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3개의 글
통계·ML causal-inference · doubly-robust
Doubly robust estimation — IPW와 outcome 모델의 결합으로 인과 추정 안정화
PSM·IPW는 propensity 모델이 틀리면 무너지고, 회귀는 outcome 모델이 틀리면 무너집니다. doubly robust는 두 모델을 결합해 둘 중 하나만 맞으면 정직한 효과 추정. 마케팅 인과 분석의 안전판.
통계·ML causal-inference · psm
Propensity score matching — 무작위 배정이 안 되는 자리에서 인과 효과 추정
광고를 본 사람과 안 본 사람을 그냥 비교하면 자가 선택 편향이 큽니다. PSM은 두 그룹을 비슷한 특성으로 매칭해 비교가 가능한 짝을 만듭니다. 마케팅 자리에 적용하는 PSM 워크플로.
통계·ML causal-inference · rdd
Regression Discontinuity — 정책 cutoff 주변에서 인과 효과 잡기
쿠폰을 일정 점수 이상에게만 발급하면 그 cutoff 바로 위·아래 사용자들은 비슷한데 처리만 다릅니다. RDD가 그 자연 실험을 활용해 인과 효과를 추정합니다. 마케팅 자리의 적용과 함정.