Inward and Outward Spillover Effects of One Unit's Treatment on Network Neighbors under Partial Interference
部分干扰下个体处理对网络邻居的向内与向外溢出效应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：摘要直接定义网络干扰下的因果溢出效应，并研究邻居关系和图结构对效应及估计方差的影响。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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部分干扰下个体处理对网络邻居的向内与向外溢出效应
- 研究问题
- 固定其余干扰集合中的处理概率时，个体处理对邻居结果的影响与邻居处理对个体结果的影响为何可能不同？
- 方法与思路
- 作者通过两种权重定义向外及向内因果溢出效应，分析二者等价或不同的条件，并比较对应 Horvitz–Thompson 估计量的方差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出两类效应不同的充要条件，说明无向网络中也可能存在差异，并展示图结构及潜在结果假设对方差比较的作用。
- 阅读关注点
- 应核对两种权重对应的目标总体、部分干扰及处理分配条件，并检查效应等价条件和估计量方差比较的适用图结构。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未列出充要条件或具体方差结果，不能预判哪种效应或估计量更适合应用。
原文摘要
In settings where interference is present, direct effects are commonly defined as the average effect of a unit's treatment on their own outcome while fixing the treatment status or probability among interfering units. Spillover effects measure the average effect of a change in the latter while the individual's treatment status is kept fixed. Here, we define the average causal effect of a unit's treatment status on the outcome of their network neighbors, while fixing the treatment probability in the remaining interference set. We propose two different weighting schemes defining two causal effects: i) the outward spillover effect, which represents the average effect of a unit's treatment on their neighbors' potential outcomes, and ii) the inward spillover effect, which represents the impact of each neighbor's treatment on an individual's own potential outcome. We provide a necessary and sufficient condition for when outward and inward spillover effects differ--even in undirected networks--and show that they are equivalent under specific conditions. We provide numerous examples illustrating the conditions for equivalence or discrepancy of the two spillover effects. We then compare their Horvitz-Thompson estimators, examining their relative variance under various graph structures and structural assumptions on potential outcomes.