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损坏数据的因果推断：测量误差、缺失值、离散化和差异隐私

作者

上市的：
  • 阿尼什·阿加瓦尔
  • 拉赫尔·辛哈

摘要

美国人口普查局（US Census Bureau）将蓄意破坏2020年美国人口普查的数据集，增强受访者的隐私，同时可能降低经济分析的准确性。为了研究这种权衡是否不可避免，我们建立了一个具有高维损坏数据的因果推理半参数模型。我们提出了一个使用数据清理调整的置信区间进行数据清理、估计和推断的过程。我们用有限的样本参数证明了一致性和高斯逼近，对于非参数估计优雅退化的半参数估计，其速率为$n^{1/2}$。我们的关键假设是，真正的协变量是近似低秩的，我们将其解释为近似重复测量，并进行了实证验证。我们的分析为矩阵补全、统计学习和半参数统计提供了非统计理论贡献。经校准的模拟验证了我们的数据清理调整置信区间的覆盖范围，并证明了我们的结果与普查衍生数据的相关性。

建议引用

  • 阿尼什·阿加瓦尔和拉胡尔·辛格，2021年。"损坏数据的因果推断：测量误差、缺失值、离散化和差异隐私,"文件2107.02780，arXiv.org，2024年2月修订。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：2107.02780
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      • 维克多·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、丹尼斯·切特维里科夫（Denis Chetverikov）、默特·德米勒（Mert Demirer）、埃丝特·杜弗洛（Esther Duflo）、克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen）、惠特尼·纽伊（Whitne。"治疗和结构参数的双/脱脂机器学习,"NBER工作文件23564，国家经济研究局。
      • 维克多·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、丹尼斯·切特维里科夫（Denis Chetverikov）、默特·德米雷尔（Mert Demirer）、埃丝特·杜弗洛（Esther Duflo）、克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen）、惠特尼·K·纽伊（Whitney K.Newey）和詹姆斯·罗宾斯（James Robins），2017年。"治疗和结构参数的双/脱苦机器学习,"CeMMAP工作文件CWP28/17，财政研究所微观数据方法与实践中心。
      • 维克多·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、丹尼斯·切特维里科夫（Denis Chetverikov）、默特·德米雷尔（Mert Demirer）、埃丝特·杜弗洛（Esther Duflo）、克里斯蒂安·汉森（Christian Hansen）、惠特尼·K·纽伊（Whitney K.Newey）和詹姆斯·罗宾斯（James Robins），2017年。"治疗和结构参数的双/脱苦机器学习,"CeMMAP工作文件28/17，财政研究所。
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    1. 宋素勇，2015。"非经典测量误差下条件矩约束模型的半参数估计,"计量经济学杂志，爱思唯尔，第185卷（1），第95-109页。
    2. 陈启钊（Qizhao Chen）、瓦西里斯·雪兰莪（Vasilis Syrgkanis）和摩根·奥斯特（Morgane Austern），2022年。"稳定估计的无样本分裂的Debiased机器学习,"文件2206.01825，arXiv.org，2022年11月修订。
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    20. 陈晓红（Xiaohong Chen）、胡应耀（Yingyao Hu）和亚瑟·莱贝尔（Arthur Lewbel），2007年。"无附加信息的非经典变量误差模型的非参数辨识与估计,"波士顿学院经济学工作论文676，波士顿学院经济系。

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