論文の概要: Sequential Naive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02897v1
- Date: Fri, 8 Jan 2021 08:10:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 08:34:30.006619
- Title: Sequential Naive Learning
- Title（参考訳）: シークエンシャルナイーブ学習
- Authors: Itai Arieli, Yakov Babichenko, Manuel Mueller-Frank
- Abstract要約: 連立動作と連立状態を持つモデルにおける集合統計量から有理的に有理な更新を解析する。
エージェントはそれぞれ、前のアクションの順序のないセットを観察した後、不可逆的なアクションをシーケンスで取ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We analyze boundedly rational updating from aggregate statistics in a model
with binary actions and binary states. Agents each take an irreversible action
in sequence after observing the unordered set of previous actions. Each agent
first forms her prior based on the aggregate statistic, then incorporates her
signal with the prior based on Bayes rule, and finally applies a decision rule
that assigns a (mixed) action to each belief. If priors are formed according to
a discretized DeGroot rule, then actions converge to the state (in
probability), i.e., \emph{asymptotic learning}, in any informative information
structure if and only if the decision rule satisfies probability matching. This
result generalizes to unspecified information settings where information
structures differ across agents and agents know only the information structure
generating their own signal. Also, the main result extends to the case of $n$
states and $n$ actions.
- Abstract（参考訳）: 連立動作と連立状態を持つモデルにおける集合統計量から有理的に有理な更新を解析する。
エージェントはそれぞれ、順序づけられていない前のアクションのセットを観察した後、シーケンスで不可逆アクションを取る。
各エージェントは、まずアグリゲートの統計に基づいて先行し、次に彼女の信号をベイズ規則に基づく先行と結合し、最終的に(混合)アクションを各信念に割り当てる決定規則を適用する。
事前が離散化されたDeGroot則に従って形成される場合、決定規則が確率マッチングを満たす場合に限り、任意の情報構造において状態(確率における)に作用が収束する。
この結果は、エージェント間で情報構造が異なる不特定情報設定に一般化され、エージェントは自身の信号を生成する情報構造のみを知る。
また、主な結果は$n$ stateと$n$ actionの場合に拡張される。
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