論文の概要: Incentive-Theoretic Bayesian Inference for Collaborative Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03748v1
- Date: Fri, 7 Jul 2023 17:59:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-10 11:42:40.119813
- Title: Incentive-Theoretic Bayesian Inference for Collaborative Science
- Title（参考訳）: 協調科学のためのインセンティブ理論ベイズ推論
- Authors: Stephen Bates, Michael I. Jordan, Michael Sklar, Jake A. Soloff
- Abstract要約: 未知のパラメータについて、プライベートな先行エージェントが存在する場合の仮説テストについて検討する。
エージェントの戦略行動によって明らかにされる情報を活用する統計的推論を行う方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.40119152422295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contemporary scientific research is a distributed, collaborative endeavor,
carried out by teams of researchers, regulatory institutions, funding agencies,
commercial partners, and scientific bodies, all interacting with each other and
facing different incentives. To maintain scientific rigor, statistical methods
should acknowledge this state of affairs. To this end, we study hypothesis
testing when there is an agent (e.g., a researcher or a pharmaceutical company)
with a private prior about an unknown parameter and a principal (e.g., a
policymaker or regulator) who wishes to make decisions based on the parameter
value. The agent chooses whether to run a statistical trial based on their
private prior and then the result of the trial is used by the principal to
reach a decision. We show how the principal can conduct statistical inference
that leverages the information that is revealed by an agent's strategic
behavior -- their choice to run a trial or not. In particular, we show how the
principal can design a policy to elucidate partial information about the
agent's private prior beliefs and use this to control the posterior probability
of the null. One implication is a simple guideline for the choice of
significance threshold in clinical trials: the type-I error level should be set
to be strictly less than the cost of the trial divided by the firm's profit if
the trial is successful.
- Abstract（参考訳）: 現代の科学研究は、研究者、規制機関、資金機関、商業パートナー、科学機関のチームによって実施され、互いに交流し、異なるインセンティブに直面する分散的協力的な取り組みである。
科学的厳密性を維持するため、統計手法はこの状況を認めなければならない。
この目的のために、未知のパラメータについてプライベートな事前のエージェント(研究者や製薬会社など)とパラメータ値に基づいて意思決定をしたいプリンシパル(政策立案者や規制当局など)が存在する場合の仮説検証について検討する。
エージェントは、自分のプライベートな前付けに基づいて統計試験を行うかどうかを選択し、その後、裁判の結果を校長が決定にたどり着くために使用する。
エージェントの戦略行動によって明らかにされる情報、すなわち、トライアルを行うかどうかという選択を活用する統計的推論を、プリンシパルがどのように行うかを示す。
特に、エージェントのプライベートな事前信念に関する部分的情報を明らかにするためのポリシーを設計し、これをヌルの後方確率を制御するために利用する方法を示す。
1つの意味は、臨床試験において重要なしきい値を選択するための単純なガイドラインである:タイプIエラーレベルは、もし裁判が成功すれば、会社の利益によって分割された裁判のコストより厳密に小さくする必要がある。
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