×
塞琳·利昂;阿纳斯塔西奥斯·齐亚提斯。;玛丽·戴维安

预测试后研究中治疗效果的半参数估计。 （英语） Zbl 1274.62810号

生物计量学 59，第4期，1046-1055（2003）.
小结：在医学、公共卫生和其他领域，对治疗效果进行预测试后研究是一个常规目标。已经提倡了一些方法。我们采用半参数的观点，不假设基线和测试后响应的分布。通过用反事实随机变量表示情况，我们利用了缺失数据和因果推断文献中的最新发展，导出了所有一致处理效果估计量的类别，确定了最有效的此类估计量，并概述可能改进流行方法的估算器的实施策略。我们通过模拟和应用HIV临床试验的数据集来演示这些方法及其特性。

引用于1审查
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
62J10型 方差和协方差分析（ANOVA）
62G05型 非参数估计

关键词：

协方差分析;反事实;影响函数;逆概率加权;半参数模型;t检验

软件：

SAS公司;SAS/STAT系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Leon}等人，《生物统计学》59，第4期，1046--1055（2003；Zbl 1274.62810）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Brogan D.R.，美国统计学家，第34页，第229页–（1980）
[2] Cleveland W.S.，《S pp 309中的统计模型》（1993）
[3] Crager M.R.，《生物统计学》第43页，第895页–（1987年）
[4] Follmann D.A.，《生物统计学》第47页第763页–（1991年）
[5] Friedman L.M.，临床试验基础，3。编辑（1996）
[6] 内政部：10.1056/NEJM199610103351501·doi:10.1056/NEJM199610103351501
[7] Hastie T.J.，广义加法模型（1990）·Zbl 0747.62061号
[8] Holland P.W.，《美国统计协会杂志》81 pp 945–（1986）
[9] Laird N.，美国统计学家，第37页，第329页–（1983年）
[10] Newey W.K.，《应用计量经济学杂志》5，第99页–（1990）
[11] Quade D.，《生物统计学》38，第597页–（1982年）
[12] Robins J.M.，《美国统计协会杂志》，第89页，第846页–（1994年）
[13] Rubin D.B.，《生物统计学》63第581页–（1976年）
[14] SAS协会，SAS/STAT用户指南（8），4。编辑（2000）
[15] 歌手J.M.，《生物统计学》，53页，729页–（1997年）
[16] Stanek E.J.，III，美国统计学家42，第178页–（1988）
[17] Stein R.A.，《美国大豆协会生物制药部会议记录》，第274页–（1989年）
[18] Tsiatis A.A.，《美国统计协会杂志》90第27页–（1995）
[19] 内政部：10.1198/00031701753272466·Zbl 1182.62069号 ·doi:10.1198/00031701753272466
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。