随机试验生存结局因果效应估计中的高维协变量调整
统计方法学
2021-06-29 v3
摘要
本工作的目的是在存在右删失且可获得高维协变量信息的情况下，提高生存尺度上平均因果效应（ACE）估计的效率。我们提出使用正则化生存回归和生存随机森林（SRF）的新估计量，对高维协变量进行调整以提高效率。我们在温和假设下研究了调整后估计量的性质，并从理论上证明当使用SRF进行调整时，所提估计量渐近上比未调整估计量更高效。此外，这些调整后估计量是 -相合的且渐近正态分布。我们通过模拟研究了方法的有限样本性质，结果与理论结果一致。我们还通过分析移植研究中的真实数据来说明所提方法，在细胞遗传学异常调整下识别同卵同胞供体相较于无关供体的相对有效性。
引用
@article{arxiv.1812.02130,
title = {On High Dimensional Covariate Adjustment for Estimating Causal Effects in Randomized Trials with Survival Outcomes},
author = {Ran Dai and Cheng Zheng and Mei-Jie Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.02130},
year = {2021}
}