論文の概要: Clustered Switchback Designs for Experimentation Under Spatio-temporal Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15574v5
• Date: Wed, 26 Mar 2025 23:44:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:48:22.954859
• Title: Clustered Switchback Designs for Experimentation Under Spatio-temporal Interference
• Title（参考訳）: 時空間干渉実験のためのクラスタ化スイッチバック設計
• Authors: Su Jia, Nathan Kallus, Christina Lee Yu,
• Abstract要約: 我々は, 平均治療効果 (GATE) を推定し, 全単位を常に治療やコントロールに曝露した平均結果の差を推定した。 そこで我々は,単位をクラスタにグループ化し,時間ステップをブロックにグループ化する,クラスタ化されたスイッチバック設計を提案する。 良好なクラスタリングを許容するグラフに対して, トラッピングされたHorvitz-Thompson推定器が$tilde O(1/NT)$平均二乗誤差(MSE)を達成することを示す。 我々の結果は、citethu2022switchback、ugander2013graph、citetleung2022rateの結果を同時に一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.644520116360106
• License:
• Abstract: We consider experimentation in the presence of non-stationarity, inter-unit (spatial) interference, and carry-over effects (temporal interference), where we wish to estimate the global average treatment effect (GATE), the difference between average outcomes having exposed all units at all times to treatment or to control. We suppose spatial interference is described by a graph, where a unit's outcome depends on its neighborhood's treatments, and that temporal interference is described by an MDP, where the transition kernel under either treatment (action) satisfies a rapid mixing condition. We propose a clustered switchback design, where units are grouped into clusters and time steps are grouped into blocks, and each whole cluster-block combination is assigned a single random treatment. Under this design, we show that for graphs that admit good clustering, a truncated Horvitz-Thompson estimator achieves a $\tilde O(1/NT)$ mean squared error (MSE), matching the lower bound up to logarithmic terms for sparse graphs. Our results simultaneously generalize the results from \citet{hu2022switchback,ugander2013graph} and \citet{leung2022rate}. Simulation studies validate the favorable performance of our approach.
• Abstract（参考訳）: 我々は,非定常性,ユニット間干渉(空間的)干渉,時空間干渉(時空間干渉)の存在下での実験を考察し,グローバル平均治療効果(GATE)を推定し,全てのユニットが常に治療や制御のために露出した平均結果の差について検討した。 空間的干渉は、単位の結果がその近傍の処理に依存するグラフによって記述され、時間的干渉は、どちらの処理(動作)も高速混合条件を満たすMDPによって記述されていると仮定する。 本稿では,クラスタ単位をクラスタにグループ化し,タイムステップをブロックにグループ化し,クラスタとブロックの組み合わせ毎にランダムな処理を割り当てる,クラスタ化スイッチバックの設計を提案する。 本設計では, 良好なクラスタリングを許容するグラフに対して, トラルデO(1/NT)$平均二乗誤差(MSE)を実現し, スパースグラフの対数項に一致することを示す。 我々の結果は同時に \citet{hu2022switchback,ugander2013graph} と \citet{leung2022rate} の結果を一般化する。 シミュレーション研究は、我々のアプローチの好ましい性能を検証する。

関連論文リスト

• Estimation and Inference for Causal Functions with Multiway Clustered Data [6.988496457312806]
  本稿では,一般的な因果関数のクラスに対する推定法と一様推論法を提案する。 因果関数は、調整された(Neyman-orthogonal)信号の条件付き期待値として同定される。 提案手法をアフリカにおける水準と歴史的奴隷貿易の因果関係の分析に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T17:17:53Z)
• Cluster truncated Wigner approximation for bond-disordered Heisenberg spin models [0.0]
  クラスタートリニケートウィグナー近似(cTWA)は、結合非秩序なハイゼンベルクスピン鎖のクエンチダイナミクスとパワー-ロー相互作用に応用される。 当初導入されたガウス近似に基づくスキームの代替として、初期ウィグナー関数の離散サンプリングスキームを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T18:00:06Z)
• Revisiting Counterfactual Regression through the Lens of Gromov-Wasserstein Information Bottleneck [30.31832773408621]
  我々はGromov-Wasserstein Information bottleneck (GWIB)と呼ばれる新しい学習パラダイムを提案する。 GWIBは最適化の交互化を通じてCFRモデルを効果的に学習し、自明な潜伏分布を避けながら選択バイアスを抑制する。 ITE推定タスクの実験では、GWIBは最先端のCFR法よりも一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T12:48:24Z)
• DASA: Delay-Adaptive Multi-Agent Stochastic Approximation [64.32538247395627]
  我々は,N$エージェントが並列に動作し,中央サーバと通信することで,一般的な近似問題を高速化することを目的とした設定を考える。 遅延とストラグラーの効果を軽減するために,マルチエージェント近似のための遅延適応アルゴリズムである textttDASA を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T22:49:56Z)
• Spectral Normalized-Cut Graph Partitioning with Fairness Constraints [18.835004555146575]
  正規化されたグラフ分割は、グラフ内のノードの集合を$k$ディスジョイントクラスタに分割して、任意のクラスタと他のクラスタ間の全エッジの分画を最小限にすることを目的としている。 本稿では,ノードが異なる階層群に属することを示す分類学的属性によって特徴付けられる分割問題の公平な変種について考察する。 私たちの目標は、正規化されたカット値を最小化しながら、各グループが各クラスタにほぼ比例的に表現されることを保証することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-22T12:20:46Z)
• Adaptive Annealed Importance Sampling with Constant Rate Progress [68.8204255655161]
  Annealed Importance Smpling (AIS)は、抽出可能な分布から重み付けされたサンプルを合成する。 本稿では,alpha$-divergencesに対する定数レートAISアルゴリズムとその効率的な実装を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T08:15:28Z)
• Variance-Dependent Regret Bounds for Linear Bandits and Reinforcement Learning: Adaptivity and Computational Efficiency [90.40062452292091]
  本稿では,不整合雑音を持つ線形帯域に対する計算効率のよい最初のアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは未知のノイズの分散に適応し、$tildeO(d sqrtsum_k = 1K sigma_k2 + d)$ regretを達成する。 また、強化学習において、線形混合マルコフ決定過程(MDP)に対する分散適応アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T00:17:24Z)
• Optimal Clustering with Bandit Feedback [57.672609011609886]
  本稿では,バンディットフィードバックを用いたオンラインクラスタリングの問題点について考察する。 これは、NPハード重み付きクラスタリング問題をサブルーチンとして解決する必要性を回避するための、シーケンシャルなテストのための新しい停止規則を含む。 合成および実世界のデータセットの広範なシミュレーションを通して、BOCの性能は下界と一致し、非適応的ベースラインアルゴリズムよりも大幅に優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T06:05:05Z)
• A Stochastic Alternating Balance $k$-Means Algorithm for Fair Clustering [0.0]
  ローン申請や広告などの人間中心の意思決定システムへのデータクラスタリングの適用において、クラスタリングの結果は異なる人口集団の人々に対して差別される可能性がある。 そこで我々は,$k$-meansの更新とグループスワップ更新を併用した,新たな交代バランス型$k$-means (SAKM) アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T01:47:15Z)
• Federated Functional Gradient Boosting [75.06942944563572]
  フェデレーション学習における機能最小化に関する研究 FFGB.C と FFGB.L は、特徴分布がより均一になるにつれて収束半径が 0 に縮まる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-11T21:49:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。