论文摘要
随着大数据时代的到来,隐私保护问题成为了网络数据统计分析中的一个热门话题,其中差分隐私是隐私保护中常用的方法。在此框架下,一系列的算法被提出和发展,但对于带有隐私的数据的统计推断仍是一个挑战。特别地,Chatterjee etal.(2011)提出了点网络模型,其中度序列是该模型的充分统计量。在本文中,我们通过矩估计方法对带噪声的β网络模型的参数进行估计,并提出了差分隐私估计量的统计推断。主要得到了以下结果:我们首先通过矩估计方法估计差分隐私参数;然后研究了差分隐私估计量的相合性;再次,研究了差分隐私估计量的渐近正态性;最后,通过数值模拟和实际例子验证了差分隐私估计量的渐近正态性。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 潘璐
导师: 晏挺
关键词: 相合性,渐近正态性,差分隐私,模型,矩估计
来源: 华中师范大学
年度: 2019
分类: 基础科学,社会科学Ⅱ辑,信息科技
专业: 数学,社会学及统计学,计算机软件及计算机应用
单位: 华中师范大学
分类号: O212.1;C829.2;TP309
DOI: 10.27159/d.cnki.ghzsu.2019.001249
总页数: 47
文件大小: 1902K
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