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Lee，JooChul先生;王海英;伊丽莎白·斯基法诺。

在线更新方法，以纠正大数据流中的测量误差。 （英文） Zbl 1510.62055号

计算。统计数据分析。 149，文章ID 106976，10 p.（2020）.
摘要：当大量数据以流的形式到达时，在线更新是缓解计算和数据存储问题的重要方法。在经典线性测量误差模型的背景下，扩展了先前在线更新研究的范围。如果某些协变量在数据流开始时以错误的方式进行了未知测量，但在数据流的特定点之后进行了无错误的测量，则忽略测量错误的更新估值器会对真实参数产生偏差。在首次观测到无误差的协变量后，提出了一种校正估计量偏差及其方差估计量偏差的方法；修正后，传统的在线更新方法可以照常进行。进一步，建立了修正估计量和更新估计量的渐近分布。通过对航空公司实时数据集的仿真研究和实际数据分析，验证了该方法的性能。

引用于1文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62J05型 线性回归；混合模型
62兰特 大数据和数据科学的统计方面
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

数据压缩;变量中的错误;线性回归;流式数据

软件：

对
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\textit{J.Lee}等人，计算。统计数据分析。149，文章ID 106976，10 p.（2020；Zbl 1510.62055）
全文： 内政部

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