在當今大數(shù)據(jù)時代，流數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模作為一種核心技術(shù)，正在重塑數(shù)據(jù)分析與決策支持的范式。隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G通信技術(shù)和云計算的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)生成與傳輸?shù)乃俣瘸尸F(xiàn)指數(shù)級增長，傳統(tǒng)離線分析方法已無法滿足實時性需求。流數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模技術(shù)應(yīng)運而生，能夠?qū)Τ掷m(xù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行實時分析與建模，為各領(lǐng)域的智能化應(yīng)用提供了重要的技術(shù)支撐。 流數(shù)據(jù)是指連續(xù)生成并以實時順序形式到達的數(shù)據(jù)集，如社交媒體數(shù)據(jù)、金融市場交易數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。其特點是無限長、生成速率快、數(shù)據(jù)量大，需要實時處理和分析。本研究在吸收現(xiàn)有相關(guān)理論和研究成果基礎(chǔ)上，立足于流數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模的前沿，從流數(shù)據(jù)的復雜性和實時性特征出發(fā)，結(jié)合變量選擇、穩(wěn)健統(tǒng)計建模和分位數(shù)回歸等方法，提出了一系列創(chuàng)新的在線更新模型和算法，為流數(shù)據(jù)環(huán)境下的實時分析和決策提供了理論和方法支持。（1）針對流數(shù)據(jù)變量選擇問題，本研究提出了基于平方根Lasso的在線變量選擇方法，通過動態(tài)更新?lián)p失函數(shù)和滾動交叉驗證策略，解決了新數(shù)據(jù)到達時如何為線性模型動態(tài)選擇變量的問題，并證明了在線估計量與全數(shù)據(jù)離線方法得到的Oracle估計量具有相同的收斂速度。（2）緊接著，考慮到大多數(shù)模型都面臨著高維協(xié)變量的流數(shù)據(jù)建模挑戰(zhàn)，本研究提出了更一般的廣義線性模型的在線更新變量選擇框架，結(jié)合可更新的優(yōu)化目標函數(shù)和增量更新算法，實現(xiàn)了參數(shù)估計和變量選擇的一致性，同時通過在線BIC準則動態(tài)選擇懲罰參數(shù)，確保了方法的適用性和高效性。（3）在分位數(shù)回歸領(lǐng)域，本研究提出了平滑分位數(shù)回歸（SQR）的在線更新方法，通過顯式解和動態(tài)帶寬選擇機制，簡化了計算過程并提高了推斷精度，同時開發(fā)了在線篩選方法，用于實時檢測和處理異常數(shù)據(jù)批次，增強了模型的穩(wěn)健性和可靠性。（4）為進一步提升流數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模的穩(wěn)健性和效率，本研究提出了復合分位數(shù)回歸（CQR）的在線更新方法，通過結(jié)合多個分位數(shù)的信息，降低了估計的方差并提供了對響應(yīng)變量條件分布更全面的理解，同時證明了在線估計器與Oracle估計器具有相同的漸近分布，且不受批次數(shù)量限制。本研究通過系統(tǒng)性研究，為流數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模的理論和實踐提供了重要參考，推動了實時數(shù)據(jù)分析與決策支持技術(shù)的發(fā)展，為應(yīng)對復雜多變的流數(shù)據(jù)環(huán)境提供了有力的方法論支持。