論文の概要: Inference for Batched Adaptive Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.10156v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 23:33:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-12 16:15:42.119124
• Title: Inference for Batched Adaptive Experiments
• Title（参考訳）: バッチ適応実験の推論
• Authors: Jan Kemper, Davud Rostam-Afschar,
• Abstract要約: 本報告は適応実験における治療効果の推測のためのBOLS試験統計を示唆する。 典型例では, 治療期間が少なく, バッチ当たりの観察回数も少なく, 拒絶率を比較したシミュレーション結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advantages of adaptive experiments have led to their rapid adoption in economics, other fields, as well as among practitioners. However, adaptive experiments pose challenges for causal inference. This note suggests a BOLS (batched ordinary least squares) test statistic for inference of treatment effects in adaptive experiments. The statistic provides a precision-equalizing aggregation of per-period treatment-control differences under heteroskedasticity. The combined test statistic is a normalized average of heteroskedastic per-period z-statistics and can be used to construct asymptotically valid confidence intervals. We provide simulation results comparing rejection rates in the typical case with few treatment periods and few (or many) observations per batch.
• Abstract（参考訳）: 適応実験の利点は、経済、その他の分野、そして実践者の間で急速に普及した。 しかし、適応的な実験は因果推論に挑戦する。 このノートは、適応実験における治療効果の推測のためのBOLS(バッチされた通常の最小二乗)テスト統計を示唆している。 この統計は、ヘテロスケダスティック性の下での期間ごとの処理制御差の精度等化アグリゲーションを提供する。 統合テスト統計は、周期毎のヘテロスケダスティックなz統計の正規化平均であり、漸近的に有効な信頼区間を構築するのに使うことができる。 典型例では, 治療期間が少なく, バッチ当たりの観察回数も少なく, 拒絶率を比較したシミュレーション結果を提供する。

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