Связи между сетью и системой " Randomization-Persons for Causal Effective &qt; ( < Интервалы на основе случайных последствий)

arXiv: 2610,04102v1 Annualce Type: New Habstratement: Matching широко используется для имитирования случайных экспериментов путем создания совместимых наборов, в которых обработанные и контрольные блоки различаются только случайно по отношению к наблюдаемым ковариатам. Однако, когда популяция исследования состоит из взаимосвязанных единиц единой сети или небольшого числа сетей, совпадение только наблюдаемых ковариатов может привести к получению соответствующих единиц, которые более тесно связаны в этой сети, чем случайные. Такая повышенная близость к сети в рамках совпадающих наборов может вызвать фальшивую связь между лечением и конечным результатом, когда обе переменные имеют схожие модели автокоррелации в сети. В целях сокращения числа фальшивых ассоциаций, сохраняя при этом обоснованность причинно-следственных сопоставлений, мы предлагаем новый метод сопоставления единиц с аналогичными ковариатами с учетом дополнительных ограничений сетевого характера и близости. Для вывода после сопоставления мы предлагаем процедуру, основанную на случайности для проверки резкой нулевой гипотезы о