データ組合せを介した永続的交絡下における長期因果推論【JST機械翻訳】

Imbens Guido; Kallus Nathan; Mao Xiaojie; Wang Yuhao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209981415540 整理番号：22P0289846

データ組合せを介した永続的交絡下における長期因果推論【JST機械翻訳】

Long-term Causal Inference Under Persistent Confounding via Data Combination

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発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年05月14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)

実験および観察の両データが利用可能な場合の長期治療効果の同定と推定を検討した。長期転帰は長期遅延後にのみ観察されるので,それは実験データでは測定されず,観察データでのみ記録される。しかし,両タイプのデータはいくつかの短期転帰の観察を含む。本論文では,永続的な未測定の交絡因子,すなわち,治療,短期転帰および長期転帰に同時に影響するいくつかの未測定の交絡因子の挑戦に独自に取り組み,それらが以前の文献における同定戦略を無効にすることに注意する。この課題に取り組むために,複数の短期転帰の逐次構造を利用し,平均長期治療効果のための3つの新規同定戦略を開発する。さらに,3つの対応推定器を提案し,それらの漸近コンシステンシーおよび漸近正規性を証明した。最後に,半合成データを用いて長期雇用に対するジョブ訓練プログラムの効果を推定するために本手法を適用した。筆者らは,筆者らの提案が永続的な交絡因子を扱うことができない既存の方法より優れていることを数値的に示した。【JST機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

循環系の疾患 , 消化器の腫よう , 循環系疾患の治療一般

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