<div dir="ltr">I will be giving a talk on Wednesday at 4pm in DL 220 on "<span class="gmail-il">Balancing</span> covariates in randomized experiments."<div>The talk should be accessible to a broad audience.</div><div><br></div><div>It will be possible to watch the talk online at:</div><div><br></div><div><a href="https://yale.hosted.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=8bfb6d8c-bf6d-40bc-9f8f-af1c0125e9a6" title="https://yale.hosted.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=8bfb6d8c-bf6d-40bc-9f8f-af1c0125e9a6" target="_blank" style="font-size:14.6667px"><span style="font-family:"Open Sans",sans-serif;color:rgb(0,61,117);letter-spacing:0.1pt;border:1pt none windowtext;padding:0in">https://yale.hosted.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=8bfb6d8c-bf6d-40bc-9f8f-af1c0125e9a6</span></a><br></div><div><br></div><div>This is part of the Institute for Foundations of Data Science (FDS) Colloquium (also know at the Kline Tower Institute), and also this week's Math Colloquium.</div><div><br></div><div><br></div><div>Here's the abstract:</div><div><br></div><div><p style="margin:0px 0px 0.75rem;padding:0px;border:0px;outline:0px;vertical-align:baseline;font-variant-numeric:inherit;font-variant-east-asian:inherit;font-stretch:inherit;font-size:14.4px;line-height:20.16px;font-family:"Open Sans";letter-spacing:0.16px;color:rgb(77,77,77)">In randomized experiments, we randomly assign the treatment that each experimental subject receives. Randomization can help us accurately estimate the difference in treatment effects with high probability. It also helps ensure that the groups of subjects receiving each treatment are similar. If we have already measured characteristics of our subjects that we think could influence their response to treatment, then we can increase the precision of our estimates of treatment effects by <span class="gmail-il">balancing</span> those characteristics between the groups.  We show how to use the recently developed Gram-Schmidt Walk algorithm of Bansal, Dadush, Garg, and Lovett to efficiently assign treatments to subjects in a way that balances known characteristics without sacrificing the benefits of randomization. These allow us to obtain more accurate estimates of treatment effects to the extent that the measured characteristics are predictive of treatment effects, while also bounding the worst-case behavior when they are not.  </p><p style="margin:0px 0px 0.75rem;padding:0px;border:0px;outline:0px;vertical-align:baseline;font-variant-numeric:inherit;font-variant-east-asian:inherit;font-stretch:inherit;font-size:14.4px;line-height:20.16px;font-family:"Open Sans";letter-spacing:0.16px;color:rgb(77,77,77)">This is joint work with Chris Harshaw, Fredrik Sävje, and Peng Zhang.</p>--Dan Spielman<br></div><div><br></div><font color="#888888"><div><br></div><div><br></div></font></div>