論文の概要: Optimal Conditional Inference in Adaptive Experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12162v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 15:17:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 14:37:28.999915
- Title: Optimal Conditional Inference in Adaptive Experiments
- Title（参考訳）: 適応実験における最適条件推論
- Authors: Jiafeng Chen and Isaiah Andrews
- Abstract要約: 実験の最後のバッチまでの情報を用いて,これらすべてを適応的に選択できる実効停止時間,代入確率,目標パラメータに関する条件推論の問題を考える。
実験のさらなる制限を欠いて、最終バッチの結果のみを用いた推論が最適であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8130068086063336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study batched bandit experiments and consider the problem of inference
conditional on the realized stopping time, assignment probabilities, and target
parameter, where all of these may be chosen adaptively using information up to
the last batch of the experiment. Absent further restrictions on the
experiment, we show that inference using only the results of the last batch is
optimal. When the adaptive aspects of the experiment are known to be
location-invariant, in the sense that they are unchanged when we shift all
batch-arm means by a constant, we show that there is additional information in
the data, captured by one additional linear function of the batch-arm means. In
the more restrictive case where the stopping time, assignment probabilities,
and target parameter are known to depend on the data only through a collection
of polyhedral events, we derive computationally tractable and optimal
conditional inference procedures.
- Abstract（参考訳）: 実験の最後のバッチまでの情報を用いて, バッチバンディット実験を行い, 実現された停止時間, 割当確率, 目標パラメータに基づく推論条件の問題を考察した。
実験のさらなる制限がないことから,最後のバッチの結果のみを用いた推論が最適であることを示す。
実験の適応的側面が位置不変であることが知られている場合、すべてのバッチアーム手段を定数でシフトする場合、それらが不変であるという意味では、バッチアーム手段の1つの追加線形関数によってキャプチャされるデータに追加情報が存在することを示す。
停止時間、割当確率、および目標パラメータが多面体イベントの集まりを通してのみデータに依存することが知られているより制限的な場合、計算可能かつ最適条件付き推論手順を導出する。
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