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布拉德利·威克菲尔德;林燕霞;拉欣·萨拉西;克里希纳穆蒂·穆拉利达尔

机密微观数据的基于矩的密度估计：一种计算统计方法。 （英语） Zbl 1512.62044号

统计计算。 33，第1号，第35号论文，20页（2023年）.
摘要：提供对合成微数据的访问来代替机密数据，以保护参与者的隐私是常见的做法。为了使合成数据对分析有用，合成数据的密度函数必须接近机密数据。因此，基于样本微观数据准确估计密度函数非常重要。现有的基于核函数、基于连接函数和机器学习的联合密度估计方法可能不可行。由于在真实联合密度函数未知的情况下密度估计的计算复杂性和最优参数选择的困难性，将多元矩问题应用于基于样本的密度估计一直被认为是不切实际的。本文介绍了一种基于样本矩的密度估计的一般形式，它可以在只有经验矩信息的情况下用于估计联合密度函数。通过采用参数选择的计算策略，我们证明了仅基于样本数据的基于矩的密度估计的最佳参数化。我们比较了基于矩的估计与现有非参数和参数密度估计方法的性能。结果表明，使用经验矩可以为联合密度函数提供合理、稳健的非参数近似，与现有的非参数方法相当。我们提供了一个从基于矩的密度估计生成合成数据的例子，并表明由此产生的合成数据为公开发布提供了一个合理的受披露保护的替代方案。

理学硕士：

62G07年 密度估算
62页99 统计学的应用
44A60型 力矩问题
41A63型 多维问题

关键词：

密度估计;机密数据;力矩问题;多维近似

软件：

连接线;CPOLY公司;纳科普拉;去包装;千平方公里;连接线
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Wakefield}等人，《统计计算》。33，第1号，第35号论文，20页（2023；Zbl 1512.62044）
全文： 内政部
OA许可证

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