简介:统计建模和统计检验是统计分析中极为重要的内容,它们往往都要求样本数据满足一定的条件。比如,统计建模是以服从某种概率分布的样本观测数据为基础,通过估计得到的;统计检验要求样本数据满足随机性、独立性、正态性、方差齐性等条件,并且要验证待处理的样本数据是否满足这些条件,只有满足要求的条件,得到的结论才是有效而可靠的。当条件不满足时,需对待处理的原始样本数据进行适当的变换。这些工作对统计分析具有十分重要的作用,却被以往的研究所忽视,本文拟对与此相关的问题作进一步的探讨。一、ARMA模型对数据序列的平稳性要求条件及其数据变换ARMA模型是时序模型中最常用的模型,并在统计模型中占有重要的位置。建立ARMA
简介:对城镇居民自有住房服务价值核算虚拟租金,将其纳入居民收入统计范畴,原有的收入分配格局会随之发生变动.利用CHFS2011、CFPS2012数据,建立参考模型和虚拟租金模型,选取分位点比率测度指数、基尼系数、均等对数偏差指数、泰尔指数及阿特金森指数等5项常用指标测度居民收入分配状况,研究虚拟租金对家庭和个人收入分配状况的影响,比较租房家庭、未清偿余额家庭和完全产权住房家庭在收入分配格局中所处位置的差异.研究发现,市场价值法和资本市场法核算结果均表明,虚拟租金纳入中国家庭收入统计后,总体上缓解了居民收入分配差距,这一点与发达国家系列研究相符.分样本计量结果显示,租户家庭内部收入不平等程度最大,核算虚拟租金后,未清偿余额家庭收入分配状况的改善程度最高,收入分配不平等分解结果表明,组内不平等是导致总体不平等的主要原因,纳入虚拟租金因素后,组内不平等对总体不平等的贡献度呈上升趋势.
简介:在综合比较分析关于中国GDP和能源消费的各种宏观统计数据的基础上,选定以Maddison估算的以1987年不变价格衡量的GDP和以IEA估算的能源消费为分析的基础数据,通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果分析等分析技术发现:中国GDP和能源消费数据是一阶单整的,存在协整关系,并表现为从经济增长到能源消费的单向因果关系。而进一步的误差修正模型分析结果显示:经济增长和能源消费存在长期的均衡关系,GDP每增加1个百分点,能源消费将提高0.811个百分点;相反,能源消费增加一个百分点,GDP将提高0.194个百分点。这表明中国经济增长与能源消费之间存在密切的关系,能源消费并不是经济增长的一个强外生变量。
简介:缺失数据在公共突发事件的应急统计数据分析中是一个非常普遍的问题,针对公共突发事件应急统计数据的纵向数据集,提出用一种得分匹配法来进行缺失值的借补处理,并将其与另外三种缺失值处理方法进行比较,即构造各种不同缺失率的随机缺失数据集,分别运用得分匹配法、LVCF借补法、无条件均值抽取法和多重借补法四种不同的缺失值处理方法对每一种缺失率的数据集缺失值进行处理。统计分析结果表明,少数缺失值发生时,LVCF法简单而有效;随着缺失率的增加,均值抽取法和多重借补法处理效果更稳定;得分匹配法借补缺失值考虑了变量之间的相关性,最大程度地利用了数据集包含的信息,同时考虑了含缺失值变量的实际变异程度,因此取得了最好的借补效果。