【摘 要】
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随着互联网、物联网和云计算的高速发展,数据呈现“爆炸式”增长趋势,然而,各类信息的大量流通使我们无法获得完整的数据.如何快速、高效地处理缺失数据是我们面临的一大挑战
【机 构】
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湖北大学数学与统计学学院,武汉430062;湖北大学应用数学湖北省重点实验室,武汉430062
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随着互联网、物联网和云计算的高速发展,数据呈现“爆炸式”增长趋势,然而,各类信息的大量流通使我们无法获得完整的数据.如何快速、高效地处理缺失数据是我们面临的一大挑战.在大数据背景下,文章将数据分别存储在不同的子机器中,结合分布式优化方法,对协变量随机缺失的指示变量建立Logistic模型,并基于该模型提出一个替代似然函数来进行参数估计.模拟和实证研究结果表明,所提出的基于替代似然函数的分布式优化方法优于基于平均思想的OneShot方法.
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