Abstrakt. Statistik som beräknas från data betraktas som slumpmässiga variabler. När de används för uppgifter som hypotes testning och konfidensintervall, deras verkliga provtagning distributioner ersätts ofta med approximationer distributioner som är lättare att arbeta med (till exempel Gaussian, som är resultatet av att använda approximationer som motiveras av Central Limit Theorem). När data är störda av differentiell integritet, de approximerande distributionerna måste också ändras. Tidigare arbete gav olika konkurrerande metoder för att skapa sådana approximerande distributioner med lite formell motivering utöver det faktum att de fungerade väl empiriskt. I detta dokument studerar vi frågan om hur man kan generera statistiska approximationer för differentierad privat statistik, ger finita urvalsgarantier för kvaliteten på approximationer. Vi ger också illustrativa exempel, främst med fokus på chi-squared testning.
Arbete av Wang et al. Ref fokuserar på att generera statistiska approximationer av distributioner för differentierad privat statistik, som de gäller för hypotestestningsproblem.
Statistical Approximating Distributions Under Differential Privacy
{'venue': 'J. Priv. Confidentiality', 'journal': 'J. Priv. Confidentiality', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}