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The Estimation of Conditional Distributions From Large Databases

机译:大型数据库中条件分布的估计

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摘要

Modern databases enable the estimation of conditional distributions for Y given X in a specified interval. Confidentiality requirements typically mean that individual observations cannot be released and output may be restricted to Y values for X within specified intervals. The width of such an interval could have a major impact upon the quality of the estimates. In this article, we develop an improved estimation procedure to reduce the impact of interval width, using a new variable whose distribution does not vary over the X interval in question. The method is illustrated using data on housing prices and income tax payment.
机译:现代数据库可以在给定的间隔内估计给定X的Y的条件分布。机密性要求通常意味着无法发布单个观察值,并且在指定的时间间隔内X的输出可能会限制为Y值。这种间隔的宽度可能会对估计的质量产生重大影响。在本文中,我们开发了一种改进的估计程序来减少间隔宽度的影响,它使用了一个新变量,其分布在所讨论的X间隔内没有变化。使用有关住房价格和所得税的数据说明了该方法。

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