편향이 없는 경우 연관성은 인과 관계가 된다는 점을 기억하세요. E[Yo T = 0] = E[Yo T = 1]이면 편향이 없습니다. 즉, 치료군과 대조군이 치료법을 제외하고 동일하거나 비슷한 경우 연관성은 인과관계가 됩니다. 또는 좀 더 기술적인 용어로 표현하자면 다음과 같습니다.
위는 그림을 번역한 것입니다.
우선 - 어떤 시점에서 샘플을 두 개의 하위 샘플로 나누고 싶은지 이해할 수 없습니다.
다음 - 여기에는 특별한 용어가 있는데, 인과 관계는 결과에 대한 직접적인 영향이며 더 이상 확률적 패턴이 아닐 수도 있습니다. 연관 관계는 원인의 활성화자 또는 연관된 특징이며 일반적으로 확률적입니다.
공식을 이해하지 못하겠습니다. 요점을 쉽게 설명해 주시겠어요?
하지만 이러한 방법(업리프트)의 요점은 대상에 영향을 미친 요인을 추정하는 것입니다. 영향력의 정도를 평가하는 것으로 이해합니다. 그리고 우리의 경우 그러한 요인을 알지 못하고 모든 것을 살펴보고 결과물로 몇 가지 측정값을 얻었다고 가정해 보겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 잘못된 지표를 제외할까요? 데이터의 점진적인 드리프트에 어떻게 사용할 수 있을까요?
나는 그것을 배제하지 않습니다. 아마도 당신이 훌륭한 것을 생각해 냈을 수도 있지만 아직 생각의 기차를 잡지 못했습니다.
편향이 없는 경우 연관성은 인과 관계가 된다는 점을 기억하세요. E[Yo T = 0] = E[Yo T = 1]이면 편향이 없습니다. 즉, 치료군과 대조군이 치료법을 제외하고 동일하거나 비슷한 경우 연관성은 인과관계가 됩니다. 또는 좀 더 기술적인 용어로 표현하자면
위는 그림을 번역한 것입니다.
우선 어떤 시점에서 샘플을 두 개의 하위 샘플로 나누려는 것인지 이해할 수 없습니다.
다음 - 여기에는 분명히 특별한 용어가 있는데, 인과 관계는 결과에 직접적인 영향을 미치는 것으로, 더 이상 확률적 패턴이 아닐 수도 있습니다. 연관 관계는 원인의 활성화자 또는 연관된 특징이며, 일반적으로 확률적으로 중요한 의미를 갖습니다.
공식을 이해하지 못하는데 이해하기 쉽게 설명해 주실 수 있나요?
하지만 이 방법(업리프트)의 요점은 대상에 독점적으로 영향을 미친 요인을 추정하는 것입니다. 영향력의 정도를 평가하는 것으로 이해합니다. 그리고 우리의 경우 그러한 요인을 알지 못하고 모든 것을 살펴보고 결과물로 몇 가지 측정값을 얻었다고 가정해 보겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 잘못된 지표를 제외할까요? 데이터가 점진적으로 드리프트되는 경우 어떻게 사용하나요?
나는 당신이 독창적 인 것을 생각해 냈을 수도 있지만 아직 생각의 기차를 잡지 못했습니다.
어떤 기호도 이해하지 못하면 chatgpt에 공식 해독을 요청할 수 있습니다.
Y|T = 1 - 테스트 그룹 결과(트리트먼트 포함)
Y|T = 0 - 대조군(트리트먼트 없음)
Y - 클래스 레이블, Y0,Y1 - 트리트먼트가 없는 경우와 있는 경우의 클래스 레이블.
부분적으로 맞지만 모든 것을 뒤섞는 철학은 이해가 되지 않습니다. 예를 들어 주기성과 같이 돌이킬 수 없는 드리프트가 없다면 확실히 효과가 있습니다.
우선 다양한 유형의 드리프트를 분류한 다음 개별적으로 작업하고 싶습니다. 원인을 알면 제거 할 수있는 방법을 생각할 수 있습니다. 그리고 제거하지 못한다면 감지(탐지)해야 합니다.
무작위 배정을 통해 테스트와 대조군 간의 편향을 제거한 후 예측 변수의 영향을 평가합니다.
그 전에 편향을 제거하지 않으면 인과 관계가 아닌 연관 관계가 됩니다.
이 모든 궁금한 내용을 별도의 스레드에 넣을 수 있나요?
끝났습니다.
그런 걸 보여줄 수 있나요?
그렇게 흔한 일이라면요.
드디어!
이제 시작입니다.
다음은 무엇일까요?
뭐가 그렇게 어렵나요? 저울 사이를 뛰어넘는 것은 우리가 이전에 해왔던 일이며 여기에는 비밀이 없습니다. 저는 더 복잡한 것을 찾고 있으며, 하나의 거래만으로는 전체 그림의 본질을 어떤 식 으로든 드러내지 않습니다.
알겠습니다.
편지를 쓰는 것은 어렵지 않습니다.
알겠습니다.
물론 철자는 어렵지 않습니다.
제 프리랜서 작품 보셨나요? ))))
제 프리랜서 작업 보셨나요? ))))
프리랜서 프로필을 볼 때 거래의 품질을 평가하는 데 어떤 방법론을 사용할 수 있나요?
무작위 배정을 통해 테스트와 대조군 간의 편향을 제거한 후 예측 변수의 영향을 추정합니다.
편향이 미리 제거되지 않으면 인과 관계가 아닌 연관 관계가 됩니다.
황금 표준
이전 단원에서는 연관성이 인과관계와 다른 이유와 차이점에 대해 살펴보았습니다. 또한 연관 관계가 인과 관계가 되려면 무엇이 필요한지도 살펴보았습니다.
E|Y|T = 1] - E[Y|T = 0] = E[Y - Yo|T = 1] + {E[Yo|T = 1] - E[Yo|T = 0]}입니다. att 조정.
편향이 없는 경우 연관성은 인과 관계가 된다는 점을 기억하세요. E[Yo T = 0] = E[Yo T = 1]이면 편향이 없습니다. 즉, 치료군과 대조군이 치료법을 제외하고 동일하거나 비슷한 경우 연관성은 인과관계가 됩니다. 또는 좀 더 기술적인 용어로 표현하자면 다음과 같습니다.
위는 그림을 번역한 것입니다.
우선 - 어떤 시점에서 샘플을 두 개의 하위 샘플로 나누고 싶은지 이해할 수 없습니다.
다음 - 여기에는 특별한 용어가 있는데, 인과 관계는 결과에 대한 직접적인 영향이며 더 이상 확률적 패턴이 아닐 수도 있습니다. 연관 관계는 원인의 활성화자 또는 연관된 특징이며 일반적으로 확률적입니다.
공식을 이해하지 못하겠습니다. 요점을 쉽게 설명해 주시겠어요?
하지만 이러한 방법(업리프트)의 요점은 대상에 영향을 미친 요인을 추정하는 것입니다. 영향력의 정도를 평가하는 것으로 이해합니다. 그리고 우리의 경우 그러한 요인을 알지 못하고 모든 것을 살펴보고 결과물로 몇 가지 측정값을 얻었다고 가정해 보겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 잘못된 지표를 제외할까요?
데이터의 점진적인 드리프트에 어떻게 사용할 수 있을까요?
나는 그것을 배제하지 않습니다. 아마도 당신이 훌륭한 것을 생각해 냈을 수도 있지만 아직 생각의 기차를 잡지 못했습니다.
황금률
이전 단원에서는 연관성이 인과관계와 어떻게 다른지 그 이유와 차이점을 살펴보았습니다. 또한 연관이 인과 관계가 되기 위해 무엇이 필요한지도 살펴보았습니다.
E|Y|T = 1] - E[Y|T = 0] = E[Y - Yo|T = 1] + {E[Yo|T = 1] - E[Yo|T = 0]}입니다. att 조정.
편향이 없는 경우 연관성은 인과 관계가 된다는 점을 기억하세요. E[Yo T = 0] = E[Yo T = 1]이면 편향이 없습니다. 즉, 치료군과 대조군이 치료법을 제외하고 동일하거나 비슷한 경우 연관성은 인과관계가 됩니다. 또는 좀 더 기술적인 용어로 표현하자면
위는 그림을 번역한 것입니다.
우선 어떤 시점에서 샘플을 두 개의 하위 샘플로 나누려는 것인지 이해할 수 없습니다.
다음 - 여기에는 분명히 특별한 용어가 있는데, 인과 관계는 결과에 직접적인 영향을 미치는 것으로, 더 이상 확률적 패턴이 아닐 수도 있습니다. 연관 관계는 원인의 활성화자 또는 연관된 특징이며, 일반적으로 확률적으로 중요한 의미를 갖습니다.
공식을 이해하지 못하는데 이해하기 쉽게 설명해 주실 수 있나요?
하지만 이 방법(업리프트)의 요점은 대상에 독점적으로 영향을 미친 요인을 추정하는 것입니다. 영향력의 정도를 평가하는 것으로 이해합니다. 그리고 우리의 경우 그러한 요인을 알지 못하고 모든 것을 살펴보고 결과물로 몇 가지 측정값을 얻었다고 가정해 보겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 잘못된 지표를 제외할까요?
데이터가 점진적으로 드리프트되는 경우 어떻게 사용하나요?
나는 당신이 독창적 인 것을 생각해 냈을 수도 있지만 아직 생각의 기차를 잡지 못했습니다.
어떤 기호도 이해하지 못하면 chatgpt에 공식 해독을 요청할 수 있습니다.
Y|T = 1 - 테스트 그룹 결과(트리트먼트 포함)
Y|T = 0 - 대조군(트리트먼트 없음)
Y - 클래스 레이블, Y0,Y1 - 트리트먼트가 없는 경우와 있는 경우의 클래스 레이블.
T - 모델에 도입된 트리트먼트(예측자 포함) 또는 도입되지 않은 트리트먼트(1;0)
E - 기대치
테스트와 훈련으로 나눌 때 원하는 시점에 분할하기
혼합을 수행하지 않으면 편향된 추정치(ATE+편향)를 얻게 됩니다.
ATE는 노출의 평균 치료 효과입니다.
졸린, 글자가 여기저기 섞일 수 있지만 논리는 명확해야합니다.
그건 그렇고, 구글의 바드는 GPT보다 제 취향에 더 맞습니다. 구글 검색이 가능하고 무료입니다.
하지만 미국이나 영국에서만 영어와 VPN을 지원하고 다른 국가에서는 작동하지 않습니다.
그리고 기본적으로 누가 오픈AI이고 누가 구글인지. 아마도 무게 카테고리가 다를 것입니다.