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分位回归基于最优去相关得分的子抽样算法
1
作者
黄小峰
邹雨浩
袁晓惠
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期1102-1112,共11页
针对海量数据下高维分位回归模型,首先,构造基于去相关得分函数的子抽样算法,以估计感兴趣的低维参数;其次,推导所提估计的极限分布,并根据渐近协方差矩阵求出L-最优准则下的子抽样概率,给出高效的两步算法.模拟和实证分析结果表明,最...
针对海量数据下高维分位回归模型,首先,构造基于去相关得分函数的子抽样算法,以估计感兴趣的低维参数;其次,推导所提估计的极限分布,并根据渐近协方差矩阵求出L-最优准则下的子抽样概率,给出高效的两步算法.模拟和实证分析结果表明,最优子抽样方法显著优于均匀子抽样方法.
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关键词
去相关得分
高维
海量数据
分位回归
子抽样
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题名
分位回归基于最优去相关得分的子抽样算法
1
作者
黄小峰
邹雨浩
袁晓惠
机构
长春工业大学数学与统计学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期1102-1112,共11页
基金
国家社会科学基金(批准号:22BTJ019)
吉林省教育厅科学研究项目(批准号:JJKH20230749KJ)。
文摘
针对海量数据下高维分位回归模型,首先,构造基于去相关得分函数的子抽样算法,以估计感兴趣的低维参数;其次,推导所提估计的极限分布,并根据渐近协方差矩阵求出L-最优准则下的子抽样概率,给出高效的两步算法.模拟和实证分析结果表明,最优子抽样方法显著优于均匀子抽样方法.
关键词
去相关得分
高维
海量数据
分位回归
子抽样
Keywords
decorrelation score
high-dimensional
massive data
quantile regression
subsampling
分类号
O212.2 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分位回归基于最优去相关得分的子抽样算法
黄小峰
邹雨浩
袁晓惠
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024
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