[인과추론] 시작하며

PAP (Product Analytics Playground) 의 퍼블리셔로 참석하면서 인과추론 스터디를 함께 하고 있다. 인과추론의 큰 토픽들의 이론과 실무의 내용들을 돌아가면서 요약하고 발표한다. 나는 관심있는 회사들이 인과추론과 관련된 내용들을 물어볼 수 있기 때문에, 준비하는데 도움이 된다. 그리고 회사들의 테크 블로그의 내용들도 한 번 더 보게 되고, 프로덕트 관점에서 생각해볼 수 있어서 스터디와 방향이 잘 맞는 것 같다. 

 

이론은 "고수들의 계량경제학 (Mastering Metrics)" 의 내용을 기본으로 정리해야 겠다. 이론과 실무 각각 토픽에 맞춰서 2주에 한 번씩 나가니까, 정리할 시간은 적당히 있는 것 같다. 이론 관련해서 특히 계량경제학에서는 이 책과 함께, "대체로 해롭지 않은 계량경제학 (Mostly Harmless Econometrics)" 와 "Causal Inference: The Mixtape" 이 괜찮은 것 같다. 다만, "대체로 해롭지 않은 계량경제학"은 대학원 레벨이기도 하고 책이 엄청 친절한 느낌은 아니라서 참고용으로 사용해야겠다. "Causal Inference: The Mixtape" 은 STATA/Python/R 코드가 모두 있어서 코드를 볼 때 도움이 된다. "Causal Inference: The Mixtape" 은 웹페이지 형식으로 있는데, 책도 아마존에서 판매하고 있다. 

 

티스토리 블로그에는 "Mastering Metrics" 의 내용 위주로 정리할 것 같다. 그 외 실무에서 쓰이는 블로그나 리서치 페이퍼들도 시간이 되면 소개해보아야 겠다. 아래는 업데이트하는 링크를 모아두었다. 

 

[Causal Inference] Randomization (업데이트 날짜: 04월 26일 2022년) 

 

[Causal Inference] PSM (Propensity Score Matching, 성향점수매칭) 

 

[Causal Inference] Difference-in-difference (이중차분) 

 

[Causal Inference] Instrument Variable (도구변수)

 

[Causal Inference] Regression Discontinuity (회귀단절)

 

관련 링크 및 참고 자료: 

 

PAP 컨텐츠 링크: https://playinpap.github.io/

PAP 페북 커뮤니티: https://www.facebook.com/groups/talkinpap/

Causal Inference: The Mixtape: https://mixtape.scunning.com/