【摘 要】
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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
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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。
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