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关注这篇论文的作者
Su Jia
Nathan Kallus
Christina Lee Yu

时空干扰下用于实验的聚类切换设计

研究问题
研究存在非平稳性、个体间空间干扰和处理残留效应时,如何通过实验估计所有个体始终处理与始终对照之间的全局平均效应。
方法与思路
作者用图描述空间干扰、用满足快速混合条件的MDP描述时间干扰,将个体与时间分别分组,并对每个聚类和时间块组合随机分配处理。
材料陈述的贡献
摘要称良好聚类条件下,截断Horvitz-Thompson估计量的均方误差达约1/(NT)量级,在稀疏图上与下界仅差对数项。
阅读关注点
应核对图的良好聚类标准、快速混合和非平稳性限制、截断与块长选择,以及误差速率和下界分别适用于哪些图结构。
阅读边界
这是arXiv预印本,同行评审、期刊接收及刊本变化未核验;速率依赖图结构与混合条件,摘要未提供其完整形式和常数。

原文摘要

We consider experimentation in the presence of non-stationarity, inter-unit (spatial) interference, and carry-over effects (temporal interference), where we wish to estimate the global average treatment effect (GATE), the difference between average outcomes having exposed all units at all times to treatment or to control. We suppose spatial interference is described by a graph, where a unit's outcome depends on its neighborhood's treatments, and that temporal interference is described by an MDP, where the transition kernel under either treatment (action) satisfies a rapid mixing condition. We propose a clustered switchback design, where units are grouped into clusters and time steps are grouped into blocks, and each whole cluster-block combination is assigned a single random treatment. Under this design, we show that for graphs that admit good clustering, a truncated Horvitz-Thompson estimator achieves a $\tilde O(1/NT)$ mean squared error (MSE), matching the lower bound up to logarithmic terms for sparse graphs. Our results simultaneously generalize the results from \citet{hu2022switchback,ugander2013graph} and \citet{leung2022rate}. Simulation studies validate the favorable performance of our approach.

笔记与分组