Причинная кластеризация: планирование кластерных экспериментов в условиях сетевых помех: ссылки
1 февраля 2024 г.:::информация Авторы:
(1) Давиде Вивиано, факультет экономики Гарвардского университета;
(2) Лихуа Лэй, Высшая школа бизнеса Стэнфордского университета;
(3) Гвидо Имбенс, Высшая школа бизнеса и факультет экономики Стэнфордского университета;
(4) Брайан Каррер, FAIR, Meta;
(5) Окке Шрийверс, Meta Central Applied Science;
(6) Лян Ши, Meta Central Applied Science.
:::
Таблица ссылок
(Когда) следует кластеризовать?
Эмпирические иллюстрации и численные исследования
Ссылки
Альберто Абади, Сьюзен Ати, Гвидо В. Имбенс и Джеффри Вулдридж. Когда следует корректировать стандартные ошибки для кластеризации? Технический отчет Национального бюро экономических исследований, 2017 г.
Виви Алатас, Абхиджит Банерджи, Рема Ханна, Бенджамин А. Олкен и Джулия Тобиас. Нацеленность на бедных: данные полевого эксперимента в Индонезии. American Economic Review, 102 (4):1206–1240, 2012 г.
Питер М. Аронов и Сайрус Сами. Оценка средних причинных эффектов при общем вмешательстве с применением эксперимента в социальной сети. Анналы прикладной статистики, 11(4):1912–1947, 2017.
Сьюзен Эти, Дин Эклз и Гвидо В. Имбенс. Точные значения p для сетевых помех. Журнал Американской статистической ассоциации, 113(521):230–240, 2018.
Сара Бэрд, Джей Эйслинн Борен, Крейг Макинтош и Берк Озлер. Оптимальная постановка экспериментов при наличии помех. Обзор экономики и статистики, 100(5):844–860, 2018.
Дж. Басс и А. Феллер. Анализ многоуровневых экспериментов при наличии эффектов сверстников. Препринт arXiv arXiv, 1608, 2016.
Гийом В. Басс и Эдоардо М. Айрольди. Ограничения причинно-следственных выводов на основе дизайна и a/b-тестирования при произвольных и сетевых помехах. Социологическая методология, 48(1): 136–151, 2018a.
Гийом В. Басс и Эдоардо М. Айрольди. Планирование экспериментов с помощью моделей при наличии результатов, коррелирующих с сетью. Биометрика, 105(4):849–858, 2018б.
Винсент Д. Блондель, Жан-Лу Гийом, Рено Ламбьот и Этьен Лефевр. Быстрое развертывание сообществ в крупные сети. Журнал статистической механики: теория и эксперимент, 2008(10):P10008, 2008.
Пол С. Брэдли, Кристин П. Беннетт и Айхан Демирис. Ограниченная кластеризация k-средних. Microsoft Research, Редмонд, 20(0):0, 2000 г.
Янн Брамуле, Хабиба Джеббари и Бернар Фортен. Выявление эффектов сверстников через социальные сети. Журнал эконометрики, 150(1):41–55, 2009.
Эмили Бреза, Арун Дж. Чандрасекхар, Тайлер Х. Маккормик и Менджи Пан. Использование агрегированных реляционных данных для определения структуры сети без сетевых данных. American Economic Review, 110(8):2454–2484, 2020.
Цзин Кай, Ален Де Жанври и Элизабет Садуле. Социальные сети и решение застраховаться. Американский экономический журнал: Прикладная экономика, 7(2):81–108, 2015.
Аурео Де Паула, Сет Ричардс-Шубик и Эли Теймер. Выявление предпочтений в сетях с ограниченной степенью. Эконометрика, 86(1):263–288, 2018.
Дин Эклс, Брайан Каррер и Йохан Угандер. Планирование и анализ экспериментов в сетях: уменьшение смещения из-за помех. Журнал причинного вывода, 5(1), 2017.
Деннис Эггер, Йоханнес Хаусхофер, Эдвард Мигель, Пол Нихаус и Майкл Уокер. Влияние денежных трансфертов на общее равновесие: экспериментальные данные из Кении. Эконометрика, 90(6):2603–2643, 2022.
Стефан Фаридани и Пол Нихаус. Оптимальная по скорости линейная оценка средних глобальных эффектов. Препринт arXiv arXiv:2209.14181, 2022.
Пол Голдсмит-Пинкэм и Гвидо В. Имбенс. Социальные сети и выявление эффектов сверстников. Журнал бизнеса & Экономическая статистика, 31(3):253–264, 2013 г.
Кейсуке Хирано и Джек Р. Портер. Асимптотика правил статистической обработки. Эконометрика, 77(5):1683–1701, 2009.
Дэвид Хольц, Рубен Лобель, Инесса Лискович и Синан Арал. Уменьшение помех в экспериментах по ценообразованию на онлайн-рынках. Препринт arXiv arXiv:2004.12489, 2020.
Дэниел Хон, Хёну Ли и Алекс Вэй. Оптимальные решения и ранги в макс-разрезе СДП. Препринт arXiv arXiv:2109.02238, 2021.
Майкл Дж. Хадженс и М. Элизабет Холлоран. К причинному выводу с интерференцией. Журнал Американской статистической ассоциации, 103(482):832–842, 2008 г.
Рави Джагадисан, Натеш С. Пиллаи и Александр Вольфовский. Проекты оценки эффекта лечения в сетях с помехами. 2020.
Игорь Кабильо, Брайан Каррер, Маянк Пундир, Сергей Пупырев, Алон Шалита, Алессандро Преста и Ярослав Ахремцев. Разделитель социальных хэшей: масштабируемый распределенный разделитель гиперграфов. Препринт arXiv arXiv:1707.06665, 2017.
Хёнсын Кан и Гвидо Имбенс. Поощрение со стороны сверстников основано на причинно-следственных выводах с частичным вмешательством и выявлением средних локальных сетевых эффектов. Препринт arXiv arXiv:1609.04464, 2016.
Брайан Каррер, Лян Ши, Моника Бхол, Мэтт Голдман, Тайрон Палмер, Чарли Гельман, Микаэль Конутган и Фэн Сун. Масштабные сетевые эксперименты. В материалах 27-й конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и amp; Интеллектуальный анализ данных, страницы 3106–3116, 2021 г.
Тору Китагава и Гуаньи Ван. Кому следует делать прививку? индивидуальное распределение вакцин по сети Sir. Журнал эконометрики, 2021.
Лихуа Лей. Единая теория возмущений собственного пространства ℓ2→∞ для симметричных случайных матриц. Препринт arXiv arXiv:1909.04798, 2019.
Лихуа Лэй, Сяодун Ли и Синмэй Лу. Согласованность спектральной кластеризации на иерархических стохастических блочных моделях. Препринт arXiv arXiv:2004.14531, 2020.
Майкл П Люнг. Лечение и побочные эффекты при сетевых помехах. Обзор экономики и статистики, 102(2):368–380, 2020.
Майкл П Люнг. Причинный вывод при приближенном вмешательстве соседей. Эконометрика, 90(1):267–293, 2022.
Майкл П Люнг. Устойчивый к сетевому кластеру вывод. Эконометрика, 91(2):641–667, 2023.
Шуаннин Ли и Стефан Вейгер. Асимптотика случайного графа для оценки эффекта лечения в условиях сетевых помех. Анналы статистики, 50(4):2334–2358, 2022 г.
Тяньси Ли, Лихуа Лэй, Шармодип Бхаттачарья, Коэн Ван ден Берге, Пурнамрита Саркар, Питер Дж. Бикель и Елизавета Левина. Иерархическое обнаружение сообществ путем рекурсивного разделения. Журнал Американской статистической ассоциации, 117(538):951–968, 2022.
Шуян Линг и Томас Стромер. Сертификация глобальной оптимальности разрезов графа посредством полуопределенной релаксации: гарантия производительности спектральной кластеризации. Основы вычислительной математики, 20(3):367–421, 2020.
Елена Манреса. Оценка структуры социальных взаимодействий с использованием панельных данных. Неопубликованная рукопись. CEMFI, Мадрид, 2013 г.
Чарльз Ф. Мански. Идентификация эндогенных социальных эффектов: проблема отражения. Обзор экономических исследований, 60(3):531–542, 1993.
Чарльз Ф. Мански. Идентификация реакции на лечение с социальным взаимодействием. Журнал «Эконометрика», 16(1):S1–S23, 2013.
Картик Муралидхаран и Пол Нихаус. Масштабные эксперименты. Журнал экономических перспектив, 31(4):103–24, 2017.
Марк Э.Дж. Ньюман. Обнаружение сообщества и разделение графа. Europhysical Letters, 103 (2):28003, 2013a.
Марк Э.Дж. Ньюман. Спектральные методы обнаружения сообществ и разделения графов. Physical Review E, 88(4):042822, 2013b.
Элизабет Л. Огберн, Олег Софрыгин, Иван Диас и Марк Дж ван дер Лаан. Причинно-следственный вывод для данных социальных сетей. Препринт arXiv arXiv:1705.08527, 2017.
Жан Пуже-Абади. Борьба с помехами на экспериментальных платформах. Кандидатская диссертация, 2018.
Фредрик Савье, Питер Аронов и Майкл Хадженс. Средний эффект лечения при наличии неизвестного вмешательства. Анналы статистики, 49(2):673, 2021.
Цзянбо Ши и Джитендра Малик. Нормализованные разрезы и сегментация изображений. IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному интеллекту, 22(8):888–905, 2000.
Бетси Синклер, Маргарет МакКоннелл и Дональд П. Грин. Обнаружение побочных эффектов: разработка и анализ многоуровневых экспериментов. Американский журнал политической науки, 56(4):1055–1069, 2012 г.
Шон Джей Тейлор и Дин Эклз. Рандомизированные эксперименты по обнаружению и оценке социального влияния в сетях. В книге «Комплексные явления распространения в социальных системах», стр. 289–322. Springer, 2018.
Йохан Угандер, Брайан Каррер, Ларс Бэкстрем и Джон Кляйнберг. Рандомизация кластера графов: воздействие сети на несколько вселенных. В материалах 19-й международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных, страницы 329–337. АКМ, 2013.
Давиде Вивиано. Экспериментальный дизайн в условиях сетевых помех. Препринт arXiv arXiv:2003.08421, 2020a.
Давиде Вивиано. Выбор политики в экспериментах с неизвестным вмешательством. Препринт arXiv arXiv:2011.08174, 2020b.
Ульрика фон Люксбург. Учебник по спектральной кластеризации. Статистика и вычисления, 17:395–416, 2007.
Джеффри М. Вулдридж. Кластерно-выборочные методы в прикладной эконометрике. American Economic Review, 93(2):133–138, 2003 г.
:::информация Этот документ доступен на arxiv по лицензии CC 1.0.
:::
Оригинал