Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Diferencias en Diferencias Bayesiano

El método de Diferencias en Diferencias Bayesiano (Bayesian Difference-in-Differences, Bayesian DiD) aplica la inferencia estadística bayesiana al diseño clásico de DiD, reemplazando las estimaciones puntuales frecuentistas con distribuciones posteriores completas sobre el efecto del tratamiento. Esto produce no solo una estimación del efecto causal, sino también una declaración de probabilidad coherente sobre su magnitud e incertidumbre, lo que lo hace especialmente útil cuando los tamaños de muestra son modestos o se dispone de conocimiento previo informativo.

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Fuentes

  1. Li, F., & Marchand, J. (2023). Bayesian inference for difference-in-differences. Econometrics Journal, 26(3), 509-529. link
  2. 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

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-difference-in-differences

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Citado por

ScholarGateBayesian Difference-in-Differences (Bayesian Difference-in-Differences Estimator). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-difference-in-differences · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026