論文の概要: Calibrated Optimal Decision Making with Multiple Data Sources and Limited Outcome

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10554v1
• Date: Wed, 21 Apr 2021 14:24:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 14:12:14.529686
• Title: Calibrated Optimal Decision Making with Multiple Data Sources and Limited Outcome
• Title（参考訳）: 複数のデータソースと限られた出力を用いた校正最適決定法
• Authors: Hengrui Cai, Wenbin Lu, Rui Song
• Abstract要約: 我々は,複数の補助源が利用可能な関心の第一サンプルにおいて,最適な意思決定問題を考える。 本稿では,限定的な結果に対処するための新たな校正最適決定規則 (CODR) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.60767385364074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the optimal decision-making problem in a primary sample of interest with multiple auxiliary sources available. The outcome of interest is limited in the sense that it is only observed in the primary sample. In reality, such multiple data sources may belong to different populations and thus cannot be combined directly. This paper proposes a novel calibrated optimal decision rule (CODR) to address the limited outcome, by leveraging the shared pattern in multiple data sources. Under a mild and testable assumption that the conditional means of intermediate outcomes in different samples are equal given baseline covariates and the treatment information, we can show that the calibrated mean outcome of interest under the CODR is unbiased and more efficient than using the primary sample solely. Extensive experiments on simulated datasets demonstrate empirical validity and improvement of the proposed CODR, followed by a real application on the MIMIC-III as the primary sample with auxiliary data from eICU.
• Abstract（参考訳）: 複数の補助的情報源が利用可能な一次サンプルの最適意思決定問題を考察する。 興味の結果は、一次サンプルでのみ観察されるという意味で制限される。 実際、このような複数のデータソースは異なる集団に属しており、直接結合することはできない。 本稿では,複数のデータソースの共有パターンを活用することで,限られた結果に対処できる新しい最適化最適決定規則(codr)を提案する。 異なる試料中の中間結果の条件付け手段が基準共変量と治療情報とで等しく、より穏やかで検証可能な仮定の下では、codr下での関心の校正された平均結果が、一次試料のみを使用するよりも偏りなく効率的であることを示すことができる。 シミュレーションデータセットの広範囲にわたる実験は,提案したCODRの実証的妥当性と改善を示し,次いでMIMIC-IIIをeICUの補助データを用いた一次サンプルとして実例とした。

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