基于大规模数据的分位数回归模型及应用

本书特色

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在统计方法中，分位数回归常用来反映解释变量对响应变量整个条件分布的异质影响，是探索客观规律的重要手段与方法之一。常用的统计软件都可进行分位数回归，但受到计算内存和运行时间的限制，以大样本与高维为典型特征的大规模数据分位数回归往往难以奏效。因此，本书将经典的分位数回归模型从中小规模数据扩展到大规模数据，研究大规模数据分位数回归方法，解决其建模过程中的技术难题，对于推广应用、揭示经济和社会的复杂模式等，具有重要的理论意义和实践价值。

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内容简介

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在统计方法中，分位数回归常用来反映解释变量对响应变量整个条件分布的异质影响，是探索客观规律的重要手段与方法之一。常用的统计软件都可进行分位数回归，但受到计算内存和运行时间的限制，以大样本与高维为典型特征的大规模数据分位数回归往往难以奏效。因此，本书将经典的分位数回归模型从中小规模数据扩展到大规模数据，研究大规模数据分位数回归方法，解决其建模过程中的技术难题，对于推广应用、揭示经济和社会的复杂模式等，具有重要的理论意义和实践价值。

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作者简介

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蔡超（1983-），男，合肥工业大学管理学博士，现为山东工商学院讲师。在Statistical Papers,Communications in Statistics – Simulation and Computation和《中国管理科学》《江西财经大学学报》等刊物发表论文10余篇。目前主要从事经济计量分析、大规模数据回归的教学与研究工作。

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封面

书名:基于大规模数据的分位数回归模型及应用

作者:蔡超

页数:182页

定价:¥48.0

出版社:经济科学出版社

出版日期:2017-06-01

ISBN:9787514192384

PDF电子书大小:156MB 高清扫描完整版

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