---

در اکثر آمارگیری‌ها، پرسش مشاغل و فعالیت‌ها از طریق پرسش‌های باز سوال می‌شود و کدگذاری این اطلاعات به هزاران رده به روش دستی صورت می‌گیرد که بسیار زمان‌بر و پرهزینه است. با توجه به ضروریات مدرن‌سازی نظام آماری کشورها، امروزه استفاده از روش‌های یادگیری آماری در آمار رسمی برای داده‌های اولیه و  ثانویه ضروری است. همچنین، روش‌های رده‌بندی یادگیری آماری در فرایند تولید آمار رسمی بسیار کاربرد دارد. هدف این مقاله، کدگذاری برخی فرایندهای آمارگیری‌ها با روش‌های یادگیری آماری و آشنایی مدیران در مورد امکان استفاده از روش‌های یادگیری آماری در تولید آمارهای رسمی است. دو کاربرد از روش‌های یادگیری آماری رده‌بندی شامل کدگذاری خودکار رشته فعالیت‌های اقتصادی و کدگذاری پرسش‌های باز پرسشنامه‌های مراکز آماری با چهار روش تکرار، روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان با ترکیب مدل‌ها در سطوح مختلف تجمیع، ترکیب روش تکرار و ماشین بردار پشتیبان و روش نزدیکترین همسایه روی داده‌های آمارگیری از کارگاه‌های صنعتی ایران انجام شده است.

---

با توجه به حجم و پیچیدگی  داده‌های نوظهور در تحلیل بقا، بکارگیری روش‌های یادگیری آماری در این حوزه به امری اجتناب ناپذیر بدل شده است. این روش‌ها قادر به برآورد احتمال بقا و تأثیر عوامل مختلف بر بقا هستند. در این مقاله، عملکرد مدل کاکس به عنوان یک مدل رایج در تحلیل بقا با روش‌های مبتنی بر تاوان مانند کاکس ریج و لاسو و  روش‌های مبتنی بر یادگیری آماری مانند جنگل بقای تصادفی و شبکه عصبی مورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج شبیه‌سازی‌ها در این مطالعه نشان می‌دهد که در شرایط وجود رابطه خطی بین متغیرها، عملکرد مدل‌های مذکور تقریباً مشابه مدل کاکس است اما در حالات غیرخطی و بالا بودن بعد متغیرها، روش‌هایی مانند کاکس لاسو، جنگل بقای تصادفی و شبکه عصبی عملکرد بهتری دارند. درنهایت به منظور ارزیابی عملکرد این مدل‌ها در تحلیل داده‌های بیماران مبتلا به آترواسکلروز مورد استفاده قرار گرفتند و نتایج نشان داد که در مواجهه با داده‌هایی با تعداد متغیرهای تبیینی زیاد، رویکردهای یادگیری آماری به طور کلی عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های کلاسیک تحلیل بقا دارند.