Derek 의 데이터 성장기

해당 글의 내용과 코드는 모두 실무로 통화는 인과추론을 참고하였습니다.1. 개요A/B Test 이외의 인과추정 효과를 위한 편향 제거 방법에는 선형회귀 분석, 성향점수 가중치가 존재한다. 특히, 회귀분석은 단순 통계 혹은 머신러닝 그 이상으로, 인과추론의 핵심으로서도 가장 많이 이용된다고 한다. 이는 DID(이중차분법), 이원고정효과(TWFE), 이중/편향 제거(dobule/debiased), 그리고 도구변수나 불연속 설계등에서도 사용된다. 그리고, 처치가 무적위 배정된 것처럼 이전에 배운 보정 공식을 활용(=X 를 다른 변수로 활용하는 것) 예를 들어, 대출 금액에 따른 채무 불이행을 파악하고 싶을때, 다른 변수 X(신용한도) 를 활용한다고 할때, 연속형 변수이기 때문에 이는 그룹화 하기 어려운 문제로..