Сокращение вероятных интервалов в модели причинного воздействия

Question

У меня проблема с моделью причинно-следственной связи, которую я создаю.

Я пытаюсь создать контр-фактические данные для ежедневных продаж в одном магазине (nseasons = 7). Я включил продажи для 5 других магазинов поблизости. Наблюдая за сюжетом, мне кажется, что в течение 15 месяцев тенденции сходны.

линейный сюжет

Когда я запускаю свою модель причинно-следственной связи, полосы КИ очень широки.

Модель причинно-следственной связи

Любые рекомендации о том, что я могу сделать, чтобы уменьшить CI? Что-нибудь кроме добавления большего количества временных рядов к модели? Насколько велика проблема наличия широкого КИ в байесовской модели (т. Е. Достоверность в сравнении с доверием)?

Вот код:

CausalImpact (sales, pre.period, post.period, model.args = list (niter = 1000, nseasons = 7))

Любое направление будет с благодарностью!