计算数据红利

使用这些ah、bhand qa、b值，欧文值的一部分，例如我从C创建的分类决策，作为k-nn分类中的第k个示例，是^fm，i（x，y）=~O（a，b，a′，b′）| a+b+a′+b′=k-1和a+a′+I（yi=y）<kqa，b | Cm||厘米|- 1a′+b′-1.ama\'bmb′型（大众汽车- vn）+~O（a，b，a′，b′）| a+b+a′+b′=k-1和a+a′+I（yi=y）>kqa，b | Cm||厘米|- 1a′+b′-1.ama\'bmb′型（vc- vn）。证据在每个术语中，a是带l标签y的示例数，b是不带l标签y的示例数，由Cm之前的联盟贡献，a′和b′是在Cm中的示例中带和不带标签y的示例数，这些示例在示例inCm的排列中先于示例i。两个总和都需要k- 1示例在示例i之前要求a+b+a′+b′=k- 1、第一笔金额要求分类不正确（a+a′+I（yi=y）<k），且有价值术语vw- vn，从无决策到错误决策的净值。第二个和需要正确的分类（a+a′+I（yi=y）>k），并具有值项vc-vn，用于从无决策中创建正确决策的净值。在这两种情况下，sums、qa、bis是指除Cmcontributea之外的联盟纠正a和b错误投票的概率，| Cm |是指CMThat example i is In position k中示例排列的概率- （a+b），使其成为分类中的第k个示例，其他术语是（k- 1) - （a+b）=a′+b′示例1之前的示例是标签正确的a′，标签错误的b′。定理5.7。在标签为y的样本外输入x的分类中，Owen值（例如i in coalition Cmin）为：^fm，i（x，y）+^Дm，i（x，y）。证据组合引理5.5和5.6。Eric Bax 136讨论本pap提供了在数据提供商之间划分数据盈亏的方法。

在未来，有必要扩大利益或损失的划分，以包括进行分析并根据分析采取行动以实现利益或损失的一方或多方。一种可能的方法是，在计算Shapley或Owen值时，将分析人员和管理员作为一个参与者或多个参与者加入到协议中。其他更为平淡的方法包括仅将Shapley或Owen值应用于“超额”利润，这可能是由数据提供商和分析人员/管理员之间的先验协议定义的，例如让每个用户为分析和管理支付固定的费用，然后，将剩余利润或损失分摊给数据提供商，类似于共同基金中支付给基金经理的费用。在这种情况下，出于计算数据红利的目的，决策产生的收益或损失应限于仅对超额利润有贡献的收益或损失部分。可以使用Shapley或Owen值计算每个决策对超额利润的贡献。在投资等共同竞争环境中，向多个决策者提供数据可能会降低数据对每个决策者的价值。相反，如果一个组织可以拒绝向其他组织提供数据，它可能会获得竞争优势。研究这种战略利益如何影响数据的估值和支付将是一件有趣的事情。例如，决策制定者应该在多大程度上重视独家访问数据？相反，对于某些应用程序，数据对于决策的边际价值可能会下降，因为使用有限的数据可以进行统计上显著的估计，然后更多的数据不太可能改变决策。

因此，在确定rdata价格时，统计效率和竞争压力可能会相互平衡。随着数据的付费，产生了生成虚假或重复数据的动机，可能会有细微的变化以避免被检测到。因此，为数据付费可能会促使需要进行数据验证。这一点很重要，不仅可以避免向提供此类数据的人支付过高的费用，还可以避免因此做出不理想的决策。最后，对于某些组织或某些职能部门来说，一些人的数据可能比其他人的数据更有价值。例如，关于一个人的数据，其消费行为表明一个大集团的哪些产品正在增加销售额，这可能比关于一个人的数据更有用。然而，可能有更多的人有共同的消费习惯，这使得有关他们的数据更少。在这两种情况下，代表消费更多群体的人似乎拥有更有价值的数据。因此，根据数据价值付费可能会加剧不平等。（有关moreon大数据和不平等的信息，请参阅[28]。）更多保护隐私的人群贡献的数据可能会更少，而付费购买数据可能会加剧这种情况。为了获得具有代表性的样本，可能有必要向这些群体的人支付更多的费用，以获取他们的数据。这将有助于减少数据分析和基于数据的决策中的某些形式的偏差。（有关偏见和网络的更多信息，请参阅[6]。）Eric Bax 14参考文献[1]2015。冰岛来信。自然遗传学47（28 04 2015），425 EP–。https://doi.org/10.1038/ng.3277[2] 2016. 欧洲议会和理事会条例（EU）2016/679。《欧盟官方杂志》（2016年）。[3] A.Agresti和B.A.Coull。对于二项比例的区间估计，近似优于精确。

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