論文の概要: Differentially Private Conditional Independence Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06721v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 16:46:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 17:06:38.567858
• Title: Differentially Private Conditional Independence Testing
• Title（参考訳）: 微分的にプライベートな条件付き独立性テスト
• Authors: Iden Kalemaj, Shiva Prasad Kasiviswanathan, Aaditya Ramdas
• Abstract要約: 条件独立テスト(CI)は統計データ解析に広く用いられている。 本研究では,差分プライバシー制約下での条件付き独立試験について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.139432802470424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conditional independence (CI) tests are widely used in statistical data analysis, e.g., they are the building block of many algorithms for causal graph discovery. The goal of a CI test is to accept or reject the null hypothesis that $X \perp \!\!\! \perp Y \mid Z$, where $X \in \mathbb{R}, Y \in \mathbb{R}, Z \in \mathbb{R}^d$. In this work, we investigate conditional independence testing under the constraint of differential privacy. We design two private CI testing procedures: one based on the generalized covariance measure of Shah and Peters (2020) and another based on the conditional randomization test of Cand\`es et al. (2016) (under the model-X assumption). We provide theoretical guarantees on the performance of our tests and validate them empirically. These are the first private CI tests that work for the general case when $Z$ is continuous.
• Abstract（参考訳）: 条件独立テスト(CI)は、統計データ分析において広く使われ、例えば、因果グラフ発見のための多くのアルゴリズムの構成要素である。 ciテストの目的は、$x \perp \!というヌル仮説を受け入れたり拒否したりすることです。 \! \! \perp Y \mid Z$, where $X \in \mathbb{R}, Y \in \mathbb{R}, Z \in \mathbb{R}^d$。 本研究では,差分プライバシー制約下での条件付き独立試験について検討する。 我々は、ShahとPetersの一般化共分散尺度(2020)とCand\`es et al.(2016)の条件付きランダム化テスト(モデル-X仮定)の2つのプライベートCIテスト手順を設計する。 テストのパフォーマンスを理論的に保証し、実証的に検証します。 これらは$z$が連続する場合の一般的なケースで機能する最初のプライベートciテストである。

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