大数据背景下影响CPI的因素浅析——基于Bootstrap方法

摘要：

文中针对新时代下大数据环境进行了简短介绍,并对大数据环境下的政府统计方法进行了分析,描述了扫描数据的应用对推进大数据统计工作的作用.以CPI的影响因素分析为重点,运用Bootstrap方法进行回归拟合,并与线性回归拟合效果进行比较,发现Bootstrap方法大大提高了拟合精度,使得预测结果更加准确.对于模型采用国际统计软件R语言进行算法实现,有效地结合了当代环境的大数据背景.结论强调在数据以海量规模产生的当下,应去冗存精,在有效数据的前提下进行数据的价值分析.

关键词：大数据、CPI、Bootstrap方法、R语言

分类号：F222(经济计算、经济数学方法)

在线出版日期：2016-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-63,73