A Simple and Adaptive Confidence Interval when Nuisance Parameters Satisfy an Inequality
干扰参数满足不等式时的简单自适应置信区间AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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干扰参数满足不等式时的简单自适应置信区间
- 研究问题
- 当模型中的干扰参数受到一个不等式约束时，如何利用该信息缩短目标参数的置信区间，并适应约束的松紧程度？
- 方法与思路
- 作者提出施加不等式约束的置信区间，无需模拟或调参，并通过已知系数符号和已知内生性方向的回归案例展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该区间对不等式松弛程度具有适应性、满足一致有效性，且长度不超过通常区间，同时给出两个实证应用。
- 阅读关注点
- 应核对单个不等式约束的形式、目标参数与干扰参数的关系，以及一致有效性和长度比较成立的具体条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核实；摘要未说明约束错误时的后果，也未支持推广到多个不等式。
原文摘要
Inequalities may appear in many models. They can be as simple as assuming a parameter is nonnegative, possibly a regression coefficient or a treatment effect. This paper focuses on models with one inequality and proposes an inequality-imposed confidence interval (IICI) that has particularly attractive features. The IICI is simple in that it does not require simulations or tuning parameters. Also, the IICI is adaptive to the slackness of the inequality, uniformly valid, and never longer than the usual confidence interval. We demonstrate the IICI in two empirical applications. The first empirical application considers a regression when a coefficient is known to be nonpositive. The second empirical application considers an instrumental variables regression when the endogeneity of a regressor is known to be nonnegative.