Regression modelQuasi-experimental / causal inference
ポリシー評価因果影響分析
ポリシー評価因果影響分析は、Brodersenら（2015）のベイズ構造時系列（BSTS）フレームワークを適用し、政策介入が総体的な結果に及ぼす因果効果を推定する。政策実施前のデータと制御共変量から合成対照群を構築することにより、「もし政策が実施されなかったらどうなっていただろうか？」という問いに答える。政策実施後の観測値と予測値との差が、推定された政策効果となる。
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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 ↗
- Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California's tobacco control program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Policy Evaluation Causal Impact Analysis via Bayesian Structural Time-Series. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/policy-evaluation-causal-impact-analysis
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