Ito ang Linux app na pinangalanang CausalImpact na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang CausalImpactsourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang CausalImpact sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA SCREENSHOT:
CausalImpact
DESCRIPTION:
Ang CausalImpact repository ay naglalaman ng isang R package na nagpapatupad ng causal inference sa time series gamit ang Bayesian structural time series na mga modelo. Ang layunin nito ay tantyahin ang epekto ng isang interbensyon (hal. isang kampanya sa marketing, pagbabago ng patakaran) sa isang resulta ng serye ng panahon sa pamamagitan ng paghula kung ano ang mangyayari sa isang counterfactual na "walang interbensyon" na mundo. Nangangailangan ang package bilang input ng isang response time series kasama ang isa o higit pang control (covariate) na serye ng oras na ipinapalagay na hindi naaapektuhan ng interbensyon, at hinahati nito ang time horizon sa "pre-intervention" at "post-intervention" na mga panahon. Gumagamit ito ng pagmomodelo ng Bayesian upang magkasya ang isang structural time series sa pre-period at mag-extrapolate ng counterfactual na hula para sa post period, pagkatapos ay ihahambing ang naobserbahan kumpara sa hinulaang upang mahinuha ang sanhi ng epekto. Sinusuportahan ng package ang plotting, summary table, at verbal narratives para sa mga interpretive na ulat.
Mga tampok
- Bayesian structural time series model para maghinuha ng mga counterfactual
- Pagsusuri ng mga epekto ng interbensyon sa serye ng oras (pre/post paghahambing)
- Suporta para sa maramihang covariate (kontrol) na serye ng oras
- Automated plotting, summary table, at narrative output
- Diagnostics at pagpapasadya ng mga prior at mga pagpipilian sa modelo
- Malakas na dokumentasyon at mga halimbawang daloy ng trabaho para sa tunay na paggamit
Wika ng Programming
R
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/causalimpact.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.