論文の概要: Double Machine Learning for Partially Linear Mixed-Effects Models with Repeated Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13657v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 07:41:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 14:23:06.050481
• Title: Double Machine Learning for Partially Linear Mixed-Effects Models with Repeated Measurements
• Title（参考訳）: 繰り返し測定による部分線形混合効果モデルのダブル機械学習
• Authors: Corinne Emmenegger and Peter B\"uhlmann
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムを用いて、より複雑な相互作用構造と高次元変数を組み込む。 調整された変数は線形混合効果モデルを満たすが、線形係数は標準線形混合効果法で推定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditionally, spline or kernel approaches in combination with parametric estimation are used to infer the linear coefficient (fixed effects) in a partially linear mixed-effects model (PLMM) for repeated measurements. Using machine learning algorithms allows us to incorporate more complex interaction structures and high-dimensional variables. We employ double machine learning to cope with the nonparametric part of the PLMM: the nonlinear variables are regressed out nonparametrically from both the linear variables and the response. This adjustment can be performed with any machine learning algorithm, for instance random forests. The adjusted variables satisfy a linear mixed-effects model, where the linear coefficient can be estimated with standard linear mixed-effects techniques. We prove that the estimated fixed effects coefficient converges at the parametric rate and is asymptotically Gaussian distributed and semiparametrically efficient. Empirical examples demonstrate our proposed algorithm. We present two simulation studies and analyze a dataset with repeated CD4 cell counts from HIV patients. Software code for our method is available in the R-package dmlalg.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に、パラメトリック推定と組み合わせたスプラインまたはカーネルアプローチは、繰り返し測定するために部分的に線形混合効果モデル(PLMM)における線形係数(固定効果)を推定するために用いられる。 機械学習アルゴリズムを使うことで、より複雑な相互作用構造と高次元変数を組み込むことができる。 非線形変数は線形変数と応答の両方から非パラメトリックに回帰される。 この調整は、任意の機械学習アルゴリズム、例えばランダムフォレストで行うことができる。 調整された変数は線形混合効果モデルを満たすが、線形係数は標準線形混合効果法で推定できる。 推定された固定効果係数がパラメトリックレートで収束し、漸近的にガウス分布および半パラメトリック効率がよいことを示す。 実例で提案するアルゴリズムを示す。 本研究はHIV患者からのCD4細胞数を繰り返し解析する2つのシミュレーション研究である。 我々のメソッドのソフトウェアコードはR-package dmlalgで利用可能です。

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