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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)
MATH 데이터셋은 7개 분야·5단계 난이도의 경시 문제와 단계별 풀이를 함께 제공하며 평가 범위와 풀이 검사의 중요성을 보여 줍니다.
Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset
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
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