전체 글 (147) 썸네일형 리스트형 DID 분석 모형 https://www.youtube.com/watch?v=r2Spd1YSlQM 해당 강의를 참고하여 작성한 글입니다 Canonical DID (표준 DID) Treat_i: treatment를 받은 unit인지 여부 Post_t: treatment 전후 시점 여부 treatment group의 post-treatment 시점의 effect: β0 + β1 + β2 + β3 counterfactual의 post-treatment 시점의 effect: β0 + β1 + β2 Treat_i = 1, Post_t = 1, Treat_i * Post_t = 0 -> β3 = treatment group과 counterfactual의 treatment effect의 차이 Staggered DID (시차를 가지는 D.. Two-way Fixed Effects https://theeffectbook.net/ch-FixedEffects.html Chapter 16 - Fixed Effects | The Effect Chapter 16 - Fixed Effects | The Effect is a textbook that covers the basics and concepts of research design, especially as applied to causal inference from observational data. theeffectbook.net 위 글을 참고하여 작성한 글입니다 Two-way Fixed Effects (TWFE) 개인의 효과가 시간이 지남에 따라서 달라지는 것을 관측할 때 개인에 대한 고정효과, 시간에 대한 고정효과를 모두 포함하는 .. Fixed effects https://theeffectbook.net/ch-FixedEffects.html Chapter 16 - Fixed Effects | The Effect Chapter 16 - Fixed Effects | The Effect is a textbook that covers the basics and concepts of research design, especially as applied to causal inference from observational data. theeffectbook.net 위 글을 참고하여 작성한 글입니다 Fixed effect이란? 우리가 원하는 효과를 identify 하려면, 보고싶은 변수 외의 모든 변수들을 control 해야 함 만약 control 해야 하는 여러 변수들.. PSM에 대한 논쟁 https://stats.stackexchange.com/questions/481110/propensity-score-matching-what-is-the-problem Difference-in-Difference Case-control Design: Treatment group, Control group을 냅다 비교 -> 두 그룹이 동질적이지 않아, 두 그룹의 차이가 다른 요인에 의한 것인지, Treatment에 의한 것인지 알 수 없음 Event-study Design: Treatment가 있기 전후의 효과 차이를 비교 -> Post-treatment effect와 Pre-treatment effect의 차이가 Treatment에 의한 것인지, 시간의 차이에 따른 다른 요인의 변화에 의한 것인지 알 수 없음 => DID는 Case-control Design + Event-study Design 이다! (1) DID를 Case-control design으로 해석하는 경우 Post treatment 시점의 (Tre.. Research Design의 중요성 Research Design (Design Based Approach) 자연적으로 그룹이 randomzie 되는 상황을 디자인하여 AB 테스트에 준하는 실험을 하는 방법 주사위 던지기같은 Exogeneous Variation으로 Treatment group과 Control group을 랜덤하게 나눔으로서 Research Design을 실현할 수 있음. 다만, Exogeneous Variation이 Outcome에 영향을 주거나 다른 Confounder가 방해하면 안됨. Outcome의 효과가 오로지 Treatment에 의한 것임을 분명히 해야 함 Design Trumps Analysis 인과추론의 퀄리티를 결정하는 것은 분석 방법, 데이터보다도 "Research Design"이다! Causal Infer.. R-squared Is Not Valid for Nonlinear Regression 가정: Explained variance (SSR) + Error variance (SSE) = Total variance (SST) linear model에서는 적합한 가정이므로 R sqaured는 0 ~ 1 사이의 값을 가짐 non linear model에서는 위배되는 가정이고 R sqaured는 0 ~ 1 사이의 값을 가지지 않음. 따라서, non linear model에서는 R sqaured가 적절한 평가 지표가 아님 출처 https://statisticsbyjim.com/regression/r-squared-invalid-nonlinear-regression/ https://m.blog.naver.com/sharp_kiss/222624070791 행동 데이터 분석 - 인과관계 다이어그램 이해하기 (chain, fork, collider + cycle) 이 글은 "행동 데이터 분석 - 플로랑 뷔송" 책의 Part2- 인과관계 다이어그램과 교란 해소 부분을을 참고하여 작성했습니다. 그 외 같이 보면 좋은 내용: https://hul980.tistory.com/121 이전에 "인과추론을 위한 데이터과학" 유튜브를 참고하여 Casual Diagram에 대해 정리한 내용 Causal Diagram 아래 동영상을 참고하여 작성했습니다. https://www.youtube.com/watch?v=ZAdr7TB1bF4 https://www.youtube.com/watch?v=nMweRDcooXI https://www.youtube.com/watch?v=rbZ4ebZCHMY 인과 그래프(Casual Diagram) Directed Acyclic Graph (DAG) 구.. 이전 1 2 3 4 ··· 19 다음
