Buchumschlag

Neymanian inference in randomized experiments

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chattopadhyay, Ambarish, Imbens, Guido W.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Methodology Statistics Theory
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Exact P-values for Network Interference
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Causal clustering: design of cluster experiments under network interference
von: Viviano, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Semiparametric Estimation of Treatment Effects in Observational Studies with Heterogeneous Partial Interference
von: Qu, Zhaonan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Demonstration Experiments
von: Imbens, Guido, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Design-based inference for generalized causal effects in randomized experiments
von: Chen, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regression Adjustments for Double Randomization in Two-Sided Marketplaces
von: Sudijono, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal inference for the mean of random functions
von: Kassi, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical inference of random graphs with a surrogate likelihood function
von: Wu, Dingbo, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Generalizing and transporting causal inferences from randomized trials in the presence of trial engagement effects
von: Ung, Lawson, et al.
Veröffentlicht: (2024)

With random regressors, least squares inference is robust to correlated errors with unknown correlation structure
von: Zhang, Zifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Design-based theory for Lasso adjustment in randomized block experiments and rerandomized experiments
von: Zhu, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Neumann-series corrections for regression adjustment in randomized experiments
von: Song, Dogyoon
Veröffentlicht: (2025)

Bootstrap inference for linear regression between variables that are never jointly observed: application in in vivo experiments
von: Arsenteva, Polina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regression adjustment in covariate-adaptive randomized experiments with missing covariates
von: Fu, Wanjia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unifying regression-based and design-based causal inference in time-series experiments
von: Lin, Zhexiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Debiased regression adjustment in completely randomized experiments with moderately high-dimensional covariates
von: Lu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Valid post-selection inference in Robust Q-learning
von: Jones, Jeremiah, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Application of Random Matrix Theory in High-Dimensional Statistics
von: Bhattacharyya, Swapnaneel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective inference using randomized group lasso estimators for general models
von: Huang, Yiling, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mosaic inference on panel data
von: Spector, Asher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sharp variance estimator and causal bootstrap in stratified randomized experiments
von: Yu, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Design-based inference for generalized network experiments with stochastic interventions
von: Chattopadhyay, Ambarish, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improved bounds and inference on optimal regimes
von: Laurendeau, Julien D., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective inference is easier with p-values
von: Sood, Anav
Veröffentlicht: (2024)

On inference for modularity statistics in structured networks
von: Mitra, Anirban, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distribution-free inference with hierarchical data
von: Lee, Yonghoon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A new look at fiducial inference
von: Bissiri, Pier Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uniform inference in linear mixed models
von: Ekvall, Karl Oskar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Asymptotically-exact selective inference for quantile regression
von: Wang, Yumeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Simultaneous semiparametric inference for single-index models
von: Tang, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Doubly robust inference with censoring unbiased transformations
von: Sandqvist, Oliver Lunding
Veröffentlicht: (2024)

Post-reduction inference for confidence sets of models
von: Battey, Heather, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Two-sample inference for sparse functional data
von: Zhang, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Posterior inference via Hill's prediction model
von: Bissiri, Pier Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal estimation of the null distribution in large-scale inference
von: Kotekal, Subhodh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semi-parametric Bayesian inference under Neyman orthogonality
von: Sabbagh, Magid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical inference for high-dimensional spectral density matrix
von: Chang, Jinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Differentially private inference framework of Riemannian manifold data
von: Jiang, Yangdi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

k-Sample inference via Multimarginal Optimal Transport
von: Kravtsova, Natalia
Veröffentlicht: (2025)

Possibility-theoretic statistical inference offers performance and probativeness assurances
von: Cella, Leonardo, et al.
Veröffentlicht: (2023)