本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)下Leverage重要性抽樣方法的穩(wěn)健改進

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【摘要】：大數(shù)據(jù)以其巨大的樣本容量或超高的變量維度使得直接計算變得不再可能,如何有效地抽取一個合適的計算樣本是值得思考的問題。本文借鑒Leverage重要性抽樣的思想,提出了兩種穩(wěn)健的改進抽樣算法,不僅有效地抽取了代表性高的計算樣本進行回歸估計,還規(guī)避了方差大和異質(zhì)性導(dǎo)致協(xié)方差矩陣估計不準的問題。模擬數(shù)據(jù)的分析顯示,相比于Ma(2015)的方法,本文提出的方法具有更為優(yōu)良的估計結(jié)果。
【作者單位】： 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)大數(shù)據(jù)與風險管理研究中心;中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院;中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 大數(shù)據(jù) 重要性抽樣 異質(zhì)性問題 協(xié)方差矩陣
【基金】：對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)科建設(shè)專項經(jīng)費“大數(shù)據(jù)下Leverage重要性抽樣方法的穩(wěn)健改進”(XK2016107) 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助“高維成分數(shù)據(jù)的稀硫分類算法及應(yīng)用”(15QD15) 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)中國企業(yè)“走出去”協(xié)同創(chuàng)新中心科研項目“大數(shù)據(jù)與投資選點”(201504YY006A)資助
【分類號】：F224
【正文快照】： 一、引言 隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)的不斷增強和儲存成本的不斷降低,數(shù)據(jù)量正在以級數(shù)方式增長并被人們儲存,大數(shù)據(jù)以前所未有的方式影響并改變著我們的工作和生活。 數(shù)據(jù)量大是大數(shù)據(jù)的首要特征。如果我們試圖利用全部數(shù)據(jù)研究解釋變量和響應(yīng)變量之間的關(guān)系,并進行樣本預(yù)測,那么巨

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【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 陳守東;易曉n，

本文編號：825287