[인과추론] 과거 통계 모델링의 한계를 넘어서

Correlation은 Causation을 말하지 않는다.위 유명한 명제는,데이터 분석에서 상관관계가 인과관계를 의미하지 않음을 경고합니다.  상관관계는 종종 우연의 일치일 수 있으며, 외부 요인이나 숨겨진 변수들이 영향을 미칠 수 있습니다.  최근 들어, 인과 추론이 연구에서 중요한 분야로 떠오르고 있습니다.  이는 단순히 변수들 간의 관계를 분석하는 것을 넘어서,어떤 변수가 다른 변수에 대해 인과적인 영향을 미치는지를 추론하려는 시도를 포함합니다.  2021년, 인과 추론을 공동 연구한 Joshua D. Angrist, Guido W. Imbens, David Card가 노벨 경제학상을 수상한 바 있습니다.이들의 연구는 관찰 데이터를 기반으로 한 인과 관계 추론 방법을 발전시켰고,경제학뿐만 아니라 여..