MAPress
مقاله نظریه تصمیم گیری برای مشکلات انتخاب درمان با تشخیص جزئی

مقاله نظریه تصمیم گیری برای مشکلات انتخاب درمان با تشخیص جزئی

تگ‌ها: Econometrics اقتصاد سنجی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Decision Theory for Treatment Choice Problems with Partial Identification
عنوان مقاله به فارسی مقاله نظریه تصمیم گیری برای مشکلات انتخاب درمان با تشخیص جزئی
نویسندگان José Luis Montiel Olea, Chen Qiu, Jörg Stoye
زبان مقاله انگلیسی
فرمت مقاله: PDF
تعداد صفحات 61
دسته بندی موضوعات Econometrics,اقتصاد سنجی ,
توضیحات Submitted 29 December, 2023; originally announced December 2023.
توضیحات به فارسی ارسال شده 29 دسامبر 2023 ؛در ابتدا دسامبر 2023 اعلام شد.

چکیده

We apply classical statistical decision theory to a large class of treatment choice problems with partial identification, revealing important theoretical and practical challenges but also interesting research opportunities. The challenges are: In a general class of problems with Gaussian likelihood, all decision rules are admissible; it is maximin-welfare optimal to ignore all data; and, for severe enough partial identification, there are infinitely many minimax-regret optimal decision rules, all of which sometimes randomize the policy recommendation. The opportunities are: We introduce a profiled regret criterion that can reveal important differences between rules and render some of them inadmissible; and we uniquely characterize the minimax-regret optimal rule that least frequently randomizes. We apply our results to aggregation of experimental estimates for policy adoption, to extrapolation of Local Average Treatment Effects, and to policy making in the presence of omitted variable bias.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ما تئوری تصمیم گیری آماری کلاسیک را در طبقه بزرگی از مشکلات انتخاب درمان با شناسایی جزئی به کار می بریم و چالش های مهم نظری و عملی را نشان می دهیم اما فرصت های تحقیقاتی جالب را نیز نشان می دهیم.چالش ها این است: در یک طبقه کلی از مشکلات با احتمال گاوسی ، کلیه قوانین تصمیم گیری قابل قبول است.نادیده گرفتن همه داده ها بهینه بهینه است.و ، برای شناسایی جزئی جزئی ، بی نهایت بسیاری از قوانین تصمیم گیری بهینه Minimax-Regret وجود دارد که همه اینها گاهی اوقات توصیه سیاست را تصادفی می کنند.فرصت ها عبارتند از: ما معیار پشیمانی پروفایل را معرفی می کنیم که می تواند تفاوت های مهمی بین قوانین را نشان دهد و برخی از آنها را غیرقابل قبول می کند.و ما به طور منحصر به فرد قانون بهینه Minimax-Regret را توصیف می کنیم که حداقل اغلب به طور تصادفی تصادفی می شود.ما نتایج خود را برای تجمع برآوردهای تجربی برای اتخاذ سیاست ، برون یابی اثرات درمانی متوسط محلی و سیاست گذاری در حضور تعصب متغیر حذف شده اعمال می کنیم.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.