西部大开发需要准确的统计数据—兼论地方政府统计的定位

文章结合贵州省实际和真实的统计现象,揭示出统计数据失真的堪忧局面及其成因.在此基础上,作者提出了提高统计数据质量,调整政府统计位置,适应西部大开发的六点建议.     

回归预测中应注意的问题

文章从数据的收集与处理、因果关系分析、模型的建立与参数估计、模型的检验和预测等方面论述了回归预测中应注意的问题.     

大数据时代基于档案管理视角下企业信息服务应用场景探析

随着大数据技术的发展与应用,档案数据和信息价值、价值与时间的关系、信息存储方式及开发利用方式等都发生了重大改变,随之而来的是对企业档案信息服务的重大冲击.在大数据时代企业信息的需求发生了重大变化,企业档案信息和数据的收集范围将大大扩展,其存储、整理及利用服务场景也将产生巨大变化,企业档案信息和数据也成为了企业持续发展的...     

基于面板数据的数据仓库模型设计

信息技术是有效发展现代统计工作的重要方向.文章在介绍面板数据的描述方法及主流的数据仓库建模技术的基础上,提出了将面板数据存入数据仓库的方法,即基于面板数据建立其对应的数据仓库模型,当面板数据进入数据仓库系统后便可利用数据仓库系统中前台数据分析功能对原有的面板数据进行更深入的分析了解,也有利于从多组的面板数据中发现一些隐藏的信息,更进一步支持现代统计工作.     

随机前沿分析与数据包络分析方法的评析与比较

文章简要总结了SFA与DEA中常用的模型;分析了SFA与DEA使用中关键和常见的问题,并通过实例加以说明;最后对这两种方法的共同点与不同点进行了比较研究.     

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.     

AHP法中减少比较数量对计算排序向量的影响研究

文章研究使用层次分析法(AHP)处理决策问题时,减少比较数量对排序向量计算结果造成的影响;分析了AHP决策过程中存在的标准误差和判断误差,将它们引入判断矩阵得到新的判断矩阵形式;通过扩展标准集消除了标准误差,将判断误差视为随机向量,推导出排序向量估计式;最后通过一个实例证明,减少判断次数会增大排序向量计算结果出现较大误差的可能性.     

区域分割下的石油产业链效率测评

产业链效率研究对于构建产业链理论体系具有重要意义,但目前这一研究领域在我国尚属空白.文章通过对产业链的系统分析,在界定产业链效率概念的基础上,基于数据包络模型(DEA),建立了产业链效率的测度方法,并对我国石油产业链效率进行了实证研究.     

基于基函数展开的函数型数据聚类方法

文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题.在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析.另外,我们将Pearson相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题.     

面板数据的双误差分量模型与Hausman检验

双误差分量模型可以分为四类:固定效应双误差分量模型、随机效应双误差分量模型、个体固定效应-时间随机效应的双误差分量模型、个体随机效应-时间固定效应的双误差分量模型.Hausman检验该如何判断个体或者时间是固定效应还是随机效应呢?文章对此专门进行了研究,给出了一个合理有效的步骤.