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政府统计数据质量控制技术的推进:神经网络及二元选择模型

发布时间:2022-07-16 18:44
  随着中国社会主义市场经济的深入发展,近年来,我国经济持续、快速增长,引起了世界的关注,而作为衡量经济发展规模和水平的政府统计数据及其质量也成为国内外相关机构及研究者关注的焦点。政府统计数据质量,无论是对国家制定发展战略,社会、经济发展的宏观调控,还是对企业制定营销策略以及社会、经济、环境等科学研究领域的研究,都起着不可或缺的重要作用。因此,对政府统计数据质量作出科学的评估,研究和探讨政府统计数据质量的控制技术,具有重要现实意义和应用价值。政府统计数据质量控制技术体系是从统计技术的角度出发构建的,其内容按照产生背景及原理可分为三个主要方面,统计数据质量的分类控制与评估技术,比较分析技术及探索性数据分析技术,误差模型的建立与分析技术。本文在已建立的政府统计数据质量控制技术体系的基础上,继续探讨其他控制技术方法,如神经网络建模、二元选择模型在我国政府统计数据质量控制中的应用,并对各种控制技术进行定性和定量的比较,以期对政府统计数据质量控制技术的研究提供一些新方法、新思路,使我国政府统计数据质量控制技术体系更加完善,使我国政府统计数据质量得以提高。 

【文章页数】:61 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 引论
    1.1 政府统计数据质量研究综述
        1.1.1 国外关于政府统计数据质量研究综述
        1.1.2 国内关于政府统计数据质量研究综述
    1.2 政府统计数据质量控制技术研究现状
        1.2.1 统计数据质量的分类控制与评估技术的研究
        1.2.2 比较分析技术及探索性数据分析技术
        1.2.3 误差模型的建立与分析技术
    1.3 本文的主要研究内容与文章安排
2 无指导判别技术在我国政府统计数据质量控制中的应用
    2.1 无指导判别技术在我国政府统计数据质量控制中的应用
    2.2 探索性数据分析技术在我国政府统计数据质量控制中的应用
        2.2.1 探索性数据分析技术在我国政府统计数据质量控制中的理论探讨
        2.2.2 茎叶图法在我国政府统计数据质量控制中的实证分析
3 有指导判别(建模)在我国政府统计数据质量控制中的应用
    3.1 有指导判别技术在我国政府统计数据质量控制中的应用
    3.2 判别分析技术在我国政府统计数据质量控制中的应用
        3.2.1 判别分析技术在我国政府统计数据质量控制中的理论探讨
        3.2.2 贝叶斯逐步判别分析技术在我国政府统计数据质量控制中的实证分析
    3.3 二元选择模型技术在我国政府统计数据质量控制中的应用
        3.3.1 Probit 模型在我国政府统计数据质量控制中的理论探讨
        3.3.2 Logit 模型在我国政府统计数据质量控制中的理论探讨
        3.3.3 二元选择模型技术在我国政府统计数据质量控制中的实证分析
    3.4 神经网络在我国政府统计数据质量控制中的应用
        3.4.1 神经网络在我国政府统计数据质量控制中的理论探讨
        3.4.2 神经网络在我国政府统计数据质量控制中的实证分析
4 各种分析方法的比较
    4.1 定性比较
    4.2 定量比较
5 结语
参考文献
附录
后记


【参考文献】:
期刊论文
[1]数据分析中的数据质量识别[J]. 吴喜之,闫洁.  统计与信息论坛. 2006(06)
[2]人工神经网络在文本分类中的应用[J]. 史晶蕊,郑玉明,韩希.  计算机应用研究. 2005(10)
[3]BP神经网络在银行贷款分类中的应用[J]. 梁毅冬.  中国金融电脑. 2005(07)
[4]基于混合模型的聚类算法研究[J]. 冉延平,余昭平,贾利新,康学福.  河南科学. 2005(03)
[5]IMF的数据质量评估框架及启示[J]. 常宁.  统计研究. 2004(01)
[6]统计信息质量的评价标准与模糊评价方法[J]. 许涤龙,张芳.  统计与信息论坛. 2003(05)
[7]多维统计数据质量检验与异常点识别的模型与方法[J]. 成邦文,师汉民,王齐庄.  数学的实践与认识. 2003(04)
[8]从管理学角度看我国政府统计数据质量[J]. 傅德印.  兰州商学院学报. 2003(01)
[9]如何评价统计数据的质量与可靠性[J]. 刘延年.  统计研究. 2002(08)
[10]利用判别分析对统计汇总数据进行质量控制的探讨[J]. 傅德印.  兰州商学院学报. 2001(03)

硕士论文
[1]政府统计数据质量的定量二级检验[D]. 郭江.福州大学 2006
[2]广西贫困村分类的神经网络方法与应用研究[D]. 林斌.广西大学 2005
[3]四川省农村住户收入统计数据失真原因分析与实证研究[D]. 高强.四川农业大学 2005
[4]基于神经网络的预测控制方法研究[D]. 段向军.大庆石油学院 2005
[5]政府统计数据质量及其管理研究[D]. 张芳.湖南大学 2004
[6]税务稽查选案技术方法研究[D]. 陈颖.天津大学 2004



本文编号:3663068

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