大数据背景下贝叶斯模型平均的理论突破与应用前景

发布时间：2018-03-07 09:12

  本文选题：大数据　切入点：模型不确定性　出处：《统计与信息论坛》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：大数据统计分析过程中常面临模型比较和选择的不确定性问题。贝叶斯模型平均(BMA)方法可以通过先验和后验概率度量模型不确定性,并利用后验概率对模型的结果进行加权平均,最终得到更稳健的估计结果。在回顾贝叶斯模型平均发展历程的基础上,介绍贝叶斯模型平均的基本原理,综述其在一些难点问题上的理论进展,并介绍大数据背景下贝叶斯模型平均的应用前景。贝叶斯模型平均与复杂数据分析方法相结合,可能成为大数据研究的新思路。
[Abstract]:Big data often faces the uncertainty of model comparison and selection in the process of statistical analysis. The Bayesian model average BMA method can measure the uncertainty of the model by a priori and a posteriori probability. The results of the model are weighted by the posterior probability, and a more robust estimation result is obtained. On the basis of reviewing the development of the Bayesian model average, the basic principle of the Bayesian model average is introduced. This paper summarizes the theoretical progress on some difficult problems, and introduces the application prospect of Bayesian model average under big data background. The combination of Bayesian model averaging and complex data analysis may become a new way of research for big data.
【作者单位】： 天津财经大学大数据统计分析中心;天津商业大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《Solvency Ⅱ框架下非寿险准备金风险度量与控制研究》(71171139);《多重风险相依情形下的最优保险问题研究》(71371138);《Basel Ⅲ框架下商业银行监管资本套利识别研究》(71303169);逆周期资本监管框架下考虑跳跃行为的信用风险度量研究》(71401069) 天津财经大学研究生科研资助计划(2014TCB03)
【分类号】：F222;F224

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本文编号：1578798