t社区

tmleCommunity:R包实现社区级数据的目标最大似然估计。在过去的几年里,许多应用程序的目的是评估在社区一级分配的治疗的因果效应,而数据仍然是在社区个体之间收集的。在许多情况下,人们希望评估随机干预对社区的影响,目标人群中的所有社区都接受基于已知特定机制的概率分配治疗(例如。,实施以社区目标人群行为随机变化为目标的社区层面干预政策)。最近开发了TMLE社区包,以实现基于单个时间点的社区干预对基于个人利益结果的影响的有针对性的最小损失估计(TMLE),包括平均因果效应。治疗加权逆概率(IPTW)和G-计算公式(GCOMP)的实现也可用。该软件包支持具有二进制或连续结果的多变量任意(即静态、动态或随机)干预。此外,它允许用户指定的数据自适应机器学习算法通过超级学习,sl3和h2oEnsemble包。本文将介绍tmleCommunity包的用法,以及一些示例。

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