Derek 의 데이터 성장기

1. 개요  인과추론을 추정할 때, 대부분 평균 처치 효과인 ATE를 계산했다. 그러나, 처치 효과는 개인에게 적용시 각기 다른 효과를 가져올 수 있다. 처치(Treatment) 가 개인(Individual) 별로 다른 영향도를 갖기 때문에, 그 영향도 값을 추정하는 것. 그것이 바로 이질적 처치효과이다. 예를 들어, 어떤 고객에게는 할인 쿠폰을 주면 유익하지만, 다른 고객에게는 그렇지 않을 수 있다. 할인에 대한 민감한 고객군이 있기 때문이다. 혹은 백신 접종도 어떤 환자에게는 더 효과적으로 작용할 수 있다. 때문에 백신으로 인한 영향도가 큰 환자에게 백신을 먼저 제공하는 방법. 이러한 상황에서 개인화가 핵심이자, 이 개인화를 위한 한 가지 방법이 바로 이질적 효과를 고려해서 조건부 평균 처치효과(CA..