Regression modelQuasi-experimental / causal inference
베이지안 인과적 영향 분석(Bayesian Causal Impact Analysis)
베이지안 인과적 영향 분석은 베이지안 구조 시계열(Bayesian structural time series, BSTS) 모델을 사용하여 특정 시점의 개입이 시계열 결과에 미치는 인과적 효과를 추정합니다. 2015년 구글의 Brodersen 동료들이 개발한 이 방법은 사전 개입 데이터와 선택적 통제 공변량(control covariates)을 이용하여 개입이 없었을 경우의 시계열을 확률적으로 재구성(probabilistic counterfactual)하고, 이를 관측된 사후 개입 값과 비교하여 인과적 효과에 대한 완전한 베이지안 사후 분포(fully Bayesian posterior)를 생성합니다.
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출처
- 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 ↗
- Scott, S. L., & Varian, H. R. (2014). Predicting the present with Bayesian structural time series. International Journal of Mathematical Modelling and Numerical Optimisation, 5(1-2), 4-23. DOI: 10.1504/IJMMNO.2014.059942 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Causal Impact Analysis via Structural Time Series. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/bayesian-causal-impact-analysis
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