Bayesian Counterfactual Impact Evaluation

Bayesian Counterfactual Impact Evaluation schätzt den kausalen Effekt einer Intervention, indem es eine bayesianische Posterior-Verteilung über das kontrafaktische Ergebnis konstruiert – was ohne Behandlung geschehen wäre. Die Methode, popularisiert durch Brodersen et al. (2015) über das CausalImpact-Framework, verwendet bayesianische strukturelle Zeitreihenmodelle, die auf der Periode vor der Intervention angepasst werden, um die kontrafaktische Trajektorie vorherzusagen, und vergleicht dann beobachtete Ergebnisse nach der Intervention mit dieser Vorhersage.