Differentially Private Verification of Survey-Weighted Estimates
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lin, Tong, Reiter, Jerome P. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Differentially Private Finite Population Estimation via Survey Weight Regularization
di: Seeman, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seeman, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Inference Under Differential Privacy With Bounded Data
di: Kazan, Zeki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kazan, Zeki, et al.
Pubblicazione: (2024)
Prior-itizing Privacy: A Bayesian Approach to Setting the Privacy Budget in Differential Privacy
di: Kazan, Zeki, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kazan, Zeki, et al.
Pubblicazione: (2023)
The Complexities of Differential Privacy for Survey Data
di: Drechsler, Jörg, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Drechsler, Jörg, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private E-Values
di: Csillag, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Csillag, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Debiased Inference on Privatized Data via Indirect Estimation and Parametric Bootstrap
di: Wang, Zhanyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zhanyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Covariate Balancing Causal Inference
di: Ohnishi, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ohnishi, Yuki, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Range Queries with Correlated Input Perturbation
di: Dharangutte, Prathamesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dharangutte, Prathamesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Majority Vote for Distributed Differentially Private Sign Selection
di: Liu, Weidong, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Liu, Weidong, et al.
Pubblicazione: (2022)
Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Debiasing Functions of Private Statistics in Postprocessing
di: Calmon, Flavio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Calmon, Flavio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Testing Credibility of Public and Private Surveys through the Lens of Regression
di: Basu, Debabrota, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Basu, Debabrota, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Cohort Analytics for Personalized Health Platforms: A Differentially Private Framework with Stochastic Risk Modeling
di: Chakraborty, Richik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chakraborty, Richik, et al.
Pubblicazione: (2026)
PrivATE: Differentially Private Confidence Intervals for Average Treatment Effects
di: Schröder, Maresa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schröder, Maresa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inference With Combining Rules From Multiple Differentially Private Synthetic Datasets
di: Nombo, Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nombo, Leila, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Inference for Longitudinal Linear Regression
di: Sopa, Getoar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sopa, Getoar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Slowly Scaling Per-Record Differential Privacy
di: Finley, Brian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Finley, Brian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Estimation of Weighted Average Treatment Effects for Binary Outcomes
di: Guha, Sharmistha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guha, Sharmistha, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Permutation Tests: Applications to Kernel Methods
di: Kim, Ilmun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Ilmun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unbiased Statistical Estimation and Valid Confidence Intervals Under Differential Privacy
di: Covington, Christian, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Covington, Christian, et al.
Pubblicazione: (2021)
CURATE: Scaling-up Differentially Private Causal Graph Discovery
di: Bhattacharjee, Payel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bhattacharjee, Payel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2023)
Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data
di: Awan, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Awan, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sequentially Auditing Differential Privacy
di: González, Tomás, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: González, Tomás, et al.
Pubblicazione: (2025)
PrAda-GAN: A Private Adaptive Generative Adversarial Network with Bayes Network Structure
di: Jia, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Survey on Differential Privacy for SpatioTemporal Data in Transportation Research
di: Bhadani, Rahul
Pubblicazione: (2024)
di: Bhadani, Rahul
Pubblicazione: (2024)
Auditing Differential Privacy in the Black-Box Setting
di: Shi, Kaining, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Kaining, et al.
Pubblicazione: (2025)
Monitoring Violations of Differential Privacy over Time
di: Askin, Önder, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Askin, Önder, et al.
Pubblicazione: (2025)
Private Prediction Sets
di: Angelopoulos, Anastasios N., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Angelopoulos, Anastasios N., et al.
Pubblicazione: (2021)
Differentially Private Linear Regression with Linked Data
di: Lin, Shurong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Shurong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Distribution-Aware Mean Estimation under User-level Local Differential Privacy
di: Pla, Corentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pla, Corentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Confidence Intervals for Proportions under Stratified Random Sampling
di: Lin, Shurong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lin, Shurong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially Private Distribution Release of Gaussian Mixture Models via KL-Divergence Minimization
di: Liu, Hang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Hang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Estimation of conditional average treatment effects on distributed confidential data
di: Kawamata, Yuji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kawamata, Yuji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Asymptotic utility of spectral anonymization
di: Perkonoja, Katariina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Perkonoja, Katariina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Achieving Privacy Utility Balance for Multivariate Time Series Data
di: Hore, Gaurab, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hore, Gaurab, et al.
Pubblicazione: (2024)
Obtaining $(ε,δ)$-differential privacy guarantees when using a Poisson mechanism to synthesize contingency tables
di: Jackson, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jackson, James, et al.
Pubblicazione: (2024)
Balancing the privacy-utility trade-off: How to draw reliable conclusions from private data
di: de Fondeville, Raphaël
Pubblicazione: (2026)
di: de Fondeville, Raphaël
Pubblicazione: (2026)
Data anonymization in the presence of outliers via invariant coordinate selection
di: Perkonoja, Katariina, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Perkonoja, Katariina, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Differentially Private Finite Population Estimation via Survey Weight Regularization
di: Seeman, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Bayesian Inference Under Differential Privacy With Bounded Data
di: Kazan, Zeki, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Prior-itizing Privacy: A Bayesian Approach to Setting the Privacy Budget in Differential Privacy
di: Kazan, Zeki, et al.
Pubblicazione: (2023) -
The Complexities of Differential Privacy for Survey Data
di: Drechsler, Jörg, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Differentially Private E-Values
di: Csillag, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)