ML Mentor
К понятиям
Статистика и эксперименты

Причинные эффекты и смещения

Оценка изменения исхода из-за действия, а не простой корреляции в наблюдавшихся данных.

causal inferencetreatment effectconfoundingpropensityuplift

Показаны только вручную проверенные связи. Частотность появится после полного покрытия раздела. Проверка от 2026-07-16.

Начать с вопросаСмотреть все формулировки

Что нужно уметь

  • Отделить эффект интерфейса от эффекта модели
  • Распознать controlled action, confounding и exposure bias

Как эту тему спрашивают

Канонические типы вопроса объединяют разные формулировки, но каждая ссылка ведёт на конкретный вопрос из интервью.

Что должно быть в ответе

  • Treatment и outcome
  • Контрольный вариант и confounders
  • Exploration, propensity и ограничения эксперимента