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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Séries Temporais Interrompidas para Avaliação de Políticas

Séries Temporais Interrompidas (ITS) para avaliação de políticas utiliza dados de séries temporais agregadas coletados rotineiramente para estimar o impacto causal de uma mudança de política. Um modelo de regressão segmentada divide a série em uma data de intervenção conhecida, estimando tanto uma mudança de nível imediata quanto uma alteração na tendência atribuível à política — sem exigir um grupo de controle randomizado.

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Fontes

  1. Bernal, J. L., Cummins, S., & Gasparrini, A. (2017). Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, 46(1), 348-355. DOI: 10.1093/ije/dyw098
  2. Box, G. E. P., & Tiao, G. C. (1975). Intervention Analysis with Applications to Economic and Environmental Problems. Journal of the American Statistical Association, 70(349), 70-79. DOI: 10.1080/01621459.1975.10480264

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series

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Referenciado por

ScholarGatePolicy Evaluation Interrupted Time Series (Interrupted Time Series Analysis for Policy Evaluation). Recuperado em 2026-06-17 de https://scholargate.app/pt/causal-inference/policy-evaluation-interrupted-time-series · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026