분류 전체보기328 계량경제학 강의_한치록_단순회귀 3장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. • 모수에 대응하는 숫자를 표본으로부터 구하는 것을 estimation 추정 이라고 한다. 추정 공식을 estimator (추정량) 이라고 하고, 공식을 실제 자료에 적용해 값을 구하면 추정값 (estimate) 라고 한다. 3. 단순회귀 모형의 추정 ① 자료 • (x1,y1), (x2,y2), ..., (xn,yn) → 관측된 표본 ② 직선 그리기 • 회귀식을 추정하여 구한 기울기 추정값이 자동적으로 인과관계를 나타내지는 않는다는 점을 명심해야 한다. ③ 최소제곱법 ◯ 최소제곱법 • 수직 방향거리를 제곱하여 합한 값을 가장 작게 만들도록 절편과 기울기를 결정한다. OLS 라고도 부른다. 각 점들로부터 직선까지 수직방향 거리를 구하고 이들을 모두 제곱해 합한 .. 2023. 5. 11. 계량경제학 강의_한치록_단순회귀 2.5~2.7장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 2. 단순 선형회귀 모형과 그 해석 ⑤ 기울기에 대한 자세한 설명 • Y = β0 + β1•X + u • E(u|X) = 0 이면 β1 은 X가 1 단위 높을 때 Y가 평균 얼마만큼 높은지 나타낸다. • 가령 X가 교육연수, Y가 임금 (만원단위) 라고 했을 때, 교육연수가 1년 차이나는 두 집단 간에는 평균 β1 만원 만큼의 임금차이가 있다고 해석해볼 수 있다. 만일 β1=0 이라면 교육연수는 임금에 평균적으로 어떤 영향도 미치지 않는다. • 반면 X가 이진변수일 때, 에를들어 자가용 이용여부 (1:자가용 이용, 0: 대중교통이용) 이고 Y가 출근에 걸린 시간 (단위 1시간) 이라고 한다면, X가 0에서 1로 증가할 때 (대중교통으로 출근하다 자가용으로 출근.. 2023. 5. 10. 계량경제학 스터디 Lecture 2. Regression 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 1. Review and Motivation ① Review ◯ ATT + selection bias • difference between treat and control = avg. causal effect (ATT) + selection bias • observed difference = causal effect 가 될 때 (= selection bias 를 무시할 수 있을 때) • treatment 가 outcome 에 독립일 때 : randomization 과 같이 결과에 관계없이 할당될 때 ◯ 예시 ↪ E(y0i | Di) ▸ Di=1 일 때 : (30/100)*1 + (70/100)*(-1) = -0.4 ▸ Di=0 일 때 : (70/100)*1 +.. 2023. 5. 10. R 강좌 : 정책효과 분석 : 이중차분법 DiD, 삼중차분법 DDD 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글 입니다. 강좌영상 ① 더미변수 ◯ 더미변수 • 남여 임금격차 : Y = α + β•Educ + ϒ•male + u • Y = α + β•Educ + ϒ•male + u Y_m = α + β•Educ + ϒ•1 + u Y_f = α + β•Educ + ϒ•0+ u ----------------------------------------- Y_m - Y_f = ϒ → 해석 : 여성에 비해 남성은 ϒ 만큼 임금을 더 (덜) 받는다. • 로그 차분인 경우에는 상대적 변화율을 의미한다 : lnY = α + β•Educ + ϒ•male + u ↪ lnYm - lnYf = (Ym - Yf)/Yf = 여성대비 남성 임금의 상대적 변화율 = 100•ϒ ↪ 해석 : 여성에 비해 남성은.. 2023. 5. 9. 계량경제학 강의_한치록_단순회귀 1장~2.4장 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 1. 준비 ① 계량경제학 근본 문제 • 모집단 : 관심의 대상이 되는 집단 • 모집단 전체를 관측할 수 없는 대신, 모집단으로부터 추출된 일부 관측값들 자료 (데이터) 를 가지고 있다. • 모집단에 관심을 가지면서도 모집단을 분석하지는 못하고 극히 일부 자료만을 분석하고 그 결과에 의존하여 모집단에 대한 추론을 해야 한다는 것이 계량경제학의 근본문제이다. ② 인과관계 • 계량경제학은 흔히 인과적 영향에 관심을 갖는다. • 인과적 영향이란 "다른 조건이 같고 ceteris paribus 하나의 요소만 다를 때의 차이" 를 의미한다. • 인과적 영향은 다른 면은 모두 동일하고 해당 요인만 다른 완벽한 쌍둥이를 비교함으로써 측정할 수 있을 것이다. 자연과학이나 공학.. 2023. 5. 9. 계량경제학 스터디 Lecture 1. Introduction 👀 계량경제학 개인 공부용 포스트 글입니다. 1. Overview ① Outline • Part1. Causality basics ↪ potential outcomes framework, randomized controlled trials, regression, matching • Part2. Tools of Trade ↪ IV, DID, RD (regression discontinuity) • Part3.Topics ↪ standard errors, robust estimation, ML and causal inference • Importance of causal inference • Potential outcomes framework • Selection bias • Randomization • A.. 2023. 5. 8. [Causal ML] Causal inference 고려대 산공 세미나 내용정리 • 본문 내용에 대한 출처 ① 상관관계와 인과관계 ◯ 상관관계와 인과관계 • 상관관계 : 통계적 변수와 다른 변수들이 covariance (공변) 하는 관계 ⇨ 예측 목적 • 인과관계 : 선행하는 한 변수가 후행하는 다른 변수의 원인이 되고 있다고 믿어지는 관계 ⇨ 원인설명 목적 • AI 는 데이터의 상관관계 패턴을 학습한다. 외부 환경에 따른 데이터의 변화나 패턴 변화가 적은 분야에서는 상관관계를 학습하는 것만으로도 성능이 뛰어나다 (NLP, vision, collaboration filtering) • 그러나 왜 그러한 결과가 나왔는지에 대해서는 설명하지 못한다. ◯ 예시 • 구독갱신여부를 예측하는 모델링을 진행한 후 SHAP 기반의 변수 중요도를 그려본 그림은 아래와 같다. 광고지출, 버그 리포트,.. 2023. 5. 7. [Causal ML] 강연자료 정리 ◯ Causal representation learning 출처 • 복잡한 학습 모델의 특성에 대해 이해하기 위해 최근 딥러닝 분야에서 인과추론에 대한 관심이 높아지고 있다. • causality 를 활용한다면 관찰된 상황과 다른 환경에서도 robust 한 예측을 할 수 있으며 데이터 사이의 인과관계도 파악할 수 있기 때문에 causality 관점이 반드시 필요하다. causality 를 통해 ML 의 한계점을 극복할 수 있다. • 딥러닝 창시자 요슈아 벤지오는 AI 를 개발할 때 인지능력을 더한다면 머신러닝과 관련된 문제들이 설명 가능하게 될 것이라 전망했다. 사람이 의식하는 인지능력을 실현할 수 있는 새로운 학습 모델이 필요하다며 인과학습의 중요성을 언급했다. ◯ Causal machine learn.. 2023. 5. 6. 인과추론의 데이터 과학 - 구조적 인과모형을 활용한 인과추론 결과의 다른 집단으로의 적용 참고영상 : Bootcamp 5-4. Transporting • Transporting Causal effects across populations using structural causal modeling: the example of work-from-home productivity • 연구동기 : 인과관계 추론을 위해서 가장 타당하다고 여겨지는 방법은 RCT 를 이용한 추론이다. 관심있는 부분이 인과효과라면, 외부 요인들을 통제함으로써 추론의 타당성을 얻을 수 있다. 그러나 실험의 결과를 또 다른 세팅에 적용했을 때 그것이 무조건 타당하진 않다. 그러나 연구자들은 연구 결과를 좀 더 general 하게 사용하고 싶어한다. 1. Motivation: types of external validity (외.. 2023. 5. 4. 5월 첫째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 미국 빅테크 연이어 호실적 발표 • 광고시장 악화, 클라우드 부문의 지지부진한 매출로 우려의 목소리가 계속되던 빅테크 기업이 1분기 호실적을 발표했다. 대규모 감원을 통한 비용절감, AI 시장의 가파른 성장세, 중국 경제 재개장의 3가지 요인에 따른 결과라는 분석이다. • 구글은 클라우드 사업에서 성과를, MS 는 AI 수요 증가가 실적을 이끌었음을 발표했다. 그러나 기업 이익이 늘어났다기 보단, 대규모 감원에 따른 비용절감 효과가 더 크기 때문에 아직 안심은 이르다는 입장이 많다. 🔹 먹구름 낀 국내 클라우드 게임시장 • 클라우드 게임 : 기기의 제약 없이 즐길 수 있는 게임을 말한다. 게임 시장의 차세대 핵심 기술로 관심을 모아왔다. 데이터 센터에 있는 별도의 서버에서 게임이 실행되고.. 2023. 5. 4. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 33 다음 728x90
