공변량 적응 무작위화 하의 치료 효과 추정: 두꺼운 꼬리 분포의 결과

무작위 실험은 인과 관계를 조사하는 데 있어 금본위 제도이며, 서로 다른 치료 그룹에서의 잠재적 결과 비교를 통해 치료 효과를 추정합니다. 그러나 두꺼운 꼬리 분포의 결과는 전통적인 통계 접근 방식에 상당한 도전을 안겨줍니다. 최근 연구는 단순 무작위화 하에서 이러한 문제를 탐색했지만, 층화 무작위화 또는 공변량 적응 무작위화와 같은 보다 복잡한 무작위화 설계에서의 적용은 충분히 다루어지지 않았습니다. 이 격차를 메우기 위해, 본 논문은 두꺼운 꼬리 결과에 대한 공변량 적응 무작위화 하에서 추정한 영향 함수 기반 M-추정기의 특성을 조사하여 일관성과 점근적 정상성을 입증합니다. 그러나 기존 분산 추정기는 점근적 분산을 과대 추정하는 경향이 있으며, 보다 균형 잡힌 설계에서는 보편적인 적용성이 부족합니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 효율성을 향상시키기 위한 새로운 층화 변환 평균 차이 추정기를 도입하고, 유효한 추론을 용이하게 하기 위한 보편적으로 적용 가능한 분산 추정기를 제안합니다. 또한, 공변량 적응 무작위화의 맥락에서 커널 기반 밀도 추정의 일관성을 확립합니다. 수치 결과는 유한 샘플에서 제안된 방법의 효과성을 보여줍니다.