【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,大规模数据在短时间内搜集并储存下来,为分析决策提供了巨大的信息量,也给统计建模带来了一定难度。对于样本容量大、变量个数少的数据,Leverage重要
【机 构】
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对外经济贸易大学统计学院,中国人民大学统计学院,中央财经大学统计与数学学院,中央财经大学金融学院,中国人民大学国际货币研究所
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“互联网+推动经济转型机理与对策研究”(15ZDC024),国家自然科学基金面上项目“货币总量转向信用总量:全球虚拟经济与实体经济背离机理与宏观政策应对”(71473279),国家自然科学基金青年项目“基于广义SICA惩罚函数的高维数据参数估计与变量选取研究”(61603092),对外经济贸易大学惠园优秀青年学者项目“大数据下的统计方法创新研究及其应用”(17YQ15),对
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随着信息技术的飞速发展,大规模数据在短时间内搜集并储存下来,为分析决策提供了巨大的信息量,也给统计建模带来了一定难度。对于样本容量大、变量个数少的数据,Leverage重要性抽样是一个简便可行的方法。本文发现,该方法中度量样本重要性的Leverage分数与因变量无关,而且在维度较大的情形下对样本没有区分程度,使得估计结果较差。为了同时考虑因变量和维度的影响,本文提出了基于充分降维的Leverage重要性抽样方法。该方法以不损失信息为前提,在充分降维的空间内重新计算Leverage分数,使得抽样更具有代表性
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