ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Anàlisi d'Impacte Causal

L'Anàlisi d'Impacte Causal, introduïda per Brodersen et al. (2015) a Google, utilitza models bayesians estructurals de sèries temporals per estimar què hauria passat amb un resultat si una intervenció no hagués ocorregut mai. Construint un contrafactual probabilístic a partir de dades prèvies al tractament i covariables de control, quantifica els efectes del tractament puntuals i acumulats amb intervals de incertesa posteriors complets.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+13 more

Fonts

  1. Brodersen, K. H., Gallusser, F., Koehler, J., Remy, N., & Scott, S. L. (2015). Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models. Annals of Applied Statistics, 9(1), 247-274. DOI: 10.1214/14-AOAS788
  2. CausalImpact. Wikipedia. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/causal-inference/causal-impact-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateCausal Impact Analysis (Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/causal-inference/causal-impact-analysis · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026