論文の概要: Partial Likelihood Thompson Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00820v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 02:12:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 14:18:24.631395
• Title: Partial Likelihood Thompson Sampling
• Title（参考訳）: 部分的可能性トンプソンサンプリング
• Authors: Han Wu and Stefan Wager
• Abstract要約: 感染性疾患の新しい病種に対する予防を提供する既存のワクチンをターゲットし、優先する最良の方法を決定することの問題点を考察する。 本稿では,これらの課題に対処できる部分的確率型トンプソンサンプリング法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.059421254087976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of deciding how best to target and prioritize existing vaccines that may offer protection against new variants of an infectious disease. Sequential experiments are a promising approach; however, challenges due to delayed feedback and the overall ebb and flow of disease prevalence make available method inapplicable for this task. We present a method, partial likelihood Thompson sampling, that can handle these challenges. Our method involves running Thompson sampling with belief updates determined by partial likelihood each time we observe an event. To test our approach, we ran a semi-synthetic experiment based on 200 days of COVID-19 infection data in the US.
• Abstract（参考訳）: 感染性疾患の新しい病種に対する予防を提供する既存のワクチンをターゲットし、優先する最良の方法を決定することの問題点を考察する。 逐次実験は有望なアプローチであるが, 遅延フィードバックによる課題と, 疾患発生率の総括, フローは, この課題に適用不可能な方法である。 本稿では,これらの課題に対処できる部分確率トンプソンサンプリング法を提案する。 本手法では,イベントを観測する度に,信条更新を部分的確率で決定し,トンプソンサンプリングを実行する。 このアプローチをテストするために、米国内で200日間の新型コロナウイルス感染データに基づく半合成実験を行った。

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