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大数据下广义线性模型的分布式估计 版权信息
- ISBN：9787523001042
- 条形码：9787523001042 ; 978-7-5230-0104-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大数据下广义线性模型的分布式估计 内容简介
当今人类的思维正从牛顿和爱因斯坦等大师的经典决定论走向统计决定论，我们对万物的认识正从统计平均走向知识发现，统计学改变了我们的思想。从小样本到大样本再到大数据，扑面而来的信息革命和正在孕育的统计理论方法的变革，统计学有可能改变我们的未来。 首都经济贸易大学统计学科创建于1962年，拥有统计学一级学科博士点和博士后流动站，是全国工业统计学教学研究会和北京大数据协会的法人单位。本学科是北京市一级重点学科，北京市高精尖学科；统计学、经济统计学专业是国家特色专业，国家专业综合改革试点和国家级一流本科专业建设点。统计学科在教育部第三轮学科评估位列第15名，第四轮学科评估获评B+。学科创建六十年来，共培养5000余名不同层次优秀人才，形成了独特的学术风格和较高的学术声誉。近年来，承担大量的国家、省部级科研项目及横向课题，为国家及北京市发展做出突出贡献。有多位教师在全国性学术团体中担任会长、副会长、副理事长、秘书长等重要职务，有多位教师获评国家和北京市学科带头人、北京市（高创）教学名师、青年教学名师等。 本学科不断凝练研究方向，组建经济统计、高维数据分析、大数据统计分析等研究团队，建设大数据实验中心和数据库项目，不断提升学科协同创新研究能力。各研究团队将新科研成果做了系统性梳理和总结，形成了一批高质量的研究成果，为更好与国内外学者开展交流，特编辑出版此统计前沿系列丛书，内容涵盖函数型数据研究、复杂系统研究、高维数据研究和算法研究等，以期为统计学科持续发展助力。
大数据下广义线性模型的分布式估计 目录
第1章 广义线性模型及其参数估计
1．1 广义线性模型
1．2 广义线性模型下的极大似然估计和惩罚估计
第2章 大数据下的参数估计方法
2．1 分治法
2．2 子抽样法
2．3 并行分析法
第3章 大数据下广义线性模型的分布式自适应lasso估计及计算
3．1 广义线性模型下的自适应lasso估计
3．2 QAGLM-alasso估计及其计算
3．2．1 QAGLM-alasso估计
3．2．2 QAGLM-LARS算法
3．3 QAGLM-alasso的理论性质研究
3．4 模拟数据分析
3．5 实际数据分析
3．6 小结
3．7 附录
3．7．1 定理3．1的证明
3．7．2 定理3．2的证明
第4章 大数据下广义线性模型的分布式非凸惩罚估计及计算
4．1 广义线性模型下的非凸惩罚估计
4．2 QAGLM-NC估计及其并行计算
4．2．1 QAGLM-NC估计
4．2．2 QAGLM-ADMM算法
4．3 QAGLM-NC的理论性质及QAGLM-ADMM的收敛性分析
4．4 模拟数据分析
4．5 实际数据分析
4．6 小结
4．7 附录
4．7．1 SCAD和MCP惩罚下问题（4．1 5）的显式解
4．7．2 定理4．1的证明
4．7．3 定理4．2的证明
4．7．4 定理4．3的证明
参考文献
展开全部
大数据下广义线性模型的分布式估计 作者简介
范烨，首都经济贸易大学统计学院讲师，理学博士。主要研究方向为海量数据、分布式计算、广义线性模型和分位数回归。
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