Estimating Spillover Effects in the Presence of Isolated Nodes
存在孤立节点时的溢出效应估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在孤立节点时的溢出效应估计
- 研究问题
- 在网络干扰下，用受处理邻居比例估计溢出效应时，如何理解孤立节点的比例未定义问题，以及将其填为零的后果？
- 方法与思路
- 作者围绕使用受处理邻居数量或比例的线性回归，通过理论推导和模拟分析孤立节点的零填补，并讨论回归系数的因果解释。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，将孤立节点的受处理邻居比例填为零会引入偏误，并为常用溢出回归中的系数提供相应的因果解释。
- 阅读关注点
- 应核对处理分配和网络干扰的假设、偏误产生的具体机制，以及邻居数量与比例两种设定下系数的目标和解释差异。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审或期刊接收未经核实。摘要未给出偏误方向、大小或修正方法，也未说明因果解释成立的具体条件。
原文摘要
In estimating spillover effects under network interference, practitioners often use linear regression with either the number or fraction of treated neighbors as regressors. An often overlooked fact is that the latter is undefined for units without neighbors (``isolated nodes"). The common practice is to impute this fraction as zero for isolated nodes. This paper shows that such practice introduces bias through theoretical derivations and simulations. Causal interpretations of the commonly used spillover regression coefficients are also provided.