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文档摘要

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在线检测方法在各行各业的应用广泛，然而已有的检测方法存在以下三方面问

题：第一，过往的大部分检测方法大多只假设检测群体中存在平均处理效应(ATE)，

也就是假设被随机分配后的实验组和对照组在整组平均水平上是存在显著差异的。

但是只关注平均水平的做法往往会忽略个体差异带来的影响，难以检测出特定子群

体对于处理效应的反应。第二，固定样本量的检测方法无法在实验过程中查看结果，

会耗费大量时间成本。第三，在高维情况下，如果解释变量过多，易造成多重共线

性问题，在样本量有限的情况下不能准确估计出系数值，从而不能求解出准确的检

验统计量。

针对以上问题，本文基于惩罚似然估