基于分位数回归的最佳治疗方案及因果性推断研究

发布时间：2020-12-07 15:46

　　最佳治疗方案是通过病人的各项特征构建一个映射函数,目标是从所有的治疗方案中,让每个病人获得最佳的治疗方案。随着社会结构的复杂化以及人口数量的增加,当今社会需要一种有效的方法,可以在大样本中快速的为病人分配最佳的治疗方案。传统方法中,最佳治疗方案通常是用过回归方程拟合,最大化基于治疗方案和个体特征的条件期望,从而获得最优治疗方案。然而,当假定的回归方程出现错误时,处理方案的结果往往会出现较大偏差。为了提高模型质量,本文将最佳治疗方案问题转化为一个分类问题。首先,为治疗方案问题构建一映射函数,称为对比函数。首要目标是使得该函数的因变量期望最大,因此本文考虑了三种不同的估计模型,分别是结果回归模型,逆概率加权模型以及增强型逆概率加权模型。其中增强型逆概率加权模型具有双重稳健性以及优秀的效率。同时,利用分位回归方程替代传统线性回归方程,其目的也在于提高模型的稳健性。更进一步的,本文在得到对比函数后,将问题转化为分类问题。由于步骤之间的独立性,这套方法具有极高的灵活性。随后,本文考虑了因变量与自变量的因果性推断。在因果性推断部分,本文同样考虑了三种不同的模型,分别是结果回归模型,逆概率加权模型以... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：41 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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本文编号：2903519