Evaluación Bayesiana Contrafactual del Impacto
La Evaluación Bayesiana Contrafactual del Impacto estima el efecto causal de una intervención construyendo una distribución bayesiana a posteriori sobre el resultado contrafactual —lo que habría ocurrido sin tratamiento. El método, popularizado por Brodersen et al. (2015) a través del marco CausalImpact, utiliza modelos bayesianos estructurales de series de tiempo ajustados en el período pre-intervención para predecir la trayectoria contrafactual, y luego compara los resultados observados post-intervención con esa predicción.
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Fuentes
- 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 ↗
- Rubin, D. B. (2005). Causal inference using potential outcomes: Design, modeling, decisions. Journal of the American Statistical Association, 100(469), 322-331. DOI: 10.1198/016214504000001880 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-counterfactual-impact-evaluation
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