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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

다기간 중단 시계열

다기간 중단 시계열(MITS)은 두 개 이상의 개입이 동일한 시계열 내 알려진 시점에 발생하는 상황으로 고전적인 ITS 프레임워크를 확장합니다. MITS는 다중 분절 회귀(segmented regression)를 통해 각 개입에 기인하는 수준 변화(level change)와 기울기 변화(slope change)를 추정하며, 기저의 장기적 추세(secular trend)와 이전 중단의 영향을 통제합니다.

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출처

  1. Kontopantelis, E., Doran, T., Springate, D. A., Buchan, I., & Reeves, D. (2015). Regression based quasi-experimental approach when randomisation is not an option: interrupted time series analysis. BMJ, 350, h2750. DOI: 10.1136/bmj.h2750
  2. Bernal, J. L., Cummins, S., & Gasparrini, A. (2017). Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, 46(1), 348-355. DOI: 10.1093/ije/dyw098

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/multi-period-interrupted-time-series

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ScholarGateMulti-period Interrupted Time Series (Multi-period Interrupted Time Series Analysis). 2026-06-17에 다음에서 검색함: https://scholargate.app/ko/causal-inference/multi-period-interrupted-time-series · 데이터셋: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026