PURPOSE
このプロンプトでできること
介入前後の時系列について、介入時点、季節性、自己相関、同時施策を確認するための手順と出力形式を示します。入力された情報を整理し、確認が必要な点を明確にします。
PREPARE
用意する情報
時点別観測値、介入日、季節周期、欠測、同時施策、推定モデル。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
時点別観測値、介入日、季節周期、欠測、同時施策、推定モデルを用意し、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力を元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
介入前後の時系列について、介入時点、季節性、自己相関、同時施策を確認する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実・数値・合意は補わないでください。 【入力】 時点別観測値、介入日、季節周期、欠測、同時施策、推定モデル 【素材】 [ここに匿名化した情報を貼り付け] 次の点を確認してください。 介入後の変化を効果と同一視せず、季節性と同時施策の影響を分けてください。 不足情報や矛盾がある場合は推測で埋めず、確認事項として示してください。 出力形式：識別仮定、介入前トレンド、季節性、共介入、検証不足の表
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
月次値：10,11,12,13,14,18,19／介入：6月／季節周期：未確認／同時施策：7月から別施策
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 観察：6月以降に値が増加 懸念：7月に別施策が開始 不足：季節周期と介入前の系列長 解釈：介入の因果効果とは断定できない
TIPS
使うときのコツ
介入後の変化を効果と同一視せず、季節性と同時施策の影響を分けてください。入力は項目ごとに分け、対象と期間が分かるようにしてください。
使う前に確認してください
結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。