방법 증거 기록
Robust Causal Impact Analysis
Robust Causal Impact Analysis extends the Bayesian structural time-series CausalImpact framework (Brodersen et al., 2015) by embedding systematic robustness checks — in-time placebo tests, in-space placebo controls, covariate sensitivity analysis, and prior sensitivity assessments — to verify that a detected intervention effect is genuine and not an artifact of model choices or coincidental data patterns.
원본 기록
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Robust Causal Impact Analysis with Sensitivity and Placebo Checks
분류학적 방법 기록 · regression-model / causal-inference
- 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
- Cunningham, S. (2021). Causal Inference: The Mixtape. Yale University Press. · ISBN 978-0300251685
큐레이션된 주장
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관련 방법
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