Bayesian Difference-in-Differences
La Bayesian Difference-in-Differences (DiD bayesiana) applica l'inferenza statistica bayesiana al classico disegno DiD, sostituendo le stime puntuali frequentiste con distribuzioni a posteriori complete sull'effetto del trattamento. Ciò fornisce non solo una stima dell'effetto causale, ma anche un'affermazione probabilistica coerente sulla sua magnitudine e incertezza, rendendola particolarmente utile quando le dimensioni del campione sono modeste o è disponibile conoscenza a priori informativa.
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Fonti
- Li, F., & Marchand, J. (2023). Bayesian inference for difference-in-differences. Econometrics Journal, 26(3), 509-529. link ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/bayesian-difference-in-differences
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