보정된 민감도 모델: 측정된 교란 요인을 활용한 인과 추론 개선
측정된 교란 요인을 명시적으로 고려하여 인과 추론 분석의 해석력과 robustness를 향상시키는 새로운 민감도 모델을 제시합니다.
부분적으로 식별 가능한 인과 효과에 대한 모델에 구애받지 않는 공변량 지원 추론
본 논문에서는 인과 효과의 부분 식별 문제를 해결하기 위해, 모델에 구애받지 않으면서도 정확한 추론을 제공하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이는 최적 전송 문제에 대한 쌍대성 이론을 기반으로 하며, 공변량 정보를 활용하여 기존 방법보다 더 좁은 신뢰 구간을 제공합니다. 특히, 제안된 방법은 모델이 잘못 지정된 경우에도 여전히 유효한 추론을 제공하며, 이는 기존 방법과의 주요 차별점입니다.
강건한 회귀를 이용한 시계열 데이터의 교란 요인 제거: DecoR
DecoR은 관측되지 않은 교란 요인이 있는 시계열 데이터에서 인과 관계를 추론하기 위해 고안된 새로운 방법으로, 주파수 영역에서 강건한 회귀를 활용하여 교란 요인을 제거하고 인과 효과를 추정합니다.
중첩 마르코프 모델의 물리학에 대한 일반화된 확률 이론적 관점
중첩 마르코프 모델은 인과 관계를 나타내는 DAG에서 관측 가능한 변수 간의 동등성 제약 조건을 완벽하게 설명하지만, 일반화된 확률 이론(GPT)의 관점에서 볼 때, 이 모델은 물리적으로 구현 불가능한 분포를 포함하고 있으며, 이는 상대성 이론에서 비롯된 추가적인 부등식 제약 조건을 고려하지 않았기 때문입니다.
숨은 교란 요인이 있는 선형 순환 시스템에 대한 강력한 인과 분석
숨겨진 교란 요인과 순환 관계가 있는 선형 시스템에서 인과 관계를 추론하도록 설계된 LLC 알고리즘은 데이터 오염에 취약하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 MCD, GDE와 같은 강력한 공분산 추정기를 사용한 확장이 필요하다.
임의의 이웃 간섭이 있는 상황에서 인과 효과 추정을 위한 갈등 그래프 설계
본 논문에서는 네트워크 실험에서 특정 인과 효과를 정확하게 추정하기 위해 네트워크 구조와 인과 효과 간의 근본적인 관측 불가능성을 나타내는 '갈등 그래프' 개념을 기반으로 하는 새로운 실험 설계 방법론인 '갈등 그래프 설계'를 제안합니다.
비공식적 돌봄의 비용: 개별 합성 제어에 대한 새로운 2단계 접근 방식
본 연구는 새로운 2단계 개별 합성 제어 방법을 사용하여 비공식적 돌봄 제공으로 인한 소득 불이익을 추정하고, 특히 돌봄 강도가 높을수록 소득 격차가 커짐을 보여줍니다.
포괄적 합성 대조군 방법(iSCM): 처리 그룹을 포함하여 스필오버 효과를 고려한 인과 추론
본 논문에서는 처리 그룹(treated units)을 기증 풀(donor pool)에 포함시켜 스필오버 효과를 고려한 새로운 인과 추론 방법론인 포괄적 합성 대조군 방법(iSCM)을 제안합니다.
간섭이 있는 무작위 실험을 위한 대체 기반 무작위 검정: 향상된 검정력을 위한 새로운 접근 방식
본 논문에서는 간섭 효과가 존재하는 무작위 실험에서 인과 추론을 위한 새로운 방법인 대체 기반 무작위 검정(IRT)을 제안합니다. IRT는 누락된 잠재적 결과를 대체하여 기존 무작위 검정의 한계를 극복하고, 다양한 간섭 메커니즘에서 타입 I 오류율을 효과적으로 제어하면서 기존 방법보다 검정력을 크게 향상시킵니다.
변이 분석에서의 인과 경로 상호 작용 테스트
본 논문에서는 인과적 효과(direct, indirect, spurious) 간의 상호 작용을 분석하고 이를 통해 총 변이(TV) 측정값을 분해하는 새로운 인과 추론 프레임워크인 변이 분석을 제시합니다. 특히, 상호 작용 효과가 0과 유의미하게 다른지 여부를 판단하는 상호 작용 테스트를 통해 보다 간결하고 해석하기 쉬운 TV 분해를 가능하게 합니다.
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