线性回归模型中处理模型不确定性的差分隐私方法
摘要：正态线性模型的差分隐私方法的假设测试、模型平均和模型选择。基于$g$先验的贝叶斯方法和基于似然比统计和信息准则的非贝叶斯方法。这些程序在渐近上是一致的，并且利用现有软件非常容易实现。我们重点关注一些实际问题，例如调整临界值以使假设测试具有充分的第一类错误率，并量化隐私保证机制引入的不确定性。
作者：V''ictor Pe~na, Andr''es F. Barrientos
论文ID：2109.03949
分类：Methodology
分类简称：stat.ME
提交时间：2023-08-30