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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Kausale Auswirkungsanalyse für Paneldaten

Die kausale Auswirkungsanalyse für Paneldaten erweitert den bayesianischen strukturellen Zeitreihenansatz von Brodersen et al. (2015) auf Panel-Settings mit mehreren Einheiten. Sie schätzt den kontrafaktischen Verlauf für mehrere behandelte Einheiten gleichzeitig unter Verwendung von Kontroll-Einheiten als Spenderpool. Sie liefert glaubwürdige Intervalle für die kausale Auswirkung an jedem Zeitpunkt nach der Intervention, aggregiert über Einheiten und Perioden.

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Quellen

  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. Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California's tobacco control program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746

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ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/panel-data-causal-impact-analysis

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ScholarGatePanel Data Causal Impact Analysis (Panel Data Causal Impact Analysis). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/panel-data-causal-impact-analysis · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026