{CausalImpact}を使う上での注意点を簡単にまとめてみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

実はこのネタは元々別のところでやり取りのあった話題だったりします。 色々な都合があってここ最近{CausalImpact}に触れる機会が自分に限らず周囲でも増えているのですが、若い人たちから「そもそも{CausalImpact}って何をしているんですか？使う際は何に気を付けたら良いですか？」などと聞かれることがちょくちょくあるので、備忘録も兼ねてまとめてみることにしました。いつもながらですが、内容に不備や誤解や理解不足がありましたらどしどしご指摘くださいm(_ _)m なお、{CausalImpact}パッケージそのものの簡潔な説明は随分昔に書きました。単純に使いたいだけならこちらの記事をお読みいただければ十分かと思います。 {bsts}をバックエンドとして動く、統計的因果推論を目的としたcounterfactual modelingフレームワーク どのようにcounterfactual

[kazuph1986]

「介入しなかった場合に得られるであろう目的変数のcounterfactualな時系列と実測値の時系列とを比べて、どれくらい乖離があった」なるほど。