論文の概要: Non-parametric efficient estimation of marginal structural models with multi-valued time-varying treatments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18782v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 14:29:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 11:53:50.451999
- Title: Non-parametric efficient estimation of marginal structural models with multi-valued time-varying treatments
- Title（参考訳）: 多値時間変化処理による境界構造モデルの非パラメトリック効率的な推定
- Authors: Axel Martin, Michele Santacatterina, Iván Díaz,
- Abstract要約: 半パラメトリック効率理論の最近の発展とともに機械学習を用いて縦断的研究を行い,そのような推定器を提案する。
提案手法は, 各時点において, 結果と治療機構が一貫した推定値である場合, 連続的に2倍強固であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655012
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Marginal structural models are a popular method for estimating causal effects in the presence of time-varying exposures. In spite of their popularity, no scalable non-parametric estimator exist for marginal structural models with multi-valued and time-varying treatments. In this paper, we use machine learning together with recent developments in semiparametric efficiency theory for longitudinal studies to propose such an estimator. The proposed estimator is based on a study of the non-parametric identifying functional, including first order von-Mises expansions as well as the efficient influence function and the efficiency bound. We show conditions under which the proposed estimator is efficient, asymptotically normal, and sequentially doubly robust in the sense that it is consistent if, for each time point, either the outcome or the treatment mechanism is consistently estimated. We perform a simulation study to illustrate the properties of the estimators, and present the results of our motivating study on a COVID-19 dataset studying the impact of mobility on the cumulative number of observed cases.
- Abstract（参考訳）: マージナル構造モデル(Marginal Structure Model)は、時間変化のある露光の存在下で因果効果を推定するための一般的な方法である。
その人気にもかかわらず、多値および時間変化の処理を持つ限界構造モデルに対してスケーラブルな非パラメトリック推定器は存在しない。
本稿では,機械学習と最近の半パラメトリック効率理論を併用して縦断研究を行い,そのような推定器を提案する。
提案手法は, 1次von-Mises展開, 効率的な影響関数, 効率境界を含む非パラメトリック同定関数について検討した。
提案した推定器が効率よく, 漸近的に正常で, 連続的に頑健である条件を示す。
本研究は, 推定器の特性を説明するためのシミュレーション研究を行い, 累積観測症例数に対する移動性の影響について研究した, COVID-19データセットの動機づけ研究の結果を報告する。
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