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CausalInferenceLab
가짜연구소 <인과추론과 실무> 프로젝트
**토론 주제 또는 질문** Propensity Score Matching(PSM)과 Endogeneity의 관계 Propensity Score Matching이 Endogeneity를 어떻게 낮출 수 있는가? **상세 내용** - PSM으로 Endogeneity를 어떻게 낮출 수 있는건가요? - PSM말고 다른 방법론을...
**토론 주제 또는 질문** 1. 인과 추론과 예측 모델링 비교가 옳은가? 2. 식별 가능성에 대한 수많은 가정들을 테스트해야 하는데, 실무에서 만족될 수 있는가? **상세 내용** 1. 인과 추론과 예측 모델링...
# Summary Causal Discovery란 주어진 데이터로부터 원래의 인과 그래프를 찾는 것입니다. 기존에 다뤘던 Causal Inference는 (인과 그래프를 가정한 상황에서) 처치의 효과를 추정하는 것입니다. ## Preliminary ### Pearl's Causal Model Judea...
# 성향점수 ## 1. Overview ### 1-1. What: 성향점수의 정의 $`e(X_i) = P[Z_i=1|X_i]`$ : 공변량 $`X_i`$가 주어진 경우, 대상자가 시험군에 속할 조건부 확률 ### 1-2. Why: 왜 성향점수를 활용하는가 실험이...
# 0. Overview - 기존의 ATE는 "전체" 모집단에 대한 처치 효과 관련 정보만 제공해준다. - 개인 별, 상황 별 처치 효과가 어떻게 다른지에 대한 관심이 증가하면서, ATE보다 더 많은 정보를...
**무작위 실험의 순서** (0) 가설 및 실험 디자인 – Sample Size(how long?), OEC, Guardrail Metric, Data Quality etc.. (1) 실험 할당 – 고유 식별자에 기반하여, 사용자를 그룹으로 나누고, 제품 변형(variant)...
**토론 주제 또는 질문** 실험을 위한 소프트웨어 아키텍쳐의 중요성 **상세 내용** 온라인 통제 실험의 정확성과 지속가능성을 위해 소프트웨어 아키텍쳐가 잘 갖춰져야한다는 부분은 충분히 이해됩니다. 다만, 여러 가지 이유(현실적으로 실험 문화가...