预印本前沿

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Optimal allocation of sample size for randomization-based inference from $2^K$ factorial designsOptimal allocation of sample size for randomization-based inference from $2^K$ factorial designs

Arun Ravichandran · Nicole E. Pashley · Brian Libgober · Tirthankar Dasgupta首次提交 2023-06-21 · 修订 2023-06-21 · v1arXiv预印本

二的 K 次方析因设计中随机化推断的最优样本量分配AI 解读

Optimizing the allocation of units into treatment groups can help researchers improve the precision of causal estimators and decrease costs when running factorial experiments. However, existing optimal allocation results typically assume a super-population model and that the outcome data comes from a known family of distributions. Instead, we focus on randomization-based causal inference for the finite-population setting, which does not require model specifications for the…

微观 · 因果推断

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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Optimal allocation of sample size for randomization-based inference from 2K2^K2K factorial designsOptimal allocation of sample size for randomization-based inference from $2^K$ factorial designs

Optimal allocation of sample size for randomization-based inference from $2^K$ factorial designsOptimal allocation of sample size for randomization-based inference from $2^K$ factorial designs