协变量偏移下基于损失的模型性能度量的稳健估计
统计方法学
2022-10-06 v1
摘要
我们提出了一些方法，用于在目标人群与开发模型的源人群不同的情况下估计预测模型在目标人群中的基于损失的性能度量；其中源人群具有结局与协变量数据，而仅从目标人群的简单随机样本中获得协变量数据。先前针对两人群差异进行调整的工作使用了带有逆优势比或密度比权重的各种加权估计量。在此，我们针对目标人群风险（期望损失）开发了更稳健的估计量，可与数据自适应（例如基于机器学习的） nuisance 参数估计结合使用。我们考察了估计量的大样本性质，并在模拟中评估了有限样本性能。最后，我们将这些方法应用于肺癌筛查数据，使用来自国家健康与营养检查调查（NHANES）的全国代表性数据，并将方法扩展以考虑NHANES的复杂调查设计。
引用
@article{arxiv.2210.01980,
title = {Robust Estimation of Loss-Based Measures of Model Performance under Covariate Shift},
author = {Samantha Morrison and Constantine Gatsonis and Issa J. Dahabreh and Bing Li and Jon A. Steingrimsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.01980},
year = {2022}
}