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CausalImpact,谷歌开源的R时域因果关系分析工具

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CausalImpact,一个使用R编写的时域因果关系分析工具,可以帮助分析师预测某个改变是否会对结果产生一定的影响,并判定这个影响是否会发生。

上周二,Google发布了一款新的开源工具,它可以帮助分析师判定某个产品或决策改变是否会引起一定的结果,以及这些结果产生的概率。该工具被称为CausalImpact,是个由R编写的统计计算软件。

通过该博客发布者Kay H. Brodersen了解到,Google使用(建立)这个工具来量化AdWords活动的成果。但是Kay还表示,小到量化一个新特性添加后是否会导致应用下载量增加,大到医疗、社交、政治等领域的问题,这个方法同样适用。


在博客中,Kay从高等级上对CausalImpact进行了概述,同时也详细的说明了一些该软件的细节,下面是摘录:

实际上,因果效应的估算存在着很大的难度,特别在随机试验不可用时。在Google,解决这个问题的一个方法是使用Bayesian结构time-series模型。我们使用这个模型来构建一个综合控制——在没有干预情况下审视结果指标。这种途径估算因果效应很有效,主要归功于不停的干预和进化……

在CausalImpact R包中,我们实现了一个Bayesian途径,在一个时间序列上估算由指定干涉引起的变化。鉴于响应时间及控制时间序列集(比如,在非关联市场点击、其他网站点击或者Google Trends数据),这个包通过内置SpikeSlab优先来构建一个Bayesian结构time-series模型,从而实现自动化参数选择。

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GitHub页面

CausalImpact博文介绍

原文链接: Google has open sourced a tool for inferring cause from correlations(编译/仲浩 审校/魏伟)


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