ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Analyse af kausal påvirkning

Analyse af kausal påvirkning, introduceret af Brodersen et al. (2015) hos Google, anvender Bayesianske strukturelle tidsseriemodeller til at estimere, hvad der ville være sket med et udfald, hvis en intervention aldrig havde fundet sted. Ved at konstruere en probabilistisk kontrafaktisk fra præ-interventionsdata og kontrolkovariater kvantificerer den punktvise og kumulative behandlingseffekter med fulde posterior usikkerhedsintervaller.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Method map

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

+13 more

Kilder

  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

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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

Refereret af

ScholarGateCausal Impact Analysis (Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/causal-inference/causal-impact-analysis · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026