原创《我国儿童读物量化统计分析方法》
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内容摘 要：利用国家统计局有记录的1998—2012年相关统计数据为样本,构建基于基因表达编程（GEP）技术的关于我国儿童读物出版总印数及种类的非线性回归模型,从量纲上分析我国儿童读物的发展趋势.模型检验表明,基于GEP技术的非线性回归模型能够有效的拟合我国儿童读物出版总印数及种类的变化趋势,并利用回归模型能够有效的反演1991—1997年缺失统计数据.
关键词：儿童读物 GEP回归模型 统计分析
改革开放以来,随着我国综合国力的提升和全球化业务的发展,人们生活水平的不断提高为儿童读物的快速发展提供了坚实物质基础.与此同时,党和政府的十分重视儿童文化教育事业的建设,社会各个层面对儿童出版事业提供了大力的支持,对儿童的培养和教育也提出了更高的要求.[1]少年强则国家强,全面提升我国儿童的综合能力,保证儿童读物的数量、种类和质量已成为社会教育、出版事业的共识.在我国几代出版人的共同努力下,我国的儿童读物发展迅速、日益繁荣,儿童读物的销量不断突破新高,种类也呈多样化发展趋势.[2]儿童文学已占据大块的市场份额（特别是近几年来绘本热销）,第八次全国国民阅读调查结果显示,我国未成年人的阅读率为82.7%,未成年人年均图书阅读量超过了成年人①.近年来,我国学者在对儿童读物的研究主要集中在宏观层面,[3-5]在量纲上对儿童读物的发展趋势及其影响因子的研究上还比较贫乏.为了更好的分析我国儿童读物的发展状况；本文以国家统计局有记录的1998—2012年相关统计数据为样本,利用GEP技术对我国儿童读物出版总印数及种类进行统计分析,为我国儿童读物的研究提供一种新的思路,抛砖引玉.
1.数据和方法
儿童读物的发展是与其生存环境密切相关的,本文主要从居民消费水平,儿童比例,城镇化率,普通小学在校学生数,教育经费5个方面对我国儿童读物出版总印数及种数进行统计分析,本文涉及的数据来源于国家统计局②.原始数据包括：儿童读物出版总印数（单位：万册,记为y1）、儿童读物出版种数（单位：个,记为y2）、居民消费水平（单位：万,记为x1）、年末总人口（单位：万,记为x2）、0-14岁人口（单位：万,记为x3）、城镇人口（单位：万,记为x4）、普通小学在校学生数（单位：万,记为x5）、教育经费（单位：万,记为x6）.
GEP算法[6]是葡萄牙科学家C. Ferreira于2001年提出的一种新型自适应进化算法,兼备遗传算法（GA）和遗传程序设计（GP）的优点.GEP算法集成了遗传算法的固定步长、简单编码的特点和遗传程序设计的树形结构弹性编码的特点,使得GEP算法能够用简单的编码解决复杂问题.GEP算法在进行回归分析时,通过选定基本函数(sin, cos, L tan)和运算符号(+, -, ×, ÷)对输入变量进行黑箱运算得到一个最优回归方程.
2.我国儿童读物量化分析
利用SPSS软件对1998年至2012年儿童读物出版总印数及种数与1.1中其它指标数据进行相关性分析,结果如表1所示：
表1 儿童读物出版总印数与指标相关系数表
从表1中可以看到,儿童读物出版总印数及种数与居民消费水平、城镇化率、小学经费有明显的正相关；而与少儿比例、普通小学在校学生数没有明显的对应关系,也即是儿童读物出版总印数并不是因少儿的数量的增加而增加.选取儿童读物出版总印数及种数与居民消费水平、城镇化率、小学经费进行基于GEP技术的回归建模.
为了检验拟合效果,本文分别计算两个拟合数据的均方根误差（RMSE）和复相关系数（R2）并与一元线性回归和二元非线性回归进行比较；在统计学里均方根误差值越小越好,复相关系数越接近1越好；结果如表2所示：
表2 三种回归数据均方根误差及复相关系数比较
从表2中我们可以看到,利用GEP技术得到的回归模型的拟合效果无论是儿童读物出版总印数还是儿童读物出版种数均优于一元线性回归和二元非线性回归的拟合效果；说明基于GEP的关于我国儿童读物出版总印数及种数的回归模型是科学有效.
综上,可以利用该模型可以反演国家统计局1991-1997年间我国儿童读物出版总印数及种数的缺失记录,反演结果如表3所示：
表3 1991-1997年间我国儿童读物出版总印数及种数反演数据
从反演结果来看,表3中数据依时间呈非线性递增,符合我国我国儿童读物出版总印数及种数发展规律,反演结果能够代表我我国儿童读物1991-1997年的确实统计信息,能够为研究我国儿童读物出版总印数及种数提供科学有效的数据支持.
3.结论
在国家统计局1990-2012年年度统计数据基础上,利用基于GEP技术构建非线性回归模型对我国儿童读物出版总印数及种数进行量化研究,得出以下结论：
一.我国儿童读物出版总印数及种数在过去十余年间总体呈现出非线性增长的趋势,且与居民消费水平、城镇化率、小学经费具有明显的正相关关系,而与儿童的数量没有明显的依赖关系；
二.基于GEP技术的非线性回归模型能够有效的刻画我国儿童读物出版总印数及种数的发展趋势,且由于一元线性回归模型和二元非线性回归模型；
三.利用基于GEP技术的回归模型能够科学有效的反演处我国儿童读物出版总印数及种数的确实统计数据,为学者研究我国儿童读物出版总印数及种数提供可靠的数据支持.
参考文献
[1]朱珊虹,唐存琛.新媒介时代儿童读物特点及发展趋势探究[J].编辑之友,2014(6),25-27
[2]元娜.我国当代儿童阅读现状及其影响因素研究[D].济南：山东艺术学院,2012
[3]马光复.不可忽视的少儿图书状况[J].中国出版,2004(7).
[4]朱自强.再论新世纪儿童文学的走势[J].中国儿童文学,2007(1)
[5]吴倩.儿童读物的宏观主位和超主位及其评价意义[D].重庆：西南大学,2012
[6]C ndida Ferreira. Gene Expression Programming: A New Adaptive Algorithm for Solving Problems[J], Complex Systems, 2001, 13(2): 87-129
注 释
①中国出版网www.chuban.cc/
②国家统计局www.stats.gov.cn/
（作者介绍：丁杰,南京信息工程大学助理研究员,研究生学历,研究方向：少儿出版）
分析方法论文参考资料：
点评：该文是关于分析方法方面的大学硕士和本科毕业论文以及儿童读物和统计分析和量化相关分析方法论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料。
