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Google Causal Impactパッケージを使用して、計画された介入の重要性を評価する
Rの因果関係の影響パッケージを使用して、相関性が高く季節性のあるいくつかのデータにおける介入の因果関係の影響を推測しています。 具体的には、17日の毎時データを取得しました。介入は1日の終わりに発生します。介入にはまったく影響を受けない2つの制御データセット（0.708と0.701の線形相関）と、介入を含むデータセット（別名「扱われる」） データの一部は ここにあります 私のコードは次のとおりです days <- 4 daily.obser <- days*24 data.1 <- cbind(treated.signal.3n,the.control.3,the.control.2) data.1 <- data.1[1:((length(bsl)+1)+daily.obser), ] #check the required amount of data only matplot(data.1, type = "l",col = c(2,4,9)) legend("bottomright", inset=.05, legend=c("Treated Zone", "Control Zone 1", "Control Zone 2"), pch=1, col=c(2,4,9), horiz=TRUE) preperiod <- c(1,length(bsl)) postperiod <- c((length(bsl)+1),(length(bsl)+1+daily.obs)) …