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J-GLOBAL ID：201802235735819160   整理番号：18A2101994

効率的でロバストな処理効果推定のためのbagged one-to-oneマッチング【JST・京大機械翻訳】

Bagged one-to-one matching for efficient and robust treatment effect estimation

著者 (2件)： Samuels Lauren R. (Department of Biostatistics, Vanderbilt University School of Medicine, Nashville, Tennessee) ,  Greevy Robert A. Jr. (Department of Biostatistics, Vanderbilt University School of Medicine, Nashville, Tennessee)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 37  号： 29  ページ： 4353-4373  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1551A  ISSN： 0277-6715  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 観察研究は,ベースライン交絡因子における不均衡からのバイアスによる課題を提示する。1対1マッチング(00m),観測研究のための一般的なコホート構築技術はバイアスを減少させ,推論に対する説得力のある基礎を提供するが,一般的には,潜在的に有益な被験者の排除による効率の損失が少なくなる。著者らは,ブートストラップ凝集(袋掛け)の変動低減特性とともに,00mのバイアス低減特性を組み合わせた,袋付き1対1マッチング(B00M)推定器を導入した。B00Mアルゴリズムを詳細に記述し,その実装のためのRコードを提供し,シミュレーション研究と事例研究におけるその性能を調べた。シミュレーション研究において,異なるタイプのモデル誤仕様の下で,B00M推定器の性能を,平均二乗誤差,バイアス,分散,標準誤差推定の精度,および通常の最小二乗推定,逆確率重みづけ,および目標最大尤度推定のそれに対する公称95%信頼区間の範囲において,完全非整合コホート上で比較した。シミュレーションにおいて,B00M推定器は,非常に低い分散を持ちながら,00mに基づく推定器として,多くのバイアス低減を達成した。シミュレーションにおいて調べたすべての設定において,B00Mの平均二乗誤差は比較法のそれと同等またはそれ以上であった。事例研究において,B00Mは確立された方法からのものと類似の推定値を与え,95%の信頼区間を狭くした。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  信頼区間 ,  事例研究 ,  ブートストラップ ,  最小二乗推定 ,  *ロバスト性 ,  母集団 ,  重みづけ ,  推定量 ,  最尤法 ,  バイアス ,  *マッチング
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  被験者 ,  不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ブートストラップ凝集 ,  因果推論 ,  二重ロバスト性 ,  逆確率重みづけ ,  マッチング ,  観測研究

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  大気の構造・組成  (DC05040K) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  トンネル工事  (RC05031E) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロバスト ,  推定 ,  マッチング