Detta arbete ger snäva övre och nedre gränser för problemet med genomsnittlig uppskattning under -differentiell integritet i den lokala modellen, när indata består av n i.i.d. Dragna prover från en normal fördelning med varians σ. Våra algoritmer resulterar i ett (1 − β)-förtroende Dessutom, våra algoritmer utnyttja binär sökning med hjälp av lokal differential integritet för kvantil uppskattning, ett resultat som kan vara av separat intresse. Dessutom visar vi en matchande lägre bunden (upp till polylog faktorer), som visar att alla en-shot (varje individ presenteras med en enda fråga) lokala differentialt privat algoritm måste returnera ett intervall av längd.
REF tog itu med ett problem med att uppskatta ett medelvärde med ett förtroende som är bundet från en uppsättning i.i.d.
Locally Private Mean Estimation: Z-test and Tight Confidence Intervals
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}