Fugu-MT 論文翻訳(概要): Functional Sequential Treatment Allocation with Covariates

論文の概要: Functional Sequential Treatment Allocation with Covariates

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10996v1
Date: Wed, 29 Jan 2020 18:08:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-05 21:13:44.982716
Title: Functional Sequential Treatment Allocation with Covariates
Title（参考訳）: 共変量を用いた機能的シーケンス処理
Authors: Anders Bredahl Kock, David Preinerstorfer, Bezirgen Veliyev
Abstract要約: 意思決定者は、条件付きポテンシャル結果分布の一般関数を最大化する処理を目標とする。提案手法は,この問題に対して期待される最小限の最小限の最適割当ポリシーを構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider a multi-armed bandit problem with covariates. Given a realization of the covariate vector, instead of targeting the treatment with highest conditional expectation, the decision maker targets the treatment which maximizes a general functional of the conditional potential outcome distribution, e.g., a conditional quantile, trimmed mean, or a socio-economic functional such as an inequality, welfare or poverty measure. We develop expected regret lower bounds for this problem, and construct a near minimax optimal assignment policy.
Abstract（参考訳）: 共変量に対する多重武装バンディット問題を考える。共変量ベクトルの実現が与えられたとき、最も条件付き期待値の高い治療を標的にするのではなく、意思決定者は条件付きポテンシャル結果分布の一般機能、例えば条件付き量子量、トリミング平均、または不平等、福祉、貧困尺度のような社会経済的機能を最大化する治療を目標とする。我々は,この問題に期待できる限界を低く抑え,ミニマックスに近い最適割当方針を構築する。

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