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J-GLOBAL ID：202202246398071542   整理番号：22A0734256

失敗実験に対する保険を提供する基準による最適再ランダム化設計【JST・京大機械翻訳】

Optimal rerandomization designs via a criterion that provides insurance against failed experiments

著者 (4件)： Kapelner Adam (Queens College, CUNY, Department of Mathematics, Kiely Hall Room 604, 65-30 Kissena Boulevard, Queens, NY, 11367, USA) ,  Krieger Abba M. (The Wharton School of the University of Pennsylvania, Department of Statistics, Huntsman Hall Room 442, 3730 Walnut Street, Philadelphia, PA, 19104, USA) ,  Sklar Michael (Stanford University, Department of Statistics, Sequoia Hall Room 105, 390 Serra Mall, Stanford, CA, 94305, USA) ,  Azriel David (The Technion, Faculty of Industrial Engineering and Management, Bloomfield Building Room 301, Technion City, Haifa 32000, Israel)
資料名： Journal of Statistical Planning and Inference  (Journal of Statistical Planning and Inference)
巻： 219  ページ： 63-84  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0907B  ISSN： 0378-3758  CODEN： JSPIDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非逐次処理制御実験のための最適化再ランダム化設計手順を示した。ランダム化実験は,自然における因果関係を見つけるための金標準である。しかし,時々ランダム割当ては,観察された共変量の不均衡として見えるように,処理と対照群の不均等な分割をもたらす。さらに,観察されない共変量に不均衡がある。観測されたあるいは観察されない共変量の不均衡は,信頼領域の幅を膨張させ,実験電力を低減する処理効果推定誤差を増加させる。「再ランダム化」は,事前指定閾値に対して観測された共変量における不均衡を制限することによって,貧弱な不均衡割当てを省略する戦略である。しかし,この閾値を制限することは,非観測共変量からの契約誤差のリスクを増加させることができる。観測された不均衡を結合する基準を導入し,一方,偶然に不均衡な非観測共変量のリスクにおける因数分解を行った。次に,この基準を用いて,高い推定誤差に対する望ましい保険の実践者レベルに基づく最適再ランダム化閾値を位置決めした。教育における大規模ランダム化実験からのシミュレーションとデータセットにおける設計の利得を実証した。著者らは,著者らのアルゴリズムに従って設計を生成する最適RerandExpDesignと呼ばれるCRANに利用可能なオープンソースRパッケージを提供した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  閾値 ,  実験計画法 ,  金 ,  電力 ,  *実験 ,  因数分解 ,  シーケンシャル処理 ,  利得
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  オープンソース ,  共変量 ,  Rパッケージ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 無作為化試験 ,  再ランダム化 ,  実験計画法 ,  最適化

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 失敗 ,  実験 ,  保険 ,  ランダム化 ,  設計