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首页> Statistics in medicine> Using a monotone single‐index model to stabilize the propensity score in missing data problems and causal inference

Using a monotone single‐index model to stabilize the propensity score in missing data problems and causal inference

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第一作者： Qin Jing
作者： Qin Jing [1] ; Yu Tao [2] ; Li Pengfei [3] ; Liu Hao [4] ; Chen Baojiang [5]
作者单位： Department of BiostatisticsIndiana University School of MedicineIndianapolis,Indiana [1] Department of Statistics and Applied ProbabilityNational University of SingaporeSingapore [2] National Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of HealthBethesda,Maryland [3] Department of Statistics and Actuarial SciencesUniversity of WaterlooWaterloo,Canada [4] Department of Biostatistics and Data Science, School of Public Health in AustinThe University of [5]
关键词 causal inferenceempirical processinverse weightingmissing datapool adjacent violation algorithmsingle‐index model
发布时间 2019-09-20
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Statistics in medicine

Statistics in medicine

2019年38卷8期

1442-1458页

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