简介:当今民事登记系统覆盖评估领域主流方法是独立双系统估计量,其存在利用辅助信息量有限而难以提供精度高的净误差率的不足,因此,提出用三系统估计量替代独立双系统估计量的研究目标。为实现目标,采用文献解读、抽样推断和现场调研的研究方法。研究发现,中国迄今尚未开展户籍登记系统覆盖评估研究,而开展民事登记系统覆盖评估的西方国家在应用独立双系统估计量时也存在未对总体人口等概率分层等诸多缺陷。在西方学者研究的基础上,首次提出三个系统对总体抽样登记的、人口移动的三系统估计量,为户籍登记系统覆盖评估提供前沿理论工具。有助于中国国家统计局和其他部门从户籍登记系统中获得高精度的人口数据,也为中国以后实行成本低、效率高的行政记录式人口普查制度创造条件。
简介:2008年,贵州全省参加各种社会保险人数大幅增加,覆盖面进一步扩大。全省上下在逐步健全和完善城镇最低生活保障制度的同时,加快农村最低生活保障制度建设,将更多的农村贫困人口纳入最低生活保障。农村居民最低生活保障人数由上年的256.4万人增加到323.3万人。生育保险覆盖率由上年的46.09%提高到49.55%。
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。