【摘要】：近年來,在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了數(shù)據(jù)的大規(guī)模增長(zhǎng)現(xiàn)象,社會(huì)正式進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)作為一種信息資本和數(shù)據(jù)資源將對(duì)國家治理、政府決策等方面產(chǎn)生巨大影響。這也使得許多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理及分析算法不能滿足數(shù)據(jù)急速增長(zhǎng)的需求。文中主要對(duì)大數(shù)據(jù)背景下政府統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析研究,具體工作安排如下。第一章論述了本文的研究背景、意義和國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述,提出了本文的研究問題。第二章介紹 Bootstrap算法與 Bootstrap 的改進(jìn)算法 Bag of Little Bootstrap(簡(jiǎn)稱BLB算法),給出算法的具體思想和計(jì)算過程,指出BLB算法在數(shù)據(jù)量龐大的情況下具有較高的可行性。第三章針對(duì)傳統(tǒng)的核算方法在權(quán)數(shù)上更新速度較慢以及大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)量龐大的問題,從核算流程及權(quán)數(shù)等方面對(duì)CPI核算方法進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于Bootstrap的抽樣方法,從而擴(kuò)大了數(shù)據(jù)的樣本量,降低了價(jià)格采集點(diǎn)的采集頻率,在節(jié)省數(shù)據(jù)采集成本的同時(shí),也提高了預(yù)測(cè)精度;參考統(tǒng)計(jì)網(wǎng)絡(luò)價(jià)格消費(fèi)指數(shù)的方法,對(duì)CPI核算中的權(quán)數(shù)做了改進(jìn),提高了權(quán)數(shù)更新的頻率。第四章構(gòu)建了基于Bootstrap和BLB抽樣方法的回歸預(yù)測(cè)模型,并給出了相應(yīng)算法。所給模型較好地體現(xiàn)了 Bootstrap和BLB抽樣方法在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理和推斷中的優(yōu)點(diǎn)。特別是,基于BLB抽樣方法的回歸預(yù)測(cè)方法能夠在數(shù)據(jù)量較大的情況下實(shí)現(xiàn)分塊并行運(yùn)算,從而使得該模型能夠更好地適合大數(shù)據(jù)回歸分析。第五章對(duì)第四章所提到的回歸預(yù)測(cè)模型做了實(shí)證分析,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了Bootstrap回歸算法相對(duì)于傳統(tǒng)的多元線性回歸模型具有更高的預(yù)測(cè)精確度;將BLB回歸模型應(yīng)用到CPI的預(yù)測(cè)中,進(jìn)一步驗(yàn)證了 BLB回歸模型相較于Bootstrap回歸模型具有更高的精確度。第六章對(duì)論文的主要內(nèi)容做了總結(jié),并就CPI核算和回歸預(yù)測(cè)方面提出了進(jìn)一步研究的問題。
[Abstract]:In recent years, large-scale growth of data has occurred in many fields, such as network economics, environmental science, Internet technology and so on. The society has formally entered the era of big data. The analysis algorithm can not meet the demand of the rapid growth of data. This paper mainly analyzes and studies the government statistical methods under the background of large data. The specific work arrangement is as follows. The first chapter discusses the research background, significance and literature review at home and abroad, and puts forward the research problems of this paper. The second chapter introduces the Bootstrap algorithm and Bootstrap. The improved algorithm Bag of Little Bootstrap (BLB algorithm for short) is presented. The specific idea and calculation process of the algorithm are given. It is pointed out that the BLB algorithm has high feasibility in the case of large amount of data. The method of sampling based on Bootstrap is put forward, which enlarges the sample size of data, reduces the collection frequency of price collection points, saves the cost of data acquisition, and improves the prediction precision. Referring to the method of statistical network price consumption index, the weight of CPI calculation is increased. In the fourth chapter, a regression prediction model based on Bootstrap and BLB sampling method is constructed, and the corresponding algorithm is given. The model presented in this paper reflects the advantages of Bootstrap and BLB sampling methods in statistical data processing and inference. In the fifth chapter, the regression prediction model mentioned in the fourth chapter is empirically analyzed, and the experimental results show that the Bootstrap regression algorithm has higher prediction than the traditional multiple linear regression model. The BLB regression model is applied to the prediction of CPI, which further verifies that the BLB regression model has higher accuracy than the Bootstrap regression model.
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：C812

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2209529