本文關(guān)鍵詞： 碎片化數(shù)據(jù) 線性模型 異方差 刀切法模型平均 最優(yōu)權(quán)重　出處：《華東師范大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著“大數(shù)據(jù)”時代的來臨,越來越多的數(shù)據(jù)獲得渠道給科學(xué)研究及其實際應(yīng)用帶來了巨大的機遇。但另一方面,由于每個樣本可以獲得的數(shù)據(jù)渠道不盡相同,我們面臨的可能是一種“碎片化”的數(shù)據(jù),這給統(tǒng)計建模帶來了很大的挑戰(zhàn)。在這篇文章里,我們提出一種基于模型平均的方法來處理“碎片化數(shù)據(jù)”。不同于傳統(tǒng)統(tǒng)計方法依賴于單一的模型,模型平均方法可以根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得情況擬合多個模型,然后通過加權(quán)平均來獲得最終的估計。我們在可獲得完整數(shù)據(jù)的那部分樣本上采用刀切法來獲得加權(quán)的權(quán)重并嚴(yán)格證明了該權(quán)重選擇方法的最優(yōu)性。我們做了大量的數(shù)值模擬來驗證所提出的方法在有限樣本上的優(yōu)異表現(xiàn)。同時我們通過一個實例分析展現(xiàn)了我們方法的實際應(yīng)用。
[Abstract]:With the advent of "big data" era, more and more channels of data acquisition have brought great opportunities for scientific research and its practical application. On the other hand, because of the different data channels each sample can obtain. We may face a "fragmentation" of data, which poses a great challenge to statistical modeling, in this article. We propose a method based on model averaging to deal with "fragmentation data". Different from the traditional statistical method which relies on a single model, the model averaging method can fit multiple models according to the availability of data. Then we get the final estimate by weighted average. We use the knife cutting method to obtain the weighted weight in the sample where the complete data can be obtained, and prove strictly the optimality of the weight selection method. The numerical simulation of the proposed method is used to verify the performance of the proposed method on a finite sample. At the same time, we demonstrate the practical application of our method by an example analysis.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：C81

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