题   目： Large Sample Randomization Inference with Interference
报告人：  科大校友，刘   岚 博士  (Harvard University) 
时   间： 2013年12月12日   19:00―20:30
地   点： 东区管理科研楼 数学科学学院1611会议室
面向对象： 本科生，研究生

Abstract：Recently, there has been increasing interest in making causal 
inference when interference is possible. In the presence of interference, 
treatment may have several types of effects. In this article, we consider 
inference about such effects when the population consists of groups of 
individuals where interference is possible within groups but not between 
groups. A two-stage randomization design is assumed where in the first stage 

groups are randomized to different treatment allocation strategies and in 
the second stage individuals are randomized to treatment or control 
conditional on the strategy assigned to their group in the first stage. For 
this design, the asymptotic distributions of estimators of the causal 
effects are derived when either the number of individuals per group or the 
number of groups grows large. Under certain homogeneity assumptions, the 
asymptotic distributions provide justification for Wald-type confidence 
intervals (CIs) and tests. Empirical results demonstrate that the Wald CIs 
have good coverage in finite samples and are narrower than CIs based on 
either the Chebyshev or Hoeffding inequalities provided the number of groups 
is not too small. The methods are illustrated by two examples which consider 
the effects of cholera vaccination and an intervention to encourage voting.

另刘岚博士将就科研和学校申请等方面，分享求学途中的感悟。