Bayesian Difference-in-Differences

A abordagem Bayesian Difference-in-Differences (DiD Bayesiano) aplica inferência estatística Bayesiana ao desenho clássico de DiD, substituindo estimativas pontuais frequentistas por distribuições posteriores completas sobre o efeito do tratamento. Isso produz não apenas uma estimativa do efeito causal, mas também uma declaração de probabilidade coerente sobre sua magnitude e incerteza, tornando-a especialmente útil quando os tamanhos amostrais são modestos ou quando conhecimento prévio informativo está disponível.