基于随机块模型的中外统计学研究趋势分析
本文关键词: 网络 统计研究 研究趋势 度修正随机块模型 出处:《数学的实践与认识》2017年22期 论文类型:期刊论文
【摘要】:研究趋势的自动识别可以节省科研人员的时间,帮助他们把握本学科的研究动态.根据最小描述长度原则选择了最优的度修正随机块模型,分析了2001年至2015年中外统计学期刊的关键词网络,梳理了十五年来中外统计学研究的发展趋势·结果发现,国外统计学研究以统计理论为主,近几年以高维数据为代表的大数据相关主题持续火热;我国统计学研究主要与经济相关,近些年数据科学相关主题才有所发展.
[Abstract]:The automatic identification of research trends can save researchers time and help them grasp the research trends of the subject. According to the principle of minimum description length, the optimal degree modified random block model is selected. This paper analyzes the keyword networks of Chinese and foreign statistical journals from 2001 to 2015, and combs the development trend and results of statistical research in China and abroad in the past 15 years. In recent years, big data as the representative of high-dimensional data as the representative of the theme of continued hot; China's statistical research is mainly related to the economy, in recent years, data science related topics have developed.
【作者单位】: 中国人民大学应用统计科学研究中心统计学院;
【分类号】:O212
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本文编号:1506223
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