글목차A/B test 결과 회귀분석 적용온라인 마케팅에서의 회귀분석2. 본문2.1. A/B test 결과 회귀분석 적용온라인 스트리밍 서비스를 하는 회사에서 새로운 추천시스템을 개발했고 이를 측정하기 위해서 A/Btest를 수행했다. 이를 단순집계와 선형회귀의 결과로 표현해보자.import pandas as pdda..

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 ..