分位回歸基于最優(yōu)去相關(guān)得分的子抽樣算法
吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版)
頁數(shù)： 11 2024-09-20
摘要： 針對海量數(shù)據(jù)下高維分位回歸模型，首先，構(gòu)造基于去相關(guān)得分函數(shù)的子抽樣算法，以估計感興趣的低維參數(shù)；其次，推導(dǎo)所提估計的極限分布，并根據(jù)漸近協(xié)方差矩陣求出L-最優(yōu)準(zhǔn)則下的子抽樣概率，給出高效的兩步算法.模擬和實(shí)證分析結(jié)果表明，最優(yōu)子抽樣方法顯著優(yōu)于均勻子抽樣方法. （共11頁）
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