Статистические данные > Методология [представлена 15 октября 2026 года] Название: Sharp Indextal Model Sensitution Modele PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Маргинальные модели чувствительности ограничивают степень неизмеримого смешения, но не включают в себя ограничения, которые могут быть использованы при помощи инструмента. Мы разрабатываем рамки, сочетающие эти модели с различными моделями, которые могут быть использованы для более точного определения последствий лечения населения без требования монотонности или однородности методов лечения. Для постоянных и конечных результатов мы характеризуем четко определенные наборы потенциальных итоговых средств и средний эффект лечения, а также наблюдаемые ограничения, которые подразумеваются совместно с допущениями в отношении изменяемости инструментов и чувствительности. Границы принимают четкие формулы для конечных заданных результатов, в то время как оптимизация по сравнению с заранее определенными пороговыми классами обеспечивает удобные внешние границы непрерывного результата. Мы разрабатываем перекрестные одноэтапные оценки, учитывающие гибкую оценку причиняемого вреда. При соответствующих условиях создаваемое в результате этого внешнее доверие асимптотически охватывает резкий выявленный интервал без необходимости оптимальной оценки пороговых значений. Более жесткие условия позволяют получить полупараметрическую эффективную оценку и вывод в отношении ограничений класса. Цифровые эксперименты показывают более узкие наборы…
Острые инструментальные границы в рамках Маргинальной модели чувствительности
arXiv: 261.10.22513v1 Аннонс Тип: новое резюме: Маргинальные модели чувствительности ограничивают степень неизмеримого смешивания, но не включают в себя инструментально изменяющиеся ограничения даже при наличии инструмента. Мы разрабатываем рамки, сочетающие эти модели с различными моделями, которые могут быть использованы для более точного определения последствий лечения населения без требования монотонности или однородности методов лечения. Для постоянных и конечных результатов мы характеризуем четко определенные наборы потенциальных итоговых средств и средний эффект лечения, а также наблюдаемые ограничения, которые подразумеваются совместно с допущениями в отношении изменяемости инструментов и чувствительности. Границы принимают четкие формулы для конечных заданных результатов, в то время как оптимизация по сравнению с заранее определенными пороговыми классами обеспечивает удобные внешние границы непрерывного результата. Мы разрабатываем перекрестные одноэтапные оценки, учитывающие гибкую оценку причиняемого вреда. При соответствующих условиях, вытекающий из этого вывод