:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lee, Sangjin, Lee, Kwonsang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2412.09697
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Design-Based Matching Framework for Staggered Adoption with Time-Varying Confounding
von: Kim, Suehyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Rule Ensemble: Interpretable Discovery and Inference of Heterogeneous Treatment Effects
von: Bargagli-Stoffi, Falco J., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Mixing Samples to Address Weak Overlap in Causal Inference
von: Jang, Jaehyuk, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Differential recall bias in estimating treatment effects in observational studies
von: Bong, Suhwan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Absolute average and median treatment effects as causal estimands on metric spaces
von: Shin, Ha-Young, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distal Causal Excursion Effects: Modeling Long-Term Effects of Time-Varying Treatments in Micro-Randomized Trials
von: Qian, Tianchen
Veröffentlicht: (2025)

A Milestone-Based Framework for Characterizing Time-Varying Treatment Effects in Immunotherapy Trials
von: Tai, Yi-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Statistical Framework for Understanding Causal Effects that Vary by Treatment Initiation Time in EHR-based Studies
von: Benz, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Orthogonalization for Stable Estimation of the Effects of Time-Varying Treatments
von: Li, Yige, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ML-assisted Randomization Tests for Detecting Treatment Effects in A/B Experiments
von: Guo, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Within-Person Variability Score-Based Causal Inference: A Two-Step Estimation for Joint Effects of Time-Varying Treatments
von: Usami, Satoshi
Veröffentlicht: (2020)

Modeling Time-Varying Random Objects and Dynamic Networks
von: Dubey, Paromita, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Incorporating Auxiliary Variables to Improve the Efficiency of Time-Varying Treatment Effect Estimation
von: Shi, Jieru, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Doubly Robust Estimation of Treatment Effects in Staggered Difference-in-Differences with Time-Varying Covariates
von: Deng, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments
von: Wu, Shenghao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning Treatment Effects during Resource Allocation via Priority-Queue Randomization
von: Lee, JungHo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Treatment Effects with Targeting Instruments
von: Lee, Sokbae, et al.
Veröffentlicht: (2020)

A Meta-Learning Method for Estimation of Causal Excursion Effects to Assess Time-Varying Moderation
von: Shi, Jieru, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Which Small-Sample Correction Should Be Used When Analyzing Stepped-Wedge Designs with Time-Varying Treatment Effects?
von: Ouyang, Yongdong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Estimation of Time-Varying Treatment Effects in a Joint Model for Longitudinal and Recurrent Event Outcomes in Mobile Health Data
von: Abbott, Madeline R, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Two Stage Least Squares with Time-Varying Instruments: An Application to an Evaluation of Treatment Intensification for Type-2 Diabetes
von: Tompsett, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wavelet Based Time Series Models with Time-Varying Thresholds
von: Davis, Rhea, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Randomization-Based Inference for Average Treatment Effects in Inexactly Matched Observational Studies
von: Zhu, Jianan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Novel Methods for the Analysis of Stepped Wedge Cluster Randomized Trials
von: Kennedy-Shaffer, Lee, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Bounding Treatment Effects by Pooling Limited Information across Observations
von: Lee, Sokbae, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Advancing Stepped Wedge Cluster Randomized Trials Analysis: Bayesian Hierarchical Penalized Spline Models for Immediate and Time-Varying Intervention Effects
von: Wu, Danni, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Outlier-Resistant Heterogeneous Treatment Effect Estimation in HDLSS Settings via GAT--CVAE Framework
von: Lee, Byeonghee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Identifiability of Treatment Effects with Unobserved Spatially Varying Confounders
von: Tang, Tommy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fixed-Effects Models for Causal Inference in Longitudinal Cluster Randomized and Quasi-Experimental Trials
von: Lee, Kenneth M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Comparing Propensity Score-Based Methods in Estimating the Treatment Effects: A Simulation Study
von: Poletto, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Treatment Effect Learning Under Sequential Randomization
von: Friedberg, Rina, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling Time-Varying Effects of Mobile Health Interventions Using Longitudinal Functional Data from HeartSteps Micro-Randomized Trial
von: Yu, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A General Framework for Design-Based Treatment Effect Estimation in Paired Cluster-Randomized Experiments
von: Mann, Charlotte Z., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective Inference for Time-Varying Effect Moderation
von: Bakshi, Soham, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Designing Randomized Experiments to Predict Unit-Specific Treatment Effects
von: Tipton, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Time-Varying Functional Cox Model
von: Du, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time-Varying Matrix Factor Models
von: Chen, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time-Varying Causal Survival Learning
von: Meng, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Randomization Inference For the Always-Reporter Average Treatment Effect
von: Chang, Haoge, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Covariate-Varying Interaction Analysis for Multivariate Count Data: Application to Microbiome Studies
von: Zhang, Shuangjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)