高维k向固定效应广义线性模型的快速可行估计
应用统计
2018-07-24 v3 统计计算
摘要
我们提出一种快速且内存高效的算法，用于估计带有加性可分离k向误差分量的广义线性模型。暴力方法使用虚拟变量来解释未观测到的异质性，但很快面临计算极限。因此，我们展示了如何将加权版本的弗里施-沃-洛弗尔定理与交替投影法结合到牛顿-拉夫森算法中，以显著降低计算成本。该算法在以下情况尤其有用：基于虚拟变量、带有k向固定效应的广义线性模型由于时间或内存限制而计算繁重甚至不可行。我们通过模拟研究和实证应用展示了我们算法的性能。
引用
@article{arxiv.1707.01815,
title = {Fast and Feasible Estimation of Generalized Linear Models with High-Dimensional k-way Fixed Effects},
author = {Amrei Stammann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.01815},
year = {2018}
}