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我国就业人数的主要影响因素分析及前景预测
被引量:
20
1
作者
朱家明
王犁
+1 位作者
童金萍
郭艳芳
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2010年第15期57-70,共14页
针对就业问题,通过有关数据分析,运用SPSS,采取主成分分析法提取主要影响因素或指标,建立了就业人数的数学模型,分别从包含主要的经济社会指标、分行业、分地区、分就业人群角度,建立比较精确的数学模型.据国家有关决策规划对200...
针对就业问题,通过有关数据分析,运用SPSS,采取主成分分析法提取主要影响因素或指标,建立了就业人数的数学模型,分别从包含主要的经济社会指标、分行业、分地区、分就业人群角度,建立比较精确的数学模型.据国家有关决策规划对2009年及2010年上半年的就业前景进行仿真.最终结合模型与仿真结果,为提高就业人数或减少城镇登记失业率提出较好建议.
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关键词
就业
影响就业指标体系
灰色关联度
相关系数
神经网络预测
原文传递
题名
我国就业人数的主要影响因素分析及前景预测
被引量:
20
1
作者
朱家明
王犁
童金萍
郭艳芳
机构
安徽财经大学统计与应用数学学院
出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2010年第15期57-70,共14页
基金
安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2009B076Z)
安徽省教育厅教研项目(2007jyxm282)
文摘
针对就业问题,通过有关数据分析,运用SPSS,采取主成分分析法提取主要影响因素或指标,建立了就业人数的数学模型,分别从包含主要的经济社会指标、分行业、分地区、分就业人群角度,建立比较精确的数学模型.据国家有关决策规划对2009年及2010年上半年的就业前景进行仿真.最终结合模型与仿真结果,为提高就业人数或减少城镇登记失业率提出较好建议.
关键词
就业
影响就业指标体系
灰色关联度
相关系数
神经网络预测
Keywords
employment
employment-affecting indicator system
gray correlation degree correlation coefficient
neural network prediction
分类号
N945.24 [自然科学总论—系统科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国就业人数的主要影响因素分析及前景预测
朱家明
王犁
童金萍
郭艳芳
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2010
20
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参考文献
引证文献
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