Unbiased Statistical Estimation and Valid Confidence Intervals Under Differential Privacy
Notice bibliographique
Résumé
We present a method for producing unbiased parameter estimates and valid confidence intervals under the constraints of differential privacy, a formal framework for limiting individual information leakage from sensitive data. Prior work in this area is limited in that it is tailored to calculating confidence intervals for specific statistical procedures, such as mean estimation or simple linear regression. While other recent work can produce confidence intervals for more general sets of procedures, they either yield only approximately unbiased estimates, are designed for one-dimensional outputs, or assume significant user knowledge about the data-generating distribution. Our method induces distributions of mean and covariance estimates via the bag of little bootstraps (BLB) and uses them to privately estimate the parameters' sampling distribution via a generalized version of the CoinPress estimation algorithm. If the user can bound the parameters of the BLB-induced parameters and provide heavier-tailed families, the algorithm produces unbiased parameter estimates and valid confidence intervals which hold with arbitrarily high probability. These results hold in high dimensions and for any estimation procedure which behaves nicely under the bootstrap.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».