論文の概要: Fixed-Horizon Self-Normalized Inference for Adaptive Experiments via Martingale AIPW/DML with Logged Propensities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15559v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 13:12:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.071038
• Title: Fixed-Horizon Self-Normalized Inference for Adaptive Experiments via Martingale AIPW/DML with Logged Propensities
• Title（参考訳）: ログイン確率を持つMartingale AIPW/DMLを用いた適応実験のための固定水平自己Normalized Inference
• Abstract要約: 適応的な割り当ての下では、確率は変化し続けるため、AIPW/DMLインクリメントの予測可能な2次変動はランダムのままである。 本研究では,2次変動によって推定される偏差が,分散安定化を伴わずとも条件的に誤校正されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive randomized experiments update treatment probabilities as data accrue, but still require an end-of-study interval for the average treatment effect (ATE) at a prespecified horizon. Under adaptive assignment, propensities can keep changing, so the predictable quadratic variation of AIPW/DML score increments may remain random. When no deterministic variance limit exists, Wald statistics normalized by a single long-run variance target can be conditionally miscalibrated given the realized variance regime. We assume no interference, sequential randomization, i.i.d. arrivals, and executed overlap on a prespecified scored set, and we require two auditable pipeline conditions: the platform logs the executed randomization probability for each unit, and the nuisance regressions used to score unit $t$ are constructed predictably from past data only. These conditions make the centered AIPW/DML scores an exact martingale difference sequence. Using self-normalized martingale limit theory, we show that the Studentized statistic, with variance estimated by realized quadratic variation, is asymptotically N(0,1) at the prespecified horizon, even without variance stabilization. Simulations validate the theory and highlight when standard fixed-variance Wald reporting fails.
• Abstract（参考訳）: アダプティブランダム化実験では、治療の確率をデータとして更新するが、規定された地平線における平均治療効果(ATE)について、研究期間の終了が必要である。 適応的な割り当ての下では、確率は変化し続けるため、AIPW/DMLスコアインクリメントの予測可能な2次変動はランダムのままである。 決定論的分散限界が存在しない場合、単一の長期分散目標によって正規化されたウォルド統計は、実効的な分散状態から条件的に誤校正することができる。 我々は、干渉、シーケンシャルな乱数化、すなわち到着を前提とせず、事前に指定されたスコアセット上で実行重複を仮定し、2つの監査可能なパイプライン条件を必要とする: プラットフォームは各ユニットに対して実行されたランダム化確率をログし、ユニット$t$をスコアするために使用されるニュアンス回帰は、過去のデータから予測可能に構成する。 これらの条件により、中心となるAIPW/DMLはマーチンゲール差分列を正確にスコアする。 自己正規化マルティンゲール極限理論を用いて、2次変分によって推定される分散を持つ学生統計は、分散安定化がなくても、予め指定された地平線において漸近的にN(0,1)であることが示される。 シミュレーションは、標準的な固定分散ウォルド報告が失敗したときの理論とハイライトを検証する。

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