用于连续非线性交互稳健假设检验的交叉验证集成方法：在营养-环境研究中的应用
应用统计
2019-04-25 v1
摘要
基因-环境与营养-环境研究常涉及检验两组变量间的高维交互作用，每组变量均可能对结局具有复杂的非线性主效应。由于难以针对复杂的非线性主效应构建高效且无偏的估计量，构建此类交互作用的有效且有力的假设检验颇具挑战。本工作通过提出一种交叉验证核集成(CVEK)来解决该问题，其利用交叉验证集成方法学习主效应适宜的函数空间。借助精心选择的基核库，CVEK可从数据中灵活估计主效应函数的形式，并通过在备择假设下防止过拟合来提升检验功效。该方法的动机源于一项关于孟加拉国农村儿童神经发育中宫内金属暴露与母体营养交互作用的研究。所提出的检验发现了矿物质与维生素摄入同砷、锰暴露之间存在交互作用的证据。结果表明，这些金属的有害效应在营养素摄入水平较低时最为显著，提示对孕妇的营养干预可减轻宫内金属暴露对儿童神经发育的不利影响。
引用
@article{arxiv.1904.10918,
title = {A Cross-validated Ensemble Approach to Robust Hypothesis Testing of Continuous Nonlinear Interactions: Application to Nutrition-Environment Studies},
author = {Jeremiah Zhe Liu and Jane Lee and Pi-i Debby Lin and Linda Valeri and David C. Christiani and David C. Bellinger and Robert O. Wright and Maitreyi M. Mazumdar and Brent A. Coull},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.10918},
year = {2019}
}