Two-Stage Data Synthesization: A Statistics-Driven Restricted Trade-off between Privacy and Prediction
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Liu, Xiaotong, Lin, Shao-Bo, Fan, Jun, Zhou, Ding-Xuan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Towards Accurate and Interpretable Time-series Forecasting: A Polynomial Learning Approach
par: Liu, Bo, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Bo, et autres
Publié: (2026)
Beyond Cross-Validation: Adaptive Parameter Selection for Kernel-Based Gradient Descents
par: Liu, Xiaotong, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Xiaotong, et autres
Publié: (2026)
Conditional Data Synthesis Augmentation
par: Tian, Xinyu, et autres
Publié: (2025)
par: Tian, Xinyu, et autres
Publié: (2025)
Diffusion-Driven High-Dimensional Variable Selection
par: Wang, Minjie, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Minjie, et autres
Publié: (2025)
CASCADE Conformal Prediction: Uncertainty-Adaptive Prediction Intervals for Two-Stage Clinical Decision Support
par: Diaz-Rincon, Ricardo, et autres
Publié: (2026)
par: Diaz-Rincon, Ricardo, et autres
Publié: (2026)
Uncertainty-Aware Prediction of Parkinson's Disease Medication Needs: A Two-Stage Conformal Prediction Approach
par: Diaz-Rincon, Ricardo, et autres
Publié: (2025)
par: Diaz-Rincon, Ricardo, et autres
Publié: (2025)
Mitigating Privacy-Utility Trade-off in Decentralized Federated Learning via $f$-Differential Privacy
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2025)
A Statistical Decision-Theoretical Perspective on the Two-Stage Approach to Parameter Estimation
par: Lakshminarayanan, Braghadeesh, et autres
Publié: (2022)
par: Lakshminarayanan, Braghadeesh, et autres
Publié: (2022)
Regret Distribution in Stochastic Bandits: Optimal Trade-off between Expectation and Tail Risk
par: Simchi-Levi, David, et autres
Publié: (2023)
par: Simchi-Levi, David, et autres
Publié: (2023)
Double Machine Learning for Conditional Moment Restrictions: IV Regression, Proximal Causal Learning and Beyond
par: Shao, Daqian, et autres
Publié: (2025)
par: Shao, Daqian, et autres
Publié: (2025)
Predicting Covariate-Driven Spatial Deformation for Nonstationary Gaussian Processes
par: Gu, Minghao, et autres
Publié: (2026)
par: Gu, Minghao, et autres
Publié: (2026)
Understanding the Trade-offs in Accuracy and Uncertainty Quantification: Architecture and Inference Choices in Bayesian Neural Networks
par: Sheinkman, Alisa, et autres
Publié: (2025)
par: Sheinkman, Alisa, et autres
Publié: (2025)
GRAND: Graph Release with Assured Node Differential Privacy
par: Liu, Suqing, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Suqing, et autres
Publié: (2025)
Knockoffs Inference under Privacy Constraints
par: Cai, Zhanrui, et autres
Publié: (2025)
par: Cai, Zhanrui, et autres
Publié: (2025)
Statistical Learning for Heterogeneous Treatment Effects: Pretraining, Prognosis, and Prediction
par: Schuessler, Maximilian, et autres
Publié: (2025)
par: Schuessler, Maximilian, et autres
Publié: (2025)
Finite-Sample and Distribution-Free Fair Classification: Optimal Trade-off Between Excess Risk and Fairness, and the Cost of Group-Blindness
par: Hou, Xiaotian, et autres
Publié: (2024)
par: Hou, Xiaotian, et autres
Publié: (2024)
Causality-Encoded Diffusion Models for Interventional Sampling and Edge Inference
par: Chen, Li, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Li, et autres
Publié: (2026)
Striking the Perfect Balance: Preserving Privacy While Boosting Utility in Collaborative Medical Prediction Platforms
par: Lin, Shao-Bo, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Shao-Bo, et autres
Publié: (2025)
Statistical Inference Leveraging Synthetic Data with Distribution-Free Guarantees
par: Bashari, Meshi, et autres
Publié: (2025)
par: Bashari, Meshi, et autres
Publié: (2025)
A Two-Stage Feature Selection Approach for Robust Evaluation of Treatment Effects in High-Dimensional Observational Data
par: Islam, Md Saiful, et autres
Publié: (2021)
par: Islam, Md Saiful, et autres
Publié: (2021)
DISCRET: Synthesizing Faithful Explanations For Treatment Effect Estimation
par: Wu, Yinjun, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Yinjun, et autres
Publié: (2024)
Data-Driven Approaches for Modelling Target Behaviour
par: Schlangen, Isabel, et autres
Publié: (2024)
par: Schlangen, Isabel, et autres
Publié: (2024)
Covariate-dependent Graphical Model Estimation via Neural Networks with Statistical Guarantees
par: Lin, Jiahe, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Jiahe, et autres
Publié: (2025)
Asymptotic Inference for Multi-Stage Stationary Treatment Policy with Variable Selection
par: Gao, Daiqi, et autres
Publié: (2023)
par: Gao, Daiqi, et autres
Publié: (2023)
Data-Driven Knowledge Transfer in Batch $Q^*$ Learning
par: Chen, Elynn, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Elynn, et autres
Publié: (2024)
Data-Driven Logistic Regression Ensembles With Applications in Genomics
par: Christidis, Anthony-Alexander, et autres
Publié: (2021)
par: Christidis, Anthony-Alexander, et autres
Publié: (2021)
Colorful Pinball: Density-Weighted Quantile Regression for Conditional Guarantee of Conformal Prediction
par: Chen, Qianyi, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Qianyi, et autres
Publié: (2025)
A Data-Driven Two-Phase Multi-Split Causal Ensemble Model for Time Series
par: Ma, Zhipeng, et autres
Publié: (2024)
par: Ma, Zhipeng, et autres
Publié: (2024)
Learning Continuous Network Emerging Dynamics from Scarce Observations via Data-Adaptive Stochastic Processes
par: Cui, Jiaxu, et autres
Publié: (2023)
par: Cui, Jiaxu, et autres
Publié: (2023)
Prediction-Augmented Trees for Reliable Statistical Inference
par: Kher, Vikram, et autres
Publié: (2025)
par: Kher, Vikram, et autres
Publié: (2025)
A Trainable Centrality Framework for Modern Data
par: Vu, Minh Duc, et autres
Publié: (2025)
par: Vu, Minh Duc, et autres
Publié: (2025)
Data-Driven Influence Functions for Optimization-Based Causal Inference
par: Jordan, Michael I., et autres
Publié: (2022)
par: Jordan, Michael I., et autres
Publié: (2022)
Active Statistical Inference
par: Zrnic, Tijana, et autres
Publié: (2024)
par: Zrnic, Tijana, et autres
Publié: (2024)
A Targeted Learning Framework for Estimating Restricted Mean Survival Time Difference using Pseudo-observations
par: Jin, Man, et autres
Publié: (2026)
par: Jin, Man, et autres
Publié: (2026)
Online Conformal Prediction for Non-Exchangeable Panel Data
par: Tu, Daohong, et autres
Publié: (2026)
par: Tu, Daohong, et autres
Publié: (2026)
Tree-Based Predictive Models for Noisy Input Data
par: McCoy, Kevin, et autres
Publié: (2026)
par: McCoy, Kevin, et autres
Publié: (2026)
Assumption-Lean and Data-Adaptive Post-Prediction Inference
par: Miao, Jiacheng, et autres
Publié: (2023)
par: Miao, Jiacheng, et autres
Publié: (2023)
Forecasting Multivariate Time Series under Predictive Heterogeneity: A Validation-Driven Clustering Framework
par: Ma, Ziling, et autres
Publié: (2026)
par: Ma, Ziling, et autres
Publié: (2026)
Generalized Data Thinning Using Sufficient Statistics
par: Dharamshi, Ameer, et autres
Publié: (2023)
par: Dharamshi, Ameer, et autres
Publié: (2023)
Statistical ranking with dynamic covariates
par: Dong, Pinjun, et autres
Publié: (2024)
par: Dong, Pinjun, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Towards Accurate and Interpretable Time-series Forecasting: A Polynomial Learning Approach
par: Liu, Bo, et autres
Publié: (2026) -
Beyond Cross-Validation: Adaptive Parameter Selection for Kernel-Based Gradient Descents
par: Liu, Xiaotong, et autres
Publié: (2026) -
Conditional Data Synthesis Augmentation
par: Tian, Xinyu, et autres
Publié: (2025) -
Diffusion-Driven High-Dimensional Variable Selection
par: Wang, Minjie, et autres
Publié: (2025) -
CASCADE Conformal Prediction: Uncertainty-Adaptive Prediction Intervals for Two-Stage Clinical Decision Support
par: Diaz-Rincon, Ricardo, et autres
Publié: (2026)