Analyse d'impact causal

L'analyse d'impact causal, introduite par Brodersen et al. (2015) chez Google, utilise des modèles bayésiens de séries temporelles structurelles pour estimer ce qui serait arrivé à une variable d'intérêt si une intervention n'avait jamais eu lieu. En construisant un contrefactuel probabiliste à partir de données pré-intervention et de covariables de contrôle, elle quantifie les effets ponctuels et cumulés du traitement avec des intervalles de crédibilité postérieurs complets.