面向在线配对实验的储位设计

我们研究如何对单元进行分层匹配，以便在配对单元内接收相反的处理。Bai、Romano 和 Shaikh（2022）的已有工作已证明，通过对具有相似协变量的单元进行配对可实现渐近方差改进。然而，其方法需要事先了解所有单元的协变量；而在许多 A/B 测试问题中，单元是逐个到达的，必须立即分配处理。受 Kapelner 和 Krieger（2014）术语的启发，我们因此引入储位设计（reservoir design）的概念，这是一种维护一组未配对单元的储位，以便 potentially 与到达的单元配对。我们构建了一种特定的储位设计，该设计使用基于距离的准则来确定配对，并通过 packing 论证，在满足条件下实现 Bai、Romano 和 Shaikh（2022）的渐近方差改进。我们在合成数据和半合成数据示例中说明了储位设计，并发现其在相对于独立同分布抽样和 Kapelner 和 Krieger（2014）的设计方面表现出更好的性能。