Partially Identified Rankings from Pairwise Interactions
由成对互动得到的部分识别排序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：摘要以成对互动形成的锦标赛图及企业间工作转换网络为排序识别的核心信息结构。
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由成对互动得到的部分识别排序
- 研究问题
- 仅观察部分成对互动时，互动图的稀疏程度与连接函数限制如何共同决定潜在优劣排序能否点识别，以及还能排除哪些排序？
- 方法与思路
- 作者比较参数与非参数连接模型的识别要求，以矩不等式表示非参数排序识别集，并构造基于似然的排序成员资格检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称刻画了任意锦标赛结构下的非参数识别集，提出有限样本及逐点渐近有效检验，并在巴西雇佣数据中拒绝所述排序。
- 阅读关注点
- 应核对图结构与连接函数的精确识别条件、两种检验的有效性和计算代价，以及 PageRank 排序被拒绝的统计含义。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未提供图结构条件和检验数值，拒绝某排序不等于识别出唯一排序。
原文摘要
This paper considers the problem of ranking objects based on their latent merits using data from pairwise interactions. We allow for incomplete observation of these interactions and study what can be inferred about rankings in such settings. First, we show that identification of the ranking depends on a tradeoff between the tournament graph and the link function: in parametric models, such as the Bradley-Terry-Luce, rankings are point identified even with sparse graphs, whereas nonparametric link models require dense graphs. Second, moving beyond point identification, we characterize the identified set in the nonparametric link model under any tournament structure and represent it through moment inequalities. Finally, we propose a likelihood-based statistic to test whether a ranking belongs to the identified set. We study two testing procedures: one is finite sample valid but computationally intensive; the other is easy to implement and pointwise asymptotically valid. We illustrate our results using Brazilian employer-employee data and reject the hypothesis that the PageRank firm ordering constructed from job-to-job transitions belongs to the identified set.