结构嵌套模型与 G-估计：部分实现的承诺
统计方法学
2015-03-06 v1
摘要
结构嵌套模型 (SNMs) 及相关 G-估计方法由 James Robins 在二十多年前首次提出，作为对一系列治疗或暴露的联合效应进行建模和估计的方法。此后，这些模型和估计方法已扩展至处理更广泛的一系列问题，并且在估计此类联合效应方面相较于其他开发的方法具有显著优势。尽管有这些优势，这些方法在应用研究中的应用相对较少；我们认为这是不幸的。为了弥补这一点，我们概述了主要由 Robins 多年来开发的这些模型和估计方法。我们深入探讨了它们相对于其他方法的优势，并考虑了这些方法未能被更广泛采用的一些可能原因以及可能的补救措施。最后，我们考虑了标准模型和估计方法的几种扩展。
引用
@article{arxiv.1503.01589,
title = {Structural Nested Models and G-estimation: The Partially Realized Promise},
author = {Stijn Vansteelandt and Marshall Joffe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.01589},
year = {2015}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/14-STS493 the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)