Buchumschlag

Efficient and Model-Agnostic Parameter Estimation Under Privacy-Preserving Post-randomization Data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Tian, Qinglong, Zhao, Jiwei
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Positive and Unlabeled Data: Model, Estimation, Inference, and Classification
von: Liu, Siyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Estimation Under Data Fusion
von: Li, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Efficient Estimation of Average Treatment Effect on the Treated under Endogenous Treatment Assignment
von: Ghosh, Trinetri, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Assumption-Lean and Data-Adaptive Post-Prediction Inference
von: Miao, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Unsupervised Domain Adaptation for Binary Classification with an Unobservable Source Subpopulation
von: Ying, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and model‐agnostic parameter estimation under privacy‐preserving post‐randomization data
von: Qinglong Tian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interval Estimation for Binomial Proportions Under Differential Privacy
von: Kao, Hsuan-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Inference under Label Shift in Unsupervised Domain Adaptation
von: Lee, Seong-ho, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model positive and unlabeled data with a generalized additive density ratio model
von: Sang, Peijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incorporating External Controls for Estimating the Average Treatment Effect on the Treated with High-Dimensional Data: Retaining Double Robustness and Ensuring Double Safety
von: Dai, Chi-Shian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semiparametric Learning from Open-Set Label Shift Data
von: Liu, Siyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Likelihood-based Nonparametric Receiver Operating Characteristic Curve Analysis in the Presence of Imperfect Reference Standard
von: Sun, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neyman-Pearson multiclass classification under label noise via empirical likelihood
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Multiple-Robust Estimation for Nonresponse Data Under Informative Sampling
von: Morikawa, Kosuke, et al.
Veröffentlicht: (2023)

TabPFN: One Model to Rule Them All?
von: Zhang, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Inference Under Differential Privacy With Bounded Data
von: Kazan, Zeki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Borrowing Information from an Unidentifiable Model: Guaranteed Efficiency Gain with a Dichotomized Outcome in the External Data
von: Wang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Slopes and Their Applications in Social Stratification
von: Yu, Ang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Parameter Estimation with Incomplete Data
von: Sainsbury-Dale, Matthew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dependable Exploitation of High-Dimensional Unlabeled Data in an Assumption-Lean Framework
von: Ying, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Complier General Causal Effect in Randomized Controlled Trials with One-Sided Noncompliance
von: Tang, Yin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SLOPE and Designing Robust Studies for Generalization
von: Miao, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards the Efficient Inference by Incorporating Automated Computational Phenotypes under Covariate Shift
von: Ying, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A goodness-of-fit test for the logistic propensity score model under nonignorable missing data
von: Cheng, Manli, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semiparametric Joint Inference for Sensitivity and Specificity at the Youden-Optimal Cut-Off
von: Liu, Siyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transfer Learning under Group-Label Shift: A Semiparametric Exponential Tilting Approach
von: Cheng, Manli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Estimation for Functional Accelerated Failure Time Model
von: Liu, Changyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unbiased Statistical Estimation and Valid Confidence Intervals Under Differential Privacy
von: Covington, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Classification Under Local Differential Privacy with Model Reversal and Model Averaging
von: Qin, Caihong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neural Networks for Parameter Estimation in Geometrically Anisotropic Geostatistical Models
von: Villazón, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transfer Learning Between U.S. Presidential Elections: How Should We Learn From A 2020 Ad Campaign To Inform 2024 Ad Campaigns?
von: Miao, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Estimating time-varying exposure effects through continuous-time modelling in Mendelian randomization
von: Tian, Haodong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regularized Parameter Estimation in Mixed Model Trace Regression
von: Hultman, Ian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Parameter Uncertainty in the Poisson Lognormal Model with Corrected Variational Estimators
von: Batardière, Bastien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter Estimation and Inference in a Continuous Piecewise Linear Regression Model
von: Hahn, Georg, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Using a Two-Parameter Sensitivity Analysis Framework to Efficiently Combine Randomized and Non-randomized Studies
von: Yu, Ruoqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PrIsing: Privacy-Preserving Peer Effect Estimation via Ising Model
von: Chakraborty, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Estimation of Causal Effects Under Two-Phase Sampling with Error-Prone Outcome and Treatment Measurements
von: Barnatchez, Keith, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy Preserving Adaptive Experiment Design
von: Li, Jiachun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Thresholding Nonprobability Units in Combined Data for Efficient Domain Estimation
von: Savitsky, Terrance D., et al.
Veröffentlicht: (2025)