研究人员开发基于图形的统计方法

⑴ 数字图像处理中分割算法的研究 实现图像预处理功能： 完成直方图的统计及绘制，根据此找到图像的阈值点；

都是简单算法，随便找本图像处理的书都有源代码。。。

⑵ 统计图的绘制方法和步骤

条形图。

条形图是宽度相等，以高度或长度的差异来比较统计指标数值大小的一种图形。条形图是一种简明、醒目、常用的图形。条形图的形式，可以纵排，通称柱形图或直条图；也可以横排，通称带形图或横条图。纵排或横排的条形图，在说明统计资料时，又可分为简单条形图、复合条形图、分段条形图等。图1-1所示就是简单条形图。



图1-1 简单条形图

（2）平面图。

平面图是以几何图形（正方形、长方形及圆形等）面积的大小来表示统计资料的一种图形。平面图可以用来比较统计指标，也可以用来说明总体结构及其时间上的变化，还可以用来表述由两个因素构成的复杂经济现象。在实际工作中，平面图有正方形图、方块图、圆形图、长方形图等，其中圆形图最常用。

①圆形图的绘制方法是根据圆面积等于半径的平方乘以圆周率的原理，首先将图示各项资料数值开平方，将开得的平方根按照适当的比例确定圆半径的长度，即可绘制各个圆面积。

②圆形结构图的绘制方法是根据圆扇形面积与圆心角成正比，每 1%圆面积对应3.6°，因而把总体构成各部分的比重分别乘以 3.6°，即得各组成部分所应占的圆心角的度数。据此，利用量角器便可画出总体各组成部分所应占的扇形面积，2003年我国按经济类型划分的固定资产投资构成图如图1-2所示。



图1-2 2003年我国按经济类型划分的固定资产投资构成图

（3）曲线图。

曲线图通常简称为线图。它是利用图中曲线的升降起伏来说明被研究对象的发展变化、分配趋势等情况的一种图形。根据图示资料的性质和作用的差别，曲线可分为动态曲线图，依存关系曲线图，分配曲线图，计划执行情况曲线图。图1-3所示为几种常用的曲线图。



图1-3 常用的曲线图

（4）象形图和统计地图。

象形图是以图示现象本身的现象画的长度、大小或者多少来表现统计指标数值的一种图形，通常采用的象形图主要有条形象形图、平面象形图、单位象形图、主体象形图等。统计中的象形图实质上是一些几何图形的变形。因此，除图示资料的形象化以外，它的基本绘制方法与前面介绍的几种图形是一样的。

⑶ S-PLUS的简要介绍

S 语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便的探索数据。
目前S 语言的实现版本主要是S-PLUS。它基于S 语言，并由MathSoft 公司（2001年MathSoft总部迁到西雅图，并改名为 Insightful 公司。2008年 Insightful 公司被TIBCO收购）的统计科学部进一步完善。作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调演示图形、探索性数据分析、统计方法、开发新统计工具的计算方法，以及可扩展性。
2008年被TIBCO收购）开发的一种基于S 语言的统计学软件，是世界上公认的三大统计软件之一，主要用于数据挖掘、统计分析和统计作图等等。S_Plus 的最大特点在于它可以交互地从各方面发现数
据中的信息，并可以很容易地实现一个新的统计方法。另外，S_Plus 的数据可以直接的来源于Excel，Lotus，Access，SAS，SPSS等软件，其兼容性极好。
S-PLUS 可以直接用来进行标准的统计分析得到所需结果，但是它的主要的特点是它可以交互地从各个方面去发现数据中的信息，并可以很容易地实现一个新的统计方法。
S-PLUS 利用S语言轻松获得数据的控制权，对数据进行各种操作，另一方面对于常规的操作比如复制、删除、聚合等提供菜单操作。
2004年，Insightful公司从朗讯科技以两百万美元获得了基于“S”语言的软件代码版权。该公司的统计数据分析的核心产品都是基于S-PLUS 语言的，而S语言是S-PLUS的基础。在原来的合同中，Insightful公司在拥有S语言的独占使用权和许可证颁发权的同时必须向朗讯缴纳版税和酬金，而在刚签订的新合同中，Insightful不再需要向朗讯支付任何的版税。 目前S-PLUS 7.0提供弹性的、互动的环境来分析、可视及展示数据。S-PLUS提供了包括稳健性方法在内的各种先进的模型。

⑷ 科技人员和研究开发人员有啥区别啊

科技人员 就是有大专以上学历的 研究人员 就是参与研发的
在实际研发型的公司的话 一个是企业有文凭的基数 一个是实际在搞研发工作有关的人员（研发人员基本在科技人员里面，科技人员包涵研发人员）

个人理解 仅供参考

⑸ 常用的统计方法

常用的数据统计方法与工具

统计方法：

1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析。

统计工具：

一、 SAS统计软件

SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。 在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS最新版为9.0版。网址：http://www.sas.com/。

SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较着名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。

SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。

SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。

SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。

目前SAS软件对Windows和Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为8.X和6.X。与以往的版本比较，6.X版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在6.12版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。SAS 6.12的另一个显着特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。

虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件已成为专业研究人员实用的进行统计分析的标准软件。

然而，由于SAS系统是从大型机上的系统发展而来，其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，系统地学习和掌握SAS，需要花费一定的精力。而对大多数实际部门工作者而言，需要掌握的仅是如何利用统计分析软件来解决自己的实际问题，因此往往会与大型SAS软件系统失之交臂。但不管怎样，SAS作为专业统计分析软件中的巨无霸，现在鲜有软件在规模系列上与之抗衡。

二、 SPSS统计软件

SPSS是英文Statistical package for the social science 的缩写，翻译成汉语是社会学统计程序包，20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制，1975年在芝加哥组建SPSS总部。SPSS系统特点是操作比较方便，统计方法比较齐全，绘制图形、表格较有方便，输出结果比较直观。SPSS是用FORTRAN语言编写而成。适合进行从事社会学调查中的数据分析处理。最新版为13.0版。网址：http://www.spss.com/。

SPSS原名社会科学统计软件包，现已改名为统计解决方案服务软件。是世界着名的统计分析软件之一。

20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了 SPSS总部。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一套统计分析软件微机版本 SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的先河，从而确立了个人用户市场第一的地位。

同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC＋的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据深入分析、使用灵活方便、功能设计齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内广泛流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。

SPSS for Windows是一个组合式软件包，目前已经开发出SPSS12版本，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种统计图形和地图。

SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种操作系统的计算机上，最新的版采用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，领先于诸多竞争对手。

方便易用是SPSS for Windows的主要优点，同时也是SPSS不够全面的原因所在。

三、 BMDP统计软件

BMDP是英文Biomedical computer programs 的缩写，翻译成汉语是生物医学计算程序，美国加州大学于1961年研制，是世界上最早的统计分析软件。特点是统计方法齐全，功能强大。但1991年的 7.0版后没有新的版本推出，使用不太普及，最后被SPSS公司收购。

四、 Stata统计软件

Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。 特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。最新版为8.0版。网址：http://www.stata.com/。

五、 EPINFO软件

EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的缩写，翻译成汉语是流行病学统计程序。美国疾病控制中心CDC和WHO共同研制，为完全免费软件。特点是数据录入非常直观，操作方便，并有一定的统计功能，但方法比较简单，主要应用于流行病学领域中的数据录入和管理工作。最新版为Epidata 2.0版及EPINFO2000版。

六、 Minitab

Minitab由美国宾州大学研制。其特点是简单易懂，很方便进行试验设计及质量控制功能。在国外大学统计学系开设的统计软件课程中，Minitab与SAS、BMDP并列，根据没有SPSS的份。最新版本为14.0版，网址：http://www.minitab.com/。

七、 Statistica

Statistica为一套完整的统计资料分析、图表、资料管理、应用程式发展系统；美国StatSoft公司开发。能提供使用者所有需要的统计及制图程序，制图功能强大，能够在图表视窗中显示各种统计分析和作图技术。

八、 SPLM统计软件

SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的缩写，翻译成汉语是线性模型拟合统计软件程序。1988年由解放军第四医学大学统计教研室研制。系统特点是采用线性模型的方法，实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。SPLM采用FORTRAN语言编写完成。但1999年推出3.0版后无新的产品推出。

九、 CHISS统计软件

CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的缩写，翻译成汉语是中华高智统计软件, 由北京元义堂科技公司研制，解放军总医院、首都医科大学、中国中医研究院等参加协作完成。1997年开始研发，2001年推出第一版。CHISS是一套具有数据信息管理、图形制作和数据分析的强大功能，并具有一定智能化的中文统计分析软件。CHISS的主要特点是操作简单直观，输出结果简洁。既可以采用光标点菜单式也可采用编写程序来完成各种任务。CHISS用C++语言、 FORTRAN语言和delphi 开发集成，采用模块组合式结构，已开发十个模块。 CHISS可以用于各类学校、科研所等从事统计学的教学和科研工作。最新版为CHISS2004版。网址：http://www.chiss.cn。

十、 SASD统计软件

SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的缩写，翻译成汉语是随机数据统计分析程序包。它是由中国科学院计算中心研制。系统特点是以FORTRAN源程序形式向用户提供大量的子程序可供用户进行二次开发，统计方法比较齐全，功能比较强大。SASD采用FORTRAN语言编写完成，比较适合从事统计专业人员使用。但无新版推出。

十一、 PEMS统计软件

PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics汉语是中国医学网络全书－医学统计学软件包。它以＜中国医学网络全书＞一书为蓝本，开发的一套统计软件。系统特点是实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。PEMS采用TURBOC和TURBOBASIC语言编写完成，比较适合从事医学工作的非统计专业人员使用。最新版为PEMS3.0版。网址：http://www.pems888.com/。

十二、 EXCEL电子表格与统计功能

EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。

十三、 DAS统计软件

DAS是英文Drug and Statistics的缩写，翻译成汉语是药理学计算软件，由孙瑞元等开发。特点是内容涵盖基础药理学、临床药理学，药学，医学统计学。能多种处理结果同时显现。EXCEL平台使用方便，智能化，图表直接插入文档。网址：http://www.drugchina.net/。

十四、 SDAS统计软件

DAS是英文Statisticaldesign and analysis system的缩写，翻译成汉语是统计设计和分析系统。1992年由解放军总医院医学统计教研室开发。特点是窗口操作，操作方便，图表简明，与国内医学统计学教材一致。但只有DOS版，1995年后没新的版本。

十五、 Nosa统计软件

Nosa是非典型数据分析系统，1999年由解放军四军医大学医学统计教研室夏结来教授开发。特点是采用广义线性模型建模，从数据录入与管理、统计分析、绘图，到结果管理嵌入了当代数据处理技术。但只有DOS系统下使用。

十六 S-PLUS（此部分摘自厂家的软件宣传资料）

Insightful公司是世界着名的商务智能软件提供商，产品涵盖分析统计、数据挖掘、知识获取、决策支持等多个领域。公司总部设在美国西雅图。

S-PLUS作为一个工业数据分析工具与数据分析应用开发平台，在各行各业已经有较长的使用历史。并曾获得着名的“美国计算机协会优秀软件奖。

S-PLUS提供了方便、灵活、交互、可视化的操作环境，帮助您找出数据之间的关系和趋势，让您做出更好地决策。在科学研究、市场营销、产品研发、质量保证、财务分析、金融证券、资料统计等各个方面，S-PLUS都有广泛的应用。

S-PLUS有流畅、直观的操作界面，广泛的输入输出功能，不论您的数据在何处、数据的格式如何，都可以轻松地存取，生成的结果可以以任意格式进行输出 (图形、文档、表格、网页)。特别是：S-PLUS的操作界面与Microsoft Office完全一致，用鼠标轻松点击，就可以把S-PLUS 的分析结果嵌入到Word文档和PowerPoint文档中；S-PLUS与Excel无缝集成，您可以在S-PLUS 环境中随意操作Excel数据，也可以在Excel环境中使用S-PLUS功能，无需花时间在Excel及S-PLUS之间，将数据来回转换；S- PLUS可以在Internet环境中进行数据分析和结果发布。

S-PLUS领先于业界的探索式图形技术，使得您可以直观地展现隐藏在数据中的关系和趋势，不致迷失在简单的统计数值及文字报表中。S-PLUS提供超过80种的二维和三维图形库，您可以轻松修改每一层图形的细节，包括线条、颜色、字体等，产生您想要的图形。

S-PLUS提供超过4200种统计分析函数，包含了传统和现代的统计分析、数据挖掘、预测分析的算法。软件所有的分析功能都是向导式的，使您轻松完成数据的分析任务。S-PLUS的开放性，允许您自己开发新的算法，集成到S-PLUS软件中。您也可以从S-PLUS网站或者其它统计网站上免费下载算法，集成到S-PLUS软件中。

通过S-PLUS的脚本语言，可以记录和存储分析过程；或者，用鼠标拖拉对象（如按钮、菜单等等）到命令窗口，会立即产生相应的执行指令；反之，拖拉指令到工具列上，会产生相应的功能按钮。使得您的分析过程可以进行存储、共享和重复执行，大大减少您的重复工作量。

S-PLUS还提供强大的编程语言——S语言，您可以使用它来开发专门适合于您的个性化系统，也可以建立企业级的应用系统。而且，S-PLUS几乎可以集成到其它任何系统中，如：在Unix系统上，S-PLUS的CONNECT/Java接口，可以让S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系统上，S-PLUS的CONNECT/C++接口，可以在您开发的C++程序内使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE接口，可以让您集成S-PLUS到其他Windows应用程序中，允许您从Excel或Visual Basic应用程序中执行S-PLUS功能。

⑹ S-PLUS的介绍

S-Plus 是由美国MathSoft 公司（2001年MathSoft总部迁到西雅图，并改名为 Insightful 公司。S 语言是由AT&T 贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便的探索数据。目前S 语言的实现版本主要是S-PLUS。它基于S 语言，并由MathSoft 公司（2001年MathSoft总部迁到西雅图，并改名为 Insightful 公司。2008年 Insightful 公司被TIBCO收购）的统计科学部进一步完善。作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调演示图形、探索性数据分析、统计方法、开发新统计工具的计算方法，以及可扩展性。

⑺ qipanweilai就什么语言

统计方法。下面我们用S统称S-PLUS和RS语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析。它的丰富的数据类型（向量、开发新统计工具的计算方法、统计分析。它的丰富的数据类型（向量，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便的探索数据，并可以很容易地实现一个新的统计方法。作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱。它基于S语言，S-PLUS强调演示图形.2版、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法、对象等）特别有利于实现新的统计算法、数组、数组.1，它比S-PLUS 还少许多功能。Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统，但是它的主要的特点是它可以交互地从各个方面去发现数据中的信息。R是一个GPL自由软件、作图的解释型语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。 S-PLUS有微机版本和工作站版本、作图的解释型语言。 S语言...

⑻ 高分求~~~<统计学研究的对象和方法>论文开题报告

统计学研究对象和研究方法 一、统计学的研究对象 一般来说，统计学的研究对象是自然、社会客观现象总体的数量关系。正是因为统计学的 这一研究的特殊矛盾，使它成为了一门万能的科学。不论是自然领域，还是社会经济领域，客观 现象总体的数量方面，都是统计学所要分析和研究的。 二、统计研究的特点 统计学研究对象的特点有如下几点： 1、数量性。统计学的研究对象是自然、社会经济领域中现象的数量方面，这一特点是统计学（定 量分析学科）与其他定性分析学科的分界线。数量性是统计学研究对象的基本特点，因为，数字 是统计的语言，数据资料是统计的原料。一切客观事物都有质和量两个方面，事物的质与量总是 密切联系、 共同规定着事物的性质。 没有无量的质， 也没有无质的量。 一定的质规定着一定的量， 一定的量也表现为一定的质。但在认识的角度上，质和量是可以区分的，可以在一定的质的情况 下，单独地研究数量方面，通过认识事物的量进而认识事物的质。因此，事物的数量是我们认识 客观现实的重要方面，通过分析研究统计数据资料，研究和掌握统计规律性，就可以达到我们统 计分析研究的目的。 2、总体性。统计学的研究对象是自然、社会经济领域中现象总体的数量方面，即统计的数量研 究是对总体普遍存在着的事实进行大量观察和综合分析， 得出反映现象总体的数量特征和资料规 律性。 自然、 社会经济现象的数据资料和数量对比关系等一般是在一系列复杂因素的影响下形成 的。 在这些因素当中， 有起着决定和普遍作用的主要因素， 也有起着偶然和局部作用的次要因素。 由于种种原因，在不同的个体中，它们相互结合的方式和实际发生的作用都不可能完全相同。所 以，对于每个个体来说，就具有一定的随机性质，而对于有足够多数个体的总体来说又具有相对 稳定的共同趋势，显示出一定的规律性。例如，对工资的统计分析，我们并不是要分析和研究个 别人的工资，而是要反映、分析和研究一个地区、一个部门、一个企业事业单位的总体的工资情 况和显示出来的规律性。 统计研究对象的总体性， 是从个体的实际表现的研究过渡到对总体的数 量表现的研究的。 3、具体性。统计研究对象是自然、社会经济领域中具体现象的数量方面。即它不是纯数量的研 究，是具有明确的现实涵义的，这一特点是统计学与数学的分水岭。数学是研究事物的抽象空间 和抽象数量的科学，而统计学研究的数量是客观存在的、具体实在的数量表现。统计研究对象的 这一特点，也正是统计工作必须遵循的基本原则。正因为统计的数量是客观存在的、具体实在的 数量表现，它才能独立于客观世界，不以人们的主观意志为转移。统计资料作为主观对客观的反 映， 只有如实地反映具体的已经发生的客观事实， 才能为我们进行统计分析研究提供可靠的基础， 才能分析、探索和掌握事物的统计规律性。否则，虚假的统计数据资料是不能成为统计数据资料 的，因为它违背了统计研究对象的这一特点。 4、变异性。统计研究对象的变异性是指构成统计研究对象的总体各单位，除了在某一方面 必须是同质的以外， 在其他方面又要有差异， 而且这些差异并不是由某种特定的原因事先给定的。 就是说， 总体各单位除了必须有某一共同标志表现作为它们形成统计总体的客观依据以外， 还必 须要在所要研究的标志上存在变异的表现。否则，就没有必要进行统计分析研究了。 三、统计学研究方法 统计学根据研究对象的性质和特点，形成了它自己专门的研究方法，这些基本方法是：实 验设计法、大量观察法、统计描述法和统计推断法。 （一）实验设计 所谓实验的统计设计就是指设计实验的合理程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要 求，以便得出有效的客观的结论。它主要适用于自然科学研究和工程技术领域的统计数据搜集。 （二）大量观察法 大量观察法是统计学所特有的方法。 所谓大量观察法， 是指对所研究的事物的全部或足够数量进 行观察的方法。 社会现象或自然现象都受各种社会规律或自然规律相互交错作用的影响。 在现象 总体中，个别单位往往受偶然因素的影响，如果任选其中之一进行观察，其结果不足以代表总体 的一般特征；只有观察全部或足够的单位并加以综合，影响个别单位的偶然因素才会相互抵消， 现象的一般特征才能显示出来。 大量观察的意义在于可使个体与总体之间在数量上的偏误相互抵 消。 （三）统计描述 统计描述是指对由实验或调查而得到的数据进行登记、审核、整理、归类、计算出各种能反映总 体数量特征的综合指标，并加以分析从中抽出有用的信息，用表格或图形把它表示出来。统计描 述是统计研究的基础，它为统计推断、统计咨询、统计决策提供必要的事实依据。统计描述也是 对客观事物认识的不断深化过程。它通过对分散无序的原始资料的整理归纳，运用分组法、综合 指标法和统计模型法得到现象总体的数量特征， 揭露客观事物内在数量规律性， 达到认识的目的。 （四）统计推断 统计在研究现象的总体数量关系时， 需要了解的总体对象的范围往往是很大的， 有时甚至是无限 的，而由于经费、时间和精力等各种原因，以致有时在客观上只能从中观察部分单位或有限单位 进行计算和分析，根据局部观察结果来推断总体。在一定置信程度下，根据样本资料的特征，对 总体的特征做出估计和预测的方法称为统计推断法。 统计推断是现代统计学的基本方法， 在统计 研究中得到了极为广泛的应用， 它既可以用于对总体参数的估计， 也可以用作对总体某些分布特 征的假设检验。从这种意义上来说，统计学是在不确定条件下做出决策或推断的一种方法。 四、统计工作过程 一般来说主要包括统计设计、统计调查、统计整理、统计分析、统计预测这样五个阶段。其 中心阶段为调查、整理和分析三个阶段。 统计学的研究对象和方法 一、统计的含义 统计一词有着丰富的内涵。一般讲到“统计”，可以从三个方面理解，即统 计实践、统计资料和统计理论。 （一）统计实践活动 统计是适应社会经济发展的需要和国家管理的需要而产生和发展的。 统计实 践活动就是人们有目的搜集、 整理和分析实际资料的工作过程， 涉及社会、 经济、 文化、科技等各个方面。统计作为一种社会实践活动，已有四、五千年的历史。 据考证，在我国原始社会的末期及奴隶社会形成的过程中，已经出现了统计的萌 芽，“结绳记事”是最早的统计调查活动，并且将所记之事分为“大事”和“小 事”，以“结”的大小来表示。这说明原始人类已经开始有目的积累资料了。中 国奴隶制社会的统计活动的主要内容是“丁口”和“田亩”，即人口和耕地，其 目的主要是为了战争和贡赋。经过漫长的封建社会，统计活动的范围逐渐拓宽， 内容也逐渐丰富，除了人口和耕地统计之外，财产统计、产量、仓储统计、交通 运输统计、矿冶统计、物价统计、军费统计、驿传统计、财政统计、海关统计等 也慢慢产生和发展，并在漫长的岁月里积累了一定的统计资料。但由于封建社会 战乱频繁，灾害连连，因此，积累并保存起来的统计资料连贯性较差，且基本不 具有可比性。民国时期的统计已经逐步按行业进行，具备了一定规模。新中国成 立后，统计实践得到了极大的发展，如今的统计活动，已涉及国民经济和社会生 活的各个方面，取得了很大的成绩，积累了丰富的资料，为我国的经济建设和社 会发展做出了重大贡献。 （二）统计资料 统计资料是经过统计调查和统计整理以后得到的反应社会经济实际的统计 成果，是人类活动各数量方面客观情况的记录，包括数据资料和文字资料，以数 据资料为主。统计数字、统计分析报告、统计台帐、统计表、统计图等都是统计 资料。例如，汉和帝末年全国总人口 5,300 多万，垦田数 732 万多顷；康熙年间 人口数为 27,355,462 人（公元 1721 年），垦田数达 7,336,450.5 顷；1997 年全国 农业总产出 174,498,000 千元， 工业总产出 615,301,208 千元等等， 都是统计资料。 目前，我们搜集和积累的统计资料已经十分丰富，大量的统计资料多以各种统计 公报、《统计年鉴》、数据库以及光盘等的形式公布和收藏。 （三）统计理论 统计理论是对统计实践活动的理论概括和总结， 是阐述统计实践活动的基本 理论和基本方法，统计理论的系统化和科学化结晶成统计学。统计学目前已经发 展成一个涉及范围广泛、内容丰富多彩的学科体系，包括数理统计学、经济统计 学、社会统计学和自然科学方面的统计学等等。 统计实践、统计资料和统计理论三者之间存在着密切的联系。统计实践是基 础，统计资料和统计理论都是在统计实践的基础上产生和发展的。统计资料来源 于统计实践，没有统计实践就没有统计资料，同时统计资料又服务于统计实践， 没有一定数量的、积累起来的统计资料，新的统计工作将难以做好。统计理论是 对统计实践活动的理论抽象和总结，理论来源于实践，但又反过来指导统计实践 活动，使统计实践活动更科学、更有效，使取得的统计资料更符合客观实际，更 具有使用价值。统计实践的不断发展，不但可以获得更加丰富多彩的统计资料， 也会不断丰富统计理论，促进统计理论的发展和完善。因此，统计一词的三种含 义是相互联系的，不能将它们分割开来。统计实践与统计学的不断发展和不断丰 富的过程，也是统计不断实践、认识、再实践、再认识的过程。 二、统计学的研究对象 关于统计学的性质和研究对象问题，是我国统计理论界长期以来争论较多、 分歧较大的问题，本书无意参与这种争论，我们取“统计学是一门方法论科学” 这样的理念，认为统计学主要是研究方法论的，并且，本书将统计学界定在社会 经济统计学这样的框架之内。 在这样的前提下， 我们讨论统计学的研究对象问题。 在讨论这一问题时，将统计的研究对象和统计学的研究对象加以区分是有益的。 （一）统计认识的对象 从哲学的意义出发，任何事物都存在质和量两个方面，是质和量的统一，研 究一种事物可以从量的方面进行，也可以从质的方面进行，对事物量的方面的研 究是在对事物的质的方面有所把握的基础上进行的。 统计是从量的方面对社会经 济现象进行观察研究的，即统计的认识对象是社会经济现象的数量方面。虽然统 计是研究社会经济现象的数量方面的， 但它对现象数量方面的研究并不是孤立进 行的，而是在质与量的相互联系中研究量的，如果离开了事物质的方面，为研究 量而研究量，那就不是统计学了。统计研究事物数量方面的目的，在于通过对事 物量的方面的观察和量变规律的研究， 逐步把握事物的质和对事物质的方面的认 识。因此，统计对社会经济现象数量方面的认识包括量的规模、现象之间的数量 联系、现象数量的变化规律、现象质与量互变的数量界限等，而对事物量的这些 方面的研究，都不是仅对个别事物观察所能得到的，必需通过对现象的大规模研 究才能有效，因此，统计的研究对象具有如下的特点： 1. 总体性。统计认识社会经济现象的数量方面必须是对总体现象的认识， 而非对个体现象的认识。因为，只有通过对总体的数量方面的观察，才能发现现 象存在的共性和规律性。例如，我们可以通过对一个国家或地区的众多工业企业 的研究，了解工业企业的生产能力、生产规模、产品结构和工业品满足社会需要 的程度等方面的情况。但如果只对该国或该地区的个别工业企业进行观察，则无 论我们的工作做得多么细致， 也不可能得到整个工业产品的结构及其满足需要程 度的信息，因为它不具备代表性。 统计对社会经济现象的研究要求具有总体性， 是基于满足统计研究的目的来 考虑的。但强调总体性的要求，并不排斥统计对社会经济个体现象观察的重视。 事实上，统计对总体事物的研究是从对个体的观察开始的，例如在人口统计中， 如果没有对一个自然人各方面情况的仔细观察和记录， 就得不到对人口总体的总 人数、性别比例、地区分布、出生率、平均寿命等方面的数量认识。因此，统计 对个体现象进行观察的目的，是为了认识总体的数量特征。 2. 社会性。统计对象的社会性可以从三个方面进行考察，一是统计的认识 对象是社会经济现象的数量方面，因而统计本身也就有了社会性。二是统计认识 的主体是社会的人，人的阶级性（社会性）决定了认识立场和认识结论上的社会 性。三是一切社会经济活动都和人的利益有关，不同的人群有着不同的利益和利 益关系，因此人们相互间的利益分割和利益冲突，必将在统计上显示出来。统计 为一定的阶级和一定的社会集团服务，古今中外，概莫能外。因此，我们说，统 计具有社会性。 （二）统计学的研究对象 如前所述，统计学是统计实践活动的理论概括和总结，并反过来指导统计实 践活动，因此，统计学的研究对象可以表述为：社会经济总体现象的数量特征及 其规律性、统计认识活动过程本身和认识方法。 三、统计学的研究方法 每门学科都有其特定的研究对象，不同的研究对象，需要用不同的方法去研 究。 当然， 同一种研究方法可以用于不同的研究对象。 统计学有自己的研究方法。 这里所讨论的是统计学研究中使用的最基本的方法。 （一）大量观察法 大量观察法是统计学（包括数理统计学、经济统计学、社会统计学、其他统 计学等）中的特有方法。它是指统计在研究社会经济现象等的数量方面时，必须 对总体现象中的全部或足够多数的个体进行观察， 以达到对现象总体数量特征及 其规律性的认识。社会经济总体现象是复杂性的，它是在各种错综复杂的因素影 响下形成的，总体中的个体之间存在着数量上的差异，如果统计仅对少数个体进 行观察，就会失之偏颇，得不出合乎实际的结论来。概率论证明：随着观察次数 （个体）的逐步增多，样本指标和总体指标之间的离差将缩小，样本平均数将逐 步逼近总体平均数，样本的分布将逐步趋同于总体的分布。因此，只有被观察的 个体“足够多”的时候，才能消除偶然因素影响造成的误差，样本对总体才有足 够的代表性，用样本指标推断总体指标时，才具有较高的可靠性。“足够多”意 味着样本容量要比较大，理论认为，样本容量 30 以上为大样本。但在实际中， 人们为了确保统计结果的可靠性，往往选取更多的个体进行观察，具体数目可由 抽样原理计算确定。 （二）统计分组法 统计分组既是统计资料整理的方法，也是统计分析的基本方法之一。根据统 计研究问题的目的不同， 可以选择不同的分组标准对总体进行不同的分组以反映 总体的构成和现象之间的依存关系。例如要研究我国国有企业的有关情况，选择 “企业规模”为标准进行分组，结果可以反映国有企业中大、中、小型企业的数 量和比例；选择“盈亏状况”进行分组，可以观察国有企业的亏损面及亏损额， 发现问题的严重性，等等。 （三）综合指标法 所谓综合指标法， 就是根据大量观察获得的资料， 计算、 运用各种综合指标， 以反映总体一般数量特征的统计分析法。通常使用的综合指标主要有总量指标、 相对指标、平均指标、变异指标等。这些指标各自从不同的角度对总体的特征进 行刻划，将其结合运用，可以更加全面、深入地分析社会经济总体现象的数量方 面。 （四）时间数列分析法 这是一种分析社会经济现象在较长时间上发生、 发展情况及变化趋势的统计 方法。一般来说，现象在较长历史时期内，会发生较大的变化，这种变化是受多 种因素影响形成的，这些因素有些是可以量化的、可以预期的，有些是难以或不 能量化和预期的，前者可以用统计的方法进行分析，后者则不能。影响时间数列 变化的因素主要有：长期趋势、季节变化、循环波动、偶然性因素等等。通过适 当的方法对这些因素进行必要的测算和分析，是统计研究的重要方面。 （五）指数分析法 现象的总体是复杂的，其发展变动受其构成要素变动的影响，但这些构成要 素往往不可以直接相加， 很难进行直接的观察比较， 因此需要逐个因素进行分析， 分析它们的变化对总体变动的影响程度和影响方向。 例如多种不同类型商品价格 的总变动受各种商品价格变动的影响， 多种产品总成本的变动受每种产品单位成 本变动的影响， 社会劳动生产率的变动受各部门、 各行业劳动生产率变动的影响， 等等。指数分析法就是用来解决此类问题的。 （六）相关分析法 现象是复杂的，同时现象之间也是相互联系的。有些现象相互间存在着确定 的联系，当某一现象变动一定量时，相关现象随之变动，且变动的量是确定的。 比如在价格既定的条件下， 鲜蛋的销售量和销售额之间的关系， 就是确定的联系。 但有些现象之间存在的是一种不确定的关系，如施肥量和作物产量之间的关系、 工业品生产批量和单位成本之间的关系、人们身高和体重之间的关系等等，这些 现象之间的关系是密切的，但却是不固定的。它们相关的程度和方向是视情况不 同而不同的，相关分析就是要研究这些现象之间相互关系的程度和方向，为对现 象之间关系的进一步研究分析奠定基础。 （七）抽样推断法 抽样推断法，是指按照随机原则从总体中选择一少部分单位进行调查，并根 据登记结果对总体的数量特征做出有一定正确性和一定把握性的估计的统计方 法。这种方法主要用于难以进行全面调查的场合（如总体规模巨大或总体为无限 总体等）和不宜或不能进行全面调查的场合（如对部分工业品质量性能的破坏性 试验等）。当然在可以进行全面调查或进行其他非全面调查的场合，抽样调查仍 然具有独到特点。比如人口调查，可以用普查的方法取得全面资料，也可以用抽 样的方法推断全面的情况。抽样推断所依据的虽然是少数单位的情况，但其目的 却在于取得总体的数量特征。目前，抽样的方法在经济、社会、医疗卫生、体育、 科研等许许多多的领域都得到了广泛的应用， 而且在各种非全面统计调查方法中 居于主导地位。 统计制度和统计工作过程 一、统计制度 统计制度在不同的国家和地区、或一个国家的不同历史发展阶段上，都是不 同的。例如，美国没有专门的国家统计局，其统计资料分别由不同的政府部门负 责搜集和公布，如有关经济方面的资料由美国商业部提供，劳动工资方面的资料 由美国劳工部负责搜集和公布等。这和中国有别。本节对我国的统计制度和统计 工作做些简单介绍。 （一）统计管理体制 新中国成立后，在中央财经委员会计划局内设立了统计处，负责规划全国的 财经统计工作。1952 年，成立国家统计局，领导全国的统计工作。从那时起， 国家建立了由国家统计局，各省、自治区、直辖市统计局，市、县、区统计局等 组成的政府专门统计系统和各级政府职能部门及大中型企业内设的专业统计机 构，共同进行国民经济和社会各方面的统计工作，实行统一领导、分级管理的管 理体制，政府统计部门受上级统计部门和同级人民政府的双重领导。这基本上保 证了各级政府管理决策及社会各方面对统计资料的需求。 现在我国所有的官方统 计数字一律由政府统计部门会同有关部门搜集、由各级政府统计局公布。这保证 了全国统计数字的权威性和协调统一。 （二）统计调查制度 新中国的统计调查制度是从 1950 年开始的。1950 年 3 月在中财委统计总处 的领导下，进行了第一次全国工业普查，此后全国各种统计调查报表制度先后建 立起来，而且多是定期报表，如《工业统计报表制度》 《运输邮电统计报表制度》 《物资统计报表制度》《基本建设统计报表制度》《贸易统计报表制度》《农业 统计报表制度》《劳动统计报表制度》《文教卫生统计报表制度》和各项专门调 查等。在新中国统计调查的历史上，曾出现过一些问题，50 年代初期滥发统计 报表就是其中的一例。据统计，那时中央政府各部门和各级地方政府部门共发放 各种统计表格 34,993 种。“文革”期间，统计制度受到了很大的破坏，统计报 表到 1975 年才得以恢复。80 年代以后，人们开始思考统计制度的改革问题，从 统计队伍来说，政府统计部门重新组建了农调队，成立了城调队，90 年代又成 立了企调队。从调查方法制度上来讲，过去实行的全面统计报表制度，已不能满 足经济改革开放对统计的要求，必需进行改革。以定期普查和抽样调查为主、多 种调查方法相结合，是我国现行的统计调查体系的基本特征。调查方法制度是随 社会、经济的发展和政治、经济管理体制的改革而不断改革和完善的。今后，民 间统计机构和统计业务可能会有较大发展，并作为政府统计的必要补充，共同承 担满足社会各方面对统计需求的任务。 （三）统计法制 统计法制是保证统计工作依法进行、保证统计资料及时、客观、真实地反映 社会经济现实的必要手段。中国第一个具有法律意义的统计文件是 1950 年东北 人民政府批准公布的《东北统计报告暂行规定》。1953 年，中央人民政府政务 院以命令的形式发出了《关于充实统计机构加强统计工作的决定》，它为在全国 有组织、有领导地建立统一的、系统的、科学的统计工作铺平了道路，并对以后 的统计工作建设产生了深远的影响。1954 年，在治理滥发统计表格的基础上， 颁发了《关于制定及审批调查统计报表的暂行办法》和《关于调查统计报表制订 送审的几项规定》，在一定程度上规范了统计报表制度。1962 年，中共中央、 国务院发布了《关于加强统计工作的决定》，要求在领导上、业务上、组织上加 强统计工作，同一切虚报、瞒报统计数字的违法行为作斗争。1963 年 3 月国务 院发布了《统计工作试行条例》，这是新中国的第一个统计法规，具有重要的现 实意义和深远的历史意义。1983 年 12 月 8 日《中华人民共和国统计法》正式公 布，并于 1984 年 1 月 1 日起实施。《中华人民共和国统计法》是我国统计史上 第一部正式法规，该法规的颁布，标志着我国统计工作真正开始走上法制轨道。 现在许多地方政府也已制定了统计法规性的条例， 《河南省统计工作管理条例》 如 等，使得统计工作的法制管理真正切实可行。没有规矩，不成方圆。在社会主义 市场经济条件下，统计业务越来越多，统计工作涉及的方面越来越广，统计主体 也将由“一元”发展成“多元”。在这个过程中，将会不断有新的情况和新的问 题出现，因此统计法制建设须将得到不断的加强和完善。 二、统计工作过程 从理论上讲， 一项完整的统计工作可分为四个阶段， 即统计设计、 统计调查、 统计整理和统计分析。 统计设计，是根据统计研究对象的特点和研究的目的、任务，对统计工作的 各个方面和各个环节的通盘考虑和安排，是统计认识过程的第一阶段，即定性认 识的阶段。统计设计之所以必要，是因为统计是一项需要高度集中统一的工作， 没有预先的科学的设计，没有具体的工作规范，就难以达到预期的目的。因此在 一项大规模的统计活动开始前，必需进行统计设计。 统计调查，是根据统计研究的对象和目的要求，根据统计设计的内容、指标 和指标体系的要求，有计划、有目的、有组织地搜集统计原始资料的工作过程， 是统计认识过程的第二个阶段，是定量认识的阶段。统计用数字说话，而各种统 计数字都直接来自于统计调查， 管理者和决策者都需要根据大量翔实的统计信息 进行管理和决策，科研工作者也需要根据统计调查得到的资料进行科学研究。调 查是统计的基础，没有调查，就没有发言权。调查的方式方法主要有统计报表制 度、普查、抽样调查、典型调查、重点调查等。 统计整理，是指根据统计研究的目的，将统计调查得到的原始资料（和次级 资料）进行科学的分类和汇总，使其条理化、系统化的工作过程，是统计认识过 程的第三阶段。 这个阶段的主要任务就是为统计分析阶段准备能在一定程度上说 明总体特征的统计资料。但在实际工作中，统计整理与统计调查和统计分析并非 总是截然分开的，而是相互交织在一起的，它是统计调查的继续，也是统计分析 的开始。统计调查和统计整理都是一种定量认识活动。 统计分析，是统计认识过程的最后阶段，是在统计整理的基础上，根据研 究目的和任务， 利用科学的统计分析方法， 对统计研究对象的数量方面进行计算、 分析的工作过程。统计认识的结论要从分析中得出，因此，这一阶段虽然是对统 计资料的计算分析，但其目的却是要揭示统计研究的对象的状况、特点、问题、 规律性等，所以这是统计认识的定性阶段。 因此，从认识的顺序来看，统计设计、统计调查、统计整理和统计分析这 四个阶段， 是从定性认识开始， 经过定量认识， 再到定性认识的循环往复的过程， 即定性认识（统计设计）→定量认识（统计调查和统计整理）→定性认识（在定 量认识的基础上进行的统计分析）的过程。 再次重申， 统计认识过程的这四个阶段的划分， 在很大程度上只是理论上的， 相对的，实践中，统计工作过程是很难这样分开的。

⑼ 统计研究的基本方法有哪几种

统计学专业，数学三，英语 ，以及政治啊，这是初试，不过还有复试，要考综合性统计学，不过你首先还是把初试过了再说！只要你肯努力应该没问题，我相信你会的！至于数学是很重要的他是考研的核心，拿分的关键，所以你要去看下提纲
如下：
一、微积分
一、函数、极限、连续
考试内容
函数的概念及表示法 函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性 反函数、复合函数、隐函数、分段函数基本初等函数的性质及图形初等函数 数列极限与函数极限的概念 函数的左极限和右极限 无穷小和无穷大的概念及关系 无穷小的基本性质及阶的比较极限 四则运算 两个重要极限 函数连续与间断的概念 初等函数的连续性 闭区间上连续函数的性质
考试要求
1．理解函数的概念，掌握函数的表示法。深入了解函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性。
3．理解复合函数、反函数、隐函数和分段函数的概念。
4。掌握基本初等函数的性质及其图形，理解初等函数的概念。
5．会建立简单应用问题中的函数关系式。
6．了解数列极限和函数极限（包括左、右极限）的概念。
7．了解无穷小的概念和基本性质，掌握无穷小的阶的比较方法。了解无穷大的概念及其与无穷小的关系。
8．了解极限的性质与极限存在的两个准则（单调有界数列有极限、夹*定理），掌握极限四则运算法则，会应用两个重要极限。
9．理解函数连续性的概念（含左连续与右连续）。
10.了解连续函数的性质和初等函数的连续性，了解闭区间上连续函数的性质（有界性、最大值与最小值定理和介值定理）及其简单应用。
二、一元函数微分学
考试内容
导数的概念 函数的可导性与连续性之间的关系 导数的四则运算 基本初等函数的导数 复合函数、反函数和隐函数的导数 高阶导数 微分的概念和运算法则 微分中值定理及其应用 洛必达（L'HoSpital）法则 函数单调性 函数的极值 函数图形的凹凸性、拐点及渐近线 函数图形的描绘 函数的最大值与最小值
考试要求
1。理解导数的概念及可导性与连续性之间的关系，了解导数的几何意义与经济意义（含边际与弹性的概念）。
2．掌握基本初等函数的导数公式、导数的四则运算法则及复合函数的求导法则；掌握反函数与隐函数求导法以及对数求导法。
3．了解高阶导数的概念，会求二阶、三阶导数及较简单函数的N阶导数。
4.了解微分的概念，导数与微分之间的关系，以及一阶微分形式的不变性：掌握微分法。
5．理解罗尔（ROl1e）定理、拉格朗日（kgrange）中值定理、柯西（oluchy）中值定理的条件和结论，掌握这三个定理的简单应用。
6．会用洛必达法则求极限。
7．掌握函数单调性的判别方法及其应用，掌握极值、最大值和最小值的求法（含解较简单的应用题）。
8．掌握曲线凹凸性和拐点的判别方法，以及曲线的渐近线的求法。
9．掌握函数作图的基本步骤和方法，会作某些简单函数的图形
三、一元函数积分学
考试内容
原函数与不定积分的概念 不定积分的基本性质 基本积分公式 不定积分的换元 积分法和分部积分法 定积分的概念和基本性质 积分中值定理 变上限定积分定义的函数及其导数 牛顿一莱布尼茨（Newton一Leibniz）公式 定积分的换元 积分法和分部积分法广义积分的概念和计算定积分的应用
考试要求
1．理解原函数与不定积分的概念，掌握不定积分的基本性质和基本积分公式；掌握计算不定积分的换元积分法和分部积分法。
2．了解定积分的概念和基本性质。掌握牛顿一莱布尼茨公式，以及定积分的换元积分法和分部积分法。会求变上限定积分的导数。
3．会利用定积分计算平面图形的面积和旋转体的体积，会利用定积分求解一些简单的经济应用题。
4．了解广义积分收敛与发散的概念，掌握计算广义积分的基本方法，了解广义积分的收敛与发散的条件。
四、多元函数微积分学
考试内容
多元函数的概念 二元函数的几何意义 二元函数的极限与连续性 有界闭区域上二元连续函数的性质（最大值和最小值定理）偏导数的概念与计算多元复合函数的求导法 隐函数求导法 高阶偏导数全微分多元函数的极值和条件极值、最大值和最小值二重积分的概念、基本性质和计算 无界区域上简单二重积分的计算
考试要求
1．了解多元函数的概念，了解二元函数的表示法与几何意义
2．了解二元函数的极限与连续的直观意义。
3．了解多元函数偏导数与全微分的概念，掌握求复合函数偏导数和全微分的方法，会用隐函数的求导法则。
4．了解多元函数极值和条件极值的概念／掌握多元函数极值存在的必要条件，了解二元函数极值存在的充分条件。会求二元函数的极值。会用拉格朗日乘数法求条件极值。会求简单多元函数的最大值和最小值，会求解一些简单的应用题。
5．了解二重积分的概念与基本性质，掌握二重积分（直角坐标、极坐标）的计算方法。会计算无界区域上的较简单的二重积分。
五、无穷级数
考试内容
常数项级数收敛与发散的概念 收敛级数的和的概念级数的基本性质与收敛的必要条件 几何级数与户级数的收敛性 正项级数收敛性的判别 任意项级数的绝对收敛与条件收敛 交错级数莱布尼茨定理幂级数的概念 收敛半径、收敛区问（指开区间）和收敛域幂级数的和函数幂级数在收敛区间内的基本性质简单幂级数的和函数的求法 初等函数的幂级数展开式
考试要求
1．了解级数的收敛与发散、收敛级数的和等概念。
2．掌握级数收敛的必要条件及收敛级数的基本性质。掌握几何级数及P 级数的收敛与发散的条件。掌握正项级数的比较判别法和达朗贝尔（比值）判别法。
3．了解任意项级数绝对收敛与条件收敛的概念，掌握交错级数的莱布尼茨判别法，掌握绝对收敛与条件收敛的判别方法。
4．会求幂级数的收敛半径和收敛域。
5．了解幂级数在收敛区问内的基本性质（和函数的连续性、逐项微分和逐项积分），会求一些简单幂级数的和函数。
6·掌握(略)等幂级数展开式，并会利用这些展开式将一些简单函数间接展成幂级数。
六、常微分方程与羡分方程
考试内容
微分方程的概念 微分方程的解、通解、初始条件和特解变量 可分离的微分方程 齐次方程一阶线性方程 二阶常系数齐次线性方程及简单的非齐次线性方程 差分与差分方程的概念 差分方程的通解与特解 一阶常系数线性差分方程 微分方程与差分方程的简单应用
考试要求
1．了解微分方程的阶、通解、初始条件和特解等概念。
2．掌握变量可分离的方程、齐次方程和一阶线性方程的求解方法。
3．会解二阶常系数齐次线性方程和自由项为多项式、指数函数、正弦函数、余弦函数，以及它们的和与乘积的二阶常系数非齐次线性微分方程。
4．了解差分与差分方程及其通解与特解等概念。
5．掌握一阶常系数线性差分方程的求解方法。
6．会应用微分方程和差分方程求解一些简单的经济应用问题。
二、线往代数
一、行列式
考试内容
行列式的概念和基本性质行列式按行（列）展开定理克莱姆（Crammer）法则
考试要求
1．理解门阶行列式的概念。
2．掌握行列式的性质，会应用行列式的性质和行列式按行（列）展开定理计算行列式。
3．会用克莱姆法则解线性方程组。

⑽ 基于图像处理技术的航放数据统计分析

5.2.1 图像处理的基本概念

数字图像处理是指对一个物体的数字表示，即对一个二维矩阵施加一系列的操作，以得到所期望的结果(朱志刚等，1998)。数字图像处理的实质是二维矩阵的处理，是将一幅图像变为另一幅经过修改的图像，是将一个二维矩阵变为另一个二维矩阵的过程(霍宏涛，2003)。

数字图像处理的内容非常广泛，如图像变换、图像增强、模式识别、图像融合等。数字图像处理中的基本运算包括点运算、代数运算、几何运算等。随着计算机科学技术的发展，数字图像处理技术在近年来得到了快速发展，并广泛应用于遥感、气象、军事等领域。数字图像处理技术在地质及矿产勘查领域的应用相对较新，但应用的前景广阔。以下将以相山铀矿田为例，介绍基于图像处理技术的航放数据统计分析的基本操作流程，并对处理结果进行分析。

5.2.2 操作流程

首先，编绘相山地区各地层或岩性图。

以相山地区最新版本1∶50000地质图(核工业270研究所，1995)为底图，在Map-GIS编辑子系统依次编辑第四系(Q)、上白垩统南雄组(K₂n)、下白垩统鹅湖岭组(K₁e)、下白垩统打鼓岭组(K₁d)、上三叠统安源组(T₃a)、震旦系(Z)、流纹英安斑岩(λζπ)、花岗斑岩(γπ)、燕山期花岗岩(γ₅)、加里东期花岗岩(γ₃)面文件(规模太小的脉岩如英安斑岩和煌斑岩不参与处理)，在输出子系统依次生成TIF或JPEG文件并转成IMG格式。需要提及的是，设置输出位图的分辨率不宜太高，否则输出速度太慢甚至可能出错。

第二步，在Erdas Imagine 8.6平台对地层岩性图像进行几何校正和二值化。

在Import模块，将Q、K₂n、K₁e、K₁d、T₃a、Z、λζπ、γπ、γ₅、γ₃TIF或JPEG文件转换成IMG图像过程中，ImportOptions对话框中的SelectLayers可选择1、2、3中的一层，至于选哪一层，则要视各地层岩性图层的具体的色彩。但如果事先把各地层岩性图的色彩设置为黑色，则任选哪一层均可以。

在View模块对各地层岩性图像进行几何校正，Geometric model为Polynomial，Polyno-mialOrder为1，控制点选在图的3个角，并保存。校正图像分别记为Q-g、K₂n-g、K₁e-g、K₁d-g、T₃a-g、Z-g、λζπ-g、γπ-g、γ₅-g、γ₃-g。OutputCellSize:X=15，Y=15，以与航放数据图像一致。OK。

在Interpreter模块对校正图像进行二值化，Imput File为Q-g、K₂n-g等，OutputFile为Q、K₂n等，用该文件名将自动代替原来的未经校正的同名文件。Data type output:Unsigned 1 bit。OK。

第三步，在MapGIS数字地面模型子系统中，将K、U、Th、Tc离散数据网格化，采用距离幂函数反比加权网格化方法，网格间距15m(以便与ETM空间分辨率一致)，分别形成K、U、Th、Tcgrd文件。将K、U、Th、Tcgrd数据转成K、U、ThIMG图像。

第四步，在View模块对二值化的Q、K₂n、K₁e、K₁d、T₃a、Z、λζπ、γπ、γ₅、γ₃IMG图像分别取反、保存。

图5.2 Statistics Generation Options对话框

在interpreter模块将Q、K₂n、K₁e、K₁d、T₃a、Z、γπ、λζπ、γ₅、γ₃IMG图像分别与K、U、ThIMG图像相乘，得:

QK、QU、QTh、K₂nK、K₂nU、K₂nTh、K₁eK、K₁eU、K₁eTh、K₁dKK₁dU、K₁dTh、T₃aK、T₃aU、T₃aTh、ZK、ZU、ZTh、γπK、γπU、γπTh、λζπK、λζπU，λζπTh、γ₅K、γ₅U，γ₅Th、γ₃K、γ₃U、γ₃Th共30个IMG图像，这些图像的统计参数均可查询，即在View模块，打开ImageInfo，点击Edit和Com-pute statistics，出现Statistics Generation Options对话框(图5.2)，置Ignore Value为0。OK。

5.2.3 统计结果及分析

通过上述操作，可获得相山地区各地层岩性的航放数据统计参数，见表5.1。

表5.1 相山地区各地层岩性K、U、Th统计参数

注:K单位为%，U，Th单位为10^-6。

由表5.1可知，K含量以加里东期花岗岩(γ₃)为最高，平均2.49%，其次是K₁e、γπ，T₃a最低。U含量以燕山期花岗岩(γ₅)为最高，平均值为4.26×10^-6，最低的是K₂n，但γπ和K₁e的均方差较大;Th含量与U含量特征相似，γ₅最高，平均18.23×10^-6，其次是K₁e，平均值17.80×10^-6，而γπ和K₁e的Th均方差较大，反映这两种地层岩性中U或Th成矿的可能性较大，实际情况也是如此。

K/U、K/Th、U/Th值(表5.2)在相山地区各地层岩性中变化不大，如U/Th值，变化区间在0.20～0.24之间。比值信息的利用价值较小。

表5.2 相山地区各地层岩性K/U、K/Th、U/Th值