論文の概要: Semiparametric Efficient Inference in Adaptive Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18274v3
• Date: Mon, 4 Mar 2024 15:08:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 01:28:13.260288
• Title: Semiparametric Efficient Inference in Adaptive Experiments
• Title（参考訳）: 適応実験における半パラメトリック効率的な推論
• Authors: Thomas Cook, Alan Mishler, Aaditya Ramdas
• Abstract要約: 本研究では, 治療や管理に対する課題の割り当てを規定する政策が, 時間とともに変化しうる連続的な実験において, 平均治療効果の効率的な推定の問題点を考察する。 まず、Adaptive Augmented Inverse-Probability Weighted estimator に対する中心極限定理について述べる。 次に、従来の手法よりもかなり厳密な確率性および漸近的信頼シーケンスの両方を導出した逐次推論設定を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.43493007296859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of efficient inference of the Average Treatment Effect in a sequential experiment where the policy governing the assignment of subjects to treatment or control can change over time. We first provide a central limit theorem for the Adaptive Augmented Inverse-Probability Weighted estimator, which is semiparametric efficient, under weaker assumptions than those previously made in the literature. This central limit theorem enables efficient inference at fixed sample sizes. We then consider a sequential inference setting, deriving both asymptotic and nonasymptotic confidence sequences that are considerably tighter than previous methods. These anytime-valid methods enable inference under data-dependent stopping times (sample sizes). Additionally, we use propensity score truncation techniques from the recent off-policy estimation literature to reduce the finite sample variance of our estimator without affecting the asymptotic variance. Empirical results demonstrate that our methods yield narrower confidence sequences than those previously developed in the literature while maintaining time-uniform error control.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 治療や管理に対する課題の割り当てを規定する政策が時間とともに変化しうる連続的な実験において, 平均治療効果の効率的な推定の問題を考える。 まず、アダプティブ拡張逆確率重み推定器の中央極限定理を提案し、これは半パラメトリック効率が良く、従来の文献よりも弱い仮定の下で得られる。 この中心極限定理は、固定標本サイズでの効率的な推論を可能にする。 次に、従来の方法よりもかなり厳密な漸近的および漸近的信頼シーケンスを導出した逐次推論の設定を検討する。 これらのanytime-validメソッドは、データに依存した停止時間(サンプルサイズ)での推論を可能にする。 さらに,近年のオフポリティクス推定文献から得られた確率スコアトランケーション手法を用いて,漸近的分散に影響を与えずに,推定器の有限サンプル分散を低減する。 実験結果から,本手法は時間一様誤差制御を維持しつつ,従来文献で開発された手法よりも信頼性が低いことを示す。

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