海量数据集下装袋估计量的渐近性质
统计理论
2023-04-14 v1 统计计算
统计理论
摘要
装袋（bagging）是一种用于大规模统计分析的有用方法，尤其在计算资源非常有限时。本文研究面向 -估计问题但针对海量数据集的装袋估计量的渐近性质。我们从理论上证明，在适当条件下所得估计量是一致且渐近正态的。结果表明，只要装袋子样本量和子样本数量足够大，装袋估计量就能达到最优统计效率。此外，我们推导出一个方差估计量以进行有效的渐近推断。所有理论发现均通过大量模拟研究进一步验证。最后，我们将装袋方法应用于美国航空数据集以展示其实用价值。
引用
@article{arxiv.2304.06278,
title = {On the asymptotic properties of a bagging estimator with a massive dataset},
author = {Yuan Gao and Riquan Zhang and Hansheng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06278},
year = {2023}
}