一种用于分位数处理效应的数据融合方法

随着数据集可用性的增加，开发数据融合方法以利用不同数据集的优势来推断因果效应，对许多科学领域具有重要的实际意义。本文考虑利用具有完全观测混杂因素的小规模验证数据和具有未测量混杂因素的大规模辅助数据来估计分位数处理效应。我们基于双重稳健估计函数，通过整合两个数据集的信息，提出了融合分位数处理效应估计量(FQTE)。我们允许具有未测量混杂因素的数据集上的模型设定错误。在温和条件下，我们证明了所提FQTE具有渐近正态性，且比仅使用验证数据的初始QTE估计量更高效。通过建立相关估计量的渐近线性形式，提供了便捷的协方差估计方法。模拟研究证明了我们融合估计量的经验有效性和改进的效率。我们通过一项应用说明了所提方法。