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Iterative distributed multinomial regression
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AI
DOI：10.1016/j.jeconom.2026.106334.png)
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摘要
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本文介绍了一种用于大选择集多项逻辑回归模型的迭代分布式计算（IDC）估计量。该IDC估计量将估计问题重新表述为一个可以高效且并行求解的、结构化的低维子问题序列。我们证明，当使用一致估计量进行初始化时，IDC估计量在渐近意义上与最大似然估计量等价，并在弱优势条件下达到渐近效率。我们进一步基于IDC估计量开发了一种参数自助法程序进行统计推断，并证明了其一致性。大量的模拟研究验证了所提出方法的有效性，并突出了IDC估计量的计算效率。
Keyword:
Distributed computing
Iterative methods
Maximum likelihood
Multinomial logistic regression
C13
C25
C61
C63
期刊
IF:
4
论文数:
5.2K
被引数:
3.0W
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