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治疗异质性因果推断的倾向评分回归。 (英语) Zbl 07832544号

总结:了解治疗效果如何在几个关键特征上变化,在个性化医疗实践中至关重要。在这种情况下,通常需要对这些条件平均治疗效果进行非参数估计。然而,由于此类估计的计算困难,可用的方法很少。此外,现有的非参数方法,如逆概率加权方法,在倾向得分的值接近于零或一时,存在着限制其使用的局限性。我们提出了一种倾向得分回归(PSR)方法,该方法允许在广泛的背景下对这种条件平均治疗效果进行非参数估计。PSR由两个非参数回归组成。首先,它对倾向得分和兴趣特征进行回归,以获得中间估计值。然后,仅对利息特征的中间估计进行回归。通过以非参数的方式将倾向得分作为回归变量,PSR大大降低了计算难度,同时对倾向得分的值不太敏感。我们给出了它的几个吸引人的性质,包括一致性和渐近正态性。特别地,我们证明了显式方差估计的存在性,我们用它来评估PSR的分析行为及其精度。我们的模拟研究结果表明,在各种倾向得分极值的情况下,PSR优于现有方法。我们将我们的方法应用于2009年全国流感调查(NHFS)数据,以调查季节性流感疫苗接种和不同年龄组带薪病假的影响。

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62至XX 统计
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[65] 电子邮件:pengwu@btbu.edu.cnShasha Han BICMR,北京大学,北京100871,中国。
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