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【2h】

Sensitivity analysis for unmeasured confounding in principal stratification settings with binary variables

机译：具有二进制变量的主分层环境中未测量混淆的灵敏度分析

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Scott Schwartz; Fan Li; Jerome P. Reiter;
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年度 2012
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1. Sensitivity analysis for unmeasured confounding in principal stratification settings with binary variables [J] . SchwartzS., LiF., ReiterJ.P. Statistics in medicine . 2012,第10期

机译：具有二进制变量的主要分层设置中未测混杂的灵敏度分析
2. Bias formulas for sensitivity analysis of unmeasured confounding for general outcomes, treatments, and confounders. [J] . Vanderweele TJ, Arah OA Epidemiology . 2011,第1期

机译：用于一般结果，治疗和混杂因素的未测混杂因素敏感性分析的偏差公式。
3. A sensitivity analysis using information about measured confounders yielded improved uncertainty assessments for unmeasured confounding. [J] . McCandless LC, Gustafson P, Levy AR Journal of Clinical Epidemiology . 2008,第3期

机译：使用有关测得的混杂因素的信息进行的敏感性分析可改善未测混杂因素的不确定性评估。
4. The Sensitivity of Counterfactual Fairness to Unmeasured Confounding [C] . Niki Kilbertus, Philip J. Ball, Matt J. Kusner, Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence . 2019

机译：反事实公平对未测量混淆的敏感性
5. Causal inference methods for addressing censoring by death and unmeasured confounding using instrumental variables. [D] . Yang, Fan. 2014

机译：因果推理方法，用于解决由工具变量导致的死亡检查和无法测量的混淆。
6. Sensitivity analysis for unmeasured confounding in principal stratification settings with binary variables [O] . Scott Schwartz, Fan Li, Jerome P. Reiter -1

机译：具有二进制变量的主分层环境中未测量混淆的灵敏度分析
7. Bias Formulas for Sensitivity Analysis of Unmeasured Confounding for General Outcomes, Treatments, and Confounders [O] . Vanderweele, Tyler J., Arah, Onyebuchi A. 2011

机译：用于一般结果，治疗和混杂因素的未测混杂因素敏感性分析的偏差公式

Sensitivity analysis for unmeasured confounding in principal stratification settings with binary variables

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