Analyse kausaler Effekte bei heterogener Behandlung
Die Analyse kausaler Effekte bei heterogener Behandlung erweitert den bayesianischen strukturellen Zeitreihen-Kausalwirkungsrahmen, um nicht nur den durchschnittlichen Effekt einer Intervention zu schätzen, sondern auch, wie sich dieser Effekt über Untergruppen oder einzelne Einheiten hinweg variiert. Durch die Kombination von kontrafaktischer Vorhersage mit der Schätzung bedingter durchschnittlicher Behandlungseffekte (CATE) wird aufgedeckt, welche Gruppen am meisten oder am wenigsten von einer Intervention profitieren.
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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 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-causal-impact-analysis
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- Heterogene Effektdifferenz-in-Differenzen (HTE-DiD)Kausale Inferenz↔ vergleichen
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