論文の概要: Counterfactual Inference of the Mean Outcome under a Convergence of
Average Logging Probability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08975v1
- Date: Wed, 17 Feb 2021 19:05:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-19 14:10:22.240538
- Title: Counterfactual Inference of the Mean Outcome under a Convergence of
Average Logging Probability
- Title（参考訳）: 平均ロギング確率の収束下における平均結果の反事実推論
- Authors: Masahiro Kato
- Abstract要約: 本稿では,適応実験で得られたサンプルから,アクションの平均結果を推定する。
適応実験では、過去の観測に基づいて行動を選択する確率を逐次更新することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.596752018167751
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adaptive experiments, including efficient average treatment effect estimation
and multi-armed bandit algorithms, have garnered attention in various
applications, such as social experiments, clinical trials, and online
advertisement optimization. This paper considers estimating the mean outcome of
an action from samples obtained in adaptive experiments. In causal inference,
the mean outcome of an action has a crucial role, and the estimation is an
essential task, where the average treatment effect estimation and off-policy
value estimation are its variants. In adaptive experiments, the probability of
choosing an action (logging probability) is allowed to be sequentially updated
based on past observations. Due to this logging probability depending on the
past observations, the samples are often not independent and identically
distributed (i.i.d.), making developing an asymptotically normal estimator
difficult. A typical approach for this problem is to assume that the logging
probability converges in a time-invariant function. However, this assumption is
restrictive in various applications, such as when the logging probability
fluctuates or becomes zero at some periods. To mitigate this limitation, we
propose another assumption that the average logging probability converges to a
time-invariant function and show the doubly robust (DR) estimator's asymptotic
normality. Under the assumption, the logging probability itself can fluctuate
or be zero for some actions. We also show the empirical properties by
simulations.
- Abstract（参考訳）: 効率的な平均治療効果推定や多腕バンディットアルゴリズムを含む適応実験は、社会実験、臨床試験、オンライン広告最適化など様々な応用で注目を集めている。
本稿では,適応実験で得られたサンプルから,アクションの平均結果を推定する。
因果推論において、行動の平均的な結果には重要な役割があり、その推定は重要なタスクであり、平均的な治療効果の推定とオフポリシー値推定はその変種である。
適応実験では、過去の観測に基づいて、アクション(ログング確率)を選択する確率を順次更新することができる。
このロギングの確率は過去の観測に依存するため、サンプルはしばしば独立ではなく、同じ分布(すなわちd)である。
漸近的に正常な推定器の開発は困難である。
この問題の典型的なアプローチは、ロギング確率が時間不変関数に収束すると仮定することである。
しかし、この仮定は、ロギング確率が変動したり、ある期間にゼロになったりするなど、様々なアプリケーションで制限される。
この制限を緩和するために、平均ロギング確率が時間不変関数に収束する別の仮定を提案し、二重ロバスト(dr)推定子の漸近正規性を示す。
この仮定の下では、ロギング確率自体が変動したり、ある作用に対してゼロとなることがある。
また,シミュレーションにより経験的特性を示す。
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