論文の概要: Donor's Deferral and Return Behavior: Partial Identification from a Regression Discontinuity Design with Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1910.02170v3
- Date: Fri, 5 Apr 2024 22:20:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-21 20:14:16.664478
- Title: Donor's Deferral and Return Behavior: Partial Identification from a Regression Discontinuity Design with Manipulation
- Title(参考訳): ドナーのDedeerralとReturnの挙動--操作による回帰不連続設計からの部分的同定
- Authors: Evan Rosenman, Karthik Rajkumar, Romain Gauriot, Robert Slonim,
- Abstract要約: 献血の適格性基準の不連続を突破し, 献血者の遅延が将来のボランティア活動を減少させることを示す。
本稿では,操作が存在する部分境界識別を行う手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Volunteer labor can temporarily yield lower benefits to charities than its costs. In such instances, organizations may wish to defer volunteer donations to a later date. Exploiting a discontinuity in blood donations' eligibility criteria, we show that deferring donors reduces their future volunteerism. In our setting, medical staff manipulates donors' reported hemoglobin levels over a threshold to facilitate donation. Such manipulation invalidates standard regression discontinuity design. To circumvent this issue, we propose a procedure for obtaining partial identification bounds where manipulation is present. Our procedure is applicable in various regression discontinuity settings where the running variable is manipulated and discrete.
- Abstract(参考訳): ボランティア労働者は、そのコストよりも慈善活動の利益を一時的に減らすことができる。
そのような場合、組織はボランティアの寄付を後日延期することを望んでいるかもしれない。
献血の適格性基準の不連続を突破し, 献血者の遅延が将来のボランティア活動を減少させることを示す。
この設定では、医療スタッフがドナーの報告されたヘモグロビンレベルを閾値で操作し、寄付を促進する。
このような操作は、標準的な回帰不連続設計を無効にする。
この問題を回避するために,操作が存在する部分的識別境界を求める手法を提案する。
本手法は,動作変数の操作と離散化を行う様々な回帰不連続設定に適用可能である。
関連論文リスト
- Unintentional Unalignment: Likelihood Displacement in Direct Preference Optimization [60.176008034221404]
直接選好最適化(DPO)とその変種は、言語モデルと人間の選好の整合にますます利用されている。
以前の研究では、トレーニング中に好まれる反応の可能性が減少する傾向が見られた。
確率変位は破滅的になりうることを示し、確率質量を好ましくない反応から反対の意味の反応へとシフトさせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T14:22:44Z) - Spillover Detection for Donor Selection in Synthetic Control Models [1.1510009152620668]
理論的に座屈したドナーの選択手順を導入する。
本稿では, この理論を, 潜在的な流出効果を検出するための実用的手法に転換する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T10:33:33Z) - Doubly Robust Proximal Causal Learning for Continuous Treatments [56.05592840537398]
本稿では,カーネルベースの2倍頑健な因果学習推定器を提案する。
オラクル形式は影響関数の一貫した近似であることを示す。
次に、平均二乗誤差の観点から総合収束解析を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T12:18:53Z) - A Bayesian Framework for Causal Analysis of Recurrent Events with Timing Misalignment [0.0]
目標は、特定のフォローアップウィンドウ上で、指定されたターゲット人口内での2つの治療の下でのイベントレートの違いを推定することである。
このタイミングミスアライメントに対するアドホックな解決策は、前回の事象数と治療時間に誤って寄与することでバイアスを引き起こす可能性がある。
本手法は, 時間変化による治療問題として, 誤認識に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-06T17:30:19Z) - Semantic Latent Space Regression of Diffusion Autoencoders for Vertebral
Fracture Grading [72.45699658852304]
本稿では,教師なし特徴抽出器として生成拡散オートエンコーダモデルを訓練するための新しい手法を提案する。
フラクチャーグレーディングを連続回帰としてモデル化し, フラクチャーのスムーズな進行を反映した。
重要なことに,本手法の創成特性は,与えられた脊椎の様々な段階を可視化し,自動グルーピングに寄与する特徴を解釈し,洞察することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T17:16:01Z) - Backpropagation and fuzzy algorithm Modelling to Resolve Blood Supply
Chain Issues in the Covid-19 Pandemic [0.0]
本研究は,インドネシアのベングクルで発生したCovid-19パンデミックにおける血液分布問題に対する解決策を提供することを目的とする。
バックプロパゲーションアルゴリズムは、利用可能なドナーや潜在的ドナーを発見する可能性を改善するために用いられた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T15:00:12Z) - Matching Algorithms for Blood Donation [39.479192127922104]
我々は、Facebookの献血ツールを用いて、献血の機会を持つ献血者の大規模なアルゴリズムマッチングを行う。
我々は、オンラインマッチングモデルに基づいて、患者とドナーをマッチングするための自動ポリシーを開発する。
最初の発見は、ドナー行動に関する医学・社会科学文献におけるいくつかの観察と一致した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-10T18:27:18Z) - Learning $\mathbf{\mathit{Matching}}$ Representations for Individualized
Organ Transplantation Allocation [98.43063331640538]
臓器アロケーションと移植結果の観察データを用いて,臓器マッチングのためのデータ駆動型ルールの学習問題を定式化する。
本稿では,表現学習に基づくモデルを提案し,ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ド
本モデルは,ヒトの専門家が実施する最先端のアロケーション手法やポリシーより優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T01:33:21Z) - Improving Policy-Constrained Kidney Exchange via Pre-Screening [96.27605972266296]
バーター交換は、様々な不確実性 - 受講者の嗜好、様々なスワップの実現可能性と品質など - の様々な形態に該当する。
私たちの仕事は、腎臓移植が必要な患者が、より良いマッチングを見つけるために、生きたドナーを交換する現実のバーターマーケットである、腎臓交換によって動機付けられています。
ドナー臓器が受給者の医療チームによって拒絶された場合、計画された移植は様々な理由で失敗することが多い。
ある米国拠点の取引所は、2019年に計画された移植の約85%が失敗したと推計している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T21:07:36Z) - Tracking disease outbreaks from sparse data with Bayesian inference [55.82986443159948]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、感染発生時の感染率を推定する新たな動機を与える。
標準的な手法は、より細かいスケールで共通する部分的な観測可能性とスパースなデータに対応するのに苦労する。
原理的に部分観測可能なベイズ的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-12T20:37:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。