基于贝叶斯网络建模“公平与可持续福祉”(BES)——以意大利大区为例
应用统计
2020-08-19 v1 社会与信息网络
摘要
自上世纪末以来，福祉的测量一直是一个备受争议的话题。尽管某些具体方面仍是开放问题，但多维方法以及构建共享且根基扎实的指标体系现已被接受为衡量这一复杂现象的主要路径。在此方向上的一个有意义的努力是意大利国家统计局 (ISTAT) 和全国经济与劳动委员会 (CNEL) 开发的意大利“公平与可持续福祉”(BES) 指标体系。BES 框架包含若干每年在大区层面测量并反映福祉不同领域（例如健康、教育、工作与生活平衡、环境……）的原子指标。在本文中，我们旨在处理 BES 指标体系的多维性，并尝试回答三个主要研究问题：I) BES 原子指标之间的关系结构是什么；II) BES 各领域之间的关系结构是什么；III) 关系结构在多大程度上反映了当前的 BES 理论框架。我们通过实现贝叶斯网络 (BNs) 来应对这些问题，这是一类被广泛接受的多变量统计模型，特别适用于处理不确定性下的推理。贝叶斯网络的实现产生一组节点和一组条件独立性陈述，为探索变量系统中的关联提供了有效工具。在本文中，我们还提出了两种在 BN 估计算法中编码先验知识的策略，以便将 BES 理论框架表示到网络中。
引用
@article{arxiv.2008.06902,
title = {Modeling "Equitable and Sustainable Well-being" (BES) using Bayesian Networks: A Case Study of the Italian regions},
author = {Federica Onori and Giovanna Jona Lasinio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.06902},
year = {2020}
}
备注
This is a pre-print of an article published in Social Indicators Research. The final authenticated version is available online at: https://doi.org/10.1007/s11205-020-02406-8