在医学和流行病学研究中我们常常关心某个干预措施如药物治疗、生活方式改变对健康结局的因果效应。然而在观察性研究中由于混杂因素的存在直接比较暴露组与非暴露组的结果往往会产生偏倚。传统方法如G-computation和逆概率加权IPW虽然常用但各有局限。近年来靶向最大似然估计Targeted Maximum Likelihood Estimation, TMLE逐渐成为一种备受推崇的因果推断方法。TMLE由van der Laan和Rubin于2006年提出是一种双重稳健的、基于最大似然的估计方法这意味着只要结果模型或暴露模型中有一个被正确设定TMLE就能给出无偏的因果效应估计。另外TMLE还能灵活结合机器学习在复杂数据中表现优异。尽管因果效应估计多采用倾向评分方法或G-计算方法但TMLE估计作为一种成熟的替代方法具备更优越的统计特性。但这个方法2006年提出至今也快20年了并未得到广泛应用可能很多朋友甚至还不知道。郑老师团队推出“因果推断与机器学习训练营”目前已经上线”TMLE“方法课程从理论到实操老师一步步带你掌握TMLE方法。诸位学友得抓紧时间跟上学习了给你的SCI论文统计方法升升级。为什么选择我们的训练营课程理论结合R语言实操覆盖从基础到进阶的完整链条✅R语言研究设计打底告别“工具焦虑”R语言从安装到精通回归分析、数据可视化、线性趋势、RCS曲线绘制…哪怕零基础也能跟上医学研究设计本质不同研究设计的因果论证强度对比常见偏倚选择/信息/混杂偏倚识别与控制策略✅因果推断硬核理论让分析“有据可依”核心三大框架即反事实框架、潜在结果模型、结构因果模型告别“拍脑袋”式分析假设DAG有向无环图可视化混杂一图看穿变量间因果关系精准判断“该调哪些混杂因素”“何时不需要调整”倾向得分方法实操从原理到分步代码掌握1:1/1:M匹配✅让复杂数据“乖乖就范”解决传统方法束手无策的问题你的数据中存在缺失中介效应不明变量间关系复杂非线性多重插补、因果中介分析、双重稳健估计等一系列方法为你提供一整套“工具库”确保在任何复杂数据场景下都能得出稳健可靠的结论。✅成果落地指导直击“发文痛点”全程答疑论文1v1指导高阶方案从课程疑问到论文统计分析导师手把手带你“过审稿人关”培训内容及安排△以上为大致的课程内容实际内容会略有出入主讲老师与课程时间主讲老师郑卫军 主讲 浙中大5位老师联袂讲座时间12月份开始一周一讲一周训为期2个月。服务内容及费用 两种学习方式满足不同需求可预开发票 标准版2000元✅ 全套录播课程可反复观看✅ 学习群答疑同学互助导师解答✅ 全程复现课程案例掌握课程全套代码客户数据一对一版5990元✅ 标准版所有内容✅ 一对一答疑指导高级统计师1对1答疑专门助教跟进学习进度✅ 个性化统计方案设计服务跟据实际数据情况指导一篇因果推断统计分析✅ 优先获得最新资料训练营学习目标通过系统学习您将能够⭕️真正学会前沿的因果推断与机器学习方法⭕️完成1份自己数据的全套分析⭕️真正掌握因果推断方法应用实践脱离统计小白title⭕️轻松应对之后可能遇到的临床统计问题报名方式立即扫码报名扫描下方郑老师助教微信二维码添加微信咨询详情。名额有限先到先得可预开发票【扫码咨询】