Johansson，Per公司;唐纳德·鲁宾。;马尔滕·舒尔茨伯格 关于最优再随机设计。 （英语） Zbl 07555270号 J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。B、 《统计方法》。 83，第2号，395-403（2021）. 摘要：随机实验中常用分块法来提高估计效率。阻塞的泛化消除了处理单元和控制单元之间协变量分布不平衡的分配，然后在剩余的分配集中随机化平衡。这个想法重新随机化由正式确定K.L.摩根和D.B.鲁宾【Ann.Stat.40，No.2，1263–1282（2012；Zbl 1274.62509号)]，他建议使用治疗和控制协变量均值之间的马氏距离作为消除不平衡分配的标准。N.卡卢斯[同上，80，第1号，85–112（2018年；Zbl 06840458号)]建议将平衡分配集降至最低。在这里，我们讨论了这种“最优”重新随机化设计对样本中的单位和随机抽取样本中的单位的总体的推断的含义。我们认为，总的来说，寻求推理的最佳设计是一个坏主意，因为该推理通常只反映了单位随机抽样的不确定性，这通常是假设性的，而不是单位随机化到治疗与控制。 引用于三文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：因果推理;精确推断;马氏距离;优化设计;重新随机化 引文：Zbl 1274.62509号;Zbl 06840458号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Johansson}等人，J.R.Stat.Soc.，Ser。B、 统计方法。83，第2号，395--403（2021；Zbl 07555270） 全文： 内政部 链接