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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이효빈 (고려대학교) 김예지 (고려대학교) 조형준 (고려대학교) 최상범 (고려대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
309 - 327 (19page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

고차원 관측자료에서의 Q-학습 모형에 대한 이중강건성 연구
이효빈 ,  김예지 ,  조형준 외 1명 응용통계연구 2021.06 학술저널
고차원 관측자료에서의 Q-학습 모형에 대한 이중강건성 연구
이효빈 통계학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.
#double robustness #precision medicine #propensity score #Q-learning #super learner #variable selection #이중강건성 #정밀의학 #성향점수 #Q-학습 #SL #변수 선택

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 이중강건 동적 가중 최소제곱법
4. 모의실험
5. 예시
6. 논의
References
요약

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