简介：测度居民收入分栩程度已有许多不同方法，其中，基尼系数作为联合全规定的社会发展指标之一，已为人们广为接受，本文分别从不角度对基尼系数的计算进行了介绍并对基尼系数使用中应注意的问题作了较为全面的总结。

简介：传统的会计教学模式过分强调了理论性教学的系统性与完整性，实践性教学所占的比重少。为适应市场经济对人才培养的要求，西安统计学院会计教学试图通过会计综合模拟实验，强化实践性教学，加强学生能力的培养，文章提出了一些设想，从不同的角度论证了会计综合模拟实验教学的重要性及其教学模式与操作运行的方法、特点

简介：<正>八届人大四次会议新近通过并正式公布的《中华人民共和国个人所得税法》将工资、薪金所得部分与个体工商户的生产、经营所得和对企事业单位承包经营、承租经营的所得部分分别采行不同的超额累进税率和税级来进行计算。可推导出全套简

简介：基于数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法中的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷,设计出高维分步投影的多重分区聚类算法;以高维分布投影密度为依据,对数据集进行多重分区产生数据集的子簇空间,并进行子簇合并形成了理想的聚类结果;依据算法进行实验,结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。

简介：教师课堂教学质量综合评价比课堂教学质量评价指标体系为基础，综合评价方法主要包括指标权平均法和模糊综合评价法。难点是评价指标的设计和量化处理，权集的构造。对评价结果的分析可采用绝对评价（等级判断），相对评价，动态评价（个体差异的评价）。

简介：针对EM算法在估计混合正态分布参数时使用不完全信息的总样本所得到的参数估计误差较大的问题,提出一种新的估计方法——TU截断改进算法。该算法根据正态分布的特点,运用部分拥有完全信息的样本将混合正态分布中的分布参数逐一估计出来。这一算法一方面克服了EM算法运用于混合分布的缺陷,另一方面改进了使用截尾数据的参数估计。仿真结果表明,TU算法比EM算法估计更精确。

简介：获得回答完整的问答是每个调研者所期望的结果，但实际上由于各种原因，总有部分问卷为空白或回答的不完全，这就产生了无回答情况。一般的无回答情况分为两种：一种是单位无回答，另一种是项目无回答。单位无回答是指被调查单位没有接受调查，而项目无回答是指被调

简介：统计学要适应时代的变化，必须进行实践教学的改革，这样才能培养出“复合型、应用型、创新型”的人才。本文就如何评价教学创新的效果，建立了统计指标体系，运用多级模糊综合评价法进行了全面分析。

简介：数据挖掘技术及决策树简介数据挖掘就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用数据中，抽取隐含在其中的、事先并不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。决策树算法作为常用的数据挖掘技术之一，其基本思想是将实例库中记录的大量有限的具体事实数据进行归纳和分类并建立树型结构，以发现并形成隐含在大量实例中的若干形式化的分类判别规则，典型的决策树算法方法有ID3方法和IBLE（Information—basedLearningfromExample）方法。

简介：在AI领域中,备受关注的一个问题是如何获得更好的分类,尤其是对于多分类的情形。目前,针对多分类算法已取得了大量的研究成果,很多较为高效的多分类算法也已应用到实践中,而对于多分类算法的研究仍然备受关注。以BT-SVM为基分类器,提出一种带阈值的新型动态加权多分类器集成的方法,并通过模拟和实证分析验证该算法的有效性,研究表明该算法对于平衡和非平衡数据的分类效果表现得都比较优良。

简介：平均单一依赖估计算法（averagedone-dependenceestimators,AODE）是通过放松朴素贝叶斯算法的假设条件得到的一种更加高效的分类算法,但AODE算法将所有父属性对分类的贡献程度看成是一样的,这使得AODE算法的分类效果受到限制。针对这个问题,利用相关系数Tau-y和Lambda-y分别计算各个特征属性对分类的贡献程度,并用计算结果对父属性加权,得到了两个改进的AODE算法：T-AODE和L-AODE算法。然后,利用加利福尼亚大学的埃文斯（UniversityofCaliforniaIrvine,UCI）标准数据集在Eclipse上对这两个算法进行分类实验,结果显示两个改进的AODE算法的精确度要优于原始AODE算法。

简介：将Lasso算法和logistic回归模型相结合并且引入P2P个人网络信贷评估体系,通过模拟实验的结果发现,在全变量logistic模型、Lasso-logistic模型、Ridge-logistic模型中,Lasso-logistic模型对于变量的压缩效果要更好,有助于简化模型;虽然三个模型在进行预测的结果上并没有显著的差异,但是Lasso-logistic模型在计算效率上更胜一筹,在处理大量数据的情况下更有效率。

简介：本文通过对鸢尾花数据的研究，提出了一种基于分类器的分类效果差异而进行快速选择的一种改进的BaggingTrees集成算法。并通过同其他统计机器学习方法，如：CART、BaggingTrees、RandomForest以及目前流行的基于遗传算法的选择性集成算法GASEN等比较得出，该算法对于分类问题而言，具有较高的准确率，而且与GASEN算法相比，运行的效率也得到了较大的提高。

简介：综合指标是从数量方面综合说明总体特征的指标，是统计研究中的重要方法之一。按其表现形式，可以分为总量指标、相对指标和平均指标三种。在统计分析中，可把两个指标作比较，进一步研究社会经济现象变动中各因素变动的影响程度。把两个指标作比较，不外乎两种方式：一是...

简介：财务比率是各项有关财务指标之间的比率。是用一定时期的财务数据来衡量和评价企业财务状况和经营业绩的标准。现代企业财务分析比较广泛地运用财务比率进行分析，主要是因为财务比率是求出财务指标之间的相对数，可以排除绝对数指标分析结论的片面性，排除不同时期、不同...

简介：选择性集成算法是目前机器学习关注的热点之一。在对一海藻繁殖案例研究的基础上，提出了一种基于k—nleanS聚类技术的快速选择性BaggingTre咚集成算法；同时与传统统计方法和一些常用的机器学习方法相比较，发现该算法具有较小的模型推广误差和更高的预测精度的优点，而且其运行的效率也得到了较大的提高。

简介：在国家统计局2008年度全国综合系统工作考核评比中，贵州调查总队综合处被评为全国综合统计系统资料编辑工作先进单位。

简介：以沿海11省市的风暴潮灾害风险为研究对象,采用遗传与粒子群混合算法对投影寻踪动态聚类（PPDC）模型进行优化,将粗糙集理论（RST）与修正的PPDC模型组合运用,对中国沿海地区风暴潮灾害的风险进行综合评估与区域等级划分。实证结果表明：广东和福建两省是中国风暴潮灾害的高风险区,风险评估值超过2.5,山东、浙江、海南和广西属于风暴潮灾害的中风险区,风险评估值处于[1.8,2.2]之间,江苏、天津、辽宁、河北和上海属于风暴潮灾害的低风险区,风险评估值低于1.5。研究结论为国家实施差异化的灾害风险管理战略提供了思路与参考。

简介：<正>灰色系统理论自创始人邓聚龙教授于1982年提出来之后,无论在理论方法上还是在实际应用上均有了长足的进展,为预测决策提供了全新的思路和方法,灰色关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,是灰色统计分析、预测、决策的基石。利用灰色关联分析的基本性质,可以进行方案优劣的评判,从而形成一种灰色关联评价方法,这给多指标的方案选

简介：