Bayesian Counterfactual Impact Evaluation
Bayesian Counterfactual Impact Evaluation estimates the causal effect of an intervention by constructing a Bayesian posterior distribution over the counterfactual outcome — what would have happened without treatment. The method, popularized by Brodersen et al. (2015) through the CausalImpact framework, uses Bayesian structural time-series models fitted on the pre-intervention period to predict the counterfactual trajectory, then compares observed post-intervention outcomes to that prediction.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
- Rubin, D. B. (2005). Causal inference using potential outcomes: Design, modeling, decisions. Journal of the American Statistical Association, 100(469), 322-331. · DOI 10.1198/016214504000001880
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.