Benägenhetsmatchning och viktning är populära metoder vid uppskattning av orsakssamband i observationsstudier. Utöver antagandet om oförnuft kräver emellertid dessa metoder också att modellen för benägenhetspoäng specificeras på ett korrekt sätt. Den nyligen föreslagna metoden för kovariatbalanseringsbenägenhet (CBPS) ökar robustheten i att modellera felspecifikation genom att direkt optimera provkovariatbalansen mellan behandlings- och kontrollgrupperna. I detta dokument utsträcker vi CBPS till en kontinuerlig behandling. Vi föreslår den kovariat balansera generaliserade benägenhet score (CBGPS) metodologi, som minimerar sambandet mellan kovariater och behandlingen. Vi utvecklar både parametriska och icke-parametriska metoder och visar deras överlägsna prestanda över den standardiserade uppskattningen av maximal sannolikhet i en simuleringsstudie. CBGPS-metoden tillämpas på en observationsstudie, vars mål är att uppskatta de politiska reklamernas kausala effekter på kampanjbidragen. Vi tillhandahåller även programvara med öppen källkod som implementerar de föreslagna metoderna.
REF utvidgade metoden för kovariatbalanseringsbenägenhet till kontinuerlig behandling genom att utveckla både en parametrisk och en icke-parametrisk version av metoden.
Covariate balancing propensity score for a continuous treatment: Application to the efficacy of political advertisements
{'venue': None, 'journal': 'The Annals of Applied Statistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}