クラスタ化干渉による観測研究からの因果推論【JST・京大機械翻訳】

Barkley Brian G.; Hudgens Michael G.; Clemens John D.; Ali Mohammad; Emch Michael E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218470756730 整理番号：22P0042939

クラスタ化干渉による観測研究からの因果推論【JST・京大機械翻訳】

Causal Inference from Observational Studies with Clustered Interference

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2017年11月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2017年11月13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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

参加者が治療にランダム化されないので,観察研究からの因果的効果を与えるのは挑戦的である。感染症研究における観察研究は,1人の参加者の処置が別の参加者の転帰,すなわち,干渉があるかもしれないという付加的な課題を提示する。本論文では,干渉の存在における因果効果を定義するための最近のアプローチを考察し,観察研究での使用のために特別に設計した新しい因果刺激を提案した。個人が等しい確率で治療を独立に選択する,以前に定義されたエスティマンドターゲット対物的シナリオ。しかし,クラスタ内の個体間に干渉がある設定では,処理選択が同一クラスタにおける個体間で独立である可能性がある。提案した因果律は,処理選択相関構造が観察データ分布と同じであり,個々の処理選択におけるクラスタ内依存性を許す対抗シナリオを記述する。これらの刺激は,人口における処置された個体の割合の増加の影響を定量化することを望む政策決定者または公衆衛生当局にとってより適切である可能性がある。これらの推定のための逆確率加重推定子を提案した。推定器の大きなサンプル特性を導き,推定器の有限サンプル性能を実証するシミュレーション研究を提示した。バングラデシュの10万人以上の個人におけるコレラワクチン接種の研究から,提案した方法を例証した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 人工知能

, , , ,

前のページに戻る