7月22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”和“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。