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Enregistrement W3007145966 · doi:10.1093/biomet/asaa003

Generalized instrumental inequalities: testing the instrumental variable independence assumption

2020· article· en· W3007145966 sur OpenAlexaff
Désiré Kédagni, Ismaël Mourifié

Notice bibliographique

RevueBiometrika · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstrumental variableMathematicsIndependence (probability theory)Variable (mathematics)Outcome (game theory)EconometricsInferenceIntersection (aeronautics)Conditional independenceBinary numberVariablesStatisticsMathematical economicsComputer scienceArtificial intelligenceArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper proposes a new set of testable implications for the instrumental variable independence assumption for discrete treatment, but unrestricted outcome and instruments: generalized instrumental inequalities. When outcome and treatment are both binary, but instruments are unrestricted, we show that the generalized instrumental inequalities are necessary and sufficient to detect all observable violations of the instrumental variable independence assumption. To test the generalized instrumental inequalities, we propose an approach combining a sample splitting procedure and an inference method for intersection bounds. This idea allows one to easily implement the test using existing Stata packages. We apply our proposed strategy to assess the validity of the instrumental variable independence assumption for various instruments used in the returns to college literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,306
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,306
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,340
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,054 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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