未知质量数据的采购：Fisher 信息拍卖
计算机科学与博弈论
2026-04-13 v1 理论经济学
统计方法学
摘要
我们研究数据市场中的统计参数估计问题。买方寻求基于可以从具有不同数据质量和提供成本的竞争提供商处购买的样本中估计参数。在已知质量的情况下，我们定义一种以单位关于买方估计目标的信息成本概述每个提供商提供成本的度量。我们描述了第二得分采购机制，该机制按此得分排序，端到端选择提供商和样本大小，同时使诚实成本报告成为最优。随后我们转向更现实的情况：数据质量是私有的，只能通过交付数据间接观察。在此设置下，我们提出一种简单机制，将第二得分规则与诚恳的 ex post 统计质量报告测试相结合。我们证明在温和条件下，存在均衡，使得卖家诚实报告成本并对质量报告在采集的样本量增大时趋于准确。我们的分析突出了验证测试选择和买方的准确性-成本权衡如何共同影响数据市场中的参与和误报激励。
引用
@article{arxiv.2604.08821,
title = {Buying Data of Unknown Quality: Fisher Information Procurement Auctions},
author = {Yuchen Hu and Martin J. Wainwright and Stephen Bates},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.08821},
year = {2026}
}