CausalImpact，谷歌開源的R時域因果關系分析工具
英文原文： Google has open sourced a tool for inferring cause from correlations
上周二，Google 發布了一款新的開源工具，它可以幫助分析師判定某個產品或決策改變是否會引起一定的結果，以及這些結果產生的概率。該工具被稱為 CausalImpact，是個由R編寫的統計計算軟件。
通過該博客發布者 Kay H. Brodersen 了解到，Google 使用（建立）這個工具來量化 AdWords 活動的成果。但是 Kay 還表示，小到量化一個新特性添加后是否會導致應用下載量增加，大到醫療、社交、政治等領域的問題，這個方法同樣適用。
在博客中，Kay 從高等級上對 CausalImpact 進行了概述，同時也詳細的說明了一些該軟件的細節，下面是摘錄：
實際上，因果效應的估算存在著很大的難度，特別在隨機試驗不可用時。在 Google，解決這個問題的一個方法是使用 Bayesian 結構 time-series 模型。我們使用這個模型來構建一個綜合控制——在沒有干預情況下審視結果指標。這種途徑估算因果效應很有效，主要歸功于不停的干預和進化……在 CausalImpact R包中，我們實現了一個 Bayesian 途徑，在一個時間序列上估算由指定干涉引起的變化。鑒于響應時間及控制時間序列集（比如，在非關聯市場點擊、其他網站點擊或者 Google Trends 數據），這個包通過內置 SpikeSlab 優先來構建一個 Bayesian 結構 time-series 模型，從而實現自動化參數選擇。
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來自: CSDN
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