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“统计大讲堂”第164讲回顾:基于延迟观测的多臂老虎机的个性化治疗分配
时间:2021-07-27


722日上午,统计大讲堂系列讲座第164讲举行。本次讲座采取线上会议和线下会议相结合的方式,邀请耶鲁大学杨宇红博士作题为基于延迟观测的多臂老虎机的个性化治疗分配的报告。讲座由中国人民大学统计学院副院长尹建鑫主持。






尹建鑫首先介绍了主讲人的相关信息。杨宇红于1996 年在耶鲁大学获得统计学博士学位,随后加入爱荷华州立大学统计系,2004 年前往明尼苏达大学。研究兴趣包括模型选择、多臂老虎机问题、预测、高维数据分析和机器学习。在多个领域的顶级期刊上发表过文章,是Institute of Mathematical Statistics的会员,并且曾获美国 NSF CAREER 奖。

杨宇红首先简单介绍了经典的老虎机问题,基于该问题背后的两个概念——“探索剥削,说明问题的关键在于如何平衡探索和剥削。他提出老虎机问题已在包括临床研究、网上服务等多个领域落地应用,并阐述了关于自适应分配的规则以及基于该原则的UCB理论。

接着,为了介绍MABC,杨宇红分析了在临床应用和文章推荐系统中的双臂老虎机问题,使用随机选择策略和ε-greedy算法解决该问题。在临床方面,鉴于对患者的观测结果只能在观测后的一个随机时间点发生,杨宇红引出对基于延迟观测下的多臂老虎机的个性化治疗的阐述。




最后,杨宇红对讲座内容进行总结。MABC为设计有效的治疗分配规则提供了一个框架,将从实验中得到的知识与患者的利益相结合,具有极强的一致性和优良性能,同时他指出仍有一些理论和实践问题亟待解决。

在提问交流环节中,老师同学们就所讲内容积极提出问题,杨宇红耐心清楚地解答了大家的疑问,就本课题进行了更加深入的探讨。

此后统计大讲堂系列将陆续推出更多精彩讲座,敬请关注。