Bootstrap Inference with a Randomly Assigned Regressor: Covariance Filtering and the Limits of Marginal Resampling
随机分配回归变量的自助法推断：协方差过滤与边际重抽样的局限AI 解读 ↓
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随机分配回归变量的自助法推断：协方差过滤与边际重抽样的局限
- 研究问题
- 随机分配可使OLS推断不受部分结果依赖影响，但独立同分布重抽样为何仍可能失效，哪些跨个体协方差决定偏差？
- 方法与思路
- 作者比较抽样方差与重抽样方差目标，分析随机回归变量得分中的协方差，并在有序或分组依赖下使用依赖方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，二元处理下方差差异由处理效应的跨个体协方差决定，并说明仅利用单个观测边际分布的修正存在局限。
- 阅读关注点
- 应核对随机分配机制、协方差恒等式和高斯极限条件，以及得分依赖估计与固定带宽校准各自适用的范围。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收。摘要未列出依赖条件与模拟数值，拒绝率方向的结论限定于所述一阶高斯框架。
原文摘要
Random assignment can make ordinary least squares (OLS) inference insensitive to outcome dependence, yet iid resampling can still fail because assignment and resampling need not remove the same covariance terms. With binary treatment, the iid variance target differs from the sampling variance by exactly minus aggregate cross-unit covariance of treatment effects. Under a Gaussian first-order limit, positive covariance leads to over-rejection and negative covariance to under-rejection. Two designs can generate the same distribution for each observation but require variance corrections of opposite signs, so no marginal-only variance correction is first-order exact for both. For first-order Gaussian inference, only one covariance component---the covariance carried by the randomized-regressor score---must be recovered. Standard dependence estimators on that score restore validity under suitable ordered or grouped dependence conditions. In simulations with ordered data, fixed-bandwidth calibration reduces several large-bandwidth size distortions.