报告承办单位: 数学与统计学院

报告题目: 融合多个不完整观察性数据源分位数处理效应估计

报告人姓名: 秦国友

报告人所在单位: 复旦大学公共卫生学院

报告人职称: 教授，博士生导师

报告时间:2025年12月31日, 星期三，10:00-12:00

报告地点:腾讯视频会议：682-287-015

报告摘要：Quantile treatment effects (QTE) provide a flexible framework for assessing distributional heterogeneity in causal effects. However, when integrating multisource observational studies for QTE estimation, researchers often face the challenge of heterogeneous confounder missingness, with each dataset providing specific and potentially incomplete information on confounders. In this work, we propose a general Multisource Fusion QTE (MFQTE) framework that integrates information from a small validation dataset with fully observed confounders and multiple large auxiliary datasets with heterogeneous confounder missingness. Our approach establishes a connection between each auxiliary dataset and the validation dataset by constructing a specific estimating function, followed by a projection step. The resulting estimator is asymptotically normal and achieves efficiency improvements relative to the estimator relying solely on the validation dataset. Simulation studies demonstrate the effectiveness of the proposed method under diverse missingness configurations, and an application to the effect of being biologically older on lung function illustrates the practical utility of the proposed methodology.。

报告人简介：秦国友，博士。现为复旦大学教授、博士生导师，公共卫生学院生物统计学教研室主任。主要研究方向为生物统计学方法与应用研究，涵盖真实世界研究与因果推断、临床试验设计和方法学研究、机器学习、针对复杂数据与复杂统计模型的方法创新，以及生物统计学方法在临床研究与公共卫生领域的应用。纵向数据分析相关研究成果曾获2014年教育部高等学校科学研究优秀成果二等奖。已在BMJ、PLoS Med、JAMA Network Open、Bioinformatics、Briefings in Bioinformatics、Biometrics、Biostatistics和Statistics in Medicine等医学和生物统计权威期刊上发表论文150余篇并主持5项国家自然科学基金项目。中华预防医学会生物统计分会第一届青年委员会主任委员；中国现场统计研究会医药与生物统计分会副主任委员；中国卫生信息学会健康统计专业委员会第四届委员会、中华预防医学会生物统计分会第五届委员会、中国卫生信息与健康医疗大数据学会统计理论与方法委员会常务委员。担任《中国卫生统计》、《中国预防医学》及《上海预防医学》编委；期刊Biostatistics & Epidemiology 的Associate Editor和期刊BMC Medical Research Methodology 的Editorial Board Member。