On doubly robust estimation in a semiparametric odds ratio model
半参数优势比模型中的双重稳健估计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：摘要研究一般条件优势比模型的半参数估计，未明确涉及因果目标、离散选择行为或其他所列细分。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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半参数优势比模型中的双重稳健估计
- 研究问题
- 在半参数条件优势比模型中，能否只要求两个基准函数模型之一正确，就获得有效的参数估计与渐近推断？
- 方法与思路
- 作者在两个基准函数可变分离的并集模型中构造双重稳健估计量，并分别讨论有限支持与一般取值结果变量的效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有一致性和渐近正态性；交集子模型处，有限支持情形达到半参数效率，一般结果情形接近有效。
- 阅读关注点
- 应核对并集模型与交集子模型的定义、可变分离条件、近乎有效的衡量方式，以及无需交替条件期望算法的实现步骤。
- 阅读边界
- 材料为 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；双重稳健性不自动意味着因果识别，具体正则条件和效率差距未说明。
原文摘要
We consider the doubly robust estimation of the parameters in a semiparametric conditional odds ratio model. Our estimators are consistent and asymptotically normal in a union model that assumes either of two variation independent baseline functions is correctly modelled but not necessarily both. Furthermore, when either outcome has finite support, our estimators are semiparametric efficient in the union model at the intersection submodel where both nuisance functions models are correct. For general outcomes, we obtain doubly robust estimators that are nearly efficient at the intersection submodel. Our methods are easy to implement as they do not require the use of the alternating conditional expectations algorithm of Chen (2007).