Regression modelQuasi-experimental / causal inference
머신러닝 증강 인과적 영향 분석
머신러닝 증강 인과적 영향 분석은 준실험적 반사실 추론과 유연한 머신러닝 예측 모델을 결합하여 시간열 결과에 대한 개입의 인과적 효과를 추정합니다. Brodersen 등(2015)의 베이즈 구조 시계열(BSTS) 프레임워크를 기반으로 하고 이중/편의 제거 머신러닝(double/debiased ML) 방법으로 확장된 이 분석은 기증자 공변량으로부터 합성 반사실을 구성하고 관측된 개입 후 결과와 예측된 결과 간의 격차를 치료 효과로 추론합니다.
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출처
- Brodersen, K. H., Gallusser, F., Koehler, J., Remy, N., & Scott, S. L. (2015). Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models. Annals of Applied Statistics, 9(1), 247-274. DOI: 10.1214/14-AOAS788 ↗
- Chernozhukov, V., Chetverikov, D., Demirer, M., Duflo, E., Hansen, C., Newey, W., & Robins, J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21(1), C1-C68. DOI: 10.1111/ectj.12097 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Augmented Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/machine-learning-augmented-causal-impact-analysis
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