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布雷特·泽尔多；文森特·三世Lo Re；罗伊，杰森

使用贝叶斯加性回归树的半参数建模方法，并应用于评估非均质处理效果。 （英语） Zbl 1434.62231号

Ann.应用。斯达。 1989年至2010年（2019年）第3期第13条.
摘要：贝叶斯加性回归树（BART）是一种灵活的机器学习算法，能够捕捉结果与协变量之间的非线性以及协变量之间的相互作用。我们将BART扩展到一个半参数回归框架，其中结果的条件期望是治疗、其效果修正和混杂因素的函数。混杂因素被允许具有未指定的功能形式，而与研究问题直接相关的治疗和效果修饰语被赋予线性形式。结果是一个贝叶斯半参数线性回归模型，其中线性部分参数的后验分布可以解释为参数贝叶斯回归。这在变量子集具有实质性意义，而其他变量是我们想要控制的讨厌的变量的情况下非常有用。这方面的一个例子发生在使用结构平均模型（SMM）的因果建模中。在某些因果假设下，我们的方法可以用作贝叶斯SMM。我们的方法通过模拟研究和对数据集的应用进行了验证，数据集涉及新近开始抗逆转录病毒治疗的艾滋病毒/丙型肝炎合并感染成年人。这些方法在名为semibart的R包中可用。

引用于三文件

MSC公司：

第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62G08号 非参数回归和分位数回归
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

贝叶斯加性回归树；结构平均模型；抗逆转录病毒药物

软件：

塞米巴特；贝叶斯DA；巴蒂；R（右）；贝叶斯树；mgcv公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Zeldow}等人，Ann.Appl。Stat.13，No.3，1989--2010（2019；Zbl 1434.62231）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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