Optimal Data Acquisition for Statistical Estimation
Optimal Data Acquisition for Statistical Estimation
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用于统计估计的最佳数据采集
DOI：
10.1145/3219166.3219195
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ziani, Juba
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Yiling;Immorlica, Nicole;Lucier, Brendan;Syrgkanis, Vasilis;Ziani, Juba
我们考虑一个数据分析师的问题，从战略代理购买数据来计算一个无偏估计的统计数据的兴趣。代理人承担私人成本，以揭示他们的数据和成本可以任意与他们的数据。数据一经披露，即可进行核实。本文主要研究线性无偏估计。我们设计了一个个体理性和激励相容的机制，优化了最坏情况下的估计均方误差，其中最坏情况是在成本和数据之间的未知相关性，受预算约束的预期。我们在封闭形式的最优机制的形式特征。我们进一步扩展我们的结果，以获取数据，估计回归分析中的参数，其中私人成本可以与因变量的值，但不与自变量的值相关。
We consider a data analyst's problem of purchasing data from strategic agents to compute an unbiased estimate of a statistic of interest. Agents incur private costs to reveal their data and the costs can be arbitrarily correlated with their data. Once revealed, data are verifiable. This paper focuses on linear unbiased estimators. We design an individually rational and incentive compatible mechanism that optimizes the worst-case mean-squared error of the estimation, where the worst-case is over the unknown correlation between costs and data, subject to a budget constraint in expectation. We characterize the form of the optimal mechanism in closed-form. We further extend our results to acquiring data for estimating a parameter in regression analysis, where private costs can correlate with the values of the dependent variable but not with the values of the independent variables.
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