drtmle：通过R语言实现双重稳健推断（一）

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drtmle ：通过R语言实现双重稳健推断 原文：https://cran.r-project.org/web/packages/drtmle/vignettes/using_drtmle.html https://github.com/benkeser/drtmle David Benkeser 埃默里大学-生物统计和生物信息学系 邮箱：benkeser@emory.edu 摘要 逆概率加权（IPTW）估计器和双重稳健估计器（包括增强型逆概率加权和基于最小损失的目标估计器）广泛应用于因果推断中，用于估计和推断处理效应的平均值。作为中间步骤，这些估计器需要估计关键的干扰参数，这些参数通常是回归函数。通常情况下，回归通过最大似然估计和参数模型进行估计。置信区间和p值可以基于标准的渐近结果计算，例如中心极限定理和Delta方法。然而，在高维情况下，最大似然估计往往会失效，标准程序也无法提供正确的推断。相反，我们可以依赖自适应估计器来构建灵活的回归估计器。然而，使用自适应估计器进行 ………………………………