Regression adjustment in completely randomized experiments with many covariates
多协变量完全随机实验中的回归调整AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以随机实验中的平均处理效应估计、回归调整和设计型推断为核心，直接对应因果推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多协变量完全随机实验中的回归调整
- 研究问题
- 研究完全随机实验中协变量数量随样本增加时，如何通过回归调整估计平均处理效应，并改善高阶误差下的统计推断。
- 方法与思路
- 作者在 Neyman 设计型框架下采用交叉拟合回归调整，分析随机展开的一阶和二阶项，并提出修改后的 HC3 标准误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称交叉拟合估计量具有较有利的渐近性质，与修改后的 HC3 结合可改善模拟中的检验尺寸控制，并可扩展至大层分层实验。
- 阅读关注点
- 应核对协变量维度增长及其他正则条件、交叉拟合的构造、二阶误差来源，以及修改后 HC3 和分层扩展的适用范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要只说明协变量数增长慢于样本量，未给出完整条件或性能比较数值。
原文摘要
This paper investigates estimation and inference for average treatment effects in completely randomized experiments when researchers observe potentially many covariates. Within Neyman's (1923) design-based framework, allowing the number of covariates to grow more slowly than the sample size, we demonstrate that a cross-fitted regression adjustment estimator--adapted from Aronow and Middleton (2013)--exhibits more favorable asymptotic properties than existing alternatives, such as Lin's (2013) regression adjustment estimator and the bias-corrected estimator of Lei and Ding (2021). For inference, we derive the first- and second-order terms in the stochastic expansions of regression-adjusted estimators, analyze the higher-order behavior of existing inference procedures, and introduce a modified version of the HC3 standard error. The proposed methods extend naturally to stratified experiments with large strata. Simulation studies show that the cross-fitted estimator, in combination with the modified HC3, provides accurate point estimates and reliable size control across a wide range of data-generating processes.