Regression modelQuasi-experimental / causal inference
異質的処置効果因果影響分析
異質的処置効果因果影響分析は、ベイズ構造時系列因果影響フレームワークを拡張し、介入の平均効果だけでなく、その効果がサブグループまたは個々の単位間でどのように変化するかを推定します。反事実予測と条件付き平均処置効果（CATE）推定を組み合わせることで、どのグループが介入から最も利益を得るか、または最も利益を得ないかを明らかにします。
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出典
- 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 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-causal-impact-analysis
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