Improved methods for moment restriction models with data combination and an application to two‐sample instrumental variable estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Combining‐100 information from multiple samples is often needed in biomedical and economic studies, but differences between these samples must be appropriately taken into account in the analysis of the combined data. We study the estimation for moment restriction models with data combined from two samples under an ignorability‐type assumption while allowing for different marginal distributions of variables common to both samples. Suppose that an outcome regression (OR) model and a propensity score (PS) model are specified. By leveraging semi‐parametric efficiency theory, we derive an augmented inverse probability‐weighted (AIPW) estimator that is locally efficient and doubly robust with respect to these models. Furthermore, we develop calibrated regression and likelihood estimators that are not only locally efficient and doubly robust but also intrinsically efficient in achieving smaller variances than the AIPW estimator when the PS model is correctly specified but the OR model may be mispecified. As an important application, we study the two‐sample instrumental variable problem and derive the corresponding estimators while allowing for incompatible distributions of variables common to the two samples. Finally, we provide a simulation study and an econometric application on public housing projects to demonstrate the superior performance of our improved estimators. The Canadian Journal of Statistics 48: 259–284; 2020 © 2019 Statistical Society of Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».