富利亚·戈卡尔普·雅武夫；巴雷特·施勒克 线性混合模型中的并行计算。 （英语） Zbl 1505.62432号 计算。斯达。 35，第3期，1273-1289（2020）. 摘要：在本研究中，我们提出了一种基于大数据生成的线性混合模型（LMM）的并行编程方法。一种常用的算法，期望最大化（EM），由于其使用的是最大似然估计，所以更受欢迎，因为估计是稳定且简单的。然而，EM具有较高的计算成本。在我们提出的方法中，我们使用除法和重组将数据拆分为较小的子集，在多个局部核上并行运行算法步骤并合并结果。所提出的方法用于拟合具有密集和稀疏参数的LMM，并用于大量观测。它比经典方法更快，并且适用于大数据。R包中提供了建议方法的补充来源1兆帕. MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 62J05型 线性回归；混合模型 10层62层 点估计 62兰特 大数据和数据科学的统计方面 关键词：大数据；分裂和重组；相对长度单位；线性混合模型 软件：R（右）；1兆帕；foreach公司；普利尔；do并行 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛F.G.Yavuv｝和\textit｛B.Schloerke｝，计算机。Stat.35，No.3，1273--1289（2020；Zbl 1505.62432） 全文： 内政部 参考文献： [1] Broderick T、Boyd N、Wibisono A、Wilson AC、Jordan MI（2013）《流媒体变化贝叶斯》。第26届神经信息处理系统国际会议记录第2卷，NIPS’13。纽约Curran Associates Inc，第1727-1735页 [2] 阿联酋登普斯特；新墨西哥州莱尔德；Rubin，DB，通过EM算法从不完整数据中获得最大似然，J Roy Stat Soc B，39，1，1-38（1977）·Zbl 0364.62022号 [3] Gokalp Yavuz F，Schloerke B（2017）平行线性混合模型https://CRAN.R-project.org/package=lmmpar，R包版本0.1.0 [4] 郭刚，《统计推断的并行统计计算》，《统计理论与实践》，2012年第6期，第3期，第536-565页·Zbl 1425.62060号 ·doi:10.1080/15598608.2012.695705 [5] 郭，G。；你，W。；钱，G。；Shao，W.，多元线性回归模型的并行最大似然估计，J Comput Appl Math，273，251-263（2015）·Zbl 1429.62290号 ·doi:10.1016/j.cam.2014.06.005 [6] 凯恩，MJ；艾默生，J。；Weston，S.，《海量数据计算的可扩展策略》，J Stat Softw，55，14，1-19（2013）·doi:10.18637/jss.v055.i14 [7] Kontoghiorghes，EJ，并行计算和统计手册（统计学、教科书和专著）（2005年），博卡拉顿：查普曼和霍尔/CRC，博卡拉顿 [8] 新墨西哥州莱尔德；Ware，JH，纵向数据的随机效应模型，生物统计学，38，4，963-74（1982）·Zbl 0512.62107号 ·doi:10.2307/2529876 [9] 刘，C。；Rubin，DB，The ECME algorithm:EM和ECM的简单扩展，具有更快的单调收敛性，Biometrika，81，4，633（1994）·Zbl 0812.62028号 ·doi:10.1093/biomet/81.4.633 [10] Maclaurin D，Adams RP（2014）《萤火虫蒙特卡罗：具有数据子集的精确MCMC》。第三十届人工智能不确定性会议论文集，UAI'14。阿灵顿AUAI出版社，第543-552页 [11] Nagel，K。；Rickert，M.，transims微模拟的并行实现，并行计算，271611-1639（2001）·Zbl 0982.68020号 ·doi:10.1016/S0167-8191（01）00106-5 [12] Neiswanger W，Wang C，Xing EP（2014）渐进精确，令人尴尬的平行MCMC。在第三十届人工智能不确定性会议记录中，UAI’14。阿灵顿AUAI出版社，第623-632页 [13] Ooi H、Microsoft Corporation、Weston S、Tenenbaum D（2019a）doParallel:foreach并行适配器，用于“并行”软件包。R软件包版本1.0.15。https://cran.r-project.org/web/packages/doParallel/index.html [14] Ooi H，Microsoft Corporation，Weston S（2019b）Foreach：提供Foreach循环结构。R包版本1.4.7。https://cran.r-project.org/web/packages/foreach/index.html [15] 皮涅罗，JC；刘，C。；Wu，YN，使用多元t分布的线性混合效应模型中稳健估计的有效算法，J计算图统计，10，2，249-276（2001）·doi:10.1198/10618600152628059 [16] R核心团队（2017）R：统计计算的语言和环境。R统计计算基金会，维也纳 [17] Renaut，RA，最小二乘问题的并行多分裂解，数值线性代数应用，5，1，11-31（1998）·Zbl 0937.65049号 ·doi:10.1002/（SICI）1099-1506（199801/02）5:1<11:：AID-NLA123>3.0.CO；2楼 [18] Schafer JL（1998）线性混合模型的一些改进程序。宾夕法尼亚州立大学统计系技术报告 [19] 事务，M-N；诺特，DJ；库克，AYC；Kohn，R.，《大型数据集的并行变分贝叶斯及其在广义线性混合模型中的应用》，《计算图统计杂志》，25，2，626-646（2016）·doi:10.1080/10618600.2015.1012293 [20] Wickham，H.，《数据分析的拆分-应用-合并策略》，J Stat Softw，40，1，1-29（2011）·doi:10.18637/jss.v040.i01 [21] Wolfe J、Haghighi A、Klein D（2008）针对超大数据集的完全分布式EM。摘自：第25届机器学习国际会议论文集，ICML'08。ACM，纽约，第1184-1191页 [22] 雅武兹，FG；Arslan，O.，拉普拉斯分布线性混合模型（LLMM），Stat Pap，59，1，271-289（2018）·Zbl 1416.62401号 ·文件编号：10.1007/s00362-016-0763-x 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。