大数据时代数据融合质量的评价模型
2018-11-13分类号:F224
【部门】福州大学经济与管理学院 兰州财经大学统计学院 福建信息职业技术学院
【摘要】多方主体参与、多种手段并存的数据采集、数据汇聚离不开数据融合。但基于遥感、互联网信息、问卷调查等数据收集方式的变化,使得大数据融合质量评价问题变得更为困难。文章基于对数线性与双系统估计方法建立数据融合质量评价模型,并以两个数据库的融合为例,深入分析数据融合中过涵盖误差估计方法。基于对数线性与双系统估计方法的数据融合质量评价模型中,一个只包含不足涵盖误差的抽样调查是必须的,并且该质量评价模型可扩展至多个数据库融合的情形。该模型易于操作,能为数据整合汇聚、建立大数据云和重点领域专题数据库提供质量保证。
【关键词】数据融合 质量评价 对数线性模型
【基金】全国统计科学研究重点项目(2015LZ05;2017LZ41);; 福建省社会科学规划项目(FJ2015C206);; 福州大学“大数据时代统计学的未来与应用”项目(036050009473)
【所属期刊栏目】统计与决策
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