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首页> 外文期刊>Annual Review of Statistics and Its Application >Handling Missing Data in Instrumental Variable Methods for Causal Inference
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Handling Missing Data in Instrumental Variable Methods for Causal Inference

机译：在仪器变量方法中处理缺失的数据，用于因果推断

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In instrumental variable studies, missing instrument data are very common. For example, in the Wisconsin Longitudinal Study, one can use genotype data as a Mendelian randomization-style instrument, but this information is often missing when subjects do not contribute saliva samples or when the genotyping platform output is ambiguous. Here we review missing at ran-domassumptions one canuse to identifyinstrumentalvariable causaleffects, and discuss various approaches for estimation and inference. We consider likelihood-based methods, regression and weighting estimators, and doubly robust estimators. The likelihood-based methods yield the most precise inference and are optimal under the model assumptions, while the doubly robust estimators can attain the nonparametric efficiency bound while allowing flexible nonparametric estimation of nuisance functions (e.g., instrument propensity scores). The regression and weighting estimators can sometimes be easiest to describe and implement. Our main contribution is an extensive reviewofthis wide array ofestimators under varied missing-at-random assumptions, along with discussion of asymptotic properties and inferential tools. We also implement many of the estimators in an analysis of the Wisconsin Longitudinal Study, to study effects ofimpaired cognitive functioning on depression.
机译：在乐器变量研究中，丢失的仪器数据非常普遍。例如，在威斯康星州纵向研究中，人们可以使用基因型数据作为孟德尔随机化风格仪器，但是当受试者没有贡献唾液样本或基因分型平台输出模糊时，这种信息通常丢失。在这里，我们审查了在RAN-Domassumptions的缺失一个充足的人可以识别鉴定验证的官果缺点，并讨论各种估计和推理方法。我们考虑基于可能性的方法，回归和加权估计，以及双重稳健的估算。基于可能性的方法产生最精确的推断，并且在模型假设下是最佳的，而双重稳健的估计器可以实现非参数效率绑定，同时允许柔性非参数估计滋扰函数（例如，仪器倾向分数）。回归和加权估算器有时可以最容易描述和实施。我们的主要贡献是在多种缺失的缺失的假设下的广泛阵列广泛的阵列，以及渐近性质和推理工具的讨论。我们还在威斯康星州纵向研究的分析中实施了许多估计，研究了对抑郁症对抑郁作用的影响。

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