Non-strategic Econometrics (for Initial Play)
Notice bibliographique
Résumé
Modelling agent preferences has applications in a range of fields including economics and increasingly, artificial intelligence. These preferences are not always known and thus may need to be estimated from observed behavior, in which case a model is required to map agent preferences to behavior, also known as structural estimation. Traditional models are based on the assumption that agents are perfectly rational: that is, they perfectly optimize and behave in accordance with their own interests. Work in the field of behavioral game theory has shown, however, that human agents often make decisions that are imperfectly rational, and the field has developed models that relax the perfect rationality assumption. We apply models developed for predicting behavior towards estimating preferences and show that they outperform both traditional and commonly used benchmark models on data collected from human subjects. In fact, Nash equilibrium and its relaxation, quantal response equilibrium (QRE), can induce an inaccurate estimate of agent preferences when compared against ground truth. A key finding is that modelling non-strategic behavior, conventionally considered uniform noise, is important for estimating preferences. To this end, we introduce quantal-linear4, a rich non-strategic model. We also propose an augmentation to the popular quantal response equilibrium with a non-strategic component. We call this augmented model QRE+L0 and find an improvement in estimating values over the standard QRE. QRE+L0 allows for alternative models of non-strategic behavior in addition to quantal-linear4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».