個人化意思決定のための共変量によるランキングと選択【JST・京大機械翻訳】

Shen Haihui; Hong L. Jeff; Zhang Xiaowei

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219909148347 整理番号：22P0042373

個人化意思決定のための共変量によるランキングと選択【JST・京大機械翻訳】

Ranking and Selection with Covariates for Personalized Decision Making

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発行年： 2017年10月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最良の代替案が普遍的ではなく,いくつかの観察可能な共変量の関数として変化する,個人化意思決定の文脈におけるシミュレーションによるランキングと選択の問題を考察した。共変量(R&S-C)によるランキングと選択の目標は,シミュレーションサンプルを使用して,それらの共変量を観察することで,後続の個人のための特定の統計的保証で最良の代替案を指定する選択政策を得ることである。線形モデルを提案し,代替と共変量の平均性能間の関係を捉えた。差分領域定式化の下で,著者らは,それぞれ,ホモ分散と異種分散シミュレーション誤差の両方のための2段階手順を開発し,正しい選択の平均確率に関してそれらの統計的妥当性を証明した。また,よく知られた滑り配置を一般化し,一般化された滑り配置が,著者らの手順のための最も好ましい構成であることを証明する。広範な数値実験を行い,提案した手順の性能,実験計画問題,および線形性仮定に対するロバスト性を調べた。最後に,食道癌の予防における最良の治療処方を選択する事例研究により,R&S-Cの有用性を示した。疾患関連個人情報を活用することにより,R&S-Cは患者特異的治療処方を提供することにより患者の期待品質調整寿命を実質的に改善できることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

移動通信 , 構造動力学 , 電力系統一般 , 確率論 , 自然語処理

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