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이번 포스팅에서는 통계학에서 중요한 개념인 편향(bias)과 분산(variance)에 대해 알아보고자 한다.  1. 편향과 분산편향이란, 추정 결과가 한쪽으로 치우쳐있는 경향을 말한다.머신러닝에서는 편향을 통해 예측값들이 정답에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타낼 수 있다. 분산이란, 데이터들이 흩어져있는 정도를 의미한다.머신러닝에서는 분산을 통해 어떤 포인트에 대한 모델 예측 결과의 가변성을 나타낸다. 위쪽 첫 번째 과녁은 모든 결과가 원점에 가깝게 모여져 있다. 이런 경우는 낮은 편향, 낮은 분산을 가진다.위쪽 두 번째 그림은 모든 결과가 원점 중심으로 퍼져있다. 이런 경우는 낮은 편향을 가지지만 상대적으로 높은 분산을 가진다. 아래쪽 첫 번째 그림은 모든 결과가 원점에서 떨어진 거리에 가깝게 모여..

1. 성향점수매칭(PSM) 이란?무작위 대조군 연구(RCT)가 불가능한 관찰 연구에서 실험군과 대조군 그룹 간 비교를 위해 사용되는 통계적 기법이다.표본 추출 과정에서 적절한 랜덤화가 이루어지지 않았을 경우에는 특정 공변량(covariate)에 의해 통계 분석 결과가 왜곡되는 선택 편향(selection bias)이 발생할 수 있다. 이런 공변량들은 실험군과 대조군 사이의 결과 차이를 규명하는데 혼란 변수로 작용하게 된다. PSM은 주요 관심인 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 평가하고자 할 때, 그 관계에 영향을 미칠 수 있는 공변량의 편향(bias)를 줄이고자 사용되는 통계기법이다.  2. PSM 절차1) 성향 점수 계산처치 변수를 종속변수로, 혼란 변수을 독립변수로 두고 로지스틱 회귀 분석 등의 ..