베이지안 반사실적 영향 평가

베이지안 반사실적 영향 평가(Bayesian Counterfactual Impact Evaluation)는 개입이 없었을 경우 발생했을 결과, 즉 반사실적 결과(counterfactual outcome)에 대한 베이지안 사후 분포(posterior distribution)를 구성함으로써 개입의 인과적 효과를 추정한다. 이 방법은 CausalImpact 프레임워크를 통해 Brodersen 등 (2015)에 의해 대중화되었으며, 개입 이전 기간에 맞춰진 베이지안 구조 시계열 모형(Bayesian structural time-series models)을 사용하여 반사실적 궤적을 예측한 다음, 관찰된 개입 이후 결과를 해당 예측과 비교한다.