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주디아 펄의 입문 논문은 관찰된 연관성만으로 인과 효과를 정할 수 없으며, 어떤 인과 가정을 두었는지 명시해야 한다고 설명합니다. 구조적 인과모형과 그래프, 개입 표기를 연결해 인과 질문의 논리적 토대를 살펴봅니다.
인과추론 입문 (An Introduction to Causal Inference)
인과 다이어그램은 교란 경로와 매개·충돌 변수를 구분합니다. 상관이 큰 변수부터 넣는 선택은 편향을 만들 수 있습니다.
Robust Causal Inference Using Directed Acyclic Graphs: the R package ‘dagitty’
빈도주의 신뢰구간의 95%는 같은 절차를 반복했을 때의 장기 포함률이며, 계산된 특정 구간의 사후확률과 같지 않습니다.
Statistical Tests, P Values, Confidence Intervals, and Power: A Guide to Misinterpretations
Lee와 Lemieux의 회귀불연속 설계 안내를 바탕으로 컷오프 주변의 연속성 가정, 조작 가능성, 국소 효과와 대역폭 선택을 구분한다.
Regression Discontinuity Designs in Economics
베이지안 접근은 일부 비형식적 오류의 설득력이 사전확률과 증거 생성 과정에 따라 연속적으로 달라진다고 본다.
The Rationality of Informal Argumentation: A Bayesian Approach to Reasoning Fallacies
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