Jan, 2020

观察研究中多种治疗对二元结果的因果效应估计

PDF
TL;DR本文提出并评估贝叶斯加性回归树（BART）与其他已有方法（如 IPTWM、TMLE、向量匹配和回归调整等）在多个处理方式时，因为结果是二进制的而缺乏强大的估计因果效应的方法。结果表明，在处理分配和结果生成机制的非线性和非可加性的情况下，BART、TMLE 和采用广义提升模型（GBM）的 IPTW 提供更好的偏差降低和较小的均方根误差，本文还提出了一种用于特定处理的共同支持区域来获得更好的外推结果和保持推断的方法。
causal effectsbinary outcomebayesian additive regression treesnon-linearitynon-additivity
发现论文，激发创造
  • 贝叶斯加性回归树 (Bayesian Additive Regression Trees)

    本文介绍了基于贝叶斯回归的非参数贝叶斯回归方法，该方法使用适应维度随机基元素。文中还介绍了此方法的许多特点，包括向后选择变量，以及使用 42 个不同的数据集进行的性能检验和模拟实验，这也应用于药物发现分类问题中。

    Jun, 2008

  • 贝叶斯加法回归树中大数据的计算困境：一个命中时间分析

    Bayesian 加法回归树模型（BART）是一种常用的贝叶斯非参数回归模型，广泛应用于因果推断等领域。然而，本文表明 BART 采样器的收敛速度往往较慢，尤其在具有离散协变量的情况下。随着训练样本的增加，近似 BART 后验与精确后验逐渐不同，这对先前关于精确后验的收敛性结果形成了鲜明对比。通过模拟实验证实了近似后验置信区间的频率覆盖不足以及通过多个采样链平均改善收敛性所得到的近似后验均方误差与精确后验之间的比率的增加。基于我们的理论洞见，我们还讨论了改进 BART 采样器收敛性能的可能性。

    Jun, 2024

  • 使用二元工具变量估计存在未观测混杂下的个体治疗效应

    该论文提出了一种称为 MRIV 的机器学习框架，基于二进制 IVs 直接估计个人化药物治疗效果，解决了实践中治疗分配容易被未观察变量混淆的偏差问题，并给出了理论分析证明的理论和实验结果表明，其性能表现优于已有的 IV 貌似方法。

    Aug, 2022

  • 贝叶斯加性回归网络

    应用贝叶斯加法回归树（BART）原理对小型神经网络进行回归任务的训练，通过马尔科夫链蒙特卡洛从具有单隐藏层的神经网络的后验分布中进行采样并应用吉布斯采样来更新每个网络，演示了该技术在多个基准回归问题上的有效性，并与等效的浅层神经网络、BART 和最小二乘法进行比较，我们的贝叶斯加法回归网络（BARN）提供了更一致且通常更准确的结果。在测试数据基准中，BARN 的平均根均方误差较低，降低了 5% 至 20%。然而，这种误差性能的提升代价是更长的计算时间，BARN 的计算时间可能为一分钟，而竞争方法只需一秒或更短，但是没有经过交叉验证的超参数调整的 BARN 与其他方法总体上需要相同的计算时间，然而 BARN 通常更准确。

    Apr, 2024

  • 使用多任务高斯过程进行个性化治疗效应的贝叶斯推断

    基于电子病历的丰富性，本研究提出了一种基于多任务学习的方法来推断个性化治疗效果，使用非参数贝叶斯方法来学习治疗效果，同时提供置信度的点间可信区间，以实现精准医学，并证明该方法在早产儿干预社会计划和舒张期心脏病患者左心室辅助装置中明显优于现有技术。

    Apr, 2017

  • BART 简化版本混合时间下界

    本文提出了 BART 的简化版本，并证明了 BART 的混合时间与数据点数量之间的联系。我们还表明 BART 使用的样本量需要随数据点数量增加而增加。

    Oct, 2022

  • 贝叶斯回归树模型用于因果推断：正则化，混淆和异质效应

    提出了一种针对小效应、异质性效应和强混淆情况下估计异质性治疗效应的新型非线性回归模型，它通过直接将倾向函数估计值纳入响应模型的规范化中，隐式地在回归函数上产生一个协变量依赖的先验，从而回避了标准非线性回归模型在针对混淆强的数据上所产生的治疗效应估计偏倚的问题。同时，这种基于贝叶斯因果森林模型的方法使得治疗效应的异质性能够被分别规范化，从而实现对异质性进行信息收缩。通过对一项关于吸烟对医疗支出因果效应的观察性研究重新分析和广泛的模拟研究，我们表明了这些好处。

    Jun, 2017

  • 贝叶斯加法回归树的共同数据学习

    应用贝叶斯加法回归树 (BART) 模型，结合实证贝叶斯 (EB) 框架和外部协变量信息（Co-data），以解决医学预测中小样本和高维数据的问题，并证明该方法在不同类型的 Co-data 下具有较好的预测性能。

    Nov, 2023

  • 多种干预措施的因果效应评估：综述与新思路

    本文介绍了使用倾向得分法估算二元治疗的因果效应，探讨了一些减少治疗和对照组之间初始协变量偏差的方法，并针对多种分类治疗方法提出了可能的匹配技术，利用模拟演示了如何提高匹配集合中协变量的相似度。

    Jan, 2017

  • 利用工具变量的有界、高效和多重稳健的平均处理效果估计

    本文提出了新的假设条件，允许在标准 IV 模型下识别平均处理效应（ATE），并构建了多个估计器，这些估计器在三个不同的观察数据模型下是一致的，并设计保证 ATE 估计值在 - 1 到 1 之间的估计器。

    Nov, 2016