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[期刊] 调研世界
[作者]
王蕾 刘赛可 夏利宇
本文旨在研究对非平衡数据建模时,SMOTE过抽样和随机欠抽样的不同比例对模型预测效果产生的影响。首先基于模拟数据,探究了混合抽样比例的不同组合下,带有LASSO变量选择的逻辑回归模型对于非平衡程度不同数据的分类效果。模拟结果表明,过抽样和欠抽样的比例越高,预测效果越好,但是在某些情况下,直接使用原始数据进行建模,选取一个合适的临界值,可以得到更理想的分类模型。通过对某担保公司的数据实证研究发现,前述结论基本成立,且当原始数据极不平衡时,采用混合抽样方法进行数据预处理可以有效提高模型的预测效果,这对于非平衡数据的建模分析过程有一定的指导意义。
[期刊] 统计研究
[作者]
薛薇
非平衡数据集的不均衡学习特点通常表现为负类的分类效果不理想。改进SMOTE再抽样算法,将过抽样和欠抽样方式有机结合,有针对性地选择近邻并采用不同策略合成样本。实验表明,分类器在经此算法处理后的非平衡数据集的正负两类上,均可获得较理想的分类效果。
关键词：
SMOTE算法 再抽样 非平衡数据集
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱佳俊 李金兵 唐红珍
文章基于不完全信息下扩展审计博弈的收益矩阵与扩展成本,将审计风险与统计抽样结合起来,分析可信赖程度函数与可容忍误差率对审计抽样的重要性,构建了基于动态博弈策略的抽样误差分析与区间估计技术,弥补了传统审计抽样的局限性,提高了实质性测试的有效性和可信度。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐剑刚 张晓蓉 唐国兴
混合数据抽样(MIDAS)模型能处理不同频率变量间的动态关系。本文比较了MIDAS波动模型和ABDL模型,发现我国股市对数实现波动呈长期记忆性。在预测波动方面,ABDL模型优于MIDAS模型;利用MIDAS波动模型预测实现波动水平,日绝对值报酬是最好的回归项;利用MIDAS模型预测未来波动,至少应采用一个月的历史数据。
[期刊] 统计研究
[作者]
倪加勋,张勇
The paper discusses the ratio estimation with systematic PPS sampling and simulates the model with the data of the First Agricultural Census in China on the base of introduction of the ratio estimation with simple random sampling. The method of the ratio estimation can solve some problems of precision and multi-purpose survey. Systematic PPS sampling design is a good method to be applied in practice.
[期刊] 统计与决策
[作者]
张秀伟 张香云
文章依据贝叶斯原理,基于MCMC方法推导了缺失数据下混合模型的参数估计迭代公式.以8个杉木固定样地观测资料数据建立混合模型,通过计算机模拟,得到了缺失30%时参数的估计结果,并与线性模型下三种方法的估计结果做了比较分析。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
文章针对抽样调查中目标变量具有空间相关性的问题,提出了一种考虑到总体单元空间信息的空间双重平衡抽样设计方案。其思路是在抽样设计阶段同时利用与总体目标变量高度相关的辅助信息和总体单元的空间位置信息,获取在空间中均匀覆盖的平衡样本,提升样本代表性。通过对北京市医疗资源调查的案例研究发现,相比传统平衡抽样方法,空间双重平衡抽样下的HT估计量具有更小的相对误差,该种方法在政府调查和商业调查等领域有较为广阔的应用前景。
[期刊] 管理评论
[作者]
迟国泰 章彤 张志鹏
准确预测上市公司ST状态,对上市公司自身的管理以及投资者的投资决策极为重要。本文通过Lasso最小二乘回归筛选ST判别能力最强的指标组合,并用SMOTE过采样技术对上市公司数据进行平衡化处理,再通过逻辑回归与BP神经网络的混合模型,基于不同时间窗口的数据对中国上市公司ST状态进行预测。本文创新与特色:一是将BP神经网络和逻辑回归分别得到的公司ST概率与指标数据一同代入BP神经网络模型中预测ST状态,提高了仅用单一判别模型的预测准确率;二是以Lasso最小二乘回归方程的误差最小为目标,寻找对ST状态判别能力最大的一组指标;三是采用SMOTE对上市公司样本进行平衡化处理,解决了非平衡数据下模型判别不准确的问题;四是分别采用了提前2年、3年、4年和5年的数据对公司未来ST状态进行预测,找到了ST预警的最优时间窗口。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张香云 宋红凤
文章运用Gibbs抽样方法,推导了正态混合模型参数估计的迭代公式,并且进行了计算机模拟,得到了较好的效果。
关键词：
Gibbs抽样 混合模型 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
张智驹
大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数，容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此，文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法（OVMEDPC）。首先，OVMEDPC用密度峰值聚类（DPC）来发现不平衡数据的空间结构；其次，OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声；最后，OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明，就随机森林分类器而言，OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
李锋
通过聚类分析法收集机构所在区域金融风险、内部控制、内部审计等相关数据,使用Python语言将机构分成群组,研究各群组内部各机构间的异同,从而分析全行经营管理情况,较好地平衡审计对象抽样数量和审计覆盖的有效性,降低审计风险。
[期刊] 统计研究
[作者]
张尧庭
介绍《非抽样误差分析》一书张尧庭最近中国统计出版社出版了《非抽样误差分析》一书，是由中国人民大学金勇进博士编著的，这是国内出版的第一本这方面的著作，自然会引起多方面的关注。随着抽样方法在调查研究中的广泛使用，非抽样误差的问题日益明显地变得重要了。其实...
[期刊] 调研世界
[作者]
王争 杜子芳
劳动力调查能反映一个国家或地区的劳动力资源分布状况和劳动就业失业情况,我国于2016年开始正式实施全国月度劳动力调查。研究者对于劳动力调查的研究多集中在抽样方案、方差估计和样本轮换上,在非抽样误差方面的专题讨论并不多。本文结合我国劳动力调查的发展历程、抽样调查设计和实际调查情况,梳理了劳动力调查中的非抽样问题的几种类型,并给出了针对性的建议,有效降低非抽样误差对劳动力调查结果的影响,也为我国其他持续监测项目预防及控制非抽样误差提供参考。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
张弛 刘寅 田国梁 王明秋
在社会学、心理学、保险学和流行病学等学科中,研究人员经常利用类别变量来研究现象的分布特征或者因素之间的关联。本文提出在类别变量的研究中存在一类不完全分类数据,其观测数据的似然函数具有广义狄利克雷型分布的形式。首先,利用EM算法和一种新的基于共众数思想的优化方法计算参数的极大似然估计。其次,在贝叶斯分析中,建立新的结合等高共众数方法的采样重要性重抽样算法来实现广义狄利克雷型分布的有效后验样本抽样。并将所提出的方法用于两组实例数据的分析,实证分析结果表明了本文所提出的方法在一般的不完全分类数据分析中的有效性和实用性。
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