基于最优子抽样的大数据泊松回归系数估计OA
为了快速且准确地求解泊松回归估计量,提出建立在最优子抽样算法基础上的泊松回归模型。通过证明子样本估计量的渐近性质,提出了两步最优子抽样算法,并根据A-最优性思想和L-最优性准则设计了两种抽样概率下的抽样方法。性能对比试验显示,本文提出的最优子抽样算法的均方误差显著低于其他方法;运行时间对比显示,L-最优性准则对应抽样概率的抽样方法比A-最优性思想对应抽样算法在估计回归系数上运行时间更少;超大样本和维度下,最优子抽样算法在两种维度中的运行时间平均比…查看全部>>
温雪俊
山西电子科技学院,山西临汾041000
数学
最优子抽样渐近性质泊松回归运行时间均方误差
《山东理工大学学报(自然科学版)》 2024 (6)
P.59-64,6
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