論文の概要: Black-Box Differentially Private Nonparametric Confidence Intervals Under Minimal Assumptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01303v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 07:38:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.160582
• Title: Black-Box Differentially Private Nonparametric Confidence Intervals Under Minimal Assumptions
• Title（参考訳）: ブラックボックスによる個人的非パラメトリック信頼区間の最小推定
• Authors: Tomer Shoham, Moshe Shenfeld, Noa Velner-Harris, Katrina Ligett,
• Abstract要約: 任意の量の偏微分プライベートな推定器をブラックボックスとして利用する,単純で汎用的なフレームワークを導入する。 提案手法は繰り返しデータをサブサンプル化し,各サブサンプルにプライベート推定器を適用し,その結果の実証CDFを信頼区間に後処理する。 我々は,この手法が(非一般の)最先端アルゴリズムとよく比較できるという実証的証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0848269397267014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a simple, general framework that takes any differentially private estimator of any arbitrary quantity as a black box, and from it constructs a differentially private nonparametric confidence interval of that quantity. Our approach repeatedly subsamples the data, applies the private estimator to each subsample, and then post-processes the resulting empirical CDF to a confidence interval. Our analysis uses the randomness from the subsampling to achieve privacy amplification. Under mild assumptions, the empirical CDF we obtain approaches the CDF of the private statistic as the sample size grows. We use this to show that the confidence intervals we estimate are asymptotically valid, tight, and equivalent to their non-private counterparts. We provide empirical evidence that our method performs well compared with the (less-general) state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 我々は任意の量の偏微分プライベートな推定器をブラックボックスとして取り出す単純な一般フレームワークを導入し、そこからその量の偏微分プライベートな非パラメトリックな信頼区間を構築する。 提案手法は繰り返しデータをサブサンプル化し,各サブサンプルにプライベート推定器を適用し,その結果の実証CDFを信頼区間に後処理する。 我々の分析では、サブサンプリングのランダム性を利用してプライバシーを増幅する。 軽度の仮定では、サンプルサイズが大きくなるにつれて、実験的なCDFがプライベート統計のCDFに近づく。 我々はこれを、我々が見積もる信頼区間が漸近的に有効であり、密で、私的でないものと同等であることを示すために使用します。 我々は,この手法が(非一般の)最先端アルゴリズムとよく比較できるという実証的証拠を提供する。

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