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network interference
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具有部分网络信息的干扰下的 A/B 测试
本研究提出了一种名为 UNITE 的新估计方法,可以在不知道具体底层网络的情况下,仅依赖于图中任意主体的邻居超集的信息,来识别全局平均治疗效应(GATE)。通过理论分析和大量实验证明,所提出的方法在比较中表现更好。
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3 months ago
一种两部分的机器学习方法用于表征 A/B 测试中的网络干扰
提出了一种基于机器学习的方法来识别和表征异质网络干扰,该方法通过引入因果网络模式和透明机器学习模型来建立反映潜在网络干扰模式的最适 exposure mapping,为管理网络干扰和提高 A/B 测试精确性提供了全面的自动化解决方案。
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a year ago
连续治疗干扰下网络上的因果推断
本文提出了一种非实验设置下绘制因果关系的方法,并展示了一个广义倾向得分估计器,该估计器允许我们估计连续治疗的直接效应和溢出效应,并研究了溢出效应如何塑造农业市场政策干预的最优水平。结果表明,在这种情况下,忽略干扰可能会导致在评估政策有效性时
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4 years ago
网络实验的设计与分析:降低干扰误差
评估减少网络干扰的随机实验设计和分析方法,通过仿真实验证明这些方法能够在各种网络结构和社会行为中显著地减少偏差和误差,特别是对于网络中存在更多聚类的情况和数据生成过程中存在更强的治疗直接效应和单位之间更强的相互作用的情况。
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10 years ago
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