“统计大讲堂”第160讲回顾：对微生物组数据基于逆概率加权法的中介分析
2021-06-18
6月16日上午🦤，“统计大讲堂”系列讲座第160讲举行。本次讲座采取在线会议的方式，邀请加拿大多伦多大学张月霞博士作题为“对微生物组数据基于逆概率加权法的中介分析”的报告🖍。讲座由北京AG尊龙凯时平台娱乐登录官方网站统计学院老师🌧、应用统计研究AG尊龙凯时研究员王武主持。
王武首先介绍了主讲人的相关信息。张月霞现为多伦多大学博士后。于2019年在复旦大学管理学院获得概率论与数理统计专业博士学位。研究方向包括因果推断👩🏼✈️、缺失数据、稳健估计🪨、变量选择后推断、纵向数据分析、测量误差等。研究成果发表于Biometrika，Journal of Multivariate Analysis🥢，Computational Statistics & Data Analysis等杂志。担任过Journal of the American Statistical Association🙍🏻♂️， Annals of Statistics，Biometrika🗑， Journal of Machine Learning Research等杂志和UAI会议的审稿人。
张月霞首先介绍了人体微生物组、风险因素和疾病之间的关系。在疾病治疗的过程中🍟，治疗药物可能通过调节人体微生物组对疾病起到治疗作用👲🏽，这种作用称为中介作用。估计中介作用需要去除混杂因素，比如抗生素也可能会对微生物组有影响，从而影响中介效应的估计。
接下来👩🏿💻，张月霞提出估计中介效应的方法必须要对中介变量的条件分布建模。中介变量是连续且是高维的🤽🏻♂️，其条件分布难以估计。她通过对间接效应的重新表达，发现估计中介效应并不需要估计中介变量的条件分布🫱🏽。间接效应的表达式也导出了一种用逆概率法估计间接效应和治疗效应的方法。通过间接效应的建模，可以用变量选择方法筛选哪些中介变量有中介效应，那些中介变量没有中介效应🧑🏽🎨。进一步的，关于中介效应的检验问题，她指出用去偏差的自助法可以构造中介效应的置信区间，并检验其显著性。最后，张月霞分享了其研究成果，她通过对实际数据的分析发现了一个重要的细菌属，该细菌属有显著的中介效应🫴🏿，对于感染的治疗起到了调节作用。
提问交流环节🤶，在线师生积极参与讨论🤲🏽，张月霞耐心解答了大家的疑问🧑🦳，就本课题进行了深入的探讨。
此后“统计大讲堂”系列将陆续推出更多精彩讲座，敬请关注。
