不完全数据多重插补的Bootstrap方差估计

当对插补所得的“完整数据集”使用标准的完全数据统计方法的时候,往往会低估插补估计量的方差.Bootstrap方法(自助法)是非参数统计中的一种重要的统计方法,是基于原始观测数据进行重复抽样,能充分的利用已知数据,不需要对未知总体进行任何的分布假设或增加新的样本信息,进而再利用现有的统计模型对总体的分布特性进行统计推断.本文首先运用多重插补的方法对缺失数据进行了插补,之后利用Bootstrap方法对插补之后的数据进行了插补统计量的方差估计,结果表明运用Bootstrap方法进行插补统计量的方差估计更科学更准确.     

统计分组与虚拟变量在线性模型中的比较应用

一、统计分组的应用及其在线性模型拟合中的优缺点统计分组是根据事物内在的特点和统计研究的目的,将特定的总体按某种划分标准区分为若干个不同的组成部分的一种统计方法。统计分组的应用相当广泛。对数据按一定的标准分组后,可以发现数据内的潜在的规律性,呈现出不同组别之间的联系与差异,便于找出深藏于表面现象之下的内在本质,比如列联表分析。统计分组也可以应用于模型的建立中。在拟合样本数据进行建立模型时,常常会有一些质的因素(比如职业、性别、战争、季节等等)影响被解释变量,这些质的因素可能会使回归模型中的参数发生变化。在这种情况下,如果对样本数据笼统地用一个模型来拟合就会产生很大的误差。相反,如果将样本数据按引起线性模型的截距或斜率变化的标志分组,再针对每一组分别拟合模型,则可以得到拟合程度更高的模型。     

医疗保险经营管理中的统计监测方法简介

医疗保险中的统计监测是指采用一定的统计监测指标和分析模型，动态地对医疗保险经营管理中的业务运行数据进行分析．为整个经营管理活动提供决策依据。医疗保险的经营管理中涉及大量的数据资料和信息，需要借助于一定的统计学方法和模型进行分析。     

数据库统计模式研究

在实际应用中,一个数据库系统的数据基本模式(物理模式,概念模式,用户模式)往往是相对不变的,而数据统计模式却可能是经常变化的,这是因为面对变化中的市场,变化中的管理方式和变化中的组织结构,企业决策人员可能经常需要新的某种统计结果,要求应用系统能够快速提供出来.对于已经投入运行的应用系统来说,这往往就意味着要开发新的统计功能.如果有一个能够快速反应的工具,无疑具有重要意义.但是,有关的文献中更多地关注数据的基本模型设计,缺少对统计数据模型设计的论述.这要解决好两个问题:如何定义统计模式和如何生成统计.对第一个问题我们设计了统计数据定义语言S-DDL,对第二个问题通过生成程序代码方式解决.本文介绍了我们对统计数据模式化的研究和统计数据定义语言S-DDL.     

大数据分析仍需要统计思想——以ARGO模型为例

在大数据时代,传统的统计学是否还有用武之地成为很多人的争议。本文以ARGO模型为案例,介绍了统计方法在大数据分析中的应用和取得的成果,并从统计学的角度出发,提出改进的措施与方法。通过ARGO模型的分析结果发现,大数据分析的很多根本性问题仍然是统计问题,而数据中的统计规律仍然是数据分析要挖掘的最大价值,这也意味着统计思想在大数据分析中只能越来越重要。而对于结构复杂、来源多样的大数据来说,统计学方法也需要新的探索和尝试,这将是统计学所面临的机遇和挑战。     

基于Monte Carlo模拟的STAR模型样本矩性质研究

采用Monte Carlo模拟方法对STAR模型样本矩的统计特性进行研究。分析结果表明:STAR模型的样本均值、样本方差、样本偏度及样本峰度都渐近服从正态分布;即使STAR模型的数据生成过程中不含有常数项,其总体均值可能也不是0,这与线性ARMA模型有显著区别;即使STAR模型数据生成过程中的误差项服从正态分布,数据仍有可能是有偏分布。     

基于半参数模型的中国GDP数据准确性评估

本文以经济增长理论为基础,对1953-2010年中国GDP数据和劳动投入、资本投入、人力资本等因素建立了半参数回归模型。然后,文章对模型了进行了统计诊断分析,计算了相关统计诊断量,利用统计诊断量得到了模型的异常点,基于此对中国GDP数据的准确性进行了讨论：中国GDP数据的异常点主要集中两个时间段1958-1961年和1991-1994年。文章最后对基于半参数回归模型统计诊断的统计数据准确性评估方法进行了评述。     

含不可忽略缺失数据统计模型的局部影响分析

对缺失数据的研究是当前国内外的热点问题,但是传统的局部影响分析方法却无法处理复杂的带有缺失数据的统计模型,尤其是带有不可忽略缺失数据的统计模型.文章通过考虑基于Q函数的保形法曲率并借助于Gibbs抽样和MH算法,就能够有效地对带有不可忽略缺失数据的非线性结构方程模型实施局部影响分析,且方法新颖,计算简单,结论可靠.     

怎样处理异常数据

统计学研究的出发点是一个数据集D。为了通过数据集D研究实际问题,通常的作法是把它纳入某一方便有效的统计模型M进行研究。这就不可避免地要遇到一个问题:模型M是否与数据集中绝大多数的数,据一致。D中的数据会不会有个别数据由于收集和整理过程中的疏忽和失误或其它种种原因而出现较大的偏差。这就需要一种诊断方法,判断实际数据是否与既定模型有较大偏离,并采取相应对策。     

武汉市人口与零售商业网点分布优化配置研究

文章根据湖北和武汉统计年鉴等资料中的人口数据和社会商品零售额数据,拟合出反应人口分布和商业网点分布的计量模型。然后根据模型的含义,并综合考虑其它影响商业网点配置的因素,给出适合武汉市人口分布的商业网点优化配置的合理性建议。     

统计模型应用的学术规范研究

在中国社会科学领域研究中,统计模型泛化过程中的误用、滥用现象日益严重,模型应用中的种种失范行为违背了学术精神。统计模型应遵守的学术规范包括:模型的建立和调整要有理论依据,合理的模型是主观与客观的统一;实证分析中应重视数据质量以免错用滥用统计数据,建模中要避免命题不可证伪,陷入"数字游戏"误区等。通过学术规范彰显的学术精神应体现在对模型方法做出有价值有意义的创新或是根据模型结果论证新的命题。当前,中国应制定有关统计学的学术规范,并完善期刊的审稿制度来解决统计模型的学术失范问题。     

基于灰色理论的福建省养老金支付的安全预测

文章根据近年来中国劳动统计年鉴中的数据,分析了福建省基本养老金收支现状分析,并利用灰色系统预测中的GM(1,1)模型,对未来养老金支付的安全系数进行了预测,其结果表明:福建省养老金支付的安全系数日趋“脆弱”。     

中国股市收益率分布特征研究

一、引言现有关于证券收益率分布研究的文献大致可以分为三类:统计分布模型,随机过程模型和行为投资模型。后两者更多的是寻找收益率波动的原因,或是从价格形成机制,或是从投资行为学角度试图对收益率的波动做出合理的解释,从而确定描述收益率的理论分布函数;统计分布模型一般直接从经验数据入手,对数据的总体情况作全面的描述。比较后两者,统计分布模型最为突出的优点在于能够提出或拟合出一个收益率分布函数,以具体的     

论经典统计财务困境预测模型的理论误区

文章对企业财务困境预测研究领域中的统计类判别模型进行了综述;分析了经典统计类财务困境预测模型的特点;从财务困境的界定、数据的非稳定性、非随机取样、财务困境的动态性、变量的选择等五个方面对经典统计类财务困境预测模型存在的一些理论误区进行了系统深入地剖析和理论评价;对今后企业财务困境预测研究的方向和趋势进行了展望。     

二次趋势模型的误设检验与仿真分析

在介绍两种生成二次趋势模型的基础上,指明两者具有某种内在的关系,并以隐性趋势模型为数据生成过程,使用显性趋势模型作为估计对象,进行参数估计和相应的假设检验。理论分析结果表明:显性趋势模型的参数、t检验统计量和联合F检验统计量的极限具有非标准的分布,且高度显著;以显性趋势模型为数据生成过程,使用隐性趋势模型作为估计对象,结果表明隐性趋势模型是带趋势项的单位根过程;采用LLR检验统计量对两类模型进行区分检验,使用仿真技术进行模拟,仿真结果支持上述理论分析结论和LLR统计量能够区分两种模型。     

非寿险准备金评估的广义线性模型

在非寿险准备金评估实务中,保险公司通常应用链梯法和B-F法等确定性模型,但这类模型无法对准备金的预测结果进行统计检验,因此广义线性模型受到了越来越多的关注.在假设增量赔款服从指数分布族的情况下,讨论广义线性模型在准备金评估中的应用,并通过一个实际的流量三角形数据进行实证检验.     

政府统计生产体系中的大数据融入探讨——基于数据源与数据质量的分析

大数据在统计生产中潜力巨大,有助于构建高质量的统计生产体系,但符合统计生产目标的数据源特征及其数据质量问题有待明确。本文在寻求大数据源与传统统计数据源共同点的基础上,讨论了统计生产中的大数据源及其数据质量问题,进而探讨了大数据与传统统计生产融合应用。首先从数据生成流程及数据特征两个方面论证并限定了可用于统计生产的大数据源;然后在广义数据质量框架下讨论了大数据统计生产中的数据质量问题,梳理了大数据统计生产流程的数据质量控制要点和质量缺陷;最后根据数据质量分析结果,提出了将大数据融入传统调查的统计体系构建思路。     

基于数据统计诊断的截面数据诊断方法

经典计量经济学模型对截面数据存在着很强的依赖性,因此样本数据质量好坏是决定计量模型质量的关键因素,但很少有学者对截面数据的质量进行诊断。文章从数据统计诊断方面找出了诊断截面数据的几种方法,以此可增加计量经济分析结果的可靠性。     

统计方法在反洗钱可疑交易鉴别中的应用

文章从截面数据和时间序列数据两方面对统计方法在我国反洗钱可疑交易鉴别中的应用问题作了探讨,并结合某家上市公司的现金交易数据对统计方法在反洗钱可疑交易鉴别中的具体应用作了实证分析.文章的结论是统计方法可以有效地鉴别出与一贯交易习惯明显不符的异常交易.     

基于实物量数据的文化产业增加值核算模型研究

 中国服务业核算相对滞后,但服务业发展的地位却越来越重要,全社会对服务业统计核算的数据需求和质量要求非常迫切。更为突出的是,文化产业等一批新兴现代服务业,在企业基层单位的统计核算数据非常薄弱情况下,如果沿袭常规的国民经济核算方法将会产生许多问题,严重影响核算的数据质量。如何改革与发展我国的服务业增加值的统计核算,本文提出一种新的思路和探索,即以我国文化产业增加值核算为例,引入现代数理统计模型方法,基于相对较好的实物量数据对产业增加值等重要的价值量数据进行模型推算。