:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ma, Xinwei, Wang, Jingshen, Wei, Waverly
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2502.01062
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Adaptive Experiments Toward Learning Treatment Effect Heterogeneity
von: Wei, Waverly, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Can language models boost the power of randomized experiments without statistical bias?
von: Ruan, Xinrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SLOACI: Surrogate-Leveraged Online Adaptive Causal Inference
von: Fan, Yingying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CBARA: Covariate-Balanced-and-Adjusted Response-Adaptive Randomization
von: Fang, Hengjia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mediation Analysis with Mendelian Randomization and Efficient Multiple GWAS Integration
von: Lyu, Rita Qiuran, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Collaborative Design of Controlled Experiments in the Presence of Subject Covariates
von: Fisher, William, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Covariate Adjusted Functional Mixed Membership Models
von: Marco, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Framework for Covariate-Adjusted Bivariate Causal Discovery
von: Purkayastha, Soumik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Network-Adjusted Covariates for Community Detection
von: Hu, Yaofang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Weighted Average Ensemble for Cholesky-based Covariance Matrix Estimation
von: Kang, Xiaoning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Winner's Curse Free Robust Mendelian Randomization with Summary Data
von: Xie, Zhongming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Statistical Inference for Covariate-Adjusted and Interpretable Generalized Factor Model with Application to Testing Fairness
von: Ouyang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Covariate-Adjusted Deep Causal Learning for Heterogeneous Panel Data Models
von: Zhou, Guanhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Adaptive and Model-Robust Covariate Adjustment for Time-to-Event Outcomes in Stratified Randomized Trials
von: Kim, Raphael C., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Which Covariates to Adjust for? Specification-robust Causal Inference in Observational Studies
von: Ghosh, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Using Multiple Outcomes to Adjust Standard Errors for Spatial Correlation
von: DellaVigna, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Covariate-Adjusted Functional Data Analysis for Structural Health Monitoring
von: Wittenberg, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantile Outcome Adaptive Lasso: Covariate Selection for Inverse Probability Weighting Estimator of Quantile Treatment Effects
von: Shoji, Takehiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multilevel Regression Modeling of Covariance Matrix Outcomes
von: Green, Michelle Murphy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Adaptive SMART Designs with Binary Outcomes
von: Ghosh, Rik, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adjusting for Incomplete Baseline Covariates in Randomized Controlled Trials: A Cross-World Imputation Framework
von: Song, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Generative Approach to Joint Modeling of Quantitative and Qualitative Responses
von: Kang, Xiaoning, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Improving Variance Estimation for Covariate Adjustment with Binary Outcomes
von: Lee, Kaitlyn, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Maximin $Φ_{p}$-Efficient Design for Multivariate GLM
von: Li, Yiou, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Design-Based Causal Inference with Missing Outcomes: Missingness Mechanisms, Imputation-Assisted Randomization Tests, and Covariate Adjustment
von: Heng, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Forward selection and post-selection inference in factorial designs
von: Shi, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Active Adaptive Experimental Design for Treatment Effect Estimation with Covariate Choices
von: Kato, Masahiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Covariance-Driven Regression Trees: Reducing Overfitting in CART
von: Zhang, Likun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TCARD: Nearly Balanced Two-Level Designs with Treatment Cardinality Constraints with an Application to LLM Prompt Engineering
von: Xie, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Biomarker-Guided Adaptive Enrichment Design with Threshold Detection for Clinical Trials with Time-to-Event Outcome
von: Hua, Kaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust and Well-conditioned Sparse Estimation for High-dimensional Covariance Matrices
von: Wang, Shaoxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Balancing Covariates in Survey Experiments
von: Tian, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Differential Co-Abundance Network Analyses for Microbiome Data Adjusted for Clinical Covariates Using Jackknife Pseudo-Values
von: Ahn, Seungjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Covariate Adjustment for the Win Odds: Application to Cardiovascular Outcomes Trials
von: Scheidegger, Cyrill, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Online Meta-Level Adaptive Design Framework with Targeted Learning Inference: Applications to Evaluating and Utilizing Surrogate Outcomes in Adaptive Designs
von: Zhang, Wenxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Covariate Adjustment Cannot Hurt: Treatment Effect Estimation under Interference with Low-Order Outcome Interactions
von: Wang, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Bi-Level Variable Selection of Conditional Main Effects for Generalized Linear Models
von: Xie, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Covariate Selection for Optimizing Balance with an Innovative Adaptive Randomization Approach
von: Guo, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonparanormal Adjusted Marginal Inference
von: Dandl, Susanne, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gaussianized Design Optimization for Covariate Balance in Randomized Experiments
von: Guo, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)