The Performance of Two Data-Generation Processes for Data with Specified Marginal Treatment Odds Ratios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Monte Carlo simulation methods are increasingly being used to evaluate the property of statistical estimators in a variety of settings. The utility of these methods depends upon the existence of an appropriate data-generating process. Observational studies are increasingly being used to estimate the effects of exposures and interventions on outcomes. Conventional regression models allow for the estimation of conditional or adjusted estimates of treatment effects. There is an increasing interest in statistical methods for estimating marginal or average treatment effects. However, in many settings, conditional treatment effects can differ from marginal treatment effects. Therefore, existing data-generating processes for conditional treatment effects are of little use in assessing the performance of methods for estimating marginal treatment effects. In the current study, we describe and evaluate the performance of two different data-generation processes for generating data with a specified marginal odds ratio. The first process is based upon computing Taylor Series expansions of the probabilities of success for treated and untreated subjects. The expansions are then integrated over the distribution of the random variables to determine the marginal probabilities of success for treated and untreated subjects. The second process is based upon an iterative process of evaluating marginal odds ratios using Monte Carlo integration. The second method was found to be computationally simpler and to have superior performance compared to the first method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle