論文の概要: On conditional versus marginal bias in multi-armed bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08422v3
• Date: Mon, 22 Feb 2021 21:10:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 14:28:37.705742
• Title: On conditional versus marginal bias in multi-armed bandits
• Title（参考訳）: 多腕包帯の条件差と限界バイアスについて
• Authors: Jaehyeok Shin, Aaditya Ramdas, Alessandro Rinaldo
• Abstract要約: 多腕バンディットにおける腕のサンプル平均のバイアスは、適応データ解析において重要な問題である。 サンプル平均を含む報酬の単調関数の条件バイアスの兆候を特徴付ける。 我々の結果は任意の条件付けイベントを保ち、データ収集ポリシーの自然な単調性特性を活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.07190334523304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The bias of the sample means of the arms in multi-armed bandits is an important issue in adaptive data analysis that has recently received considerable attention in the literature. Existing results relate in precise ways the sign and magnitude of the bias to various sources of data adaptivity, but do not apply to the conditional inference setting in which the sample means are computed only if some specific conditions are satisfied. In this paper, we characterize the sign of the conditional bias of monotone functions of the rewards, including the sample mean. Our results hold for arbitrary conditioning events and leverage natural monotonicity properties of the data collection policy. We further demonstrate, through several examples from sequential testing and best arm identification, that the sign of the conditional and marginal bias of the sample mean of an arm can be different, depending on the conditioning event. Our analysis offers new and interesting perspectives on the subtleties of assessing the bias in data adaptive settings.
• Abstract（参考訳）: マルチアームバンディットにおける腕のサンプル手段のバイアスは適応的データ解析において重要な問題であり,近年,文献に注目が集まっている。 既存の結果は、バイアスの符号と大きさを様々なデータ適応度源に正確に関連付けるが、特定の条件を満たす場合にのみサンプル手段が計算される条件推論設定には適用されない。 本稿では,サンプル平均を含む報酬の単調関数の条件バイアスの符号を特徴付ける。 我々の結果は任意の条件付けイベントを保ち、データ収集ポリシーの自然な単調性特性を活用する。 さらに, 連続検定と腕の識別から得られたいくつかの例を通して, 腕の標本平均の条件偏差と限界偏差の兆候が, 条件づけの事象によって異なることを示す。 分析は,データ適応設定におけるバイアス評価の微妙な点について,新しく興味深い視点を提供する。

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