统计数据质量评估方法探讨

统计数据质量评估是对调查、整理完毕的统计数据的质量予以评价，对其准确性进行估计。统计数据的质量包括准确、及时，全面、方便各方面的要求，本文探讨的评估方法着重于准确性方面。从当前统计数据质量评估的实践来看，统计数据质量评估可归纳为基础性评估、逻辑性评估、数理性评估和相关性评估这四种基本的方法。一、基础性评估基础性评估主要是从统计工作的规范性、统计基础的可靠性、统计报表的准确性和统计数据的合法性等方面对统计数据质量进行评估。1、统计工作的规范性评估。根据工作规范检验统计数据的采集和整理各环节的实际工…     

我国海洋产业发展水平的云模型综合评价

文章针对海洋产业在发展过程中出现的模糊性和随机性问题,引入云模型这种综合评价方法,通过构建海洋产业发展水平评价指标体系,采用熵权法客观地确定评价指标的权重,依据云模型进行模糊综合评价步骤,利用云模型的三个数字特征——期望、熵和超熵建立评价等级,借助正向云发生器确定模糊隶属度矩阵和在不同隶属度情况下的云模型综合评估值,将指标权重集和模糊隶属度矩阵进行模糊转换,确定了我国近10年海洋产业的发展情况,并对得到的结果进行综合性分析.     

基于改进综合云模型的CCS项目的综合评价

文章针对当前CCS项目的投资风险以及存在的不确定性,建立了基于改进综合云投资风险评估模型.借鉴已有的云模型理论,综合考虑CCS项目的经济、技术和社会性风险,构建CCS项目的风险指标体系,利用改进的综合正态云实现风险等级的评估.最后,以一组专家给出的指标数据为例,对项目的风险度进行检验.实例分析表明,该模型比传统的综合云模型能得到更加合理的评估结果.     

政府统计数据质量实证检验分析

准确性是政府统计数据质量最重要的特征，本文在验证政府统计数据分布规律的基础上，建立了较完善的政府统计数据质量评价指标体系，运用层次分析法建立模糊综合评判模型，综合评价政府统计数据质量。     

统计数据质量评估的组合模型

提高统计数据质量不仅需要科学的统计管理体制、先进的统计工作手段和高素质的统计队伍,而且还需要有一套科学的统计数据质量评估与监控方法.本文试图探讨一种利用组合模型根据某一统计指标的时间序列变动规律对统计数据准确性进行定量评估的方法.     

统计数据质量的逻辑性评估方法研究

统计数据质量不高是我国统计工作中存在的严重问题之一。本文探讨用向量自回归模型（VAR）,根据统计指标的内在关系,定量地对统计数据质量进行逻辑性评估,进而实现统计数据质量的有效评估和控制。     

统计数据质量评估方法研究述评

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开。     

灰色聚类方法在高校图书馆综合评估中的应用

文章根据高校图书馆综合评估的要求和统计数据特点,应用灰色聚类方法进行多指标数据的权重计算和白化处理,结合SPSS和Metlab软件应用,实现了多评价指标的科学赋权和图书馆的分类排名,是对高校图书馆综合评估计算方法的有益探讨。     

统计数据质量评价方法与误差分布研究

我国统计数据质量的评价方法主要有逻辑性评价方法、从异常值角度评估、从误差角度评估、Bayes决策法以及SARIMA等。文章认为,我国统计数据质量不高的主要原因在于统计数据失真,不完整,时效性差,适用性不强,非同一性,统计手段和方法落后以及逻辑分析不合理等。其误差分布的来源在于系统性误差,这些误差存在于调查的设计、实施、计量和整合等阶段。     

因子分析法中因子载荷矩阵的应用——内蒙古地级市居民生活质量的综合评价

本文运用2007年统计数据及spss软件对内蒙古地级城市居民生活质量进行实证分析。在指出现行生活质量综合评价方法不足的同时。用因子分析法对居民生活质量进行了综合评价。得出内蒙古地级市城镇居民生活质量的综合排名结果。最后,根据综合分析结果提出了提高内蒙古城镇居民生活质量的若干对策建议。     

基于SAM的宏观统计数据质量评估方法研究

数据质量评估是统计数据质量管理的重要环节。从SAM核算框架入手,提出了宏观统计数据质量的评估方法,主要包括等量核算指标体系评估方法、账户平衡指标体系评估方法及"问题型"评估方法,以期从SAM的角度为宏观统计数据质量的甄别和提高提供一种研究方法。     

对政府统计数据质量成本的探讨

本文在界定统计数据质量成本含义基础上,对统计数据质量成本构成进行了分析,给出了统计数据质量成本要素表及核算方法,以及统计数据质量成本分析、预测、计划和控制的内容,并对统计数据质量成本和统计数据质量之间关系进行了探讨。     

统计数据质量与用户满意度：测评量表设计与实证研究

 针对政府统计数据质量评估问题,综合若干国家统计部门与国际组织对统计质量的定义,确立政府统计数据质量维度体系;进而参照国际货币基金组织的“数据质量评估框架”设计具体的用户满意度测评量表。基于该量表的问卷调查结果显示,量表具有良好的测量信度与效度。研究中提出的八项质量维度可以充分反映政府统计数据质量的不同侧面,可以有效解构用户满意度的特征;用户对各质量维度的重要性认知、用户专业技术职务、对统计数据的依赖程度以及搜集渠道的选择等,与其满意度之间亦表现出明显的关联模式。     

Inference and optimal design of multiple constant-stress testing for generalized half-normal distribution under type-II progressive censoring

The generalized half-normal (GHN) distribution and progressive type-II censoring are considered in this article for studying some statistical inferences of constant-stress accelerated life testing. The EM algorithm is considered to calculate the maximum likelihood estimates. Fisher information matrix is formed depending on the missing information law and it is utilized for structuring the asymptomatic confidence intervals. Further, interval estimation is discussed through bootstrap intervals. The Tierney and Kadane method, importance sampling procedure and Metropolis-Hastings algorithm are utilized to compute Bayesian estimates. Furthermore, predictive estimates for censored data and the related prediction intervals are obtained. We consider three optimality criteria to find out the optimal stress level. A real data set is used to illustrate the importance of GHN distribution as an alternative lifetime model for well-known distributions. Finally, a simulation study is provided with discussion.     

生活质量的综合评价：基于数据函数性特征的方法

生活质量的评价与分析是生活质量研究中的核心问题，现有的对生活质量进行综合评价的方法，共同具有的缺憾是方法所处理的数据要么是横截面数据，要么是时间序列数据。然而，实际中可获得的样本资料往往是横截面数据与时间序列数据融合在一起的函数性数据。为弥补现有方法的缺陷，基于数据的函数性特征，引入一种对生活质量进行综合评价和分析的全新方法。从数据信息利用的程度来看，其方法明显优于现有的方法。     

Building up adjusted indicators of students’ evaluation of university courses using generalized item response models

This article advances a proposal for building up adjusted composite indicators of the quality of university courses from students’ assessments. The flexible framework of Generalized Item Response Models is adopted here for controlling the sources of heterogeneity in the data structure that make evaluations across courses not directly comparable. Specifically, it allows us to: jointly model students’ ratings to the set of items which define the quality of university courses; explicitly consider the dimensionality of the items composing the evaluation form; evaluate and remove the effect of potential confounding factors which may affect students’ evaluation; model the intra-cluster variability at course level. The approach simultaneously deals with: (i) multilevel data structure; (ii) multidimensional latent trait; (iii) personal explanatory latent regression models. The paper pays attention to the potential of such a flexible approach in the analysis of students evaluation of university courses in order to explore both how the quality of the different aspects (teaching, management, etc.) is perceived by students and how to make meaningful comparisons across them on the basis of adjusted indicators.     

企业统计数据质量影响因素的实证分析

为明确企业统计数据质量的影响因素,定量描述各因素之间的关系,利用SEM模型,通过SPSS AMOS18.0软件进行数据分析,得到企业的信息化程度、企业重视化程度、企业统计力量、统计人员知识水平、统计人员地位、组织正规化程度6个因素的企业统计数据质量结构模型,并比较各个因素对企业统计数据质量影响的大小及各影响因素之间的相关关系,为进一步提高企业的统计数据工作提供了依据。     

基于云重心理论的信息价值测评研究

随着科学技术的迅猛发展和信息化进程的加速推进,信息作为一种促进经济和社会发展的资源已经越来越受到人们的重视。首先提出了信息价值的内涵,确立了信息价值测评的主要思想;其次,引入云重心理论的云发生器,用于计算信息价值评估模型的量化值,通过云重心评估模型,可以定量化的计算出信息价值的得分值,从而得到所求的信息价值;最后,以实际企业的调查数据为例,对企业信息价值进行了实际计算,得到了企业信息价值的具体量化值,以便为企业对信息进行决策时提供一种定量方法。     

各省区季度GDP数据质量评估

  国内外学者对我国GDP数据质量的质疑重点已从年度数据转到季度数据,从全国数据转向地方数据。本文通过设计一套较为系统且可操作性强的季度GDP评估指标体系,运用空间面板数据模型对各省区的季度GDP数据质量进行了实证检验。结果表明,整体来看,中国各省区季度GDP同各经济指标的匹配性较好,数据质量较高,并不存在明显的失真现象;从时间上来看,每年一、二季度的GDP存在一定程度的高估,而每年三、四季度的GDP则存在一定程度的低估,但是这种偏差在统计上不显著;分地区来看,尽管一半省区的季度GDP存在一定程度的高估,另一半省区存在一定程度的低估,但大部分省区高估或低估的程度在统计上不显著。文章进一步分析了其中的原因。