Uniform Inference on Quantile Effects under Network Interference
网络干扰下分位数效应的一致推断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：摘要同时研究网络干扰、处理与溢出效应，以及分位数曲线的一致推断。
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…
网络干扰下分位数效应的一致推断
- 研究问题
- 在网络实验中，个体自身处理与邻居处理暴露如何影响结局分布的不同位置，又如何对整条分位数效应曲线开展同时推断？
- 方法与思路
- 作者定义暴露状态之间的结构分位数效应，并基于给定已实现网络的条件高斯近似构造一致置信带，辅以模拟和实验应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称主要置信带方法避免了另一弱收敛结果所需的度分布及网络协方差稳定条件，并应用于尼泊尔储蓄账户随机实验。
- 阅读关注点
- 应核对暴露映射与分位数效应的定义、条件高斯近似的剩余要求，以及分位点范围、网络依赖和置信带覆盖率的关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；避免稳定条件不等于无需网络条件，摘要未说明完整假设及覆盖率数值。
原文摘要
This paper studies quantile treatment and spillover effects in network experiments. Average spillover effects reveal how treating a unit's neighbors affects its outcome on average, but mask the heterogeneity of these effects across the outcome distribution. We define structural quantile effects that compare outcome quantiles between exposure states, characterizing how own treatment and exposure to treated neighbors affect different parts of the outcome distribution. Building on \citet{leung2020treatment}, we first establish the weak convergence of the estimated quantile-effect process under conditions requiring the stabilization of the degree distribution and the network-dependent covariance structure. Our main contribution is to propose uniform confidence bands (UCBs) based on Gaussian approximations conditional on the realized network, avoiding these stabilization requirements. The proposed method is evaluated through extensive simulation studies and an empirical application to a randomized savings-account experiment in Nepal \citep{prina2015banking}.