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
3.2k
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
TRIPOD+AI Expandedチェックリスト 有志翻訳による日本語版 version.1.1
shuntaros
0
180
仮説検定とP値
shuntaros
8
10k
Target trial emulationの概要
shuntaros
2
3.3k
Win ratio その2
shuntaros
0
500
Win ratioとは何か?
shuntaros
0
2.8k
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
1.1k
「回帰分析から分かること」と「変数選択」
shuntaros
16
20k
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
5.6k
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
2.7k
Other Decks in Science
See All in Science
02_西村訓弘_プログラムディレクター_人口減少を機にひらく未来社会.pdf
sip3ristex
0
480
SciPyDataJapan 2025
schwalbe10
0
240
アナログ計算機『計算尺』を愛でる Midosuji Tech #4/Analog Computing Device Slide Rule now and then
quiver
1
180
動的トリートメント・レジームを推定するDynTxRegimeパッケージ
saltcooky12
0
140
統計学入門講座 第2回スライド
techmathproject
0
130
Symfony Console Facelift
chalasr
2
450
データベース01: データベースを使わない世界
trycycle
PRO
1
650
3次元点群を利用した植物の葉の自動セグメンテーションについて
kentaitakura
2
1.2k
深層学習を用いた根菜類の個数カウントによる収量推定法の開発
kentaitakura
0
160
データベース10: 拡張実体関連モデル
trycycle
PRO
0
690
高校生就活へのDA導入の提案
shunyanoda
0
310
Online Feedback Optimization
floriandoerfler
0
2.2k
Featured
See All Featured
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
58
9.4k
Designing for Performance
lara
609
69k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
5.8k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
24k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
69
11k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
94
6.1k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
48
5.4k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
277
23k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
46
9.6k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
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