【摘 要】
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时间到达二零二一年,随着人类科学技术的不断发展,生活中的各行各业都在不停地产生巨量数据,这些数据无论从维度上还是数量上都远远超过了从前。虽然计算机的配置和性能也在不断提高,但是由于计算能力并不能完全跟得上数据量的增长,许多现有的统计方法在面对巨量数据集的情况时不再适用。基于这种情况,在对巨量数据进行分析时,非常重要的一步工作就是数据量的缩减。2019年,人们提出了一种新的处理巨量数据的线性回归方法
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时间到达二零二一年,随着人类科学技术的不断发展,生活中的各行各业都在不停地产生巨量数据,这些数据无论从维度上还是数量上都远远超过了从前。虽然计算机的配置和性能也在不断提高,但是由于计算能力并不能完全跟得上数据量的增长,许多现有的统计方法在面对巨量数据集的情况时不再适用。基于这种情况,在对巨量数据进行分析时,非常重要的一步工作就是数据量的缩减。2019年,人们提出了一种新的处理巨量数据的线性回归方法,即基于信息的最优子数据选择（IBOSS）。本文主要研究基于部分线性回归模型的最优子数据选择（IBOSS）方法。对于IBOSS方法,在D-最优性的原则下,本文得到了估计量（?）D的协方差矩阵的下界,同时给出了（?）D的部分性质。最后,本文通过数据模拟验证了该算法在面对巨量数据时子数据选择的具体表现,证明了该算法选出的子数据拥有更多的信息量。
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