Regression modelQuasi-experimental / causal inference
이질적 처리 효과 인과 영향 분석
이질적 처리 효과 인과 영향 분석은 베이즈 구조 시계열 인과 영향 프레임워크를 확장하여, 개입의 평균 효과뿐만 아니라 그 효과가 하위 그룹 또는 개별 단위에 따라 어떻게 달라지는지를 추정합니다. 반사실 예측과 조건부 평균 처리 효과(CATE) 추정을 결합함으로써, 어떤 그룹이 개입으로부터 가장 많이 또는 가장 적게 혜택을 받는지 밝혀냅니다.
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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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-causal-impact-analysis
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