Regression modelQuasi-experimental / causal inference
ベイジアン差分の差 (Bayesian Difference-in-Differences)
ベイジアン差分の差は、古典的な差分の差デザインにベイジアン統計推論を適用し、頻度論的な点推定値を処置効果に関する事後分布全体に置き換えるものである。これにより、因果効果の推定値が得られるだけでなく、その大きさや不確実性に関する整合的な確率的記述も可能となり、サンプルサイズが小さい場合や、情報的な事前知識が利用可能な場合に特に有用である。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Difference-in-Differences Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/bayesian-difference-in-differences
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- 因果影響分析因果推論↔ compare
- 差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)計量経済学↔ compare
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- パネルデータ固定効果モデル計量経済学↔ compare
- 合成コントロール法（SCM）因果推論↔ compare