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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Analisi di Impatto Causale

L'Analisi di Impatto Causale, introdotta da Brodersen et al. (2015) in Google, utilizza modelli bayesiani strutturali di serie temporali per stimare cosa sarebbe accaduto a una variabile di esito se un intervento non fosse mai avvenuto. Costruendo un controfattuale probabilistico a partire da dati pre-intervento e covariate di controllo, quantifica gli effetti del trattamento puntuali e cumulativi con intervalli di incertezza posteriore completi.

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Fonti

  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. CausalImpact. Wikipedia. link ↗

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/causal-impact-analysis

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ScholarGate — Causal Impact Analysis (Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/causal-inference/causal-impact-analysis · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026