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赵庆元

定制损失函数的协变量平衡倾向得分。 （英语） Zbl 1420.62464号

Ann.统计。 47，第2期，965-993（2019）.
众所周知，在观察性研究中，倾向得分通常通过最大似然估计，但即使在规范搜索后，也可能无法平衡高维预处理协变量。
本论文的目的是介绍一个总体框架，该框架统一并概括了最近的几项建议，以改进观察研究设计中倾向评分模型的协变量平衡。根据概念上简单的解决方案，作者为了估计拟优化的倾向得分，而不是最广泛使用的负伯努利似然，特殊损失函数（协变量平衡计分规则（CBSR））由广义线性模型（GLM）中的链接函数和估计唯一确定。因此，作者成功地证明了CBSR在有限样本中更为稳健，并且与伯努利似然相比，它在估计加权平均处理效果时不会失去渐近效率。
此外，作者还提出了在更丰富的函数类中平衡协变量函数的实用策略，以估计逆概率加权估计量的最大偏差，并在有限样本中构造诚实的置信区间。
审核人：Chryssoula Ganatsiou（拉里萨）

引用于19文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
10层62层 点估计
62层25 参数公差和置信区域

关键词：

凸优化；核方法；逆概率加权；正确的评分规则；正则回归；统计决策理论；广义线性模型；坚固耐用的；置信区间

软件：

ElemStatLearn（电子状态学习）；sbw公司；KBAL公司；特征棱镜
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Q.Zhao}，Ann.Stat.47，No.2，965--993（2019；Zbl 1420.62464）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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