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Quasi-likelihood estimation of average treatment effects based on model information

Science China Mathematics 2007年第1期50卷 1-12页

作者： Zhi-hua SUN Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Science, Beijing 100080, China Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Science Beijing China

In this paper, the estimation of average treatment effects is considered when we have the model information of the conditional mean and conditional variance for the responses given the covariates. The quasi-likelihood method adapted to treatment effects data is developed to estimate the parameters in the conditional mean and conditional variance models. Based on the model information, we define three estimators by imputation, regression and inverse probability weighted methods. All the estimators are shown asymptotically normal. Our simulation results show that by using the model information, the substantial efficiency gains are obtained which are comparable with the existing estimators.

关键词： average treatment effects inverse probability weighted quasi-likelihood unconfounded assignment treatment model information 62G18

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