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拉维·贾加迪桑;Natesh S.皮莱。;亚历山大·沃尔夫斯基

估计干扰网络中处理效果的设计。 （英语） Zbl 1453.62611号

Ann.统计。 48，第2期，679-712（2020）.
作者构建并分析了在有干扰的网络中从随机实验中估计治疗效果的新设计。将网络的节点视为实验单元，感兴趣的估计是直接处理效果。通常，对于网络，任何两个单元接受治疗的事件都不是独立的。作者研究了经典的Neymanian估计（Ne），该估计采用处理节点和控制节点的结果平均值之间的差异。对于Ne，他们专注于治疗任务的设计。从概念上讲，他们的主要贡献是将处理赋值视为图的“准着色”。处理赋值是一个完美的拟着色（pqc），如果对于每个处理的节点（v\），都有一个非处理的节点\（v'），其处理和非处理的邻居的数量与v的相同。（pqc）的概念受到了观测研究中匹配背景下协变量平衡概念的启发。对于\（pqc\），\（Ne\）是无偏的。如果\（pqc\）不可用，\（Ne\）将变为有偏。作者开发了一种新的限制性随机化设计，减少了偏差和方差，并提供了易于实现的算法来构建此类设计。此外，他们推导了（Ne）的偏差和方差的上界，并证明了（Ne\）在稠密和稀疏渐近区域中的渐近一致性。最后，作者通过一系列仿真验证了所提随机化方案的有效性。
审核人：沃尔夫冈·纳瑟（弗赖堡）

引用于三文件

MSC公司：

62K20型 响应面设计
62K05美元 最佳统计设计
91天30分 社交网络；意见动态

关键词：

实验设计;网络干扰;内曼估计量;对称干涉模型;准彩色
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Jagadeesan}等人，Ann.Stat.48，No.2，679--712（2020；Zbl 1453.62611）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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