丁、彭;耿志;严伟;周晓华 通过死亡截断结果的主要分层对因果影响的可识别性和估计。 （英语） Zbl 1234.62142号 美国统计协会。 106，第496号，1578-1591（2011）. 总结：在医学研究中，有许多情况下，最终结果被死亡截断，即患者在测量相关结果之前死亡。当某些结果被死亡截断时，我们考虑通过主分层对因果效应的可识别性和估计。以往的研究主要集中在大样本界、贝叶斯分析和敏感性分析。我们提出了一种在非参数和半参数模型下识别相关因果参数的新方法。我们证明了在一些正则性假设和存在预处理协变量的假设下，感兴趣的因果参数是可识别的，其在两个主要层次之间的条件分布不相同，但我们的方法不需要根据需要对结果进行混合正态分布的假设J.L.Zhang和D.B.Rubin和F.米利[同上，104 166–176（2009）]。因此，该方法不仅适用于连续结果，也适用于二进制结果。当一些假设被违背时，我们讨论了估计量的偏差，并提出了减少这些偏差的方法。我们进行了几项仿真研究，以评估该方法的有限样本性能。最后，我们将所提出的方法应用于西南肿瘤集团（SWOG）临床试验的实际数据集。 引用于8文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62G05型 非参数估计 62号02 生存分析和删失数据中的估计 92 C50 医疗应用（通用） 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：因果推理;生活质量;幸存者平均因果关系 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Ding}et al.，J.Am.Stat.Assoc.106，No.496，1578--1591（2011；Zbl 1234.62142） 全文： 内政部