Hội nghị phân tích chính sách và thống kê ứng dụng năm 2019

Thống kê ứng dụng và khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và đánh giá các chính sách trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học xã hội, kinh tế, khoa học y tế, nghiên cứu dân số… Mặt khác, với xã hội dường như mong đợi ngày càng nhiều từ cả các cấp chính quyền, điều ngày càng trở nên quan trọng khi cả chính sách riêng và chính sách công đều phải dựa trên dữ liệu các vấn đề quan trọng mới và đáng tin cậy.

Hội nghị phân tích chính sách và thống kê ứng dụng năm 2019 (ASPAC 19) được tổ chức từ ngày 5 đến ngày 6/9/2019 tại Đại học Charles Sturt, Wagga Wagga, Úc. ASPAC 19 nhằm thúc đẩy hợp tác nghiên cứu và trao đổi ý tưởng giữa các nhà khoa học dữ liệu, nhà thống kê ứng dụng và nhà mô hình dữ liệu. Những học giả tham sự Hội nghị sẽ trình bày chi tiết những cải tiến mới nhất trong nghiên cứu để thu thập và phổ biến thông tin từ dữ liệu nhỏ đến dữ liệu lớn, và các nhà phân tích chính sách sẽ mô tả cách họ sử dụng thông tin hiện có từ việc tăng môi trường dữ liệu lớn và chỉ ra các lĩnh vực cần phát triển về phương pháp và công nghệ. Ngoài ra, ASPAC 19 nhằm kết nối các nhà nghiên cứu tại các tổ chức đại học và làm việc trong ngành công nghiệp ở Úc và ở nước ngoài.

ASPAC 19 được tài trợ bởi Bộ Cơ sở hạ tầng, phát triển khu vực và thành phố Úc; Trung tâm nghiên cứu về  toán và thống kê của Hội đồng nghiên cứu Úc (ARC); Hiệp hội thống kê Úc (SSA); Đại học Brock, Đại học Canberra và Đại học Charles Sturt.

Chủ đề của ASPAC19 là “Chính sách hiệu quả thông qua việc sử dụng dữ liệu lớn, ước tính chính xác và các công cụ tính toán hiện đại và mô hình thống kê”. Các nội dung quan tâm bao gồm tất cả các khía cạnh của thống kê, khoa học dữ liệu và phương pháp phân tích chính sách, bao gồm nhưng không giới hạn:

● Thống kê ứng dụng và mô hình Bayes

● Thống kê và dự báo kinh doanh

● Thống kê tính toán

● Thống kê sức khỏe

● Thống kê đa biến

● Điều tra mẫu/phương pháp

● Ước lượng khu vực nhỏ

● Thống kê xã hội

● Trí tuệ nhân tạo

● Phân tích dữ liệu lớn

● Phân tích kinh doanh

● Khai thác dữ liệu

● Khoa học dữ liệu

● Xử lý hình ảnh

● Phân tích dữ liệu vi mô

● Mô hình vi mô

● Phân tích chính sách kinh doanh

● Quản lý tài nguyên thiên nhiên và bền vững sinh thái

● Chính sách công

● Phân tích và đánh giá chính sách

● Vốn xã hội, hòa nhập xã hội và các chỉ số kinh tế

● Phát triển chính sách kinh tế xã hội, bao gồm các vấn đề của thổ dân và nghiên cứu chính sách,…

● Mô hình không gian địa lý và môi trường

● Mô hình và chính sách nông nghiệp

Lan Phương (dịch)

Nguồn: http://csusap.csu.edu.au/~azrahman/ASPAC2019/index.html

Comments (0)
Add Comment