The Adaptive Biased Coin Design for Sequential Experiments
序贯实验的自适应偏币设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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序贯实验的自适应偏币设计
- 研究问题
- 在受试者顺序到达且必须立即接受两种处理之一的实验中，如何兼顾组间人数平衡、随机化及处理效应推断的精度？
- 方法与思路
- 作者提出并分析自适应偏币分配设计，在完全平衡与完全随机化之间折中，使分配方式随实验规模变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该设计使小规模实验保持平衡，并随着实验规模增大趋向完全随机化，以减少实验偏差并提高处理效应推断精度。
- 阅读关注点
- 应核对分配概率更新规则、小样本平衡的精确定义、趋向完全随机化的意义，以及偏差和推断精度如何评价。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；更新规则、理论条件和性能比较未提供，不能断言在所有样本规模或实验环境下占优或推断刊本变化。
原文摘要
In comparing two treatments, eligible subjects come to the experiment sequentially and must be treated at once. To reduce experimental bias and to increase the precision of inference about treatment effects, the adaptive biased coin design, which offers a compromise between perfect balance and complete randomization, is proposed and analyzed. This new design has the property that it forces a small-sized experiment to be balanced, but tends toward the complete randomization scheme as the size of the experiment increases.