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多元对应分析在抽样调查分析中的应用
抽样调查 列联表 对应分析 聚类分析
2013/8/13
本文应用多元对应分析、聚类分析等数理统计方法，对抽样调查问卷进行分析，从而得出各类读者群的特征及它们之间的差异。
基于卡尔曼滤波估计的连续性抽样调查研究
卡尔曼滤波 状态空间模型 连续性抽样调查 样本轮换
2013/8/13
针对连续性抽样调查中如何提高连续调查数据准确性的问题，本文引入时间序列分析方法，分别考虑连续性抽样调查中的重复样本和轮换样本等不同情况，建立了连续性抽样调查下的状态空间模型，利用成熟的卡尔曼滤波估计方法给出了总体均值的估计量。由于状态空间模型及卡尔曼滤波估计方法能够充分利用各期连续样本的调查信息，给出了精度更高的估计量，从而能够产生更加准确的连续性时间序列数据。
研究了各总体服从正态分布、分布参数的先验分布均为正态—逆Wishart共轭先验时，如何利用待判样品的预报密度函数，构造后验概率比和分类判别规则，并据此对样品进行分类识别；该方法的特点是充分利用了参数分布的信息，结论简单、直观，并且也不需要假设各总体的协方差阵相同。
基于SODM的贝叶斯分类器结构学习及其在客户分类中的应用
贝叶斯分类器 结构学习 自组织数据挖掘 客户分类
2013/8/13
将自组织数据挖掘理论引入贝叶斯分类中，提出一种新颖的贝叶斯分类器结构学习算法。算法将基于依赖分析和评分搜索两种贝叶斯网络结构学习思想相接合，根据互信息测度值选择初始模型，用贝叶斯评分作为筛选中间模型的外准则，能够在不同数据集上完成自适应建模过程，包括选择进入模型的变量、确定具有最优复杂度的模型结构等。在10个UCI数据集上进行分类测试，结果表明，贝叶斯分类器结构学习算法分类器的分类精度要高于常用的...
基于核密度估计的非线性时间序列聚类
非线性时间序列 聚类 核密度估计
2013/8/13
本文研究的是时间序列的聚类问题。由于现实世界中时间序列多数是非线性的，而现有的时间序列聚类问题大都是基于线性时间序列模型进行聚类的，本文提出了可以用于非线性时间序列的聚类方法。以时间序列的二维核密度估计之间的相似性作为非线性时间序列的距离度量，该距离度量方式是一种非参数的距离度量方法，考虑到了时间序列自相关结构的差异，能够粗糙地识别时间序列形状和动态相关结构的相似性。与理论研究结果相一致，我们的模...
序贯调整估计量——不完全事后分层估计的新方法
不完全事后分层 搜索比率估计量 广义搜索比率估计量 序贯调整估计量
2013/8/13
在使用多个分类变量对样本进行交叉事后分层时，边缘总值已知、格子总值未知的不完全事后分层问题是估计时经常面临的情况。序贯调整估计量是本论文提出的解决这一问题的新方法。在详细介绍了序贯调整估计程序后，论文用随机模拟的方法研究了该估计量的数学性质，并将其与经典的不完全事后分层估计量做了比较。
用于分类的随机森林和Baggiag分类树比较
组合方法 随机森林 Bagging分类树
2013/8/13
借助试验数据，从两种理论分析角度解释随机森林算法优于Bagging分类树算法的原因。将两种算法表述在两种不同的框架下，消除了这两种算法分析中的一些模糊之处。尤其在第二种分析框架下，更能清楚地看出，之所以随机森林算法优于Bagging分类树算法，是因为随机森林算法对应更小的偏差。
数据质量评估框架及其信息量分析
统计数据 质量数据 质量评估框架（DQAF）信息量
2013/8/13
统计数据质量重要性催生出各国用于数据质量评估的框架、系统，IMF制定的数据质量评估框架因其结构完整性和较强归纳性受到成员国的广泛采用。文章通过运用信息熵理论对数据质量评估框架（DQAF）本身的维度、指标信息量问题进行研究，研究结果显示：DQAF各维度、指标在账户内部以及不同账户间体现的信息量不同；统计数据账户的生产主体和账户数据类型对于数据质量具有明显的影响作用。基于上述结论，作者提出对DQAF框...
统计数据质量评估方法研究述评（图）
数据质量评估方法 一维评估法 多维评估法 发展方向
2013/8/13
数据质量评估是统计数据质量管理的重要环节。统计数据质量的评估方法有逻辑关系检验法、计量模型分析法、核算数据重估法、统计分布检验法、调查误差评估法以及多维评估法六个类别，在详细讨论其各自的评估过程、适用性及其优缺点的基础上，按照评估维度和评估方式对各种统计数据质量的评估方法进行再归类，指出评估方法的进一步研究应该围绕计量模型分析法、核算数据重估法中的物量指数重估法、调查误差评估法和多维评估法等方向展...
本文选取政府统计数据质量内涵为研究对象，基于国际统计数据质量标准和各国统计部门成功实践经验，对其发展历程中所形成的“传统与现代”、“狭义与广义”、“绝对与相对”、“一般与特殊”四组范畴进行梳理，进而总结出政府统计数据质量管理工作的若干要点，并对进一步提高中国统计数据质量管理水平提出了建议。
基于双重抽样框的二阶段抽样调查方法研究
双重抽样框二阶段抽样估计方法
2013/8/13
由于被调查对象的频繁变动，单一抽样框很难覆盖所有的目标单位。为了克服单一抽样框覆盖不完全的缺陷，在各阶段抽样调查采用双重（或多重）抽样框是一种有效的办法。对双重抽样框下的二阶段抽样估计方法进行了研究，得出简单随机抽样下的总体总值估计及其估计量方差，并利用拉格朗日函数求出双重抽样框重叠部分的最优抽样权重系数及各抽样阶段不同子域的样本容量，分析结果可为实际部门在双重抽样框下进行二阶段抽样调查提供相关的...