基于层次结构数据的多元线性回归问题研究
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江南大学理学院

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国际科技合作研究项目(No.2011DFR70500)资助,国家自然科学基金项目(面上项目,No.11371174,11271163)


Multiple Linear Regression Problem Based on Hierarchical Structure Data
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School of Science,Jiangnan University

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    摘要:

    多元线性回归分析是一种常用的统计分析工具。本文针对传统多元线性回归分析在处理大数据时,特别是具有层次结构的数据,提出了基于层次结构数据的偏回归系数计算模型。该模型通过计算下层中每个部分的偏回归系数及上下层之间的层次结构矩阵,来计算上层的总体偏回归系数。本文从理论研究和实际数据试验验证了新模型与传统多元线性回归模型在计算回归系数的等效性。同时,新模型能有效解决隐私数据的保护问题,实现计算的并行处理,提高了大数据处理能力。

    Abstract:

    Multiple linear regression is widely used in statistical analysis. Based on common tools of the multiple linear regression in big data research, especially in the research of hierarchical structure data, a partial regression coefficient model is proposed in this paper. The total partial regression coefficient is calculated by using each partial regression coefficient at the lower part and the hierarchical matrix between the lower part and upper part. This paper validates that the new model is equivalent to the common models of multiple linear regression from the theoretical research and the real data. The new method can effectively solve the problem of privacy data in privacy protection research. Meanwhile, the new model can realize the parallel computation, which improves the capability of big data processing.

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引用本文

赵芸,唐旭清.基于层次结构数据的多元线性回归问题研究[J].数据采集与处理,2019,34(5):

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  • 收稿日期:2017-09-12
  • 最后修改日期:2018-03-13
  • 录用日期:2019-09-05
  • 在线发布日期: 2019-12-05