作者
摘要
本文开发了一种用于研究社会互动治疗反应的形式化语言，并使用它获得了识别潜在结果分布的新发现。将一个人的治疗反应定义为人群所接受治疗的整个向量的函数，我研究了当对反应函数施加形状限制和分布假设时的识别。早期的一个关键结果是，个人主义治疗反应（ITR）的传统假设是广义恒定治疗反应（CTR）假设中的一个极端情况，另一个极端是不受限制的相互作用。重要的非极性病例是参照组内的相互作用和分布相互作用。我表明，假设ITR下的鉴定结果扩展到假设CTR。这些包括仅用假设CTR进行识别，以及当这种形状限制被加强到半单调响应时。接下来，我将使用工具变量研究分布假设。当统计独立性（SI）的假设在具有社会互动的环境中提出时，先前在ITR假设下获得的结果会扩展。然而，我发现，当一些人是可能影响整个人群结果的领导者时，随机分配已实现的治疗通常没有识别力。最后，我考虑使用内生社会互动模型来推导对响应函数的限制。我强调指出，潜在结果分布的确定不同于长期以来对结构函数确定的计量经济学关注。本文是CWP01/10的修订版
（此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。）
建议引用
查尔斯·曼斯基（Charles F.Manski），2013年。"通过社会互动识别治疗反应,"计量经济学杂志皇家经济学会，第16卷（1），第1-23页，2月。手柄：RePEc:wly:emjrnl:v:16:y:2013:i:1:p:s1-s23
从出版商下载全文
据我们所知，此商品不适用于下载。要确定它是否可用，有三个选项：1.在下面检查是否在线提供此项目的另一个版本。2.检查提供商的网页 是否实际可用。3.执行搜索对于标题类似的项目可用。此项目的其他版本：
更正
本网站上的所有材料均由各自的出版商和作者提供。您可以帮助纠正错误和遗漏。请求更正时，请提及此项目的句柄：RePEc:wly:emjrnl:v:16:y:2013:i:1:p:s1-s23。请参阅一般信息关于如何更正RePEc中的材料。
如果您编写了此项目，但尚未在RePEc注册，我们鼓励您这样做在这里。这允许将您的个人资料链接到此项目。它还允许您接受我们不确定的该项目的潜在引用。
我们没有这个项目的参考书目。您可以使用这个表格.
如果你知道引用这一条的缺失条目，你可以通过以与上述相同的方式为每个引用条目添加相关引用来帮助我们创建这些链接。如果您是此项目的注册作者，您可能还需要检查您的RePEc作者服务个人资料，因为可能有一些引文等待确认。
有关此项目的技术问题，或更正其作者、标题、摘要、书目或下载信息，请联系：Wiley Content Delivery（以下电子邮件可用）。供应商的一般联系方式：https://edirc.repec.org/data/resssea.html.
请注意，更正可能需要几周时间才能筛选出来各种RePEc服务。
