# causal inference

23개의 포스트

Introduction to Causal Inference 강의 정리(12)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-course Introduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다. 12. Transfer Learning and Transportability 12-1.

2022년 8월 10일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(11)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-courseIntroduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다.Need more than one intervention to identify the

2022년 8월 9일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(10)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-course Introduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다. 10. Causal Discovery from Observational Data Ind

2022년 8월 4일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(9)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-courseIntroduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다.without time을 계산할 때는 unconfoundedness($Y(0)\\pe

2022년 8월 3일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(8)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-courseIntroduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다.Z로 Y가 정의 되도록Z → TT가 mediateedge를 지우는 것은 assumpt

2022년 8월 3일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(7)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-course Introduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다. 7. Unobserved Confounding, Bounds, and Sensitivit

2022년 7월 27일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(6)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-courseIntroduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다. Condiitional average treatment effects(CATEs)

2022년 7월 26일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(5)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-courseIntroduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다.Comparability and covariate balanceComparabilit

2022년 7월 21일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(4)

Causal Estimand는 causal model을 통해 identification 될 수 있다.$x_i$에 intervene 하면, $P(x_i|pa_i)$만 변함같은 표현 : modular, independent mechanisms, autonomy, invar

2022년 7월 21일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(3)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-course Introduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다. 3. The Flow of Association and Causation in Graph

2022년 7월 21일
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Introduction to Causal Inference 강의 정리(1~2)

https://www.bradyneal.com/causal-inference-course Introduction to Causal Inference라는 강의를 듣고 정리했습니다. 1. A Brief Introduction to Causal Inference 1-1.

2022년 7월 21일
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[Causal Inference] Instrumental Variables

안녕하세요! 오늘은 Instrumental Variable에 대해 공부해본 내용을 포스팅해보겠습니다!! Introduction Instrumental Variable은 이름에서와 알 수 있듯이 계측기 변수라는 뜻으로, 정확한 계측을 도와주는 변수를 말하는데요! 천

2022년 7월 17일
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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
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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
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[Causal Inference] Graphical Causal Models

안녕하세요! 오늘 다뤄볼 주제는 Graphical Causal Models입니다. 제가 전공하였던 분야이기도합니다! 저는 데이터를 통해 이러한 그래피컬 모델을 추정하는 방법에 대해 공부를 하였었는데요! 지난 학생동안 공부했던것을 복습하며 정리해보겠습니다. Thinki

2022년 6월 14일
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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
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[Causal Inference] Randomised Experiments

Randomised Experiments를 통해 Association로 Causal Effect를 추정하는 방법

2022년 6월 6일
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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
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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
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[Causal Inference] Introduction To Causality

안녕하세요. 요즘 인과관계추론에 관심이 많아져 공부를 하는 중에 있는데요! 괜찮은 자료를 발견해서 이 내용을 공부해보고 스텝에 맞게 정리해보고자 합니다. 자료의 출처는 Causal Inference for the Brave and True (https://matheu

2022년 5월 3일
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