論文の概要: An Experimental Design for Anytime-Valid Causal Inference on Multi-Armed Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05794v3
- Date: Fri, 14 Jun 2024 20:24:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 11:31:28.955535
- Title: An Experimental Design for Anytime-Valid Causal Inference on Multi-Armed Bandits
- Title（参考訳）: マルチアーマッド帯域における任意のValid因果推論のための実験設計
- Authors: Biyonka Liang, Iavor Bojinov,
- Abstract要約: 本稿では、平均処理効果(ATE)に対する任意の有効推論を可能にするマルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムの新たな実験的設計を提案する。
また,MADは,標準バンディット設計と比較して,報酬のかなりの損失を伴わず,正確かつ正確にATEを推定しながら有限サンプル値を達成することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Experimentation is crucial for managers to rigorously quantify the value of a change and determine if it leads to a statistically significant improvement over the status quo, thus augmenting their decision-making. Many companies now mandate that all changes undergo experimentation, presenting two challenges: (1) reducing the risk/cost of experimentation by minimizing the proportion of customers assigned to the inferior treatment and (2) increasing the experimentation velocity by enabling managers to stop experiments as soon as results are statistically significant. This paper simultaneously addresses both challenges by proposing the Mixture Adaptive Design (MAD), a new experimental design for multi-armed bandit (MAB) algorithms that enables anytime valid inference on the Average Treatment Effect (ATE) for any MAB algorithm. Intuitively, the MAB "mixes" any bandit algorithm with a Bernoulli design such that at each time step, the probability that a customer is assigned via the Bernoulli design is controlled by a user-specified deterministic sequence that can converge to zero. The sequence enables managers to directly and interpretably control the trade-off between regret minimization and inferential precision. Under mild conditions on the rate the sequence converges to zero, we provide a confidence sequence that is asymptotically anytime valid and demonstrate that the MAD is guaranteed to have a finite stopping time in the presence of a true non-zero ATE. Hence, the MAD allows managers to stop experiments early when a significant ATE is detected while ensuring valid inference, enhancing both the efficiency and reliability of adaptive experiments. Empirically, we demonstrate that the MAD achieves finite-sample anytime-validity while accurately and precisely estimating the ATE, all without incurring significant losses in reward compared to standard bandit designs.
- Abstract（参考訳）: マネージャにとって実験は、変化の価値を厳格に定量化し、それが現状に対する統計的に重要な改善につながるかどうかを判断し、意思決定を強化するために不可欠である。
現在では、下級治療に割り当てられた顧客の比率を最小にすることで、実験のリスク・コストを低減し、結果が統計的に有意となると、管理者が実験を早期に停止させることで、実験速度を高めるという2つの課題を提起する企業が多い。
本稿では,Mixture Adaptive Design(MAD)という,MABアルゴリズムに対する平均処理効果(ATE)を任意の時間で推定できるマルチアームバンディット(MAB)アルゴリズムの実験設計を提案する。
直感的には、MABは任意のバンディットアルゴリズムをベルヌーイの設計と「混合」し、各段階において、顧客がベルヌーイの設計を介して割り当てられる確率は、ゼロに収束できるユーザ特定決定論的シーケンスによって制御される。
このシーケンスにより、マネージャは、後悔の最小化と推論精度の間のトレードオフを直接的かつ解釈的に制御できる。
列が 0 に収束する速度に関する穏やかな条件下では、漸近的に有効である信頼シーケンスを提供し、真非零ATE の存在下では MAD が有限停止時間を持つことを保証している。
したがって、MADにより、マネージャは有効な推論を確保しつつ、重要なATEが検出された時点で実験を早期に停止することができ、適応実験の効率性と信頼性を向上することができる。
実験により,MADは,標準バンディット設計に比べて報酬に大きな損失を与えることなく,精度よく精度良くATEを推定しながら有限サンプル値を達成することを示した。
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