論文の概要: Online Experimental Design With Estimation-Regret Trade-off Under Network Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03727v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 21:45:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:04.640947
• Title: Online Experimental Design With Estimation-Regret Trade-off Under Network Interference
• Title（参考訳）: ネットワーク干渉下における推定回帰トレードオフを用いたオンライン実験設計
• Authors: Zhiheng Zhang, Zichen Wang,
• Abstract要約: ネットワーク干渉は因果推論の分野で大きな関心を集めている。 因果効果を推定する古典的な方法の1つは、実験的候補を異なるグループにランダムに割り当て、それらの差を比較することである。 本稿では,統合的干渉に基づくオンライン実験設計フレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.080131271060764
• License:
• Abstract: Network interference has garnered significant interest in the field of causal inference. It reflects diverse sociological behaviors, wherein the treatment assigned to one individual within a network may influence the outcome of other individuals, such as their neighbors. To estimate the causal effect, one classical way is to randomly assign experimental candidates into different groups and compare their differences. However, in the context of sequential experiments, such treatment assignment may result in a large regret. In this paper, we develop a unified interference-based online experimental design framework. Compared to existing literature, we expand the definition of arm space by leveraging the statistical concept of exposure mapping. Importantly, we establish the Pareto-optimal trade-off between the estimation accuracy and regret with respect to both time period and arm space, which remains superior to the baseline even in the absence of network interference. We further propose an algorithmic implementation and model generalization.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク干渉は因果推論の分野で大きな関心を集めている。 これは、ネットワーク内の1つの個人に割り当てられた治療が、隣人のような他の個人の結果に影響を与える可能性がある、多様な社会学的挙動を反映している。 因果効果を推定するために、実験的候補を異なるグループにランダムに割り当て、それらの差を比較する古典的な方法がある。 しかし、連続的な実験の文脈では、そのような治療の割り当ては大きな後悔をもたらす可能性がある。 本稿では,統合的干渉に基づくオンライン実験設計フレームワークを開発する。 既存の文献と比較して、露出マッピングの統計的概念を活用することにより、腕の空間の定義を拡大する。 重要なことは、ネットワーク干渉のない場合でも、基準線よりも優れている時間とアーム空間の両方に関して、推定精度と後悔とのパレート最適トレードオフを確立することである。 さらに,アルゴリズムの実装とモデル一般化を提案する。

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