교란변수2

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  그래프 인과모델 그래프 인과모델구조적 인과모델(Structural Causal Model, SCM)은 인과추론의 통일된 언어 표현이다. 이 SCM은 그래프와 인과 방정식(causal equation)으로 구성된다. 그중 그래프 모델은 인과추론 문제를 구조화하고 식별 가정을 시각화할 수 있는 기법이다. 이 그래프 모델에 대해서 알아보도록 하자. 인과관계 시각화처치가 무작위 배정되는 상황, 즉 처치가 잠재적 결과와 독립적이며 인과관계와 상관관계가 교환가능한 상황을 생각해 보자. $$E[Y_1-Y-0] = E[Y|T=1]-E[Y|T=0]$$이러한 정보는 위 수식으로 나타낼 수도 있지만 그래프로 시각화할 수도 있다. 해당 과정에서 처치에는 랜덤화 노드를 추가하여 무작위 배정을 나타낼 수 있으며, 관측되지 않은 변수 또한 그래프.. 인과추론 2024. 5. 30.

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  인과효과에서의 편향 인과효과에서의 편향편향(bias)은 인과관계와 상관관계를 다르게 만드는 요소이다. 인과추론에서는 데이터에서 추정하는 수치가 찾으려는 인과 추정량과 다른 경우 '추정량이 편향되었다'라고 표현한다. 편향은 추정량 $\hat{\beta}$에서 추정하려는 모수 $\beta$를 뺀 값의 기댓값이며, $Bias = E[\hat{\beta} - \beta]$로 표현할 수 있다. 이러한 편향을 이해하는 것은 인과효과를 식별하는 데에 중요한 역할을 하기 때문에 정확히 짚고 넘어갈 필요가 있다. 편향의 정의평균 처치효과(ATE)를 추정하기 위해서는 실험군이 처치 받지 않았을 경우의 기댓값 $E[Y_0 | T = 1]$과, 대조군이 처치 받았을 경우의 기댓값 $E[Y_1 | T= 0]$을 추정해야 한다. 이때, 기본적으로 .. 인과추론 2024. 5. 24.