一种二元响应变量模型的分布式贝叶斯估计方法

发布时间：2018-02-25 17:28

  本文关键词： 海量数据 分布式贝叶斯方法 极值模型　出处：《华东理工大学学报(自然科学版)》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在海量数据背景下,传统的基于单个计算节点的算法很难满足分析要求。考察了一种分布式贝叶斯估计方法,通过在每台机器上单独运行蒙特卡洛抽样并做加权平均可以有效地解决算法效率问题。将该方法应用于基于广义极值模型的二元响应变量回归分析,并探讨其实用性。模拟研究表明分布式算法比传统方法更有效。
[Abstract]:Under the background of massive data, the traditional algorithm based on single computing node is difficult to meet the requirements of analysis. A distributed Bayesian estimation method is investigated. The algorithm efficiency problem can be effectively solved by running Monte-Carlo sampling and weighted average separately on each machine. The method is applied to the regression analysis of binary response variables based on generalized extremum model. The simulation results show that the distributed algorithm is more effective than the traditional method.
【作者单位】： 华东理工大学理学院;
【基金】：国家高科技研究发展(“863”)计划(2015AA20107) 上海市经信委“软件和集成电路产业发展专项资金”(140304)
【分类号】：O212.8

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本文编号：1534488