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基於大規模數據的分位數回歸模型及應用

  • 作者:蔡超
  • 出版社:經濟科學
  • ISBN:9787514192384
  • 出版日期:2018/07/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:182
人民幣:RMB 48 元      售價:
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內容大鋼
    在統計方法中,分位數回歸常用來反映解釋變數對響應變數整個條件分佈的異質影響,是探索客觀規律的重要手段與方法之一。常用的統計軟體都可進行分位數回歸,但受到計算內存和運行時間的限制,以大樣本與高維為典型特徵的大規模數據分位數回歸往往難以奏效。因此,蔡超著的《基於大規模數據的分位數回歸模型及應用》將經典的分位數回歸模型從中小規模數據擴展到大規模數據,研究大規模數據分位數回歸方法,解決其建模過程中的技術難題,對於推廣應用、揭示經濟和社會的複雜模式等,具有重要的理論意義和實踐價值。

作者介紹
蔡超
    蔡超(1983一),山東沾化人,管理學博士,現為山東工商學院講師。在Statistical Papers,Communications in Statistics-simulation and Computation,以及《中國管理科學》《數理統計與管理》《統計與資訊理論壇》《江西財經大學學報》等刊物發表論文20余篇。目前主要從事經濟計量分析、大規模數據回歸分析的教學與研究工作。

目錄
第1章 緒論
  1.1 研究背景和意義
  1.2 國內外研究現狀
  1.3 結構安排與主要創新
第2章 經典分位數回歸模型
  2.1 線性分位數回歸
  2.2 非線性分位數回歸
  2.3 懲罰分位數回歸
第3章 基於稀疏指數轉移方法的大樣本數據
  分位數回歸及應用
  3.1 問題的提出
  3.2 SETQR方法與性質
  3.3 數值模擬
  3.4 應用研究
  3.5 本章 小結
第4章 基於隨機抽樣演算法的大規模數據套索懲罰
  分位數回悃及應用
  4.1 問題的提出
  4.2 SLQR方法
  4.3 數值模擬
  4.4 應用研究
  4.5 本章 小結
第5章 基於分塊估計方法的大樣本數據分位數
  回歸及應用
  5.1 問題的提出
  5.2 BAQR方法與性質
  5.3 數值模擬
  5.4 應用研究
  5.5 本章 小結
第6章 基於分塊估計方法的大規模數據套索
  懲罰分位數回歸及應用
  6.1 問題的提出
  6.2 BLQR方法與性質
  6.3 數值模擬
  6.4 應用研究
  6.5 本章 小結
第7章 總結與展望
  7.1 研究總結
  7.2 研究展望
附錄
  附錄1 定義與引理
  附錄2 SETQR方法估計性質證明
  附錄3 SLQR方法估計性質證明
  附錄4 BAQR方法估計性質證明
  附錄5 BLQR方法估計性質證明
參考文獻
後記

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