laurencium/Causalinference

해결하는 문제

인과 추론, 프로그램 평가 및 처치 효과 분석을 수행하기 위한 통계 및 계량경제학적 도구 모음을 제공하여 사용자가 특정 처치나 개입이 결과에 미치는 영향을 파악할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 패키지는 매칭 (matching), 블로킹 (blocking), 가중치 부여 (weighting) 및 최소제곱법 (least squares)과 같은 기술을 통해 처치 효과를 추정하는 다양한 방법을 구현합니다. 또한 공변량 분포의 중첩을 평가하고, 성향 점수 (propensity scores)를 추정하며, 트리밍 (trimming) 및 하위 분류 (subclassification)를 통해 공변량 균형을 개선하는 도구도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

계량경제학 및 통계학 분야에서 Python을 사용하여 개입의 영향을 추정해야 하는 연구자 및 분석가.

주요 특징

• 성향 점수 추정 및 하위 분류
• 매칭, 블로킹, 가중치 부여를 통한 처치 효과 추정
• 트리밍을 통한 공변량 균형 개선
• 공변량 분포의 중첩 평가