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Empirical Bayes for compound adaptive experiments

Karun Adusumilli · Jiaying Gu · Junfan Tao首次提交 2026-09-15 · 修订 2026-09-15 · v1arXiv预印本

复合自适应实验中的经验贝叶斯方法AI 解读

We investigate Empirical Bayes (EB) methods in the context of compound adaptive experiments, where the arm distribution in each experiment follows a normal distribution with an unknown mean that we seek to estimate. There are two main EB strategies: $g$ -modeling, which estimates the prior by maximizing the marginal likelihood, and $f$ -modeling, which derives posterior means directly from the empirical distribution of the observations. We show that $g$ -modeling continues to…We investigate Empirical Bayes (EB) methods in the context of compound adaptive experiments, where the arm distribution in each experiment follows a normal distribution with an unknown mean that we seek to estimate. There are two main EB strategies: $g$-modeling, which estimates the prior by maximizing the marginal likelihood, and $f$-modeling, which derives posterior means directly from the empirical distribution of the observations. We show that $g$-modeling continues to…

贝叶斯

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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