核心概念
차별적 프라이버시 보장 하에서 베이지안 가설 검정 방법론을 제시하였다. 이를 통해 P-값의 한계를 극복하고 가설에 대한 상대적 증거를 정량화할 수 있다.
摘要
이 논문은 차별적 프라이버시 보장 하에서 베이지안 가설 검정 방법론을 제안한다. 기존의 P-값 기반 가설 검정은 해석성 부족, 귀무가설에 대한 증거 정량화 불가 등의 한계가 있다. 이에 저자들은 데이터 생성 메커니즘에 기반한 베이지안 검정 프레임워크를 제시하였다.
구체적으로, 저자들은 널리 사용되는 검정 통계량을 활용한 차별적으로 보호된 베이지안 베이즈 인자를 도입하였다. 이를 통해 복잡한 데이터 생성 모형을 명시화할 필요 없이 계산상 이점을 얻을 수 있다. 또한 제안된 방법론의 베이즈 인자 일관성을 보였다.
실험 결과를 통해 제안 방법론의 유용성을 입증하였다. 특히 표준 정규 분포, t-분포, 카이제곱 분포, F-분포 등의 검정 통계량에 대한 차별적으로 보호된 베이지안 검정을 다루었다.
统计
표준 정규 분포를 따르는 검정 통계량 z의 경우, 귀무가설 하에서 결합 베이즈 인자는 Op(c^-n)의 수렴 속도를 가진다.
t-분포를 따르는 검정 통계량 t의 경우, 귀무가설 하에서 결합 베이즈 인자는 Op(c^-n)의 수렴 속도를 가진다.
카이제곱 분포를 따르는 검정 통계량 h의 경우, 귀무가설 하에서 결합 베이즈 인자는 Op(c^-n)의 수렴 속도를 가진다.
F-분포를 따르는 검정 통계량 f의 경우, 귀무가설 하에서 결합 베이즈 인자는 Op(c^-n)의 수렴 속도를 가진다.
引用
"Differential privacy has emerged as an significant cornerstone in the realm of scientific hypothesis testing utilizing confidential data."
"Bayes factors effectively addresses the persistent criticisms regarding lack of interpretability of P-values (Wasserstein and Lazar, 2016) in reporting outcomes of hypothesis tests, since it directly quantifies the relative evidence in favor of the competing hypotheses H0 and H1."