論文の概要: Denoising the US Census: Succinct Block Hierarchical Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10099v1
- Date: Tue, 10 Mar 2026 17:39:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.636277
- Title: Denoising the US Census: Succinct Block Hierarchical Regression
- Title（参考訳）: 米国国勢調査を無視する - ブロックによる階層的回帰
- Abstract要約: 我々は、より正確で一貫した見積もりを生成する新しい後処理手法であるBlueDownを紹介する。
アメリカ合衆国国勢調査局が提案する評価指標に基づいて,郡域の集計値とトラクションレベルの精度を特に高めに改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.50026671993762
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The US Census Bureau Disclosure Avoidance System (DAS) balances confidentiality and utility requirements for the decennial US Census (Abowd et al., 2022). The DAS was used in the 2020 Census to produce demographic datasets critically used for legislative apportionment and redistricting, federal and state funding allocation, municipal and infrastructure planning, and scientific research. At the heart of DAS is TopDown, a heuristic post-processing method that combines billions of private noisy measurements across six geographic levels in order to produce new estimates that are consistent, more accurate, and satisfy certain structural constraints on the data. In this work, we introduce BlueDown, a new post-processing method that produces more accurate, consistent estimates while satisfying the same privacy guarantees and structural constraints. We obtain especially large accuracy improvements for aggregates at the county and tract levels on evaluation metrics proposed by the US Census Bureau. From a technical perspective, we develop a new algorithm for generalized least-squares regression that leverages the hierarchical structure of the measurements and that is statistically optimal among linear unbiased estimators. This reduces the computational dependence on the number of geographic regions measured from matrix multiplication time, which would be infeasible for census-scale data, to linear time. We incorporate the additional structural constraints by combining this regression algorithm with an optimization routine that extends TDA to support correlated measurements. We further improve the efficiency of our algorithm using succinct linear-algebraic operations that exploit symmetries in the structure of the measurements and constraints. We believe our hierarchical regression and succinct operations to be of independent interest.
- Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国国勢調査局開示回避システム(DAS)は、12年の国勢調査(Abowd et al , 2022)の機密性と実用性要件のバランスをとる。
DASは、2020年の国勢調査で、立法の承認と再編成、連邦政府と州の予算配分、自治体とインフラ計画、科学研究に批判的に使用される人口統計データセットを作成するために使用された。
DASの中心にあるのは、TopDownというヒューリスティックなポストプロセッシング手法だ。これは、6つの地理的レベルにわたる何十億ものプライベートノイズ測定を組み合わせ、一貫性があり、より正確で、データ上の一定の構造的制約を満たす新しい推定値を生成する。
そこで本研究では,同じプライバシー保証と構造制約を満足しつつ,より正確で一貫した推定値を生成する,新たなポストプロセッシング手法BlueDownを紹介する。
アメリカ合衆国国勢調査局が提案する評価指標に基づいて,郡域の集計値とトラクションレベルの精度を特に高めに改善した。
技術的観点から、測定の階層構造を利用する一般化された最小二乗回帰のための新しいアルゴリズムを開発し、線形非バイアス推定器の間で統計的に最適である。
これにより、国勢調査スケールのデータでは不可能となる行列乗算時間から線形時間までの測定された地理的領域数への計算的依存を減少させる。
我々は、この回帰アルゴリズムとTDAを拡張して相関測定をサポートする最適化ルーチンを組み合わせることで、付加的な構造的制約を組み込む。
我々は, 測定と制約構造における対称性を利用する簡潔な線形代数演算を用いて, アルゴリズムの効率をさらに向上する。
私たちは、階層的な回帰と簡潔な操作が独立した関心事であると信じています。
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