論文の概要: Geographic Spines in the 2020 Census Disclosure Avoidance System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16654v3
• Date: Fri, 15 Mar 2024 17:35:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 08:10:52.896472
• Title: Geographic Spines in the 2020 Census Disclosure Avoidance System
• Title（参考訳）: 2020年国勢調査開示回避システムにおける地理的スピン
• Authors: Ryan Cumings-Menon, John M. Abowd, Robert Ashmead, Daniel Kifer, Philip Leclerc, Jeffrey Ocker, Michael Ratcliffe, Pavel Zhuravlev,
• Abstract要約: 2020年国勢調査開示回避システム(英: 2020 Census Disclosure Avoidance System、DAS)は、特定の階層的な地理的単位の集合に対する横断的な集計に独立したノイズを加える、正式な私的なメカニズムである。 本稿では,DAS内部での初期ノイズ測定が出力データベースの精度に与える影響について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.348066080730032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 2020 Census Disclosure Avoidance System (DAS) is a formally private mechanism that first adds independent noise to cross tabulations for a set of pre-specified hierarchical geographic units, which is known as the geographic spine. After post-processing these noisy measurements, DAS outputs a formally private database with fields indicating location in the standard census geographic spine, which is defined by the United States as a whole, states, counties, census tracts, block groups, and census blocks. This paper describes how the geographic spine used internally within DAS to define the initial noisy measurements impacts accuracy of the output database. Specifically, tabulations for geographic areas tend to be most accurate for geographic areas that both 1) can be derived by aggregating together geographic units above the block geographic level of the internal spine, and 2) are closer to the geographic units of the internal spine. After describing the accuracy tradeoffs relevant to the choice of internal DAS geographic spine, we provide the settings used to define the 2020 Census production DAS runs.
• Abstract（参考訳）: 2020年国勢調査開示回避システム(英: 2020 Census Disclosure Avoidance System、DAS)は、地理的スピンとして知られる、事前に指定された階層的な地理的単位の集合に対して、最初に独立したノイズを集計に付加する正式な私的なメカニズムである。 これらの騒々しい測定を後処理した後、DASは、アメリカ合衆国が定義する標準国勢調査の地形の場所を示すフィールドを、州、郡、国勢調査区域、ブロックグループ、および国勢調査ブロックとして、正式にプライベートなデータベースを出力した。 本稿では,DAS内部での初期ノイズ測定が出力データベースの精度に与える影響について述べる。 具体的には、地理的領域の集計は、どちらも地理的領域において最も正確である傾向がある。 1) 内背椎ブロック上の地理的単位を集約することにより導出することができる。 2) 内脊椎の地理的単位に近い。 内部DASの地理的スピンの選択に関連する正確なトレードオフを説明した後、2020年国勢調査のDAS実行を定義するために使用される設定を提供する。

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