连续层面的半参数局部主倾向分析

主倾向分析对于揭示涉及治疗后中期变量的因果机制至关重要，广泛应用于替代标志物评估等实际场景。连续中期变量的主倾向分析日益常见但面临无限主倾向层和主因果效应不可识别性与非正则性挑战。鼓舞人心的研究启发下，我们首先采用灵活的共轭基于主得分模型，在弱主忽略性假设下识别主因果效应。随后我们针对主因果效应的局部功能替代品进行建模，该替代品在统计上具有良好的正则性，可用消失带宽精确逼近主因果效应。我们通过考虑其oracle情景下的替代品来简化局部功能替代品的完整有效影响函数。这导致一种高效且直观的局部功能替代品估计器以及在消失带宽下的主因果效应估计器。我们证明了所提估计器的双鲁棒性，并推导其渐近正态性以进行推断。当使用消失带宽时，我们的方法对主因果效应的非参数估计实现最小逼近误差。当使用固定带宽时，它在估计其局部功能替代品方面实现半参数效率。我们通过仿真实验展示了所提估计器的强大性能，并将其应用于ACTG 175中短期CD4计数的替代分析。