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超出既定框架：均等化保护属性的正交方法
通过使用基于机器学习的正交方法，对隐私保护属性进行维度约减和正交化处理，从而实现对疾病诊断中隐私保护属性的影响的分析、减少不希望的属性关联，并提高模型预测性能。
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8 months ago
一种混淆桥接法用于因果效应的双负控制推断
本文提出了一种利用负控制变量框架的方法，解决因果推论中未被测量的混杂问题，并针对空气污染短期效应的相关研究进行了模拟和分析。研究结果表明，PM2.5 对死亡率的影响可能混杂，而经过双重负控制调整后，其效应会减弱为零。
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6 years ago
关于混杂因素的定义
提出一个对混淆变量的正式定义：定义一个混淆变量为先前暴露的协变量 C，其存在一组其他协变量 X，使得在（X，C）条件下曝露对结果的影响未被混淆，但对于（X，C）的任何真子集都不是如此，同时提出了减少偏误但不能消除偏误的变量被称为 “代理混淆
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11 years ago
使用加性噪声模型识别混淆因素
提出了一种方法，用于推断两个观测随机变量之间存在一个潜在的共同原因（“混淆变量”）。方法假设混淆变量的两个影响是混淆变量的（可能是非线性的）函数加上独立的加性噪声，探讨了在什么条件下从这些影响的联合分布中实现（对混淆变量进行任意重新参数化）
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12 years ago
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