差分隐私下相对风险与优势比的置信区间

针对拉普拉斯或高斯噪声扰动的计数，研究相对风险与优势比的估计与推断，证明基于隐私化计数的插件估计量具有一致性，并推导出同时计入抽样变异与隐私噪声的置信区间。模拟与真实数据实验显示，在中等隐私水平和样本量下，所提置信区间与非隐私版本接近，同时在小样本情形下正确反映额外不确定性。