Design-Based Uncertainty
Introduction IID. IID. と は independent. Let and write \begin{align*}Z = (Z_1, \ldots, Z_N) = (X_1, \ldots, X_m, Y_1, \ldots, Y_n)\end{align*} . であるとき, の同時分布は任意の の分布に等しい。ただし, は の permutation. をすべての permut…
Aronow, Samii & Wang (2020) Design-based inference for spatial experiments with interference, arXiv.
Setting intervention points: . Each point resides in (lattitude and longitude). An experimental design assigns a treatment to each intervention point. . Design-based inference = のみランダム,他の変数はすべて固定値. : potential outcome at…
Average Treatment Effect observed units, : treatment assignment, : potential outcome under , and : vector of baseline covariates. 以外は全て固定の個人属性とする. 観測データ: , where . Stratum of = , where は有限集合. Conditionally indepe…
Section 1. Introduction Sampling-based uncertainty: パラメータ推定のランダムネスは母集団からのランダムなサンプリングによるものと考える.母集団が(無限に)大きいときにはこの考え方は妥当.しかし,母集団として州や国を観測単位とするときには不…
Section 2: A finite population model for quasi-experiments サイズ の有限母集団を考える*1. Binary treatment: , potential outcomes: . Potential outcome は固定値と仮定する. Observed outcome: . 各 が独立にトリートメントを受ける確率を とする…