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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..