論文の概要: Treatment Allocation with Strategic Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06528v5
- Date: Tue, 4 Apr 2023 21:44:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 17:10:33.786570
- Title: Treatment Allocation with Strategic Agents
- Title（参考訳）: 戦略エージェントによる治療割り当て
- Authors: Evan Munro
- Abstract要約: 最適規則はランダム化を伴い,100%未満の確率で治療をアロケートし,治療に対して平均的に正の反応を示した者に対しても有効であることを示す。
本研究では,ベイズ最適化に基づく逐次的実験を提案し,個別の戦略行動に関するパラメトリックな仮定を伴わない最適処理規則に収束する。
- 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: There is increasing interest in allocating treatments based on observed
individual characteristics: examples include targeted marketing, individualized
credit offers, and heterogeneous pricing. Treatment personalization introduces
incentives for individuals to modify their behavior to obtain a better
treatment. Strategic behavior shifts the joint distribution of covariates and
potential outcomes. The optimal rule without strategic behavior allocates
treatments only to those with a positive Conditional Average Treatment Effect.
With strategic behavior, we show that the optimal rule can involve
randomization, allocating treatments with less than 100% probability even to
those who respond positively on average to the treatment. We propose a
sequential experiment based on Bayesian Optimization that converges to the
optimal treatment rule without parametric assumptions on individual strategic
behavior.
- Abstract（参考訳）: 例えば、ターゲットマーケティング、個別のクレジットオファー、異種価格などである。
治療のパーソナライゼーションは、個人がより良い治療を得るために行動を変えるインセンティブをもたらす。
戦略行動は共変量と潜在的な結果の同時分布をシフトさせる。
戦略的行動のない最適規則は、前向きな条件平均治療効果を有する者にのみ治療を割り当てる。
戦略行動において, 最適ルールはランダム化を伴い, 平均的に正の反応を示した者でも100%未満の確率で治療を割り当てることができることを示した。
本研究では,ベイズ最適化に基づく逐次実験を提案し,個別の戦略行動に関するパラメトリックな仮定を伴わない最適処理規則に収束する。
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