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(스터디) 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 - PART 5

[실무로 통하는 인과추론 with 파이썬]을 읽고 내용을 정리한다.(스터디) 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 - PART 4에서 이어집니다. PART 5. 대안적 실험 설계10장 지역 실험과 스위치백 실험지역 실험 & 스위치백 실험: 실험 대상의 수가 적을 때 대안적 실험 설계 방법 통제집단합성법목표: 전체 실험 대상의 평균 행동을 근사하는 소규모 실험 대상 집단을 찾는 것장점: 실험 대상의 수가 상대적으로 적을 때 매우 유용하다.평균을 잘 재현하는 실험 대상에 처치할 수 있다.이월 효과의 차수가 커서 처치효과가 사라지는 데 오랜 시간이 걸리는 경우에 적합하다. → 이월 효과의 차수가 작을 때는? 스위치백 실험 f: 각 실험 대상이 전체 평균에 기여하는 가중치w: 가상의 실험군에 대한 가중치v: ..

데이터 2024.12.28

Looking back 2024, Looking forward to 2025

0. Looking back 2024시간이 빠르게 흘러 2024년도 어느덧 한 손으로 셀 수 있는 날들만 남았다. 2023년과 비슷한 나날들이 이어질 것이라 예상했던 것과는 달리, 생각보다 많은 것이 변하고 다양한 일들을 경험하며 여러 감정을 느낀 2024년이었다. 내가 좋아하는 것과 좋아하지 않는 것을 가리지 않고 열심히 했고, 그래서 굉장히 바빴고, 하지만 그게 싫지 않았다. 연초에는 여러 가지의 불운이 몰려온다고 생각했는데, 지금 와서 가짓수를 세어보니 '행운'의 수가 더 많았다. 연초의 '불운'들 또한 나를 성장시키는 원동력이 되었다. 1. '나'에서 '우리'로 올해 회사에서는 내게 두 가지 새로운 역할을 맡겼다. 하나는 스쿼드의 데이터를 집중적으로 분석하는 '전담 DA'였고, 다른 하나는 데이터..

일상&잡담 2024.12.25

(스터디) 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 - PART 4

[실무로 통하는 인과추론 with 파이썬]을 읽고 내용을 정리한다.(스터디) 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 - PART 3에서 이어집니다. PART 4. 패널데이터8장 이중차분법패널데이터- 시간에 따라 반복해서 관측되는 데이터 구조 → 랜덤화가 불가능할 때 인과효과를 식별할 수 있는 대안- 여러 기간에 걸쳐 동일 실험 대상을 관측함으로써, 대상 및 시간에 걸쳐 상관관계를 활용하여 누락된 잠재적 결과 Y(1)을 추정할 수 있다. 여러 시간대 t에 걸친 여러 실험 대상 i시간 벡터 t = { 1, 2, ... , Tpre, Tpre+1, ..., T }개입(처치)은 개입 후 기간(t > Tpre)의 실험군(D = 1)에만 발생처치변수 및 개입 후에 대한 조합 W = D * 1(t > Tpre)   ..

데이터 2024.12.04