CausalImpactを使った統計的因果推論による豚熱感染が野生イノシシに与える影響の検証 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに 近年の計量経済学と機械学習の融合の成果として CausalImpact パッケージが統計的因果推論の枠組みで用いられている。 Brodersen et al. (2015) が考案した causal impact フレームワークは, Rubin 流の因果推論である Difference in Differences (DID, DD) 推定法DIなどの考え方を踏まえて, ベイズ構造時系列モデルの特性を取り入れているのが特徴である。詳しくは、参考のブログ記事を参照。 2.野生イノシシへの豚熱感染による分布の減少 さて、ここ

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"野生イノシシの捕獲数: 各県のHPから公開 / CausalImpact: Rubin 流の因果推論である Difference in Differences (DID, DD) 推定法DIなどの考え方を踏まえて, ベイズ構造時系列モデルの特性を取り入れ"