广义分位数处理效应：一种使用分位数比率平滑的灵活贝叶斯方法

我们提出了一种新的通用方法，用于估计二元处理对一个连续且可能高度偏斜的响应变量的效应，即广义分位数处理效应 (GQTE)。GQTE 被定义为两种处理条件下分位数函数之间的差异。因此，它代表了通常用于估计处理效应（即平均处理效应和分位数处理效应）的标准方法的推广，因为它允许比较两种处理下结果分布的任意任意特征。遵循 Dominici 等人 (2005) 的方法，我们假设两个分位数的预指定变换被建模为百分位数的平滑函数。这一假设允许我们链接两个分位数函数，从而从一个分布向另一个分布借用信息。我们提供的主要理论贡献是模型似然闭式表达式的解析推导。利用这一结果，我们提出了一种新的 GQTE 贝叶斯推断方法。我们通过一项模拟研究展示了我们方法的一些有限样本性质，证实了在某些情况下它比其他非参数方法表现更好。作为说明，我们最终将我们的方法应用于 1987 年国家医疗保险支出调查数据，以估计病例（即受吸烟归因疾病影响的受试者）与对照组之间单次住院医疗费用分布的差异。