Multiple randomization designs: estimation and inference with interference
多重随机化设计：存在干扰时的估计与推断AI 解读 ↓
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多重随机化设计：存在干扰时的估计与推断
- 研究问题
- 市场中多个群体相互作用并产生复杂溢出时，如何设计随机实验，估计主效应、直接效应和溢出效应并开展推断？
- 方法与思路
- 作者提出简单多重随机化设计，在称为局部干扰的跨单位干扰形式下，推导可处理估计量的有限样本性质和中心极限定理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新设计类别能够考虑复杂溢出效应，并提供相关估计量的有限样本分析及主效应、直接效应和溢出的渐近推断结果。
- 阅读关注点
- 应核对多群体随机化机制、局部干扰的精确定义、各效应的目标量，以及有限样本性质和中心极限定理所需的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；局部干扰的具体限制和效应定义未展开，不能推断该设计处理任意干扰或任意市场互动。
原文摘要
Abstract Completely randomized experiments, originally developed by Fisher and Neyman in the 1930s, are still widely used in practice, even in online experimentation. However, such designs are of limited value for answering standard questions in marketplaces, where multiple populations of agents interact strategically, leading to complex patterns of spillover effects. In this article, we derive the finite-sample properties of tractable estimators for ‘Simple Multiple Randomization Designs’, a new class of experimental designs which account for complex spillover effects in randomized experiments. Our derivations are obtained under a natural and general form of cross-unit interference, which we call ‘local interference’. We discuss the estimation of main effects, direct effects, and spillovers, and present associated central limit theorems.