基于马克思主义哲学原理的网络舆情引导分析

互联网为广大民众提供了获取信息、交流观点甚至是情绪宣泄的重要平台。与传统媒体相比,互联网信息传播在深度、广度和速度等方面都极具优势,在传统传播渠道中易于控制的民意事件,在互联网的助推下若引导不当容易转化为群体性突发事件。国家转型期出现的各类社会矛盾能够通过网络渠道迅速聚集、扩散,给政府等公共管理部门带来了巨大压力与挑战。     

数据挖掘的统计学内涵

统计有培根逻辑做支撑,而数据挖掘则更多地得益于当代信息技术的飞速发展——但是相对于由此产生的大量冗余数据而言,我们似乎并没有获得多少信息。如果说数据挖掘(data mining,DM)研究的是经过清洗的全样本数据(Population),那么统计研究的则是样本数     

基于家庭收入的保障性住房标准研究

 保障性住房是关系国计民生的重大问题，为使保障性住房充分发挥作用，其准入标准的确定尤为重要。目前我国保障性住房准入标准大都以人均收入作为参考指标，本文旨在测算并确立以家庭收入为参考指标的保障性住房准入标准。由于厦门市保障性住房在全国具有示范效应，故以厦门为例考察基于家庭收入的保障性住房准入标准。根据抽样调查的分组数据界定“中低收入组”，通过正态分布与均匀分布的转换，利用格点映射法，找出覆盖面为40%的收入上限值，即为保障性住房的准入标准。基于此标准，结合“按年人均收入限值”这一指标，将家庭组别按人口细分，划分出针对不同家庭规模的参考准入标准。     

查默斯的“困难”问题和自然主义二元论——查默斯《有意识的心灵》述评

查默斯在《有意识的心灵》中提出和论证了一种新的本体论形式—自然主义的二元论,并试图以这种二元论解决有关意识的哲学理论中的"困难"问题。性质二元论突破了心灵哲学领域科学主义一元论一统天下的局面,而困难问题则提出了意识研究中的一些不可回避的深层次的问题。自然主义的二元论从哲学、科学和逻辑的角度探讨了这些困难问题,但它自身存在的"困难问题"也是不可回避的。     

函数型数据的共同主成分分析探究及展望

函数型数据的主成分分析(FPCA)已经成功应用在许多领域,但它主要研究的是单样本问题.本文详细讨论了一种新近发展的函数型数据分析的理论--函数型共同主成分(CGPC)分析方法,它主要应用于检验两组函数型随机样本的分布情况.CFPC方法的理论基础是将两组函数型样本进行Karhunen-Loeve(KL)展开,并用Bootstrap方法检验两组样本的均值函数、特征值和特征函数的一致性.最后,我们对CFPC的理论研究和应用前景进行了展望.     

逻辑史的参照系应当是整个人类思想史本身——从康德、黑格尔、胡塞尔被邀约至逻辑史名人堂谈起

康德、黑格尔和胡塞尔对作为推理科学的逻辑学的理解有重大的贡献,然而,在标准的逻辑史著作中他们并不占据着显要的位置。的确,他们并没有以形式的或符号技术的方式直接地对逻辑的发展作出贡献。他们对逻辑的贡献主要体现于哲学的方面。他们通过研究逻辑的认识论、本体论和方法论从而为逻辑提供了一种新的哲学理解。     

基于粗糙集的游戏核心竞争要素与购买模式挖掘

消费者偏好是游戏企业获得竞争力的源泉。文章基于粗糙集理论,对影响玩家行为的核心产品竞争要素进行挖掘,探讨不同要素组合对产品购买的影响,最终提取出玩家购买产品的决策规则。结果显示,共存在11项产品核心竞争因素,可将其分为三类:角色信息、任务与成就、金币获得与消耗,其中由角色信息判断玩家是否购买产品的确定性最高,且在90%的置信水平下,共存在67条产品购买规则。     

基于Bayes概率边界域的粗集分类方法及其在高频数据中的应用

 作为一种近似处理的工具,粗集主要用于不确定情况下的决策分析,并且不需要任何事先的数据假定。但当前的主流粗集分类方法仍然需要先经过离散化的步骤,这就损失了数值型变量提供的高质量信息。本文对隶属函数重新加以概率定义,并提出了一种基于Bayes概率边界域的粗集分类技术,比较好的解决了当前粗集方法所面临的数值型属性分类的不适应、分类规则不完备等一系列问题。     

全国中青年统计科学研讨会的回顾与思考

 本文对历次全国中青年统计科学研讨会进行了详细的回顾与考察,针对不同的社会历史背景,根据会议的主题和成果,分析了中国统计科学在不同发展阶段的具体情况。在此基础上,对中青年统计科学研讨会的发展过程进行了深层思考,并进一步明确了中青年统计工作者的发展方向,及面临的挑战。