ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Causale Impact Analyse

Causale Impact Analyse, geïntroduceerd door Brodersen et al. (2015) bij Google, maakt gebruik van Bayesiaanse structurele tijdreeksmodellen om te schatten wat er met een uitkomst zou zijn gebeurd als een interventie nooit had plaatsgevonden. Door een probabilistisch contrafactueel te construeren op basis van pre-interventiedata en controlevariabelen, kwantificeert het punt-in-tijd en cumulatieve behandelingseffecten met volledige posterior-onzekerheidsintervallen.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+13 more

Bronnen

  1. 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
  2. CausalImpact. Wikipedia. link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/causal-impact-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateCausal Impact Analysis (Bayesian Structural Time-Series Causal Impact Analysis). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/causal-inference/causal-impact-analysis · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026