밤에 쓰는 편지 밤에 쓰는 편지

사실 내가 무척 해보고 싶은 건, generative model 혹은 LLM을 이용한 causal discovery인데 왜 이런 생각을 하게 되었냐면, 어떤 method를 사용하든 간에, causal inference를 하게 된다면, 난 반드시 "어떤 assumption을 깔고 들어갔는지"를 제시해야 한다고 생각하거든. 그리고 그 assumption 을 명확히 보여주기 위해서는, data generating process를 보여줘야 한다고 생각해.즉, variable 간의 causal, associational relationship을 보여주는 causal graphical model이 반드시 포함되어야 한다고 봐. 근데 이 단계가 나는 젤 어려운 stage 같아.어떤 covariate을 contro..

https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/Debiasing-with-Propensity-Score.htmlPreviously, we saw how to go from a biased dataset to one where the treatment looked as good as randomly assigned. We used orthogonalization for that. That technique was based on predicting the treatment and the outcome and then replacing both with their predictions’ residuals. That alone is a powerful ..

Causal Inference for the Brave and True 상당히 유명한 book 이다. 체계적이고 재미있고 쉽게 causal inference의 전반적 내용을 정리해 놓아서 큰 도움이 된다.바로 써먹을 수 있는 Python code, 실제 toy example들을 보면 정말 이해가 잘 되고내가 공부한 걸 "어떻게 적용할 수 있을까" 에 대한 막연함을 덜어준다. ※ 주의할 점은!! 쉽게 설명하다 보니까 살짝 수학적 비약이 있는데, 이건 다른 reference를 통해 해결할 수 있는 부분이고. Part 1의 완성도에 비해서, Part 2는 조금 매끄럽지 못한 부분이 있는데, 아무래도 theoretical 한 내용과 empirical 한 내용이 혼합되어서 그런 것 같다. 그리고 Part2에 오..

https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/Debiasing-with-Orthogonalization.htmlPreviously, we saw how to evaluate a causal model. By itself, that’s a huge deed. Causal models estimates the elasticity δy/δt, which is an unseen quantity. Hence, since we can’t see the ground truth of what our model is estimating, we had to be very creative in how we would go about evaluating them. T..

R code: https://github.com/letter-night/Causal_inference/tree/main/R_workspace

https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/25-Synthetic-Diff-in-Diff.htmlIn previous chapters, we looked into both Difference-in-Differences and Synthetic Control methods for identifying the treatment effect with panel data (data where we have multiple units observed across multiple time periods). It turns out we can merge both approaches into a single estimator. This new Syntheti..