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第1章 绪论1

1.1 选题的背景和意义1

1.1.1 选题的背景1

1.1.2 选题的意义4

1.2 大数据研究概况6

1.2.1 大数据研究的发展概况7

1.2.2 大数据背景下有关抽样的研究概况11

1.2.3 大数据背景下有关推断的研究概况12

1.3 论文研究的基本框架14

1.3.1 论文研究的思路14

1.3.2 论文研究的结构及主要内容15

1.3.3 论文的创新点16

第2章 大数据流下的抽样调查17

2.1 大数据分析系统的建立17

2.1.1 大数据的产生17

2.1.2 大数据的取得17

2.1.3 大数据的存储18

2.1.4 大数据的分析18

2.2 大数据背景下抽样的意义19

2.3 适合大数据背景的抽样方法21

2.4 本章总结29

第3章 大数据流下“推断灾难”30

3.1 维度问题31

3.1.1 问题的引入31

3.1.2 “维度问题”的解决办法32

3.2 结构问题36

3.2.1 问题的引入37

3.2.2 大数据结构的刻画38

3.2.3 大数据冲击影响的刻画40

3.2.4 统计模拟验证42

3.3 本章总结50

第4章 “结构问题”下的两种处理方法52

4.1 解决路径一：SIMEX方法52

4.1.1 处理问题的思路52

4.1.2 SIMEX的理论展开54

4.1.3 SIMEX方法的模拟验证57

4.2 解决路径二：Regression Calibration方法66

4.2.1 处理问题的思路66

4.2.2 Regression Calibration的理论展开67

4.2.3 Regression Calibration方法的模拟验证71

4.2.4 辅助变量的选择77

4.3 本章总结78

4.3.1 SIMEX方法总结79

4.3.2 Regression Calibration方法总结80

第5章 大数据处理中的因子分析逻辑81

5.1 问题的引人81

5.2 多元数据流下的统计模型82

5.2.1 多元数据流下的统计模型建立83

5.2.2 多元数据流下的统计模型估计85

5.3 因子分析思路的实际验证93

5.3.1 问题的介绍93

5.3.2 指标和数据说明93

5.3.2 模型的建立与估计94

5.4 本章总结94

第6章 结论与展望96

6.1 讨论与结论96

6.2 研究展望97

参考文献98