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[期刊论文]

大数据时代数据融合质量的评价模型

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author:

李红 (李红.) [1] | 牛成英 (牛成英.) [2] | 孙秋碧 (孙秋碧.) [3] | Unfold

Indexed by:

PKU CSSCI

Abstract:

多方主体参与、多种手段并存的数据采集、数据汇聚离不开数据融合。但基于遥感、互联网信息、问卷调查等数据收集方式的变化,使得大数据融合质量评价问题变得更为困难。文章基于对数线性与双系统估计方法建立数据融合质量评价模型,并以两个数据库的融合为例,深入分析数据融合中过涵盖误差估计方法。基于对数线性与双系统估计方法的数据融合质量评价模型中,一个只包含不足涵盖误差的抽样调查是必须的,并且该质量评价模型可扩展至多个数据库融合的情形。该模型易于操作,能为数据整合汇聚、建立大数据云和重点领域专题数据库提供质量保证。

Keyword:

对数线性模型 数据融合 质量评价

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  • [ 1 ] 福州大学经济与管理学院
  • [ 2 ] 兰州财经大学统计学院
  • [ 3 ] 福建信息职业技术学院

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Source :

统计与决策

Year: 2018

Issue: 21

Volume: 34

Page: 10-14

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30 Days PV: 0

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