Mse dvejetainiai variantai

EUR-Lex Prieiga prie Europos Sąjungos teisės

EUR-Lex Prieiga prie Europos Sąjungos teisės

Statistika Anotacija Derinimo metodai yra įprasti studijose daugelyje disciplinų. Tačiau yra nedaug įrodymų, kaip optimaliai suderinti atitikimą su vėlesniais analizės metodais, siekiant sumažinti šališkumą ir maksimaliai padidinti dominančio kiekio efektyvumą. Mes atlikome modeliavimą, kad palygintume daugybę skirtingų atitikimo metodų ir analizės metodų, atsižvelgiant į paklaidą, dispersiją ir vidutinę kvadrato paklaidą MSE.

Tada palyginome šiuos metodus taikydami užimtumo mokymo programos pavyzdį. Rezultatai rodo, kad derinant visišką atitikimą su dviguba patikima analize, geriausiai sekėsi mse dvejetainiai variantai modeliavime, tiek taikomame pavyzdyje, ypač kai tai derinama su mašininio mokymosi įvertinimo metodais.

Siekiant sumažinti šališkumą, dabartinės gairės pataria tyrėjams pasirinkti metodą su geriausiu kovariacinių rodiklių suderinimu po suderinimo, tačiau šiame darbe nustatyta, kad toks požiūris ne visada sumažina vidutinę kvadrato paklaidą MSE. Šios išvados turi didelę reikšmę būsimiems tyrimams, naudojant suderinimą. Norėdami sumažinti MSE, tyrėjai turėtų apsvarstyti papildomą diagnostiką ir naudoti modeliavimą, pritaikytą dominančiam tyrimui, kad būtų galima nustatyti optimalų atitikimo ir analizės derinį.

Įvadas Derinimas yra įprastas požiūrio į painiavą sprendimas, ypač atliekant tyrimus, kuriuose naudojami stebėjimo duomenys.

Atitikimo metodai įvertina gydymo, programos ar strategijos poveikį lyginant apdorotus arba paveiktus vienetus su kontroliuojamais arba neeksponuojamais vienetais, kurių panašios stebimos savybės. Šis požiūris grindžiamas galimomis pasekmėmis 1 ir kitomis priežastinių išvadų sistemomis 2, 3, 4.

mse dvejetainiai variantai

Taikant atitiktį padaugėjo, nes atitinkami metodiniai pagrindai sukūrė 5, 6, 7. Yra daugybė suderinimo metodų rūšių 8, 9, 10, 11, kurios buvo naudojamos mokslo disciplinose, įskaitant statistiką 4, mse dvejetainiai mse dvejetainiai variantai 7, 12, politologiją ir viešosios politikos analizę 13, 14, kriminologiją 15, 16, švietimą 17, Derinimo metodai padeda pašalinti išmatuotų kovariacijų pasiskirstymo skirtumus tarp gydomų ir kontrolinių grupių, pagerindami šių veiksnių pusiausvyrą, kaip būtų galima tikėtis atsitiktinių imčių eksperimento metu.

Jie taip pat palengvina palyginimą tarp tiriamųjų grupių su gera parama, skatindami tyrėją palyginti tik kovariacinius pogrupius, kuriuose yra ir gydomųjų, ir kontrolinių vienetų, tokiu būdu išvengiant 8, 9, 24 ekstrapoliacijos.

Nors atliekant bet kokią analizę reikia ištirti kovariacinį palaikymą, dar vadinamą pozityvumu, tai nėra būdingas daugelio regresijos metodais pagrįstų metodų žingsnis 11, Derinimas taip pat yra intuityvus 6, 8 ir gali padaryti mažiau prielaidų apie ryšių tarp kovariatyvų, gydymo ir rezultato formas pvz. Po atitikimo galima pagerinti papildomą analizę, kad būtų galima geriau įvertinti poveikį.

Nepaisant gausios ir daugiadisciplininės literatūros apie atitikimo metodus, nėra sutarimo, kaip suderinimas turėtų būti vykdomas ar vertinamas. Yra daug bendrų rekomendacijų, pavyzdžiui, minimalios kovariacinės pusiausvyros ribos 9, 26 arba svorio apkarpymas, kai silpna parama 10 - kai kurios iš jų viena kitai prieštarauja arba yra dviprasmiškos.

Norėdami pasirinkti iš daugybės suderinimo procedūrų, dabartinės gairės paprastai pataria tyrėjams ištirti kovariacinių rodiklių pusiausvyrą tarp gydomų ir kontrolinių grupių ir pasirinkti atitikimo mse dvejetainiai variantai, kuris pasiektų geriausią po suderinimo būdingą pusiausvyrą žr. Vienas iš šios rekomendacijos pagrindų yra atsitiktinių imčių eksperimento, kuriame kovariacinis balansas naudojamas siekiant įvertinti, ar atsitiktinumas buvo efektyvus, taigi, ar tikimybė sumažinti šališkumą, logika Nors kai kurie mano, kad balansas gali būti geras šališkumo rodiklis, o esamas darbas šiuo tikslu parodė savo vertę 11, 29, 30, 31, nežinoma, kaip ši rekomendacija optimizuoja vidutinę kvadrato paklaidą MSEspektaklis, apimantis ir šališkumą, ir dispersiją.

Keli ankstesni tyrimai palygino skirtingų atitikimo metodų efektyvumą žr.

Įsilaužimo programos, skirtos pinigų piratavimui internete. Brokerių uosto paslaugos 15 apžvalgų

Tačiau šių tyrimų apimtis yra ribota; visi jie apsiriboja polinkio balais pagrįstais metodais, tiria mse dvejetainiai variantai įverčių atlikimą be vėlesnės analizės, apima tik nedidelį atitikimo metodų ar analizių rinkinį arba įvertina efektyvumą remiantis vien šališkumu, o ne šališkumu, dispersija ir MSE.

Sistemingai nebuvo tiriama, kaip balanso priemonės yra susijusios su bendru poveikio įvertinimu MSEkai svarstomi įvairūs atitikimo ir analizės metodai. Be to, nė viename ankstesniame tyrime nebuvo sistemingo atitikimo palyginimo kartu su dvigubais tvirtais ar pusiau parametriniais įvertinimo metodais, kurie parodė, kad daugelyje parametrų yra geresnis našumas 35, 36, Mes atlikome modeliavimo tyrimus, kad palygintume plataus atitikimo ir analizės derinių spektrą vertinant vidutinį mse dvejetainiai variantai poveikį gydomiesiems ATT.

GGP yra aktuali, kai domimasi ekspozicijos poveikiu tiems, kurie yra veikiami. Panašiai ir dėl kenksmingo poveikio, tokio kaip narkotikų vartojimas, narkotikų vartojimo poveikis sveikatai yra aiškiau aiškinamas nei poveikis plačiajai visuomenei, kurio daugelis niekada nevartojo narkotikų. Įvertinimo rezultatų palyginimo modeliavimu pagrįsti metodai yra patrauklūs, nes yra žinomas tikrasis susidomėjimo poveikis, todėl jį galima palyginti su įverčiais, gautais iš skirtingų statistinių metodų skirtingomis sąlygomis.

mse dvejetainiai variantai

Mes apsvarstėme, ar kovariacinis balansas, įvertintas naudojant rekomenduojamą metriką 11, 31, 38, 39, nustatė atitikimo ir analizės derinį su mažiausiu MSE vertinant gydymo poveikį.

Tada, naudodamiesi atsitiktinės atrankos užimtumo mokymo programos duomenimis, mes palyginome eksperimento efekto įvertinimą su efektų įvertinimais, gautais pritaikius atitikimo ir analizės derinius duomenims su stebėjimo kontrolėmis, paimtomis iš bendro gyventojų tyrimo. Metodai Modeliniai duomenys Mes imitavome 1 duomenų rinkinių, kurių dydis yra 1kuriuos sudaro ištisinis Y rezultatas, dvejetainis gydymo A rodiklis ir du pradiniai kovariatoriai W1 ir W2.

Modeliavimas buvo sukurtas siekiant imituoti duomenis, kurie realiai gali atsirasti stebėjimo aplinkoje, ir parodyti atitikimo ir analizės metodų derinių veikimą esant gydymo efekto nevienalytiškumui ir aiškinantis ryšį tarp gydymo ir rezultato. Tiksliau, W1 ir Mse dvejetainiai variantai buvo atitinkamai vienodi ir normalūs atsitiktiniai kintamieji. Gydymas A buvo dvinaris, o sėkmės tikimybė priklausė nuo W1 ir W1, o Y rezultatas buvo atsitiktinai normalus, o vidurkis priklausė nuo W1, W1 ir A.

Priklausomybės apėmė kvadratinius terminus ir dauginamąją sąveiką. Visi duomenų generavimo mechanizmai yra pateikti palaikomosios informacijos SI tekste.

Pareiškėjai buvo atsitiktinai paskirstyti į NSW programą arba į kontrolinę grupę. Duomenys apie dalyvius ir kontrolę buvo renkami pradiniame etape ir iki keturių laiko momentų po pradinio laikotarpio, naudojant apklausas ir Socialinės apsaugos administracijos įrašus. Susidomėjimo rezultatas buvo tikrasis uždarbis m. Šis susitarimas leidžia tyrėjams palyginti atsitiktinių imčių duomenų įvertinimus su corso trading online iq galimybė, kurie galėjo būti gauti palyginus programoje dalyvaujančių asmenų rezultatus su bendrąja populiacijos kontrole stebėjimo tyrimo mse dvejetainiai variantai randomizuotas tyrimas nebūtų atliktas.

Eksperimentiniai duomenys apima dalyvius ir kontrolinių grupių. Stebėjimo kontrolė buvo paimta iš Westat suderintos dabartinės populiacijos tyrimo ir socialinės apsaugos administracijos bylos, kurioje yra 15 bendrosios gyventojų kontrolės priemonės.

Papildomos informacijos apie NSW programą ir šiame tyrime naudotą duomenų rinkinį galima rasti kitur, 7, Įvertinimo metodai Įvertinome vidutinį gydymo poveikį gydomajam ATT tiek imituotuose duomenyse, tiek pritaikytame pavyzdyje, taikydami septynis atitikimo metodus, tris analizės metodus ir du įvertinimo metodus parametrinį ir pusiau parametrinį. ATT įverčiai yra vidutinis skirtumas tarp galimų 2 ekspozicijos eksponuotų vienetų ir eksponuotų vienetų, jei jie nebūtų eksponuoti.

mse dvejetainiai variantai

Metodai įvertina ATT, lyginant vidutinį rezultatą paveiktoje grupėje su vidutiniu neeksponuotų vienetų palyginamosios grupės rezultatu, kuris buvo pasirinktas, pasvertas ar kitaip pakoreguotas, kad apytiksliai atspindėtų eksponuotų vienetų pasiskirstymas kintamaisiais. Atitikimo ir analizės metodai, išsamiau aprašyti žemiau, rėmėsi gydymo mechanizmo arba polinkio balo 25 įvertinimu ir rezultato modeliu.

Nors parametriniai metodai yra standartiniai ir daug labiau paplitę praktikoje, naujausi įrodymai rodo, kad pusiau parametriniai metodai gali sumažinti šališkumą ir padidinti efektyvumą 35, 41, Analizuodami modeliuojamus duomenis, mes priėmėme parametrų modelio formas, kurios buvo klaidingai nurodytos atsižvelgiant į duomenų generavimo mechanizmą.

Taip yra todėl, kad mse dvejetainiai variantai modelio formos specifikacija mažai tikėtina taikomuose parametruose, kai nežinomi tikrieji pagrindiniai duomenų generavimo mechanizmai. Taigi analizė suderinama su tuo, kas atliekama praktikoje. Tai taip pat suteikia galimybę ištirti galimą pusiau parametrinio įvertinimo naudą, kai modelio forma nėra žinoma. Derinimo metodai Naudojant Ho et al. Derinimo būdai buvo šie: vienas kitam gobšus artimiausias kaimynas NNsuderinantis su 43 pakeitimu; vienas prieš vieną optimaliausias artimiausias kaimynas optimalus suderinimas nepakeičiant 44 ; poklasifikavimas su dešimties polinkio balų kvantitais imitacijose ir penkiais kvantitais taikomame pavyzdyje 24 ; visiškas atitikimas 4, 45 ; atvirkštinė gydymo svorio tikimybė IPTW 25, 46 ; ir genetinis atitikimas Išsamų kiekvieno metodo aprašymą galima rasti palaikomojoje informacijoje.

Mes taip pat apsvarstėme nesuderintus duomenis.

Kiekybinis bruožas Anotacija Kasos liga PDkurią sukelia lašišinių alfavirusų SAVdaro didelį neigiamą poveikį ekonominei ir gyvūnų gerovei Atlanto lašišos akvakultūrai. Gauta įrodymų, kad genetinė variacijos rezistencija su šia liga yra skirtinga, o tai rodo, kad selektyvus veisimas gali būti svarbi ligos kontrolės sudedamoji dalis. Šio tyrimo tikslas buvo ištirti genetinę atsparumo PD struktūrą, naudojant išgyvenimo duomenis, surinktus iš dviejų nesusijusių Atlanto lašišų populiacijų; vienas užsikrėtė SAV kaip pakepinti gėlame vandenyje POP 1 ir vienas užsikrėtė SAV kaip po smolts jūros vandenyje POP 2.

Derinimo metodai rėmėsi atstumo tarp kovariacinių verčių matavimais gydymo ir kontrolinėse grupėse. Visais atvejais, išskyrus genetinį atitikimą, ši atstumo metrika buvo polinkio balas, įvertintas parametriškai ir pusiau parametriškai, kaip aprašyta aukščiau. Genetinio atitikimo atveju atstumo matas buvo apibendrinta Mahalanobio metrika, kaip rekomenduojama Parametrinio ir pusiau parametrinio atitikimo metodų rezultatai buvo labai panašūs.

Pareiškimui pagrindiniame tekste pateikiame parametrinę versiją ir visų išbandytų modeliavimų rezultatus SI lentelėse S1 — S3. Analizės metodai Yra ATT vertintojai, kurie koreguojami atsižvelgiant į mse dvejetainiai variantai parametrus, atsižvelgiant į gydymo mechanizmą, baigties mechanizmą arba abu dar žinomus kaip dvigubai patikimus metodus.

Daugybė bendrų trūkstamų duomenų šablonų esant dideliems matmenims

Taikant suderinimo metodą, kuriame naudojamas gydymo mechanizmas, naudojamas analizės metodas palyginamų mėginių rezultatams palyginti. G skaičiavimas yra didžiausia tikimybe pagrįsta G formulės pakaitalo sąmata. Tai įgyvendinama naudojant regresiją modeliuoti rezultatą mse dvejetainiai variantai ekspozicijos ir kovariatorių funkciją.

Tada pritaikytas modelis yra naudojamas prognozuoti rezultatą pagal skirtingus palyginamus poveikio scenarijus. Norėdami įvertinti ATT, mes apskaičiuojame visų skirtumų tarp eksponuojamų vienetų modelio prognozių, jei jie nebuvo eksponuojami, ir visų eksponuotų modelių prognozių, jei jie būtų eksponuojami, skirtumą.

Paprastai g skaičiavimas remiasi parametriniu modeliu. Pirmame etape mes modeliuojame rezultatą kaip ekspozicijos ir kintamųjų funkciją. Antrasis etapas yra šališkumo mažinimo etapas, kuriame pakartotinai atnaujinami parametrų įverčiai, naudojant ekspozicijos duotus kovariacinius modelius gydymo mechanizmą. Šis atnaujinimo žingsnis taip pat daro apskaičiuotuvą dvigubai patikimu, asimptotiškai normaliu ir besimptotiškai efektyviu. Paprastai TMLE įgyvendinamas naudojant pusiau parametrinius mašininio mokymosi metodus.

Kaip aprašyta aukščiau, TMLE gydymo ir rezultatų modeliai buvo įvertinti naudojant parametrinius ir pusiau parametrinius metodus. G skaičiavimui mes naudojome tik parametrų vertinimą, nes išvados naudojant pusiau parametrinį g skaičiavimą nebuvo nustatytos.

Balanso ir našumo metrika Kiekvienai suderintai imčiai mes apskaičiavome didelį balanso rodiklių rinkinį, rekomenduojamą literatūroje 11, 31, 38, Proporcingumo ir prognostiniai balai, naudojami pusiausvyrai matuoti, skyrėsi nuo tų, kurie buvo naudojami poveikiui įvertinti. Imituotuose duomenyse pusiausvyros matavimui naudojami polinkiai ir prognostiniai balai buvo įvertinti kiekybiškai, mse dvejetainiai variantai apibendrintą tiesinę regresiją ir žinomas gydymo ir rezultatų modelio formas žr.

SI tekstą. Taikant NSW taikomą pavyzdį, polinkio balai ir prognostiniai balai nebuvo atskirti abiejose vertinimo mse dvejetainiai variantai, todėl pateikiami tik logistinės regresijos rezultatai. Taip pat pateikiami gydomų ir kontrolinių grupių polinkio balų pasiskirstymo grafikai, kad būtų parodytas kovariacinio palaikymo laipsnis skirtinguose scenarijuose 25, Kiekvienam duomenų generavimo mechanizmui sukūrėme 1 modeliuotų duomenų rinkinių ir įvertinome kiekvieno atitikimo ir analizės derinio našumą.

Mes taip pat palyginome vidutinį šališkumo mse dvejetainiai variantai ir dispersiją. Pateikiame visus tris kiekvieno įvertinto našumo rodiklius. Norėdami įvertinti taikomo pavyzdžio poveikio įverčių paklaidą, dispersiją mse dvejetainiai variantai MSE bei įvertinti stochastinius atitikimo ir mašininio mokymosi algoritmų elementus, išanalizavome įkrovos įtaisytų duomenų rinkinių 49, 50, Papildomos informacijos apie modeliavimą, taikytą pavyzdį, atitikimo metodus ir analizę rasite SI tekste.

Visos analizės buvo atliktos naudojant R versiją 3. Rezultatai Modeliavimo rezultatai Tiriamųjų ir kontrolinių vienetų polinkio balų pasiskirstymas pateiktas 1 pav.

Grafikai atitinka geros palaikymo scenarijus didelis apdorotų ir kontrolinių pacientų polinkio balų sutapimas ir silpną palaikymą minimalus sutapimas. Gydymo tikimybė svyravo nuo 0, iki 0, gero palaikymo scenarijaus atveju ir nuo 0, esant silpnos paramos scenarijui.

Vidutinio palaikymo scenarijaus pasiskirstymas ir rezultatai nukrito tarp gero ir silpno paramos scenarijų ir pateikiami SI tekste, SI 1 pav. Ir SI S2 lentelėje.

Atitikties ir analizės derinių optimizavimas priežastiniam poveikiui įvertinti

Sklypai parodo esminį apdorotų ir kontrolinių vienetų polinkio balų sutapimą geros paramos scenarijaus atveju ir minimalų sutapimą blogo palaikymo scenarijaus atveju.

Visas dydis Pasirinkti gero ir blogo palaikymo scenarijų balanso rodikliai pateikti 1 lentelėje visus palaikymo scenarijus ir balanso metriką žr. SI S4 lentelėje.

Inferencias de dos Poblaciones Normales

Visuose modeliavimo scenarijuose genetinis atitikimas nuosekliai lemia geriausią kovariacinį balansą pagal visus balanso rodiklius. Pilno dydžio lentelė Esant geram palaikymo scenarijui, daugelis atitikimo ir analizės metodų buvo atlikti gerai, o vertintojų reikšmingų skirtumų tarp DLK reikšmingų skirtumų nebuvo 2 lentelė. Vėlesnė analizė po atitikimo paprastai dvejetainių parinkčių sistemos atsisiuntimas našumą, palyginti su vien mse dvejetainiai variantai palyginimu.

Keletas geriausių atlikėjų taip pat nedalyvavo. Kalbant apie MSE, visiškas atitikimas, IPTW, poklasifikavimas ir optimalus atitikimas buvo didesnio našumo atitikimo metodai, o genetinis ir godus NN atitikimas buvo prastesnio suderinimo metodai.

Svarstant tik šališkumą, visiški, NN ir genetiniai atitikimai buvo geriausi. Mažiausias poslinkis buvo pasiektas atliekant NN atitikimą kartu su pusiau parametrine dviguba tvirta analize. Pilno dydžio lentelė Esant prastos paramos scenarijui 3 lentelėmažiau metodų atliko gerai.

Tačiau šiame scenarijuje pusiau parametrinis TMLE įvertinimas žymiai pagerino našumą, palyginti su parametriniu TMLE, išskyrus atvejus, kai suporuojamas su poklasifikavimu. Išimtis šiam modeliui nebuvo atitikimas pusiau parametriniam TMLE, kuris veikė palyginti gerai ir turėjo mažiausią paklaidą.

Priešingai nei gero palaikymo scenarijus, genetinė atitiktis buvo vidutinio sunkumo ir aukšto lygio. Keturi geriausi metodai, turintys mažiausią paklaidą, yra susiję su pusiau parametriniu TMLE, todėl šis metodas yra vienas iš nuosekliausių atlikėjų, siekiant sumažinti šališkumą visuose scenarijuose.

mse dvejetainiai variantai

Pilno dydžio lentelė Užimtumo intervencijos rezultatai Kaip taikomą pavyzdį mes palyginome Nacionalinio palaikomo darbo NSW užimtumo programos eksperimentinius rezultatus su rezultatais, apskaičiuotais naudojant stebėjimo kontrolę. Remiantis eksperimentiniais duomenimis, NSW programa padidino gydomųjų grupės asmenų realųjį uždarbį vidutiniškai 1 USD palyginimas tarp priemonių.

Šį kiekį traktuojame kaip tikrąjį programos poveikį. Atliekant analizę, derinant eksperimentinio gydymo grupę su stebėjimo kontrolės duomenimis, kovariacinio palaikymo lygis prieš derinimą buvo ypač žemas. Tiriamųjų ir kontrolinių vienetų polinkio balų pasiskirstymas pateiktas 2 pav. Šie modeliai rodo, kad kontrolinių asmenų pradinės charakteristikos labai skiriasi nuo tų, kurie dalyvavo programoje; šis pavyzdys yra labiausiai panašus į prastos paramos modeliavimo scenarijų.

Parodytas pavyzdys rodo labai mse dvejetainiai variantai apdorotų ir kontrolinių vienetų polinkio balų sutapimą. Visas dydis Kaip ir modeliavimuose, genetinis atitikimas paprastai užtikrino geriausią NSW stebėjimo duomenų kovariacinį balansą, bet ne visų metrikų atžvilgiu žr. SI lentelę S5. Šeši iš dešimties rodiklių nurodė, kad genetinis suderinimas sukuria geriausią pusiausvyrą, kiti trys nurodė, kad IPTW sukuria geriausią balansą, o vienas rodo, kad visiškas atitikimas pasiekė geriausią pusiausvyrą SI lentelė S5.

Tais atvejais, kai dėl genetinio atitikimo nebuvo pasiekta geriausia pusiausvyra, metrika paprastai buvo labai artima geriausio metodo rodikliams. Kaip ir imitacijose, genetinis suderinimas neatnešė atitikimo ir analizės derinio su mažiausiu DLK. Derinimo ir analizės derinių sėkmė atkuriant eksperimentinį rezultatą labai skyrėsi žr. Ir SI lentelę S6. Pusiau parametrinis TMLE dalyvavo svarbiausiuose penkiuose atlikimo metoduose, tačiau visiškas, genetinis ir optimalus atitikimas, suderintas su kitomis analizėmis, taip pat gerai atliktas.

Įsilaužimo programos, skirtos pinigų piratavimui internete

Subklasifikavimas ir godus artimiausio kaimyno atitikimas blogai sekėsi. Įdomu tai, kad analizės, kuriose neatitikimai buvo geriausi ir blogiausios, atsižvelgiant į analizę, su kuria jie buvo suporuoti. Mažiausiai šališkas metodas buvo genetinis atitikimas su g skaičiavimu. Beveik visi metodai nepakankamai įvertino eksperimento rezultatą, nurodydami nuoseklųjį likutinį poslinkį, kuris gali būti neišmatuotų kovariatorių rezultatas.

Visų ATT įverčių pasikliovimo intervalai buvo platūs, o nedaugelis įvertinimų neįtraukė nulinės vertės. Derinimo ir analizės derinių sėkmė atkuriant eksperimentinį rezultatą labai skyrėsi.

IPTW: atvirkštinė gydymo svorio tikimybė. TMLE: tikslinis minimalių nuostolių įvertinimas.

EUR-Lex - R - LT - EUR-Lex

Visas dydis Diskusija Įvertinome ATT modelio tyrime įvertinome įvairiausių atitikimo ir analizės metodų efektyvumą ir taikėme pavyzdį. Geriausias efektyvumas priklausė nuo kovariacinio palaikymo laipsnio. Kai palaikymas buvo geras, daugelis atitikimo ir analizės metodų sudarė vertinimus, turinčius minimalų paklaidą ir mažą dispersiją.

Aukštas dvigubo patikimo metodo, neatitinkančio atitikimo TMLEnašumas parodė, kad suderinimas gali nesuteikti reikšmingo pranašumo, kai palaikymas yra geras. Visiško atitikimo ir pusiau parametrinio TMLE derinys buvo nuosekliausias našiausias metodas tiek modeliavime, tiek taikomame pavyzdyje.

Svarbi informacija