本文選題：大數(shù)據(jù)　切入點：模型不確定性　出處：《統(tǒng)計與信息論壇》2016年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析過程中常面臨模型比較和選擇的不確定性問題。貝葉斯模型平均(BMA)方法可以通過先驗和后驗概率度量模型不確定性,并利用后驗概率對模型的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均,最終得到更穩(wěn)健的估計結(jié)果。在回顧貝葉斯模型平均發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上,介紹貝葉斯模型平均的基本原理,綜述其在一些難點問題上的理論進(jìn)展,并介紹大數(shù)據(jù)背景下貝葉斯模型平均的應(yīng)用前景。貝葉斯模型平均與復(fù)雜數(shù)據(jù)分析方法相結(jié)合,可能成為大數(shù)據(jù)研究的新思路。
[Abstract]:Big data often faces the uncertainty of model comparison and selection in the process of statistical analysis. The Bayesian model average BMA method can measure the uncertainty of the model by a priori and a posteriori probability. The results of the model are weighted by the posterior probability, and a more robust estimation result is obtained. On the basis of reviewing the development of the Bayesian model average, the basic principle of the Bayesian model average is introduced. This paper summarizes the theoretical progress on some difficult problems, and introduces the application prospect of Bayesian model average under big data background. The combination of Bayesian model averaging and complex data analysis may become a new way of research for big data.
【作者單位】： 天津財經(jīng)大學(xué)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析中心;天津商業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目《Solvency Ⅱ框架下非壽險準(zhǔn)備金風(fēng)險度量與控制研究》(71171139);《多重風(fēng)險相依情形下的最優(yōu)保險問題研究》(71371138);《Basel Ⅲ框架下商業(yè)銀行監(jiān)管資本套利識別研究》(71303169);逆周期資本監(jiān)管框架下考慮跳躍行為的信用風(fēng)險度量研究》(71401069) 天津財經(jīng)大學(xué)研究生科研資助計劃(2014TCB03)
【分類號】：F222;F224

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本文編號：1578798