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基于稳健距离的大数据Logistic回归最优子抽样
被引量：
2
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作者
韩潇
王明秋
赵胜利
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第15期59-64,共6页
大数据统计分析在有限的计算资源下面临一些挑战性问题,用子数据代替全数据进行统计分析成为一种选择。文章基于最小协方差行列式的稳健距离,为大数据Logistic回归模型提出了一种更高效的子数据选择算法。通过大量的数值模拟,在不同的...
大数据统计分析在有限的计算资源下面临一些挑战性问题,用子数据代替全数据进行统计分析成为一种选择。文章基于最小协方差行列式的稳健距离,为大数据Logistic回归模型提出了一种更高效的子数据选择算法。通过大量的数值模拟,在不同的标准下比较了所提算法与其他已有算法的性能。结果表明,所提算法具有较高的估计效率和计算效率,与全数据相比,计算时间显著减少。与其他算法相比,所提算法得到的子数据信息矩阵行列式的值更大。同时,当协变量之间存在高度相关性时,所提算法具有稳健性。最后,通过对实际数据集的分析,说明了所提算法的预测误差更小。
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关键词
最小协方差行列式
信息矩阵
最优子抽样
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题名
基于稳健距离的大数据Logistic回归最优子抽样
被引量：
2
1
作者
韩潇
王明秋
赵胜利
机构
曲阜师范大学统计与数据科学学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第15期59-64,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(12271294,12171277)。
文摘
大数据统计分析在有限的计算资源下面临一些挑战性问题,用子数据代替全数据进行统计分析成为一种选择。文章基于最小协方差行列式的稳健距离,为大数据Logistic回归模型提出了一种更高效的子数据选择算法。通过大量的数值模拟,在不同的标准下比较了所提算法与其他已有算法的性能。结果表明,所提算法具有较高的估计效率和计算效率,与全数据相比,计算时间显著减少。与其他算法相比,所提算法得到的子数据信息矩阵行列式的值更大。同时,当协变量之间存在高度相关性时,所提算法具有稳健性。最后,通过对实际数据集的分析,说明了所提算法的预测误差更小。
关键词
最小协方差行列式
信息矩阵
最优子抽样
Keywords
minimum covariance determinant
information matrix
optimal 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
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1
基于稳健距离的大数据Logistic回归最优子抽样
韩潇
王明秋
赵胜利
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024
2
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