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Density estimation under differential privacy
Dominik Schiller
Art der Arbeit
Magisterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Magisterstudium Statistik
Betreuer*in
Lukas Steinberger
DOI
10.25365/thesis.76596
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-14215.44323.460717-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit konzentriert sich auf den Histogramm-Dichte-Schätzer und untersucht seine Eigenschaften im klassischen Rahmen sowie im Hinblick auf Differential Privacy. Ein wichtiger Bestandteil der modernen Statistik ist die Wahrung der Privatsphäre, wobei dies im Allgemeinen einen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Privatsphäre mit sich bringt. Es wurden zahlreiche Techniken zur Wahrung der Privatsphäre vorgeschlagen, eine relativ neue Entwicklung ist Differential Privacy, bei der an Stelle der original Daten, eine randomisierte Version herausgegeben wird. In diesem Zusammenhang bestimmen wir untere und obere Schranken für den minimax mean integrated squared error des Histogramm-Dichte-Schätzers sowohl für den klassischen, als auch für den Fall unter Differential Privacy.
Abstract
(Englisch)
This paper focuses on the histogram density estimator and examines its properties in the classical setting, as well as with regards to Differential Privacy. Preserving privacy is an important part of contemporary statistics, and it generally entails a trade-off between accuracy and privacy. Numerous techniques for preserving privacy have been proposed, a rather recent development is Differential Privacy, where one releases a randomized database. In this context we determine lower and upper bounds on the minimax mean integrated squared error of the histogram density estimator in both the classical and the differentially private setting.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Histogramm Histogrammschätzer Histogrammdichteschätzer Asymptotik Differential Privacy Privatsphäre Schätzer
Schlagwörter
(Englisch)
Differential Privacy histogram histogram estimator histogram density estimator privacy estimator
Autor*innen
Dominik Schiller
Haupttitel (Englisch)
Density estimation under differential privacy
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
III, 36 Seiten
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Lukas Steinberger
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.70 Wahrscheinlichkeitsrechnung ,
31 Mathematik > 31.73 Mathematische Statistik
AC Nummer
AC17311926
Utheses ID
72657
Studienkennzahl
UA | 066 | 951 | |