Group-formation experiments, in which experimental units are randomly assigned to groups, are a powerful tool for studying peer effects in the social sciences. Existing design and analysis approaches allow researchers to draw inference from such experiments without relying on parametric assumptions. In practice, however, group-formation experiments are often coupled with a second, external intervention, that is not accounted for by standard nonparametric approaches. This note shows how to construct Fisherian randomization tests and Neymanian asymptotic confidence intervals for such composite experiments, including in settings where the second intervention exhibits spillovers. We also propose an approach for designing optimal composite experiments.


翻译:现有设计和分析方法使研究人员可以在不依赖参数假设的情况下从这些实验中推断出,但在实践中,组装实验往往与第二个外部干预相结合,而这种外部干预没有考虑到标准的非参数方法。本说明说明如何为这种复合实验,包括在第二次干预外溢的环境下,建立渔业随机测试和Neymanian非干扰性信任间隔,包括第二次干预外溢效应。我们还提出了设计最佳综合实验的方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2020年8月3日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
最新内容
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
5+阅读 · 今天8:46
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
8+阅读 · 今天5:37
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:35
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:24
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
7+阅读 · 4月23日
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
3+阅读 · 4月23日
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2020年8月3日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员