論文の概要: Multiply Robust Causal Mediation Analysis with Continuous Treatments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09254v2
- Date: Sat, 3 Feb 2024 18:49:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 07:39:10.206576
- 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: Numair Sani, Yizhen Xu, AmirEmad Ghassami, Ilya Shpitser
- Abstract要約: Tchetgen Tchetgen と Shpitser の影響関数に基づく推定器 (2012) に触発された継続的治療の設定に適した推定器を提案する。
提案手法はクロスフィッティングを用いて,ニュアンス関数の滑らかさ要件を緩和し,対象パラメータよりも遅い速度で推定できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.324203991645629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In many applications, researchers are interested in the direct and indirect
causal effects of a treatment or exposure on an outcome of interest. Mediation
analysis offers a rigorous framework for identifying and estimating these
causal effects. For binary treatments, efficient estimators for the direct and
indirect effects are presented in Tchetgen Tchetgen and Shpitser (2012) based
on the influence function of the parameter of interest. These estimators
possess desirable properties, such as multiple-robustness and asymptotic
normality, while allowing for slower than root-n rates of convergence for the
nuisance parameters. However, in settings involving continuous treatments,
these influence function-based estimators are not readily applicable without
making strong parametric assumptions. In this work, utilizing a
kernel-smoothing approach, we propose an estimator suitable for settings with
continuous treatments inspired by the influence function-based estimator of
Tchetgen Tchetgen and Shpitser (2012). Our proposed approach employs
cross-fitting, relaxing the smoothness requirements on the nuisance functions,
and allowing them to be estimated at slower rates than the target parameter.
Additionally, similar to influence function-based estimators, our proposed
estimator is multiply robust and asymptotically normal, making it applicable
for inference in settings where a parametric model cannot be assumed.
- 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治療や暴露の直接的および間接的な因果効果に興味を持っている。
メディエーション分析は、これらの因果効果を特定し、推定するための厳密なフレームワークを提供する。
二項処理では、興味パラメータの影響関数に基づいて、直接的および間接的効果の効率的な推定器がチェトゲン・チェトゲンとシュピッツァー(2012)で提示される。
これらの推定器はマルチロバスト性や漸近正規性といった望ましい性質を持ち、ナンスパラメータの根-n収束率よりも遅い。
しかし、連続的な処理を含む環境では、これらの影響関数に基づく推定器は強力なパラメトリック仮定を作らなければ容易には適用できない。
本研究では,tchetgen tchetgen と shpitser (2012) の影響関数に基づく推定器に触発された連続治療に適した推定器を提案する。
提案手法はクロスフィッティングを採用し,ニュアサンス関数の滑らかさ要件を緩和し,目標パラメータよりも遅い速度で推定できる。
さらに, 影響関数に基づく推定器と同様に, 提案する推定器は多元的に頑健で漸近的に正常であり, パラメトリックモデルが仮定できない場合の推論に適用できる。
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