Incentive-Theoretic Bayesian Inference for Collaborative Science

要約

現代の科学研究は分散型の共同作業であり、研究者、規制機関、資金提供機関、商業パートナー、科学団体からなるチームによって実行され、すべて相互作用し、さまざまなインセンティブに直面しています。
科学的な厳密性を維持するために、統計的手法はこの状況を認識する必要があります。
この目的を達成するために、私たちは、未知のパラメーターについて非公開の事前情報を持つエージェント (研究者や製薬会社など) と、そのパラメーターに基づいて意思決定をしたいと考えているプリンシパル (政策立案者や規制当局など) がいる場合の仮説検証を研究します。
パラメータ値。
エージェントは、プライベートな事前情報に基づいて統計的トライアルを実行するかどうかを選択し、プリンシパルはトライアルの結果を使用して決定を下します。
私たちは、エージェントの戦略的行動 (トライアルを実行するかどうかの選択) によって明らかにされる情報を活用して、プリンシパルがどのように統計的推論を実行できるかを示します。
特に、プリンシパルがエージェントのプライベートな事前信念に関する部分的な情報を解明し、これを使用してヌルの事後確率を制御するポリシーをどのように設計できるかを示します。
含意の 1 つは、臨床試験における有意性しきい値の選択に関する単純なガイドラインです。タイプ I 過誤レベルは、試験費用を試験が成功した場合の企業の利益で割った値よりも厳密に小さく設定される必要があります。

要約(オリジナル)

Contemporary scientific research is a distributed, collaborative endeavor, carried out by teams of researchers, regulatory institutions, funding agencies, commercial partners, and scientific bodies, all interacting with each other and facing different incentives. To maintain scientific rigor, statistical methods should acknowledge this state of affairs. To this end, we study hypothesis testing when there is an agent (e.g., a researcher or a pharmaceutical company) with a private prior about an unknown parameter and a principal (e.g., a policymaker or regulator) who wishes to make decisions based on the parameter value. The agent chooses whether to run a statistical trial based on their private prior and then the result of the trial is used by the principal to reach a decision. We show how the principal can conduct statistical inference that leverages the information that is revealed by an agent’s strategic behavior — their choice to run a trial or not. In particular, we show how the principal can design a policy to elucidate partial information about the agent’s private prior beliefs and use this to control the posterior probability of the null. One implication is a simple guideline for the choice of significance threshold in clinical trials: the type-I error level should be set to be strictly less than the cost of the trial divided by the firm’s profit if the trial is successful.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google