局部差分隐私下基于模型选择的自适应谱密度估计
统计理论
2020-10-12 v1 统计方法学
统计理论
摘要
我们研究局部差分隐私下的谱密度估计。匿名化通过截断继以 Laplace 扰动实现。我们通过罚对比准则从一组候选估计量中选出我们的估计量。该估计量被证明达到与候选集中最佳估计量几乎相同的收敛速率。证明的一个关键成分是近期关于次指数随机变量二次型集中的结果，见 arXiv:1903.05964。我们在一个小型模拟研究中说明了我们的发现。
引用
@article{arxiv.2010.04218,
title = {Adaptive spectral density estimation by model selection under local differential privacy},
author = {Martin Kroll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.04218},
year = {2020}
}
备注
33 pages, 3 figures, 1 table