Causal inference of Plackett-Burman designs in applications
Plackett–Burman 设计应用中的因果推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以潜在结果和有限总体框架定义因果效应，并开展 Neyman 与 Fisher 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…
关注这篇论文的作者
Plackett–Burman 设计应用中的因果推断
- 研究问题
- 如何为 Plackett–Burman 实验设计建立有限总体的因果推断框架，明确效应目标并开展估计、检验和区间构造？
- 方法与思路
- 作者基于潜在结果定义因果效应，给出 Neyman 型估计量及方差、协方差估计，并设计尖锐零假设检验与 Fisher 型区间算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了该设计下从效应定义到估计和随机化检验的推断程序，并通过四个应用展示所提出的方法。
- 阅读关注点
- 应核对设计的随机化机制、效应定义与混杂结构、方差估计性质，以及尖锐零假设和区间构造所覆盖的参数。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此声称已同行评审或期刊接收。摘要未说明交互作用处理、具体设计条件及应用中的数值表现。
原文摘要
Driven by four applications of Plackett-Burman (PB) designs, this paper proposes a causal inference framework based on potential outcomes. First, we define the causal effects of the PB designs under finite populations. The Neymanian estimator of causal effects is then obtained, including the estimated variance and covariance. Furthermore, we conduct a sharp null-hypothesis test and construct the Fisherian interval using an algorithm. Finally, the proposed methods are illustrated through these applications.