Análise Bayesiana de Impacto Causal

A Análise Bayesiana de Impacto Causal utiliza um modelo bayesiano de séries temporais estruturais (BSTS) para estimar o efeito causal de uma intervenção em uma série temporal de resultados. Desenvolvido por Brodersen e colegas do Google em 2015, ele constrói um contrafactual probabilístico — como a série teria se parecido sem a intervenção — a partir de dados pré-intervenção e covariáveis de controle opcionais, e então o compara com os valores observados pós-intervenção para produzir uma posterior totalmente bayesiana sobre o efeito causal.