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wb统计学分析的毕业论文

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wb统计学分析的毕业论文

调查报告一般由标题和正文两部分组成。(一)标题。标题可以有两种写法。一种是规范化的标题格式,即“发文主题”加“文种”,基本格式为“××关于××××的调查报告”、“关于××××的调查报告”、“××××调查”等。另一种是自由式标题,包括陈述式、提问式和正副题结合使用三种。(二)正文。正文一般分前言、主体、结尾三部分。1.前言。有几种写法:第一种是写明调查的起因或目的、时间和地点、对象或范围、经过与方法,以及人员组成等调查本身的情况,从中引出中心问题或基本结论来;第二种是写明调查对象的历史背景、大致发展经过、现实状况、主要成绩、突出问题等基本情况,进而提出中心问题或主要观点来;第三种是开门见山,直接概括出调查的结果,如肯定做法、指出问题、提示影响、说明中心内容等。前言起到画龙点睛的作用,要精练概括,直切主题。2.主体。这是调查报告最主要的部分,这部分详述调查研究的基本情况、做法、经验,以及分析调查研究所得材料中得出的各种具体认识、观点和基本结论。3.结尾。结尾的写法也比较多,可以提出解决问题的方法、对策或下一步改进工作的建议;或总结全文的主要观点,进一步深化主题;或提出问题,引发人们的进一步思考;或展望前景,发出鼓舞和号召。您的统计学专业论文具体是什么题目,准备往哪个方向写呢有什么要求呢论文是需要多少字呢开题报告 任务书 都搞定了不你可以告诉我具体的排版格式要求,论文想写好,先要找好相关资料,列好大纲,确定好题目,老师同意后在下笔,还有什么不了解的可以直接问我,希望可以帮到你,祝写作过程顺利。1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。002、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)003、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。004、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。00主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。005、论文正文:00(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。00〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:00a.提出-论点;00b.分析问题-论据和论证;00c.解决问题-论证与步骤;00d.结论。006、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。00中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:00(1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。00(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

社会科学发展的进程中,统计学起了很大的推动作用。没有统计学,就没有现代的社会科学。下面是我为大家整理的统计学 教育 分析论文,供大家参考。

摘要:统计学是一门通用的 方法 论的科学,统计思想方法具有极其广泛的应用性。随着国家创新体系的建立,统计学的教育创新已经成为一个重要的议题。本文对统计学普及教育的创新问题进行一些探讨。

关键词:统计学;普及教育;创新

一、大规模的统计学普及教育势在必行

从世界发达国家的情况来看,都比较重视统计学和统计学教育。2006年6月,中国人民大学举办了“2006统计学国际论坛”,笔者参加了这一论坛,并专门就统计学普及教育问题向美国依利诺依大学何旭明教授了解了美国统计学教育的有关情况。何教授讲:“美国的高等院校几乎都开设《统计方法》选修课,而且学生中选《统计方法》课程的人数要多于选修《微积分》课程的人数,因为他们觉得统计更有用。”另外,从最近的英国、美国、日本以及港、台地区的中学教材来看,统计学与概率都是教学内容的重要组成部分,多数教材每个年级都有统计内容。

在国内,统计学也越来越受到重视。1993年12月,贺铿、袁卫两位教授提出的“大统计”的理念,在统计学界从认识上正趋于统一。1998年9月,教育部在将504个本科专业调整为249个的情况下,统计学从原来的二级学科反而被调整为理学类一级学科。这些都为统计学的发展和统计教育的大规模普及奠定了重要基础。

尽管如此,我国统计学教育与发达国家相比还是存在着很大的差距。我国所有的普通高等学校中,具有统计学专业或开设统计学课程的只有100多所,这与美国有成百上千所学校在提供统计教育的状况相比比例是较低的。从我国中学教材来看,统计的内容约占4%。相对上述国家的教科书来说比例也是较低的。

一个国家应用统计学知识的多少,反映一个国家的发达程度。随着我国社会主义市场经济和各项社会事业的快速发展,随着建设创新型国家战略目标的实施,随着高等教育的大众化进程,统计学提高教育和大规模的普及教育无疑都会得到长足发展。统计学教育也会在普及基础上进一步提高,在提高指导下进一步普及。因此笔者认为,较大规模的统计学普及教育已经势在必行。

二、高等院校是统计学普及教育的突破口

实际上,近年来我国的统计学教育已经开始突破统计学专业教育的界限,在一些理工农医以及社会学等大部分学科和专业中,开设了统计课程;统计知识还列入了中小学教学内容。这是可喜的,但笔者认为统计学普及教育还仅仅是初露端倪,大规模的统计学普及教育还未开始,还有许多工作要做。

目前,我国在一些 财经 类院校开设的基本是社会统计学,在理工类院校开设的基本是数理统计学,都还与“大统计”的理念和作为理学类一级学科的统计学存在着很大距离。中小学虽然在数学教材中加入了一些统计学的基本内容,但一方面比例较少,另一方面,据笔者了解,由于受应试教育和基层学校师资条件的制约,教育质量也还存在不少的问题。很多理科教师在大学仅学过数理统计课程,对抽样和描述统计的内容较生疏,因而感觉新教材内容体系较乱,内容不如老教材讲起来“顺溜”。于是知识可以传授给学生,也可以指导学生完成很多的练习题,但蕴涵在知识背后的统计思想能否也讲出来可能就要打很大的折扣了。

另外,国民的统计意识还不强,对统计学的认识也还不够,据笔者了解,一谈到统计,很多人就联想到统计局,联想到大量的统计数据和统计报表等。这些都说明,统计学的普及教育还任重道远。

大规模普及统计教育是一项浩大的系统工程,需要以强大的人力、物力、财力资源为基础。以人力资源为例,尽管我国有一支素质较高的统计学专家队伍,但由于他们承担着国家政府部门或科学研究机构的重要工作,因此显然不可能有过多的时间和精力从事大规模的普及教育工作。同样,国家目前也还不可能投入大量的物力和财力资源开展统计学的普及教育工作。那么,怎样解决人力、物力、财力的问题,开展大规模的统计学普及教育呢?

笔者认为,要进行全社会的统计学普及教育,首先应该在各类高等院校中普及统计学教育,即把高等院校作为统计学普及教育的突破口,而后推向全社会。各类高校现有专业教师可以承担统计学普及教育的教学工作,在学校教务部门的统一安排下,着力通过开设跨专业选修课的形式开展统计学普及教育。各类高等院校接受过统计学基础教育的成千上万名大学生会走向社会的众多工作岗位,他们会带着统计学的基本思想方法在各个岗位开花结果,同时也为他们进一步提高和继续进行全社会的统计学普及教育打下了基础。因此,把高等院校作为统计学普及教育的突破口是解决人力、物力、财力资源问题的最好方略和最佳途径。

当然,由中国统计教育学会、重点大学和一流专家牵头,以讲座班的形式开展对一般高等院校的师资培训工作,以研讨会的形式定期沟通和交流各高校统计学普及教育的情况和 经验 也是非常必要和重要的。

高等院校作为统计学普及教育的这个突破口一旦打开,全社会普及统计学教育的蓬勃局面也就很快到来了。笔者甚至认为,高等院校统计学普及教育的局面可能会很壮观,会受到学生的欢迎。

三、在高等院校进行统计学普及教育的一些思考

在各类高等院校中进行统计学普及教育实际上是相对现有教育体制来说的一项教育教学改革,是高等院校教学内容创新的一种尝试,需要领导的重视,教务部门的协调等基本条件作为保证。在这里,就有关教学指导思想和实施方法粗略地谈一下基本想法,以求抛砖引玉。

1、基本思想:将抽样技术、描述统计、概率初步、推断统计、非参数统计、 Excel 在统计分析中的应用结合在一起,并溶入案例教学,向学生较系统地介绍入门阶段最基本的统计思想和方法。

2、基本途径:通过在普通高等院校各专业开设《应用统计方法》选修课,解决统计意识的培养和统计方法普及教育问题,选修课一般为54~72学时为宜。

3、基本目标:各专业的学生通过《应用统计方法》的学习,初步树立统计意识,能够用基本的统计方法,借助于最普及的Excel统计分析软件解决工作中和生活中的实际问题。

4、教材选用:可以选用中国人民大学统计学院贾俊平等编著的《统计学》作为教材,也可以根据教学时间和 其它 具体情况,自编教材。

5、师资问题:各高等院校讲授统计学或者概率统计的教师承担统计学普及教育的教学工作,教务部门承担相关的教学管理工作都是没有太大问题的。当然教师很可能需要进行一些再学习,更新知识结构。例如,讲授概率统计的教师很可能需要学习实际的抽样技术和Excel统计分析软件的应用方法等。

6、学习评价:注重理论联系实际,将“学统计”转化为“做统计”,改革传统考试方法,通过撰写统计 报告 进行考核,从而使学生掌握从数据的收集、整理、分析、写出统计报告的全过程,提高教学效果。

在2004年8月教育部颁布的《普通高等院校本科教学工作水平评估方案(试行)》中,实践教学被视为专业建设与教学改革的重要方面,单独列为一项二级指标,强化了实践教学的地位。各类高等院校率先进行统计学教育的普及工作,不但增强了实践教学的环节,而且也为统计学的社会普及教育打开了突破口,是义不容辞的时代使命。同时,通过大规模地进行统计学普及教育,也会提高统计学在国民心目中的地位,提高统计工作者的社会地位,更重要的是可以提高适应社会主义市场经济的与世界发达国家接轨的国民基本科学素质。

参考文献:

[1]胡学锋.美国统计教育之考察[J].统计与决策.

[2]张国荣.在中国统计教育学会第四次会员代表大会开幕式上的讲话[J].统计教育,

[3]马赞军.大学统计学教学模式探讨[J].统计教育.[4]杨大成.统计 教学方法 当改[J].中国统计.

摘要:以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法,统计教学是一门艺术,艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时,统计教学会取得更好的教学效果。

关键词:统计学;教育

一、建构主义理论学生“学”的特点

建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析,认为学生学习有如下特点:

1、学生学习不是从零开始的,而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前,头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种 渠道 和自身的实践,对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法,建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形色色,共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的,它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程,还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

2、学生学习知识是一个主体建构的过程,要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递,而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程,即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用,充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中,学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础,超越外部信息本身;另一方面,对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用,个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造,即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者,而是主动地建构信息,这种建构不可能由其他人代替。因此,教师不能直接将知识传递给学生,而是要组织、引导,使学生参与到整个学习过程中去。

3、学生学习既是个体建构过程,也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的,但社会性的相互作用也很重要,甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果(正如统计的特点具有社会性)。此外,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论,学习者可以通过相互沟通和交流,相互争辩和讨论,合作完成一定的任务,共同解决问题,从而形成更丰富、更灵活的理解。同时,学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体,从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此,课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用,“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

二、建构主义理论教师“教”的特点

建构主义理论认为教师在课堂中的作用,可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

1、教师是课堂教学的组织者,起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用,努力调动学生的积极性,帮助他们发现问题,进而去“解决问题”。

2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正,并用科学的原理和原则,给予正确的引导与指引。

3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生,也要注意提高学生的综合素质。

从辩证法的角度看,教学是一个不断发展的动态过程,教与学是对立统一的矛盾运动,随着教学活动的变化,矛盾的主要方面,或在教师,或在学生。分开来看,“教”的主体是教师,客体是学生,教师发挥主导作用,学生发挥能动作用;“学”的主体是学生,客体是教师,学生进行认识活动和实践活动,教师则对这些活动施加影响。合起来看,在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中,教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定,又在一定条件下相互转化的。因此,“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

“基于学生为主体,教师为主导”的教学思想,在教学过程中,“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的,在和谐中不断向前发展。因此,按照“学与导和谐发展”的教学要求,教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时,可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

(1)设置情境,提出问题,激发学生学习的兴趣和热情

教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边,体验到学习统计的价值,从而激发起学习统计的兴趣,萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织,让学生对学习统计产生学习兴趣,“热爱是最好的老师”,兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索,学生才能学有所长。(2)探索问题,增强学生主角意识,激励学生积极参与

“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听,教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题,分析问题,对各种信息进行加工转换,对新经验和旧经验进行综合概括,解释有关现象。在教学过程中,教师可以提供一定的支持和引导,设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索,教师允许学生从不同的角度去观察分析,允许学生用自己喜欢的方法学习,通过各自想法的交流、碰撞,发现学生有价值的建设性建议及方法 措施 ,及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差,使问题得到正确的解决。

(3)解决问题,培养学生创新能力,提高学生综合素质

在以往统计学教学中,我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件,能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师在课堂中,就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来,关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动,使学生对学习统计产生兴趣,变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具,从而使学生在解决问题过程中,体验参与学习统计的快乐,享受成功解决实际问题的愉悦。

三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

1、设计课堂教学新模式

统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法,对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块:研究统计学的一般问题,属于基础理论。第二模块:推断统计的理论与方法,相关与回归分析,属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块:时间序列分析与预测,统计指数与因素分析,统计综合评价,属于社会经济统计方法的特有问题,侧重于各种统计分析方法运用。两个层

反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下,教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念,以现代教育思想和学习理论为指导,利用多媒体等现代化技术优势,探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用,让学生主动地参与到获取知识的过程中去,做到:(1)合理处理好教材,创造性地使用教材,充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰,过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法,构建情景逼近式的教学模式,努力提高课堂教学效果。

2、设计课内课外相融共生的大课堂

课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识,还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料,以开阔视野,扩大知识面,吸取精华,为我所用,要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外,还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情,实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式;课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

3、实行点、线、面、体相结合的大统计

“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时,注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

4、充分发挥学生的主体作用

建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用,是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲,使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点,选择适当的教学方法,灵活运用适当的教学手段,设置悬念,使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家,教学中可以适当拓展,开阔学生的视野,影响学生的心智,塑造学生的灵魂,在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣;教师的教学语言要准确生动形象,善于设疑,启发学生思维,活跃课堂气氛,使学生充满求知思索的激情;做到理论联系实际,强化学习的动机,激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣,激励学生不断提高对自己能力的欲求,不断增强自己的学习信心,不断地在自我实现中超越自我。

5、设置情境,在交互中实现教学目标

学校是社会的一个细胞,是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面,一是师生之间的交互,二是学生之间的交互。建构主义认为,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、 辩论 等形式,促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”;从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互;从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源,调动学生的学习情趣,拓展学生的知识面,在交互中实现最佳的教学效果。

6、构建科学的考核评价体系

建构主义理论强调学习是诊断性学习和 反思 性学习和自主性学习,这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动,以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中,应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式,不断的反馈,使学生自己及时评价。同时,在学生成绩考试评定中,应采取了灵活的考试方式

笔试、有口试,也有设计方案和调查报告,笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力,注重知识、能力和素质的综合评价。

以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法,统计教学是一门艺术,艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时,统计教学会取得更好的教学效果。

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毕业论文里的统计分析

问题一:描述性统计分析 所谓描述唬统计分析,就是在表示数量的中心位置的同时,还能表示数量的变异程度(即离散程度)。描述性统计分析一般有二种方法可以进行:1、频数分布分析,2、列联表分析。 ------------------------转自热心网友 问题二:什么是描述性统计分析 所谓描述性统计分析,就是在表示数量的中心位置的同时,还能表示数量的变异程度(即离散程度)。描述性统计分析一般有二种方法可以进行:1、频数分布分析,2、列联表分析。 问题三:怎么进行多年的数据的描述性统计分析 说具体点 问题四:如何用excel做描述性统计分析 描述性统计分析? 是做各种图标进行描述吗? 问题五:如何用做描述性统计分析 1分析--描述统计--描述,(频率、探索也可以)2、要用独立样本T检验,分析--比较均值--独立样本T检验。3、主要是直方图、条图、饼图等,在频率和探索里都可以找到。 问题六:如何用spss做描述性统计分析 统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作,是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下,集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。 问题七:怎么把描述性统计与相关系数分析放在一张表 可以的,只需要增加一列专门的描述性统计放入均值加减标准差,然后右侧放相关分析结果就行。(南心网 SPSS数据分析) 问题八:用描述性统计分析方法写一篇统计学论文 在毕业论文的写作过程中,指导教师一般都要求学生编写提纲。从写作程序上讲,它是作者动笔行文前的必要准备;从提纲本身来讲,它是作者构思谋篇的具体体现。所谓构思谋篇,就是组织设计毕业论文的篇章结构。因为毕业论文的写作不像写一首短诗、一篇散文、一段札记那样随感而发,信手拈来,用一则材料、几段短语就表达一种思想、一种感情;而是要用大量的资料,较多的层次,严密的推理来展开论述,从各个方面来阐述理由、论证自己的观点。因此,构思谋篇就显得非常重要,于是必须编制写作提纲,以便有条理地安排材料、展开论证。有了一个好的提纲,就能纲举目张,提纲挚领,掌握全篇论文的基本骨架,使论文的结构完整统一;就能分清层次,明确重点,周密地谋篇布局,使总论点和分论点有机地统一起来;也就能够按照各部分的要求安排、组织、利用资料,决定取舍,最大限度地发挥资料的作用。 问题九:急急!!!excel2007 如何进行描述性统计分析,具体怎么操作 EXCEL里有个数据分析库,里面就有个“描述统计”选项。 这个数据分析工具库要在“加载宏”里加载上才能用,若你EXCEL不是完整安装,可能还会要求你用EXCEL的安装盘进行一下安装…… 做这穿事,最好尽量利用已有的工具

毕业论文数据分析的做法如下:

首先,针对实证性论文而言,在开始撰写论文之前,必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。

另外,大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流,尽可能多的了解更多关于研究方法的知识,以供自己选择。除此之外,大家还需要大量查找文献资料,见多识广有大量输入之后才能有所输出,本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。

接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分,很多同学朋友都会遇到各种各样的问题,比如,不知道去哪里找数据,找到的数据可靠性无法保障,需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。

那么在这里需要跟大家强调一下,推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。

在此需要注意的是,国泰安和万方等这些网站是需要收费的,上去看了一下,价格不是很亲民。

给大家分享一下,如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布,推荐大家可以上某宝,因为某宝上电子版数据往往都很全面,而且价格大都可以接受。

在此提醒大家搜集到数据之后,一定要按照自己的习惯整理保存好,避免后期使用数据时出现差错。

经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是:你怎么做的就怎么写,每篇文章都是唯一的存在。好装,汗……。如果我们尝试去归纳和小结,这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课,人很和蔼,他主编的书也不错,操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到,统计分析部分应该包括如下内容:统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案(如ITT或PP等)、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得:统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读,同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一,也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作,其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》,在统计分析的报告上写得更专业。言归正传,本文既然是要小结“统计分析”部分,那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容:(1)样本量估算及随访/数据收集情况;(2)数据录入和管理的软件和方法;(3)本研究所使用的统计分析软件和分析方案;(4)统计描述的方法,分计量和计数资料两种;(5)统计推断的方法,分单因素和多因素两种;(6)检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因,很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案(ITT/PP)。所以简单举例如下:本研究采用……数据库进行数据录入和管理,数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验,符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述,不符合正态分布的计量资料采用中位数(25%位数,75%位数)进行描述,计数资料采用例数(百分比)进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行,不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行,计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上,采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分,该怎么办?同样,你需要多阅读别人的优秀文章,然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有:(1)数据采集:Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.(2)统计软件:All statistical analyses were performed using SAS version (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).(3)统计描述:…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.(4)单因素分析:A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….(5)多因素分析:Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….(6)检验水准:A p value of less than (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.

统计分析方法的毕业论文

多元统计分析是统计学的一个重要分支,它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。下文是我为大家整理的关于的范文,欢迎大家阅读参考! 篇1 多元统计分析课程教学探讨 摘要:多元统计分析是统计学的一个重要分支,它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域具有广泛的应用。利用多元统计分析方法分析和处理实际资料、解决实际问题是统计学专业学生必备的基本能力,因此,如何进行多元统计分析课程的教学具有相当重要的意义。本文从教学实践出发,对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践,提出了一些教学方法。 关键词:以人为本;案例教学;软体程式设计;考试改革;创新教学 多元统计分析是统计学中内容极其丰富、应用极其广泛的一个重要分支。随着计算机和统计学的发展,它在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融等领域中的应用越来越广泛,它已成为进行多元资料分析与处理的非常重要的工具之一。随着社会的发展,我们常需要处理较为复杂的多维资料以及高维或超高维资料,特别地,对于统计学专业的学生,利用多元统计分析方法分析和处理日常生活中的多维资料是他们应该具备的基本能力。因此,如何让学生很好地掌握一些基本的多元分析方法并能在实践中加以应用是我们统计学专业的教师应该思考的重要问题。通过多年的实践教学,我们对多元统计分析课程的教学进行了探索和实践,主要在以下几个方面进行了探索和尝试。 一、转变教育观念,树立“以人为本”的教学理念 教育的物件是大学生,教育的目的是以学生的终身发展为基础的。在教学过程中,我们教师首先应转变教育观念,处处体现以学生为本的人文关怀与教育。关注学生的思想、学生的需要以及在当今时代下学生所面临的挑战与机遇,争取成为学生的良师益友,建立良好的师生关系;通过案例教学、启发式教学等等多种教学方法,鼓励和促使学生积极参与课堂教学,变被动学习为主动学习,使学生成为课堂的主体;正视学生之间的个体差异,不歧视差生也不偏爱优等生,实施因材施教,使每个学生都得到不同程度的提高与进步。 二、注重案例教学,培养“学以致用”的学习意识 多元统计分析是实用性极强的一门课程,学生通过学习后,应具备处理多维资料分析实际问题的能力。在自然科学、社会科学、教育卫生以及经济金融领域,我们遇到的资料大多是多维资料。比如大型商场、超市等需要分析商品销售情况,以确定商品结构以及进货时间、数量等;利用网际网路资料进行商业投资和商业资讯挖掘等。这些问题中,我们遇到的资料都是多维甚至是高维资料,如何处理这类资料以获得一些重要资讯以便进行正确的决策,这就需要一些多元分析方法。因此,在教学中,我们特别注重案例教学,对每一种分析方法,我都尽量选取一些与时代联络紧密的例项,结合这些例子讲解方法以及在实践中的应用。通过案例教学,一方面让学生更好地掌握资料分析方法,另一方面也培养了学生“学以致用”的意识。通过案例教学,让学生体会到判别分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、对应分析、典型相关分析、多元回归分析方法等分析方法是统计分析中相当重要的方法,它几乎应用在每个领域,学会这些方法可以解决日常生活中的许多实际问题,具备这些能力是统计学专业本科生的必备能力,无论是毕业设计、公司上班还是继续深造等,都离不开这些分析方法,从而激发学生学习的兴趣。 三、结合软体教学,提高学生程式设计和资料处理能力 多元分析方法分析和处理的资料是多维资料,通常维数较多,而且观测资料也较多,计算量都比较大,通常需要计算机才能实现。因此,在教学中,我们特别注重软体教学,对每一种分析方法,在学生掌握了这种方法的理论知识和适用范围后,向学生介绍SPSS、Excel等软体如何给出分析结果,以及介绍SAS,R和Matlab的程式程式码。在学生的作业中,要求学生至少用一种语言编写分析处理资料的程式程式码。对于统计学专业的学生,不仅要求学生掌握一些重要的统计分析方法,同时还要熟练掌握1~2门软体进行资料分析与处理。实践证明,方法学习与软体结合的教学,将大大提高学生程式设计和资料处理能力。 四、尝试创新教学,注重培养学生自主学习和实践能力 为了培养学生的自主学习能力,我们大胆进行教改尝试,一改教师“一言堂”的教学模式,采用多种教学方式,坚持“学生为主体,教师为主导”的教学模式。1对于每一种方法的教学,我们首先由一个实际问题入手,引发学生思考和讨论,在学生讨论和发言的基础上引出新的分析方法。2学生自学,分组讨论并准备教学PPT,选取准备充分的小组派一名代表上台讲授,教师只是做一些必要的补充和完善。3学生和老师评价教学效果,对于特别优秀的小组给予奖励加分。通过这些创新教学,培养了学生的自主学习能力、协作能力与口头表达能力,这些能力的培养,将为学生终生发展打下良好的基础。关于作业布置,传统的方法就是布置一些对基本概念的理解和知识的实际应用的习题。为了让学生学会用所学知识去思考社会、教育、医药卫生和经济金融等领域的实际问题,我们除了布置一些基本概念的理解和知识的实际应用的习题外,每一种方法学习结束后,对每一种多元分析方法,要求学生撰写1篇小论文至少使用一种分析方法。而对于论文的撰写,由学生自己选题、资料获取,并利用所学的分析方法和统计软体进行分析,最后撰写一篇一定字数以上的小论文。我们从这些论文中挑选1~2篇优秀论文进行讲解,从论文题目的选取、论文的书写格式、方法和软体的应用以及文章的撰写等各方面进行评价。对于特别优秀的论文,我们推荐到正式刊物进行发表,并在总评成绩中进行加分,以激励学生学习的热情。 五、改革考核方式,培养符合社会需要的专业人才 多元统计分析是统计学专业的专业必修课程,因此通常这门课的考核方式是闭卷笔试,这种传统的考核方式很难掌握学生实际应用能力的情况。而学习多元统计分析的重要目的是:利用多元统计分析方法分析和解决实际问题,这才是我们教学的核心所在。为了兼顾理论学习能力和实践能力的考察,我们尝试采用一种新的考试方法,那就是平时成绩20%+期末笔试成绩40%+小论文40%,其中平时成绩包括出勤情况5%,课堂表现5%,平时作业10%;这样既考查了学生的理论学习能力,同时也考查了学生写作能力、软体程式设计能力等多方面的能力。同时,我们还注重软体使用以及程式设计能力的考查,对于那些在论文中附上了SAS、R、Matlab等正确程式程式码的论文,我们将给予更高的成绩和评价,以锻炼学生的程式设计能力和资料处理能力。考试不是目的,只是一种手段,考试的方式在一定程度上将是学生学习的风向标,就如同高考的指挥棒。这样的考核方式,将迫使学生既要学习这些方法的来龙去脉,这些方法的理论基础,同时又要学习软体程式设计知识,更重要的是能将知识与实际联络起来,以便培养解决实际问题的能力,最后还要能将研究成果以论文形式呈现出来。学生只有具备了这几个方面的能力,才会成为社会需要的统计专业人才。 多元统计分析课程是进行科学研究的重要工具之一,它在自然科学、社会科学等领域有着相当广泛的应用。该课程教学的目的在于让学生熟练掌握多种多元统计分析的基本思想、基本原理的基础上,能够将大量的资料进行简化,利用所学的方法进行判别和分类,能够结合统计软体进行计算,并对计算结果进行合理的解释。实践教学表明,学生通过该门课的学习都能很好地利用所学方法对实际问题进行分析和解释。 篇2 多元统计分析在学生管理中的应用 【摘要】运用因子分析方法将学生课程进行聚类,进而将学生分为5类进行分类管理。并且运用单因素方差分析可知,作业完成情况、出勤情况、课堂响应情况对学生成绩均有显著影响,且课堂响应情况的影响最大。 【关键词】因子分析 单因素方差分析 学生管理 一、相关理论研究综述 自20世纪80年代起,多元分析方法在我国多个领域均有成功应用的案例,针对教育、教学方面的研究也在逐渐丰富。1995年,吴群英曾研究过多元分析在教学质量评估中的应用,发现多元分析的结果对提高教学质量具有明显的导向性。田开、郑宗培、虞小海利用SPSS软体,深入探讨了有关主成分分析在学生成绩中的应用,为教学研究和管理提供了科学的依据。应敏、景平等人多次将多元分析方法引入到学生成绩的分析,并取得相关成果。从以上研究可以看出,多元分析在学生管理中的应用,多停留在教学工作及学生成绩分析方面,没有涉及到学生的综合管理方面。而本文准备以学生的分类管理和学风建设为例,利用因子分析方法,探讨多元分析在学生管理中的应用。 二、多元统计方法介绍 多元分析是单变数统计方法的继承与推广,几种典型的多元分析方法有因子分析、单因素方差分析等。多元分析方法开始于18,F.高尔顿首先提出相关系数和线性回归理论。.斯皮尔曼等人在后来的数十年中不断丰富了多元分析方法的内容。 一因子分析 因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些资讯重叠、具有错综复杂关系的变数归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是:根据相关性大小把变数分组,使得同组内的变数之间相关性较高,但不同组的变数不相关或相关性较低,每组变数代表一个基本结构一即公共因子。 二单因素方差分析 单因素方差分析是通过计算F统计量和相应的概率P值,判断不同水平的控制变数对观测变数的影响程度。对于给定显著水平,α若与检验统计量对应的P值小于显著性水平α,则应拒绝原假设,认为控制变数对观测变数存在显著影响;反之,则应接受原假设,认为控制变数对观测变数没有显著影响。 三、实证分析 一因子分析在学生成绩分类管理中的应用 本节使用的学生成绩资料从某大学辅导员处收集整理得来。原始资料记录了82名同学在校期间13门课程的成绩。x1-x13分别表示为高等代数,外出实践,解析几何,常微分方程,体育,统计软体及应用,传统文化,西方经济学,多元统计分析,统计学原理,回归分析,大学英语Ⅰ,大学英语Ⅱ。 首先进行相关性检验分析。由SPSS的相关性检验结果分析可知,这些变数对应的Sig值较小。说明这些变数相关性较为显著。证明此时进行因子分析是非常有效的。其次由因子分析KMO检验结果表明,用因子分析的效果较好。 由因子贡献率可知前7个公因子的累积贡献率为,大于85%,因此选取前7个公因子为公因子,就可以比较好的解释原有变数所包含的资讯了。通过累积贡献率我们已经确定,选取7个公因子是合理的。 我们可以由旋转后的因子载荷确定与7个因子分别对应的变数,也就是说,可以用该因子代表这些变数。分别解释为:第一公因子代表x4、x3、x1、x10四个变数,表示基本课程水平;第二公因子代表x11、x9两个变数,表示专业课程水平;第三公因子代表x12、x13两个变数,表示其英语水平;第四公因子x5表示身体素质;第五公因子x8为经管学习能力;第六公因子x7为记忆能力;第七公因子x6为专业操作水平,公因子x2表示工作能力。 由于7个旋转后的公因子的方差贡献率依次是、、、、、、,则综合因子得分为: F= 利用计算出因子的综合得分,并接下来将根据综合得分进行资料分组,拟将82名同学分为五个等级,记为:A、B、C、D、E。选取、、、为界点,这样就实现了学生分类管理,分别针对这五个等级的学生制定不同的管理方法实现学生科学化管理。 二单因素方差分析在学风建设中的应用 将学生的作业完成情况、出勤情况、课堂响应程度按照一定的界点分为三类,分别应用单因素方差分析,通过比较分析结果中Sig值与显著性水平α=的大小,判断该因素是否对学生成绩产生显著行影响。 以学生成绩为观测变数,作业完成情况为控制变数,通过单因素方差分析,对作业完成情况对学生成绩的影响进行分析。原假设为:作业完成情况对学生成绩没有产生显著影响。 首先检验均值μ是否相等。原假设H0:μ0=μ1=μ2;H1:μ0,μ1,μ2不全相等。在均值检验中,Sig值为,大于显著性水平α=,因此应该接受原假设,也即均值相等,因此可以继续进行单因素方差分析。 由作业完成情况对学生成绩单因素方差分析的结果可以得出统计量的观测值为,对应的概率值P为,如果显著性水平α为,由于概率值小于显著性水平α,因此应该拒绝原假设,认为学生的作业完成情况对考试成绩产生了显著影响。 同样可以得到出勤情况和课堂响应程度对学生成绩的单因素方差分析。可知,学生的出勤情况和课堂响应程度对学生成绩产生了显著影响。 四、结论 一由综合因子得分的大小将学生样本分为五类,记作:A、B、C、D、E。下面针对这五类学生,分别提出一些管理方面的建议 A类“完全粗放式”管理:这类学生成绩优秀、目标明确。应该给予其足够的自由空间。B类“不完全粗放式”管理:这类学生成绩较好,属于班级里比较优秀的学生。可以进行适当指导。C类“不完全集约式”管理:C类生学习表现一般,几乎不会做违反学校规定的事。对于这类学生比较好的方法是定时为其制定一些任务目标,要求他们按时完成。D类“完全集约式”管理:该类生成绩较差、日常表现较差。对于这类学生,应该重点关注,安排跟班老师尽可能帮助他们学习。E类“牢笼式”管理:E类生已成绩太差,如果不好好管理很可能走上歧路,既要在学习中严加管理,又要在生活中集中关注。 二通过单因素方差分析可以看出,作业完成情况、出勤情况、课堂响应情况对学生成绩均有显著性影响,但三者之中,课堂响应情况的影响更大 在学风建设的三个方面中,要更加重视课堂响应程度。因此,将单因素方差分析应用到学风建设工作中,能够使学风建设的目标更加明确、工作重心更加清楚、工作成效更高。再一次验证了多元分析在学生管理工作中的必要性和可实现性。

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 和 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 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《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 软件进行。( 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。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 。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%的显著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, 结合统计软件 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262008/01 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 软件中的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 软件对原 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 软件, 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 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 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 - - - - - - 平稳 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 软件对 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著性检验, 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 , 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 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 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 外商直接投资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 - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 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企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 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企业经营(偿债)能力问题影响企业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; 为了使企业经营 ( 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企业经营 ( 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

我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧,你参考参考:产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型

社会科学发展的进程中,统计学起了很大的推动作用。没有统计学,就没有现代的社会科学。下面是我为大家整理的统计学 教育 分析论文,供大家参考。

摘要:统计学是一门通用的 方法 论的科学,统计思想方法具有极其广泛的应用性。随着国家创新体系的建立,统计学的教育创新已经成为一个重要的议题。本文对统计学普及教育的创新问题进行一些探讨。

关键词:统计学;普及教育;创新

一、大规模的统计学普及教育势在必行

从世界发达国家的情况来看,都比较重视统计学和统计学教育。2006年6月,中国人民大学举办了“2006统计学国际论坛”,笔者参加了这一论坛,并专门就统计学普及教育问题向美国依利诺依大学何旭明教授了解了美国统计学教育的有关情况。何教授讲:“美国的高等院校几乎都开设《统计方法》选修课,而且学生中选《统计方法》课程的人数要多于选修《微积分》课程的人数,因为他们觉得统计更有用。”另外,从最近的英国、美国、日本以及港、台地区的中学教材来看,统计学与概率都是教学内容的重要组成部分,多数教材每个年级都有统计内容。

在国内,统计学也越来越受到重视。1993年12月,贺铿、袁卫两位教授提出的“大统计”的理念,在统计学界从认识上正趋于统一。1998年9月,教育部在将504个本科专业调整为249个的情况下,统计学从原来的二级学科反而被调整为理学类一级学科。这些都为统计学的发展和统计教育的大规模普及奠定了重要基础。

尽管如此,我国统计学教育与发达国家相比还是存在着很大的差距。我国所有的普通高等学校中,具有统计学专业或开设统计学课程的只有100多所,这与美国有成百上千所学校在提供统计教育的状况相比比例是较低的。从我国中学教材来看,统计的内容约占4%。相对上述国家的教科书来说比例也是较低的。

一个国家应用统计学知识的多少,反映一个国家的发达程度。随着我国社会主义市场经济和各项社会事业的快速发展,随着建设创新型国家战略目标的实施,随着高等教育的大众化进程,统计学提高教育和大规模的普及教育无疑都会得到长足发展。统计学教育也会在普及基础上进一步提高,在提高指导下进一步普及。因此笔者认为,较大规模的统计学普及教育已经势在必行。

二、高等院校是统计学普及教育的突破口

实际上,近年来我国的统计学教育已经开始突破统计学专业教育的界限,在一些理工农医以及社会学等大部分学科和专业中,开设了统计课程;统计知识还列入了中小学教学内容。这是可喜的,但笔者认为统计学普及教育还仅仅是初露端倪,大规模的统计学普及教育还未开始,还有许多工作要做。

目前,我国在一些 财经 类院校开设的基本是社会统计学,在理工类院校开设的基本是数理统计学,都还与“大统计”的理念和作为理学类一级学科的统计学存在着很大距离。中小学虽然在数学教材中加入了一些统计学的基本内容,但一方面比例较少,另一方面,据笔者了解,由于受应试教育和基层学校师资条件的制约,教育质量也还存在不少的问题。很多理科教师在大学仅学过数理统计课程,对抽样和描述统计的内容较生疏,因而感觉新教材内容体系较乱,内容不如老教材讲起来“顺溜”。于是知识可以传授给学生,也可以指导学生完成很多的练习题,但蕴涵在知识背后的统计思想能否也讲出来可能就要打很大的折扣了。

另外,国民的统计意识还不强,对统计学的认识也还不够,据笔者了解,一谈到统计,很多人就联想到统计局,联想到大量的统计数据和统计报表等。这些都说明,统计学的普及教育还任重道远。

大规模普及统计教育是一项浩大的系统工程,需要以强大的人力、物力、财力资源为基础。以人力资源为例,尽管我国有一支素质较高的统计学专家队伍,但由于他们承担着国家政府部门或科学研究机构的重要工作,因此显然不可能有过多的时间和精力从事大规模的普及教育工作。同样,国家目前也还不可能投入大量的物力和财力资源开展统计学的普及教育工作。那么,怎样解决人力、物力、财力的问题,开展大规模的统计学普及教育呢?

笔者认为,要进行全社会的统计学普及教育,首先应该在各类高等院校中普及统计学教育,即把高等院校作为统计学普及教育的突破口,而后推向全社会。各类高校现有专业教师可以承担统计学普及教育的教学工作,在学校教务部门的统一安排下,着力通过开设跨专业选修课的形式开展统计学普及教育。各类高等院校接受过统计学基础教育的成千上万名大学生会走向社会的众多工作岗位,他们会带着统计学的基本思想方法在各个岗位开花结果,同时也为他们进一步提高和继续进行全社会的统计学普及教育打下了基础。因此,把高等院校作为统计学普及教育的突破口是解决人力、物力、财力资源问题的最好方略和最佳途径。

当然,由中国统计教育学会、重点大学和一流专家牵头,以讲座班的形式开展对一般高等院校的师资培训工作,以研讨会的形式定期沟通和交流各高校统计学普及教育的情况和 经验 也是非常必要和重要的。

高等院校作为统计学普及教育的这个突破口一旦打开,全社会普及统计学教育的蓬勃局面也就很快到来了。笔者甚至认为,高等院校统计学普及教育的局面可能会很壮观,会受到学生的欢迎。

三、在高等院校进行统计学普及教育的一些思考

在各类高等院校中进行统计学普及教育实际上是相对现有教育体制来说的一项教育教学改革,是高等院校教学内容创新的一种尝试,需要领导的重视,教务部门的协调等基本条件作为保证。在这里,就有关教学指导思想和实施方法粗略地谈一下基本想法,以求抛砖引玉。

1、基本思想:将抽样技术、描述统计、概率初步、推断统计、非参数统计、 Excel 在统计分析中的应用结合在一起,并溶入案例教学,向学生较系统地介绍入门阶段最基本的统计思想和方法。

2、基本途径:通过在普通高等院校各专业开设《应用统计方法》选修课,解决统计意识的培养和统计方法普及教育问题,选修课一般为54~72学时为宜。

3、基本目标:各专业的学生通过《应用统计方法》的学习,初步树立统计意识,能够用基本的统计方法,借助于最普及的Excel统计分析软件解决工作中和生活中的实际问题。

4、教材选用:可以选用中国人民大学统计学院贾俊平等编著的《统计学》作为教材,也可以根据教学时间和 其它 具体情况,自编教材。

5、师资问题:各高等院校讲授统计学或者概率统计的教师承担统计学普及教育的教学工作,教务部门承担相关的教学管理工作都是没有太大问题的。当然教师很可能需要进行一些再学习,更新知识结构。例如,讲授概率统计的教师很可能需要学习实际的抽样技术和Excel统计分析软件的应用方法等。

6、学习评价:注重理论联系实际,将“学统计”转化为“做统计”,改革传统考试方法,通过撰写统计 报告 进行考核,从而使学生掌握从数据的收集、整理、分析、写出统计报告的全过程,提高教学效果。

在2004年8月教育部颁布的《普通高等院校本科教学工作水平评估方案(试行)》中,实践教学被视为专业建设与教学改革的重要方面,单独列为一项二级指标,强化了实践教学的地位。各类高等院校率先进行统计学教育的普及工作,不但增强了实践教学的环节,而且也为统计学的社会普及教育打开了突破口,是义不容辞的时代使命。同时,通过大规模地进行统计学普及教育,也会提高统计学在国民心目中的地位,提高统计工作者的社会地位,更重要的是可以提高适应社会主义市场经济的与世界发达国家接轨的国民基本科学素质。

参考文献:

[1]胡学锋.美国统计教育之考察[J].统计与决策.

[2]张国荣.在中国统计教育学会第四次会员代表大会开幕式上的讲话[J].统计教育,

[3]马赞军.大学统计学教学模式探讨[J].统计教育.[4]杨大成.统计 教学方法 当改[J].中国统计.

摘要:以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法,统计教学是一门艺术,艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时,统计教学会取得更好的教学效果。

关键词:统计学;教育

一、建构主义理论学生“学”的特点

建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析,认为学生学习有如下特点:

1、学生学习不是从零开始的,而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前,头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种 渠道 和自身的实践,对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法,建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形色色,共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的,它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程,还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

2、学生学习知识是一个主体建构的过程,要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递,而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程,即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用,充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中,学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础,超越外部信息本身;另一方面,对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用,个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造,即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者,而是主动地建构信息,这种建构不可能由其他人代替。因此,教师不能直接将知识传递给学生,而是要组织、引导,使学生参与到整个学习过程中去。

3、学生学习既是个体建构过程,也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的,但社会性的相互作用也很重要,甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果(正如统计的特点具有社会性)。此外,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论,学习者可以通过相互沟通和交流,相互争辩和讨论,合作完成一定的任务,共同解决问题,从而形成更丰富、更灵活的理解。同时,学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体,从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此,课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用,“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

二、建构主义理论教师“教”的特点

建构主义理论认为教师在课堂中的作用,可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

1、教师是课堂教学的组织者,起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用,努力调动学生的积极性,帮助他们发现问题,进而去“解决问题”。

2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正,并用科学的原理和原则,给予正确的引导与指引。

3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生,也要注意提高学生的综合素质。

从辩证法的角度看,教学是一个不断发展的动态过程,教与学是对立统一的矛盾运动,随着教学活动的变化,矛盾的主要方面,或在教师,或在学生。分开来看,“教”的主体是教师,客体是学生,教师发挥主导作用,学生发挥能动作用;“学”的主体是学生,客体是教师,学生进行认识活动和实践活动,教师则对这些活动施加影响。合起来看,在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中,教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定,又在一定条件下相互转化的。因此,“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

“基于学生为主体,教师为主导”的教学思想,在教学过程中,“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的,在和谐中不断向前发展。因此,按照“学与导和谐发展”的教学要求,教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时,可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

(1)设置情境,提出问题,激发学生学习的兴趣和热情

教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边,体验到学习统计的价值,从而激发起学习统计的兴趣,萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织,让学生对学习统计产生学习兴趣,“热爱是最好的老师”,兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索,学生才能学有所长。(2)探索问题,增强学生主角意识,激励学生积极参与

“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听,教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题,分析问题,对各种信息进行加工转换,对新经验和旧经验进行综合概括,解释有关现象。在教学过程中,教师可以提供一定的支持和引导,设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索,教师允许学生从不同的角度去观察分析,允许学生用自己喜欢的方法学习,通过各自想法的交流、碰撞,发现学生有价值的建设性建议及方法 措施 ,及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差,使问题得到正确的解决。

(3)解决问题,培养学生创新能力,提高学生综合素质

在以往统计学教学中,我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件,能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师在课堂中,就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来,关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动,使学生对学习统计产生兴趣,变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具,从而使学生在解决问题过程中,体验参与学习统计的快乐,享受成功解决实际问题的愉悦。

三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

1、设计课堂教学新模式

统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法,对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块:研究统计学的一般问题,属于基础理论。第二模块:推断统计的理论与方法,相关与回归分析,属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块:时间序列分析与预测,统计指数与因素分析,统计综合评价,属于社会经济统计方法的特有问题,侧重于各种统计分析方法运用。两个层

反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下,教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念,以现代教育思想和学习理论为指导,利用多媒体等现代化技术优势,探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用,让学生主动地参与到获取知识的过程中去,做到:(1)合理处理好教材,创造性地使用教材,充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰,过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法,构建情景逼近式的教学模式,努力提高课堂教学效果。

2、设计课内课外相融共生的大课堂

课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识,还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料,以开阔视野,扩大知识面,吸取精华,为我所用,要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外,还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情,实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式;课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

3、实行点、线、面、体相结合的大统计

“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时,注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

4、充分发挥学生的主体作用

建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用,是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲,使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点,选择适当的教学方法,灵活运用适当的教学手段,设置悬念,使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家,教学中可以适当拓展,开阔学生的视野,影响学生的心智,塑造学生的灵魂,在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣;教师的教学语言要准确生动形象,善于设疑,启发学生思维,活跃课堂气氛,使学生充满求知思索的激情;做到理论联系实际,强化学习的动机,激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣,激励学生不断提高对自己能力的欲求,不断增强自己的学习信心,不断地在自我实现中超越自我。

5、设置情境,在交互中实现教学目标

学校是社会的一个细胞,是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面,一是师生之间的交互,二是学生之间的交互。建构主义认为,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、 辩论 等形式,促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”;从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互;从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源,调动学生的学习情趣,拓展学生的知识面,在交互中实现最佳的教学效果。

6、构建科学的考核评价体系

建构主义理论强调学习是诊断性学习和 反思 性学习和自主性学习,这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动,以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中,应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式,不断的反馈,使学生自己及时评价。同时,在学生成绩考试评定中,应采取了灵活的考试方式

笔试、有口试,也有设计方案和调查报告,笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力,注重知识、能力和素质的综合评价。

以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法,统计教学是一门艺术,艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时,统计教学会取得更好的教学效果。

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经济学毕业论文统计分析

国民经济是一个错综复杂的多维度的整体,涉及到一个国家所有的经济利益群体,意义重大,因此需要通过国民经济统计来反映其总体状况和发展趋势。下面是我为大家推荐的国民经济学论文,供大家参考。

国民经济学论文 范文 一:国民经济管理论文

第1章 前言

长期而言,我国的产业结构域经济正常之间具有共同的随机变动趋势。因此,通过调整和优化产业结构从而控制经济增长的产业政策在中国是有效的。

中国经济结构的不合理及需要重组是一个老话题。应该肯定,自从改革开放以来,中国的经济结构业已有所调整。例如,农业在GDP中所占比重的下降;外贸结构中初级产品比例有所调整;但随着经济全球化的发展及中国加入WTO,经济结构的调整与重组,已成为十分迫切的问题。经济结构调整是十分复杂的话题,需要做大量深入的调查研究工作及基础工作。

第2章 我国三大产业结构现状

产业结构的现状

产业结构,指的是国民经济各个产业部门之间和每个产业部门内部的构成以及它们之间相互制约的经济联系和数量对比关系,亦称国民经济的部门结构。它是通过产业之间的关系有机结合,在一般分工和特殊分工的基础上产生和发展起来的。而所谓产业优化升级,其含义一是指随着经济发展水平的提高或在相关政府政策引导下,一国的产业结构演变呈现由低级向高级发展并优化完善的过程,即推动产业结构合理化和高度化发展的过程。二是指产业个体向劳动密集型向资本和技术密集型经济领域发展的过程,即产业由低技术水平、低附加值状态向高技术、高附加值状态演变的过程。

改革开放以来,尤其是进入新世纪以来,为适应全球高新技术产业竞争发展的大局和趋势,我国坚持体制创新与技术创新相结合,着力发展对经济增长有突破性重大带动作用的高新技术产业,有力地促进了产业结构调整。2010年国内生初步核实数计算的三次产业结构为,2010年国内生产总值现价总量为401202亿元,比初步核算数增加3219亿元,按不变价格计算的增长速度为,比初步核算数提高个百分点。其中,第一产业增加值为40534亿元,比初步核算数增加37亿元,增长速度为,与初步核算速度相同。第二产业增加值为187581亿元,比初步核算数增加1100亿元,增长速度为,比初步核算数提高个百分点。第三产业增加值为173087亿元,比初步核算数增加2082亿元,增长速度为,比初步核算数提高个百分点。按初步核实数计算的三次产业结构,第一产业占,第二产业占,第三产业占。

近年来,我国第一产业比重持续下降,其中第三产业比重进一步提高,可见服务业对中国经济的贡献率越来越高,第三产业需继续大力发展。总体上目前我国的三大产业结构较为合理,逐步改变了各个产业之间的相对比重和技术关联,提高了产业结构的整体效率,优化了产业结构。

产业结构存在的问题

农业存在的问题

改革开放以来,我国农业和农村经济取得了长足发展,农业产业结构经过不断调整形成了较好的格局。但是,目前的农业产业结构仍存在不少的问题。

(1)农业基础设施仍然薄弱。供水、供电、交通、通信等基础设施还很不完善,有些地区的矛盾还比较尖锐。例如华北、西北等地区缺水较为严重,影响农业生产和人民生活。

(2)农产品品种、品质结构尚不优化,农产品优质率较低。我国的牛、羊、猪等肉类产品、苹果、梨等水果产品、花卉产品,以及水产品等在国际市场上具有明显的价格优势,但面临着品种不优、质量不高的困扰。

(3)农产品加工业尚处在初级阶段,保鲜、包装、贮运、销售体系发展滞后,初级产品与加工品比例不协调。发达国家的农产品加工业产值与农业产值之比大都在2:1以上,而我国只有∶1,与国外相比差距比较大。

(4)农产品区域布局不合理,各地没有充分发挥自身的地区比较优势,未能形成有鲜明特色的农产品区域布局结构。

第二产业存在的问题

第二产业总量扩张明显,但生产结构不够合理,结构升级较慢,经济增长质量不高。主要表现在:。(1)处于全球价值链底端,产业升级面临困难。

改革开放后的三十年,中国经济高速增长,批量化生产的成本优势使我国获得了“世界工厂”的称号。但我国的比较优势在相当程度上是依靠廉价劳动力获得的,这导致行业的竞争优势主要集中在低附加价值的非核心部件制造和劳动密集的装配环节中,产品的附加值难以提高。

在总出口额中,加工贸易所占比重同样超过了50%。这表明,即使是本土企业,也严重依赖外国企业的订单,而不是依靠自主研发和自有产品来开拓国际市场。这种对订单的依赖是中国产业处于全球价值链底端的又一明证。而一旦国外市场出现疲软,这种模式就难以为继。此次金融危机就是一个很好的例证。

(2)产业研发投入不足,技术创新能力差。目前,我国制造业总量规模占全球的6%,而研发投入仅占,研发投入严重匮乏,产业共性技术研究队伍出现严重萎缩。产业的技术创新能力差,导致对国外核心技术和关键部件高度依赖,企业无法在品质、创新等差异化竞争中取得优势,只能靠低成本维持收益。这正是我国的企业在彩电、空调、手机等诸多领域都深陷价格战泥潭不能自拔的重要原因。

第三产业存在的问题

第三产业发展滞后,内部结构需进一步调整完善。我国第三产业增长非常快,在就业中已经发挥了主 渠道 的作用,但存在总量偏小和行业结构不合理问题,发展水平滞后。从总量来看,第三产业增加值在GDP中所占比重明显偏低。目前,绝大部分发达国家的第三产业比重在70%左右,大部分发展中国家在50%左右,而我国的第三产业比重长期徘徊在30%~40%之间。从第三产业内部结构看,发达国家主要以信息、咨询、科技、金融等新兴产业为主,而我国的商业餐饮、交通运输等传统服务业比重较大,占40%以上;邮电通讯、金融 保险 等基础性服务业以及信息咨询、科研开发、旅游、新闻出版、广播电视等新兴服务业虽然发展较快,但比重仍然不高,发育仍然不足。

产业结构存在问题原因

由于中国是一个特殊的发展中人口大国,劳动力资源丰富,农业剩余劳动力自非农产业的转移是中国经济增长的最大动力;同对资本、技术,以及其他新兴资源相对短缺,对经济增长的作用与别的国家相比明显较小。在农村剩余劳动力的数量极其庞大,向城市转移又遇到各种障碍和限制的情况下,我国农村的剩余劳动力转移较多地采取了就地转移的 方法 ,走出了一条农村工业化的道路,但由于这种“农村工业化”并没有与农村的城市化相结合起来,加上农村居民的收入水平低,从而导致他们的消费水平低,服务业发展受到当地需求的限制,而工业生产能够从城市市场为依托,因此农业剩余劳动力大多数向农村第二产业尤其是工业转移,而第三产业没有得到相应的较快发展。

我国经济的高速增长主要是由工业的超高速增长推动的,而工业高速增长的原因主要在于乡镇工业的超高速增长,乡镇工业产值占工业总产值的比重1985年为,1990年上升为,1995年进一步上升到,但是乡镇企业的高速发展对第三产业增长的作用较小,这主要是由于乡镇企业的产业结构自第二产业的高度倾斜所导致的,这在很大程度上加深了我国产业结构中工业比重过高而第三产业比重偏低的偏差。

另一方面,农村中资本、技术,以及 管理知识 、人才、信息等资源的短缺更加突出,技术更新和技术进步远远跟不上农村工业扩张的速度,工业结构的升级相当缓慢。而第一、第三产业的发展相对滞后,其结构升级的进程相应受到影响。由于乡镇企业在全国经济中的比重迅速上升,其产业结构状况越来越突出 影响到整个产业结构升级的过程。

我国的产业结构偏差,与改革前片面强调工业化所留下的滞后影响有很大关系,这种影响在改革以来的二十多年中虽然有了一些变化,但一直没有得到根本性的扭转。 首先中国是在人均收入水平很低的条件下推进工业化的。作为一个人口众多的特大发展中国家,经济发展水平低和人口数目巨大使我国的人均收入水平很低,1952年开始工业化时我国的人均GDP只有119元人民币,在改革前的二十多年中,我国的工业化一直是在人均收入水平很低的条件下大幅推进的,工业产值的比重上升几乎与人均收入水平的变动失去了联系,1978年时人均GDP只为379元人民币,明显低于钱纳里等人关于人均收入水平与工业化变动关系的“一般模式”中作为工业化起点的人均收入水平而这一年中我国工业在GDP中的比重为,与1952年的相比上升了个百分点。这种工业比重提高与人均收入水平上升相分离的特殊现象,所带来的影响一直持续到现在。

其次我国是在市场化落后的条件下推进工业化的。市场经济国家在工业化开始时,市场化已经得到了很大程度上的发展,第三产业的比重较高,随着工业化阶段的前进,市场化继续发展,第三产业的比重以低于工业化率的速度继续上升。而我国在工业化起点时市场化程度和第三产业比重相对较低,特别是在工业化迅速推进的过程中市场化没有得到相应发展,第三产业的比重没有逐步提高,市场化远远滞后于工业化进程的状况,导致了改革初期产业结构中第二产业,尤其是工业比重偏高,而第三产业比重偏低的结构性偏差。在改革后,八十年代城市第三产业有了较快的发展,但没有根本性地改变第三产业的状况,而九十年代以来,在农村工业化的进程的加快和经济增长结构倾斜的影响下,又趋于加深。 最后,工业化与城市化相脱离。由于我国的工业化是在在计划经济时期打下基础的,计划推动的工业化,与市场推动的工业化的不同特点,是产业结构的变动与需求结构的变动相分离。人为因素导致了片面性,并阻碍了工业化过程中市场机制的形成和作用,改革前的工业化主要是一种城市的工业化,但只有少数的农民被有计划地安排“农转非”而到城市就业,其余的大量农村人口被排除在计划之外而继续滞留在农村,结果在迅速工业化的过程中城市化的进展很慢,农村人口的比重依然很高,工业产值比重大幅度提高的,同时农业的就业比重仍居高不下,农业剩余劳动力不能转移出去,这种城市化远远滞后于工业化的状况,一直到现在也没有多大改变,城市化的滞后,给我国的产业结构问题产生了严重的影响,主要是阻碍了第三产业的发展,加大了产业结构的偏差,因为第三产业的发展是与城市化相联系的,只有城市数量和规模的扩张才能为第三产业的发展提供较为广阔空间。

第3章 当前国内外新形势的挑战及演进方向

国际环境的挑战

尽管我国产业结构对比改革开放之前有着质的飞跃,我们的产业结构在内外环境的双重影响下,面临着转型升级的历史使命。从国际环境来看,美国次贷危机引发的金融危机已经演变为全球性的经济危机,当前欧盟、日本、美国等发达经济体均已经陷入衰退,有些国家仅有一些复苏的迹象,世界银行等机构仍然降低了对未来经济增长的预期,全球经济将进入一个缓慢增长期。

同时,中国对外出口有效需求下降,国外外商投资不旺,投资需求和消费需求的大幅下滑,导致企业业务持续萎缩,尽量减少新增投资。可见经济危机也是一次优胜劣汰的过程,一些旧产业、旧技术不得不退出战场,采用新产业、新技术是必然选择,部分企业利用这一国际形势的机遇,进行产业升级,而此时产业升级的难度与风险都大大增加。

中国对外贸易量的持续扩大、贸易摩擦增加以及货币快速升值等因素使得我国劳动密集型产品的出口变得越来越困难,欧美日等经济的衰退也给我国产品的出口蒙上了阴影,因此过度依赖外需暴露了我国产业结构的脆弱性,导致我国经济增长具有不稳定性。

国内环境的挑战

除了外部世界不利经济环境的影响外,中国产业的发展困境也有内部因素的制约,中国经济在经过30 年的高速发展后,正逐步进入经济转型期。三十年来的经济增长虽然使得资本与劳动的比重有所改善,但中国经济增长仍主要依赖低水平生产能力的扩张,即在生产能力迅速增长的同时,软实力上升速度相对滞后,部分技术将必须继续依附于发达国家,技术水平不能得到提高,难以形成自己的自主创新产品,即便是企业加强研发投入,目前我们综合水平的设计开发能力和国际竞争力并还处于较低位置;同时中国企业高层跨国人才缺乏,海外拓展人员水平较弱,国际市场开拓能力没有相应扩大。

当前中国要素禀赋结构的特点仍然是普通劳动力相对丰富而高端人才紧缺,且信息技术等资本也相对稀缺,长期依赖低廉生产要素成本优势的中国产品逐步丧失其竞争力,随着要素禀赋结构的提升和比较优势的演化,中国产业发展必须开始从劳动密集型向技术、知识密集型进行转型,这种转型要求中国企业必须加快产业升级步伐,实现经济发展方式的转变。当前,中国经济转型与全球经济放缓双重作用,使得中国经济面临更加严峻的挑战,在此背景下,中国产业是否能够抓住历史机遇,选择正确的升级路径加快产业结构调整步伐,是现今中国经济健康可持续发展的关键。

三大产业演进的方向

对三次产业结构变动趋势的总体判断是, 中国工业化进程中期阶段可能将持续到2020年之后。 一、 二、 三大产业中, 以第二产业为主的格局不大可能在 2020 年前发生变化。“ 十一五” 到 2020 年, 第一产业收入比重将持续下降; 第二产业比重在“ 十一五” 期间还有可能上升, 在 2010年前后达到顶点后, 有可能开始下降; 第三产业比重在“ 十一五” 期间基本稳定, 2010 年之后可能出现明显增加。

1.农业基础地位不变

农业在国民经济中的比重将持续下降,但其重要性和基础地位不会改变。传统农业中, 种植 业比重将下降,渔业、畜牧业的贡献将会增加。在种植业内部,粮食作物的比例会缓慢下降,经济作物、瓜菜作物和其他作物的比重将会上升。

2.工业内部结构调整

(1)重工业化阶段不可逾越,霍夫曼法则表明,工业化中后期产业结构出现重工业化趋势,是许多国家工业化过程中的一个普遍规律。根据国际 经验 ,人均国内生产总值从1000美元向3000美元攀升的时期,居民消费结构随之持续升级,即从吃饱穿暖、有耐用消费品可用、有屋可住,向吃好穿好、改善居住条件、提高耐用消费品质量、扩大服务消费转变。与之对应的是,汽车、住宅、建材、通信等行业将会有长足的发展,从而带动钢铁、机械、建材、化工等重化工业和电子及通讯设备制造业快速发展,重化工业发展是必然的趋势。

(2)信息产业将成为我国未来的主导产业。据统计,1985-2003年,世界高技术产业出口年增长,比中低技术和低技术产业出口年增长速度高5~6个百分点。高技术产业正在逐步替代传统产业变为主导制造业的部门。

我国是目前世界上最大的IT产品消费国家之一,同时也是当今世界参与信息产业制造业国际分工最多的国家。我国东部沿海地区已经集中了大量发展信息产业所必需的人力资本,同时,较低的劳动力成本是我国的IT产业制造业具有强大的国际竞争力。我国通过参与IT产业制造业的国际分工,既能实现充分就业,也能获得较高的比较利益,通过不间断的“干中学”和“用中学”,将逐渐积累起强大的IT产业技术开发能力 。信息产业应该而且也能够成为我国未来的主导产业。

国民经济学论文范文二:国民经济统计分析论文

摘 要

消费需求作为其中很重要的一部分,对总需求具有很重要的影响,进而对总需求政策的制定也有明显的影响,它影响着宏观经济的均衡发展。本文 首先建立模型,利用SPSS软件,研究了影响国民消费的因素,并对模型的分析结果进行了经济意义检验,以及统计推断检验。最后得出居民的收入水平对消费水平的影响是最显著的,其他因素则次之。通过对消费支出用途结构的分析,了解到居民的生活水平消费支出结构上的变化趋势,不管是城镇居民还是农村居民,恩格尔系数都随时间变化而下降,这表明了我国居民整体生活水平的提高。通过对比分析消费需求、投资需求、进出口需求这三大需求对国内生产总值增长的贡献率,得出消费和投资对经济增长的贡献率和拉动作用明显大于净出口, 经济增长过分依赖于投资,而消费需求还有很大的发展空间。

关键词:国民消费,消费结构,消费需求

一、研究国民消费的意义

按照经济学的分析,社会需求包括消费需求,投资需求和净出口。消费需求作为其中很重要的一部分,对总需求具有很重要的影响,进而对总需求政策的制定也有明显的影响,它影响着宏观经济的均衡发展。

现阶段,我国有条件也有必要依靠扩大国内需求尤其是居民消费需求促进经济发展。首先,我国处于居民消费结构优化升级的发展阶段,较高的国民储蓄率和巨大的国内市场潜力为拉动需求增长提供了物质条件。其次,我国居民生存型消费需求已基本得到满足并正向发展型消费需求升级过渡,但产业产品结构、收入分配结构、区域协调发展程度及消费政策和观念等严重滞后于消费结构升级变化的需求,既导致了消费需求的缩减,也给社会生产造成了不良影响,因此,我们必须扩大内需,推动经济增长。

关于如何扩大国内需求方面,中央经济会议曾指出增加居民消费是重点。从理论角度讲,消费需求的具体内容主要体现在消费结构上,要增加居民消费,就要从研究居民消费结构入手,只有了解居民消费结构变化的趋势和规律,掌握消费需求的 热点 和发展方向,才能为消费者提供良好的政策环境,引导消费者合理扩大消费,才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调,才能推动国民经济平稳、健康发展。

二、影响消费水平的因素分析

(一) 模型建立与求解

居民消费水平受诸多因素的影响,例如收入水平,消费价格指数以及恩格尔系数。下表给出了从1991年到2010 年消费水平的相关数据。基于表1和表2的数据,分别建立城镇、农村居民消费水平关于其三个影响因素的多元线性回归模型,进行逐步回归分析。

(二)模型检验

1、经济意义检验 根据回归结果:城镇:y? 农村:y?,得知,其中x1前面的系数与分别表示在城镇(农村)居民消费价格指数和城镇(农村)居民恩格尔系数不变的条件下,城镇居民人均可支配收入(农村居民人均纯收入)每增加1元,城镇(农村)居民消费水平绝对数平均增加元(元),与理论中描述的居民收入水平增加对居民消费水平变化有明显的影响,居民收入水平是影响消费水平增长的重要原因这个结论是一致的。

2.统计推断检验

(1)拟合优度检验:

由上面分析数据知两个模型的决定系数R分别为、,调整的决定系数为、,可见解释变量与被解释变量间的关系极为密切,说明模型对样本的拟合效果非常好,解释变量能对被解释变量 的离差做出解释。

(2)方程显著性检验—F检验

给定显著性水平?=,由表中可以看出F=(),查F分布表中自由度分别为k=3,n?k?1?4的临界值2F?3,4?? ,由于

F>,所以认为在5%的显著性水平下,Y对x1, x2, x3有显著的线性关系,回归方程式是显著的,即城镇居民家庭人均可支配收入(农村居民家庭人均纯收入)、城镇居民消费价格指数(农村居民消费价格指数)、城镇居民恩格尔系数(农村居民恩格尔系数)联合起来对被解释变量有显著影响。

(3)变量显著性检验—t检验给定的显著性水平?=,查t分布表得出自由度为4的临界值t?4?=,由于回归分析表中:

城镇: t1?

农村: t1? 由检验可知,城镇t1?是显著的,而t2?都是不显著国民经济统计分析论文的,农村t1?,t2?,t3?也是不显著的,即可以认为居民消费价格指数与居民恩格尔系数对居民消费水平没有显著的影响,在建立模型时,可以不作为解释变量引进模型。而居民的收入水平对居民的消费水平的影响是显著的。

结论

通过对影响消费水平的因素分析,得出居民的收入水平对消费水平的影响是最显著的,其他因素则次之。通过对消费支出用途结构的分析,了解到居民的生活水平消费支出结构上,生存型消费所占的比重会出现下降的趋势,而享受型消费和发展型消费所占的比重会呈现上升的趋势。对恩格尔系数分析得出不管是城镇居民还是农村居民,恩格尔系数都随时间变化而下降,这表明了我国居民整体生活水平的提高。对比分析消费需求、投资需求、进出口需求这三大需求对国内生产总值增长的贡献率,得出消费和投资对经济增长的贡献率和拉动作用明显大于净出口,经济增长过分依赖于投资,而消费需求还有很大的发展空间。必须从思想上彻底摒弃“投资至上”的观念,牢固树立“消费第一”的思想。把扩大消费作为经济增长的根本目标和动力,才能不断改善和提高人们的生活水平和生活质量。

参考文献

[1]李宝瑜.《国民经济统计分析》[M].中国统计出版社,2002.

[2]徐小飞、龚德恩、吴成业.《关于生产函数的新思考-理论研究与实证分析》 [3]潘文卿、李子奈、张伟.《21 世纪前20 时年中国经济增长前景展望》

浅析经济学中的统计学论文

一、引言

随着社会的整体经济水平迅猛提升,社会发展对于经济型人才的需求量也在不断的增加。作为一名中学生,我们在进行中学课堂知识的学习过程中,应当明确自身的方向,进而有针对性的完善自身的不足之处。在中学数学课堂上全面的掌握统计学知识,熟练地应用在经济学领域中,为将来成为一名合格的经济学人才奠定稳定的基础。

二、经济学中,统计学的重要性

由于经济学具有复杂性和精确性的特点,因此需要将统计学应用于其系统的建立进程中,而统计学的准确、灵活的应用,则需要我们具备合格的数学理论基础,方能在经济学中找到其发展规律。由此可见,成为一名合格的、优秀的经济学人才,需要我们在中学数学课堂的学习中,尽可能的丰富自身的统计学知识,并且将学习到的统计学知识,灵活的应用于我们的日常学习生活当中,例如进行班费的管理工作、班级活动经费的统计工作、外出活动的经费预算与控制等等,在提升了我们的统计学知识应用能力的同时,实际生活中的锻炼也使得我们的综合素质和能力都得到了迅速的提升,为成为优秀的经济学人才打下了良好的基础。

三、探究经济学中统计学的运用方式

在明确了经济学中统计学的探究思考重要性后,可以使我们在学习高中数学的过程中,以更加明确、科学的方式培养自身的统计学理论掌握和应用能力,进而实现高效的自我提升。

1.发散自身的思维,有方向的锻炼统计学知识的掌握和应用能力

我们在中学数学课堂上学习统计学的相关理论知识过程中,应当注重自身的思维发散性和灵活性。很多同学在数学课堂上计算统计学习题的过程中,由于思路过于死板,因此无法根据老师所讲解的统计学理论内容和传授的理论学统计方式灵活的进行解题,进而认为统计学十分难以掌握,丧失了对于学习统计学的信心和兴趣。实际上这些同学是进入了学习思维上的误区。如果我们能够在数学课堂上进行发散思维,灵活的将数学知识应用于思考过程中,问题便能够迎刃而解。例如,我们在学习参数的过程中,可以将样本参数、方差以及函数的理论概念灵活的运用其中,进而明确统计学中的估量值和估量极值的概念,参数统计问题也就随着这些函数的灵活应用被成功的解答出来。

2.应用模型的建立,更加直观的、高效的掌握经济学中的统计学

当我们在学习统计学知识的过程中遭遇瓶颈时,也可以通过数学模型的建立帮助我们度过学习上的难关。由于数学模型具有直观性较强以及精确度较高的特点,因此数学模型的建立可以引导我们运用更加简洁的方式,理解经济学中的统计学理念,并且完成经济学中的统计学的学习。例如我们在统计班级内部同学的身高分布状况时,就可以建立数学统计模型,将身高标准分为几个区间,分别统计,这样,所得出来的统计结果会更加具有直观性。

开展经济学中统计学的学习方式探究,主要可以将经济学中的统计学掌握方式得以有效运用。发散自身的思维,有方向的学习统计学知识,数量的应用和掌握应用模型的建立,更加直观的、高效的掌握统计学的知识要点。通过研究可知,统计学的良好的学习和掌握,需要我们在中学学习课堂上充分的调动自身学习的'积极主动性,努力的去思考和探究老师所教授的内容,并且将其进行灵活的运用,在生活中,我们可以统计日常零用钱的消费,记录消费的种类与用途,这样,在月末的时候,就可以知道自己最大的支出模块,根据自己的支出总结,合理的调控各项支出比例,使消费更加合理化,各模块支出均衡,初步做一个简单的经济统计结果。掌握统计学,将使得我们在经济学行业中,充分的发挥自身的实力,体现出我们的个人能力和个人价值。

四、结束语

开展经济学中的统计学探究,首先应当明确探究它的重要性,进而进行学习掌握方式的探究和思考。进行经济学中的统计学探究可知,我们也应当在中学学习课堂上认真学习数学知识,良好的完成统计学的掌握,在中学数学课堂上熟练、全面的掌握统计学知识,实现自我综合素质的全面提升,才能使得我们在日后真正成长为社会所需要的经济学人才。

参考文献:

[1]刘明.统计学专业计量经济学教学中的问题探讨——以兰州商学院统计学专业计量经济学课程为例[J].陇东学院学报,2013.

[2]韩春蕾,罗文海,相静.形成性评价在医学类院校统计学专业课程考核中的应用——以计量经济学课程为例[J].卫生职业教育,2015.

[3]王纯妍.浅议数学统计方法对现代经济社会的作用[A].北京中外软信息技术研究院.第三届世纪之星创新教育论坛论文集[C].北京中外软信息技术研究院,2016:1.

43 经济统计学早期思想发展简史 44 多元统计分析方法思想发展思想史 45 现代概率论思想发展简史 46 数理统计学早期思想发展简史 47 现代数理经济学发展简史 48 概率论早期思想发展简史 49 数理经济学早期思想发展简史 50 灰色理论在社会经济中的应用 51 现代经济统计学思想发展简史 52 现代数理统计学思想发展简史 53 社会统计学早期思想发展简史 54 现代社会统计学思想发展简史 55 中国汽车保有量定量研究 56 中国股市波动性定量研究 57 中国股票市场风险研究 58 中国收入差距研究 59 论统筹城乡与城乡差距 60 重庆市城乡差距定量研究 61 重庆汽车消费需求的动态分析与预测 62 灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 63 旅游业对重庆市社会经济贡献的定量分析 64 房价上涨的成因及对策研究

统计学数据分析毕业论文

1、频数分析:

对一组数据的不同数值的频数,或者数据落入指定区域内的频数进行统计,了解其数据分布状况的方式。通过频数分析,能在一定程度上反映出样本是否具有总体代表性,抽样是否存在系统偏差,并以此证明以后相关问题分析的代表性和可信性。

2、描述性统计:

对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述,包括数据的集中趋势与离散趋势。

3、探索性分析:

正态性检验用于检验数据是否满足正态分布,一些算法需要数据满足正态分布(如单样本T检验,独立样本T检验等)。

这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急

***统计方法的应用

SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件,是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ,欢迎大家阅读参考!

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【摘要】通过文献资料法,介绍了统计分析软件SPSS的特点,并通过实例:用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析,对该软件的应用做了详细的介绍,旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件,其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件,目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影,其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍,通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析,对该软件的操作用做了详细的介绍,为学习SPSS软件的人们提供参考。

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

SPSS软件的界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

(二)编程方便

具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计 方法 的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

(三)功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

(四)全面的数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件, Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt,word,PPT及html格式的文件。

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS,像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS,因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题:为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响,从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜,称重后得重量(市斤)如下:

甲(斤):、、、、、、、

乙(斤):、、、、、、

问:根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解:建立假设 H0:甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1:甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

然后根据上面给出的数据建立数据文件,注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下:

第一步:单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample,打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第二步:选择检验的变量进入检验框中,选择分组变量进入Grouping Variable框中,单击Define Group键,打开Define Group对话框,将分组变量值分别键入两个框中,单击Continue返回主对话框(见图2):

第三步:在Test Type栏中,确定检验方法。

SPSS中提供了四种检验方式,几种检验方法侧重点不同,但都是先把两样本数据混合排序,再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样,所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。

第四步:选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步:单击OK,得输出结果。

所以,以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

参考文献

[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.

[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).

[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).

试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

摘要: SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析,介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤,文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。

关键词: SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度,试题有难度和区分度指标,试卷有效度和信度指标,这些是评价考试最主要的测量指标,但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果,考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代,考试成绩统计主要依靠人工阅卷,考试数据无法电子化存储,对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广,各种分析数据的软件应运而生,这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具,使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能,这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中,SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中,我们以SPSS软件为工具,对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析,分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”,中文名称为“社会科学统计软件包”,它是世界著名的统计分析软件之一,在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包,它集数据整理、分析于一身,主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等,该软件的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。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析,介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中,考试结果的信度,试题的区分度,每个题目得分与试卷总分的关系,以及题目之间的关系,等等,都是考试研究的重要内容,最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中,Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式:

式中x为第i个考生第j题的得分,y为第i个考生第k题的得分,为第j题的平均分,为第k题的平均分,n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性,又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式:

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差,n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式:

α= 1-(3)

式中n为试题数,s为第i题的标准差,s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据,利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性,以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例,利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷),数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 版本的软件为例,介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例):

(1)将考试数据导入SPSS软件,在SPSS数据窗口中,顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】,系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中,将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中,在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中,选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域,可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”,我们采用系统默认值。

(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值,点击【OK】,开始相关系数计算,系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下:

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中,但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目,我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系,这是我们通过分析获取的重要信息,该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性,这在大规模考试中是不应该出现的,需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似,只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框,程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析,如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框,程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据,并会以不同的图表进行显示,而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同,其操作步骤如下:

(1)在SPSS数据窗口中,顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】,系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中,在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数),点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置,我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后,点击【OK】,软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型,考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2],对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少,事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设,对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个,其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时,应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测,对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后,研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析,以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性,因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理,设变量E是命题者对某道试题的期望值,E=nP,n为样本容量,P为期望的相对频率,引入以下统计量:∑(O-E)/E,其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是:零假设H:选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H:选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想:拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真,则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布,其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合,就不排除零假设,否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本,利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下:

(1)将考试数据导入SPSS软件,依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】,弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中,本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框,具体操作方法是选中单选框“Values”,输入具体的期望数值,点击“Add”按钮,依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】,输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验,H:选项的实测分布与期望分布相同;H:选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=,χ=∑(O-E)/E,自由度为df=4-1=3,查χ分布表或利用相关软件可得P=,由于P>α,因此不能拒绝零假设,即选项的实测分布与期望分布相同。因此,检验结果在显著性水平时,没有足够的证据拒绝零假设,即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同,也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的,命题教师准确地估计了考生的实际水平,这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛,但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面,本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析,介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看,软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷,对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说,只要遵循一定的操作步骤,就可以进行分析。

参考文献:

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海:华东师范大学出版社,2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试:命题与评价[M].上海:华东师范大学出版社,2006.

[3]李伟明,冯伯麟,余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京:高等教育出版社,1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海:华东师范大学出版社,2007.

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