受控实验设计中的最优先验平衡

我们发展了一套统一的受控实验设计理论，该理论利用极小极大方差框架和一种称为核分配的新方法，在先验（处理前和随机化前）平衡基线协变量。我们表明，任何先验平衡的概念都必须与结构的概念携手并进，因为如果对结果对基线协变量的依赖性没有结构假设，完全随机化（无特殊协变量平衡）总是极小极大最优的。限制依赖性的结构，无论是参数化还是非参数化，都会产生特定的协变量不平衡度量和最优设计。这恢复了许多以前临时开发的流行不平衡度量和设计，包括随机区组设计、成对匹配分配和再随机化。我们开发了一种称为核分配的新设计方法，该方法基于当结构由核（可以是参数化或非参数化）表示时的最优设计。依靠现代优化方法，核分配确保了近乎完美的协变量平衡，而不会在模型误设下使估计产生偏差，正如在一系列真实和合成示例中所证明的那样，它在精度和功效方面提供了显著优势。我们对方差、一致性和收敛速度提供了强有力的理论保证，并开发了用于设计和假设检验的特殊算法。