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赵庆元;王景舒;希马尼、纪伯伦;杰克·波登;小号，迪伦·S。

使用稳健调整后的轮廓得分在两样本汇总数据孟德尔随机化中进行统计推断。 （英语） Zbl 1465.62050号

Ann.统计。 48，第3期，1742-1769（2020）.
摘要：孟德尔随机化（MR）是一种利用遗传变异在存在无法测量的混杂因素的情况下无条件地估计因果效应的方法。MR广泛应用于流行病学和人口科学的其他相关领域。本文研究了日益流行的两样本汇总数据磁共振设计中的统计推断。我们表明，当所有遗传变异满足排除限制假设时，或在遗传条件下，当不存在多效性时，观察到的关联的线性模型在广泛的环境中近似成立。在这种情况下，我们导出了具有可证明一致性和渐近正态性的最大轮廓似然估计量。然而，通过分析真实数据集，我们发现了MR中系统性和特异性多效性的有力证据，这与最近在遗传学中提出的复杂性状的全基因模型相呼应。我们采用随机效应模型对系统的多效性进行建模，其中没有任何遗传变异精确满足排除限制条件。在这种情况下，我们通过调整剖面得分提出了一个一致的渐近正态估计量。然后，我们通过对调整后的个人资料得分进行稳健性分析来解决特质多效性问题。我们使用几个模拟和实际数据集证明了所提方法的鲁棒性和效率。

引用于14文件

MSC公司：

62F03型 参数假设检验
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推理）

关键词：

因果推理;有限信息最大似然;弱仪器;变量中的错误;路径分析;多效性效应

软件：

PLINK公司;鲁棒基地
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Q.Zhao}等人，Ann.Stat.48，No.3，1742---1769（2020；Zbl 1465.62050）
全文： DOI程序 arXiv公司 欧几里得

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