Outliers in semi-parametric Estimation of Treatment Effects
Average treatment effects estimands can present significant bias under the presence of outliers. Moreover, outliers can be particularly hard to detect, creating bias and inconsistency in the semi-parametric ATE estimads. In this paper, we use Monte Carlo simulations to demonstrate that semi-parametr...
- Autores:
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Ugarte Ontiveros, Darwin
Canavire-Bacarreza, Gustavo
Castro Peñarrieta, Luis
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad EAFIT
- Repositorio:
- Repositorio EAFIT
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eafit.edu.co:10784/11750
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10784/11750
- Palabra clave:
- Treatment effects
Outliers
Propensity score
Mahalanobis distance
efectos del tratamiento
valores atípicos
puntaje de propensión
distancia Mahalanobis
- Rights
- License
- Acceso abierto