論文の概要: Improving the Estimation of Lifetime Effects in A/B Testing via Treatment Locality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19618v3
- Date: Tue, 09 Sep 2025 14:04:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.622315
- Title: Improving the Estimation of Lifetime Effects in A/B Testing via Treatment Locality
- Title（参考訳）: 治療局所性を用いたA/B試験におけるライフタイム効果評価の改善
- Authors: Shuze Chen, David Simchi-Levi, Chonghuan Wang,
- Abstract要約: マルコフ決定過程における一般A/Bテストのための最適推論手法を開発した。
本研究では,非ターゲット状態の情報を共有することで,局所構造を利用する手法を提案する。
偏見を増大させることなく情報共有による分散低減の恩恵を受けることができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.36651676133996
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Utilizing randomized experiments to evaluate the effect of short-term treatments on the short-term outcomes has been well understood and become the golden standard in industrial practice. However, as service systems become increasingly dynamical and personalized, much focus is shifting toward maximizing long-term outcomes, such as customer lifetime value, through lifetime exposure to interventions. Our goal is to assess the impact of treatment and control policies on long-term outcomes from relatively short-term observations, such as those generated by A/B testing. A key managerial observation is that many practical treatments are local, affecting only targeted states while leaving other parts of the policy unchanged. This paper rigorously investigates whether and how such locality can be exploited to improve estimation of long-term effects in Markov Decision Processes (MDPs), a fundamental model of dynamic systems. We first develop optimal inference techniques for general A/B testing in MDPs and establish corresponding efficiency bounds. We then propose methods to harness the localized structure by sharing information on the non-targeted states. Our new estimator can achieve a linear reduction with the number of test arms for a major part of the variance without sacrificing unbiasedness. It also matches a tighter variance lower bound that accounts for locality. Furthermore, we extend our framework to a broad class of differentiable estimators, which encompasses many widely used approaches in practice. We show that all such estimators can benefit from variance reduction through information sharing without increasing their bias. Together, these results provide both theoretical foundations and practical tools for conducting efficient experiments in dynamic service systems with local treatments.
- Abstract（参考訳）: 短期的治療が短期成績に与える影響を評価するためにランダム化実験を利用することは、工業的実践における黄金の基準となっている。
しかし、サービスシステムが動的かつパーソナライズされていくにつれて、介入への生涯露出を通じて、顧客寿命価値などの長期的な成果の最大化に多くの焦点が移りつつある。
我々の目標は、A/Bテストなどの比較的短期的な観察から得られる長期的な結果に対する治療・管理方針の影響を評価することである。
主要な管理的観察は、多くの実践的治療が局所的であり、政策の他の部分はそのまま残しながらも、標的とする州にのみ影響を及ぼすことである。
本稿では,力学系の基本モデルであるマルコフ決定過程(MDPs)の長期的影響評価に,そのような局所性を活用できるかどうかを,厳密に検討する。
まず, MDPにおける一般A/Bテストのための最適推論手法を開発し, 対応する効率境界を確立する。
そこで我々は,非ターゲット状態の情報を共有することによって,局所構造を利用する手法を提案する。
我々の新しい推定器は、偏りを犠牲にすることなく、分散の大きな部分に対する試験アームの数を線形に減らすことができる。
また、局所性を考慮したより厳密な分散の低い境界と一致する。
さらに、我々のフレームワークを、実際に広く使われている多くのアプローチを含む、幅広い種類の微分可能推定器に拡張する。
偏見を増大させることなく情報共有による分散低減の恩恵を受けることができることを示す。
これらの結果は、局所的な処理を伴う動的サービスシステムにおける効率的な実験を行うための理論的基礎と実践的ツールの両方を提供する。
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