Kausale Auswirkungsanalyse
Die von Brodersen et al. (2015) bei Google eingeführte Kausale Auswirkungsanalyse (Causal Impact Analysis) verwendet bayesianische strukturelle Zeitreihenmodelle, um abzuschätzen, was mit einer Ergebnisvariablen geschehen wäre, wenn eine Intervention nie stattgefunden hätte. Durch die Konstruktion eines probabilistischen Kontrafaktuals aus präinterventionellen Daten und Kontrollkovariaten quantifiziert sie punktuelle und kumulative Behandlungseffekte mit vollständigen Unsicherheitsintervallen der Posterior-Verteilung.
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Quellen
- 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 ↗
- CausalImpact. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/causal-impact-analysis
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- Bayesianische strukturelle ZeitreihenBayes-Statistik↔ compare
- Differenz-in-Differenzen (DiD)Ökonometrie↔ compare
- Analyse von unterbrochenen Zeitreihen (Interrupted Time Series, ITS)Kausale Inferenz↔ compare
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ compare
- Synthetische Kontrollmethode (SCM)Kausale Inferenz↔ compare
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