Statistical methods for confidential data are in high demand due to an increase in computational power and changes in privacy law. This article introduces differentially private methods for handling model uncertainty in linear regression models. More precisely, we provide differentially private Bayes factors, posterior probabilities, likelihood ratio statistics, information criteria, and model-averaged estimates. Our methods are asymptotically consistent and easy to run with existing implementations of non-private methods.


翻译:由于计算力的提高和隐私法的改变,对保密数据的统计方法的需求很大,这一条提出了处理线性回归模型模型不确定性的有差别的私人方法,更确切地说,我们提供了不同的私人贝亚因、后概率、概率比率统计、信息标准以及模型平均估计。我们的方法与非私人方法的现有实施无异且容易操作。

0
下载
关闭预览

相关内容

线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月27日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员