CVtreeMLE公司 swMATH ID: 44431 软件作者： 戴维·麦考伊（David McCoy）；阿兰·哈伯德（Alan Hubbard）；范德兰，马克 描述： CVtreeMLE：在R中使用数据自适应决策树和交叉验证的目标最大似然估计对混合风险进行有效估计。CVtreeMLE（具有目标最大似然估计的交叉验证决策树）R包旨在提供统计软件，用于从应用于混合暴露的数据自适应决策树构造有效的估计量。目标参数是平均区域暴露影响（ARE）因果参数，定义为如果所有个体在混合暴露中共同暴露于多种暴露水平的组合，而不是如果所有个体都没有暴露，则为反事实的平均结果。这里，基于应用于一组暴露变量的决策树，对联合暴露水平进行数据自适应识别，同时灵活控制非参数协变量。CVtreeMLE通过实现V折交叉验证（CV）使用数据自适应参数，即在10折CV中，数据被分割10次（折），其中90 主页： https://zenodo.org/record/7651354#.Y_hw7C9XZLE 源代码： https://github.com/blind-contours/CVtreeMLE网站 依赖项： R（右） 关键词： R（右）;R包;开源软件杂志 相关软件： 精算师;第三层;R（右） 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 CVtreeMLE:R中使用数据自适应决策树和交叉验证目标最大似然估计的混合风险的有效估计链接戴维·麦考伊（David McCoy）；阿兰·哈伯德（Alan Hubbard）；马克·范德拉恩 2023