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통계·ML did · causal-inference

Diff-in-Diff 인과추론 — 가격 인상·프로모션 종료의 진짜 효과를 분리하는 법

A/B 못 돌리는 마케팅 개입(가격 인상·프로모션 종료·UI 변경)의 진짜 효과를 어떻게 측정할까. 이중차분법(DiD)이 처리·대조군과 사전·사후 두 축을 동시에 빼주는 원리, 그리고 평행 추세 가정이 깨지면 무엇이 망가지는지.