Abstrakt. I observationsstudier, är benägenheten poäng vanligen uppskattas av maximal sannolikhet men kan misslyckas med att balansera högdimensionella förbehandling kovariater även efter specifikation sökning. Vi inför en allmän ram som förenar och generaliserar flera nya förslag för att förbättra den kovariata balansen vid utformningen av en observationsstudie. I stället för sannolikhetsfunktionen, föreslår vi att optimera speciella förlustfunktioner-kovariat balansering scoring regler (CBSR)-för att uppskatta benägenheten poäng. En CBSR bestäms unikt av länkfunktionen i GLM och estimanden (en vägd genomsnittlig behandlingseffekt). Vi visar att CBSR inte förlorar asymptotic effektivitet till Bernoulli sannolikheten för att uppskatta den vägda genomsnittliga behandlingseffekt jämfört, men CBSR är mycket mer robust i finita prov. Låna verktyg som utvecklats i statistisk inlärning, föreslår vi praktiska strategier för att balansera covariata funktioner i rika funktionsklasser. Detta är användbart för att uppskatta den maximala biasen av invers sannolikhet viktning (IPW) estimatorer och konstruera ärlig konfidensintervall i finita prov. Slutligen ger vi flera numeriska exempel för att visa avvägningen mellan partiskhet och varians i IPW-typskattningarna och avvägningen mellan olika funktionsklasser hos kovariaterna.
I ett annat nytt arbete föreslog REF en generaliserad kovariatbalansmetod baserad på en klass av poängsättningsregler.
Covariate Balancing Propensity Score by Tailored Loss Functions
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}