論文の概要: Multiply Robust Causal Mediation Analysis with Continuous Treatments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09254v1
- Date: Wed, 19 May 2021 16:58:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-20 15:17:12.383155
- Title: Multiply Robust Causal Mediation Analysis with Continuous Treatments
- Title（参考訳）: 連続治療による多元的因果調停分析
- Authors: AmirEmad Ghassami, Numair Sani, Yizhen Xu, Ilya Shpitser
- Abstract要約: Tchetgen Tchetgen と Shpitser (2012) の影響関数に基づく推定器を拡張し、スムーズなアプローチを用いて継続的な治療に対処する。
提案手法では,対象パラメータよりも遅い速度で推定できる高次元ニュアンスパラメータが可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.992080702243953
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In many applications, researchers are interested in the direct and indirect
causal effects of an intervention on an outcome of interest. Mediation analysis
offers a rigorous framework for the identification and estimation of such
causal quantities. In the case of binary treatment, efficient estimators for
the direct and indirect effects are derived by Tchetgen Tchetgen and Shpitser
(2012). These estimators are based on influence functions and possess desirable
multiple robustness properties. However, they are not readily applicable when
treatments are continuous, which is the case in several settings, such as drug
dosage in medical applications. In this work, we extend the influence
function-based estimator of Tchetgen Tchetgen and Shpitser (2012) to deal with
continuous treatments by utilizing a kernel smoothing approach. We first
demonstrate that our proposed estimator preserves the multiple robustness
property of the estimator in Tchetgen Tchetgen and Shpitser (2012). Then we
show that under certain mild regularity conditions, our estimator is
asymptotically normal. Our estimation scheme allows for high-dimensional
nuisance parameters that can be estimated at slower rates than the target
parameter. Additionally, we utilize cross-fitting, which allows for weaker
smoothness requirements for the nuisance functions.
- Abstract（参考訳）: 多くの応用において、研究者は関心の結果に対する介入の直接的および間接的因果効果に興味を持っている。
メディエーション分析は、そのような因果量の同定と推定のための厳密な枠組みを提供する。
二項処理の場合、直接的および間接的効果の効率的な推定は、Tchetgen Tchetgen and Shpitser (2012) によって導かれる。
これらの推定子は影響関数に基づいており、望ましい多重ロバスト性を持つ。
しかし、治療が継続している場合には簡単には適用できないため、医薬品の服用などいくつかの場面で用いられる。
本研究では,tchetgen tchetgen と shpitser (2012) の影響関数に基づく推定器を拡張し,カーネル平滑化アプローチを用いて連続処理を行う。
まず,提案する推定器は,tchetgen tchetgen and shpitser (2012) における推定器の多重ロバスト性を維持していることを示す。
そして、一定の穏やかな正規性条件下では、推定器は漸近的に正常であることを示す。
提案手法では,対象パラメータよりも遅い速度で推定できる高次元ニュアンスパラメータが可能である。
さらに, ニュアサンス関数に対するスムース性要件の弱化を可能にするクロスフィッティングを利用する。
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