基于缺失数据的Logistic模型的分布式优化方法

摘要：

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.

关键词：大数据、随机缺失、Logistic模型、替代似然函数、分布式优化

所属期刊栏目：36

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目11901175

在线出版日期：2021-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：23-26