Nedensel çıkarım: ATE, CATE ve eğilim skoru eşleştirme (PSM)
Nedensel Çıkarım
Nedensel çıkarım, bir değişkenin diğer bir değişken üzerindeki etkisini anlamak için kullanılan istatistiksel yöntemlerdir. Bu yöntemler, karmaşık ilişkileri çözümlemeye yardımcı olur.ATE (Ortalama Tedavi Etkisi)
ATE, bir tedavinin veya müdahalenin tüm popülasyondaki ortalama etkisini ifade eder.- Popülasyondaki her birey için tedavi uygulanır.
- Sonuç, tedavi grubuyla kontrol grubunun karşılaştırılmasıyla elde edilir.
CATE (Koşullu Ortalaması Tedavi Etkisi)
CATE, belirli bir özellik veya koşula bağlı olarak, tedavi etkisinin değişimini inceler.- Özellikler, yaş, cinsiyet gibi demografik faktörler olabilir.
- Hedeflenen alt gruplara daha kesin bilgiler sunar.
Eğilim Skoru Eşleştirme (PSM)
PSM, tedavi grubuyla kontrol grubunu eşleştirerek, nedensel çıkarımın doğruluğunu artırmayı amaçlar.- Bireylerin özellikleri göz önünde bulundurularak bir eğilim skoru hesaplanır.
- Eşleştirme sonucunda gruplar arasında benzerlik sağlanır.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Kullanıcı davranış analizi nasıl yapılır?
- Jupyter Notebook en iyi uygulamaları: dosya yapısı ve yeniden üretilebilirlik
- Üretimde A/B yerine geri dönüş analizi (causal uplift) ne zaman kullanılır?
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Veri bilimi neden önemlidir?
- Zaman serisi tahmini: ARIMA, SARIMA ve Prophet temel yaklaşımı
- Hiperparametre optimizasyonu: GridSearch, RandomSearch ve Bayesian
- Gradient Boosting, XGBoost ve LightGBM farkları nelerdir?
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- CRISP-DM nedir?
- Dil modellerinde cümle yerleştirme (sentence embedding) kullanımı
- Rekabetçi öğrenmede karesel kayıp yerine özel iş kaybını optimize etmek
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Optimizasyon tekniklerini kullanarak veri tabaninda büyük veri setleri üzerinde performansı artırmak için hangi matematiksel hesaplamalar ve algoritmalar kullanılabilir?
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- Eğitim–doğrulama–test ayrımı ve cross-validation stratejileri
- Zaman serisi analizi nedir?
- Veri temizleme (data cleaning) nedir?
- Denetimsiz öğrenme nedir?