Regression modelQuasi-experimental / causal inference
异质性处理效应因果影响分析
异质性处理效应因果影响分析将贝叶斯结构时间序列因果影响框架扩展到不仅估计干预的平均效应，还估计该效应如何在亚组或个体单位之间变化。通过结合反事实预测和条件平均处理效应（CATE）估计，它揭示了哪些群体从干预中受益最多或最少。
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来源
- 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 ↗
- Athey, S., & Imbens, G. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Causal Impact Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-causal-impact-analysis
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- 因果影响分析因果推断↔ 比较
- 异质性处理效应双重差分法 (HTE-DiD)因果推断↔ 比较
- 中断时间序列（ITS）分析因果推断↔ 比较
- 倾向得分匹配研究统计学↔ 比较
- 合成控制法 (SCM)因果推断↔ 比较
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