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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Análisis de Impacto Causal Multi-período

El Análisis de Impacto Causal Multi-período extiende el marco bayesiano de series de tiempo estructurales de Brodersen et al. (2015) a escenarios donde una intervención ocurre a lo largo de múltiples períodos distintos, se aplica en momentos escalonados a diferentes unidades, o donde los investigadores desean evaluar efectos acumulativos y específicos del período dentro de un único modelo unificado. Construye un contrafactual sintético a partir de covariables de control y lo proyecta a través de cada ventana de intervención para cuantificar los efectos causales.

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Fuentes

  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. Bojinov, I., & Shephard, N. (2019). Time series experiments and causal estimands: exact randomization tests and trading. Journal of the American Statistical Association, 114(528), 1665-1682. DOI: 10.1080/01621459.2018.1527225

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ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Bayesian Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/multi-period-causal-impact-analysis

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ScholarGateMulti-period Causal Impact Analysis (Multi-period Bayesian Causal Impact Analysis). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/causal-inference/multi-period-causal-impact-analysis · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026