統計方法的改革與創新分析論文

Ⅰ 統計學分析報告範文

統計學分析報告範文1：

什麼是統計分析報告

統計分析報告(Statistical Analysis Report)。統計分析報告，就是指運用統計資料和統計分析方法，以獨特的表達方法和結構特點，表現所研究事物本質和規律性的一種應用文章。統計分析報告是統計分析研究過程中所形成的論點、論據、結論的集中表現;它不同於一般的總結報告、議論文、敘述文和說明文;更不同於小說、詩歌和散文;它乃是運用統計資料和統計方法、數字與文字相結合，對客觀事物進行分析研究結果的表現。 統計分析結果可以通過表格式、圖形式和文章式等多種形式表現出來。文章式的主要形式是統計分析報告。它是全部表現形式中最完善的形式。這種形式可以綜合而靈活地運用表格、圖形等形式;可以表現出表格式、圖形式難以充分表現的活情況;可以使分析結果鮮明、生動、具體;可以進行深刻的定性分析。

統計分析報告有哪些類型

由於統計分析報告的內容和作用不同，統計分析報告的類型主要有下列幾種：

1、統計公報

統計公報，是政府統計機構通過報刊向社會公眾公布一個年度國民經濟和社會發展情況的統計分析報告。一般是由國家、省一級以及計劃單列的省轄市一級的統計局發布的。如《國家統計局關於1999年國民經濟和社會發展統計公報》。

2、進度統計分析報告

進度統計分析報告主要以定期報表為依據，反映社會經濟的發展情況，分析其影響和形成的原因。如月度分析、季度分析和年度分析。從時間上看，它可分為定期和不定期的、期中的和期末的統計分析報告;從內容上看，它又可分為專題和綜合統計分析報告兩種。

進度統計分析報告必須講究時效，力求內容短小精悍，結構簡單規范，看後一目瞭然。

3、綜合統計分析報告

綜合統計分析報告是從客觀的角度，利用大量豐富的統計資料，對國民經濟和社會發展的規模、水平、結構和比例關系、經濟效益以及發展變化狀況，進行綜合分析研究所形成的一種統計分析報告。

4、專題統計分析報告

專題統計分析報告是對社會經濟現象的某一方面或某一問題進行專門的、深入研究的一種分析報告。它的目標集中，內容單一，不像綜合分析報告那樣，要反映事物的全貌。正因為如此，專題統計分析報告更要求突破時間和空間的限制，根據領導和社會公眾的需要靈活選題，做到重點突出，認識深刻。

5、典型調查報告

典型調查報告，是根據調查的目的、要求，有意識地選擇少數有代表性的單位進行深入實際調查後所寫成的報告。深入實際，進行調查研究，是各級領導、各部門了解情況，指導工作經常採用的一種工作方法。習慣上稱為“解剖麻雀”，統計上叫做典型調查。

統計學分析報告範文2：

小組成員：劉少成 09602222

齊靈元 09602223 郭成泉 09602224 陳宇星 09602225 査燕飛 09602226 楊鑫 09602137 董超 08602236

東華理工高職院

2010年12月

一、實習目的

本學期我們專業開設了統計學課程，通過一學期的學習我們對統計學應用領域及其類型喝基本概念有了一個基本的了解，掌握了數據的收集、展示、分析的技術。但這都是些書本上的理論知識，是紙上談兵。理論須用來指導實踐，把我們學習到的理論知識運用到我們的工作和生活中去，這是我們學習的目的也是教育改革的方向。為此，在本學期即將結束之時，我們教研室特安排了一周的試驗時間。通過實踐提高我們動手操作的能力和把理論應用到實踐中去的思想，也通過試驗加深我們對課本上理論的認識和掌握。 實習時間：大二上學期第十六周一周時間 實習地點：東華理工高職院

二、實習要求

統計是處理數據的一門科學，統計學是收集、處理、分析、解釋數據並從數據中得出結論的科學，統計方法是適用於所有學科領域的通用數據分析方法，只要有數據的地方就會用到統計方法。隨著人們對定量研究的日益重視，統計方法已被應用到自然科學和社會科學的眾多領域。幾乎所有的的研究領域都要用到統計方法，比如政府部門、學術研究領、日常生活中、公司和企業的生產經營管理中都要統計。因此學好統計學對我們以後的工作和生活都有好處，通過時間加深對統計學理論的掌握和應用顯得更為重要。

主要通過運用EXCEL軟體對數據進行處理、分析、解釋。

三、實習內容

1、數據的搜集

統計數據的來源渠道主要有兩個。一個是數據的間接來源，另一個是數據的直接來源。我們作為學生沒有那個時間來通過自己的調查來獲得的一手的資料，因此在數據的來源方面主要是間接來源。由小組人員從網路上取得別人調查好的數據。數據來源是具有可靠性和真實性 2、 EXCEL數據處理技術

我們學習的教材的一個特點就是更加突出了與計算機的結合主要是突出了與EXCEL的結合。因此我們在試驗中更主要的是運用EXCEL軟體對數據處理分析。EXCEL數據處理技術貫穿與整個試驗過程的始終。EXCEL是我們統計試驗的基礎知識。若不知EXCEL的運用則無法進行試驗。因此在試驗中運用最多的還是EXCEL技術。書本上的統計知識學會學不會暫且不說這EXCEWL技術也練的可以了。

3、數據分析

(一)、營業收入分析

如表1可得2010年中各個證券的營業收入平均值為425689.86776萬元，可用中位數來反映現象的一般水平為105496.61171萬元。各證券可參照以分析自己的營業收入處在什麼水平。萬科A的營業收入是4888101.314349萬元，，

從上述數據可以看出各個上市公司的主營業務收入與平均值偏差還是幅度很大的，有的在50000萬元以下，有的在1000000萬元以上。影響其大小的可能與企業的規模，企業的貨幣資金。企業的管理能力和營運能力等其他因素有關。

營業收入選取了2010年20家上市公司的數據，分組如表2所示： 表2 (萬元) 營業收入分組

2010年營業收入企業分析

圖三

2009年營業收入十強企業如圖三所示，其中最高的是萬科A，佔了61%的比例，可見其在房地產業中是有相當強的實力。其次是招商地產佔到13%的比例，其競爭實力也不可小覷。金融街是8%，億城股份是4%，其餘(泛海建築、深長城、中糧地產、S*ST

成功、深振業A、萊茵置業)均佔了1%~3%的比例。

(二) 、相關回歸分析

相關回歸分析萬科A2010年的利潤總額、營業總成本。分析一下利潤總額和其上市公司的營業總成本的關系。相關回歸分析結果如表3、圖四、

萬科A

表3 (萬元) 回歸統計

圖四

相關回歸分析如下：萬科A(表3、圖四)，由以上圖表可得知：萬科A的相關系數是0.97676089，從這些數據中可以得知萬科A的相關系數相當大，說明利潤總額和營業總成本之間的關系密切，即利潤總額隨著營業總成本的增加而增加的趨勢愈明顯。

(三)、動態分析

現在對萬科A、2007年至2010年的相關數據進行重點動態分析(營業收入、營業成本、營業稅金及附加、投資收益、營業利潤、凈利潤)

圖五

營業收入，營業成本逐年遞增;投資收益也逐年遞增，但是幅度較小;營業利潤和凈利潤2008年比2007年高，但2009年出現下降，應該與2009年的金融危機有著密切的關系;營業稅金及附加2007年2008年遞增切幅度不大，但是在2009年至2010年降低,與國家政策調整有關。應該及時注意國家政策的變化。公司應全面分析市場動向，正確投資。

(五)、凈利潤萬科A企業的財務分析

表4 (萬元) 凈利潤表

截止日期 公告日期 每股凈資產 每股收益 每股現金含量 每股資本公積金 固定資產合計 流動資產合計 資產總計 長期負債合計 主營業務收入 財務費用 凈利潤

2010-09-30 2010-09-30 3.66元 0.298元 -0.1098元 0.8052元

17960600

萬元 18793500萬元 2990750萬元 2238040萬元 29715.2萬元 327200萬元

1、 償債能力分析

資產負債率=負債總額/資產總額*100%

資產負債率又稱負債比率，是企業一定時期負債總額與資產總額的百分比。它用於反映企業負債水平的高低情況，表明企業的資產總額中有多少通過負債籌集的，即債權人提供給企業的資源佔全部資產的比重，它可以衡量企業在清算時保護債權人利益的程度。資產負債率能夠反映企業的全部償債能力，該指標越低，總資產對債權人利益的保障程度越大，企業的償債能力越強。

Ⅱ 有關統計學論文參考範本

統計學專業是一門處理大量數據的學科，在社會中的重要性越來越不可忽視。下文是我為大家搜集整理的統計學論文的內容，歡迎大家閱讀參考!

統計學論文篇1
談農經統計工作在農村經濟發展中的作用

摘要：農經統計是農村地區經營管理的基礎工作，也是農村社會經濟統計的一部分，具有重要的地位，通過收集相關的數據並整理出來，數據可以反映出當地農村經濟發展的實際情況，讓人們掌握農村經濟發展的特點和規律，農經部門就可以針對農村經濟發展的特點和規律制定針對性的工作 措施 和思路，對於促進農村經濟的發展至關重要。本文就農經統計工作在農村經濟發展中的作用進行分析，並提出了提高農經統計工作效率的措施。

關鍵詞：農經統計工作;農村;經濟發展

引言

農經統計工作是一類重要的農村經濟社會統計工作，收集農村經濟發展的相關數據，為農經部門的工作提供正確的思路和方向，政府也可以根據相關的數據依據制定農業政策、農業發展規劃，及時發現農村經濟運行中存在的問題，並及時提出有效的解決措施。因此，在農村社會經濟統計中，一定要做好農經統計工作。

一、農經統計工作在農村經濟發展中的作用

(一)為農村經濟政策的制定提供有效的依據

近年來，我國的經濟得到了快速的發展，農村經濟也得到了前所未有的發展，在一個地區，農經統計的主要工作就是收集當地經濟發展的相關數據，整理出來，人們通過數據就可以了解農村經濟的運行情況，掌握農村經濟的發展脈絡，而只有掌握歷史，才能針對發展中的問題提出有效的解決措施，從而引導農村經濟的正確發展。農經統計得出的信息不僅可以反映出農村經濟發展脈絡，同時還能夠為地方政府部門以及單位部門提供數據依據，使其能夠正確判斷農村經濟發展的形勢，加強農村經濟的研究，提出有效的促進農村經濟發展的措施。例如，通過對農民的負擔進行統計，政府部門就可以正確分析和了解農村的負擔構成、負擔水平以及其發展的趨勢，從而針對實際情況制定減輕農民負擔的政策，真正達到減負的效果。因此，農經統計工作可以為各種惠農政策的制定提供重要的依據[1]。

(二)農經統計工作可以為農業經營體制機制的創新提供有效的途徑

近年來，我國的經濟體制在不斷改革，為了促進我國的農村經濟發展，還應該做好農業經營體制機制的改革，才能真正促進農業和其他產業的和諧持續發展。因此，農業經營體制機制的創新對於促進農業經濟的發展具有至關重要的作用，而是在創新機制的過程中，就要求充分了解當地農業的經濟發展情況。通過農經統計數據，人們可以了解農業發展取得的成效，同時也能夠及時發現農業發展過程中的制約因素[2]。例如，針對農村土地流入企業，就可以反映出政策導向的問題。而清楚的了解這些問題之後，相關的部門就可以針對具體的問題提出有效的應對措施，提出針對性的農業經營體制機制的創新途徑，以促進我國農業經濟的發展。

(三)農經統計是國家統計局工作的有效補充

國家統計局工作對於促進我國經濟的發展和社會的發展具有非常重要的作用，但是國家統計局的工作是有效的，在實際工作中也有一些重要的工作沒有涉及到，例如農民專業合作組織發展、農村土地承包管理以及農民負擔監督管理等工作，都使沒有被包含在國家統計局的工作內容中的，但是其對於農村經濟的發展來說具有直觀重要的作用。而農經統計工作中就會對相關的工作內容和數據信息進行統計，提供能夠反映農村集體經濟組織發展的重要信息資料。因此，農經統計工作不僅具有獨特的業務特點，其也是國家統計局工作的有效補充。

二、加強農經統計工作效率的措施

(一)建立完善的統計制度

農經統計工作對於促進我國農村經濟的發展來說具有非常重要的作用，但是從實際的情況來看，在農經統計工作中還存在著各種各樣的問題制約著農經統計工作作用的發揮。其中，缺乏完善的統計制度是一個重大的問題。因此，在實際統計工作過程中，一定要建立完善的農經統計工作制度。加強基層統計制度的建設，包括統計台賬制度、原始數據統計記錄制度以及統計數據的質量檢測制度等，從數據統計的最開始、數據統計過程一直到統計數據的檢測都能夠有一套完善的制度，來指導人們工作。對於數據的採集，應該採用抽樣分層調查、重點調查和典型調查等相關的統計調查 方法 。

(二)改善統計方法

農經統計工作中，統計方法的合理性和科學性直接會對統計結果造成影響。因此，在實際的統計環節中，一定要改善統計方法，採用科學的統計方法來確保統計的有效性。在數據的收集過程中，要廣泛收集，進入農戶家中收集相關數據，詢問農作物的生長情況，對於農作物的病蟲害防治、農作物的銷售等都要採集相關的數據。此外，還應該加強對各個部門的數據收集，深入到郵局、信用社、煙草站等部門了解相關的數據，了解農民的存款增長情況、貸款余額、匯款額等，還應該深入學校了解學校的收費情況，掌握農民的 教育 負擔[3]。在廣泛收集數據的基礎上，還應該採用抽樣調查的方式，抽取一定比例的農戶進行細致調查，指導農戶做好自己的台賬，詳細記錄自己在一段時間內的收支情況。收集數據之後，還可以通過開展農民座談會來驗證數據的真實性和可靠性。

三、結語

農經統計在農村經濟發展中具有非常重要的作用，其可以為農村經濟政策的制定提供有效的依據，為農業經營體制機制的創新提供有效的途徑，也是國家統計局工作的重要補充，在實際的統計工作中，應該制定完善的統計制度，採用科學的統計方法，提高統計工作的有效性和可靠性。

參考文獻

[1]車德彬.淺談農經統計工作在農村經濟發展中的作用[J].農民致富之友,2014,14(11):134-135.

[2]廖兵.做好農經統計工作促進農村經濟大力發展[J].中國農業信息月刊,2014，21(12S):133-134.

[3]宋鐵.做好農經統計工作,促進農村經濟大力發展[J].農民致富之友,2013，12(7):257-258.
統計學論文篇2
淺析中小企業發展中統計的作用

摘要：當前隨著我國市場經濟的快速發展，我國很多企業單位也正在進行不斷的改革，這使得很多中小型企業的經濟統計專項目標和要求也發生了改變，逐漸向更高更遠的方向發展。對於中小型企業來說，統計工作是非常重要的工作內容，是保障企業未來更好運作的關鍵內容，因此本文就通過對中小企業發展中統計的作用進行分析，並對中小企業統計工作中初中的問題進行合理分析，在制定合理的解決策略，更好的提升中小企業統計工作效率和質量，為中小企業未來發展奠定堅實基礎。

關鍵詞：統計;中小企業;發展;作用

在中小企業發展過程中，統計、會計核算等對象與目標都是相統一的，而其兩者的內容與原則以及技術形式是有很大差別的，中小企業中的統計工作是非常重要的，通過運用有效的統計方法、要求以及原則等來完成統計工作，從而保證企業生產經營以及管理等工作能夠順利開展，統計在中小企業發展中的作用是非常大的，因此企業必須要重視統計工作，並制定合理的統計工作策略，發揮其重要價值，為企業未來發展奠定建設有利的基礎。

一、中小企業發展中統計的具體應用

1.有效的統計工作能夠客觀的強化企業預測

中小企業在運用統計分析開展相關工作時，是需要運用動靜結合的形式開展統計工作，在這一過程當中要發揮預測的重要作用，並且要與企業發展要求保持一致，通過對季度統計與年度統計等內容進行預測分析，進而有效的完成中小企業的最終目標，從而更好的促進企業未來發展。要與企業發展計劃保持一致，對往年的銷售數據進行合理分析，提升其合理性，之後對企業自身行業的特殊性進行研究，合理運用科學和專業的技術來優化企業服務形式、發展目標等，提升企業競爭力。

2.良好的統計工作能夠確保企業決策的科學性

當前隨著我國科學技術的快速發展，很多先進的技術和設備被廣泛的運用在不同的企業當中，尤其是計算機技術以及 網路技術 等，這使得外部環境對企業的發展也帶來較大的影響。而在這樣的情況下，中小企業一定要擁有分析和處理相關信息的技能，這樣才能更好的保障企業良好發展。企業必須要擁有良好的統計能力，並且要結合當前的市場需求以及各方面因素，對其進行合理分析，之後在對市場經濟情況進行合理研究，從而合理制定長遠發展戰略，這樣才能把總企業決策更加具有科學性特點，更好的保障中小企業在競爭激烈的市場氛圍下更好發展。

3.完善的統計工作能夠提升 企業管理 的實效性

企業管理工作中統計的作用是非常大的，藉助統計分析的相關知識對管理模式進行優化和完善，這樣比較能夠提升企業管理工作的整體水平，還能更好的提升管理工作的實效性，發揮其重要作用;並且還能對中小企業的管理思想進行創新，全面完善企業管理形式，並為企業量身定製符合相關需求的統計形式，對企業管理成本進行合理控制，提升企業管理實效性，為中小企業未來穩定發展奠定堅實基礎。

二、統計在中小企業發展中發揮有利作用的有效策略

1.對中小企業統計管理工作形式進行創新

通過對統計工作在中小企業中的應用進行分析明確，對於不同的部門來說，其統計工作的形式是不同的，通過將相關數據已經報表上交到管理部門。而對於傳統的統計形式來說，相對比較單一化，過於傳統，無法良好的發揮統計工作的作用，企業內部如果無法構建一個相對獨立、專業的統計部門的話，那麼就不能更好的以企業未來良好發展為方向，會導致統計工作出現很多弊端，不利用中小企業更好發展，因此中小企業必須要對統計管理工作形式進行創新，從而保證統計信息的完整性和全面性，更好的保障中小企業良好發展。對於近幾年剛剛起步的中小企業來說，有些企業並沒有認識到統計工作的作用，使得企業內部欠缺相對完整的統計制度和規定，而且還要一些企業是由財務會計來兼職統計職務，使得統計工作並不全面和完善，出現很多嚴重的問題。因此中小企業必須要制定合理的統計工作策略，對統計管理形式進行創新，首先，企業要在內部創建相對專業且獨立的統計部門，並要明確各崗位的主要職責，建立完整的統計結構，進而保障企業統計工作能夠良好完成。而對於規模較小的企業來說，要制定比較精簡統計機構，雖然並不用制定獨立的統計機構，但是還是要保障企業統計崗位的綜合性，在各個環節良好的發揮統計作用，從而保障企業更好發展。另外，企業要全面落實不同部門的權力與職能，並且要將統計工作貫徹到各個環節當中，更好的發揮統計工作的作用，進而為中小企業未來發展奠定堅實有利的基礎。

2.有效藉助專業的統計模型工具

企業可以根據自身管理形式與企業決策等需求，對企業各種數據與信息進行統計、排列和組合，進而有效滿足企業統計信息的綜合分析。通過對某種簡單信息進行分析與研究，例如生產進度或者銷售狀況，在對相對比較復雜、多層次的信息進行綜合分析，包括結合盈利或虧損數據等信息，在運用統計分析信息，在結合企業的發展方向和最終目標開制定合理的統計形式，主要由具體的研究內容來選擇最終方案，之後在上交到上級部門，為企業後期相關工作提供一定的信息參考。企業的統計人員也要不斷提升自身整體能力，要明確自身職責，正確認識到統計工作的重要性，進而嚴格按照相應的標准來開展統計工作，更好的保障統計工作順利完成，推動中小企業穩定發展。

3.建立信息化統計分析體系

隨著信息技術在不同企業中的廣泛運用，中小企業也要有效的利用信息化技術來開展相關工作，企業統計工作也要有效利用信息化技術，結合該技術制定一個完善的統計系統，為企業統計工作奠定建設有利的基礎。企業要有效的利用現代化信息技術的優勢，藉助其先進功能制定一個良好的統計報表指標，將企業不同部門通過網路系統進行連接，從而藉助統計系統，將不同的部門中信息進行整合，進而完成統計工作，在通過網路技術上交到領導部門，為上級領導開展決策工作奠定良好基礎，更好的推動企業未來發展，發揮統計在中小企業發展在的有利作用。

三、結束語

通過對中小企業發展中統計工作的作用進行分析，明確發現統計在中小企業發展中的重要是非常重要的，統計工作時貫穿到企業各個環節當中的重要環節，也是促進企業未來發展的重要部分，因此企業必須要重視統計工作，並明確其重要性，之後在制定一系列合理的統計工作策略，發揮其重要意義與價值，進而更好的推動中小企業未來發展。

參考文獻

[1]楊莉.怎樣發揮統計在中小企業改革中的作用[J].四川省情，2010，(8)：40-41.

[2]王發山.試析統計分析在中小企業中的應用[J]. 財經 界(學術版)，2013，(6)：76，78.
統計學論文篇3
論文摘要：統計分析是運用統計方法與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動，是整個統計工作中的重要組成部分，在企業中發揮著巨大的作用，也是企業制定生產計劃、發展戰略與規劃的主要依據。

論文關鍵詞：統計分析 企業 發展

一、統計分析的概述及其特點

1.統計分析的概述

統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。它是繼統計設計、統計調查、統計整理之後的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。它又是在一定的選題下，集分析方案的設計、資料的搜集和整理而展開的研究活動。系統、完善的資料是統計分析的必要條件。

2.統計分析的特點

運用統計方法、定量與定性的結合是統計分析的重要特點。隨著統計方法的普及，不僅統計工作者可以進行統計分析，各行各業的工作者都可以運用統計方法進行統計分析。只將統計工作者參與的分析活動稱為統計分析的說法嚴格說來是不正確的。提供高質量、准確而又及時的統計數據和高層次、有一定深度、廣度的統計分析 報告 是統計分析的產品。從一定意義上講，提供高水平的統計分析報告是統計數據經過深加工的最終產品。

(1)運用統計方法:統計方法是以總體現象的數量關系為對象的一類特殊科學研究方法的總稱，從運用的角度可分為 經驗 方法和數學方法。經驗方法是指人們長期的統計實踐經驗相關的方法。在統計分析中常用的數量比較法、分組分析法、指數及因素分析法等就屬於這一類。對於這一類方法如能正確運用，可以提高統計分析的科學性。

(2) 定量與定性的結合：統計分析面對的不是抽象的數字，而是在定性分析的前提下。通過其數量表現對研究對象進行認識。因此，熟悉和掌握與研究對象有關的知識是十分必要的。

二、統計分析在企業中的運用

統計分析在一個企業的運轉中發揮著舉足輕重的作用。從統計認識的全過程來看，通過統計設計、調查和初步整理所取得的統計資料，可以對客觀現象總體的數量特點取得一定的認識。但是這些認識卻只是初步的、表面的，只有對這些資料進行由表及裡的分析和研究，才能把握事物的本質特點、內在聯系和發展變化規律，使統計認識得到進一步的深化。由於統計分析具有深化認識的作用，使得統計分析在企業當中得到廣泛的應用。

統計具有數量性的特點，統計分析所起的作用，主要是通過定量的分析來實現的。統計分析在人們的認識過程中主要有三個方面的作用：一是對客觀事物量化，包括反映客觀事物規律的數量表現;二是根據量變程度確認事物的質，即確定區別事物質量的數量界限;三是揭示新的規律，即通過分析數量關系，發現尚未被認識的事物的規律。統計分析工作是一個從感性到理性的認識客觀世界的過程。

在企業正確處理好統計分析工作，可以從整體上更為全面地看清現狀，可以更好地促進企業的發展和發揮統計分析工作的作用和意義。就社會經濟領域而言，統計分析還是發揮統計整體功能，提高統計工作地位的重要手段。隨著我國改革開放的實施，社會經濟領域發生了深刻的變化，各級領導部門和決策者僅憑個人能力和經驗已經很難把握瞬息萬變的局面，更難以正確做出科學的決策。在這種情況下，統計分析的優勢隨之顯現。它可以把數據、情況、問題、建議等融為一體，既有定量分析，又有定性分析。比一般統計數據更集中、更系統、更清楚地反映客觀實際，又便於閱讀、理解和利用。因而是發揮統計的信息、咨詢、監督功能的主要手段。與此同時，也提高了統計工作的社會地位。

統計分析在企業發展中應用廣泛，主要體現在三個方面：

第一，統計分析在企業預測中的應用。

在統計預測中，一般強調靜態分析預測和動態分析預測相結合，以靜態分析預測為主。首先，企業應根據自身特點，重點進行年度、季度統計預測分析，確保企業目標管理和考核的有效性。其次，要根據企業的計劃目標和歷史銷售數據確定各項數據指標，找出經濟運行波動的共性和差異性。再次，要根據企業的總體規劃和行業的特殊性，綜合運用一定的預測模型來提高分析的科學性，公司的市場份額取決於該公司的產品、服務、價格、溝通等與競爭者的關系。如其他因素相同，則公司的市場份額取決於它的市場費用在規模和效益上與競爭者的關系。

第二，統計分析在企業決策中的應用。

隨著企業信息化建設的推進，企業受外部環境的影響逐步加深，這就要求企業及時對相關信息進行處理和分析。一是對市場需求和供給能力的分析。主要包括居民的購買力、商品的潛在和實際市場需求量、品牌成熟度、訂單滿足率、消費偏好等。通過分析，可以判斷企業的贏利空間、供需缺口等，為領導層確定商品銷售規模、制定階段性營銷策略等提供依據。二是對社會經濟環境的分析和影響。主要包括國內、國際的宏觀環境對我國行業發展的影響和對地方法規、民風民俗對企業的發展的影響。三是對企業競爭力的分析。通過分析本行業其他企業的經營情況，在對比中認識自身發展的差距和潛力，從而為制定正確的發展戰略提供參考。

第三，統計分析在企業過程分析和階段分析控制中的應用。

在計劃方案的落實過程中，往往會出現一些不可預知的狀況。需要及時的進行過程分析和階段分析。企業利用統計數據定期分析計劃完成情況、進度情況等，可以及時的發現執行過程中所存在的問題。通過對完成階段的結果進行對比分析，有利於確定指標完成率。便於衡量市場潛力相同的不同市場之間的業績。也作為銷售目標制定的依據。

在企業當中，統計分析工作是了解現狀、預測未來，為了更好的促進企業發展進步的重要方法。做好統計分析工作具有重要的作用和意義。因此，我們要提高對統計分析的研究，使統計分析工作更好地成為企業發展的有力推動力量。

參考文獻：

[1]網路 網路 .統計分析[EB/OL].

[2]趙井霞.試談如何進行統計分析[J].商業經濟.2004.4.

[3]宋安. 統計分析在企業管理與經營決策中的應用[J].經濟師.2003.6

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5. 統計學分析論文

Ⅲ 統計學論文該怎麼寫

從統計學的發展趨勢談統計教育的改革 摘要：要培養出新型的21世紀的人才，統計教育必須高瞻遠矚。本文從統計學的發展趨勢談了統計教育急需改革的幾個方面。 關鍵詞: 統計學； 發展趨勢； 統計教育改革 隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在於教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。准確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。 一、統計學的基本發展趨勢 縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。 （一）統計學與實質性學科結合的趨勢 統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。並且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自於一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源於天文觀察誤差分析，相關與回歸源於生物學研究，主成分分析與因子分析源於教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源於政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是並列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那麼統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有"雙重"屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬於統計學，同時屬於經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會採取這種發展模式，且更加註重應用研究。 這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。 （二）統計學與計算機科學結合的趨勢 縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一台電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年代發展起來的多元統計方法雖然對於處理多變數的種類數據問題具有很大的優越性，但由於計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始並沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由於相應統計軟體的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟體來處理各類現實問題的多變數數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加准確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining,又譯"數據掏金"）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；於是人們開始提出一個新的口號"要學會拋棄信息"。人們考慮"如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？"面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，並顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是資料庫技術、人工智慧技術、統計、可視化技術、並行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。 因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟體將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對於財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟體包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。 所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。

採納哦

Ⅳ 請問誰有關於統計的論文，具體要求是使用多元統計分析方法分析數據，還有如下：

1. 因子分析模型

因子分析法是從研究變數內部相關的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法。它的基本思想是將觀測變數進行分類，將相關性較高，即聯系比較緊密的分在同一類中，而不同類變數之間的相關性則較低，那麼每一類變數實際上就代表了一個基本結構，即公共因子。對於所研究的問題就是試圖用最少個數的不可測的所謂公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。

因子分析的基本思想：
把每個研究變數分解為幾個影響因素變數，將每個原始變數分解成兩部分因素，一部分是由所有變數共同具有的少數幾個公共因子組成的，另一部分是每個變數獨自具有的因素，即特殊因子

因子分析模型描述如下：

（1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可觀測隨機向量，均值向量E(X)=0，協方差陣Cov(X)=∑，且協方差陣∑與相關矩陣R相等（只要將變數標准化即可實現）。

（2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m<p）是不可測的向量，其均值向量E(F)=0，協方差矩陣Cov(F) =I，即向量的各分量是相互獨立的。

（3）e = (e1，e2，…，ep)￠與F相互獨立，且E(e)=0， e的協方差陣∑是對角陣，即各分量e之間是相互獨立的，則模型：

x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1

x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2

………

xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep

稱為因子分析模型，由於該模型是針對變數進行的，各因子又是正交的，所以也稱為R型正交因子模型。

其矩陣形式為： x =AF + e .

其中：

x=，A=，F=，e=

這里，

（1）m ￡ p；

（2）Cov(F，e)=0，即F和e是不相關的；

（3）D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相關且方差均為1；

D(e)=，即e1，e2，…，ep不相關，且方差不同。

我們把F稱為X的公共因子或潛因子，矩陣A稱為因子載荷矩陣，e 稱為X的特殊因子。

A = (aij)，aij為因子載荷。數學上可以證明，因子載荷aij就是第i變數與第j因子的相關系數，反映了第i變數在第j因子上的重要性。

2. 模型的統計意義

模型中F1，F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它們是在各個原觀測變數的表達式中都共同出現的因子，是相互獨立的不可觀測的理論變數。公共因子的含義，必須結合具體問題的實際意義而定。e1，e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1，2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之間以及特殊因子與所有公共因子之間都是相互獨立的。模型中載荷矩陣A中的元素(aij)是為因子載荷。因子載荷aij是xi與Fj的協方差，也是xi與Fj的相關系數，它表示xi依賴Fj的程度。可將aij看作第i個變數在第j公共因子上的權，aij的絕對值越大(|aij|￡1)，表明xi與Fj的相依程度越大，或稱公共因子Fj對於xi的載荷量越大。為了得到因子分析結果的經濟解釋，因子載荷矩陣A中有兩個統計量十分重要，即變數共同度和公共因子的方差貢獻。

因子載荷矩陣A中第i行元素之平方和記為hi2，稱為變數xi的共同度。它是全部公共因子對xi的方差所做出的貢獻，反映了全部公共因子對變數xi的影響。hi2大表明x的第i個分量xi對於F的每一分量F1，F2，…，Fm的共同依賴程度大。

將因子載荷矩陣A的第j列( j =1，2，…，m)的各元素的平方和記為gj2，稱為公共因子Fj對x的方差貢獻。gj2就表示第j個公共因子Fj對於x的每一分量xi(i= 1，2，…，p)所提供方差的總和，它是衡量公共因子相對重要性的指標。gj2越大，表明公共因子Fj對x的貢獻越大，或者說對x的影響和作用就越大。如果將因子載荷矩陣A的所有gj2 ( j =1，2，…，m)都計算出來，使其按照大小排序，就可以依此提煉出最有影響力的公共因子。

3. 因子旋轉

建立因子分析模型的目的不僅是找出主因子，更重要的是知道每個主因子的意義，以便對實際問題進行分析。如果求出主因子解後，各個主因子的典型代表變數不很突出，還需要進行因子旋轉，通過適當的旋轉得到比較滿意的主因子。

旋轉的方法有很多，正交旋轉(orthogonal rotation)和斜交旋轉(oblique rotation)是因子旋轉的兩類方法。最常用的方法是最大方差正交旋轉法(Varimax)。進行因子旋轉，就是要使因子載荷矩陣中因子載荷的平方值向0和1兩個方向分化，使大的載荷更大，小的載荷更小。因子旋轉過程中，如果因子對應軸相互正交，則稱為正交旋轉；如果因子對應軸相互間不是正交的，則稱為斜交旋轉。常用的斜交旋轉方法有Promax法等。

4.因子得分

因子分析模型建立後，還有一個重要的作用是應用因子分析模型去評價每個樣品在整個模型中的地位，即進行綜合評價。例如地區經濟發展的因子分析模型建立後，我們希望知道每個地區經濟發展的情況，把區域經濟劃分歸類，哪些地區發展較快，哪些中等發達，哪些較慢等。這時需要將公共因子用變數的線性組合來表示，也即由地區經濟的各項指標值來估計它的因子得分。

設公共因子F由變數x表示的線性組合為：

Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1，2，…，m

該式稱為因子得分函數，由它來計算每個樣品的公共因子得分。若取m=2，則將每個樣品的p個變數代入上式即可算出每個樣品的因子得分F1和F2，並將其在平面上做因子得分散點圖，進而對樣品進行分類或對原始數據進行更深入的研究。

但因子得分函數中方程的個數m小於變數的個數p，所以並不能精確計算出因子得分，只能對因子得分進行估計。估計因子得分的方法較多，常用的有回歸估計法，Bartlett估計法，Thomson估計法。

（1）回歸估計法

F = X b = X (X ￠X)-1A￠ = XR-1A￠ (這里R為相關陣，且R = X ￠X )。

（2）Bartlett估計法

Bartlett估計因子得分可由最小二乘法或極大似然法導出。

F = [(W-1/2A)￠ W-1/2A]-1(W-1/2A)￠ W-1/2X = (A￠W-1A)-1A￠W-1X

（3）Thomson估計法

在回歸估計法中，實際上是忽略特殊因子的作用，取R = X ￠X，若考慮特殊因子的作用，此時R = X ￠X＋W，於是有：

F = XR-1A￠ = X (X ￠X＋W)-1A￠

這就是Thomson估計的因子得分，使用矩陣求逆演算法(參考線性代數文獻)可以將其轉換為：

F = XR-1A￠ = X (I+A￠W-1A)-1W-1A￠

5. 因子分析的步驟

因子分析的核心問題有兩個：一是如何構造因子變數；二是如何對因子變數進行命名解釋。因此，因子分析的基本步驟和解決思路就是圍繞這兩個核心問題展開的。

（i）因子分析常常有以下四個基本步驟：

（1）確認待分析的原變數是否適合作因子分析。

（2）構造因子變數。

（3）利用旋轉方法使因子變數更具有可解釋性。

（4）計算因子變數得分。

（ii）因子分析的計算過程：

（1）將原始數據標准化，以消除變數間在數量級和量綱上的不同。

（2）求標准化數據的相關矩陣；

（3）求相關矩陣的特徵值和特徵向量；

（4）計算方差貢獻率與累積方差貢獻率；

（5）確定因子：

設F1，F2，…， Fp為p個因子，其中前m個因子包含的數據信息總量（即其累積貢獻率）不低於80%時，可取前m個因子來反映原評價指標；

（6）因子旋轉：

若所得的m個因子無法確定或其實際意義不是很明顯，這時需將因子進行旋轉以獲得較為明顯的實際含義。

（7）用原指標的線性組合來求各因子得分：

採用回歸估計法，Bartlett估計法或Thomson估計法計算因子得分。

（8）綜合得分

以各因子的方差貢獻率為權，由各因子的線性組合得到綜合評價指標函數。

F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)／(w1+w2+…+wm )

此處wi為旋轉前或旋轉後因子的方差貢獻率。

（9）得分排序：利用綜合得分可以得到得分名次。

在採用多元統計分析技術進行數據處理、建立宏觀或微觀系統模型時，需要研究以下幾個方面的問題：

· 簡化系統結構，探討系統內核。可採用主成分分析、因子分析、對應分析等方法，在眾多因素中找出各個變數最佳的子集合，從子集合所包含的信息描述多變數的系統結果及各個因子對系統的影響。「從樹木看森林」，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍棄次要因素，以簡化系統的結構，認識系統的內核。

· 構造預測模型，進行預報控制。在自然和社會科學領域的科研與生產中，探索多變數系統運動的客觀規律及其與外部環境的關系，進行預測預報，以實現對系統的最優控制，是應用多元統計分析技術的主要目的。在多元分析中，用於預報控制的模型有兩大類。一類是預測預報模型，通常採用多元線性回歸或逐步回歸分析、判別分析、雙重篩選逐步回歸分析等建模技術。另一類是描述性模型，通常採用聚類分析的建模技術。

· 進行數值分類，構造分類模式。在多變數系統的分析中，往往需要將系統性質相似的事物或現象歸為一類。以便找出它們之間的聯系和內在規律性。過去許多研究多是按單因素進行定性處理，以致處理結果反映不出系統的總的特徵。進行數值分類，構造分類模式一般採用聚類分析和判別分析技術。

如何選擇適當的方法來解決實際問題，需要對問題進行綜合考慮。對一個問題可以綜合運用多種統計方法進行分析。例如一個預報模型的建立，可先根據有關生物學、生態學原理，確定理論模型和試驗設計；根據試驗結果，收集試驗資料；對資料進行初步提煉；然後應用統計分析方法(如相關分析、逐步回歸分析、主成分分析等)研究各個變數之間的相關性，選擇最佳的變數子集合；在此基礎上構造預報模型，最後對模型進行診斷和優化處理，並應用於生產實際。
Rotated Component Matrix，就是經轉軸後的因子負荷矩陣，
當你設置了因子轉軸後，便會產生這結果。
轉軸的是要得到清晰的負荷形式，以便研究者進行因子解釋及命名。

SPSS的Factor Analysis對話框中，有個Rotation鈕，點擊便會彈出Rotation對話框，
其中有5種因子旋轉方法可選擇：

1.最大變異法(Varimax)：使負荷量的變異數在因子內最大，亦即，使每個因子上具有最高載荷的變數數最少。

2.四次方最大值法(Quartimax)：使負荷量的變異數在變項內最大，亦即，使每個變數中需要解釋的因子數最少。

3.相等最大值法(Equamax)：綜合前兩者，使負荷量的變異數在因素內與變項內同時最大。

4.直接斜交轉軸法(Direct Oblimin)：使因素負荷量的差積（cross-procts）最小化。

5.Promax 轉軸法：將直交轉軸(varimax)的結果再進行有相關的斜交轉軸。因子負荷量取2，4，6次方以產生接近0但不為0的值，藉以找出因子間的相關，但仍保有最簡化因素的特性。

上述前三者屬於「直交(正交)轉軸法」(Orthogonal Rotations)，在直交轉軸法中，因子與因子之間沒有相關，因子軸之間的夾角等於90 度。後兩者屬於「斜交轉軸」(oblique rotations)，表示因子與因子之間彼此有某種程度的相關，因素軸之間的夾角不是90度。

直交轉軸法的優點是因子之間提供的訊息不會重疊，受訪者在某一個因子的分數與在其他因子的分數，彼此獨立互不相關；缺點是研究迫使因素之間不相關，但這種情況在實際的情境中往往並不常存在。至於使用何種轉軸方式，須視乎研究題材、研究目的及相關理論，由研究者自行設定。

在根據結果解釋因子時，除了要看因子負荷矩陣中，因子對哪些變數呈高負荷，對哪些變數呈低負荷，還須留意之前所用的轉軸法代表的意義。

2,主成分分析（principal component analysis）

將多個變數通過線性變換以選出較少個數重要變數的一種多元統計分析方法。又稱主分量分析。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變數（或因素），因為每個變數都在不同程度上反映這個課題的某些信息。但是，在用統計分析方法研究這個多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對於原先提出的所有變數，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮爾森對非隨機變數引入的，爾後H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。
（1）主成分分析的原理及基本思想。
原理：設法將原來變數重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變數，同時根據實際需要從中可以取出幾個較少的總和變數盡可能多地反映原來變數的信息的統計方法叫做主成分分析或稱主分量分析，也是數學上處理降維的一種方法。
基本思想：主成分分析是設法將原來眾多具有一定相關性（比如P個指標），重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。通常數學上的處理就是將原來P個指標作線性組合，作為新的綜合指標。最經典的做法就是用F1（選取的第一個線性組合，即第一個綜合指標）的方差來表達，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來P個指標的信息，再考慮選取F2即選第二個線性組合，為了有效地反映原來信息，F1已有的信息就不需要再出現再F2中，用數學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0，則稱F2為第二主成分，依此類推可以構造出第三、第四，……，第P個主成分。
（2）步驟
Fp=a1mZX1+a2mZX2+……+apmZXp
其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)為X的協方差陣∑的特徵值多對應的特徵向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始變數經過標准化處理的值，因為在實際應用中，往往存在指標的量綱不同，所以在計算之前須先消除量綱的影響，而將原始數據標准化，本文所採用的數據就存在量綱影響[註：本文指的數據標准化是指Z標准化]。
A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R為相關系數矩陣，λi、ai是相應的特徵值和單位特徵向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。
進行主成分分析主要步驟如下：
1. 指標數據標准化（SPSS軟體自動執行）；
2. 指標之間的相關性判定；
3. 確定主成分個數m；
4. 主成分Fi表達式；
5. 主成分Fi命名；

選用以上兩種方法時的注意事項如下：
1、因子分析中是把變數表示成各因子的線性組合，而主成分分析中則是把主成分表示成個變數的線性組合。

2、主成分分析的重點在於解釋個變數的總方差，而因子分析則把重點放在解釋各變數之間的協方差。

3、主成分分析中不需要有假設(assumptions)，因子分析則需要一些假設。因子分析的假設包括：各個共同因子之間不相關，特殊因子（specific factor）之間也不相關，共同因子和特殊因子之間也不相關。

4、主成分分析中，當給定的協方差矩陣或者相關矩陣的特徵值是唯一的時候，的主成分一般是獨特的；而因子分析中因子不是獨特的，可以旋轉得到不同的因子。

5、在因子分析中，因子個數需要分析者指定（spss根據一定的條件自動設定，只要是特徵值大於1的因子進入分析），而指定的因子數量不同而結果不同。在主成分分析中，成分的數量是一定的，一般有幾個變數就有幾個主成分。和主成分分析相比，由於因子分析可以使用旋轉技術幫助解釋因子，在解釋方面更加有優勢。大致說來，當需要尋找潛在的因子，並對這些因子進行解釋的時候，更加傾向於使用因子分析，並且藉助旋轉技術幫助更好解釋。而如果想把現有的變數變成少數幾個新的變數（新的變數幾乎帶有原來所有變數的信息）來進入後續的分析，則可以使用主成分分析。當然，這中情況也可以使用因子得分做到。所以這中區分不是絕對的。

總得來說，主成分分析主要是作為一種探索性的技術，在分析者進行多元數據分析之前，用主成分分析來分析數據，讓自己對數據有一個大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少單獨使用：a，了解數據。(screening the data)，b，和cluster analysis一起使用，c，和判別分析一起使用，比如當變數很多，個案數不多，直接使用判別分析可能無解，這時候可以使用主成份發對變數簡化。（rece dimensionality）d，在多元回歸中，主成分分析可以幫助判斷是否存在共線性（條件指數），還可以用來處理共線性。

在演算法上，主成分分析和因子分析很類似，不過，在因子分析中所採用的協方差矩陣的對角元素不在是變數的方差，而是和變數對應的共同度（變數方差中被各因子所解釋的部分）。

(1)了解如何通過SPSS因子分析得出主成分分析結果。首先，選擇SPSS中Analyze－Data Rection－Factor…，在Extraction…對話框中選擇主成分方法提取因子，選擇好因子提取個數標准後點確定完成因子分析。打開輸出結果窗口後找到Total Variance Explained表和Component Matrix表。將Component Matrix表中第一列數據分別除以Total Variance Explained表中第一特徵根值的開方得到第一主成分表達式系數，用類似方法得到其它主成分表達式。打開數據窗口，點擊菜單項的Analyze－Descriptive Statistics－Descriptives…，在打開的新窗口下方構選Save standardized values as variables，選定左邊要分析的變數。點擊Options，只構選Means，點確定後既得待分析變數的標准化新變數。

選擇菜單項Transform－Compute…，在Target Variable中輸入：Z1（主成分變數名，可以自己定義），在Numeric Expression中輸入例如：0.412（剛才主成分表達式中的系數）*Z人口數（標准化過的新變數名）+0.212*Z第一產業產值+…，點確定即得到主成分得分。通過對主成分得分的排序即可進行各個個案的綜合評價。很顯然，這里的過程分為四個步驟：

Ⅰ.選主成分方法提取因子進行因子分析。

Ⅱ.計算主成分表達式系數。

Ⅲ.標准化數據。

Ⅳ.計算主成分得分。

我們的程序也將依該思路展開開發。

（2）對為何要將Component Matrix表數據除以特徵根開方的解釋

我們學過主成分分析和因子分析後不難發現，原來因子分析時的因子載荷矩陣就是主成分分析特徵向量矩陣乘以對應特徵根開方值的對角陣。而Component Matrix表輸出的恰是因子載荷矩陣，所以求主成分特徵向量自然是上面描述的逆運算。

成功啟動程序後選定分析變數和主成分提取方法即可在數據窗口輸出得分和在OUTPUT窗口輸出主成分表達式。

3,聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析是直接比較各事物之間的性質，將性質相近的歸為一類，將性質差別較大的歸入不同的類的分析技術 。

在市場研究領域，聚類分析主要應用方面是幫助我們尋找目標消費群體，運用這項研究技術，我們可以劃分出產品的細分市場，並且可以描述出各細分市場的人群特徵，以便於客戶可以有針對性的對目標消費群體施加影響，合理地開展工作。

4.判別分析(Discriminatory Analysis)

判別分析(Discriminatory Analysis)的任務是根據已掌握的1批分類明確的樣品，建立較好的判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的1個新樣品，判斷它來自哪個總體。根據資料的性質，分為定性資料的判別分析和定量資料的判別分析；採用不同的判別准則，又有費歇、貝葉斯、距離等判別方法。

費歇（FISHER）判別思想是投影，使多維問題簡化為一維問題來處理。選擇一個適當的投影軸，使所有的樣品點都投影到這個軸上得到一個投影值。對這個投影軸的方向的要求是：使每一類內的投影值所形成的類內離差盡可能小，而不同類間的投影值所形成的類間離差盡可能大。貝葉斯（BAYES）判別思想是根據先驗概率求出後驗概率，並依據後驗概率分布作出統計推斷。所謂先驗概率，就是用概率來描述人們事先對所研究的對象的認識的程度；所謂後驗概率，就是根據具體資料、先驗概率、特定的判別規則所計算出來的概率。它是對先驗概率修正後的結果。

距離判別思想是根據各樣品與各母體之間的距離遠近作出判別。即根據資料建立關於各母體的距離判別函數式，將各樣品數據逐一代入計算，得出各樣品與各母體之間的距離值，判樣品屬於距離值最小的那個母體。

5.對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析是一種用來研究變數與變數之間聯系緊密程度的研究技術。

運用這種研究技術，我們可以獲取有關消費者對產品品牌定位方面的圖形，從而幫助您及時調整營銷策略，以便使產品品牌在消費者中能樹立起正確的形象。

這種研究技術還可以用於檢驗廣告或市場推廣活動的效果，我們可以通過對比廣告播出前或市場推廣活動前與廣告播出後或市場推廣活動後消費者對產品的不同認知圖來看出廣告或市場推廣活動是否成功的向消費者傳達了需要傳達的信息。

Ⅳ spss統計分析課程論文範文

SPSS軟體是“統計產品與服務解決方案”軟體，是數據統計分析的一個重要的工具。下文是我為大家整理的關於spss統計分析論文的 範文 ，歡迎大家閱讀參考!

spss統計分析論文篇1

統計分析軟體SPSS的特點和應用分析

【摘要】通過文獻資料法，介紹了統計分析軟體SPSS的特點，並通過實例：用非參數檢驗中的兩個獨立樣本的檢驗(Test for Two Independent Sample)進行分析，對該軟體的應用做了詳細的介紹，旨在為學習SPSS軟體的人們提供參考。

【關鍵詞】統計分析軟體;SPSS;獨立樣本;非參數檢驗

一、前言

統計分析軟體SPSS是一款統計產品與服務解決方案的軟體，其全稱為“統計產品與服務解決方案(Statistical Proct and Service Solutions)”。該軟體是一款在統計中應用很廣的統計分析軟體，目前在各專業 畢業 論文經常可以看到它的身影，其應用范圍廣、方便快捷等特點吸引著眾多的 愛好 者。本文通過對統計分析軟體SPSS的功特點進行介紹，通過舉例用非參數檢驗中的兩個獨立樣本的檢驗(Test for Two Independent Sample)進行分析，對該軟體的操作用做了詳細的介紹，為學習SPSS軟體的人們提供參考。

二、SPSS軟體的特點

(一)操作簡便

SPSS軟體的界面非常友好，除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

(二)編程方便

具有第四代語言的特點，告訴系統要做什麼，無需告訴怎樣做。只要了解統計分析的原理，無需通曉統計 方法 的各種演算法，即可得到需要的統計分析結果。對於常見的統計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程、選擇項。

(三)功能強大

具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能。自帶11種類型136個函數。SPSS提供了從簡單的統計描述到復雜的多因素統計分析方法，比如數據的探索性分析、統計描述、列聯表分析、二維相關、秩相關、偏相關、方差分析、非參數檢驗、多元回歸、生存分析、協方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸、Logistic回歸等。

(四)全面的數據介面

能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO產生的*.dbf文件，文本編輯器軟體生成的ASCⅡ數據文件， Excel 的*.xls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數據文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件。結果可保存為*.txt，word，PPT及html格式的文件。

(五)靈活的功能模塊組合

SPSS for Windows軟體分為若干功能模塊。用戶可以根據自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。

(六)針對性強

SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用。並且現在很多群體只需要掌握簡單的操作分析，大多青睞於SPSS，像薛薇的《基於SPSS的數據分析》一書也較適用於初學者。而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現更強大的功能。

三、實例分析――兩個獨立樣本的檢驗(Test for Two Independent Sample)

例題：為了調查甲、乙兩地土壤對 種植 同一種西瓜有沒有影響，從這兩個產地分別隨機抽取同種的8隻和7隻西瓜，稱重後得重量(市斤)如下：

甲(斤)：9.31、9.57、10.21、8.86、8.52、10.53、9.21、9.14

乙(斤)：9.98、8.46、8.92、10.14、10.17、11.04、9.43

問：根據樣本數據檢驗兩地的土壤對種植西瓜在重量上是否有顯著差異?

解：建立假設 H0：甲乙兩地的西瓜重量沒有顯著差異;

H1：甲乙兩地的西瓜重量有沒有顯著差異。

然後根據上面給出的數據建立數據文件，注意數據文件中有一個表示重量數據的變數和一個表示地區分組的變數。最後在數據編輯窗口進行檢驗。檢驗的具 體操 作過程如下：

第一步：單擊Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打開Two-Independent-Sample對話框(見圖1)。

第二步：選擇檢驗的變數進入檢驗框中，選擇分組變數進入Grouping Variable框中，單擊Define Group鍵，打開Define Group對話框，將分組變數值分別鍵入兩個框中，單擊Continue返回主對話框(見圖2)：

第三步：在Test Type欄中，確定檢驗方法。

SPSS中提供了四種檢驗方式，幾種檢驗方法側重點不同，但都是先把兩樣本數據混合排序，再從不同的角度分析並檢驗兩個獨立總體的分布是否有顯著的差異。有時這幾種檢驗結果可能不一樣，所以要結合數據的探索分析考察數據的分布狀況作出結論。本文選擇了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼檢驗和Kolmogorov-Smirnov Z K-S檢驗。

第四步：選擇輸出的結果形式及缺失值處理方式;

第五步：單擊OK，得輸出結果。

所以，以上兩種檢驗結論是一致的。也就是說在兩地種植的同一種西瓜地重量沒有顯著差異。

參考文獻

[1]杜志淵.常用統計分析方法―SPSS應用[M].山東人民出版社,2011.

[2]劉寧元.運用SPSS對高職專業課程成績進行相關分析[J].電腦與電信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在數學試卷統計分析中的應用[J].科技信息(學術版),2006(10).

spss統計分析論文篇2

試談SPSS軟體在考試數據統計分析中的應用

摘要： SPSS軟體是數據統計分析的一個重要的工具。本文作者利用SPSS軟體對考試數據的相關性、檢驗假設進行了統計分析，介紹了使用SPSS進行統計分析的一般方法和步驟，文中的方法對考試研究人員具有一定的指導意義。

關鍵詞： SPSS軟體 考試數據 統計分析 操作步驟

1. 引言

一份好的試卷須有好的測量指標來表明它的優良程度，試題有難度和區分度指標，試卷有效度和信度指標，這些是評價考試最主要的測量指標，但是僅有這些指標不足以反映一份試卷的實際測量效果，考試研究人員希望從考生的試卷統計分析中獲取更多的信息來評價一份試卷。在計算機未普及的年代，考試成績統計主要依靠人工閱卷，考試數據無法電子化存儲，對考試數據分析統計難以實現。隨著計算機的普及和信息化的推廣，各種分析數據的軟體應運而生，這些軟體中匯集了統計學和測量學的分析工具，使得應用電子信息技術分析統計考試成績數據成為可能，這些統計信息可以為教研部門、考試行政部門進行行政決策等提供非常重要的幫助。在眾多的統計分析軟體當中，SPSS是應用最多、影響最廣泛的分析工具之一。在本文中，我們以SPSS軟體為工具，對 教育 招生考試成績的數據進行統計分析，分析主要著重於考試數據的相關性、假設檢驗等幾個方面。

2. SPSS分析軟體簡介

“SPSS統計分析軟體”的英文名稱為“Statistical Package for the Social Science”，中文名稱為“社會科學統計軟體包”，它是世界著名的統計分析軟體之一，在自然科學、社會科學的各個領域均有非常廣泛的應用。SPSS是一個組合式軟體包，它集數據整理、分析於一身，主要功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等，該軟體的統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類。

下面我們利用SPSS軟體對考試數據的相關性、檢驗假設進行統計分析，介紹使用SPSS進行統計分析的一般方法和步驟。

3. 相關性分析

教育考試中，考試結果的信度，試題的區分度，每個題目得分與試卷總分的關系，以及題目之間的關系，等等，都是考試研究的重要內容，最主要的研究方法就是數據的相關性分析。在眾多的教育考試數據的相關性分析方法中，Pearson相關系數法、Spearman相關系數法和Cronbach α信度系數法是比較常用的幾種方法。

Pearson相關系數法計算公式：

式中x為第i個考生第j題的得分，y為第i個考生第k題的得分，為第j題的平均分，為第k題的平均分，n為測試樣本量。該公式既可以計算兩個連續變數之間的相關性，又可以計算一個雙歧變數與一個連續變數之間的相關性。

Spearman相關系數法計算公式：

r=1-(2)

式中D為兩個變數的秩序之差，n為樣本容量。

Cronbach a信度系數法計算公式：

α= 1-(3)

式中n為試題數，s為第i題的標准差，s為總分的標准差。該公式實際上就是將考試中所有試題間相關系數的平均值(又稱內部一致性)作為α信度系數。

對於給定的一組考生成績數據，利用SPSS統計分析軟體可以非常容易地定量分析考生某學科試卷總分和該學科某道題的相關性，以及各個題目之間的相關性。我們以Pearson相關系數分析為例，利用SPSS軟體進行統計分析。

數據統計分析的對象是某省高考數學6道解答題的得分情況(不是整張試卷)，數據源於該省的高考數據成績。研究的目的是測量6道解答題每兩個題目之間的相關性。

我們以SPSS 13.0版本的軟體為例，介紹利用SPSS進行數據統計分析的步驟(以Pearson相關系數法為例)：

(1)將考試數據導入SPSS軟體，在SPSS數據窗口中，順序點擊【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系統彈出變數相關系數設置對話框。

(2)在該對話框中，將待計算的變數從左側的變數列表中導入到右側的“Variables”變數列表中，在本例中導入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6個變數(t1―t6是6道解答題的變數名稱)。在“Correlation Coefficients”相關系數選項中，選取“Pearson”復選框。

(3)在該對話框的“Test of Significance”設置區域，可以點選“Two-tailed”選項或者“One-tailed”，我們採用系統默認值。

(4)對話框中的 其它 選項取軟體系統的默認值，點擊【OK】，開始相關系數計算，系統彈出新的窗體輸出運算的結果。本次輸出的情況如下：

上表的統計結果可用於題目之間相關性的分析。表中的大部分題目的相關系數都比較適中，但題目T4和題目T5之間的相關程度遠高於其它幾個題目，我們可以確信這兩者之間一定存在著比其他題目之間更緊密的關系，這是我們通過分析獲取的重要信息，該信息表明這兩個題目之間的相關性高於其他幾個題目之間的相關性，這在大規模考試中是不應該出現的，需要在以後的命題考試中加以改進。

Spearman相關系數分析方法和上述分析方法類似，只需要在上述SPSS操作的第二個驟中選取“Pearson”復選框，程序就會按Pearson相關系數法進行統計分析，如果同時選中“Spearman”和“Pearson”復選框，程序將會同時計算按兩種分析方法統計分析的數據，並會以不同的圖表進行顯示，而Cronbach a信度系數法計算方法與上述方法略有不同，其操作步驟如下：

(1)在SPSS數據窗口中，順序點擊【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系統彈出“Reliability Analysis”信度分析設置對話框。

(2)將待計算的變數從左列的變數列表中導入到右側的“items”變數中，在左下列的“model”選擇項的下拉列表中確保選中“Alpha”(信度系數)，點擊“Statistics”選擇項可以進行更為詳細的參數設置，我們採用系統的默認值即可。

(3)參數設置完畢之後，點擊【OK】，軟體開始相關系數計算並輸出運算結果。

4. 選擇題的選項分析

在目前的教育招生考試中選擇題是一種較常見的題型，考試研究人員關注較多的是對選擇題基本特徵、測量功能及其優缺點的理論探討[1][2]，對選擇題干擾項的設計及其施測後的實際效果關注甚少，事實上施測後對題目各選項的有效性作出判斷可為評價試題質量提供重要參考依據。我們利用統計中χ檢驗假設，對試卷中常見的選擇題選擇項進行統計分析。

教育考試的單項選擇項一般設置為4個，其中僅有1個選擇項是正確的。命題人員在設計選擇項時，應當也必然對每道題目所有的選擇項(正確選擇項和干擾選擇項)的考生作答情況作出預測，對考生作答的分布情況作出預估。考試結束後，研究人員應該對實測的情況與命題教師預測的情況進行對比分析，以檢驗考試效果是否達到了預測的目標。這和χ擬合度檢驗的思想具有一致性，因此可以嘗試使用χ檢驗假設進行分析。

我們依據文獻[3][4]的方法來介紹χ檢驗假設在考試數據分析中應用的基本原理，設變數E是命題者對某道試題的期望值，E=nP，n為樣本容量，P為期望的相對頻率，引入以下統計量：∑(O-E)/E，其中O為觀察頻數。

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我們需要進行的假設檢驗是：零假設H：選項的實測分布與期望分布相同;非零假設H：選項的實測分布與期望分布不同。

檢驗假設的思想：擬合度檢驗的統計量在確定的某種顯著性水平下如果零假設是真，則檢驗統計量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度為研究變數的可能值減1;如果實測分布與期望的分布相當吻合，就不排除零假設，否則就排除零假設;最後對檢驗假設的結果進行解釋。

數據分析的目的是判斷考生實際的應答結果(實測數據)與命題期望的選擇概率(期望數據)是否一致。我們隨機抽取某省5542個高考考生的數學有效數據構成分析樣本，利用SPSS進行統計分析。

SPSS數據統計分析的步驟如下：

(1)將考試數據導入SPSS軟體，依次點擊【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，彈出“Chi-Square Tests”對話框。

(2)將變數列表中待分析的題目序號導入到“Test Variables List”(檢驗變數列表)中，本例中題目的序號為t7。

(3)將對選擇試題的每個選項的期望值依次輸入到“Expected Values”所屬的方框，具體操作方法是選中單選框“Values”，輸入具體的期望數值，點擊“Add”按鈕，依次重復上述的步驟直至所有的選項的期望值輸入完畢。

(4)點擊【OK】，輸出軟體運算結果。

我們需要進行的假設檢驗，H：選項的實測分布與期望分布相同;H：選項的實測分布與期望分布不同。

假設檢驗的顯著性水平為α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度為df=4-1=3，查χ分布表或利用相關軟體可得P=0.0626，由於P>α，因此不能拒絕零假設，即選項的實測分布與期望分布相同。因此，檢驗結果在0.05顯著性水平時，沒有足夠的證據拒絕零假設，即可認為本題選項的實測分布與期望分布相同，也就是說本題的實際測試效果與命題教師預測的效果是一致的，命題教師准確地估計了考生的實際水平，這是分析獲得的很重要的結論。

5. 結語

SPSS軟體在考試數據統計分析中應用廣泛，但大部分是集中在試題難度、均值、方差統計、考試數據的圖表顯示等幾個方面，本文從一個新的角度利用SPSS軟體對考試數據的相關性、檢驗假設等幾個方面進行了嘗試性統計分析，介紹了使用SPSS進行統計分析的一般方法和步驟。從上述分析來看，軟體操作步驟和統計分析過程十分簡單、快捷，對於測量學和統計學基礎不太好的數據分析統計人員來說，只要遵循一定的操作步驟，就可以進行分析。

參考文獻：

[1]王孝玲.教育測量(修訂版)[M].上海：華東師范大學出版社，2006.

[2]雷新勇.大規模教育考試：命題與評價[M].上海：華東師范大學出版社，2006.

[3]李偉明，馮伯麟，余仁勝.考試的統計分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

[4]雷新勇.考試數據的統計分析和解釋[M].上海：華東師范大學出版社，2007.

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Ⅵ 統計方面論文範文

統計數據質量作為衡量統計工作績效水平的重要依據,社會各界對其給予了更多的關注,也提出了更高的要求。下文是我為大家搜集整理的關於統計方面論文範文的內容，歡迎大家閱讀參考!

統計方面論文範文篇1
論我國統計方法制度改革

統計方法制度是我國統計工作的基礎與規范，關繫到什麼是統計、怎樣統計的問題，關繫到統計質量的問題，關繫到服務於決策者和社會等問題。隨著市場經濟體制建設的深入發展，統計工作進入到一個由舊體制向新體制轉變的關鍵時期，統計方法制度伴隨著生產經濟方式的轉變，進行了一系列改革。但是還存在著一些問題沒有解決，提出相應的解決措施已經成為一個重要的課題，本文就此詳細的進行了論述。

一、統計方法制度基本特點

統計方法制度是統計管理工作的一個重要的對象，是統計工作的一個基礎與規范，貫徹與執行以及實施統計方法的相關制度就包括：我國基層中的統計工作者其統計工作、政府部門中統計工作者的統計工作、以及政府綜合性的統計工作者其統計工作。

其主要的特點就包括以下幾點：

首先，全面性。統計方法相關制度就是包括了各個領域，包括資源、流通、生產、以及分配等等，涉及到了三次產業以及國民經濟的相關部門。從社會經濟的各個方面來看，它就全面的反映了政治文明、社會文明、物質文明、以及科技文明、以及環境文明等等。

其次，可比性。從縱向上來說，我國的一些統計制度就在很大程度上保證了一定的可比性以及穩定性。統計制度就在很大程度上反映了長期的穩定與發展，這也是能夠成為一個長期制度的原因，也是因為這種原因，才能夠在經濟運行的過程中發現一些存在的問題以及規律，從計算的方法來看，在我國的統計方法制度中，也在很大程度上保證了可比性以及穩定性。

此外，系統性。從管理的角度來說，統計方法制度就包括了部門、地方、以及國家的統計方法的制度。在時間上來說，這就包括了年報以及定報。從標准來說，這已經形成了一套標准。從其管理的方面來看，已經本文由論文聯盟http://收集整理基本上形成了一種固定的模式。

二、我國的統計方法改革存在的問題

近年來，社會各界對統計信息的需求量劇增，無論是宏觀管理還是微觀經濟活動，對統計信息的依賴程度愈來愈大，要求愈來愈高，與統計力量薄弱，統計法制不健全，協調監督不力，技術手段滯後，形成的反差很大。現行的統計體制的弊端越來越顯示出來，主要表現在以下幾方面：

第一，常規統計的內容以及范圍還存在著一些缺口。在我國的一些常規性統計中，其調查制度的一些內容以及范圍還存在著缺口，其覆蓋面不是很全，這就意味著對我國的國民核算體系還缺乏一定的支撐作用。主要體現在以下幾點：價格的統計制度不是很健全、常規服務業的缺口也比較大、以及一些專業的統計范圍不是很健全。

第二，專業性統計制度之間的協調性較差。這就往往體現在年報以及普查之間的矛盾;抽樣調查與全面報表的矛盾;核算統計相關制度與專業性統計制度的矛盾;我國的統計制度還沒有形成一個完整的、協調的、有機的整體。

第三，統計的標准化程度還沒有對現在的需要完全相適應，目前來說，很多的統計標准其在制定以及修訂的過程中，往往是以國際的標准以及與國際標准相聯系的標准予以展開的，而沒有與實際相聯系起來，沒有結合著自身的發展以及相關的制度改革相聯系，這類的標準是較少的。尤其是目前的一些在一定程度上制約了改革的調查單位，與城鄉一體化相互配合的一些支出分類，以及反映出我國的一些企業登記與注冊的標准等等都需要做到對其研究、制定、以及改革。

第四，重復性調查比較多，對基層來說起負擔較重。統計信息的浪費比較嚴重。因為缺乏一種對制度的平衡以及整體性設計，這就造成了專業制度其內部、各個專業之間、部門統計以及綜合統計之間的一種重復性調查，這就在很大程度上加大了工作量。首先，基層的統計數據其質量不是很高。其次，造成了數出多門以及一門多數或者是數據打架的一種情況。在這個過程中很多的統計信息就會被湮沒，使得可以運用的信息較少，造成了不必要的浪費。

三、制度方法改革的思路及策略

綜上所述，隨著形勢的發展，統計工作的現行體制、制度、方法等弊端就越加暴露出來，只有加大改革的力度，加快統計方法、制度的改革步伐，轉變職能，統計工作才有生氣，才有希望，才能不斷地向前發展。

(一)完善統計指標體系

在不斷的改革以及對社會經濟發展的規律不但的認識基礎上，要做到不斷的去發現並要捕捉到經濟發展中的一些難點以及熱點問題，要對當前的一些適用的統計指標要保留，對一些過時的、陳舊的、不適用社會發展的一些指標予以去除，對指標體系做到不斷的改進以及完善，使得整個的指標體系在真實的基礎上反映出實際情況，做到對社會各個方面的統計與要求能夠適應。

(二)改進統計的方法

統計工作應該要在實際的情況以及新環境的基礎上，根據實際的調查對象其不同的特徵來對統計方法進行改革，在實行普查的基礎上，依靠著抽樣調查以及全面報表體系，並且要利用一些非全面的調查方法，加強利用行政記錄。對調查方法進行改革中，首先要保證數據的質量，早保證質量的基礎上再對成本加以考慮，用比較少的花費以及比較小的一種力量，來實現一種統計的目的。目前來說，在調查方法體系中，存在的一個主要的問題就是推進行政管理體系以及調查方法之間的一種考核還存在的一些矛盾，怎樣去協調以及管理，這就需要我們運用智慧去研究以及解決。

此外，還要對統計的標准化水平予以提升，還要不斷的對國民經濟的核算體系進行完善等。

四、結束語

總之，對我國的統計方法進行改革有著極為現實的意義，鑒於在統計方法制度中存在的一些問題，就應該不斷的採取相應的措施，促進我國的統計方法制度的不斷發展與完善。
統計方面論文範文篇2
淺析中等職業學校統計教學方法

1 《統計學》課程教學面臨的挑戰

1.1 《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。特別是指數、抽樣調查這部分概念抽象難以理解，公式復雜不易計算，這些對於學生學好這一課程面臨的困難是可想而知的。

1.2 現在中等職業學生的特點：

中職學校的學生是一個特殊的群體，由於當前嚴峻的升學和就業形勢，導致多數人認為上中職學校沒有發展前途，基礎好的學生都上了高中，中職學校的生源都是被挑選後剩餘的學生。他們在初中時期，大部分成績不是很好，甚至有的學生是個別教師“遺忘的角落”。因此，在很大程度上，這一批學生心理上存在著一定的缺陷，對自己不自信、甚至破罐破摔，缺乏學習興趣、甚至厭學。大部分學生理論學習熱情不高，缺乏鑽研精神，缺乏積極的學習動機，學習目標不明確，學習上得過且過、效率低下。並且，他們的信息來源非常廣泛，外界誘惑非常大，因此課程學習遠遠不能滿足他們的心理需要。他們熱衷於網路、游戲、追星、享樂等，根本無心學習。因此，採用傳統的教學方法不能適應當代中職教育的要求。另外，中職生源知識基礎比較差，但智力素質並不差。他們的思維敏捷，動手能力較強，對新事物、新觀念容易接受，適應性強，且追求時尚，追求財富，出人頭地的夢想非常強烈。所以，我們必須注重發掘他們的潛力，努力實施“因材施教”。加強實踐教學環節，改變“填鴨式”的傳統教學方法，培養學生的操作能力，讓學生在實踐中學習、在實踐中進步。

2 統計學教學設想

2.1 在教學內容上，依據excel的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。

傳統方式上的數據整理是使用紙上表格，填入數據、文字，再利用計算器計算所需的結果，如求和、分類匯總、求平均值、數列分析等數學運算，但往往因為數據過於龐大復雜，不僅計算起來十分辛苦，而且容易出錯。現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟體分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學應與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟體的使用。這樣既培養了學生搜集數據、分析數據的能力，還培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。

excel電子表格軟體是大家生活工作上常用的一款軟體，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟體，但它比專業統計軟體易學易用，便於掌握，已能滿足常用的統計方面的要求。excel可以進行數據運算，繪制圖表、統計運算等，應用於數據整理、數據描述、抽樣分析與參數估計、時間數列分析，不僅可以減少繁瑣的重復計算，而且一旦編制好一個工作底稿，以後只要更改其中任一數據，就可以輕松地重新自動計算結果。這樣，一方面可以減輕數據整理工作量，學習統計不再意味著整天埋頭於一堆枯燥無味的數據中，另一方面可以提高學生的學習興趣。

2.2 通過統計實踐學習統計。

統計的教學不能只停留在課本上，我們應以學生為中心，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。在統計教學過程中，我們應增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。還可以通過課堂現場教學、引導學生先讀後寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。

比如同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組(如以寢室為單位)，在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取(不一定要很大)，問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析(含統計推斷)的整個過程，效果很好。

2.3 統計教學與日常生活相結合。

統計是一種社會調查活動，不論是宏觀社會的整體調查研究，還是微觀事物的觀察分析，都需要統計。從微觀上說，在日常生活中無處不存在著“統計”。例如，開學時，輔導員要統計一下到校的學生人數;籃球比賽中教練員要統計每個隊員的投籃命中率、犯規的次數;農戶在農作物收獲後統計其產量等。再例如，家庭中的商品選購，買房買車，儲蓄炒股，節水省電，參與彩票等等。在統計教學過程中，盡量把生活中的例子融入到統計課堂教學中。比如講到正態分布，我們可以聯繫到我們的日常生活，你會發現許多現象呈現常態，雖有差異，偏離正常，但表現過高或過低的情況總是比較少，而且越不正常的可能性越少。比如人生目標，現實中“總統”只有一個，真正的發明家也不太多，而普通人隨處可見。明確了這一規律，我們就不必為我們不是“總統”或“發明家”而氣餒，我們應該像大多數普通人一樣根據自己的實際情況樹立一個通過努力就可以達到的目標。再說身邊的朋友，最要好、最貼心的不會很多，明爭暗鬥、勾心鬥角的也是少數，而不冷不熱、不疏不親的“點頭朋友”卻隨處可見。“點頭朋友”約佔95%，也就說你在大街上隨便碰到的100 個朋友中，大約只有五個是好朋友或壞朋友，其餘都是“點頭朋友”。明白了這一點，我們就應好好珍惜那少數幾個難能可貴的好朋友們，對那95%的“點頭朋友”要少些期待和要求，對那些無可救葯的壞朋友則應該敬而遠之，避免不必要的麻煩。這樣書本上的知識也講了，與實際生活相聯系又增加了趣味性。

從宏觀上說，一個國家一個社會更是離不開統計。在當代社會，統計學的應用越來越普及，人口學中的統計學應用(進行優生優育)、社會發展與評價、持續發展與環境保護、資源保護與利用、宏觀經濟監測與預測、政府統計數據收集與質量保證等都依賴於各類科學的統計方法。統計學在企業生產、經濟生活中的應用也十分廣泛，其中包括了保險精算、金融業資料庫建設與風險管理、宏觀經濟監測與預測等一系列經濟研究應用問題。

既然是處處離不開統計，那麼我們就可以定期帶領著同學們閱讀各大新聞報紙及瀏覽各大統計官方網站，學習統計知識的同時又了解了國家大事。

2.4 改革考試方式和內容，合理評定學生成績。

考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對於《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對於保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育、特別是應有利於學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不拘一格，除了普遍採用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，採取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。

3 結束語

教師在教學過程中要時刻明確學生是課堂的主體，教師要結合學生狀況，靈活設計課堂模式，激發學生學習興趣，了解和貫徹課程內容對學生能力和學生個性發展的要求，把學生放在教學的主導地位，引導學生發揮其主觀能動性，培養學生信息學習的積極性、創造性和主觀能動性，建立起能促進學生全面發展的教育教學模式。
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Ⅶ 統計分析論文

統計分析是運用統計 方法 與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。下文是我為大家整理的關於統計分析論文的 範文 ，歡迎大家閱讀參考!

統計分析論文篇1

淺談統計分析與決策

[摘要] 統計分析與決策二者有聯系又有區別。統計要參與決策，必須搞好統計分析。搞好統計分析，需要解決選題、分析、撰寫 報告 三個問題。

[關鍵詞] 統計分析 分析方法 決策

統計工作的全過程分為四個階段，即統計設計，統計調查，統計整理，統計分析。其中，統計分析是統計工作的最後一個階段，是出統計成果的階段。現在倡導統計要參與決策，這是不是說統計工作還要增加一個決策階段呢?如果不是，那麼，統計分析與決策是什麼關系呢?

狹義的說，統計分析與決策是有區別的。統計分析是以統計數字為基礎，以統計方法為手段，對社會經濟情況進行科學的分析和綜合研究，以認識其本質和規律的過程。而決策則是為了達到某一預定目標，運用邏輯方法和統計方法，對兩種或兩種以上可能採取的方案進行比較、分析、研究，以做出合理的、科學的抉擇的行為過程。假若把統計分析與決策比作醫生看病，統計分析就是對病情的診斷，決策就是開處方，“診斷”和“處方”是有區別的。

廣義的講，統計分析與決策是密不可分的。一方面，統計分析貫穿於決策過程之中。一個決策過程大體上可分為下列三個大步驟：第一，診斷問題所在，確定決策目標;第二，探索和擬定各種可能的備選方案;第三，從各種備選方案中選出最合適的方案。從這三大步驟看，盡管要用到多種方法和手段，但哪一步也離不開統計分析，第一步就是通過統計分析，診斷問題所在，並在分析的基礎上確定決策目標;第二步擬定備選方案，要經過“輪廊設想”和“細部設計”這個階段對輪廊設想的方案要做初步篩選，對每一方案要充實具體內容，“篩選”和“充實”都要經過統計分析;第三步選擇最佳方案，首先要對各個備選方案進行評價、論證，這又需要統計分析。因此可以說，沒有統計分析，也就沒有科學決策。另一方面，從某種意義上講，決策是統計分析的結果。一般來說，統計分析報告是提出問題、分析問題、指出解決問題的辦法，其實，決策方案也就是解決問題實現決策目標的辦法，只不過比“今後意見”“幾條 措施 ”之類的辦法更全面、更詳細、更科學罷了。醫生診斷是為了正確處方，治病救人，不能只診斷不處方。統計分析是為了發現問題，解決問題，推動社會經濟的順利發展;也不能只提出問題，而不尋找解決問題的辦法。從這個意義上講，統計分析也就包括預測和決策。我們不能為統計而統計，也不能為分析而分析。統計應該參與決策，為了決策科學化，必須搞好統計分析。

搞好統計分析，需要解決選題、分析、撰寫報告三個問題。

一、統計分析選題

所謂選題，就是在復雜的社會經濟現象中,確定統計分析的內容和范圍。進行統計分析,選題很重要。成功的選題是成功的分析的前提。

怎樣選好題呢?選好題標准有兩條:―是分析對象有意義，二是適合決策層和群眾需要。關鍵是抓住黨和國家的方針政策和企業的經濟效益。

統計分析課題是很廣泛的。工業統計分析課題如：計劃執行情況分析、工業凈產值統計分析、工業產品銷售統計分析、工業原材料供應和消耗統計分析、工業能源消耗統計分析、工業生產設備統計分析、工業勞動與工資統計分析、成本利潤統計分析、綜合經濟效益統計分析等。商品流通企業統計分析課題如：市場供求狀況分析、市場佔有率分析、主要商品經濟壽命周期分析、市場商品價格分析、計劃執行情況分析、購銷合同執行情況分析、商品購進質量分析、商品銷售動態分析、商品銷售構成分析、商品庫存分析、企業經濟效益分析等。對於以上內容，可根據不同的時間、地點、條件，按兩條選題標准適當選擇。

統計分析有專題分析與綜合分析之分。在一定的總體范圍內，研究總體的各個方面及其相互關系，或研究總體的主要方面的統計分析，屬於綜合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的統計分析，屬於專題分析。兩者各有不同的特點，都是必要的，但專題分析宜多，綜合分析宜少。

二、統計分析方法

統計分析的關鍵是分析，怎樣進行統計分析呢?統計分析有兩個特點:一是以統計數字為基礎,二是以統計方法為手段。因此,統計分析在選題之後,就要根據分析的需要,搜集整理有關數字資料及具體情況,在充分佔有材料的基礎上,靈活運用統計方法進行分析。

統計分析方法很多。統計學原理中除了有關統計調查、統計整理的內容外,綜合指標、統計指數、時間數列、抽樣推斷等內容全部是統計分析方法。從方法角度上講，統計分析就是統計學原理的運用。

統計方法與人們的認識過程是相適應的。人們的認識分感性認識和理性認識兩個階段。感性認識階段所認識的是事物的現象，可採用統計調查和統計整理。理性認識階段所認識的是事物的本質和規律，這個階段要經過形成概念、進行判斷和推理等思維活動。與此相適應，要分別採用不同的統計分析方法。

形成概念一般用描述性的綜合指標法，即總量指標、相對指標和平均指標，以說明現象的規模大小、水平高低、速度快慢、內部結構以及比例關系等。判斷推理就是要判斷事物的性質，分析事物變化的原因，找出事物發展的規律。這一般要用分組分析法、動態分析法、因素分析法、相關回歸分析法、平衡分析法等。

對統計學原理中的各種統計分析方法要熟練地掌握，靈活地運用。怎樣靈活運用呢?這里有個技巧問題。技巧就是定性分析與定量分析巧妙結合。

所謂定性分析是指對事物的性質和影響事物發展變化的因素進行分析。定量分析就是分析事物的規模、水平、速度、結構、比例，以及各個因素對事物總體變化的影響方向和影響程度。定性分析與定量分析巧妙結合有兩層含義，一是二者不可偏廢，二是二者密不可分，

沒有定性分析,定量分析就沒有方向。沒有定量分析,定性分析就不準確。結合的目的是在質與量的辯證統一中探尋事物的內在聯系。

從根本上講，統計分析就是完成從感性認識到理性認識，從現象到本質的飛躍。完成了這―飛躍，才是高質量的統計分析。有些統計分析質量不高，往往就是沒有完成這一飛躍，仍然停留在表面現象上。

三、統計分析報告的撰寫

統計分析報告是統計的最終產品。如果說統計數字的准確性是統計的生命，那麼，統計分析報告的質量則關繫到統計作用的發揮。對高質量的統計分析報告的要求，可以概括為五個字，就是“准、快、新、深、活”。

准:就是實事求是地反映客觀實際。做到數字准確，情況准確，論點准確。

快:就是在決策層決策之前，不失時機地及時提供分析報告。

新:就是不斷創新。要求不斷開拓新領域，鑽研新課題，反映新情況和新問題。

深:就是要在充分佔有材料的基礎上，提高分析的深度，使認識不只停留在反映現象上，而要揭示事物的本質和規律，並且用觀點統帥材料，用材料說明觀點，做到材料和觀點的統一。

活:就是文字生動活潑，形式靈活多樣。資料要多樣化和生動具體，要有群眾語言，要通俗易懂，文字要精精煉。

統計分析報告是在統計分析的基礎上撰寫出來的。沒有好的分析，不可能寫出好的報告。經過分析階段，弄清了事實，判明了性質，探索出規律，得出了結論，在此基礎上就可以撰寫統計分析報告。但分析得好，並不等於報告寫得好，這里還有個撰寫的技巧問題，那就是准確地表述事實，透徹地闡明本質，深刻地揭示規律，恰當地提出建議。

1.准確地表述事實

每一篇統計分析報告，都需要表述所分析的現象，即說明“是什麼”。准確地表述事實，才能給讀者一個明確的概念。為此，須注意如下幾點:(1)數字要真實;(2)運用數字要適當，不要堆砌數字，搞數字文字化;(3)語言要素准確。

2.透徹地闡明本質

現象只說明事物的各個片面，本質才說明事物的整體。撰寫統計分析報告，必須深刻地揭示事物的本質，它是統計認識事物的正確程度和深度的反映。如果不能深刻地闡明事物的本質，那隻能是現象羅列，沒有多大價值。

闡明事物的本質，也就是闡明事物的基本性質。事物的性質是由事物內部矛盾的主要方面決定的。例如，某企業利潤增加，是靠漲價，還是靠降低成本?經過分析，認識到利潤增加主要是靠降低成本，這是矛盾的主要方面，這就反映出事物的性質。因此，在報告中就應闡明降低成本在提高經濟效益中的重要作用。再如某企業，本質問題是鋼材浪費嚴重，在報告中就應揭示浪費的若干方面和嚴重程度。

3.深刻地揭示規律

規律是事物內部固有的、本質的、必然聯系。成本高低與產量多少有聯系，經過推理，這種聯系是事物內部固有的、本質的必然聯系，反映了事物發展變化的規律性，而且存在一定的回歸關系。而回歸方程反映這種關系，所以在統計分析報告中，要利用回歸方程揭示這種必然聯系及其回歸關系。

4.恰當地提出建議

認識世界的目的是為了改造世界。經過統計分析,透過現象認識到事物的本質和規律,還必須提出解決問題的建議,如“今後意見”、“幾點建議”、“決策方案”等等。怎樣才算恰當地建議呢?恰當的建議要符合三個條件:(1)符合分析目的;(2)合乎客觀規律;(3)切實可行。

以上四點,一般可以作為分析報告的結構和順序,但不能千篇一律。

統計分析報告是統計分析結果的反映。既要注意提高寫作水平，更要努力鍛煉分析問題和解決問題的能力。

統計分析論文篇2

試談統計分析方法應用

【摘要】統計分析方法應用於各個領域，解決了很多工業、農業、經濟、醫學等領域的實際問題，本文分析多元統計分析方法的主要應用和構建多元統計方法檢驗體系的必要性，針對性的提出了需要引起注意的共性問題，具有很強的現實意義。

【關鍵詞】統計分析方法;應用;檢驗體系;共性問題;現實意義前言

隨著信息技術的普及和廣泛應用，它推動了社會、經濟和科學技術的發展，多元統計分析方法的難題得到了攻破，各個領域廣泛採用，推動了各行各業經濟的快速發展。

二、多元統計分析方法的主要應用

統計方法是科學研究的一種重要工具，其應用頗為廣泛。在工業，農業，經濟，生物和醫學等領域的實際問題中，常常需要處理多個變數的觀測數據，因此對多個變數進行綜合處理的多元統計分析方法顯得尤為重要。隨著電子計算機技術的普及，以及社會，經濟和科學技術的發展，過去被認為具有數學難度的多元統計分析方法，已越來越廣泛地應用於實際。

聚類分析

它是研究分類問題的一種多元統計方法，聚類分析的基本思想是首先將每個樣本當作一類，然後根據樣本之間的相似程度並類計算新類與 其它 類之間距離，再選擇近似者並類每合並一次減少一類，繼續這一過程直到所有樣本都合並成為一類為止。所以聚類分析依賴於對觀測間的接近程度或相似程度的理解，定義不同的距離量度和相似性量度就可以產生不同的聚類結果。企業制定 市場營銷 戰略時要弄清在同一市場中哪些企業是直接競爭者，哪些是間接競爭者是非常關鍵的一個環節。要解決這個問題，企業首先可以通過 市場調查 ，獲取自己和所有主要竟爭者，從而尋找企業在市場中的機會。

判別分析

判別分析是已知研究對象分成若干類型，並取得各種類型的一批已知樣品的觀測數據、在此基礎上根據某些准則建立判別式，然後對未知類型的樣品進行判別分析，企業在市場預測中往往根據以往所調查的種種指標，用判別分析方法判斷下季度產品是暢銷平銷或滯銷。一般情況下判別分析經常與聚類分析聯合起來使用。

主成分分析

主成分分析就是設法將原來指標重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合指標，來代替原來指標，同時根據實際需要從中可取幾個較少的綜台指標，盡可能多反映原來指標的信息，在市場研究中常常利用主成分析方法分析顧客的偏好和當前市場的產品與顧客之間的差別，從而提供給生產企業新產品開發方向的信息。

因子分析

因子分析是主成分分析的推廣和應用。它是將錯綜復雜的隨機變數綜合為數量較少的隨機變數去描述，多個變數之間的相關關系以再現原始指標與因子之間的相互關系。也可以認為因子分析是將指標按原始數據的內在結構分類。例如:對Y個調查區的商業網點數、人口數、金融機構服務數、收入情況等N個指標進行因子分析，如果按照一般的分析方法，我們就需要處理N個指標，並給它們以不同的權重。這樣不僅工作量變大而且由干指標之間存在比較高的相關性，會給分析結果帶來偏差另外給具有較高相關性的眾多指標，從而計算出各個調查區平均綜合實力得分以便決定在某個調查區擬建何種類型的銷售點。

三、構建多元統計分析方法檢驗體系的必要性

(一)構建多元統計分析方法檢驗體系，提高多元統計分析應用質量

多元統計分析方法已經越來越為人們廣泛應用，但應用中盲目套用分析方法的情況很多，只關心模型方法的應用。許多教科書也只側重介紹多元統計分析方法的思想、原理和分析步驟，對多元統計分析方法應用結果的統計檢驗敘述不多。這就直接影響了多元統計分析方法的應用效果和可信性。因此，本文擬對多元統計分析方法的統計檢驗問題進行探討。構建多元統計分析方法檢驗體系的目的在於進一步豐富和完善多元統計分析方法的內容體系;實踐上，使多元統計分析方法的應用更加合理、規范。推動多元統計分析方法應用質量的提高，推動多元統計分析方法獲得更廣泛的應用。

(二)多元統計分析統計檢驗體系的基礎理論

多元正態分布總體的樣本分布，即維希特分布，霍特林分布，威爾克斯分布,多元正態總體均值向量假設檢驗，包括一個正態總體均值向量假設檢驗，兩個正態總體均值向量假設檢驗，多個正態總體均值向量假設檢驗;多元正態總體協方差陣假設檢驗，包括一個正態總體協方差陣假設檢驗，多個協差陣相等假設檢驗。

(三)關於統計檢驗體系

將上述統計檢驗體系有機結合在一起，就構成了多元統計分析方法檢驗體系的基本框架。多元統計分析方法檢驗體系的構建,用多元統計分析方法，充分發揮多元統計分析方法的應用價值，提高應用質量，我們建議，在應用時，應該按照上述框架進行相應的統計檢驗。當然。上述統計檢驗體系還是一個初步的框架，隨著多元統計分析方法理論的逐步完善，上述檢驗體系也需要不斷完善，也需要更多的同行關注此類問題並不斷加以研究。另一方面，在實際應用中，即便是某種方法根據上述內容都進行了統計檢驗，由於各種方法自身存在的缺陷或局限性，也還會存在許多應用中考慮不周之處。應該引起注意。但是，因子分析結果還是具有較大主觀性。特別是對公共主因子在專業方面實際意義的解釋上，仍然保留著一種藝術氣息，並沒有統一做法，因此很多情況下也是不能令人滿意的。總之，我們在應用時，對因子分析的適用性、公因子的估計方法、公因子選取的數目。公因子的實際意義的解釋等一系列問題都要引起足夠注意。檢驗體系有如下幾個分類：

a.主成分分析統計檢驗體系

b.因子分析統計檢驗體裂引

c.系統聚類分析統計檢驗體系

d.判別分析統計檢驗體裂

e.對應分析統計檢驗體系

f.典型相關分析統計檢驗體系

四、多元統計分析方法應用中需要注意的幾個共性問題

1.關於原始數據變數的總體分布問題。

對原始變數的總體分布各種方法各有不同的要求。有的方法對原始數據變數總體分布沒有特殊的要求，如主成分分析、聚類分析、對應分析。有的方法在不同情況下，對原始變數分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估計方法不同，對原始變數分布要求不同，採用極大似然估計方法估計主因子時，是假定原始變數是服從多元正態分布的，因此，應用時要引起重視，如典型相關分析要求原始變數服從正態分布，但在嚴格意義上，如果變數的分布形式比如高度偏態不會降低其他變數的相關關系，典型相關分析是可以包含這種非正態變數的。

樣本容量問題。

進行多元統計分析時，樣本容量n達到多少為宜，目前尚沒有統一的結論。有的認為樣本容量應是變數個數的10～20倍，有的認為樣本容量要在100以上比較合適，有的認為進行巴特萊特檢驗時的樣本容量應該大於150方可，也有的認為不必苛求太多的樣本容量，如在進行主成分分析和因子分析時當原始變數之間的相關性很小時，即使再擴大樣本容量，也難以得到滿意效果。

原始變數之間的相關性以及非線性關系問題。

多元統計分析方法中，有的是的要求原始變數中要具有相關性。有的則不要求原始變數具有相關性。如聚類分析中，進行Q型系統聚類分析時對原始數據變數之間的相關性也是有要求的，如選擇歐式距離、明氏距離、蘭氏距離時，則要求原始變數之間是不相關的。只有對原始數據的相關性進行了處理後，才可以選擇使用上述距離。若原始變數存在相關性，則選擇馬氏距離比較合適。另外原始變數之間的非線性關系也是需要注意的問題。如主成分分析、因子分析以及典型相關分析當基於相關矩陣來進行計算時，這里的相關矩陣實際上是Pearson的積差相關。但是，如果變數之間的關系不是線性的，而是非性相關關系，於是，所進行的分析以及結論也就失去應有的意義了。

數據處理問題。

多元統計分析中涉及多個變數，不同變數往往具有不同的量綱及不同的數量級別。在分析時，具有不同量綱的變數進行線性組合是沒有意義的，不同的數量級別的變數之間進行分析時。會導致“以大吃小”，即數量級的變數的影響會被忽略，從而影響了分析結果的合理性。因此。為了消除量綱和數量級別的影響，進行多元統計分析時，必須對原始數據進行處里，最常用的是先作標准化變換處理，然後再作相應的分析。

五、結束語

在統計分析方法的應用中，會涉及到多個變數，因此，必須根據原來有的數量進行處理，然後才能得出相應的分析結論。本文結合多元統計分析方法的理論基礎，對相關檢驗體系和分析體系進行了分析，具有現實的理論指導意義。

【參考文獻】

[1]於秀林.多元統計分析[M].北京,中國統計出版社，1999：223—224.

[2]高惠璇.應用多元統計分析[M].北京,北京大學出版社 ，2005：343—366.

[3]郭志剛.社會科學分析方法一SPSS軟體應用[M].,中國人民大學出版社，1999.

[4]傅德印.主成分分析中的統計檢驗問題 [J].統計 教育 ，2007(9)：4—7.

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Ⅷ 統計相關論文

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。下文是我為大家整理的關於統計相關論文的範文，歡迎大家閱讀參考!

統計相關論文篇1

淺談概率在統計學中的應用

摘 要：概率是研究隨機現象的數學學科，其理論嚴謹、 應用廣泛、 發展迅速。目前，概率的理論與方法已廣泛應用於 統計學中，主要是從正態分布、小概率事件兩方面介紹了概率在統計學中的一些應用。

關鍵詞：隨機現象;事件;樣本;母體;正態分布;小概率原理

統計學主要分為描述性統計學和推斷性統計學。給定一組數據統計學可以摘要並且描述這些數據，這個用法稱為描述性統計學。另外，觀察者以數據的形式建立起一個用以解釋其隨機性和不確定性的數學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱為應用統計學。另外，還有一個叫做數理統計學的學科專門用來討論這門科目背後的理論基礎。

同一儀器多次測量同一物體的重量，所得的結果彼此總是略有差異，這是由於諸如測量儀器受大氣影響，觀察者身體或 心理上的變化等等偶然因素引起的。同樣的，同一門炮向同一目標發射多發同種炮彈，彈落點也不一樣，因為炮彈製造時的種種偶然因素對炮彈質量也會有影響。此外，炮筒位置的誤差，天氣條件的微小變化等等都影響彈落點。再如從某生產線上用同一種工藝生產出來的燈泡壽命也是有差異的等等。

總之所舉這些現象的一個共同點是：在基本條件不變的情況下，經過一系列試驗或觀察會得到不同的結果。換句話說，就個別的試驗結果或觀察結果而言，它會時而出現這種結果，時而出現那種結果，呈現出一種偶然性。這種現象稱為隨機現象。對於隨機現象通常關心的是在試驗或觀察中某個結果是否出現，這種結果稱為隨機事件，簡稱事件。為了實際的理由選擇研究團體的子集代替研究母體的每一筆資料，這個子集稱作樣本。推論統計學被用來將資料中的數據模型化，計算它的幾率並且做出對於母體的推論，這個推論可能以對或錯的答案呈現(假設檢驗)出對未來觀察的預測，關聯性的預測，或是將關系模式化(回歸)。

隨機現象有其偶然性的一面，也有其必然性的一面。這種必然性表現為大量試驗中隨機事件出現的頻率的穩定性，即一個隨機事件的頻率常在某個固定的常數附近擺動，這種規律我們稱之為統計規律性。頻率的穩定性說明隨機事件發生的可能性的大小是隨機事件本身所固有的，不隨人們的意志而改變的一種客觀屬性，因此可以對它進行度量。對於一個隨機事件A用一個數p(A)來表示該事件發生的可能性的大小，這個數p(A)就稱為隨機事件A的概率，因此概率度量了隨機事件發生的可能性的大小。

如果樣本足以代表母體，那麼由樣本所做的推論和結論可以引申到整個母體之上，統計學提供了許多方法來估計和修正樣本資料過程中的隨機性(誤差)。要了解隨機性的一定幾率必須具備基本的數學觀念。數理統計是應用數學的分支，它使用幾率論來分析並且驗證統計的理論基礎。

概率在統計學中有著重要的作用，包括總體、抽樣研究、統計描述、統計推斷、正態分布規律等，正態分布是概率中最重要的一種分布。一方面正態分布是自然界最常見的一種分布，例如測量的誤差;炮彈彈落點的分布;人的生理特徵的尺寸：身長、體重等;農作物的收獲量;工廠產品的尺寸：直徑、長度、寬度、高度，都近似服從正態分布。

一般來說若影響某一個數量指標的隨機因素很多，而每個因素所起的作用又不太大，則服從正態分布這點可以用概率論的極限定理來加以證明。另一方面正態分布具有許多良好的性質，許多分布可用正態分布來近似，另外一些分布又可由正態分布來導出，因此在理論研究中，正態分布十分重要。如利用正態分布規律統計學校的成績分布，得出一個階段的學生總體是否進步，然後尋找原因，得出改進辦法。分析一年 經濟的發展，預測來年的收入。找出影響發展的主要因素，尋求改進的方法等等。

小概率事件即發生概率很小的事件(p≤0.05)，在統計學中有著重要的應用，這樣的事件理論上發生的可能性則幾乎為零。如買彩票中大獎，就是典型的小概率事件，也許每一期均會有大獎開出(可能性很小)，但對於每一個彩民來說，他買一注中大獎的可能性(小概率事件在一次試驗中就發生的概率幾乎沒有。其實，這就是小概率事件在統計學上應用的重要理論依據——小概率原理。)即小概率事件在一次試驗中發生的可能性很小，如果真的發生了，根據統計學可懷疑其真實性。

如某接待站在一天內共接待5人單獨來訪，結果這5人全在周一到訪，由此能否推斷接待站有規定的接待日?假定沒有規定的接待日，一個來訪者在五天中任何一天來訪都是等可能的用Am(m=1,2,3,4,5,)表示“一周接待了m個人，全都是周一來訪”事件，Am的概率如下表示：

事件 A1概率 0.2 事件 A2概率 0.22

事件 A3概率 0.23 事件 A4概率 0.24

事件 A5概率 0.25

5個人都在周一來訪的概率為0.00032，大約萬分之三。現在概率很小的事件在一次試驗中發生了，於是懷疑假定的正確性，從而推斷接待站有規定的接待日。

公元1814年，拉普拉斯在他的新作中，記載了一個有趣的統計，世界上男嬰與女嬰的出生比值是22∶21，即在出生的嬰兒中，男嬰佔51.2%，女嬰佔48.8%，可奇怪的是1745-1784年四十年間統計巴黎男嬰的出生率時，卻得到另一個比是25∶24，男嬰佔51.02%，與前者相差0.18%，對於這千分之一點八的微小差異，進行調查研究，發現巴黎人有“重女輕男”的現象，有拋棄男嬰的陋習，以至於歪曲了出生率，經過修正出生比依然是22∶21。統計學依據小概率原理作出結論的正確性很高，但也存在犯錯誤的風險(較低)。

小概率原理在統計上有著非常重要的應用。如假設檢驗結論的判斷，假設檢驗是用樣本信息推測總體的一種統計推斷方法，由於抽樣誤差的存在，樣本信息和總體特徵間可能不盡相同，所以假設檢驗實際上就是判斷待比較各方的差別是不是由抽樣誤差造成的。假設檢驗中p值的大小反映的就是差別由抽樣誤差造成的概率。在假設檢驗中就是通過比較p值與檢驗水準a(通常設為0.05)的大小關系,從而做出差別有無統計學意義。

如果p值小於a統計學則認為差別由抽樣誤差造成的概率很低,那麼根據小概率原理認為,小概率事件在一次抽樣中就發生的可能性幾乎為零,所以判定差別可能是由於比較各方在本質上的不同導致的。否則認為差別是由抽樣誤差造成的。在這里檢驗水準是在假設檢驗前認為設定的，是研究者能夠承受的本次假設檢驗放棄真錯誤的概率，也可以理解為是研究者設立的小概率事件的概率。而p值則是通過計算，即在檢驗假設成立的情況下，差別是由抽樣誤差造成的概率。

統計在現代化 管理和 社會生活中的地位日益重要，隨著社會經濟和科學技術的發展統計在現代化國家管理和企業管理中的地位越來越重要，人們的日常生活都離不開統計，統計的影響是這樣巨大，故與之密切相關的概率的作用也越來越重要。

統計相關論文篇2

淺談統計學基礎教學方法與學生應用能力的培養

摘要:統計學基礎知識是一門研究數據的技術性學科,具有綜合性,抽象性及應用面廣等特點,通過該課程的教學能培養學生運用統計工具,系統的分析問題和解決問題的能力。在中職教學中需結合本學科的特點,不斷改進教學方法,提高學生綜合應用統計知識的能力。

關鍵詞:統計學教學方法設計能力培養

統計學基礎知識是一門研究數據的技術性學科,學科內容中的調查研究和分析處理問題的方法,不僅應用於各項工作中,也用於其他學科研究過程中的數據搜集、整理、分析並得出結論。故統計學具有綜合性,抽象性,應用面廣等特點,通過該課程的教學能培養學生運用統計工具,系統的分析問題和解決問題的能力。現結合本學科的特點探討其教學方法和學生應用能力的培養。

一、統計學基礎課程教學的特點

統計學基礎也是社會經濟統計學原理,其學科內容的特點:一是基本概念多,理論講授上較抽象;二是指標類別多,初學時嚴格劃清各種指標內涵難;三是調查分析方法多,正確理解和選擇恰當的調查方法難;四是正確的調查方式、方法指標體系的設置,統計范圍的界定與是否得出反映事物的正確結論直接相關;五是科學設置調查事物的指標體系又與弄清反映該事物的客觀內在本質的相關指標直接相關。因此,對年齡小,分析能力差的中職學生教學對象來講,即便從概念上掌握了統計學的原理,如果不結合實際的統計案例資料和採用恰當的教學方法,就很難達到正確應用統計知識解決現實社會經濟中問題的目的,甚至會因為錯誤使用方法,得出對事物評判的錯誤結論。

二、結合本學科知識的特點採用適當的教學方法,增強應用能力的培養

在教學中,首先通過對教材內容體系的全面分析和教學對象知識結構的分析,以及學生對統計學知識學習的興趣、理解的深度和掌握應用情況的總結,在教學中的不同環節恰當地實施不同的教學方法。

1、通過學科內容體系導入與工作任務聯系,提升學生學習興趣

在講授本學科內容時,首先給學生介紹統計學基礎教材內容的基本框架:統計學的涵義、研究對象、性質、職能和研究的基本方法。其次是介紹學科知識體系:統計學中的基本概念,統計資料調查整理的方式方法,統計數據的顯示與提供,以及提供的統計數字資料運用多種指標法進行分析(總量指標法--反映事物的規模狀況,平均指標法--反映事物的集中趨勢及一般規律,相對指標法--反映事物的縱向橫向比較和事物之間的聯系,標准差法--反映事物中總體單位標志值之間的離散趨勢和程度,分析事物之間的差異。統計指數法--反映事物中各種直接因素的影響。

時間數列法--反映事物在時間段上的發展變化趨勢。抽樣調查法--統計專門調查方法中最科學的方法。相關回歸分析法--分析事物中的因果關系。)通過內容體系的簡單講解導入,讓學生在學習具體理論知識前就對該學科有一個總體感性認識,產生興趣。帶著要通過掌握統計知識去解決實際問題的意識和目的去學習。

2、讓學生的學習從理性認識過渡到感性認識,增強應用能力

我在教學中介紹統計學的基本概念和統計調查方法內容時,除對每個知識點進行舉例說明外,一部分知識講完後,給出幾個典型的統計調查方案讓學生弄清在這些調查方案中所涉及的統計總體、總體范圍的界定、總體單位、標志、指標以及採用的哪種調查方式等。這不僅讓學生把抽象的統計學概念知識從理性認識過渡到了感性認識,而且通過這些案例還進一步讓學生明白了調查方式的選用必須要根據調查對象和要解決的問題適當選取,而不是什麼調查目的,什麼事物都可以用任何一種調查方式。只有正確選用統計方式、方法去調查分析客觀事物才能得出正確的結論,才能具備正確利用統計知識去分析解決問題的能力。

3、綜合指標應用與典型資料結合法,提高學生的應用能力在講授綜合指標法時,對每一種指標的理解都是

分別舉例說明讓學生理解該指標的含義和作用。為了讓學生能正確理解和區分每一種指標的作用,在所有指標介紹完後,我選用了國民經濟年度統計公報資料作為案例,讓學生從統計公報資料中找出學習過的每一種綜合指標,如:2007年全國GDP總值,人口數等是總量指標。本年度GDP完成百分比是計劃完成相對指標,本年度GDP比上年度增長百分比是動態相對指標。人均GDP是強度相對指標。

GDP構成比例是結構相對指標。五年中平均每年增長的百分比是後面要學習的平均發展速度和平均增長速度的應用。通過這樣的案例,學生不僅對各種綜合指標法的應用有了正確的理解,而且把各種指標的理解認識變成了應用能力,同時還對後面學習動態數列知識奠定了基礎。在教學中很好地起到了鞏固理解知識和預習下一教學環節內容的潛在作用。還起到了掌握知識綜合性的效果。通過這樣一個案例,學生進一步明確,研究一個總體的問題時,可以對問題的不同方面運用多種指標進行分析,弄清事物之間客觀存在的關聯,這些都必須用一定的統計數據來說話。因此進一步強調了學生學習統計知識的必要性,也讓他們認識到統計學知識的科學性和實用性。

4、新舊知識在現實案例中的綜合運用,提升學生應用能力

在講授統計指數的內容時,傳授給學生統計指數編制的基本方法的原理,教材中舉例的商品價格、商品量、以及職工工資水平指數的編制都僅僅是一種計算基本方法的介紹。要培養學生應用能力還必須結合實際統計指數編制的案例進行講解,讓學生能夠將理論知識及其計算方法應用到實際工作中去,所以我特意在理論知識和計算方法講完後,介紹實際工作中零售物價指數的編制。這個經濟指數也是民眾普遍關注的問題,與人們生活水平息息相關。

告訴學生,物價指數的編制運用了抽樣調查的知識,實際工作中不可能對每一種商品都采價調查,而是分大類商品,在商場和集貿市場分別采價。例如集貿市場的蔬菜價格每周至少要採集三次,每次要採集成交價的三人次,進入零售商品物價指數編制的價格實際上是一個多次簡單平均的價格,而每天某種商品的三個價格要簡單平均,每周三次的平均價格再簡單平均。商場的商品價格如較穩定可用期初和期末的平均。通過這樣一個案例,既給學生傳授了新知識,又復習鞏固了平均指標計算方法的具體應用,不僅日常生活中用,而且在經濟研究中應用非常廣泛。進一步告訴學生加權平均法和調和平均法在編制物價指數和其他社會經濟現象指數中的應用。

5、典型調查案例教學法,培養學生綜合應用統計知識,分析解決問題的能力

教學中我把學生應用統計知識,分析問題能力的培養放在抽樣技術的教學內容中,抽樣技術的基本理論也是抽象的。如,抽樣誤差,抽樣平均誤差,抽樣的組織方式。針對研究對象的特點,都必須具體問題具體分析,而抽樣誤差的計算既涉及到平均指標的計算又涉及到標准差的計算,新舊知識的交替如何培養學生應用新舊知識計算、分析問題,解決問題是教學的難點。

為了突破這個難點,我在教學中利用了一個草席質量抽樣調查的案例,這個案例體現了從制定調查方案中的調查方式的確定,採用主要標志劃類,簡單隨機抽樣原則,到調查實施的步驟:草席寬度分類,登記原驗級等級,編順序號,確定抽樣總體,計算全級總體標准差,決定抽樣數目,設計計算表格,決定樣本號,現場調查中的統一驗級標准。

驗級過程:由5人分別驗級,級數的最後確定採用眾數辦法,5人驗級中的3人驗級標准為准。以上這些都具有前面介紹的抽樣調查方式的代表性,而又用到了平均指標和眾數的方法。同時,在計算草席平均等級時,還用到了品質標志值平均指標的計算,即將等級品質標志值過渡成數量標志來計算該批不同尺寸草席的平均等級,再計算抽樣指標與原驗級指標之間的誤差。

這樣一個復雜的抽樣調查過程和指標的計算結果,更清晰的告訴學生要說明和解決的問題:由於收購草席時,驗級人員在判斷標准上的誤差帶來了草席等級誤差與價格的差異。而由於誤差的存在,根據此抽樣調查結果計算出的整個庫存草席的總價值與實際價值的差異巨大。對導致這樣的結果,進一步結合政策市場以及人為等多種因素進行分析,查找了原因並提出了切實可行的解決方案,促使了草席的收購價實相符。

通過以上幾方面的教學方法設計,能讓學生對統計學有更全面的認識,對學科基礎內容有一個總體框架性把握,讓那些學生在學習時感覺模糊的概念和繁雜的理論通過這幾個教學環節的反復鞏固和練習也逐步變得清晰,並大大提高了其綜合應用統計知識的能力。

Ⅸ 關於統計學方面論文

統計學是一門涉及范圍非常廣的學科,它是通過搜索、整理以及分析數據等手段,來盡可能精確地推測研究對象的本質,甚至是預測研究對象未來的一門綜合性的學科,幾乎覆蓋了自然科學和社會科學的各個方面。下文是我為大家搜集整理的關於統計學方面論文的內容，歡迎大家閱讀參考!

關於統計學方面論文篇1
試談統計學在會計專業中的教學創新

統計學這一學科是各個學校內管理類專業以及經濟類專業的一門重要課程。它主要是研究數據之間的內在規律，進而對數據進行合理的整理與搜集。由於它有較強的使用價值，所以在各行各業中都得到了廣泛的應用，在工業以及商業中，它用來控製程序，對一些重要的決策提供數據講解;在生產領域中，它用來進行產品開發，管理財務等;在第一產業方面，它可以通過計算各種農業產品的實際需求量，來對生產進行正確合理的指導。等等。它在會計專業中的作用更是非常可觀，做出了不可估量的巨大貢獻。本文就針對統計學在會計專業中的教學創新進行了詳細的探討與研究。

1.統計學在會計專業中的教學的現狀

教材缺乏指導性和專業性。現今的統計學教材中，擁有很多的有關數理統計的公式，以及一些相關的推理過程，這就使得教材無法吸引學生的興趣，可讀性非常差，不能真正體現出統計學這一學科在實際生活中使用價值。教材中一些較常規的統計知識已經被減化甚至是刪除，這就使部分學生的統計學基礎無法達到要求，部分企業並不很重視統計工作，算上工資的原因，一些會計人員甚至要一身兼很多職，還要收集數據，又要設計統計

表格。

2.統計學在會計專業教學中的創新教學

2.1自主探究教學

審計學是統計學中非常重要的部分，由於在這一部分中擁有許多結論性的知識，但是只由教師口頭上的分析與講解，學生並不能很好的掌握其中的知識，這就需要教師進行一定的引導，幫助學生自主探索，讓學生在自主探索的過程中發現結論，這樣，有助於學生更好地掌握知識。審計抽樣是指從被審計的總體中，抽出一定數量的樣本，對樣本進行合理的統計，再由樣本推斷出總體的基本特徵。教師在實際的教學過程中，就可以讓學生在自主探索，這樣有助於他們對審計抽樣的過程更加了解。

舉一個例子，在審計抽樣的教學時，教師可以先為學生大至講解一下抽樣審計的過程，再將某一公司的第一季度的各種產品的銷售總量，以及商品的種類為學生展示出來，讓學生自己運用審計抽樣的方式，對公司整年的銷售進行估計。在學生面對眾多數據的時候，就會逐漸理解抽樣審計的過程，在學生計算與統計的過程中，就會自覺地運用很多種統計的方式，最後，當學生計算完之後，由學生講解自己運用到的統計方式，以及最後所估計的總體特徵，再由其他學生進行點評，等到學生都發完言，教師就可以做一個總結，再將這節課需要注意的地方進行強調，這種讓學生自主探索的教學方式能夠大大提高學生對於課堂的自主性，發散學生的思維，有助於他們對課程有更深的理解。

2.2統計報表的強化練習

在統計學中，統計報表可以說是各種統計分析的基礎和前提，為了使學生在今後的統計數據的過程中，更加順利，教師就應該強化統計報表的練習，幫助學生打下良好的基礎。在這就需要教材中對統計報表知識的增加與重視，有關統計報表知識越多，學生才會更加重視這部分知識，同時，教師還要在學習方法上進行改革與創新，使學生在意識到統計報表重要的同時，還能夠全身心的投入到統計報表的學習當中，只有學生充分的重視，才會使學生對知識掌握得更加深刻，在今後的生活中，才能夠更加順利的運用知識。因此，教師在教學的過程中要加強統計報表的練習，全面提高學生的能力，為學生打下堅實的基礎。

2.3引導學生學以致用

眾所周知，學習知識就是為了能夠在實際的生活中合理的運用，同時，由於統計學的有很強的實用價值，這就使得教學中的實踐尤為重要。教師應該設置一些教學活動，引導學生進行實踐，在實踐的過程中，教師就能夠了解到學生對知識的掌握程度，它也能夠使學生對自己的學習狀況有一個充足的認識。在教學中引導學生實踐，還能夠使學生對所學的知識學以致用，起到鞏固的強化的作用。

舉一個例子，在實際的教學當中，例如在學習數理統計的時候，教師就可以組織學生運用計算機軟體進行操作，由於現今是高科技社會，電腦在人們的生活中佔有非常重要的地位，所以，為了使學生對統計學在現實生活中能夠更加合理的進行運用，教師就可以讓學生將自己近幾個月的學習成績運用Excel表格記錄下來，再通過表格進行數據的分析與總結，這種與多媒體相互聯系的教學能夠高效的提高學生上課的興趣，進而就能夠大大的提升課堂的效率，這種教學方式還有助於學生在今後的工作過程中更加順利的運用計算機軟體，為今後的順利工作打下良好的基礎，打造學生更好的未來。

結束語：通過研究，可以得知統計學在實際的教學過程中，應該充分考慮學科自身的特點，注重挖掘統計思想，將思想傳遞給學生，塑造學生的思維能力，塑造他們的統計能力，要培養學生的實際操作能力，讓學生能夠在實際的生活當中合理的運用知識。教師也要加強與學生之間的交流，深入的與學生溝通，對傳統的教學方式要進行合理的改革，適當加入一些有關統計報表的練習，引導學生自主探索，進而提高教學效率，加強學生的能力。
關於統計學方面論文篇2
論經濟統計學如何適應新核算體系的改革

一、前言

我國的國民經濟統計學當中，國民經濟核算的內容是其必然包括的，而在這個過程中，會涉及到大量的國民統計學以及國民經濟的核算關系的內容。國民經濟統計學與國民經濟核算之間的關系，主要有兩個方面，首先，站在五大核算系統的角度上來看，國民經濟核算屬於國民經濟統計學的內容，相關學者認為國民經濟核算體系的宗旨是及宏觀統計之大成。其次，國民經濟統計學必須要建立在國民經濟核算的基礎上，否則將會無法很好的滿足國民經濟管理對統計的要求。

二、現代方法的統計化問題

對於國民經濟的統計，主要是能夠引入各種現代化的統計方法，在各個學術領域吸收相關的知識，以此來促進國民經濟統計學的發展，並且以此來使其更好的適應現代化的經濟統計學的要求[1]。對於現代化方式的選擇，不能夠僅僅是模仿現代化的方式，必須要能夠結合實際的情況，進行研究，在國民經濟統計學中，必須要重視應用理論的研究，這能夠很好的利用現代化的方法將經濟統計中的問題闡明，如此一來，現代方法也就屬於統計化的內容了。

要想使統計工作更好的完成就離不開對相應的統計指標的利用，但是目前對於指標的問題，其規定還不夠明確，無法對其進行完整的探討分析。指標是客觀社會經濟現象的一種反映，但是客觀的現象是不斷的變化的，因此，其指標也是不斷變化的，所以，對於統計學的發展與研究，一定要能夠對各項指標進行完整的確立，同時也要進行全面的解釋，以此來滿足國民經濟統計的工作。

三、經濟統計學的內容設計

(一)以社會再生產的環節來設計局限性

經濟統計學，主要是按照再生產的基本環節進行內容的組織與安排的，首先是對相應的社會產品進行生產統計，然後是對社會產品的流通性進行統計，尤其是要對其的分配以及使用進行明確的統計[2]。但是這種方式卻存在一定的局限性，其中主要的困難是難以對各個環節中的界限進行明確，以至於在價格方面以及金融統計的內容方面，無法對其進行定位，僅僅是按照再生產的環節進行安排，那麼很多的內容是無法歸納到相應的學科體系中，這樣只能將其歸納到相關的綜合統計分析中，但是隨著社會的不斷發展，會導致這一模塊中的內容越加的復雜與龐大。

(二)以國民經濟核算系統位置的設計需要深究

近年來，很多的學者都是對國民經濟核算的五大系統進行研究，並且以此來對經濟統計學的內容進行設計[3]。首先是對國名經濟的總量進行核算，其中包括資金流量、國際收支核算以及資產負債核算等，這樣的安排會導致現代化的內容逐漸增多，但卻也十分簡單明了，能夠滿足宏觀調控對於經濟統計的要求。與此同時，這種核算方式也存在一定的缺陷，主要表現在無法容納一些國民經濟中的動態統計內容。

(三)將國民經濟運行過程與統計認識過程相互結合

要能夠將國民經濟運行過程與統計認識過程相互結合，根據近年來宏觀經濟管理對於統計的要求，要把其中的動態統計、結構統計以及相關的國際經濟比較統計等內容進行全面的補充，將其相互結合，對於國民經濟統計學來說，必須要能在量化的基礎上反映出國民經濟運行全過程的高度，對統計方式進行研究，不能夠僅僅是局限於再生產的四大環節。

對於國民經濟運行全過程的統計研究，必須要對其中的內容進行全面的認識，其中主要是包含了國民自願的統計、國民經濟總量的統計、國民經濟過程的統計、國民經濟動態的統計、結構的統計、國民經濟關系的統計、國民經濟效益的統計以及國民經濟核算體系等方面。對於這些方面的研究，必須要堅持先存量統計，後流量統計的形式，在流量的統計中，主要是按照總量的指標進行統計，但是對於指標的統計，要能夠遵循著先總量統計、然後再進行分部的統計，最後進行動態統計以及結構統計。通過國民經濟核算體系，人們能夠迅速掌握到國民經濟運行的概論。

(四)結構設計是動態的以及相對的

通過相關學者對於經濟統計的不斷研究，可以發現，在經濟統計的內容上，屬於一個相對優化的問題，很多的專著中都是主要講經濟的存量統計，並且能夠在進行經濟存量統計時候，將其中的存量以及流量的關系進行全面的闡述[5]。一些學者則是先講流通統計或者是分配統計，很多學者的闡述都是不相同的，並且內容的安排不是有序的，必須要能夠根據教材的內容進行一些設計。

四、國民經濟統計學中的內容

首先，是國民經濟資源的統計，其中主要是包含了勞動力資源的統計、自然資源的統計以及國民財產資源的統計等，在國民經濟運行的時候，必須要具備相應的資源，這樣才能夠保證正常的生產活動，各項生產以及生活服務才能夠得到有序的展開。其次，是對於國民經濟總量的統計，主要是在一定的時期之中，通過對經濟運行總量進行統計，能夠使人們充分的掌握到相關的國民經濟水平以及國民經濟發展的規模。其中國民經濟的發展主要包含了生產、流通、分配以及使用的環節。在這個過程中，其中社會生產是主要的基礎，生產成果則是國民經濟統計學的核心內容。然後，對於國民經濟的過程進行統計，主要是指能夠在完整的國民經濟的運行過程中，將一些若干項目運行的子過程進行統計，對其進行分析，只有這樣才能夠更好的對國民經濟進行一個全面的了解。

另外，是國民經濟的動態統計，主要是對國民經濟的發展數量進行科學的分析以及預測，尤其是對其中的動態指標進行分析。對於國民經濟結構的統計也要進行分析，主要是對國民經濟的內部組成進行分析。最後，還包含了國民經濟關系的分析、國民經濟效益的分析以及國民經濟的核算分析等方面。

五、結語

國民經濟的統計必須要能夠對國民經濟核算體系的結構進行完整的說明，隨著社會的不斷發展，國民經濟核算體系在不斷的完善，因此必須要對其進行全面的分析，要能夠不斷的對其進行研究，從而選擇出適當的方式使其能夠適應新核算體系的改革。
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Ⅹ 計量經濟學教學模式改革與方法創新論文

計量經濟學教學模式改革與方法創新論文

本文將從課程教學的實踐出發，從教學手段、教學內容和教學方法等方面分析，探討計量經濟學教學過程中存在的問題，並提出計量經濟學教學模式改革與方法創新的必要性，通過計量經濟學課程教學模式的改革和教學方法的創新來提升學生的應用能力，強化計量經濟學的教學效果。

一、計量經濟學教學模式存在的問題

(一)注重知識傳授，輕視能力培養

目前，本科階段的計量經濟學課程，以介紹理論方法和完整的理論體系為主，在對理論方法的實際經濟應用方面強調不足。如何將這些理論和方法應用於不同的專業，如何在教學中以實際經濟問題為出發點，進行模型和應用模型建立的講解相對比較少。而更注重理論參數估計、檢驗理論和理論方法等內容的講授。雖然教師在講完理論課程之後也會列舉一些實例，通過案例對所講授的理論加以說明，但多數僅限於對模型的計量分析，缺乏通過實驗對計量經濟學的建模步驟、原理以及模型的局限性和前瞻性等進行深入分析。而且，在實際教學過程中缺少合適經典的經濟案例，或者較少結合實際經濟問題進行應用分析，學生在學習理論方法之後，卻不清楚怎樣應用到實際經濟問題中，更不知道如何對模型或計算的結果做出合理的經濟解釋，這種培養方法和教學模式使計量經濟學喪失了作為經濟分析和經濟管理工具的重要作用，其經濟分析方法的功能也無法施展，甚至導致學生對計量經濟學課程失去興趣。許多學生在學習完這門課程之後，不知道如何用計量經濟學方法解決實際問題。

(二)課程開設對象不明確，層次劃分不明確

目前計量經濟學課程的開設專業及層次類別，與過去相比有較大提高。在本科教育階段，不僅經濟學、管理學等專業對定量分析要求較多，大都開設計量經濟學課程，隨著經濟學對各個學科的日益滲透，其他學科專業也都相繼開設。由於專業不同和學習層次的差異，對計量經濟學課程的教學要求也應不同，有些專業應該以理論方法的講授為主，有的專業則應該以實際應用為主，不同的專業類別和層次的教學難度系數也應有所不同。但是，大多數計量經濟學課程在內容體系、基本要求、課時分布和教學方法等方面與上述要求相距甚遠，本科生、碩士生、博士生的教學內容時有交叉，教學內容、教學模式和教學要求上層次模糊、課程功能沒有根據開設對象進行區分，直接影響教學的效果。

(三)教學手段單一，考核方式僵化

灌輸式、填鴨式模式是計量經濟學課程普遍採用的教學模式，以理論知識和方法的講授為主，以一定的作業練習為輔，這樣的教學模式難以調動學生學習的主動性和積極性。以教為主的教學模式忽視教學互動的作用，學生主動思考問題和解決問題的積極性難以被調動。課程考試又是以對學生成績的評定和理論考試為重點，側重考核學生對基本概念、方法、公式等知識接受度的考查，忽視學生對其中理論、公式、方法的靈活運用能力和知識接受度的考核，除了課堂教學和練習以外，學生課外的實踐和課程論文訓練相對比較薄弱，考核以理論考試為主，缺乏完整的課程論文設計要求和考核，在理解和應用這些公式和模型時往往感到吃力，難以產生學習興趣。

(四)課程設置和課時安排不合理

許多學生在學習計量經濟學課程時感到晦澀難懂，尤其是數學和數理統計基礎知識掌握較差的同學，還有目前計量經濟學的課程設置中，課時被壓縮的越來越少，學生深入學習以及強化應用的時間無法保證。在以往的教學計劃安排中，計量經濟學的教學課時曾分別設置為72學時和54學時。在這么少的課時中，要學好並掌握經典計量模型的內容都不容易，更不用說非經典模型了。目前實行的54學時，很難進行大量的經濟案例分析和實驗，課時數偏緊，加上多媒體教學授課的限制，很多應該用板書展開分析的問題也無法進行，影響教學效果。同時，受教學各類軟硬體條件的限制，學生在學習過程中很難做到理論學習與實踐實驗的統一。當前大多數採用的教學模式是先在教室進行理論知識的學習，然後到實驗室進行軟體的應用教學，理論學習與上機實踐時間間隔較長，使計量經濟學教學的理論與實踐相脫節。

二、計量經濟學課程教學模式改革

(一)強調專業教學，提高針對性

開設計量經濟學課程的專業對本課程的要求和側重點不盡相同，應在教學過程中強調專業教學，將計量經濟學的理論內容與專業案例相結合，了解計量經濟學在本專業哪些領域應用，如何應用，怎麼實踐等，區別對待不通過的專業類別，選取不同的教學案例和教學方法，從而克服計量經濟學「難學」、抽象而模糊或無從下手的局面，又將所學計量經濟的內容融會貫通，並且一個案例的分析還能啟發、衍生出新的問題，做到舉一反三，跟學生共同探討、研究，增強相互之間的溝通，促進學生深入探究本課程的興趣。

(二)強化實驗教學，提高分析問題能力

計量經濟學的實驗教學是激發學生獨立思考和創新能力的主要手段和方法，實驗教學從主題選取、文獻檢索、數據搜集、方案設計、實驗操作、結論分析到對實驗結果進行合理解釋都賦予學生極大的主導權，能夠充分體現學生的自主性，為學生最大限度地發展創新思維和實踐能力提供了空間。在整個實驗過程中，從提出問題、分析問題到解決問題整個過程都是由學生自己來設計，這樣既可以充分調動學生學習的自主性和積極性，提高學習興趣，又能充分挖掘學生的創新能力、學習潛力和探索意識。

(三)注重培養課程論文寫作，提高應用能力

計量經濟學課程論文是培養學生分析問題和解決問題的主要手段。通過課程論文，提高學生發現問題的主動性與積極性，與理論相結合分析問題;通過自主設計、自主實驗，獲得對問題的解決方案，提高學生的實際應用能力。這樣，不僅鞏固了理論知識，也讓學生對不同問題有了自己的思考與見解，挖掘學生的科研創新與實踐能力，提高學習計量經濟學的興趣，為今後的工作和繼續學習奠定良好的基礎。

(四)改革教學手段，強化師生互動

隨著計算機技術發展，計量經濟學的教學與多媒體的應用更加緊密。把專業知識講授與電子計算機應用結合起來，實行計算機輔助教學，不僅能夠提高教學效率，激發學生的學習興趣，而且可以讓學生熟練掌握計量經濟學軟體，並通過上機練習，給學生更多思考的時間，老師指導學生完成一系列的`實驗和操作;通過實驗和師生共同解決問題的互動模式，學生直觀了解和掌握計量經濟學的理論知識和應用，並且通過網上視頻教學和資料共享，把教學大綱、教學計劃、教學軟體、參考文獻、思考練習等教學資源以及任課教師的郵箱、電話等放在網路上，讓學生可以隨時隨地和老師進行交流學習，提高教學效果。

三、計量經濟學教學方法創新

(一)強化實驗設計環節，提高分析問題能力

相比課堂教學，實驗教學對老師提出了更高的要求，教師在實驗前不但要編制好實驗教學計劃和軟體使用說明，精心挑選試驗題材，指導學生撰寫實驗報告，根據學生的實驗過程給予實驗成績，與此同時還要做好演示教學，講好例題，做好示範，督促實驗室經常對學生開放。就計量經濟學的實驗教學而言，主要從編制實驗教學計劃和軟體說明書入手，設計一套合理的符合專業要求的實驗計劃，檢查、監督和指導學生進行實驗，指導學生撰寫實驗報告以及評定實驗成績，並且發現學生在實驗過程中存在的問題，挖掘學生的獨立思考能力，進而提高學生分析問題的能力。

(二)改進考核方式，培養應用能力

目前，大多數本科院校的計量經濟學課程的考核方式都是以理論考試、出勤率、期中測試、作業等為主。將課程論文作為考核方式雖然有利於強化和培養學生應用能力，提高學生綜合知識的運用水平，但也存在部分學生抄襲、偷懶等現象。鑒於此，為了更好地引導學生主動學習，加強學生的知識應用能力和動手能力，考核方式應該多元化，比如除了採取考勤、平時作業、期末閉卷考試之外，上機實驗、課程論文和案例分析也相應加大比重，注重學生應用能力的考查;但目前受客觀條件限制，上機考試仍難以有效地開展。為了達到應用能力培養的目標，又能克服客觀條件的限制，課程論文的設計以小組為單位撰寫代替了個人拽寫，這樣既能夠達到考察學生應用能力的目的，避免抄襲，還可培養學生的研究能力和團隊精神。

(三)規范課程論文寫作，提升理論應用能力

目前和大多數課程一樣，學生的課外作業和練習很少，一是老師很少布置課外作業和讀物;二是即使布置了學生也是完任務，但作為計量經濟學課程來講，適當地讓學生自主獨立完成課外作業也是實踐教學改革的重要嘗試，學生通過圖書館等途徑搜集和整理數據資料，提出問題，分析問題和解決問題，提高學生處理實際經濟問題的能力，對於本科生而言，研究的主要方向尚未確定，對於實際項目的選擇和確定存在一定的難度，因此，教師需要提供一些研究項目指南供學生挑選。在實際研究過程中，組織學生分組討論並合作完成，提高其應用能力。

(四)加強案例討論分析，鞏固理論基礎

教師在實際的計量經濟學教學中清楚教學模式改革的重要性尤為重要，尤其是案例討論，而不是為了完成理論教學放棄案例討論，在課堂教學中，教師應該盡量設計一些具有特色的經濟案例，將理論講解和案例分析相結合，通過案例鞏固理論，通過理論強化案例分析效果，積極與學生互動，激發學生的學習興趣，啟發學生思考，進而培養學生發現問題、分析問題的能力，做到通過案例教學鞏固基礎理論。

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