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摘要
随着数据收集技术在近年来的飞速发展,传统的统计方法都面临着"海量数据"的挑战.分治算法是应对海量数据的最有效方法之一:其基本思想是将整个数据集分成若干份较小的数据,在每份数据上单独拟合统计模型,然后将多个模型的结果进行整合从而得到最终的结果.模型平均是当代统计学和计量经济学研究的国际前沿方法,在经济、金融、生物、医学等方面有着广泛的应用.针对线性模型的MMA和JMA方法,以及广义线性模型的模型平均方法,文章分别提出了它们在海量数据下的分治算法,并通过模拟和实际数据分析来说明算法的有效性和实用性.
- 出版日期2018
- 单位华东师范大学
