論文の概要: Average Adjusted Association: Efficient Estimation with High Dimensional Confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14048v2
• Date: Sun, 2 Apr 2023 22:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 01:24:53.725212
• Title: Average Adjusted Association: Efficient Estimation with High Dimensional Confounders
• Title（参考訳）: 平均調整関連:高次元共同設立者による効率的な推定
• Authors: Sung Jae Jun, Sokbae Lee
• Abstract要約: 平均調整協会(Average Adjusted Association、AAA)は、異種集団における関連を概観した尺度であり、共同設立者のために調整されている。 我々は,AAAの効率的2次/脱バイアス機械学習(DML)推定装置を開発した。 我々のDML推定器は、効率的な影響関数の2つの等価形式を用いており、様々なサンプリングシナリオに適用できる。
• 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: The log odds ratio is a well-established metric for evaluating the association between binary outcome and exposure variables. Despite its widespread use, there has been limited discussion on how to summarize the log odds ratio as a function of confounders through averaging. To address this issue, we propose the Average Adjusted Association (AAA), which is a summary measure of association in a heterogeneous population, adjusted for observed confounders. To facilitate the use of it, we also develop efficient double/debiased machine learning (DML) estimators of the AAA. Our DML estimators use two equivalent forms of the efficient influence function, and are applicable in various sampling scenarios, including random sampling, outcome-based sampling, and exposure-based sampling. Through real data and simulations, we demonstrate the practicality and effectiveness of our proposed estimators in measuring the AAA.
• Abstract（参考訳）: 対数奇数比(英: log odds ratio)は、バイナリ結果と露光変数の関係を評価するための確立された指標である。 広く使われているが、ログオッズ比率を平均化を通じて共同設立者の関数としてまとめる方法についての議論は限られている。 この課題に対処するため,異種集団における関連性の要約尺度であるAAA(Average Adjusted Association)を提案する。 また,その利用を容易にするために,AAAの効率的2次/脱バイアス機械学習(DML)推定器を開発した。 dml推定器は効率的な影響関数の2つの等価な形式を使用し、ランダムサンプリング、結果に基づくサンプリング、露出に基づくサンプリングなど様々なサンプリングシナリオに適用できる。 実データとシミュレーションを用いて,AAAの測定における提案手法の有効性と有効性を示す。

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