The Strong Maximum Circulation Algorithm: A New Method for Aggregating Preference Rankings
	Tác giả: Nathan Atkinson, Scott C Ganz, Dorit S Hochbaum, James B Orlin
	Xuất bản: , 2023
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  302.13  Thêm vào giỏ

Optimal Conditional Inference in Adaptive Experiments
	Tác giả: Jiafeng Chen, Isaiah Andrews
	Xuất bản: , 2023
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  001.434  Thêm vào giỏ

Smaller Confidence Intervals From IPW Estimators via Data-Dependent Coarsening
	Tác giả: Alkis Kalavasis, Anay Mehrotra, Manolis Zampetakis
	Xuất bản: , 2024
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Best Arm Identification with Contextual Information under a Small Gap
	Tác giả: Masahiro Kato, Masaaki Imaizumi, Takuya Ishihara, Toru Kitagawa
	Xuất bản: , 2022
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  611.972  Thêm vào giỏ

Asymptotically Optimal Fixed-Budget Best Arm Identification with Variance-Dependent Bounds
	Tác giả: Masahiro Kato, Masaaki Imaizumi, Takuya Ishihara, Toru Kitagawa
	Xuất bản: , 2023
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Benign-Overfitting in Conditional Average Treatment Effect Prediction with Linear Regression
	Tác giả: Masahiro Kato, Masaaki Imaizumi
	Xuất bản: , 2022
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  511.4  Thêm vào giỏ

Double Robustness for Complier Parameters and a Semiparametric Test for Complier Characteristics
	Tác giả: Rahul Singh, Liyang Sun
	Xuất bản: , 2019
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  001.434  Thêm vào giỏ

Functional Sequential Treatment Allocation with Covariates
	Tác giả: Anders Bredahl Kock, David Preinerstorfer, Bezirgen Veliyev
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  929.209  Thêm vào giỏ

Asymptotically Optimal Control of a Centralized Dynamic Matching Market with General Utilities
	Tác giả: Jose H Blanchet, Martin I Reiman, Viragh Shah, Lawrence M Wein, Linjia Wu
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  330  Thêm vào giỏ

Efficient Policy Learning from Surrogate-Loss Classification Reductions
	Tác giả: Andrew Bennett, Nathan Kallus
	Xuất bản: , 2020
	Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí
	eBook (pdf) ddc:  006.31  Thêm vào giỏ