摘要
影响我国人口增长的因素是社会关注的焦点。运用相似性分析方法、灰色关联分析方法、随机森林方法、正则化方法和集成方法,对政治、经济、文化、社会、生态和人口层面下影响人口增长的92个因素进行筛选。将各方法选出的变量输入机器学习模型KNN、RF、SVR和MLP中,依据模型性能指标综合评估得到较优的变量选择方法,并形成几种较优的变量选择方案。最后,用每种变量选择方案下选出的变量建立多元线性回归模型,选出统计意义和理论意义上较好的模型进行预测分析。实证结果表明:(1)置换重要性和距离相关系数的变量选择效果较好;(2)就业问题是导致我国人口出生率下降的核心因素。
出处
《统计理论与实践》
2023年第9期39-43,共5页
STATISTICAL THEORY AND PRACTICE
