JEE의기록장

  • 홈
  • 태그
  • 방명록

인과추론의 데이터과학 1

[Causal Inference 2023] Week 2-1. Potential Outcome Framework

이전 시간에 1. Identification(가능 조건, 가정) 2. Estimation(데이터를 활용 인과적 효과 추정)의 중요성에 대해 배웠음 이번시간에는 인과 추론 기준점이 되는 Randomize experimence 무작위 실험에 대해 배울 예정임 그 중에서 가장 기본이 되는 것이 바로!! "Potential Outcome Framework " * Causal effect = treatment 가 이루어진 후 실제 결과 - treatment가 적용되지 않았을때 예상된 결과 (Counterfactual) 하지만, 실제로 우리가 볼 수 있는 결과는 treatment를 실제로 적용했을 때 실제 결과 - treatment를 적용하지 않았을 때의 실제 결과임.. 따라서 Potential outcome fr..

인과관계추론 2024.01.21
이전
1
다음
더보기
프로필사진

JEE의기록장

안녕하세요 자기계발에 관심이 많은 JEE 입니다🤗 해당 블로그는 영어 스터디, 책리뷰, 데이터 관련 지식을 기록합니다✨

  • Category (47)
    • 인과관계추론 (4)
    • 책 리뷰 (2)
    • 영어스터디 (11)
      • 원서공부 (0)
      • 힐잉에세이 (11)
    • SQL스터디 (4)
      • SQL자격검정시험_정리 (3)
    • 통계 스터디 (0)
    • 머신러닝 스터디 (19)
      • 머신러닝 (3)
      • 딥러닝 (10)
      • 텍스트마이닝 (6)
      • 시계열 (0)
    • 프로젝트 (0)
    • Jee's 알쓸신잡 (7)

Tag

김종우 교수님, 기초수학, 한양대학교, 메타코드M, Korea Summer Workshop on Causal Inference 2023, 데이터문해력, KMOOC, 인과추론, 경영데이터마이닝, tedtalk, 힐잉잉글리쉬, 힐링잉글리쉬클럽, 확률분포, 보고서작성과정, 인과추론의 데이터과학, 텍스트마이닝, 혁펜하임, 딥러닝, 책리뷰, 영작,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2025/08   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30
31

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Kakao Corp. All rights reserved.

티스토리툴바