합성통제법의 예측구간
불확실성 측정은 합성 제어(SC) 방법의 분석 및 해석에서 근본적인 문제입니다. 본 연구에서는 SC 프레임워크 내에서 조건부 예측 구간을 개발하고, 이러한 구간이 유한 샘플 확률 보장 제공하는 조건에 대해 논합니다. 제안된 방법은 공변량 조정과 비정상 데이터를 허용합니다. 이 기법의 구성은 SC 예측의 통계적 불확실성이 주치료 전 기간에서 (우리가 추정한) SC 가중치 생성의 무작위성 및 치료 효과 분석 시 후치료 기간에 나타나는 관찰할 수 없는 확률 오차 두 가지 서로 다른 무작위성 소스로 결정된다는 것을 인식하는 것으로 시작됩니다. 따라서 제안된 예측 구간은 이러한 두 가지 무작위성의 원인을 모두 고려하여 구성됩니다. 구현을 위해, 우리는 시뮬레이션 기반 접근법과 유한 샘플 확률 경계 논리로 이루어진 방법을 제안합니다. 이는 원칙적인 민감도 분석 방법으로 자연스럽게 이어집니다. 우리의 방법론의 수치적 성능은 실증적 응용 프로그램 및 작은 시뮬레이션 연구를 사용하여 설명됩니다. texttt{Python}, texttt{R} 그리고 texttt{Stata} 소프트웨어 패키지가 이러한 방법론을 구현합니다.
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AI 요약