論文の概要: Assumption-Lean Post-Integrated Inference with Negative Control Outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04996v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 12:52:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 00:48:04.709664
- Title: Assumption-Lean Post-Integrated Inference with Negative Control Outcomes
- Title（参考訳）: 負の制御結果を持つ推定-負の独立後推論
- Authors: Jin-Hong Du, Kathryn Roeder, Larry Wasserman,
- Abstract要約: 負の制御結果を用いて遅延不均一性を調整する頑健なポストインテグレート推論(PII)手法を提案する。
我々の仮定リーン半推論手法は、仲介者、共同設立者、モデレーターを考慮に入れた予測された直接効果推定に頑健さと一般性を広げる。
提案した二重頑健な推定器は最小限の仮定の下で一貫性があり、機械学習アルゴリズムによるデータ適応推定を容易にする。
- 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: Data integration has become increasingly common in aligning multiple heterogeneous datasets. With high-dimensional outcomes, data integration methods aim to extract low-dimensional embeddings of observations to remove unwanted variations, such as batch effects and unmeasured covariates, inherent in data collected from different sources. However, multiple hypothesis testing after data integration can be substantially biased due to the data-dependent integration processes. To address this challenge, we introduce a robust post-integrated inference (PII) method that adjusts for latent heterogeneity using negative control outcomes. By leveraging causal interpretations, we derive nonparametric identification conditions that form the basis of our PII approach. Our assumption-lean semiparametric inference method extends robustness and generality to projected direct effect estimands that account for mediators, confounders, and moderators. These estimands remain statistically meaningful under model misspecifications and with error-prone embeddings. We provide deterministic quantifications of the bias of target estimands induced by estimated embeddings and finite-sample linear expansions of the estimators with uniform concentration bounds on the residuals for all outcomes. The proposed doubly robust estimators are consistent and efficient under minimal assumptions, facilitating data-adaptive estimation with machine learning algorithms. Using random forests, we evaluate empirical statistical errors in simulations and analyze single-cell CRISPR perturbed datasets with potential unmeasured confounders.
- Abstract（参考訳）: データ統合は、複数の異種データセットの整列において、ますます一般的になっている。
高次元結果により、データ統合法は、異なるソースから収集されたデータに固有のバッチ効果や測定されていない共変量などの不要な変動を取り除くために、観測の低次元埋め込みを抽出することを目的としている。
しかし、データ統合後の複数の仮説テストは、データ依存の統合プロセスのためにかなり偏りがある。
この課題に対処するために、負の制御結果を用いて潜時不均一性を調整する頑健なポストインテグレート推論(PII)手法を提案する。
因果解釈を利用することで、我々のPIIアプローチの基礎となる非パラメトリック識別条件を導出する。
我々の仮定リーン半パラメトリック推論手法は、仲介者、共同設立者、モデレーターを考慮に入れた予測された直接効果推定に頑健さと一般性を広げる。
これらの推定値は、モデルミススペクテーションやエラーを起こしやすい埋め込みの下で統計的に有意なままである。
推定埋め込みにより誘導される対象推定値のバイアスと,すべての結果に対する残差に一様濃度境界を持つ推定値の有限サンプル線形展開を決定論的に定量化する。
提案した二重頑健な推定器は最小限の仮定の下で一貫性があり、機械学習アルゴリズムによるデータ適応推定を容易にする。
ランダムな森林を用いて,シミュレーションにおける経験的統計的誤差を評価し,未測定の共同設立者による単一セルCRISPR摂動データセットの解析を行った。
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