【摘 要】
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如今众多学者致力于利用统计学和机器学习方法从互联网的海量数据中挖掘有效信息。“碎片化数据”在许多领域变得越来越常见:数据的来源渠道是多样的,但每个渠道的数据都有可能存在缺失,将多个渠道的数据组合在一起时,数据矩阵呈现出“碎片化”的特征。关于“碎片化数据”的问题,在因变量为连续变量时,此前已经有学者提出用一种基于线性模型的模型平均方法去处理。本文将该方法拓展到二元因变量的情况,建立起logistic
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如今众多学者致力于利用统计学和机器学习方法从互联网的海量数据中挖掘有效信息。“碎片化数据”在许多领域变得越来越常见:数据的来源渠道是多样的,但每个渠道的数据都有可能存在缺失,将多个渠道的数据组合在一起时,数据矩阵呈现出“碎片化”的特征。关于“碎片化数据”的问题,在因变量为连续变量时,此前已经有学者提出用一种基于线性模型的模型平均方法去处理。本文将该方法拓展到二元因变量的情况,建立起logistic回归框架下的“碎片化数据”模型平均方法。具体来说,我们利用了所有可用的数据,对不同的响应模式构造不同的样本集,建立多个logistic回归模型作为候选模型。每个候选模型都有各自的估计值。进一步,我们利用CC样本（没有发生缺失的样本）来选择权重,模型平均的最终输出值是所有候选模型的加权平均,我们证明了所选权重的渐近最优性,并通过数值模拟和实例分析验证了该方法的有效性。
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