Litteraturen om "mekanik design från prover", som har blomstrat under de senaste åren i gränssnittet mellan ekonomi och datavetenskap, erbjuder en bro mellan den klassiska datavetenskap tillvägagångssätt av värsta fall analys (motsvarande "inga prover") och den klassiska ekonomiska tillvägagångssättet i genomsnitt fall analys för en given Bayesian tidigare (begreppsmässigt motsvarar antalet prover tenderar till oändlighet). Icke desto mindre, de två riktningar som studerats hittills är två extrema och nästan diametralt motsatta riktningar: den av asymptotiska resultat där antalet prover växer stort, och att där endast ett enda prov finns tillgängligt. I detta dokument tar vi ett första steg mot att förstå den medelväg som överbryggar dessa två infallsvinklar: ett fast antal prover större än ett. I en mängd olika sammanhang frågar vi vad som kanske är den mest grundläggande frågan i denna riktning: är två prover verkligen bättre än ett prov?. Vi presenterar några överraskande negativa resultat, och kompletterar dem med vårt huvudsakliga resultat: visar att det värsta fallet, över alla regelbundna distributioner, förväntade-intäkter garanti för Empirical Revenue Maxibilisering algoritm med tanke på två prover är större än den av denna algoritm ges ett prov. Beviset är tekniskt utmanande och ger det första resultatet som visar att en viss deterministisk mekanism som konstruerats med hjälp av två prover kan garantera mer än hälften av de optimala intäkterna.
REF visar att approximationen av 2 kan förbättras om två prov används, snarare än ett.
Are Two (Samples) Really Better Than One? On the Non-Asymptotic Performance of Empirical Revenue Maximization.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}