如何在tfcausalimpact中提取并保存p值为变量？

• 首先要确保模型完成拟合：实例化CausalImpact后，必须调用ci.run()（部分旧版本可能是ci.fit()）生成结果数据，否则无法提取p值。
• 直接从实例的summary_data属性中提取p值即可，这是一个整理好的DataFrame，包含所有关键摘要统计量：

# 实例化并拟合模型
ci = CausalImpact(data, pre_period, post_period)
ci.run()

# 提取p值到变量
p_value = ci.summary_data['p_value'].iloc[0]

• 你可以打印变量验证，确认和ci.summary()输出的p值一致：

print(p_value)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者travelsandbooks