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內容簡介： 在大数据背景下，首先根据大数据流的形式和特征，提出了在大数据时代抽样调查仍有存在意义的观点；其次确立大数据的分析逻辑体系，将对大数据流的统计分析问题定义为推断灾难体系，由维度问题和结构问题构成，其中对维度问题的含义和解决方法进行了归纳和总结，对于结构问题，本文根据大数据的特性，将大数据信息看作是真实数据和虚假信息的汇总，构建了大数据下的结构模型，并通过数理证明得到了大数据下模型参数估计会减小的结论；再次面对大数据的结构问题时，作者提出了两种解决思路，通过模拟分析，验证了这两种方法在处理大数据问题时的有效性；*后由于大数据具有多元数据流的特性，使得对同一变量有不同的观察值，而使用哪个值来估计会产生问题，本文依照因子分析的逻辑展开讨论，建立了多元大数据流模型，并推导出真实变量的估计方程。 本文作为一种尝试，从统计分析的角度入手，望能扩展大数据的研究视野。 關於作者： 张喆，男，1984年生，祖籍山东省惠民县。2015年毕业于中国人民大学统计学院，获经济学博士学位，美国爱荷华州立大学访问学者。毕业后任教于中国青年政治学院经管学院，现为中国光大集团和清华大学联合培养博士后。中国商业统计学会理事。主要从事抽样调查、数据分析和宏观经济指标等方面研究，已在《统计研究》等杂志上发表学术论文十余篇，参与完成省部级课题两项。

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