Estimation of heterogeneous principal effects under principal ignorability
主层可忽略性下异质主层效应的估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究主层因果效应、服从者效应、可忽略性与随机试验中的异质处理效应。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
主层可忽略性下异质主层效应的估计
- 研究问题
- 研究二元处理与二元中间变量下，如何估计由中间变量潜在值定义的异质主层因果效应，并构造逐点置信区间。
- 方法与思路
- 作者在主层可忽略性下构建多种估计量，刻画双重及介于双重与三重之间的稳健性，并分析大样本性质和偏差来源。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立非参数平滑条件下的理论，解释不同估计方法的偏差贡献，并用 Camden Coalition 随机试验估计异质服从者效应。
- 阅读关注点
- 应核对主层可忽略性的内容、异质效应的条件变量、各稳健性结论涉及的干扰参数，以及逐点区间与高维分析的适用范围。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未详列模型条件，逐点区间不能直接解释为同时置信带。
原文摘要
We study estimation and inference for heterogeneous principal causal effects with binary treatments and binary intermediate variables. Principal causal effects are subgroup effects within strata defined by potential values of an intermediate variable, including effects among compliers. We propose a framework for estimating and forming pointwise confidence intervals for heterogeneous principal causal effects under the principal ignorability assumption. Several estimators are developed, and their robustness properties are characterized: one estimator is doubly robust, whereas the other two attain intermediate robustness between double and triple robustness; in contrast, principal causal effects can be estimated in a triply robust manner only. We establish large-sample theory under nonparametric smoothness conditions and analyze the bias contributions of each approach, providing insight into performance beyond the smooth setting, including in high-dimensional regimes. Camden Coalition hotspotting randomized trial are used to illustrate the methods by estimating heterogeneous complier effects.