交絡のBayesノンパラメトリック調整【JST・京大機械翻訳】

Kim Chanmin; Tec Mauricio; Zigler Corwin M

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205974765387 整理番号：22P0308448

交絡のBayesノンパラメトリック調整【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Nonparametric Adjustment of Confounding

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発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月22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)

観察研究の解析は,因果的効果の推定のための無視可能な処理割当ての仮定を満足させるため,利用可能な共変量の多分高次元集合のどれかを決定する課題にますます直面する。同時に,1)コンフューザ選択の既存の原理に従って調整変数の包含を優先するBayesノンパラメトリック手法を提案した。2)交絡因子,曝露,および結果の間の複雑な関係を可能にする方法で因果関係を推定する。3)交絡の性質の不確実性を説明する因果的推定を提供する。この提案は,複数のBayes付加回帰ツリーモデルの仕様に依存しており,これは,曝露と関心のある結果の両方との関連に基づいて,共変量への事後選択確率を共変量する共通の事前分布と共にリンクした。広範囲のシミュレーション研究は,提案方法が様々なシナリオにおいて同様に動機付けられた方法論に対してよく機能することを示した。地域および地域気象要因による交絡の見通しが,測定した変数の高次元集合の交絡役割のまわりの不確実性を導入する,環境大気汚染濃度に及ぼす石炭火力発電所からの排出の因果関係を調査するために,この方法を展開した。最後に,提案方法は,SO_2排出と大気粒子汚染の間の因果関係の証拠に対する代替方法よりも,隣接年にわたって,より効率的でより一貫した結果を生成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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統計学 , 数値計算

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