MINIMAX REGRET TREATMENT CHOICE WITH INCOMPLETE DATA AND MANY TREATMENTS
不完整数据与多种处理下的最小最大遗憾决策AI 解读 ↓
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不完整数据与多种处理下的最小最大遗憾决策
- 研究问题
- 在数据不完整、处理效果存在模糊性且可选处理超过两种时，最小最大遗憾规则如何分配处理，二处理结论能否延伸？
- 方法与思路
- 作者将既有二处理的最小最大遗憾分析扩展到更一般的环境，求解有限多种处理下的决策规则，并考察未被支配的处理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称存在三种或更多未被支配处理时，最小最大遗憾规则可能向所有对象分配同一种处理，二处理情形的显著特征不再普遍成立。
- 阅读关注点
- 应核对数据不完整如何定义可行效果集合、遗憾和支配的判据，以及统一分配规则出现的条件与随机分配的关系。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定福利目标、信息结构与具体决策公式；“可能统一分配”不表示多处理环境总应选择同一处理。
原文摘要
This note adds to the recent research project on treatment choice under ambiguity. I generalize the Manski (Journal of Econometrics, in press) analysis of minimax regret treatment choice by considering a more general setting and, more importantly, by solving for the treatment rule given finitely many (as opposed to two) treatments. The most interesting finding is that with three or more undominated treatments, the minimax regret treatment rule may assign the same treatment to all subjects; thus, the most salient feature of the two-treatment case does not generalize.I thank Chuck Manski, the co-editor, and especially an anonymous referee for helpful comments. Financial support through the Robert Eisner Memorial Fellowship, Department of Economics, Northwestern University, in addition to a Dissertation Year Fellowship, The Graduate School, Northwestern University, is gratefully acknowledged.