15 | 1h 39min | Comedy, Romance | 12 May 2016 (South Korea)

차마.. 엽기적인 그녀 라는 제목을 쓸 수는 없다.

그냥 뭐랄까 다른 나라에서 우리나라 영화를 그나라의 취향에 맞게 바꾼 것 같다.

우리나라에 굳이 개봉할 이유가 있었을까?

아무튼 아래는 왓차에 내가 남긴 정제된 표현

"국외를 타겟으로 한 영화 이고 그 타겟한 나라의 영화의 특색을 알지 못하므로 개인적으로 납득 할 수 없는 전개 자체는 저의 이해력 혹은 포용력 부족으로 생각됩니다. 다만 해외를 타겟으로 했으면 우리나라의 현재 모습이 묘사되었으면 좋았을텐데 다양한 에피소드에서 나오는 회사 생활이나 부부 관계는 행여 대외 적으로 우리나라에 대한 잘못된 선입견이 생기지는 않을지 우려 되었습니다. 구체적인 예시는 스포일러의 우려가 있어 언급하지 않겠습니다.

하지만 이렇게 어떤 식으로든 나라를 걱정하게 해준 것(저를 성숙하게 해준 점) 과 타겟한 나라의 특색을 모른 다는 점은 영화를 보면서 이런 저런 생각이 들게 해준 점은 이 영화의 특색이었습니다.

(p.s. 노력 했지만 .. 차마 끝까지 다 보지는 못했습니다. 혹시 끝까지 다시 보고 생각이 바뀌면 댓글로 수정하겠습니다.)"

음.. 음..

단어는 해석/번역이 될 수 있는 것이지 해석이 그 단어는 아니다.

이것은 언어 번역에서 두드러진 것 같다.

Behavior 는 행동 혹은 사전적의미로 번역 될 수 있는 것이지.

Behavior 가 그 사전적의미는 아니다. Behavior 는 Behavior 이고 번역은 그냥 번역이다. 이를 엮어서 문장 내에서 의미를 정확히 파악되면 문장이 번역 된 것이다. 이 역시 그 번역은 번역이고 영어문장은 영어 문장이다.

중요한 것일 수록 원본을 잘 가지고 있어야하며,

쉽다고 해도 정확한 의미를 곱씹어야 한다.

특히 그 말을 대가가 했다면 두말할 나위가 없다.

The focus on the talk is causal inference, a big subject in econometrics. He covers:

Counterfactuals

What would have happened to the treated if they weren’t treated? Would they look like the control on average? Read more about counterfactuals within empirical testing.

Control group: 전부 같은데 약만 안 준 것.

Treatment group: drug? 나머지 영향을 제외 약만의 영향을 보고 싶다.

약을 안주면 건강 내려감. 그게 counter factual 이다. 점선이 treatment

treatment 해서 약을 주니까 관측은 건강이 유지가되는데,

약을 안줬으면 이렇게 내려갔을 것이라고 추측함.

Difference in Differences (DiD)

It’s not enough to look at before and after of the treatment, you need to adjust the treated by the control. The treatment may not be randomly assigned.

끝에서 차이가 얼마인가? 약을 안주면 이정도 일텐데..

약아주면 Control 그룹에서\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0\0 안좋아진 것만큼 Treatment 에서도 안좋아졌을것이니 이걸 측정하는게 맞다.

즉 Control 그룹의 차이 C2 - C1 가 Treatment Group 에서도 날테니 T2 - T1 을 보는게 아니라 T2 - (T1 - |(C2 - C1)|) 를 본다? 식이 맞는건가 아닌가;; 아무튼 뭐 그래도 실제로는 parallel trend assumption 이라고 해도 평행하지 않긴하다.

Regression Discontinuity

Cut-off or threshold above or below the treatment is applied. You can compare cases close to the (arbitrary) threshold to estimate the average treatment effect when randomization is not possible. Tune the threshold once you can model the causal relationship and play what-if’s (don’t leave randomization to chance). Read more on regression discontinuity design (RDD).

장학금 주면 성적 오르나? 공부 못하는, 잘하는 사람을 주면 애매함.

장학금 주면

한쪽만 줄수 밖에 없는데.. 그리고 성적이 오르는건가?

Cutoff 에서 discontinuity 가 생기면 개선된거다?

Natural Experiments

May or may not be randomized.

An example is the draft lottery.

이미 일어난 일을 분석? 콜레라 걸린 사람 안걸린 사람 어떤 물을 먹었는지를 가지고 알아냄..

죽은 사람점을 찍으니 몰려있다. 이미 발생한 현상인데 지도에 뿌려보니 몰려있다.

먹는 물이 다르다. 죽은 사람은 여기 살은 사람은 저기에서 먹음.

실험을 설계하는 것 아님! 현상에 대해서 그거를 실험으로 인과를 찾을 수 있는가?

Instrumental Variables

Variation in X that is independent of error.

Something that changes X (correlates with X) but does not change the error. Provides a control lever.

Randomization is an instrumental variable.

Z(IV) -(only)-> X -> Y ??

(통계를 내기 힘들때) 간접적으로 사용하는 값이 Instrumental Variable 이다.

예를 들면, 누가 담배를 피는지 안피는지를 알긴 어려우니..

담배 세금은 건강에 영향을 안주지만 담배 판매량을 통해서만 영향을 줄테니, 이 것으로 보겠다.

Confounding Variables(중간고사)

Unobserved variables that correlates with both x and y (the other stuff). Commonly an issue when human choice is involved.

주로 사람의 선택이 포함될 때의 이슈이다.

데이터에 포함되지 않는데 그요소가 영향을 줘서 causation 은 안된다.

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He summarized the lessons for the machine learning community from econometrics as follows:

Observational data (usually) can’t determine causality, no matter how big it is (big data is not enough)

Causal inference is what you want for policy

Treatment-control with random assignment is the gold standard

Sometimes you can find natural experiments, discontinuities, etc.

Prediction is critical to causal inference for both selection issue and counterfactual

Very interesting research in systems for continual testing

ref: http://machinelearningmastery.com/lessons-for-machine-learning-from-econometrics/

학기 마무리가 오는 와중에

나를 마중 나온 수 많은 것들

Cublas 는 이렇게 써먹으면 안 될듯;

그리고 특히 1번 !! 좀 자세히 봐야하고 나머지도 다시 읽어보자;

http://machinelearningmastery.com/lessons-for-machine-learning-from-econometrics/

http://mattturck.com/2012/06/29/a-chart-of-the-big-data-ecosystem/

https://medium.com/@shivon/the-current-state-of-machine-intelligence-f76c20db2fe1#.ca078trw0

https://www.oreilly.com/ideas/the-current-state-of-machine-intelligence-2-0

https://www.buzzfeed.com/williamalden/inside-palantir-silicon-valleys-most-secretive-company?utm_term=.jrzJ7ZJxL#.rjoJoKJ7q