[일반] 인과추론이라는 학문 자체가

[익명(110.35)]

도메인이 어디냐에 따라 접근하는 방식이 많이 다른가요?

전 옆동네 계량하는 사람인데 계량 쪽에서 인과추론으로 돼있는 강의나 교재랑 통계에서 인과추론 강좌는 비슷한 내용도 정말 많지만

다른 내용도 너무 많은 것 같아서.. 특히 컴싸 쪽은 더 다른 것 같고…

[통갤러 1(165.132)]

핵심 아이디어는 같은데 구현하는 방식이 다르죠. 그런데 인과추론을 제대로 배운 사람은 계량경제학이나 통계학(missing data 전공자들)에 더 많습니다. 컴싸는 오개념이거나 혹은 다른 형태로 활용하는 것이라서 인과추론을 제대로 배우려면 찐 전공자들한테 배우는 것이 좋아요.

[통갤러 2(61.72)]

윗댓에 동의 안함. 다른 이유가 각 필드에서 처음 시작한 사람이 달라서 그런것일 뿐임. 계량은 Rubin의 counterfactual 모델 쪽이고, 컴싸는 Pearl 쪽을 주로 다루지. 통계는 그 중간 느낌이고

[통갤러 3(76.17)]

뭐 틀린말은 아닌데 굳이 구분을 하자면 Rubin은 하바드 통계교수였다. 계량 경제 인물은 아님. 경제학쪽 사람으로 치면 Imbens, Angrist, Athey 이런사람들..? 글고 용어도 굳이 구분하자면 Rubin 방법론을 potential outcome이라하고 Pearl이 우기는게 counterfactual 이라 함.

[통갤러 4(210.219)]

Neyman (1923)의 아이디어를 체계화하여 인과추론을 학문의 영역으로 발전시킨 것은 계량경제학자와 통계학자가 맞음. 이 이 분야 최고 전문가인 Rubin도 통계학자로 missing data 전공자이고 Rubin과 아래 댓글 단 친구가 언급한 계량경제학자인 Imbens와 협업도 많이 했음. Pearl 교수가 인과추론과 관련하여 고유한 영역과 기여도가 있는 것은 인정하지만 뿌리는 통계학자와 계량경제학자들이 해놓은 것에서 출발한 것이 맞음. 그래서 위에도 썼듯이 다른 형태로 발전시켰다는 표현을 쓴 것이고. 그 외에 컨퍼런스 나오는 논문 보면 어느 쪽이든 개념 자체를 오해해서 쓴 연구들이 많아서 오개념이란 표현을 쓴 것이고... 이래도 동의하기 어렵다면 할 수 없고

[통갤러 4(210.219)]

조금 더 설명을 덧붙이면 2000년 초중반 이후엔 계량경제학/통계학자들의 연구결과물이 많고, 2000년 초중반 이후에는 bio-state, epidemiology, cs 쪽 연구 결과물들이 많긴 함