बेयसियन प्रति-तथ्यात्मक प्रभाव मूल्यांकन
बेयसियन प्रति-तथ्यात्मक प्रभाव मूल्यांकन (Bayesian Counterfactual Impact Evaluation) किसी हस्तक्षेप के कारण होने वाले प्रभाव का अनुमान प्रति-तथ्यात्मक परिणाम पर बेयसियन पश्च वितरण का निर्माण करके लगाता है — अर्थात्, उपचार के बिना क्या होता। ब्रोडर्सन एट अल. (2015) द्वारा CausalImpact फ्रेमवर्क के माध्यम से लोकप्रिय की गई यह विधि, प्रति-तथ्यात्मक प्रक्षेपवक्र की भविष्यवाणी करने के लिए हस्तक्षेप-पूर्व अवधि में फिट किए गए बेयसियन संरचनात्मक समय-श्रृंखला मॉडल का उपयोग करती है, फिर देखे गए हस्तक्षेप-पश्चात परिणामों की उस भविष्यवाणी से तुलना करती है।
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स्रोत
- 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 ↗
- Rubin, D. B. (2005). Causal inference using potential outcomes: Design, modeling, decisions. Journal of the American Statistical Association, 100(469), 322-331. DOI: 10.1198/016214504000001880 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Counterfactual Impact Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-counterfactual-impact-evaluation
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