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基于Bootstrap方法的多维统计数据质量评估 被引量：6
1
作者 白永昕 闫懋博 +1 位作者 田茂再 翟宏伟 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第11期5-9,共5页
如何从混杂的数据中获取真正有价值的数据,保证数据质量成为亟待解决的问题。文章首先从数据系统偏差、安全性以及非随机性方面讨论了新时代统计数据质量评估所面临的挑战。在统计数据质量评估现状研究的基础上,将Bootstrap方法引入多... 如何从混杂的数据中获取真正有价值的数据,保证数据质量成为亟待解决的问题。文章首先从数据系统偏差、安全性以及非随机性方面讨论了新时代统计数据质量评估所面临的挑战。在统计数据质量评估现状研究的基础上,将Bootstrap方法引入多维统计数据质量的评估中,并给出了多维统计数据质量的一般框架。根据国家统计局公布的相关数据进行了模拟和验证。 展开更多
关键词 数据质量评估 统计分布检验 BOOTSTRAP
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我国公益慈善组织的培育和发展研究 被引量：2
2
作者 庞智强 闫懋博 +2 位作者 杨晓倩 刘蕾蕾 李娟 《兰州商学院学报》 2015年第3期103-112,122,共11页
公益慈善组织因其在扶危济困、救灾救助、养老助残、扶贫救济、公益资助、以及人道主义救援等领域的积极作用而被世界各国所重视。改革开放特别是最近十年来,我国公益慈善组织的透明度建设、活动品牌特色建设、孵化基地建设、专业化能... 公益慈善组织因其在扶危济困、救灾救助、养老助残、扶贫救济、公益资助、以及人道主义救援等领域的积极作用而被世界各国所重视。改革开放特别是最近十年来,我国公益慈善组织的透明度建设、活动品牌特色建设、孵化基地建设、专业化能力建设、治理体系建设、志愿服务记录制度建设等取得了长足进步,但其总体发展仍然滞后,具体表现为:法律法规不健全、监督机制不健全、治理体系不完善、队伍建设不足、公信力不高、政府支持力度不够。因此,进一步加快公益慈善立法步伐、加强公益慈善专业人才队伍建设、优化公益慈善资源配置、完善公益慈善监管体系、推进公益慈善文化建设、强化公益慈善组织自我发展能力,是加快培育与发展我国公益慈善组织的重要着力点。 展开更多
关键词 公益慈善 公益慈善组织 发展特点 突出问题 政策建议
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多种分布下选择后变量显著性分析及其在CEPS数据中的应用
3
作者 闫懋博 田茂再 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2020年第1期141-155,共15页
在使用变量选择方法选出模型后,如何评价模型中变量系数的显著性是统计学重点关注的前沿问题之一.文章从适应性Lasso变量选择方法的选择结果出发,在考虑实践中误差分布多样性的前提下,基于选择事件构造了模型保留变量系数的条件检验统计... 在使用变量选择方法选出模型后,如何评价模型中变量系数的显著性是统计学重点关注的前沿问题之一.文章从适应性Lasso变量选择方法的选择结果出发,在考虑实践中误差分布多样性的前提下,基于选择事件构造了模型保留变量系数的条件检验统计量,并给出了该统计量的一致收敛性质的证明过程.模拟研究显示,在多种误差分布下所提方法均可进一步优化变量选择结果,有较强的实用价值.应用此方法对CEPS学生数据进行了实证分析,最终选取了学生认知能力等10个变量作为影响中学生成绩的主要因素,为相关研究提供了有益的参考. 展开更多
关键词 变量选择 误差分布 选择后推断
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满意度模型及其在大学生与父母亲子关系研究中的应用
4
作者 梅园 闫懋博 田茂再 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第11期78-90,共13页
为探索我国大学生群体与父母亲子关系的内在机制,将满意度模型运用到亲子关系这一领域,主要贡献包括三个方面:基于对国内外文献的归纳和提炼,创新性地建立了大学生与父母亲子关系的指标体系;对美国客户满意度模型进行了修改,得到亲子关... 为探索我国大学生群体与父母亲子关系的内在机制,将满意度模型运用到亲子关系这一领域,主要贡献包括三个方面:基于对国内外文献的归纳和提炼,创新性地建立了大学生与父母亲子关系的指标体系;对美国客户满意度模型进行了修改,得到亲子关系满意度模型;以及运用结构方程模型研究亲子关系满意度的内在机制. 展开更多
关键词 亲子关系 满意度模型 结构方程 因子分析
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基于随机化适应性Lasso的高维变量选择 被引量：3
5
作者 闫懋博 田茂再 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2021年第1期147-160,共14页
Lasso等惩罚变量选择方法选入模型的变量数受到样本量限制。文献中已有研究变量系数显著性的方法舍弃了未选入模型的变量含有的信息。本文在变量数大于样本量即p>n的高维情况下,使用随机化bootstrap方法获得变量权重,在计算适应性La... Lasso等惩罚变量选择方法选入模型的变量数受到样本量限制。文献中已有研究变量系数显著性的方法舍弃了未选入模型的变量含有的信息。本文在变量数大于样本量即p>n的高维情况下,使用随机化bootstrap方法获得变量权重,在计算适应性Lasso时构建选择事件的条件分布并剔除系数不显著的变量,以得到最终估计结果。本文的创新点在于提出的方法突破了适应性Lasso可选变量数的限制,当观测数据含有大量干扰变量时能够有效地识别出真实变量与干扰变量。与现有的惩罚变量选择方法相比,多种情境下的模拟研究展示了所提方法在上述两个问题中的优越性。实证研究中对NCI-60癌症细胞系数据进行了分析,结果较以往文献有明显改善。 展开更多
关键词 随机化适应性Lasso 高维变量选择 选择性推断
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基于变量选择事件的新弹性网方法 被引量：1
6
作者 闫懋博 田茂再 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第12期215-226,共12页
从弹性网(Elastic net)方法所选择的模型出发,构造基于模型选择条件下的系数的精确分布,并通过分布进行推断从而得到检验系数显著性的P值及模型系数的置信区间等.通过方法可对传统弹性网方法所选模型做进一步调整,模拟研究说明了本文所... 从弹性网(Elastic net)方法所选择的模型出发,构造基于模型选择条件下的系数的精确分布,并通过分布进行推断从而得到检验系数显著性的P值及模型系数的置信区间等.通过方法可对传统弹性网方法所选模型做进一步调整,模拟研究说明了本文所提方法在变量选择中的适用性,如对噪声变量有较强的识别能力等.在实证分析中,使用基于变量选择事件的弹性网方法对我国劳动者工资收入的影响原因进行了筛选,分析表明在传统弹性网方法选取的解释变量中,宗教活动频率、工龄、身体健康程度以及个体身高不是影响劳动收入的最主要原因,可依据实际情况剔除这些变量,减少研究成本且提高分析效率,在实际应用中有一定的参考价值. 展开更多
关键词 弹性网 模型选择 条件截断分布
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