Méthode de contrôle synthétique bayésien
La méthode de contrôle synthétique bayésien estime l'effet causal d'une intervention sur une seule unité traitée en construisant un contrefactuel probabiliste à partir d'une combinaison pondérée d'unités donneuses non traitées. Contrairement à la méthode de contrôle synthétique (SCM) classique, elle place une distribution a priori sur les poids synthétiques, produisant des intervalles d'incertitude postérieurs complets pour la trajectoire contrefactuelle et l'effet du traitement à chaque point temporel post-intervention.
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Sources
- 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 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Synthetic Control Method. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/bayesian-synthetic-control-method
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