【摘 要】
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在随机处理--对照的临床试验中,经常出现不依从或部分依从的现象,此时,由于所涉及到的"虚拟事实"变量,即不能观察到的潜在变量太多而不易估计其平均因果效应ACE在仅出现完全
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在随机处理--对照的临床试验中,经常出现不依从或部分依从的现象,此时,由于所涉及到的"虚拟事实"变量,即不能观察到的潜在变量太多而不易估计其平均因果效应ACE在仅出现完全依从和不依从情况时,Balke and Pearl利用线性规划的方法获得了ACE估计量的上下界,利用他们所提供的方法,有时会出现下界为负数,显然,这样的下界没什么实际意义.根据Angrist,Imbebns & Rubin讨论工具变量时所提出一些假设条件,导出了在不同情况下,计算ACE估计量的上下界的方法,并证明了其下界一定是非负的,所得到的上下界区间比Balke and Pearl的区间要小.同时,还讨论了部分依从情况下,ACE估计量的上下界的计算方法,并得到了相应的结果.
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