論文の概要: Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05328v6
- Date: Mon, 14 Oct 2024 14:44:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-15 19:27:50.303815
- Title: Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data
- Title（参考訳）: プリバスト化データに対するシミュレーションに基づく有限サンプル推論
- Authors: Jordan Awan, Zhanyu Wang,
- Abstract要約: 本稿では,統計的に有効な信頼区間と仮説テストを生成するためのシミュレーションベースの"repro sample"手法を提案する。
本手法は様々な個人推論問題に適用可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.218697973204065
- License:
- Abstract: Privacy protection methods, such as differentially private mechanisms, introduce noise into resulting statistics which often produces complex and intractable sampling distributions. In this paper, we propose a simulation-based "repro sample" approach to produce statistically valid confidence intervals and hypothesis tests, which builds on the work of Xie and Wang (2022). We show that this methodology is applicable to a wide variety of private inference problems, appropriately accounts for biases introduced by privacy mechanisms (such as by clamping), and improves over other state-of-the-art inference methods such as the parametric bootstrap in terms of the coverage and type I error of the private inference. We also develop significant improvements and extensions for the repro sample methodology for general models (not necessarily related to privacy), including 1) modifying the procedure to ensure guaranteed coverage and type I errors, even accounting for Monte Carlo error, and 2) proposing efficient numerical algorithms to implement the confidence intervals and $p$-values.
- Abstract（参考訳）: 差分的にプライベートなメカニズムのようなプライバシ保護手法は、しばしば複雑で難解なサンプリング分布を生成する統計結果にノイズを導入する。
本稿では,Xie と Wang (2022) の業績に基づいて,統計的に有効な信頼区間と仮説テストを生成するためのシミュレーションベースの "repro sample" 手法を提案する。
本手法は,プライバシ機構によって生じるバイアス(クランプなど)を適切に考慮し,パラメトリックブートストラップなどの最先端の推論手法を,プライベート推論のカバレッジやタイプIエラーの観点から改善し,様々なプライベート推論問題に適用可能であることを示す。
また、一般モデル(必ずしもプライバシに関係しない)のreproサンプル方法論の大幅な改善と拡張も進めている。
1) モンテカルロのエラーも考慮し、保証されたカバレッジとタイプIのエラーを保証する手順を変更する。
2) 信頼区間と$p$-値を実装するための効率的な数値アルゴリズムを提案する。
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