【摘 要】
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本文研究了大规模可加风险模型的子抽样估计和分布式大数据逻辑回归模型的最优子样本选择.（1）对于大规模生存数据,我们提出了基于可加风险模型的子抽样估计,并建立了子抽样估计的相合性和渐近正态性.我们通过最小化子样本估计的渐近方差得到最优抽样概率.通过数值模拟,我们验证了最优抽样估计比全样本估计需要的计算时间少,同时比均匀抽样具有更小的偏差和更优的覆盖率.我们还对SEER数据库中淋巴癌患者的生存数据进行
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本文研究了大规模可加风险模型的子抽样估计和分布式大数据逻辑回归模型的最优子样本选择.（1）对于大规模生存数据,我们提出了基于可加风险模型的子抽样估计,并建立了子抽样估计的相合性和渐近正态性.我们通过最小化子样本估计的渐近方差得到最优抽样概率.通过数值模拟,我们验证了最优抽样估计比全样本估计需要的计算时间少,同时比均匀抽样具有更小的偏差和更优的覆盖率.我们还对SEER数据库中淋巴癌患者的生存数据进行了分析.（2）对于分布式存储的大数据,我们提出了分布式逻辑回归模型的最优子样本选择方法,给出了最优抽样概率和最优样本分配.我们证明了子抽样估计可以很好的逼近全样本极大似然估计,并给出了子抽样估计的渐近正态性.在数值模拟和实例分析中,我们验证了提出方法的有效性.
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