Ranking and Selection under adaptive sampling

Research Project

Project/Area Number	25K16616
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	陶俊帆京都大学, 経済研究所, 講師 (60967090)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000) Fiscal Year 2028: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	適応的実験 / 統計的推論 / 経験ベイズ / 逐次解析 / ランダム化比較試験
Outline of Research at the Start	近年、適応的実験（データ収集や意思決定が途中の結果に基づいて調整される実験手法)が広がって、適応的に収集されたデータに基づいて事後の統計的推論を行うことが課題となっている。実際の応用では、複数の実験が同時に実施されそれら全体を考慮した意思決定を行う必要があることが一般的である。これが複合決定問題と呼ばれる。本研究では複数の実験が同時並行的に行われる適応的実験の枠組みにおいて、適応的に収集されたデータを用いたランキングおよび選択に関する意思決定の方法を理論的に検討する。特に、経験ベイズ法に着目し、そのリスク特性や統計的性質を明らかにすることで、適応的意思決定における理論を構築する。