《寿命数据中的统计模型与方法》简介

《寿命数据中的统计模型与方法》简介寿命数据是医学、生物学、保险学和工程科学中常遇见的一类数据，它与一般统计学中研究的数据有不同之处，常表现为不完全数据，或具有截尾的特点，或具有加速的特点，或具有分组的特点。另外，寿命数据的获得常常花费较大，因此爱惜和...     

Scaled half logistic分布基于定数截尾样本的统计分析

一、引言 　　在可靠性寿命试验中,Scaled half logistic分布是最近才提出的一个寿命分布,是由Polovko(1968)引入作为寿命试验中失效数据的寿命分布,它能更好拟合某些寿命数据.……     

我国平均预期寿命变动的实证分析

平均预期寿命是国内外评价一个国家或地区人口健康状况的重要指标。国家统计局只公布0岁组资料，而要进一步分析，则需要各年龄组预期寿命资料。文章在利用1995年、2005年全国1％人口抽样数据编制了分性别、城乡的完全生命表基础上，分析得出：我国各年龄组平均预期寿命，女性〉男性，城镇〉乡村；暂时平均预期寿命的相对增长速度，1995-2005年快于1981-1995年，女性快于男性；老年组死亡率的降低对0岁组平均预期寿命的贡献率最大等结论。     

谈数理统计在统计学中的地位

一、数理统计与统计学的主要特点 (一)数理统计的主要特点 数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳,找出这有限数据的内在数量规律性,并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科.     

几何分布产品不完全数据场合下的统计分析

几何分布是离散型寿命分布中最为重要的分布之一,许多产品的寿命（比如开关等）都可以用几何分布来描述。由于几何分布的无记忆性,它在可靠性理论与应用概率模型中有着非常重要的地位。目前,对关于几何分布在全样本场合、截尾样本场合以及加速寿命试验场合下参数的统计分析已经有了广泛的研究。并且有着重要的理论与应用价值。因此将不完全数据场合下的几何分布问题转化为指数分布问题,再利用指数分布的已有结果首次得到了几何分布在缺失数据场合和分组数据场合下参数的近似点估计,Monte—Carlo模拟算例结果令人满意,说明该方法是可行的。     

实现“十二五”期间我国“人均预期寿命提高1岁”的实证分析

温家宝总理在政府工作报告中首次提出:"十二五"时期"人均预期寿命提高1岁"的目标。文章在基于生命表数据基础上,通过计算人均预期寿命贡献率并进行相关与回归分析后得出:我国目前人均预期寿命虽然已高于绝大多数发展中国家,但其绝对增速正逐渐放慢。而降低60-90岁年龄段老年人口死亡率、提高居民消费水平、缩小家庭规模、迁移有条件的离退休老人到低海拔地区养老是实现人均预期寿命提高1岁目标的有效路径。     

P2P网贷企业寿命影响因素研究——来自718家企业的经验数据

对于新兴制度创业行业而言,合法性根基较弱,生存问题至关重要。以网贷之家统计的718家跑路P2P网贷企业数据为基础,分析其寿命影响因素,为P2P网贷企业、政府监管部门以及投资者和借款人提供参考。研究发现,注册资本、上线时间、跑路时间、跑路前1月股票指数、跑路前2月存款利率、跑路前1季度GDP均与企业寿命显著相关。层次回归模型中,上线时间、跑路前2月存款利率、跑路前1季度GDP对企业寿命有负向影响,而跑路时间则对企业寿命呈正向影响。在控制其它四个变量的条件下,注册资本与跑路前1月股票指数对企业寿命影响不显著。     

寿命有长度 生命有质量———“人均预期寿命”指标解读简

人均预期寿命是用来测度和比较人类的寿命长度，衡量一个国家或地区现阶段经济社会发展水平及医疗卫生服务水平的综合指标，该指标也被纳入国家统计局制定的全面建成小康社会监测指标体系中。人均预期寿命是怎样算出来的？影响人的寿命有哪些因素？世界各国人均寿命的状况与趋势如何？人怎样看待寿命的长度与生命的质量呢？是本文试图回答的问题。     

对中国人均寿命影响因素的信息加权集结的计量分析

人均寿命的影响因素不仅多而且错综复杂，故引入层次分析法对影响人均寿命的多个影响指标进行信息加权集结分析，从中选出对人均寿命起主要影响作用的四个因素进行建模；结合MATLAB和EVIEWS软件对数据进行处理与回归分析，同时进行了全面的检验与修正；通过对模型的扩展和实证分析，发现实证结果可信度强，而且为如何提高人均寿命提出了一些建议。     

基于收益现值法的数据资产估价问题研究

用数据资产未来收益的贴现值对数据资产估价，能更好地体现数据资产的收益性，得到的估值与数据资产的蕴含经济价值更贴合；也可展示数据要素为其所有者带来的收入流，为数据要素参与收入分配提供事实依据。因此，用未来收益现值法对数据资产估价，能更好地推动数据资产的合理定价和数据要素收入分配体系的构建。为理清数据资产的未来收益现值法估价思路，讨论了数据资产的界定和分类问题，探讨了不同类型数据资产的估价思路，并简单分析了不同数据资产预期寿命和预期收益函数的估计方法。研究结论包括：在对数据资产估价时，未来收益现值法具有展现数据资产收益、体现数据要素收入的优势，用该方法估价具备可行性；为更好地用数据资产收益反映数据要素收入，数据资产应该仅是或主要是数据要素的资本化成果，应将数据分析等后续活动排除在数据资产的统计范围之外；对于企业数据资产，应使用营业盈余或数据库使用许可市场价估算数据资产收益；对于政府数据资产，可参考类似数据资产的估价结果估价，或是使用数据资产为政府节省的运营成本、数据库使用许可为其使用者创造的收益估算数据资产收益。研究成果有助于克服未来收益现值法的估价难点，为数据资产收益和数据要素收入的估算...     

基于HLM2的算例分析及其在中国非寿险精算中的思考

随着保险业务的拓展和深化,财产保险中越来越多地出现具有相关性和层次性的保险数据.分层线性模型对此类数据的处理能充分地体现在数据的分析中,在国际精算领域中的应用处于起步阶段.文章分析了分层线性模型具有二层、三层结构的数据特点,采用线性混合模型和分层线性模型方法,完成了二层结构数据的模型构建、实现与比较.     

论综合动态数据库的建立与应用

利用周期性普查数据与经常性调查数据建立的综合动态数据库具有数据全面、质量较高等优点。针对该数据库数据不完整、可能是不等距的时间序列数据等特点，提出基于周期性普查数据对经常性调查数据修正的时序建模与应用的思路以及周期性普查指标的数据插补方法与应用思想，通过描述综合动态数据库综合运用的流程，说明该数据库的综合运用实质是一个逐步完善数据库的过程。     

高技术企业寿命周期与产品寿命周期的相关性探究

高技术企业的寿命周期与传统企业的寿命周期一样,对于一个完整的寿命周期而言,也划分为创建期、试产期、成长期、成熟期、衰退期、衰亡期六个阶段.产品寿命周期与企业寿命周期是密切相关的,产品寿命周期直接影响企业寿命周期,企业寿命周期可视为所生产的各种产品寿命周期的综合反映.     

基于粗ART神经网络模型的客户购买行为模式方法

粗糙集理论以对测量所得的数据对象进行分类为基础,从中发现推理知识和数据的某些特点,该理论主要作用在于以不完全信息或知识去处理一些不分明现象的能力,或依据观察、度量得到的某些不精确的结果而进行数据分类.     

网络抽样调查数据质量的评估与控制

一、网络抽样调查数据的特点 (一)网络抽样调查数据的时效性 由于网络传送资料具有直接、迅速的特点,所以可以有效保证数据的及时性,可以使统计部门在企业生产的第一时间得到第一手的统计数据,而且数据的处理不受空间限制.     

寿险需求影响因素的实证分析

文章选取世界48个国家的1992~2004年数据,采用面板数据的多元回归模型分析人均收入、抚养比、预期寿命、通货膨胀率、银行业发展水平、城市化水平、受教育程度户、储蓄水平、失业率和实际利率对寿险需求的影响,实证结果显示不同经济发展水平国家的寿险需求受制于不同的影响因素,且同一影响因素对不同经济发展水平国家的寿险需求的影响程度也不一样。研究成果对中国寿险业的发展具有一定的指导意义。     

成败型试验中产品可靠度的E-Bayes估计

文章利用E-Bayes方法,在产品寿命分布类型未知的情况下,给出了成败型试验中产品可靠度的E-Bayes估计;给出了成败型试验中产品可靠度的多层Bayes估计,与E-Bayes估计进行了比较.结果表明,E-Bayes估计计算简便,结果简单,便于应用;对于无失效数据情形,给出了成败型试验中产品可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计.实例分析结果表明,利用E-Bayes方法得出的产品可靠度的估计结果具有稳健性,因此具有实际应用价值.     

探索性数据分析中的统计图形应用

在对复杂调查数据进行探索性统计分析时,沿用常规的一些统计图形可能使得图形无法解释或导致误导性的视觉效果.在归纳复杂调查数据特点的基础上,讨论了针对这些特点,如何基于改进的一些统计图形对复杂调查数据进行探索性分析.     

大数据的整合分析方法

大数据具有数据来源差异性、高维性及稀疏性等特点,如何挖掘数据集间的异质性和共同性并降维去噪是大数据分析的目标与挑战之一。整合分析（Integrative Analysis）同时分析多个独立数据集,避免因地域、时间等因素造成的样本差异而引起模型不稳定,是研究大数据差异性的有效方法。它的特点是将每个解释变量在所有数据集中的系数视为一组,通过惩罚函数对系数组进行压缩,研究变量间的关联性并实现降维。本文从同构数据整合分析、异构数据整合分析以及考虑网络结构的整合分析三方面梳理了惩罚整合分析方法的原理、算法和研究现状。统计模拟发现,在弱相关、一般相关和强相关三种情形下, Group Bridge、 Group MCP、Composite MCP都表现良好,其中 Group Bridge的假阳数最低且最稳定。最后,将整合分析用于研究具有来源差异性的新农合家庭医疗支出,以及具有超高维、小样本等大数据典型特征的癌症基因数据,得到了一些有意义的结论。     

大数据时代统计学发展的若干问题

近年来,计算机和互联网的发展使得人类信息的拥有量达到了前所未有的程度,各类信息被保存流通起来,人类进入了大数据时代.大数据具有规模性、多样性,高速性等特点,给统计学的发展带来了新的机遇,同时也带来了新的挑战.本文回顾了统计学的发展历史,剖析了统计学的发展特点,在此基础上讨论了大数据背景下统计学的发展定位;并进一步分析统计学与计算机之间的关系,最后分析了大数据研究中存在的若干误区.