黑龙江省统计局贺全宾局长谈’97全省统计工作思路 深化统计改革 健全抽样网络——访黑龙江省统计局局长贺全宾同志

“九五”开端之年,我省社会经济发展出现了上行势头。1996年有哪些成功的经验?1997年统计工作的总体方向和主要任务是什么?岁尾年初,本刊记者走访了黑龙江省统计局局长贺全宾同志,贺局长就此问题做了详细回答。

网络抽样调查组织形式及其优缺点

网络抽样调查技术是现代抽样技术发展的一个主要方向。文章分析了网络调查与传统调查相比的优势和不足;根据网络调查的特点,将网络调查分为联机调查与脱机调查两大类,并对这两类方法的一些具体组织形式进行了介绍,讨论了各种方法的异同点。

基于Dijkstra算法的社交网络抽样生成

针对社交网络中随机抽样算法抽样结果不能很好地代表原始网络的问题,设计了一种基于Dijkstra最短路径的抽样算法。首先,利用Dijkstra算法多次抽取社交网络中节点之间的最短路径;然后,对抽取到的路径中边出现的频率进行排序,选择较高频率的边组成抽样的子图。该算法解决了随机抽样算法存在的一些问题,实现了较好的生成抽取社交网络的功能。仿真实验结果表明,与随机抽样方法相比,所提抽样算法能减少抽样误差,更好地反映原始网络。

适应性网络空间抽样的设计及估计研究

随着大数据背景下抽样环境日趋复杂化,特别是3S技术(遥感技术、地理信息系统和全球定位系统)日趋成熟,越来越多的社会经济问题涉及空间抽样,其样本呈现出规模相对稀少、分布不均匀、局部聚集的特征,使得传统抽样调查面临着严重挑战。本文介绍了适应性抽样技术应用于空间网络环境的基本原理、主要操作步骤和马尔可夫链蒙特卡罗估计推断,并以广州市天河区的商户抽样为例讨论实际操作中应注意的问题,以期为流动人口、环境污染、区域经济研究等方面的调查提供理论支撑和实证方法参考。

抽样方式对社会网络分析的影响研究

社会网络分析（SNA）是一种从定量角度研究分析对象网络的关系结构及其属性的方法，近年来在诸多领域得到了应用。现有的研究多注重分析SNA各项指标所带来的解释意义，然而在具体的实证研究中，对于抽样方式的选择还不够重视，这在一定程度上会影响研究结论的准确性和有效性。本研究选取了抽样技术中最为经典的四种方式（节点抽样、边抽样、深度优先抽样和滚雪球抽样）作为分析对象，在无标度网络数据集下评估其对于SNA五种典型指标，即直径、平均距离、聚类系数、点度中心性和中介中心性的影响情况。本文的结论对SNA研究过程的规范性具有重要意义。

基于抽样卷积交互网络和改进Informer的多元负荷预测方法

针对多元负荷之间耦合关系复杂、波动性和随机性较强的特点,以及已有模型无法兼顾数据的充分挖掘和高效计算的现状,提出了一种基于抽样卷积交互网络和改进Informer的多元负荷预测模型。模型利用抽样卷积交互网络降低多元负荷数据的排列熵,使多元负荷更容易被预测;利用改进稀疏自注意力模块同时提取多元负荷在时间上的时序特征和空间上的耦合特征。通过算例分析可知:所建立的模型既能充分挖掘多元负荷的耦合关系和时序关系,相较于其他模型具有更低误差;能高效训练,相较于传统注意力模型具有更快的训练和预测速度。

交叉抽样在复杂网络中的研究与应用

针对传统网络抽样主要是对复杂网络的节点及边进行独立抽样,提出对复杂网络的节点或边进行独立的2次抽样,再对得到的抽样网络进行分析,从而推算出原始网络的各项参数.在交叉抽样中,分析了点交叉抽样、边交叉抽样及混合抽样中的点混合抽样与边混合抽样4种交叉抽样方法,并在经典的ER、WS及BA网络模型上进行了验证.结果表明,通过交叉抽样可较好地推算出原始网络的平均度、平均路径长度、网络直径、传递聚集系数、WS聚集系数、网络维数等参数,且点混合抽样的效果最优.

食品安全网络抽样的研究与探讨

随着网络购物的发达与便利,网络购买食品已成为人们的消费日常,网络食品的质量安全不可忽视。近年来,我国监管部门不断加强对食品的抽检力度,但对网络食品抽检的比重较小。为加强和规范网络食品抽检工作,保障公众身体健康和生命安全,本文结合网络食品抽检实际工作经验,对网络食品抽样工作流程以及遇到的问题进行分析,为网络食品抽样工作提供参考依据。

产品质量监督抽查中网络抽样方式的探讨

抽样方式直接关系到产品监督抽查判定结果的正确与否,随着互联网技术的迅速发展,网络购物成了人们日常生活方式之一,如何开展对网络产品进行质量监督成了监管部门一大课题。文章就监督抽查中网络抽样方式的问题,从监督抽查控制理论出发,结合监督抽查特点对其进行分析与探讨,指出在网络领域的产品监督抽查中,如何避免造成张冠李戴的现象,正确开展网络产品监督抽查工作。

药品网络抽检存在的问题及对策分析

目的:在网络销售渠道开展药品抽检工作存在挑战,需改进抽检工作的实际操作和完善理论研究,以适应药品监管的新形势。方法:在药品网络抽检试点工作中,依据网售药品的特点,制定抽检方案并执行。分析抽查检验程序、处方开具及审核、药品储运等方面的困难及风险点,并提出对策和建议。结果与结论:建议修订和完善相关法律规章中关于网络抽检的内容,对抽样凭证和处方获取等作统一要求;核实样品真实性,优化混批样品的处置流程,设立动态检验机制。

空间高效的数据包公平抽样算法

数据包公平抽样通过牺牲长流的包抽样率以换取更高的短流包抽样率,因而比均匀随机包抽样更能保证数据流之间的公平性.现有的公平抽样算法SGS(sketch guided sampling)存在空间效率低、短流估计误差大的问题.提出了一种空间高效的数据包公平抽样算法SEFS(space-efficient fair sampling).SEFS算法的新颖之处在于采用多解析度抽样统计器对数据流流量作近似估计,各个统计器由d-left哈希表实现.采用在OC-48和OC-192骨干网采集的真实流量数据,在数据流流量测量以及长流检测的应用背景下,对SEFS算法和SGS算法的性能进行了比较.实验结果表明,与SGS算法相比,SEFS算法在空间复杂度降低65%的前提下,仍具有更高的估计精度.特别是对于占网络数据流绝大多数的短流而言,SEFS算法估计精度高的优势更为明显.

关于网络销售眼镜架镍析出量的现状分析和策略探讨

镍元素是致敏性金属元素,镍合金和镍化合物被列入致癌物清单,存在健康隐患。目前眼镜架与太阳镜标准都增加了镍析出量的限值要求。为了了解网络销售眼镜产品的镍析出量是否存在风险,开展了线上眼镜架镍析出量抽样调查。结果显示网络销售眼镜产品镍析出量不合格率高达41.67%,不合格的主要原因是镜架材料中含镍、电镀层生产工艺不稳定、配件来自不同厂家。为了促进网络销售眼镜产品质量持续提升,提出了相关建议和解决方案,对监管机构和消费者权益保护具有借鉴意义。

高质量开展网售化妆品抽样工作的研究与建议

《化妆品抽样检验管理办法》的发布,极大增加了对网售化妆品的抽样力度。本文针对化妆品网络销售特点,结合《化妆品抽样检验管理办法》相关规定以及笔者多年工作实践,围绕网络抽样全流程,对制定抽样实施方案、抽样准备、购样、样品验收、证据链固定、封样等各环节工作如何具体开展进行了论述。尝试性地提出了一套具体的、实操性较强的化妆品网络抽样工作规程,为提升化妆品网络抽样的靶向性、程序的规范性、证据溯源的完整性等方面提供了经验性做法,并就网络抽样过程中的注意事项进行了总结,提出了可行性建议,以期为高质量开展化妆品网络抽样工作提供借鉴与参考。

隐私规避的网络调查与间接估计方法

在管理决策中,管理对象的真实状态往往因隐私、敏感等因素导致自我报告数据质量不高,样本数据存在较大偏差,进而难以掌握目标对象的真实情况.针对这一问题,同时为了满足数字经济时代下的数据隐私保护需求,本文开发了一类基于社交网络间接报告的数据采集方法,并在网络抽样与统计推断理论的基础上,设计了基于间接报告样本数据的总体估计方法(ECM).该方法操作简单,可对调查对象进行随机采样或实施普查,除采集样本的自我陈述数据外,同时采集每个样本关于其密切社交对象的报告数据,从而避免了自身因敏感原因等不愿提供数据或提供不真实数据的问题,提出的估计方法能在样本报告数据的基础上实现对总体的高精度估计,并能实现自报告数据和他报告数据的交互验证.本文的研究方法在一个多达556627名活跃用户的难接触人群在线社交网络上进行了充分验证,抽样实验表明ECM对全网平均好友数和总体特征的估计误差低于3%.进一步地,本文开展了实证研究,通过设计自报告和他报告问卷,对某企业职员的一般和隐私性问题进行了问卷调查,并通过间接估计方法实现了对目标的总体估计,展示了该方法的实用性和有效性.

基于网络抽样环节的食用农产品抽样的质控和规范

食品安全抽检的规范对食品抽样检验机构实验室检测结果的公正性、准确性,代表性有着重要的影响,在网络抽样环节中抽取到具有一定代表性的样品至关重要。食用农产品作为公众日常生活的必需品,关系到千家万户,其安全和保障受到越来越高的关注和重视。文章对网络环节中的行为规范和有效性进行分析和总结,旨在为抽样工作提供借鉴,为食用农产品网络抽检和质量监督提供助力。

我国城市社区网格化管理创新扩散现状与机理分析

本文试图从地级行政单位层面探究我国城市社区网格化管理创新扩散的现状与机理。网络抽样获取的数据表明,截至2013年8月1日,我国已有160个地级行政单位采纳了城市社区网格化管理创新,城市社区网格化管理创新扩散曲线呈现"S形",具有创新扩散的一般特征。依据制度分析与发展框架分析发现,在特定的收益结构与收益量下,地级行政单位是否采纳城市社区网格化管理取决于中央或省级政府的推动、观念领导者示范、下级政府的引入、临近地级行政单位的采纳、获取城市社区网格化管理创新信息的渠道、地方主要党政领导的素质、拥有的资源七个因素。

Distributed Sampling Measurement Model in a Large-Scale High-Speed IP Networks

The distributed passive measurement is an important technology for networkbehavior research. To achieve a consistent measurement, the same packets should be sampled atdistributed measurement points. And in order to estimate the character of traffic statistics, thetraffic sample should be random in statistics. A distributed samplingmask measurement model isintroduced to tackle the difficulty of measuring the full trace of high-speed networks. The keypoint of the model is to choose some bits that are suitable to be sampling mask. In the paper, thebit entropy and bit flow entropy of IP packet headers in CERNET backbone are analyzed, and we findthat the 16 bits of identification field in IP packet header are fit to the matching field ofsampling mask. Measurement traffic also can be used to analyze the statistical character ofmeasurement sample and the randomicity of the model. At the same time the experiment resultsindicate that the model has a good sampling performance.