李思嘉;李秀迪;亚历克斯·勒德特克 讨论：“通过最优重定目标实现更高效的政策学习”和“学习最优分布鲁棒的个性化治疗规则”：政策学习的新目标。 （英语） Zbl 1464.62457号 美国统计协会。 116，编号534680-689（2021）. 论文讨论[N.卡卢斯同上，第116号，第534、646–658（2021年；Zbl 1464.62445号);W.莫等人，同上，第116号，第534、659–674（2021年；兹比尔1464.62467)]. 引用于2评论 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62D20型 观察性研究的因果推断 关键词：有效的政策学习;个性化治疗方案;优化 引文：Zbl 1464.62445号;Zbl 1464.62467号 软件：玻璃纤维 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Li}et al.，J.Am.Stat.Assoc.116，No.534，680--689（2021年；Zbl 1464.62457） 全文： DOI程序 参考文献： [1] Athey，S。；Tibshirani，J。；Wager，S.，“广义随机森林，统计年鉴，471148-1178（2019）·Zbl 1418.62102号 ·doi:10.1214/18-AOS1709 [2] Greenwell，B。；Boehmke，B。；坎宁安，J。；GBM开发商（2020年） [3] Hirano，K。；Porter，J.R.，“统计处理规则的渐近性，计量经济学，77，1683-1701（2009）·Zbl 1186.62010年 [4] Kallus，N.，“通过最佳重新定位实现更有效的政策学习”，《美国统计协会杂志》（2020年） [5] 莫·W。；齐，Z。；Liu，Y.，学习最优分布稳健个体化治疗规则，美国统计协会杂志（2020） [6] Pfanzagl，J.，半参数模型中的估计，“半参数模型的估计”，17-22（1990），纽约：Springer，纽约·Zbl 0704.62034号 [7] 罗宾斯，J.M。；Rotnitzky，A。；赵L.P.，“当某些回归因子不总是被观测时回归系数的估计”，《美国统计协会杂志》，89846-866（1994）·Zbl 0815.62043号 ·doi:10.1080/01621459.1994.10476818 [8] 范德拉恩，M.J。；拉安，M。；Robins，J.M.，《审查纵向数据和因果关系的统一方法》（2003），纽约：Springer-Verlag出版社，纽约·兹比尔1013.62034 [9] Wager，S。；Athey，S.，“使用随机森林对异质处理效果的估计和推断，美国统计协会杂志，1131228-1242（2018）·Zbl 1402.62056号 ·doi:10.1080/01621459.2017.1319839 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。