【摘 要】
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当样本量非常大(海量数据)或者数据以分布式的方式存储(如Internet数据)时,由于耗时、内存限制、通信成本以及隐私安全等方面的考虑,传统的统计推断方法不再可行.为了有效地
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当样本量非常大(海量数据)或者数据以分布式的方式存储(如Internet数据)时,由于耗时、内存限制、通信成本以及隐私安全等方面的考虑,传统的统计推断方法不再可行.为了有效地解决海量数据情形下的诸多问题,本文基于分治法在估计方程框架下提出了两种分布式估计量:分布式经验似然估计量(DEL)和分布式指数倾斜经验似然估计量(DETEL),并得到了这两种估计量的均方误差的一个上界,在一定条件下证明了DEL和DETEL估计量的理论渐近性质,我们发现当分割的样本组数满足一定的条件时,本文所提出的两种分布式估计量与非分布式EL和ETEL估计量具有相同的渐近分布.最后,通过几种不同情形的数值模拟和实际数据分析验证了本文所提估计量的优越性.模拟结果显示:与非分布式EL和ETEL相比,DEL和DETEL方法可以显著地减少运行时间,并且通过两种方法得到的估计量在均方误差评价准则下的差异比较小.
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