Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Différences-en-différences bayésiennes

Les différences-en-différences bayésiennes appliquent l'inférence statistique bayésienne au design classique des différences-en-différences (DiD), remplaçant les estimations ponctuelles fréquentistes par des distributions a posteriori complètes sur l'effet du traitement. Cela produit non seulement une estimation de l'effet causal, mais aussi une déclaration de probabilité cohérente concernant son ampleur et son incertitude, ce qui le rend particulièrement utile lorsque les tailles d'échantillon sont modestes ou lorsque des connaissances a priori informatives sont disponibles.

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Sources

  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

Comment citer cette page

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

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ScholarGateBayesian Difference-in-Differences (Bayesian Difference-in-Differences Estimator). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/bayesian-difference-in-differences · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026