Maintained Individual Data Distributed Likelihood Estimation (MIDDLE)

Abstract: Maintained Individual Data Distributed Likelihood Estimation (MIDDLE) is a novel paradigm for research in the behavioral, social, and health sciences. The MIDDLE approach is based on the seemingly-impossible idea that data can be privately maintained by participants and never revealed to researchers, while still enabling statistical models to be fit and scientific hypotheses tested. MIDDLE rests on the assumption that participant data should belong to, be controlled by, and remain in the possession of the participants themselves. Distributed likelihood estimation refers to fitting statistical models by sending an objective function and vector of parameters to each participants' personal device (e.g., smartphone, tablet, computer), where the likelihood of that individual's data is calculated locally. Only the likelihood value is returned to the central optimizer. The optimizer aggregates likelihood values from responding participants and chooses new vectors of parameters until the m

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource, 23 S.
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Veröffentlichungsversion
begutachtet

Erschienen in
RatSWD Working Paper Series ; Bd. 254

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Mannheim
(wer)
SSOAR, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.
(wann)
2016
Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Berlin
(wer)
Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)
(wann)
2016
Urheber
Boker, Steven M.
Brick, Timothy R.
Pritikin, Joshua N.
Wang, Yang
Oertzen, Timo von
Brown, Donald E.
Lach, John
Estabrook, Ryne
Hunter, Michael D.
Maes, Hermine H.
Neale, Michael C.
Beteiligte Personen und Organisationen
Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)

DOI
10.17620/02671.22
URN
urn:nbn:de:101:1-2023052314322246853928
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:46 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Boker, Steven M.
  • Brick, Timothy R.
  • Pritikin, Joshua N.
  • Wang, Yang
  • Oertzen, Timo von
  • Brown, Donald E.
  • Lach, John
  • Estabrook, Ryne
  • Hunter, Michael D.
  • Maes, Hermine H.
  • Neale, Michael C.
  • Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD)
  • SSOAR, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.

Entstanden

  • 2016

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