基于高维变量选择的中国人口增长影响因素研究

作者：杨双双; 王亮; 李兴平

来源：统计理论与实践, 2023, (09): 39-43.

DOI：10.13999/j.cnki.tjllysj.2023.09.006

• 人口增长
• 就业
• 高维变量选择

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。

• 单位
  云南师范大学; 数学学院