广义 Oaxaca-Blinder 估计量
统计理论
2020-04-27 v1 统计方法学
统计理论
摘要
在进行随机实验后，研究者常使用普通最小二乘（OLS）回归来调整基线协变量以估计平均处理效应。广为人知的是，即使线性模型设定错误，所得置信区间仍然有效。本文将该结论推广到使用非线性模型进行协变量调整的情形。我们引入一种直观方法，利用任意“简单”非线性模型构造平均处理效应的协变量调整置信区间。该置信区间的有效性仅源于随机化，且当非线性模型比线性模型更拟合数据时，它比 OLS 调整得到的 usual 区间更窄。
引用
@article{arxiv.2004.11615,
title = {The Generalized Oaxaca-Blinder Estimator},
author = {Kevin Guo and Guillaume Basse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.11615},
year = {2020}
}