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低正则性条件下治疗效果的高阶推断

Higher Order Inference On A Treatment Effect Under Low Regularity Conditions.

作者信息

Li Lingling, Tchetgen Eric Tchetgen, van der Vaart Aad, Robins James M

机构信息

Harvard Pilgrim Health Care Institute and Harvard Medical School.

出版信息

Stat Probab Lett. 2011 Jul 1;81(7):821-828. doi: 10.1016/j.spl.2011.02.030.

DOI:10.1016/j.spl.2011.02.030
PMID:21552339
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3088168/
Abstract

We describe a novel approach to nonparametric point and interval estimation of a treatment effect in the presence of many continuous confounders. We show the problem can be reduced to that of point and interval estimation of the expected conditional covariance between treatment and response given the confounders. Our estimators are higher order U-statistics. The approach applies equally to the regular case where the expected conditional covariance is root-n estimable and to the irregular case where slower non-parametric rates prevail.

摘要

我们描述了一种在存在许多连续混杂因素的情况下对治疗效果进行非参数点估计和区间估计的新方法。我们表明,该问题可以简化为在给定混杂因素的情况下对治疗与反应之间的预期条件协方差进行点估计和区间估计的问题。我们的估计量是高阶U统计量。该方法同样适用于预期条件协方差是根n可估计的常规情况,以及非参数速率较慢的不规则情况。