本文針對“90后”流動人口在流入地的長期居留意愿,考慮到其影響因素復雜的非線性關系,給出一種組合預測方法——Group Lasso-Adaboost模型。近幾年“90后”流動人口表現出了強勁的增長趨勢,是新生代流動人口不斷增長的主要力量;同時,“90后”流動人口在流入地的居留時間變動性較大,有必要對其居留意愿進行深入研究。因此,本文將“90后”流動人口作為研究對象。對居留意愿產生影響的因素可能有許多,比如代際流動、公共服務、醫(yī)療保險、健康狀況、住房保障、社會融合、經濟因素等等,正確選擇出其中的主要因素是提高模型可解釋性和預測性的前提�？紤]到本文使用的全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數據中影響到流動人口居留意愿的因素眾多,并且一些影響因素之間可能存在多重共線性問題,本文采用Group Lasso方法篩選影響“90后”流動人口長期居留意愿的主要因素。從Group Lasso的參數估計系數可以看出影響其居留意愿受人口學、經濟、社會和心理多重因素的影響。具體表現為:性別、受教育程度、婚姻狀況、流動范圍和流動原因5個人口學指標,月住房支出、家庭月總支出、周工作時長、就業(yè)單位性質、個人月收入、收入變化和家庭月... 

【文章頁數】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

2017 年“90 后”流動人口在全國各省的長期居留意愿

Group-Lasso模型的系數解路徑然后，采用BIC準則選取最佳值，0.00494，選入解釋變量組數為22組

KNN 算法在不同的 K 值下測試集的錯誤率

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]高維數據的統(tǒng)計推斷[D]. 項燕彪.浙江大學 2011

碩士論文
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本文編號：3671079