Always awake,

"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 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..