分位回歸基于最優(yōu)去相關(guān)得分的子抽樣算法

摘要： 針對(duì)海量數(shù)據(jù)下高維分位回歸模型，首先，構(gòu)造基于去相關(guān)得分函數(shù)的子抽樣算法，以估計(jì)感興趣的低維參數(shù)；其次，推導(dǎo)所提估計(jì)的極限分布，并根據(jù)漸近協(xié)方差矩陣求出L-最優(yōu)準(zhǔn)則下的子抽樣概率，給出高效的兩步算法.模擬和實(shí)證分析結(jié)果表明，最優(yōu)子抽樣方法顯著優(yōu)于均勻子抽樣方法.