profile
행정학도 경찰의 DataScientist 되기
post-thumbnail

Causal Inference (5) - Multivariate SCM

Multivariate Causal Models 이전까지는 변수가 2개인 SCM, 즉 원인-결과의 SCM을 살펴보았었다. 이제부터는 변수가 여러개인(multivariate) causal model들에 대해 살펴보도록 하자. 우선, cause-effect 모델도 포함되지

2022년 6월 29일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

Causal Inference (4) - Structure Identification

이번 게시글에서는 저번에 이어 다른 Cause-Effect 모델들과 이들의 식별가능성에 대해 계속 살펴보도록 하자.Post-nonlinear model은 이전에 살펴본 Nonlinear ANM의 일반화된 모델이다. 결합분포 $P\_{X,Y}$가 X에서 Y로의 post-

2022년 6월 19일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

Causal Inference (3) - Learning Cause-Effect Models (1)

통계적 학습이론(Statistical Learning)의 관점에서 살펴보면, 가장 간단한 케이스인 cause-effect model을 학습하는 것 조차 어려움이 존재한다. Statistical Learning은 소위 주어진 관측값 $(X,Y)\_{i=1\\ldots,N

2022년 6월 10일
·
0개의 댓글
·

Causal Inference (2) - SCM

줄여서 SCM이라고 하는 Structural Causal Model은 인과관계모델을 구조화한 표현이다. 여기서는 우선 원인(C)과 결과(E) 두 변수로 구성된 Cause-Effect 모델만을 다루고, 이에 대한 SCM을 다음과 같이 정의한다.Def. $C\\to E$에

2022년 6월 2일
·
0개의 댓글
·
post-thumbnail

Causal Inference (1) - Causal Model

Causal Inference, 즉 인과관계추론은 통계학의 한 분야로 사회과학 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 영역이다. 2021년 노벨경제학상이 인과관계추론 분야에서 수상되며 전통적인 방법론이었으면서도, 최근 통계학의 중요한 분야로 떠오르는 추세이다. 기존의 선형모

2022년 6월 1일
·
0개의 댓글
·