Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
G-methods for time-varying treatments (Causal i...
Search
Shuntaro Sato
November 25, 2020
Science
0
3k
G-methods for time-varying treatments (Causal inference: What if, Chapter 21-1)
Keywords: 因果推論, Time-varying, G-formula, IP weighting, Doubly robust estimation
Shuntaro Sato
November 25, 2020
Tweet
Share
More Decks by Shuntaro Sato
See All by Shuntaro Sato
仮説検定とP値
shuntaros
8
9.5k
Target trial emulationの概要
shuntaros
2
3k
Win ratio その2
shuntaros
0
460
Win ratioとは何か?
shuntaros
0
2.5k
ICH E9 (R1) 臨床試験のための統計的原則〜中間事象に対するストラテジー
shuntaros
1
910
「回帰分析から分かること」と「変数選択」
shuntaros
16
19k
対照群がない研究デザインで効果を推定する(時系列分断デザイン・自己対照研究デザイン)
shuntaros
5
5.4k
自己対照デザイン:ケースクロスオーバーデザイン・ケースタイムコントロールデザイン
shuntaros
1
2.5k
何が知りたいのか?〜どのぐらい?に答える〜(医学統計学・疫学セミナー)
shuntaros
0
2.3k
Other Decks in Science
See All in Science
大規模言語モデルの開発
chokkan
PRO
85
43k
生成AI による論文執筆サポートの手引き(ワークショップ) / A guide to supporting dissertation writing with generative AI (workshop)
ks91
PRO
0
400
学術講演会中央大学学員会八王子支部
tagtag
0
270
Introduction to Image Processing: 2.Frequ
hachama
0
480
06_浅井雄一郎_株式会社浅井農園代表取締役社長_紹介資料.pdf
sip3ristex
0
140
FOGBoston2024
lcolladotor
0
150
白金鉱業Meetup Vol.16_【初学者向け発表】 数理最適化のはじめの一歩 〜身近な問題で学ぶ最適化の面白さ〜
brainpadpr
10
2k
小杉考司(専修大学)
kosugitti
2
610
インフラだけではない MLOps の話 @事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 発売記念
icoxfog417
PRO
2
710
学術講演会中央大学学員会いわき支部
tagtag
0
130
はじめてのバックドア基準:あるいは、重回帰分析の偏回帰係数を因果効果の推定値として解釈してよいのか問題
takehikoihayashi
2
1.3k
04_石井クンツ昌子_お茶の水女子大学理事_副学長_D_I社会実現へ向けて.pdf
sip3ristex
0
140
Featured
See All Featured
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
28
5.5k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
46
2.3k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
33
2.8k
Side Projects
sachag
452
42k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
30
2.2k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
232
140k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
129
19k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
330
21k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
27
3.6k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
47
5.2k
Transcript
None
・G-methods for time-fixed treatments 本日の内容 ・The g-formula for time-varying treatments
・IP weighting for time-varying treatments ・A doubly robust estimator for time-varying treatments
・G-methods for time-fixed treatments 本日の内容 ・The g-formula for time-varying treatments
・IP weighting for time-varying treatments ・A doubly robust estimator for time-varying treatments
Stratification effect measure modification (-) effect measure modification (+) Mantel-Haenszel
method 別々にオッズ比を報告
Why model? effect measure modification (-) effect measure modification (+)
別々にオッズ比を報告(1つの効果を報告できない) g-methods
g-formula A=1を代入 A=0を代入
IP weighting marginal structural model
Conditional or Marginal? outcome regression saturated parametric stratification g-formula IP
weighting g-estimation or algebraically equivalent
Time-varying treatment g-methods
・G-methods for time-fixed treatments 本日の内容 ・The g-formula for time-varying treatments
・IP weighting for time-varying treatments ・A doubly robust estimator for time-varying treatments
前提 ・本章ではidentifiability conditions(sequential exchangeability, positivity, and consistency)のviolationが ないものとする。 ・static treatment
strategies (always treat vs. never treat) の効果を推定する。
g-formula (weighted average) ・time-fixed treatment (A1 の反実アウトカム) ・time-varying treatment
g-formula (weighted average)
g-formula (weighted average)
g-formula (simulation) のシミュレーション と
g-formulaの注意点 ・DAGに基づいたcovariates L1 をモデルに含める ・static sequential exchangeabilityが成立すればstatic treatment strategyの効果はidentify可能
g-formulaの一般化 ・static treatment strategy ・dynamic treatment strategy linear regression logistic
regression
・G-methods for time-fixed treatments 本日の内容 ・The g-formula for time-varying treatments
・IP weighting for time-varying treatments ・A doubly robust estimator for time-varying treatments
IP weighting (weights) ・nonstabilized IP weights ・ stabilized IP weights
IP weighting (non-stabilized)
Stabilized weights non-stabilized weights: stabilized weights: Lと独立であればよい Lと独立であればよい
IP weighting (stabilized)
IP weightingの一般化 ・nonstabilized IP weights ・ stabilized IP weights logistic
regression logistic regression (misspecifiedでも可)
Marginal Structural Model ・2K > Nのときは推定できない ・marginal structural mean model
stabilized IP weightsを使って推定 misspecified??
Effect Measure Modification ・baseline variable VによるEMMがある場合、marginal structural modelは以下の通り(parametric) stabilized IP
weightsを使って推定 Vに入れて良いのはbaseline variableだけ
・G-methods for time-fixed treatments 本日の内容 ・The g-formula for time-varying treatments
・IP weighting for time-varying treatments ・A doubly robust estimator for time-varying treatments
Doubly Robust Estimator ・g-formula ・ IP weighting
1. Doubly Robust (time-fixed) 2. 3. A=1とA=0でそれぞれ を推定 を推定 ,
をLについて標準化
1. Doubly Robust (time-varying) 2. 3. を推定 からパラメータ を求める。 を求めておく
を推定し、Aの値に応じた を求める。 これを繰り返して を求める。 always treat
Discussion