Double Robust Variance Estimation with Parametric Working Models
参数工作模型下的双重稳健方差估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究非随机暴露下平均因果效应的双重稳健推断，并以母体贫血对出生体重的效应为应用。
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参数工作模型下的双重稳健方差估计
- 研究问题
- 当结局模型或暴露模型只有一个正确设定时，平均因果效应的双重稳健点估计能否配合一致的方差估计和有效置信区间？
- 方法与思路
- 作者比较基于影响函数、经验夹心和非参数自助法的方差估计，通过参数工作模型下的模拟及母体贫血应用说明性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，经验夹心与非参数自助法方差估计具有双重稳健性，而常用影响函数方差估计通常需要两个工作模型均正确。
- 阅读关注点
- 应核对不同方差公式及其一致性条件、是否计入工作模型估计的不确定性，并检查单模型误设时的覆盖率和因果识别要求。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实；摘要限于参数工作模型，未说明向机器学习模型推广的条件。
原文摘要
Doubly robust estimators have gained popularity in the field of causal inference due to their ability to provide consistent point estimates when either an outcome or exposure model is correctly specified. However, for nonrandomized exposures the influence function based variance estimator frequently used with doubly robust estimators of the average causal effect is only consistent when both working models (i.e., outcome and exposure models) are correctly specified. Here, the empirical sandwich variance estimator and the nonparametric bootstrap are demonstrated to be doubly robust variance estimators. That is, they are expected to provide valid estimates of the variance leading to nominal confidence interval coverage when only one working model is correctly specified. Simulation studies illustrate the properties of the influence function based, empirical sandwich, and nonparametric bootstrap variance estimators in the setting where parametric working models are assumed. Estimators are applied to data from the Improving Pregnancy Outcomes with Progesterone (IPOP) study to estimate the effect of maternal anemia on birth weight among women with HIV.