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
- 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 ↗
- 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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- Diferenças em Diferenças (DiD)Econometria↔ comparar
- Análise de Séries Temporais Interrompidas (ITS)Inferência causal↔ comparar
- Avaliação de Políticas Públicas: Diferenças em DiferençasInferência causal↔ comparar
- Método do Controle Sintético (MCS)Inferência causal↔ comparar
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