Ⅰ 统计毕业论文一定要建模和分析吗真不好做啊
统计学毕业论文不一定要建模的，当时我也是请教的莫‘文网，非常多的专业老师，后来没时间还是帮忙搞定的论文
从统计学的角度看留学生对于动宾式离合词的习得
空间统计学及其在空间模式分析中的应用
高校教务管理系统中的数据分析和模型研究
初中学生语文偏误的统计学调查与研究
地统计学和神经网络在遥感影像分类中的应用研究
我国股票价值投资的统计学实证
脑动静脉畸形临床表现及血管构筑学指标的统计学分析研究
基于古今医案数据分析的黄疸病证治规律研究
契丹居民DNA多态性研究与生物统计学分析
Ⅱ 写论文多少例不需统计学分析
时代金融
摘 要:
关键词:
一、 引言
一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国
民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是
宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据
进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经
济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省
区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较
慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。
本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实
意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达
到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的
经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之
对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP
的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。
尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占
据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,
从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困
境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但
是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。
本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展
的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来
研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间
变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出
预测。
二、 基本模型、 数据选择以及实证方法
( 一) 基本模型
ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯
创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些
时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序
列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律
性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,
能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下
的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进
行预测和研究, 得到较为满意的效果。
但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非
平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引
入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实
上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文
讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,
是美国统计学家 G.E.P.Box 和 G.M.J enkins 于 1970 年首次提
出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高
的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计
算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用
Eviews 建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。
( 二) 数据选择
本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,
中国统计出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。
2.本文的所有数据处理均使用 EViews5.0 进行。
( 三) 实证方法
ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立
的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间
序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以
实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA
( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:
1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列
进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序
列的平稳性。
对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,
则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的
平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为
ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避
免过度差分。
对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声
序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行
ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列
进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。
2.ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自
相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关
阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。
一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出
理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡
的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶
数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。
根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从
正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概
率约为 0.05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图
来大致判断在 5%的显着水平下模型的自相关系数和偏自相关系
数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同
时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,
q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利
用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。
3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和
效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是
否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为
白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪
声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使
谭诗璟
ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用
—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析
本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来
湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计 EVIEWS 运用 ARMA建模
方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。
湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测
理论探讨
/01 总第 360 期
图四 取对数后自相关与偏自相关图
图三 二阶差分后自相关与偏自相关图
用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。
4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 中的
forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比
预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。
三、 实证结果分析
GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的
影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果
模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时
间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。
本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行
了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个
数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007
年与 2008 年的预测。
( 一) 数据的平稳化分析与处理
1.差分。利用 EViews 对原 GDP 序列进行一阶差分得到
图二:
对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根
检验。结果如下:
由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如
图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后
阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:
结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,
q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:
2.对数。利用 EViews , 对原数据取对数:
对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:
由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和
SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差
分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。
( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立
ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏
自相关函数的观察获得。
图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图
表 1 一阶差分的 ADF 检验
ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注
0 - 2. - 4. - 3. - 3. 11.20582
非平稳
1 - 2. - 4. - 3. - 3. 11.17189
2 - 2. - 4. - 3. - 3. 11.18002
3 - 2. - 4. - 3. - 3. 11.20543
4 - 2. - 4. - 3. - 3. 11.27059
表 2 二阶差分的 ADF 检验
Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level
1 (Fixed) - 5. - 4. - 3. - 3.
表 3 对数一阶差分的 ADF 检验
ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注
0 - 5. - 3. - 2. - 2. - 1. - 1.
平稳 1 - 3. - 3. - 2. - 2. - 1. - 1.
2 - 3. - 3. - 2. - 2. - 1. - 1.
3 - 3. - 3. - 2. - 2. - 1. - 1.
图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图
理论探讨
27时代金融
摘 要:
关键词:
使用 EViews 对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情
况下方程的 AIC 值和 SC 值:
表 4ARMA模型的比较
由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但
AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比
较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:
综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。
( 三) 模型的检验
对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立
的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型
均值及自相关系数的估计都通过显着性检验, 模型通过残差自相
关检验, 可以用来预测。
( 四) 模型的预测
我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年
度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年
的数值进行预测和对照:
表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较
由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差
为 6.876% , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大
的情况。
下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行
预测:
在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的
势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP
毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥
运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产
值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许
确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带
来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显
示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北
省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应
对自身的发展承担起更多的责任。
总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做
出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以
ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提
高经济发展, 减少不必要的损失。
四、结语
时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,
对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,
应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择
相对最优的模型。
在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的
特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确
的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模
型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间
序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也
为将来的发展做出了很大的贡献。
我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA
( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,
得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预
测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这
样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确
定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。
参考文献:
【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计
【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学
【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计
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( 2007) 01- 0045- 04
【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛
( 2004) 01- 0079- 03
【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-
0405- 06
【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析
武汉理工大学学报 2004 年 2 月
【8】陈昀 贺远琼 外商直接对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对
策 ( 2006) 03- 0092- 02
( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)
AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注
AIC - 1. - 1. - 1.
最优为 AR(1)MA(1)
SC - 1. - 1. - 1.
Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.
AR(1) 0. 0. 5. 0.0000
R- squared - 0. Mean dependent var 0.
Adjusted R- squared - 0. S.D. dependent var 0.
S.E. of regression 0. Akaike info criterion - 1.
Sumsquared resid 0. Schwarz criterion - 1.
Log likelihood 32.72369 Durbin-Watson stat 2.
Inverted AR Roots .59
年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)
2002 4975.63 4904.72 - 1.43
6.876
2003 5401.71 5125.82 - 5.12
2004 6309.92 5496.78 - 12.89
2005 6687.78 6374.83 - 4.68
2006 7497.00 6728.05 - 10.26
年度 2006 2007 2008
GDP 值 7497.00 8026.08 8359.59
增长率(%) — 7.06 4.16
表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测
一、模糊数学分析方法对经营 ( 偿债) 能力评价的适用性
影响经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析
判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指
标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从
朱晓琳 曹 娜
用应用模糊数学中的隶属度评价经营(偿债)能力问题
影响经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合
理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对经营 ( 偿债) 能力做出
一种有效的评价。
隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用
理论探讨
28
Ⅲ 建模论文中 摘要和问题分析 有什么区别
摘要：针对什么问题,你建立了 什么样的模型,用什么样的方法和技巧,解决了什么样的难题,得到了什么样的结果.要有所表现.让评阅的老师看到你论文的亮点. 问题分析：可以有也可以没有,没有的意思是你把问题分析放入论文的正文描述中,不独立出来.问题分析是你解决问题的思路,讨论你想要解某问题需要做哪些事之类. 总之论文以让阅读者 更快得理解你所写的东西为主要目的,不用拘泥部分可以不考虑的东西.但是摘要是整篇论文的重中之重.必须花心思写.网上有很多数学建模的获奖论文,如果你还不会写论文,去看看是很有必要的.我参加过苏北数学建模,全国数学建模和MCM美国数学建模均获奖项,这些是我的体会.9月份全国赛又要开始了.加油吧.
Ⅳ 建模论文怎么写
数学建模文章格式模版
题目：明确题目意思
一、摘要：500个字左右，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果
二、关键字：3－5个
三．问题重述。略
四． 模型假设
根据全国组委会确定的评阅原则，基本假设的合理性很重要。
（1）根据题目中条件作出假设
（2）根据题目中要求作出假设
关键性假设不能缺；假设要切合题意
五． 模型的建立
（1） 基本模型：
1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等
2) 基本模型，要求 完整，正确，简明
（2） 简化模型
1） 要明确说明：简化思想，依据
2） 简化后模型，尽可能完整给出
（3） 模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题，
不追求数学上：高（级）、深（刻）、难（度大）。
u 能用初等方法解决的、就不用高级方法，
u 能用简单方法解决的，就不用复杂方法，
u 能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只能少数人看懂、理解的方法。
（4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异
数模创新可出现在
▲建模中，模型本身，简化的好方法、好策略等，
▲模型求解中
▲结果表示、分析、检验，模型检验
▲推广部分
（5）在问题分析推导过程中，需要注意的问题：
u 分析：中肯、确切
u 术语：专业、内行；；
u 原理、依据：正确、明确,
u 表述：简明，关键步骤要列出
u 忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱，冗长。
六． 模型求解
（1） 需要建立数学命题时：
命题叙述要符合数学命题的表述规范，
尽可能论证严密。
（2） 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件，说明采用此软件的理由，软件名称
（3） 计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。
（4） 设法算出合理的数值结果。
七、 结果分析、检验；模型检验及模型修正；结果表示
（1） 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ；
（2） 对数值结果或模拟结果进行必要的检验。
结果不正确、不合理、或误差大时，分析原因，
对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；
（3） 题目中要求回答的问题，数值结果，结论，须一一列出；
（4） 列数据问题：考虑是否需要列出多组数据，或额外数据
对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供依据；
（5） 结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析
▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式
▲求解方案，用图示更好
（6） 必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。
最后结论要明确。
八．模型评价
优点突出，缺点不回避。
改变原题要求，重新建模可在此做。
推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。
九、参考文献．十、附录
详细的结果，详细的数据表格，可在此列出。
但不要错，错的宁可不列。
主要结果数据，应在正文中列出，不怕重复。
检查答卷的主要三点，把三关：
n 模型的正确性、合理性、创新性
n 结果的正确性、合理性
n 文字表述清晰，分析精辟，摘要精彩
内容你自己写吧，我也正想要呢
Ⅳ 请问实证分析一定要建模吗
我最近写论文也碰上这个问题，你的问题是不用一定。我那个题目就是有个现成的公式，然后找近些年的数据进去进行对比分析，这个也算是实证分析了。建模那个太高级了，太难了。
Ⅵ 波特五力模型不是研究方法吗应该如何表述比较恰当。研究生论文中要写研究方法，我写了五力模型分析法
波特五力模型应该是一种分析方法，而不是研究方法。
研究方法包括：1、文献研究法；2、实地调研法；3、跨学科交叉研究法等等
Ⅶ 硕士论文一定要有数学模型分析方法吗
不一定啊！看你的专业和方向了。你如果学语言的压根跟这个就不沾边，如果你是学理工的基本上都会有数学分析作为理论依据的
Ⅷ 如何分析数学建模论文
评价的方法很多,比如说主成分分析,AHP,模糊综合评价的等等.做这类论文时首先要确定评价的指标体系,再摸中意义上讲,这个步骤也是很有挑战性的,因为要考虑的哪些指标以这个评价的结果相关,而且这些指标数据的获取有时候也是有一定的难度的.其次就是应用评价的方法进行相关数据的处理,当然,不同的评价方法对数据的处理方法也是有很大的差距的.这个过程可以用到相应的统计或者数学软件
Ⅸ 建模论文不需要用模子吧
数学建模论文一般结构
1摘要 （单独成页）
主要理解 、主要方法、 主要结果、 主要特点 （不要图、不要表）
作用：了解文件重要性，对文件有大致认识
最佳页副：页面2/3。
2、问题重述和分析
3、问题假设
假设是建模的基础，具有导向性，容易被忽视。常犯错误有缺少假设或假设不切实际。对一些关键性的或对结果有重大影响的条件或参数应该在假设中明确约定。
作假设的两个原则：
① 简化原则：抓住主要矛盾 ，舍弃次要因素，方便 数学处理。
② 贴近原则：贴近实际。
以上两个原则是相互制约的，要掌握好“度”。通常是先建模后假设。
4、符号说明 （3.4可以合并）
5、模型建立与求解（重要程度 ：60%以上）
6、模型检验（误差一般指均方误差）
7、结果分析 （6.7可以合并）
8、模型的进一步讨论 或 模型的推广
9、模型优缺点
10、参考文件
11、附件（结果千万不能放在附件中）
论文最佳页面数：15-21页
论文结构一
题目
摘要
1.问题的重述
2.合理假设
3.符号约定
4.问题的分析
5.模型的建立与求解
6.模型的评价与推广
1、误差分析
2、模型的改进与推广
对XXXX切实可行的建议和意见：
1.……
2.……
……
7.参考文献
8.附录
数学建模论文一般格式
摘要
（主要理解、主要方法、主要结果、主要特点）
或（背景、目标、方法、结果、结论、建议）
问题重述与分析
问题假设
符号说明
模型建立与求解
模型检验
结果分析
模型的进一步讨论
模型优缺点
Ⅹ 数学建模选修课论文该怎么着手啊求高手指导，不需要想建模竞赛那样的吧
你只要采纳了我的，我就给你发过去