Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Analyse d'impact causal sur données de panel

L'analyse d'impact causal sur données de panel étend l'approche bayésienne de séries chronologiques structurelles de Brodersen et al. (2015) aux paramètres de panel multi-unités, estimant le contrefactuel pour plusieurs unités traitées simultanément en utilisant des unités de contrôle comme pool de donneurs. Elle produit des intervalles de crédibilité pour l'effet causal à chaque point temporel post-intervention, agrégé sur les unités et les périodes.

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Sources

  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. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/panel-data-causal-impact-analysis

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ScholarGatePanel Data Causal Impact Analysis (Panel Data Causal Impact Analysis). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/panel-data-causal-impact-analysis · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026