«propensity-scores» etiketlenmiş sorular

Eğilim puanları ve nedensel analizler için nispeten yeni olduğumu kabul ediyorum. Yeni gelen biri olarak benim için açık olmayan bir şey, eğilim puanlarını kullanarak “dengelemenin” bir regresyonda eş değişkenler eklediğimizde olanlardan matematiksel olarak nasıl farklı olduğu? Operasyonda farklı olan nedir ve neden regresyona alt popülasyon eş değişkenleri eklemekten daha iyidir? …

41 regression  multivariate-analysis  causality  propensity-scores 

Bu makaleye atıfta bulunuyorum : Hayes JR, Groner JI. "Araba koltukları ve emniyet kemeri kullanımının travma kayıt verilerinden kaynaklanan yaralanma ciddiyeti üzerindeki etkisini test etmek için çoklu değerlendirme ve eğilim puanları kullanmak." J Çocuk Cerrahisi. 2008 Mayıs; 43 (5): 924-7. Bu çalışmada, 15 tam veri seti elde etmek için çoklu …

34 missing-data  propensity-scores 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Soru: İstatistikçi (veya bir uygulayıcı) açısından bakıldığında, gözlemsel bir çalışma ile eğilim puanları kullanarak ( bir deney değil ) nedensellik ortaya çıkabilir mi? Lütfen, bir alev savaşı veya fanatik bir tartışma başlatmak istemeyin. Amaç: Stat doktora programımızda sadece çalışma grupları ve birkaç konu oturumuyla nedensel çıkarımlara dokunduk. Bununla birlikte, diğer …

27 causality  propensity-scores 

Bazı makaleler okuyorum ve Ortalama Tedavi Etkisi (ATE) ve Marjinal Tedavi Etkisi'nin (MTE) spesifik tanımları konusunda net değilim. Bunlar aynı mı? Austin'e göre ... Koşullu bir etki, özne düzeyinde, bir özneyi tedavi edilmemiş durumdan tedavi edilene taşımanın ortalama etkisidir. Çok değişkenli bir regresyon modelinden bir tedavi atama göstergesi değişkeni için …

14 causality  hazard  propensity-scores  marginal-effect  marginal-model 

Bireyler boylamsal bir veri setim var ve bazıları tedaviye tabi tutuldu, bazıları ise değildi. Tüm bireyler doğumdan 18 yaşına kadar örneklemdedir ve tedavi bu aralık arasında bir yaşta olur. Tedavinin yaşı vakalara göre değişebilir. Eğilim skoru eşleştirmesini kullanarak tedavi ve kontrol ünitelerini doğum yılında kesin eşleşmeyle çiftler halinde eşleştirmek istiyorum, …

13 stata  panel-data  propensity-scores 

Eğilim skor eşleştirmesi gözlemsel çalışmalarda nedensel çıkarımlar yapmak için kullanılır (bakınız Rosenbaum / Rubin makalesi ). Neden çalıştığının ardındaki basit sezgi nedir? Başka bir deyişle, neden tedaviye katılma olasılığının iki grup için eşit olduğundan emin olursak, karıştırıcı etkiler ortadan kalkar ve sonucu tedavi hakkında nedensel sonuçlar çıkarmak için kullanabiliriz?

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

Olay zamanı hayatta kalma verilerinin Cox orantılı tehlike modellemesini yaparken eğilim skoru ağırlığı (IPTW) ile ilgili olarak: Çoğu durumda hastaların zaten başlangıçta aldıkları bir ilacın tedavi etkisine bakmak istediğimiz prospektif kayıt verilerim var. Bu nedenle verilerin en iyi nasıl analiz edileceğinden emin değilim. Potansiyel olarak, bazal değişkenlerin bazıları tedaviden önemli …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

eğilim puanlarını kullanarak ağırlıkları hesaplamanın mekaniğini anlıyorum : ve ardından bir regresyon analizinde ağırlıkların uygulanması ve ağırlıkların tedavi ve kontrol grubu popülasyonlarındaki ortak değişkenlerin etkilerini "kontrol etmek" veya sonuç değişkeni ile ayırmak.p ( xben)p(xben)p(x_i)wi , j = t r e a twi , j = c o n t r …

10 intuition  weighted-regression  propensity-scores 

Eğilim skoru ağırlıklandırmasını (özellikle IPTW) kullanarak gözlemsel verilerden ortalama tedavi etkisini tahmin etmeye çalışıyorum. Bence ATE'yi doğru şekilde hesaplıyorum, ama ters eğilim puan ağırlıklarını dikkate alarak ATE'nin güven aralığını nasıl hesaplayacağımı bilmiyorum. Ortalama tedavi etkisini hesaplamak için kullandığım denklem (referans Stat Med. 10 Eyl 2010; 29 (20): 2137-2148.): A TE=1N-Σ1N-ZbenYbenpben-1N-Σ1N-( …

9 r  survey  causality  propensity-scores  observational-study