极值参数的差分隐私置信区间
统计方法学
2023-03-07 v1
摘要
本文旨在隐私保护下构造参数极值的有效且高效的置信区间。通常对参数极值的统计推断常受选择偏差问题困扰，而在极值参数的许多应用场景中，我们往往需保护数据隐私，使该问题更为尖锐。本文关注指数族分布，并提出一种私有化参数自助法，以在差分隐私方案下解决极值参数问题中的选择偏差。通常的私有化参数自助法未能恰当处理选择偏差，我们证明借助一个私有化偏差校正项，所提参数自助法可得到参数极值的有效且高效的置信区间。我们以高斯情形与回归情形阐释所提方法，并通过数值实验展示其优势。
引用
@article{arxiv.2303.02892,
title = {Differentially Private Confidence Interval for Extrema of Parameters},
author = {Xiaowen Fu and Yang Xiang and Xinzhou Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.02892},
year = {2023}
}