Bayesian analysis of regression discontinuity designs with heterogeneous treatment effects
异质处理效应断点回归设计的贝叶斯分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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异质处理效应断点回归设计的贝叶斯分析
- 研究问题
- 当断点回归样本包含多个已知子群体且处理效应可能不同，如何兼顾非参数灵活性与跨群体信息共享来估计和推断？
- 方法与思路
- 作者构建采用高斯过程回归的贝叶斯层级模型，推导后验分布，并使用 Gibbs 内嵌 Metropolis–Hastings 抽样计算。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明后验一致性，模拟中估计与推断表现优于比较方法；参议院选举应用显示在任党优势随时期存在异质性。
- 阅读关注点
- 应核对断点识别条件、层级先验及群体间共享信息的限制，并检查后验一致性条件、计算收敛和模拟比较是否充分。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核验；摘要未说明先验设定、识别条件及比较数值，不能判断普遍优越性。
原文摘要
Regression Discontinuity Design (RDD) is a popular framework for estimating a causal effect in settings where treatment is assigned if an observed covariate exceeds a fixed threshold. We consider estimation and inference in the common setting where the sample consists of multiple known sub-populations with potentially heterogeneous treatment effects. In the applied literature, it is common to account for heterogeneity by either fitting a parametric model or considering each sub-population separately. In contrast, we develop a Bayesian hierarchical model using Gaussian process regression which allows for non-parametric regression while borrowing information across sub-populations. We derive the posterior distribution, prove posterior consistency, and develop a Metropolis-Hastings within Gibbs sampling algorithm. In extensive simulations, we show that the proposed procedure outperforms existing methods in both estimation and inferential tasks. Finally, we apply our procedure to U.S. Senate election data and discover an incumbent party advantage which is heterogeneous over different time periods.