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Jinsoo's den

[실무로 통하는 인과추론 with 파이썬] 정오표(Errata)

by Jinsoo Shin

👋Introduction

안녕하세요, 실무로 통하는 인과추론 with 파이썬 역자 신진수입니다!

 

이 페이지에서 이 책에 대한 Errata를 계속 업데이트 할 예정입니다. 이 책에 대해 궁금한 점이나 오류는 댓글로 자유롭게 남겨주세요! 

 

📝정오표

  1. (p.113) [DAG 그림 아래 첫 문장] 충돌부의 원인을 조건부로 해도
    • 수정 후 : 충돌부의 결과를 조건부로 해도
  2. (p.154) [첫 문단의 첫 문장] T에서 해당 회귀에 대한 잔차˜T를 빼주면 됩니다.
    • 수정 후 : T에서 해당 회귀에 대한 잔차를 빼주면 ˜T가 됩니다.
  3. (p.158) DF는 모델의 자유도(모델이 추정하는 매개변수의 수)
    • 수정 후 : nDF는 모델의 자유도(DF는 모델이 추정하는 매개변수의 수)
  4. (p.162) [그림 4-2] 화살표를 부분을 다음과 같이 수정합니다.  
    • 첫 번째 화살표 : (수정 전) E[T|X] → (수정 후) E[Y|X]
    • 두 번째 화살표 : (수정 전) 편향 제거 → (수정 후) 잡음 제거
  5. (p.170) [두 번째 문단의 첫 문장] 임금 수준이 소비에 미치는 영향
    • 수정 후 : 신용 한도가 소비에 미치는 영향
  6. (p.180) [세 번째 문단의 두 번째 문장] σ2(T)
    • 수정 후 : σ2(T)|Group
  7. (p.199) [네 번째 문단의 네 번째 문장] 처치 X 중간에
    • 수정 후 : 처치 T 중간에
  8. (p.199) [여섯 번째 문단의 첫 번째 문장] 직속 상사의 참여가
    • 수정 후 : 직원 참여가
  9. (p.264) [6.9절 첫 문장] Y를 예측하는 것은 효과가 결과와 상관관계가 있을 때만 순서를 잘 나타내거나 τi를 예측하는 데 유용할 것입니다. 
    • 수정 후 : Y를 예측하는 모델이 CATE를 순서대로 정렬하는 데에도 좋을 경우, Y와 CATE 사이에 상관관계가 있어야 합니다.
  10. (p.267) [6.10절 바로 위 문단 첫 문장] 마지막으로, CATE를 결정 과정에 
    • 수정 후 : CATE를 의사결정 과정에
  11. (p.285) [7.2.1절 첫 문장] 단일 simple
    • 수정 후 : single
  12. (p.291) [맨 마지막 문단 수식] μ 첨자 수정
    • (수정 전) μt 모델이 과적합 → (수정 후) μy
    • (수정 전) 이제 μy → (수정 후) μt
  13. (p.293) [페이지 내 수식] 하단 첨자(i) 추가
    • [첫 번째 수식] (수정 전) Tiˆμt(X)   (수정 후) Tiˆμt(Xi)
    • [두 번째 수식] (수정 전) Tiˆμt(X)   (수정 후) Tiˆμt(Xi)
    • [세 번째 수식] (수정 전) Ti^Mt(X) (수정 후) Ti^Mt(Xi)
  14. (p.298) [페이지 내 그림 & 마지막 문단의 첫 문장 수식] tilde 제거 
    • (수정 전) ˜Y 수정 후 : Y
  15. (p.312) [8.2.3절 첫 문단의 첫 문장] 세 번째 관점은 고정효과모델(unit-fixed effect model)
    • 수정 후 : 시간-대상 고정효과모델(time-and-unit-fixed effect model)
  16. (p.318) [첫 문단의 두 번째 문장] 부트스트랩을 통해 구간 신뢰구간은
    • 수정 후 : 구간 삭제
  17. (p.319) [맨 마지막 문단의 첫 문장 수식] 기댓값 내 첨자 수정
    • (수정 전) E[Y(0)it=1|D=1]   수정 후 : E[Y(0)it=1|D=1]
  18. (p.379) [페이지 내 수식] Dit
    • 수정 후 : Wit
  19. (p.399) [최적화 박스 내 두 번째 문단의 첫 문장] 단순한 무작위 검색
    • 수정 후 : 단순한 무작위 탐색
  20. (p.413) [맨 마지막 문단의 첫 문장] 랜덤화하고 크키
    • 수정 후 : 랜덤화하고 크기
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