Многие задачи, встающие перед аналитиками в компаниях, в конечном итоге сводятся к вопросам: а что если случится это? что будет, если мы введём эту фичу? что будет, если мы примем такую стратегию действий? что будет, если мы ничего не будем делать?

Вы уже наверняка знаете, что лучший способ получить точные ответы на такие вопросы — это эксперименты. Наверное, вы также слышали, что «корреляция — это не каузация» и слепо доверять неэкспериментальным данным не стоит. Но почему это так? И так ли безнадёжны неэкспериментальные исследования? Можно ли приблизить их по точности к экспериментам, и если да, то как?

Всё это попадает в область причинно-следственного вывода (Causal Inference). Она основана на многолетних трудах как в области «классической» статистики, так и в сфере машинного обучения — и даже для краткого введения в проблематику зачастую требуются многостраничные книги. Здесь мы попробуем рассказать о небольшом формальном инструменте, крайне популярном среди неэкспериментальных исследователей. Называется этот инструмент очень коротко — DAG.

Узнать подробнее

https://habr.com/ru/post/693532/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=693532