李，范 评论：稳定正违规情况下平均治疗效果的双重稳健估计。 （英语） Zbl 07292539号 统计科学。 35，第3期，503-510（2020）. 摘要：一步和TMLE框架中的双精度估计量在正违规情况下可能会表现出有限样本偏差和过度可变性。我们评论了稳定因子的应用如何提高一步估计器和TMLE的效率特性，以及使用自适应倾向得分与它们的合作伙伴进行的比较。 引用于1文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：有效影响函数;重叠加权;修整;一步估计;目标最大似然估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Li}，统计科学。35，编号3，503--510（2020；Zbl 07292539） 全文： 内政部 欧几里得 参考文献： [1] Bembom，O.和van der Laan，M.（2008）。处理加权估计量逆概率截断水平的数据自适应选择。加州大学伯克利分校生物统计处技术报告230。 [2] Benkeser，D.和van der Laan，M.（2016）。高度自适应的套索估计器。第三届IEEE数据科学和高级分析国际会议论文集，DSAA 2016 689-696。 [3] Crump，R.K.、Hotz，V.J.、Imbens，G.W.和Mitnik，O.A.（2009年）。处理平均治疗效果评估中的有限重叠。Biometrika 96 187-199·Zbl 1163.62083号 ·doi:10.1093/biomet/asn055 [4] Hirano，K.、Imbens，G.W.和Ridder，G.（2003）。使用估计的倾向得分有效估计平均治疗效果。《计量经济学》71 1161-1189·Zbl 1152.62328号 ·doi:10.111/1468-0262.00442 [5] Imbens，G.W.（2000年）。倾向评分在估计剂量反应函数中的作用。生物特征87 706-710·Zbl 1120.62334号 ·doi:10.1093/biomet/87.3.706 [6] Ju，C.，Schwab，J.和van der Laan，M.J.（2019年）。因果推理中的自适应倾向得分截断。统计方法医学研究28 1741-1760。 [7] Kang，J.D.Y.和Schafer，J.L.（2007）。双重稳健性的解密：从不完整数据估计总体平均值的替代策略的比较。统计师。科学。22 523-539. ·Zbl 1246.62073号 ·doi:10.1214/07-STS227 [8] Li，F.和Li，F（2019）。多重处理因果推理的倾向得分加权。附录申请。《美国联邦法律大全》第13卷第2389-2415页·Zbl 1435.62392号 ·doi:10.1214/19-AOAS1282 [9] Li，F.、Morgan，K.L.和Zaslavsky，A.M.（2018年）。通过倾向得分加权平衡协变量。J.Amer。统计师。协会113 390-400·Zbl 1398.62075号 ·doi:10.1080/01621459.2016.1260466 [10] Li，F.、Thomas，L.E.和Li，F（2019）。通过重叠权重处理极端倾向得分。美国流行病学杂志。1 250-257. [11] Petersen，M.L.、Porter，K.E.、Gruber，S.、Wang，Y.和van der Laan，M.J.（2012）。在积极假设中诊断和应对违规行为。统计方法医学研究21 31-54。 [12] 范德拉恩，M。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。