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누락 편의에 대해 공부한 내용을 정리한 글입니다 :) 참고 서적 : Joshua D. Angrist, Jorn-Steffen Pischke. (2018). 고수들의 계량경제학. 시그마프레스 p.90 ~ p.91 누락 편의 개념 누락 편의란 통제가 필요한 변수가 통제되지 않았을 때 발생하는 편의(bias)를 의미합니다. 예를 들어, $X$가 $Y$에 미치는 인과 효과를 추정할 때, 교란 변수 $W$가 존재하는 경우를 생각해봅시다. 실제 $X$가 $Y$에 미치는 인과 효과는 교란 변수인 $W$를 통제(회귀식에 독립항으로 추가)한 상태에서 측정한 값입니다. 하지만, 어떠한 이유에 의해 우리는 교란 변수 $W$를 누락하게 되었다고 합시다. 설계 단계에서 $W$를 생각하지 못한 경우 $W$가 교란 요인으로 작용할..

인과 추론 관련하여 아래의 내용으로 발표를 진행하게 되어 블로그에 기록합니다 :) 게임 업계에서 "좋은 아이템을 획득이 게임 플레이어의 플레이 변화에 미치는 영향"을 인과추론 관점에서 분석한 내용입니다. Backdoor Adjustment를 사용하여 인과 관계를 추론해 보았습니다. Causal Diagram(인과 다이어그램)에서 backdoor path를 차단하여 Interventinal distribution과 동일하게 맞추는 방법 backdoor adjustment에 대한 내용은 제 블로그에도 작성되어 있으니 궁금하신 분들은 참고하시면 되겠습니다 backdoor adjustment "observational data에서 causal estimand를 추론하는 방법 중 하나인 backdoor adjus..

"observational data에서 causal estimand를 추론하는 방법 중 하나인 backdoor adjustment를 정리하였습니다 :)" 모든 자료 및 그림의 출처는 아래 youtube 강의의 Chapter 4입니다. Brady Neal - Causal Inference Causal inference www.youtube.com do-operator do-operator는 Intervention의 수학적 operator입니다. 일반적인 확률의 notation에서 Intervention(개입)이라는 것은 conditioning(조건부)와 다른 의미를 지닙니다. Conditioning on $T=t$ : $T=t$인 subset을 선택하는 것을 의미합니다. $p(Y | T = t)$ 개입 없..

앞의 포스팅을 읽고 오시는 것이 좋습니다 :) 인과 추론을 어렵게 하는 요소(교란 변수) 앞의 포스팅을 읽고 오시는 것이 좋습니다 :) 인과 추론이 어려운 이유 동일 조건 맞추기? 자 어떤 상황을 생각해봅시다. 회사에서 매출 증대를 위해 프로모션 상품을 개시했다고 합시다. 여기서 everyday-tech.tistory.com 앞선 포스팅에서 원인 변수와 결과 변수와의 관계(Association)은 두 가지로 나눌 수 있다고 하였습니다. Causal Association : 분석가가 알고 싶어하는 원인 변수가 결과 변수에 미치는 인과 효과 Non-Causal Association : 외부 영향을 의미 그리고 두 사건을 단순히 비교하여 얻은 상관 관계는 위의 두 가지 Association이 합쳐진 것이므로 ..

앞의 포스팅을 읽고 오시는 것이 좋습니다 :) 인과 추론이 어려운 이유 동일 조건 맞추기? 자 어떤 상황을 생각해봅시다. 회사에서 매출 증대를 위해 프로모션 상품을 개시했다고 합시다. 여기서 우리가 확인할 것은 원인(프로모션 상품)과 결과(매출)의 관계입니다. everyday-tech.tistory.com 앞선 포스팅에서 인과 관계를 확인하기 위해서는 비교하는 두 집단의 성질이 동일해야 하며, 현실 세계에서 이것이 만족되지 않는 경우가 대부분이라고 말씀드렸습니다. 외부 영향을 효과적으로 제거해야 두 사건의 인과 관계를 확인할 수 있습니다. 그렇다면 어떠한 경우 인과 관계가 아닌 외부 영향이 발생할까요? 상관 관계는 인과 관계가 아니다(Correlation is Not Causation). 두 사건이 상관..

동일 조건 맞추기? 자 어떤 상황을 생각해봅시다. 회사에서 매출 증대를 위해 프로모션 상품을 개시했다고 합시다. 여기서 우리가 확인할 것은 원인(프로모션 상품)과 결과(매출)의 관계입니다. 프로모션 상품 때문에 매출이 변한 것이 맞는지 확인해야 하는 것이죠 인과 관계(A는 B의 원인이다)는 A를 제외한 모든 조건이 동일한 상태에서 A를 하였을 때와 하지 않았을 때의 B가 다른 경우를 말합니다. 인과 관계의 정의에 따라 확인하고자 한다면 아래의 두 가지를 비교해야 합니다. 프로모션을 개시하지 않았을 때의 매출(원인을 하지 않았을 때의 결과) 프로모션을 개시하였을 때의 매출(원인을 했을 때의 결과) 하지만 우리는 이미 프로모션을 개시한 상태입니다. 두 번째 결과에 해당하는 "프로모션을 개시하였을 때의 매출"..