可能非唯一最优治疗策略下均值结局的统计推断
统计理论
2016-03-25 v1 统计理论
摘要
我们考虑在估计最优个体化治疗策略下均值结局时出现的挑战；该策略定义为使总体均值结局最大化的治疗规则，且候选治疗规则被限制为依赖于基线协变量。我们证明了最优值路径可微性的充要条件，这是构建该最优值的正则且渐近线性（RAL）估计量所需的关键条件。所述条件比文献中隐含的先前条件稍更一般。随后我们描述了一种即便在参数不可路径微分时也能获得最优值根- 速率置信区间的方法。我们给出了在均值结局可路径微分时，估计量为 RAL 且渐近有效的条件。我们还概述了将该方法推广至多时间点问题的扩展。所有结果均由模拟支持。
引用
@article{arxiv.1603.07573,
title = {Statistical inference for the mean outcome under a possibly non-unique optimal treatment strategy},
author = {Alexander R. Luedtke and Mark J. van der Laan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.07573},
year = {2016}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/15-AOS1384 in the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)