Начал читать сайт про Causal Inference.
По-моему это один из самых базовых сайтов для изучения данной темы.
И меня заставило поломать мозг казалось бы простое определение и самое первое в этой истории (на скрине).
Описание изображения (определение):
потенциальные результаты эксперимента в тесте и контроле не зависят от treatment.
Если результат не зависит от treatment, разве это не означает, что фича не имеет никакого эффекта?
А вот и нет.
На самом деле это говорит нам о том, что мы заведомо (до конца) эксперимента не знаем, какие получим результаты.
Звучит странно?
Давайте приведу пример: врач склонен давать таблетки людям имеющие более тяжёлые заболевания - это ситуация, когда результат лечения, например, продолжительность жизни, в группе Y_1 под действием таблетки заранее нам известна - скорее всего эти люди живут меньше, чем в контроле.
Мне пришлось пару минут порефлексировать, чтобы осознать это.
❓А вы когда нибудь использовали Causal Inference в своей работе, что это были за задачи?
П.с. по поводу предыдущего поста - мы сейчас в коллабе симулируем данные, чтобы проверить статью, поэтому обзор будет позже.