合成设计：基于合成控制实验设计的优化方法
统计方法学
2021-12-02 v1 机器学习
摘要
我们研究了具有预处理结果数据可用的实验研究的最优设计。平均处理效应估计为处理单元与对照单元加权平均结果之差。许多常用方法符合此表述，包括均值差估计量和多种合成控制技术。我们提出了若干在选择权重的同时选取处理单元集合的方法。鉴于该问题的NP-hard性质，我们引入了一种混合整数规划表述，同时选择处理集、对照集及单元权重。我们证明这些所提方法会导致定性不同的实验单元被选为处理单元。我们基于美国劳工统计局公开数据进行了模拟，结果显示与简单且常用的替代方案（如随机试验）相比，在均方误差和统计功效方面均有改善。
引用
@article{arxiv.2112.00278,
title = {Synthetic Design: An Optimization Approach to Experimental Design with Synthetic Controls},
author = {Nick Doudchenko and Khashayar Khosravi and Jean Pouget-Abadie and Sebastien Lahaie and Miles Lubin and Vahab Mirrokni and Jann Spiess and Guido Imbens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.00278},
year = {2021}
}