纵向研究中序列未测量混杂下的敏感性模型与边界
统计理论
2023-08-31 v1 统计理论
摘要
考虑在具有时变处理与协变量的纵向研究中，针对序列未测量混杂下的反事实结果均值与平均处理效应的可能最坏值进行敏感性分析。我们构建了若干多期敏感性模型，以放宽相应版本的序列无混杂假设。主要的敏感性模型仅涉及反事实结果，而联合与乘积敏感性模型同时涉及反事实协变量与结果。我们通过凸优化，仅依赖观测数据，建立并比较了总体水平上紧边界与保守边界的显式表示。这些结果首次令人满意地将横截面设定下的边际敏感性模型进行了推广。
引用
@article{arxiv.2308.15725,
title = {Sensitivity models and bounds under sequential unmeasured confounding in longitudinal studies},
author = {Zhiqiang Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.15725},
year = {2023}
}