diff --git a/book/ate/iv.ipynb b/book/ate/iv.ipynb index 457796e..db52f24 100644 --- a/book/ate/iv.ipynb +++ b/book/ate/iv.ipynb @@ -16,6 +16,217 @@ "- Weak IV, DML 응용 등 (causal-ml book에 다양한 상황이 제시되어 있음. 실용적인 내용은 최대한 다루기)" ] }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "% pip install linearmodels" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "from linearmodels.iv import IV2SLS" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "push delivered(푸시 메세지 전달)와 In-App 구매력 사이의 연관관계는 인과관계가 될 수 없습니다. 소득이 confouder로 작용하기 때문입니다. (부유한 고객은 최신 스마트폰을 가져 푸시 메세지를 잘 받고, 동시에 In-App 구매력도 높기 때문입니다.)\n", + "\n", + "IV를 사용할 때, exclusion restriction가 반드시 필요합니다. 이는 정량적으로 검증할 수 없지만, 이 경우에 대해서는 push assigned(푸시 할당)는 랜덤 할당이고 다른 채널이 없기 때문에 exclusion restriction을 쉽게 주장할 수 있습니다. 다시 말해, Push Assigned는 반드시 Push Delivered를 통해서만 구매에 영향을 미칩니다." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
\n", + "\n", + "\n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + " \n", + "
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