分位回归基于最优去相关得分的子抽样算法

摘要： 针对海量数据下高维分位回归模型，首先，构造基于去相关得分函数的子抽样算法，以估计感兴趣的低维参数；其次，推导所提估计的极限分布，并根据渐近协方差矩阵求出L-最优准则下的子抽样概率，给出高效的两步算法.模拟和实证分析结果表明，最优子抽样方法显著优于均匀子抽样方法.