基于两步子抽样算法的多目标抽样统计推断研究

针对海量数据,子抽样算法是当前一种流行的简化计算和降低计算成本的方法。现阶段的研究主要集中于单目标变量的估计上。多目标抽样也是现实生活中经常遇到的问题。本文提出基于广义线性模型,多目标抽样的均值两步子抽样算法。两步子抽样算法是Wang等(2018)^[1]提出的基于L-最优和A-最优的思想,确定每个抽样单元的入样概率。本文在此基础上,定义多目标抽样的各单元的入样概率,并推导模型参数估计量的渐近性质,最后用模拟数据和实际例子对均值两步子抽样算法和多目标两步子抽样方法进行比较。结果表明,在样本量相同时,A-最优准则下均值两步子抽样算法在估计精度上优于基于两步子抽样算法的MPPS抽样和L-最优准则下均值多目标两步子抽样算法。在计算效率上也较全样本估计有显著的提高,节约了计算时间。     

基于logistic回归模型的大数据分布式两步子抽样算法

随着大数据时代的到来,分布式存储系统被广泛应用,这使得数据的分析面临较大的挑战。本文主要基于文[1]提出的两步子抽样算法思想,提出分布式两步子抽样算法,利用该算法得到的参数估计量具有一致性和渐近正态性。采用数值模拟及真实数据预测,进一步对算法进行评估,结果表明,分布式两步子抽样算法与简单随机抽样算法相比精度更高,与全样本相比,在保证精度损失很小的基础上,节约了CPU运行时间,提高了算法效率。     

基于两步子抽样算法的P2P信用风险预测研究

随着大数据时代的到来,P2P网络借贷的数据规模日益庞大,导致P2P网络借贷信用风险比传统的金融借贷信用风险更加难以预测,使得大量的P2P机构面临倒闭.文章运用美国Lending Club网站2017-2018年的数据,采取两步子抽样方法抽取样本,建立logistic回归模型对P2P网络借贷信用风险进行预测.研究结果表明...