Inference on quantile processes with a finite number of clusters
有限个聚类下分位数过程的推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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有限个聚类下分位数过程的推断
- 研究问题
- 当数据只有有限个大型且任意异质的聚类时，如何对整个分位数或回归分位数过程推断，并控制检验尺寸？
- 方法与思路
- 作者构造具有足够分布对称性的统计量以实施随机化检验，无需事先匹配聚类或用户选定参数，并检验非尖锐假设。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法渐近控制尺寸，在少至五个聚类时表现良好，并在部分相关情形下具有渐近相似性，重点应用于分位数处理效应。
- 阅读关注点
- 应核对聚类内外依赖条件、对称性如何成立、固定聚类数量下的渐近路径，以及少量聚类时随机化检验的分辨率。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未说明尺寸控制和相似性所需条件，五个聚类的表现不能无条件推广。
原文摘要
I introduce a generic method for inference on entire quantile and regression quantile processes in the presence of a finite number of large and arbitrarily heterogeneous clusters. The method asymptotically controls size by generating statistics that exhibit enough distributional symmetry such that randomization tests can be applied. The randomization test does not require ex-ante matching of clusters, is free of user-chosen parameters, and performs well at conventional significance levels with as few as five clusters. The method tests standard (non-sharp) hypotheses and can even be asymptotically similar in empirically relevant situations. The main focus of the paper is inference on quantile treatment effects but the method applies more broadly. Numerical and empirical examples are provided.