差分隐私箱线图
统计方法学
2025-01-29 v3 应用统计
其他统计学
摘要
尽管差分隐私数据可视化在协调数据分析和隐私方面具有潜力，但该领域的研究仍不成熟。箱线图是一种广泛流行的可视化方法，用于总结数据集和比较多个数据集。因此，我们引入了一种差分隐私箱线图。我们评估了其在显示给定经验分布的位置、尺度、偏度和尾部方面的有效性。在我们的理论阐述中，我们证明了箱线图的位置和尺度是以最优样本复杂度估计的，而偏度和尾部是一致估计的，这对于由单个现有差分隐私分位数算法简单构建的箱线图来说并非总是如此。作为这一阐述的副产品，我们引入了几个关于隐私分位数估计的新结果。在模拟中，我们表明该箱线图的性能与非隐私箱线图相似，并且优于朴素箱线图。此外，我们对Airbnb房源列表进行了真实数据分析，结果表明通过差分隐私箱线图可视化可以实现可比较的分析。
引用
@article{arxiv.2405.20415,
title = {Differentially Private Boxplots},
author = {Kelly Ramsay and Jairo Diaz-Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.20415},
year = {2025}
}