区间误差评价法及其应用

针对数值范围较大时误差评价中存在的绝对误差和相对误差均不能合理反映误差的问题,文章提出一种以区间划分为基础、以模糊数学理论为依据的误差评价新方法——区间误差评价法(IEEM).此方法先对序列数据进行区间划分,区间划分以现实中广泛应用的等级划分为依据;再根据区间临界点建立连接点,误差评价函数可以是连接点连接而成的分段函数,也可以是根据连接点的拟合函数.这种基于区间划分的误差评价方法可以避免常规方法对预测误差评价不合理的问题.IEEM用于降雨量预测的误差评价中,得到了更为合理的结果.     

线性回归方法在数据挖掘中的应用和改进

文章对线性回归以及其扩展方法进行分析,并从多个方面对这些方法性能进行评估,同时还对回归技术在数据挖掘中的几个典型应用进行了阐述。并且,在传统线性回归算法上提出了更为健壮的改进方法。     

基于分层线性模型的流动人口社会融合影响因素研究

根据2012年全国流动人口动态监测结果和反映31个省市基本公共服务均等化的指标数据，建立分层线性模型从流动人口个体和省级层面考察影响流动人口社会融合的影响因素和作用程度的大小。研究发现，流动人口的社会融合不仅与个人因素有关，而且还受地区基本公共服务差异化的影响。个体层面从户口性质、就业状况、医疗保险、自我融入意愿、本地人接受程度、收入情况与住房条件解释流动人口社会融合差异的63?12％；省级层面从基础教育、医疗卫生、公共就业及基本社会保障解释流动人口社会融合的差异为36?83％。最后从政府、公民社会参与角度出发，提出促进流动人口社会融合的措施和建议。     

城乡居民储蓄推动GDP增长贡献率分析

高储蓄、高增长是中国的一大特点.文章基于1992-2016年中国GDP和城乡居民高储蓄余额的数据,采用线性最小二乘法建立了城乡居民储蓄额(Savings)推动GDP增长的经验回归模型,通过积差系数检验、回归系数检验、拟合优度检验以及残差的齐次性检验验证了经验回归方程的合理性,研究结果显示:不存在奇异值和异方差,城乡居民储蓄余额(Savings)对GDP增长的贡献率为99.7％.     

损失模拟模型的模拟与检验

为帮助精算师在不同的数据环境下选择最优的准备金评估方法,美国非寿险精算师协会组织开发了一个产生模拟索赔数据的开源软件系统——损失模拟模型,然而损失模拟模型是否能够按指定参数要求产生模拟数据需要进行检验.文章采用不同的参数估计方法和拟合优度检验方法对模拟索赔次数的分布、索赔额的趋势以及不同险种索赔次数之间的相关结构进行了统计检验,结果表明损失模拟模型对索赔次数的分布、索赔额的趋势能够产生一致的模拟,而对索赔次数数据之间相关结构的模拟存在不稳定性.     

Monte Carlo EM梯度法在MATLAB中的实现

文章使用空间广义线性混合模型为连续空间非正态变量建模,在MATLAB中实现模型参数估计的MCEMG算法,即结合Monte Carlo样本的EM梯度法,求解参数的极大似然估计及采样点随机效应的最小均方误估计。在GS+中进行随机效应的普通克里格插值,并最终对非采样点响应变量进行预测。模拟仿真结果显示该方法参数估计与真实值较接近,响应变量预测结果能反应真实数据总体分布情况。     

生长曲线模型中参数的线性有偏估计的优良性

文章研究了生长曲线模型参数的线性有偏估计类,在均方误差阵(MSEM)准则下给出了估计类中的估计优于LS估计的充要条件,并给出了此估计类中的Bayes估计.     

固定效应部分线性变系数面板模型的快速有效估计

本文将最小二乘支持向量机(LSSVM) 和二次推断函数法(QIF) 相结合，为个体内具有相关结构的固定效应部分线性变系数面板模型提供了一种新的快速估计方法；在一定的正则条件下，论证了参数估计量的渐近正态性和非参数估计量的收敛速度；采用Monte Carlo模拟考察了估计方法在有限样本下的表现并将估计技术应用于现实数据分析。该方法不仅保证了估计的有效性和统计推断力，而且程序运行速度得到较大幅度提升。     

电影生产及其文化资本的衍生力

21世纪中国电影生产充满活力，故事片产量和票房数据显著提升，但中国电影在国际市场上尚缺乏竞争力。电影产业的文化资本呈现为三种形态，即生产者的文化能力、客体化的影片和体制化的评价体系。文化资本可以转换成经济资本，并塑造电影产业的面貌，但文化资本的分布并不均衡。拥有强劲文化资本的电影生产者和电影作品有必要先行进入国际电影市场，建构中华民族的集体认同。电影生产是建立国家形象、传播国家文化的重要途径，可以从政府部门、电影生产者、观众三个维度进行探索，更好地发挥电影生产及其文化资本的力量，为国家文化软实力的提升做出独特贡献。     

网络社区发现算法在流动表建模中的设计与应用

代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数，反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察，均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基本工具，通过对列联表单元格频数进行拟合，可以识别流动表行分类与列分类之间的强弱交互效应，刻画父子社会地位间的交互结构。本文利用复杂网络社区发现算法分析父子社会地位的关联结构，针对简约对数线性模型拟合精度不够的问题，提出一种新的建模思路：利用社区发现算法对简约对数线性模型的残差列联表进行关联关系挖掘，将发现的社区效应作为附加参数约束引入原对数线性模型，以改善数据的拟合情况。由于该方法只在原简约对数线性模型中增加了一个参数约束，因此仍可以保证建模结果的简洁性及理论意义，同时社区效应补充了原对数线性模型对经验数据结构的解读。论文用此方法对来源于中国综合社会调查数据的经验代际职业流动表进行建模分析，较好地解释了子代职业阶层与父代职业阶层间的关联模式。