近日，由团队周玮博士与厦门大学刘婧媛教授和博士生张心宇以及密歇根大学康健教授合作完成的论文”Statistical Inference for Mediation Models with High Dimensional Exposures and Mediators”被统计学国际顶级学术期刊《Journal of the American Statistical Association》正式接收。
内容简介
中介效应分析是研究暴露变量/处理变量如何通过中介变量影响结果变量的统计工具，在遗传学、社会科学与医学等领域备受关注——若中介效应显著，则我们可以通过干预中介变量来调控结果变量的演变。实际中，暴露变量和中介变量同为高维的情形日益普遍，而针对中介效应的两层结构方程模型的建模方式使得高维带来的伪相关、估计偏差及效率损失等挑战更为复杂，这进一步导致后续的中介效应统计推断更加困难。为此，本文提出了一个普适性高维中介效应推断框架——基于部分正则化和潜在因子结构的中介效应推断（PRIME）。该框架通过引入双层潜在因子结构，并采用分组部分惩罚最小二乘法，实现了对直接效应与间接效应的渐近无偏有效估计。在此基础上，我们分别构建了针对高维直接效应与间接效应的F检验与Wald检验方法。本文系统地建立了所提出估计量的理论性质，并通过数值模拟验证了其在有限样本下的优越表现。最后，我们将PRIME方法应用于阿尔兹海默症研究，一方面揭示了遗传变异对阿尔茨海默病的直接效应，另一方面量化了脑活动强度变化作为中介变量所导致的间接效应。
作者简介
张心宇，厦门大学邹至庄经济研究院博士生，主要从事中介分析、因果推断等领域的研究。
周玮，西南财经大学数据科学与商业智能联合实验室讲师，主要从事因果推断、图模型、高维统计等领域的研究。
刘婧媛，厦门大学经济学院与王亚南经济研究院教授，主要从事超高维及复杂数据建模、中介效应及因果推断、大模型赋能下的统计建模、交叉学科的统计分析方法等领域的研究。
康健，密歇根大学生物统计系教授，主要从事大规模复杂生物数据的统计方法研究。
