계량경제학/인과추론의 데이터과학 (35) 썸네일형 리스트형 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) 구성 요소: node, edge, directed acyclic: 순환 고리가 없는 형태(역인과관계X) Bayesian Network으로 인과그래프 표현 인과그래프에서 Relationship Type Confounder: pre-treatment variable ↔ Collider: post-treatment variable Causal Pat.. Instrumental Variable, Control Variable, Selection Model 아래 동영상을 참고하여 작성했습니다. https://www.youtube.com/watch?v=0HUf8aH1B9Y https://www.youtube.com/watch?v=0HUf8aH1B9Y https://www.youtube.com/watch?v=fL_SBIg-bnY 도구변수(Instrumental Variable) error term과 y가 exogenous → X와 y 사이 인과관계를 찾을 수 없음 ⇒ treatment variable을 error term과 상관관계를 가지는 endogenous 한 part + 상관관계가 없는 exogeneous part으로 나눔 → exogenous 한 part만 떼어내서 인과추론 Two-stage Least Squares (1) exogenous 한 part.. Session 2: Overview of Research Design for Casual Inference https://www.youtube.com/watch?v=kr-7PXLefyc&list=PLKKkeayRo4PWyV8Gr-RcbWcis26ltIyMN&index=5 본 게시물은 '인과추론을 위한 데이터과학' Session 2를 참고하여 작성했습니다. [2-1] 인과추론을 위한 연구 디자인 Meta-Analysis: 여러 인과추론의 결과를 종합적으로 분석하는 방법론. 여러 데이터셋 → 반복적인 인과관계 → 여러 인과적 근거를 종합 Randomized Experiment (Randomized Controlled Trial, RCT): 단일 방법론 Quasi-Experiment: RCT를 실제로 수행할 수 없는 환경에서 준실험 방법 Instrumental Variable: 인위적인 도구변수(인과추론을 방해하는.. 이전 1 2 3 4 5 다음
