Causal Inference, Statistics, Instrumental Variable, 인과추론, 통계.
variable 을 예측하게 될 것입니다. 따라서 도구 변수를 활용하는 것과, 기존의 원인 변수를 활용하는 것이 차이가 없게 됩니다. 마무리하며 도구변수를 활용해 추론한 값은 원래의 원인 변수 그 자체(X)를 활용해 추론한 값과 정확하게 같지 않을 수 있습니다. Exogenous 한 파트만 떼어내서 추정하기 때문이고, 이 부분이 도구변수의 가장 큰 한계점이 됩니다. 따라서 기존 원인변수의 전체적인 효과를 Average Treatment Effect(ATE) 라고 한다면, 도구변수를 활용해 예측된 ‘부분적 인과효과’를, Local