部分線形モデルにおける媒介効果のためのロバスト推論【JST・京大機械翻訳】

Hines Oliver; Vansteelandt Stijn; Diaz-Ordaz Karla

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201007147589 整理番号：21P0038053

部分線形モデルにおける媒介効果のためのロバスト推論【JST・京大機械翻訳】

Robust Inference for Mediated Effects in Partially Linear Models

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発行年： 2020年07月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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メディエーターと結果の条件付き期待のモデルが部分的に線形である設定において,非測定交絡仮定の下で,メディエーター,Mを介して,結果,Yに対する曝露の媒介効果を考察した。直接および間接効果に対するG-推定器を提案し,M,またはXおよびYの条件付き平均のモデルが正しく特定され,Y,またはXおよびMの条件付き平均のモデルが正しい場合,直接効果に対して,間接効果に対する一貫した漸近正規性を示した。これは,この特別な設定において,部分的に線形平均モデルを仮定しない,以前の「重項ロバスト法よりも改善を示す。試験の複合材料特性(XがYに影響を持たない)のため,非仲介仮説の試験は本質的に問題であり,両方の効果サイズが小さいとき,低電力をもたらす。Moment(GMM)結果の一般化法を用いて新しいスコアテストフレームワークを構築し,それは特別な場合,非仲介および非直接的効果仮説を含む。提案した試験は,雑音パラメータを推定するための直交推定戦略に依存する。シミュレーションにより,GMMベーステストは,部分線形設定における従来の試験と比較して,電力および小さなサンプル性能に関して,より良好に機能し,モデル誤指定の下で,劇的な改善を伴うことを示した。慢性疼痛に罹患した患者の非薬理学的介入の効果を調べる無作為化試験である,COPERS試験からのデータの仲介分析で,新しい方法を例証した。これらの方法を実行する随伴するRパッケージは,github.com/ohines/plmedで見つけることができる。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算 , 信号理論 , 統計学

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