Abstrakt. För att identifiera etimand i saknade dataproblem och observationsstudier, är det vanligt att basera den statistiska uppskattningen på "missing at random" och "no unmeashed congrunder" antaganden. Dessa antaganden är dock okontrollerbara med hjälp av empiriska data och utgör allvarliga hot mot giltigheten av de kvalitativa slutsatserna av den statistiska slutsatsen. En känslighetsanalys frågar hur slutsatserna kan förändras om de okontrollerbara antagandena överträds i viss utsträckning. I detta dokument överväger vi en marginell känslighetsmodell som är en naturlig förlängning av Rosenbaums känslighetsmodell som i stor utsträckning används för matchade observationsstudier. Vi strävar efter att bygga konfidensintervall baserat på omvänt sannolikhet viktning estimatorer, så att asymptotiskt intervallen har minst nominell täckning av estiman och när data som genererar distribution är i insamlingen av marginell känslighet modeller. Vi använder en percentil bootstrap och en generaliserad minimax/maximin ojämlikhet för att omvandla detta svåråtkomliga problem till en linjär delprogrammering problem, som kan lösas mycket effektivt. Vi illustrerar vår metod med hjälp av en verklig datauppsättning för att uppskatta den kausala effekten av fiskkonsumtion på kvicksilverhalten i blodet.
Metoden i Zhao et al. REF är nära relaterat till detta dokument, men de ansåg att en marginell känslighetsmodell är mer konservativ än (1.4).
Sensitivity analysis for inverse probability weighting estimators via the percentile bootstrap
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}