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wan-huiyan/permutation-validation

실증적 순열 검정을 사용하여 인과 추론 결과를 검증합니다 — causal-impact-campaign의 동반 도구입니다.

permutation-validation란 무엇인가요?

이 스킬은 `wan-huiyan/permutation-validation` 저장소를 기반으로 하며, 실증적 순열 검정(empirical permutation tests)을 통해 인과 추론(causal inference) 결과를 검증하는 방법을 제공합니다. 주로 `causal-impact-campaign`과 함께 사용되어, 캠페인 효과 분석과 같은 인과 효과 추정의 통계적 유의성을 평가하는 데 유용합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 사용자가 제공한 데이터와 모델 결과에 대해 순열 검정을 수행하여 관찰된 효과가 우연에 의한 것인지 확인합니다. 주요 기능으로는 무작위 재할당을 통한 귀무 분포 생성, 관찰된 통계량과의 비교, p-값 계산 및 시각화가 포함됩니다. 이를 통해 데이터 기반 의사 결정의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add wan-huiyan/permutation-validation

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문서

permutation-validation은(는) 무엇을 하나요?

실증적 순열 검정을 사용하여 인과 추론 결과를 검증합니다 — causal-impact-campaign의 동반 도구입니다.

개요

이 저장소는 실증적 순열 검정(empirical permutation tests)을 통해 인과 추론 결과의 유효성을 검증하는 도구를 제공합니다. causal-impact-campaign과 함께 사용되어, 캠페인이나 개입 효과가 통계적으로 유의미한지 평가합니다.

주요 기능

  • 순열 검정을 사용하여 인과 효과의 통계적 유의성 평가
  • 관찰된 효과와 무작위 재할당으로 생성된 귀무 분포 비교
  • p-값 계산 및 시각화
  • causal-impact-campaign과의 원활한 통합

사용 방법

이 도구는 다양한 AI 에이전트 환경(예: Claude Code, Cursor, Codex)에서 사용할 수 있습니다. 자세한 사용 지침은 저장소 문서를 참조하세요.

예시 명령어

# 저장소 클론
git clone https://github.com/wan-huiyan/permutation-validation.git

# 필요한 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

참고 사항

  • 이 도구는 causal-impact-campaign의 결과를 검증하기 위해 설계되었습니다.
  • 순열 검정은 데이터의 분포 가정에 의존하지 않는 비모수적 방법입니다.

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