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吴宇南;王、兰;傅浩达

高维最优治疗方案的模型辅助一致诚实推理。 （英语） Zbl 1514.62281号

美国统计协会。 118，编号541，305-314（2023）.
摘要：本文开发了新的工具来量化优化决策中的不确定性，并深入了解在给定测量大量变量的潜在成本的情况下，应该收集哪些变量的信息。我们研究了同时推断，以确定一组变量是否与在高维半参数框架中估计最优决策规则相关。未知链接函数允许灵活建模治疗与协变量之间的相互作用，但这导致了高维非凸估计，给推理带来了巨大挑战。我们首先建立了局部约束强凸性条件的高概率成立性，并且估计问题的任何可行局部稀疏解都可以达到近预言估计误差界。我们进一步严格验证了基于局部解的缺失版本的野引导过程可以为一组变量对最优决策的影响提供渐近诚实的一致推断。诚实推断的优点是，它不需要初始估计来实现完美的模型选择，也不需要很好地分离零效应和非零效应。我们还提出了一种有效的估计算法。我们的模拟表明性能令人满意。糖尿病研究的一个例子说明了实际应用。本文的补充材料可在线获取[doi:10.1080/01621459.2021.1929246].

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
62兰特 大数据和数据科学的统计方面

关键词：

置信区间;推理;高维数据;核平滑;乘法器引导;最佳处理制度;精密医学

软件：

因果工具箱;q学习
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\textit{Y.Wu}等人，《美国统计协会期刊》第118期，第541、305-314号（2023年；Zbl 1514.62281）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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