面向价值最大化的经验贝叶斯选择
统计方法学
2025-09-01 v3 计量经济学
摘要
我们研究从n个单位中选择最优m个单位的问题，当时，其中可获得各单位真实值的含噪、异方差测量值，且决策者希望最大化所选单位的真实总价值。给定参数化先验分布，经验贝叶斯决策规则相对于知晓真实先验的贝叶斯预言机产生的后悔值。更一般地，若估计先验的误差阶为，则后悔值为。在此意义上，对最优单位的\emph{选择}从根本上易于对其价值的\emph{估计}。我们给出参数情形下的一个达到该后悔界的例子，表明此后悔界是紧的。利用从逾四千个互联网实验数据集校准的先验，我们确认经验贝叶斯方法在仅需少量实验时即可良好地检测出最优处理。
引用
@article{arxiv.2210.03905,
title = {Empirical Bayes Selection for Value Maximization},
author = {Dominic Coey and Kenneth Hung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03905},
year = {2025}
}