条件仿射不变重随机化及其容许完备类
统计方法学
2025-04-03 v2
摘要
重随机化利用现代计算能力，在遵循 RA Fisher 最初倡导的随机化原则的同时改善协变量平衡。仿射不变重随机化具有“等比例方差缩减”（EPVR）性质。当处理重要性不同和/或类型混合的协变量时，条件 EPVR 性质往往更为理想。我们讨论了一类通用的条件仿射不变重随机化方法，并获得了它们的条件 EPVR 性质。此外，我们建立了一个决策理论框架来评估重随机化的平衡准则。研究发现，流行的重随机化方法（如协变量平衡表检查）是不可容许的。我们提出了一个条件仿射不变平衡准则的容许完备类，该类准则可应用于涉及协变量分层、分层随机化以及多处理臂的实验设计。
引用
@article{arxiv.2402.11336,
title = {Conditionally Affinely Invariant Rerandomization and its Admissible Complete Class},
author = {Zhen Zhong and Donald B. Rubin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11336},
year = {2025}
}