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交叉验证删除-替代-添加模型选择算法:应用于边际结构模型。 (英语) Zbl 1284.62034号

摘要:交叉验证删除-替换-添加(cvDSA)算法基于数据自适应估计方法,用于选择和估计点治疗研究的边际结构模型(MSM)以及结果为连续或二元的条件均值模型。该算法基于用户定义的模型选择标准来构建和选择模型,并利用基于损失函数的估计过程来区分不同的模型拟合。此外,该算法基于交叉验证方法选择模型,以避免数据“过拟合”。cvDSA例程是一个可供下载的R软件包。还可以下载一个基于与cvDSA例程相同原理(即交叉验证、损失函数)的替代R包(DSA),但该包速度更快,并对条件平均值的选择和估计进行了额外改进。对真实和模拟数据进行了分析,以证明这些算法的使用,并将假设有因果效应的MSM(即调查者定义的MSM)与cvDSA选择的MSM进行比较。该软件包还用于选择妨害参数(处理)模型的模型,以利用处理权重的逆概率(IPTW)估计来估计MSM参数。该软件包还提供了其他估算程序(即G-计算和双稳健IPTW)。

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62-04 统计相关问题的软件、源代码等
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全文: 内政部

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