Buchumschlag

Causal Inference for Experiments with Latent Outcomes: Key Results and Their Implications for Design and Analysis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fu, Jiawei, Green, Donald P.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Econometrics Applications Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Nonparametric Identification and Estimation of Causal Effects on Latent Outcomes
von: Fu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Difference-in-differences Design with Outcomes Missing Not at Random
von: Shin, Sooahn
Veröffentlicht: (2024)

Causal Panel Analysis under Parallel Trends: Lessons from a Large Reanalysis Study
von: Chiu, Albert, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimizing Returns from Experimentation Programs
von: Sudijono, Timothy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Recovering Unobserved Network Links from Aggregated Relational Data: Discussions on Bayesian Latent Surface Modeling and Penalized Regression
von: Tseng, Yen-hsuan
Veröffentlicht: (2025)

Boundary Discontinuity Designs: Theory and Practice
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Regression Discontinuity Design in Medical Science
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Local-Polynomial Estimation for Multivariate Regression Discontinuity Designs
von: Sawada, Masayuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimation and Inference in Boundary Discontinuity Designs: Location-Based Methods
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Mediation Analysis with Multiple Mediators: A Simulation Approach
von: Zhou, Jesse, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributed Causality in the SDG Network: Evidence from Panel VAR and Conditional Independence Analysis
von: Fahim, Md Muhtasim Munif, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Extensions
von: Cattaneo, Matias D., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Beyond the Average: Distributional Causal Inference under Imperfect Compliance
von: Byambadalai, Undral, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mining Causality: AI-Assisted Search for Instrumental Variables
von: Han, Sukjin
Veröffentlicht: (2024)

Local Projection Inference in High Dimensions
von: Adamek, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Double Machine Learning at Scale to Predict Causal Impact of Customer Actions
von: More, Sushant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparative e-backtests for general risk measures
von: Jiao, Zhanyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Shrinkage in High-Dimensional VAR Models: A Comparative Study
von: Katz, Harrison, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimation of Linear models from Coarsened Observations Estimation of Linear models Estimation from Coarsened Observations A Method of Moments Approach
von: van Praag, Bernard M. S., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Implicit score-driven filters for time-varying parameter models
von: Lange, Rutger-Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Threshold Tensor Factor Model in CP Form
von: Bolivar, Stevenson, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Testing Inequalities Linear in Nuisance Parameters
von: Cox, Gregory Fletcher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generalizability with ignorance in mind: learning what we do (not) know for archetypes discovery
von: Breza, Emily, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Emergent Dynamical Spatial Boundaries in Emergency Medical Services: A Navier-Stokes Framework from First Principles
von: Kikuchi, Tatsuru
Veröffentlicht: (2025)

Regression Modeling of the Count Relational Data with Exchangeable Dependencies
von: Du, Wenqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Time-to-Event Estimation with Unreliably Reported Events in Medicare Health Plan Payment
von: Enache, Oana M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Role of Measured Covariates in Assessing Sensitivity to Unmeasured Confounding
von: Dalal, Abhinandan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Forecasting macroeconomic data with Bayesian VARs: Sparse or dense? It depends!
von: Gruber, Luis, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Detecting Spatial Outliers: the Role of the Local Influence Function
von: Arbia, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multivariate ordered discrete response models with two layers of dependence
von: Komarova, Tatiana, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Predictive Synthesis under Sporadic Participation: Evidence from Inflation Density Surveys
von: Johnson, Matthew C., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Seemingly unrelated Bayesian additive regression trees for cost-effectiveness analyses in healthcare
von: Esser, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing Heterogeneity of Treatment Effects
von: Kaji, Tetsuya, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Demystifying and avoiding the OLS "weighting problem": Unmodeled heterogeneity and straightforward solutions
von: Shinkre, Tanvi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Overfitting Reduction in Convex Regression
von: Liao, Zhiqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Latent Factor Analysis in Short Panels
von: Fortin, Alain-Philippe, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Spatially Robust Inference with Predicted and Missing at Random Labels
von: Salerno, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regression Discontinuity Design with Distribution-Valued Outcomes
von: Van Dijcke, David
Veröffentlicht: (2025)

Experimental Design For Causal Inference Through An Optimization Lens
von: Zhao, Jinglong
Veröffentlicht: (2024)

A Formal Theory of Survey Experiment Generalizability: Attention and Salience
von: Fu, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)