依从者平均因果效应的合成估计
统计方法学
2019-09-13 v1
摘要
我们提出一种改进的依从者平均因果效应（CACE）估计量。在非依从研究中，研究者通常选择一种 presumed 无偏的 CACE 估计量，而许多其他低方差估计量可能可用。我们提出一种合成估计量，整合所有可用估计量的信息，在低方差估计量中利用效率同时保持低偏倚。我们的方法最小化候选估计量所有凸组合均方误差的估计值。我们推导了合成估计量的渐近分布，并在模拟中展示其良好表现，即便纳入高偏倚估计量也具稳健性。
引用
@article{arxiv.1909.05813,
title = {Synthetic estimation for the complier average causal effect},
author = {Denis Agniel and Bing Han and Matthew Cefalu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.05813},
year = {2019}
}