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农业经济统计分析论文
古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面是农业经济统计分析论文，请参考！
摘要： 农业经济统计作为掌握农业生产一手数据资料的重要工作，为促进我国农业生产和农业经济的发展起到了重要作用。随着我国标准化数据统计水平的提升，其在农业经济统计方面带来的影响也愈加深远，信息化时代的到来需要提供足够的统计数据，同时也对数据统计的可靠性提出了更高的要求，但由于农业经济统计相比其他行业统计的特殊性，其标准化也存在一定的问题。值得我们进行探究。
关键词： 信息化时代 ；农业经济 ；数据统计 ；标准化
一、引言
农业作为我国重要的产业，是经济发展、社会安定、国家自立的基石。在农业经济发展过程中，农业经济数据统计工作就显得尤为重要。农业经济数据统计通过标准化指标的构建和标准化统计步骤的实施来完成的。在信息化时代，通过大数据的快速处理和信息数据化详细全面探究农业经济数据统计的标准化问题，了解当前农业经济数据统计面临的问题和其未来在标准化道路上的发展趋势，为农业经济发展提供可靠的分析性数据，是非常有必要的。
二、农业经济数据统计标准化现状
（一）农业经济数据统计体系精细化水平不高
对于任何行业的数据统计进行体系把握和控制时，必然涉及到统计标准的选择上来。对于农业经济数据统计而言也不例外，由于农业统计的发展处于从传统型向信息化转变的时代，其精细化水平仍有待提升。首先，在我国统计局公布的行业划分标准方面，农业属于农、林、牧、渔业中的一类，并包含农业服务业及其他农业服务业，但是在统计体系精细化管理过程中，对于复合行业即可能包含农林牧副渔业中一个行业或者多个行业的统计信息划分就不够清晰，可能会导致在农林牧副渔业中的统计信息存在交叉及数量关系方面的不准确，当前有关农业统计并没有对这复合行业进行详细划分和规定，可能会存在复合行业的统计信息缺失及错配的情况。其次，农业经济数据统计体系的建立是通过历史经验的'不断完善和修正而得，这使得农业经济数据统计体系中仍然保留着很多传统过时统计方式的影子，很多方式方法在实际工作中已经可以被先进的设备设施所替代，而传统的一些统计方法可能存在人工成本较高、准确性较低等缺点，不利于提升农业经济统计的准确性。如在实际工作中的农产品成本统计，就是采用的简单平均法统计小麦、玉米等农产品的各项直接和间接生产费用，即县级对各乡村调查户数据汇总，以各户的实际播种面积为权重进行加权平均；省市级采取简单算术平均办法来进行汇总。如果遇到调查户数据记录不准确，就容易造成信息失真，影响统计结果。
（二）农业经济统计数据从收集到传输缺乏专业性
由于农业经济作物种类繁多，不同种类的经济作物收集的不同也为农业经济统计带来了一定难度。当前，农业经济统计数据在收集环节到传输环节由于信息量大、种类多，农业经济统计面临着专业性较弱的问题。首先，在收集阶段，由于统计抽样的方式选择需要根据不同情况进行确定，由于种类过多，在统计抽样时，如何选择抽样方式仍是一个重要的问题。抽样方式是否准确直接影响到最终呈现出的数据的准确性和完整性。随机抽样方式在统计工作中是非常普遍、操作也是较为简单的一种方式，但是在农业统计时却并非特别容易进行。这和农业统计的特性有一定的关系，农业经济统计的一般是生鲜制品，对农产品进行定性和定量分类较难，在统计过程中随机的方式虽然可以减少工作量，但也容易使得统计数据的准确性下降，这不符合大数据时代对于大规模数据准确性的要求。其次，在数据传输阶段，过去由于信息化水平较低，统计数据一般由村开始层层上报，下层人员有关统计知识的水平较低，数据的传输多采用报送纸质资料、电话汇报等方式，这容易造成数据传输过程中的二次差错，同时这些差错也很难在后续的复核、处理过程中被发现，最终这些差错就会扩大数据的误差率，造成农业经济统计数据的可用性降低。我们在实际工作中常遇到此类问题，农业部农业综合统计中的农村经济基础资料卡片的统计就是由县级信息员报送，省市级信息员逐级汇总，层层上报，上报过程中，如果每一环节出现差错就会增加下一步的复核难度。
（三）农业经济数据标准化处理水平偏低，缺乏可信度
农业经济数据在经历过收集、传输之后必然面临着数据标准化的处理问题，只有进行有效数据处理和加工，数据才具有较高的可视化，才可以被加以有效利用，从而提升农业经济数据信息的可信度。但是当前，在农业经济数据标准化处理方面，我们仍然面临着处理水平不高的问题，最终导致农业经济数据的信息可信度欠缺。首先，部分农业经济数据的标准化处理仍然较为落后，统计分析手段仍然停留在简单的汇总、平均方面，未对数据的深层次关系进行挖掘和分析。简单的数据统计手段对于简单分析农业问题具有重要意义，但是随着精细化生产的不断发展，如何对现有农业经济统计数据加以利用，指导并促进未来农业生产便成为关键性难题。其次，统计部门也需要找寻不同类型的统计数据之间的关联性和因果原因，通过数量关系分析可以适时实现统计的最终目的预测未来事项发生的可能性和发生规律轨迹。当前有的统计部门的人员构成仍然较为传统，难以负担负责的统计数据分析和处理问题，也难以对未来趋势进行准确预判。这也使得统计数据虽然已经存在，但是能够用好、用对统计数据的人员不多，难以将一手数据转换为具有真正经济价值的统计数据信息。为解决农业经济信息统计标准化，陕西省农业调查总队几年前就建立了覆盖全省农村的统计调查网络，设立了一套科学的农村统计调查方法制度和组织管理制度，培养了一支高素质的农村统计调查队伍，建成了农村统计调查信息网络体系，调查手段日益现代化。实时了解掌握农业和农村经济的运行情况，分析判断形势，及时、准确反映和监控全省农村社会经济指标。
三、信息化时代农业经济数据统计标准化发展趋势
（一）农业经济统计制度与统计标准化要求的不断协调，促进指标体系精细化
当前，农业经济统计制度与统计标准化水平仍然不高，为了促进信息化时代农业经济数据统计标准化，需要加强农业经济统计制度与统计标准化要求的协调，促进指标体系的精细化和完善化。首先，农业经济统计制度不单指一项制度，而是指一套全面的从指标制定到指标实施、数据收集传输处理等全面的数据统计指导规范。统计标准化需要符合基本的统计制度规范要求，并利用现代化分析手段和方式对统计标准化指标进行确定以协调其与农业经济统计制度之间的关系。其次，过去的农业经济统计存在指标过于粗放化的问题，不利于统计数据的精细化收集和处理工作，因此对于农业经济统计过程中所涉及的指标应当进行细化和详细解释定义，确保指标体系精细化也为后期收集数据、处理数据扫除一定的障碍。除此之外，对于复合领域的经济统计问题要把握复合行业的经济实质，根据有关规定进行指标和实际的对应。对于不确定统计指标项目的内容，可以向有关统计单位进行咨询汇报以确定统计指标运用的合理性和有效性。
（二）加强农业经济统计数据收集的专业化，强化统计信息传输的数字化管理
想要改变当前农业经济统计数据收集专业化水平不高、数据收集缺乏专业性的问题，要不断加强农业经济统计数据收益的专业化能力，强化统计数据信息在传输过程中的数字化管理进程，提升信息化时代农业经济数据统计标准化发展质量。首先，在数据收集方面，需要确定准确的总体、样本等基本概念信息，在选择抽样方式时需要结合现实情况并进行误差可能性分析。通过选择合理的抽样方式既可以保证统计抽样的准确性和有效性，也可以节约成本、减少统计工作的成本。其次，在进行数据收集过程中，也需要加强对于基层统计人员的统计基础知识培训工作，提升统计专业水平确保统计数据的准确性和专业性。除此之外，农业经济统计数据的传输也需要逐步改变传统模式，利用新技术新手段新方法，提高数据传输的准确性和时效性。传统的纸质材料报送方法虽然仍具有一定意义，但是面对大规模大批量的统计数据，传统纸质材料报送方式既不利于数据的快速传输和处理，也不利于数据的保存和留档。在信息化时代，互联网和云内存的兴起使得电子信息化数据传输和存储成为趋势，在这种情况下，农业统计部门也应当与时俱进，通过不断完善数据传输系统，来保障数据传输和存储的安全性和准确性。
（三）提升农业经济统计数据标准化处理水平，全面提高统计信息可用性
提升农业经济统计数据的标准化处理水平，对于全面提高统计信息可用性起到了极其关键的作用。而农业经济统计数据标准化处理水平的提高，也是信息化时代农业经济数据统计标准化道路上的重要发展趋势。首先，在农业经济统计部门可以通过招聘一些具有较强经济学和农业复合学历背景的人才来从事农业经济统计工作，人才引进政策也会在短时间内提升从事农业经济统计数据标准化处理人员的知识水平和专业能力。而内部培训机制的完善也有利于提升现有职工的统计业务水平。内外部员工水平的整体提升会促进信息化时代农业经济数据统计的标准化处理水平。其次，通过完善农业经济统计数据标准化处理系统也可以通过不断磨合、系统升级来提升计算机时代的信息处理准确性。在未来，农业经济数据的处理不单单局限于简单的数理统计方面，还可以利用现有统计数据来对未来情势进行预测。通过多种模式来提升数据处理水平，可以全面提高统计信息的可用性。除此之外，在进行标准化数据处理过程中，也需要考虑前期统计数据收集、传输、存储过程中产生的误差，确保统计结果在可行的置信区间。通过以上的举措可以逐步提升信息化时代的农业经济统计数据的处理水平，最终实现统计结果的可用性和有效性，促进农业经济的精细化发展。
四、结语
随着我国科学经济水平的全方面发展，数据统计工作的作用也愈加凸显。对于信息化时代农业经济数据统计而言，标准化的统计体系、专业化的数据收集手段和方式、非传统的信息传输模式和标准化处理方法都对提升统计信息的可用性起到了重要作用。只有通过不断试错和吸取世界先进经验，才能最终总结出一套符合我国发展需求，适合我国基本现状的农业经济数据统计标准化体系和方法，为我国农业经济发展做出重要贡献。
参考文献：
[1]陈茹.我国乡镇(街道)图书馆统计标准化建设研究[J].图书馆工作与研究,2015(02).
[2]王萍.建立中国统计业务流程的构想[J].统计研究,2013(03).
[3]毛燕.四分位法和迭代法对数据分散的能力验证检测数据统计分析结果的比较[J].冶金分析,2016(05).
[4]肖应旺,杨军,张承忠,姚美银,杜瑛.统计监控建模数据预处理离群点检测算法[J].控制工程,2013(04).
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)：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
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 13.0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=0.05，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=0.0626，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0.05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.
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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。
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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。
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
基本信息描述
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 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 EViews5.0 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。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 - 2.136479 - 4.161144 - 3.506374 - 3.183002 11.20582非平稳1 - 2.764521 - 4.165756 - 3.508508 - 3.184230 11.171892 - 2.101495 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512 11.180023 - 2.418890 - 4.175640 - 3.513075 - 3.186854 11.205434 - 2.230514 - 4.180911 - 3.515523 - 3.188259 11.27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 5.714836 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512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 - 5.448501 - 3.574446 - 2.923780 - 2.599925 - 1.536478 - 1.458512平稳 1 - 3.832346 - 3.577723 - 2.925169 - 2.600658 - 1.662966 - 1.5448712 - 3.398029 - 3.581152 - 2.926622 - 2.601424 - 1.770517 - 1.6115043 - 3.324520 - 3.584743 - 2.928142 - 2.602225 - 1.747432 - 1.546692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 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 - 1.536412 - 1.321820 - 1.135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 1.458445 - 1.282837 - 1.097119Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.AR(1) 0.586643 0.115236 5.090781 0.0000R- squared - 0.226023 Mean dependent var 0.104967Adjusted R- squared - 0.226023 S.D. dependent var 0.111688S.E. of regression 0.123668 Akaike info criterion - 1.321820Sumsquared resid 0.718807 Schwarz criterion - 1.282837Log likelihood 32.72369 Durbin-Watson stat 2.132697Inverted AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 4975.63 4904.72 - 1.436.8762003 5401.71 5125.82 - 5.122004 6309.92 5496.78 - 12.892005 6687.78 6374.83 - 4.682006 7497.00 6728.05 - 10.26年度 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
统计数据质量作为衡量统计工作绩效水平的重要依据,社会各界对其给予了更多的关注,也提出了更高的要求。下文是我为大家搜集整理的关于统计方面论文范文的内容，欢迎大家阅读参考!统计方面论文范文篇1 论我国统计方法制度改革 统计方法制度是我国统计工作的基础与规范，关系到什么是统计、怎样统计的问题，关系到统计质量的问题，关系到服务于决策者和社会等问题。随着市场经济体制建设的深入发展，统计工作进入到一个由旧体制向新体制转变的关键时期，统计方法制度伴随着生产经济方式的转变，进行了一系列改革。但是还存在着一些问题没有解决，提出相应的解决措施已经成为一个重要的课题，本文就此详细的进行了论述。 一、统计方法制度基本特点 统计方法制度是统计管理工作的一个重要的对象，是统计工作的一个基础与规范，贯彻与执行以及实施统计方法的相关制度就包括：我国基层中的统计工作者其统计工作、政府部门中统计工作者的统计工作、以及政府综合性的统计工作者其统计工作。 其主要的特点就包括以下几点： 首先，全面性。统计方法相关制度就是包括了各个领域，包括资源、流通、生产、以及分配等等，涉及到了三次产业以及国民经济的相关部门。从社会经济的各个方面来看，它就全面的反映了政治文明、社会文明、物质文明、以及科技文明、以及环境文明等等。 其次，可比性。从纵向上来说，我国的一些统计制度就在很大程度上保证了一定的可比性以及稳定性。统计制度就在很大程度上反映了长期的稳定与发展，这也是能够成为一个长期制度的原因，也是因为这种原因，才能够在经济运行的过程中发现一些存在的问题以及规律，从计算的方法来看，在我国的统计方法制度中，也在很大程度上保证了可比性以及稳定性。 此外，系统性。从管理的角度来说，统计方法制度就包括了部门、地方、以及国家的统计方法的制度。在时间上来说，这就包括了年报以及定报。从标准来说，这已经形成了一套标准。从其管理的方面来看，已经本文由论文联盟http://收集整理基本上形成了一种固定的模式。 二、我国的统计方法改革存在的问题 近年来，社会各界对统计信息的需求量剧增，无论是宏观管理还是微观经济活动，对统计信息的依赖程度愈来愈大，要求愈来愈高，与统计力量薄弱，统计法制不健全，协调监督不力，技术手段滞后，形成的反差很大。现行的统计体制的弊端越来越显示出来，主要表现在以下几方面： 第一，常规统计的内容以及范围还存在着一些缺口。在我国的一些常规性统计中，其调查制度的一些内容以及范围还存在着缺口，其覆盖面不是很全，这就意味着对我国的国民核算体系还缺乏一定的支撑作用。主要体现在以下几点：价格的统计制度不是很健全、常规服务业的缺口也比较大、以及一些专业的统计范围不是很健全。 第二，专业性统计制度之间的协调性较差。这就往往体现在年报以及普查之间的矛盾;抽样调查与全面报表的矛盾;核算统计相关制度与专业性统计制度的矛盾;我国的统计制度还没有形成一个完整的、协调的、有机的整体。 第三，统计的标准化程度还没有对现在的需要完全相适应，目前来说，很多的统计标准其在制定以及修订的过程中，往往是以国际的标准以及与国际标准相联系的标准予以展开的，而没有与实际相联系起来，没有结合着自身的发展以及相关的制度改革相联系，这类的标准是较少的。尤其是目前的一些在一定程度上制约了改革的调查单位，与城乡一体化相互配合的一些支出分类，以及反映出我国的一些企业登记与注册的标准等等都需要做到对其研究、制定、以及改革。 第四，重复性调查比较多，对基层来说起负担较重。统计信息的浪费比较严重。因为缺乏一种对制度的平衡以及整体性设计，这就造成了专业制度其内部、各个专业之间、部门统计以及综合统计之间的一种重复性调查，这就在很大程度上加大了工作量。首先，基层的统计数据其质量不是很高。其次，造成了数出多门以及一门多数或者是数据打架的一种情况。在这个过程中很多的统计信息就会被湮没，使得可以运用的信息较少，造成了不必要的浪费。 三、制度方法改革的思路及策略 综上所述，随着形势的发展，统计工作的现行体制、制度、方法等弊端就越加暴露出来，只有加大改革的力度，加快统计方法、制度的改革步伐，转变职能，统计工作才有生气，才有希望，才能不断地向前发展。 (一)完善统计指标体系 在不断的改革以及对社会经济发展的规律不但的认识基础上，要做到不断的去发现并要捕捉到经济发展中的一些难点以及热点问题，要对当前的一些适用的统计指标要保留，对一些过时的、陈旧的、不适用社会发展的一些指标予以去除，对指标体系做到不断的改进以及完善，使得整个的指标体系在真实的基础上反映出实际情况，做到对社会各个方面的统计与要求能够适应。 (二)改进统计的方法 统计工作应该要在实际的情况以及新环境的基础上，根据实际的调查对象其不同的特征来对统计方法进行改革，在实行普查的基础上，依靠着抽样调查以及全面报表体系，并且要利用一些非全面的调查方法，加强利用行政记录。对调查方法进行改革中，首先要保证数据的质量，早保证质量的基础上再对成本加以考虑，用比较少的花费以及比较小的一种力量，来实现一种统计的目的。目前来说，在调查方法体系中，存在的一个主要的问题就是推进行政管理体系以及调查方法之间的一种考核还存在的一些矛盾，怎样去协调以及管理，这就需要我们运用智慧去研究以及解决。 此外，还要对统计的标准化水平予以提升，还要不断的对国民经济的核算体系进行完善等。 四、结束语 总之，对我国的统计方法进行改革有着极为现实的意义，鉴于在统计方法制度中存在的一些问题，就应该不断的采取相应的措施，促进我国的统计方法制度的不断发展与完善。 统计方面论文范文篇2 浅析中等职业学校统计教学方法 1 《统计学》课程教学面临的挑战 1.1 《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。特别是指数、抽样调查这部分概念抽象难以理解，公式复杂不易计算，这些对于学生学好这一课程面临的困难是可想而知的。 1.2 现在中等职业学生的特点： 中职学校的学生是一个特殊的群体，由于当前严峻的升学和就业形势，导致多数人认为上中职学校没有发展前途，基础好的学生都上了高中，中职学校的生源都是被挑选后剩余的学生。他们在初中时期，大部分成绩不是很好，甚至有的学生是个别教师“遗忘的角落”。因此，在很大程度上，这一批学生心理上存在着一定的缺陷，对自己不自信、甚至破罐破摔，缺乏学习兴趣、甚至厌学。大部分学生理论学习热情不高，缺乏钻研精神，缺乏积极的学习动机，学习目标不明确，学习上得过且过、效率低下。并且，他们的信息来源非常广泛，外界诱惑非常大，因此课程学习远远不能满足他们的心理需要。他们热衷于网络、游戏、追星、享乐等，根本无心学习。因此，采用传统的教学方法不能适应当代中职教育的要求。另外，中职生源知识基础比较差，但智力素质并不差。他们的思维敏捷，动手能力较强，对新事物、新观念容易接受，适应性强，且追求时尚，追求财富，出人头地的梦想非常强烈。所以，我们必须注重发掘他们的潜力，努力实施“因材施教”。加强实践教学环节，改变“填鸭式”的传统教学方法，培养学生的操作能力，让学生在实践中学习、在实践中进步。 2 统计学教学设想 2.1 在教学内容上，依据excel的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。 传统方式上的数据整理是使用纸上表格，填入数据、文字，再利用计算器计算所需的结果，如求和、分类汇总、求平均值、数列分析等数学运算，但往往因为数据过于庞大复杂，不仅计算起来十分辛苦，而且容易出错。现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生不会用统计软件分析数据，不管哪一个层次，都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科，统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学应与计算机教学有机地合为一体，让学生掌握一些常用统计软件的使用。这样既培养了学生搜集数据、分析数据的能力，还培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。 excel电子表格软件是大家生活工作上常用的一款软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握，已能满足常用的统计方面的要求。excel可以进行数据运算，绘制图表、统计运算等，应用于数据整理、数据描述、抽样分析与参数估计、时间数列分析，不仅可以减少繁琐的重复计算，而且一旦编制好一个工作底稿，以后只要更改其中任一数据，就可以轻松地重新自动计算结果。这样，一方面可以减轻数据整理工作量，学习统计不再意味着整天埋头于一堆枯燥无味的数据中，另一方面可以提高学生的学习兴趣。 2.2 通过统计实践学习统计。 统计的教学不能只停留在课本上，我们应以学生为中心，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。在统计教学过程中，我们应增加统计实际案例，通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。还可以通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。 比如同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组(如以寝室为单位)，在校园内真正进行一次统计调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程，效果很好。 2.3 统计教学与日常生活相结合。 统计是一种社会调查活动，不论是宏观社会的整体调查研究，还是微观事物的观察分析，都需要统计。从微观上说，在日常生活中无处不存在着“统计”。例如，开学时，辅导员要统计一下到校的学生人数;篮球比赛中教练员要统计每个队员的投篮命中率、犯规的次数;农户在农作物收获后统计其产量等。再例如，家庭中的商品选购，买房买车，储蓄炒股，节水省电，参与彩票等等。在统计教学过程中，尽量把生活中的例子融入到统计课堂教学中。比如讲到正态分布，我们可以联系到我们的日常生活，你会发现许多现象呈现常态，虽有差异，偏离正常，但表现过高或过低的情况总是比较少，而且越不正常的可能性越少。比如人生目标，现实中“总统”只有一个，真正的发明家也不太多，而普通人随处可见。明确了这一规律，我们就不必为我们不是“总统”或“发明家”而气馁，我们应该像大多数普通人一样根据自己的实际情况树立一个通过努力就可以达到的目标。再说身边的朋友，最要好、最贴心的不会很多，明争暗斗、勾心斗角的也是少数，而不冷不热、不疏不亲的“点头朋友”却随处可见。“点头朋友”约占95%，也就说你在大街上随便碰到的100 个朋友中，大约只有五个是好朋友或坏朋友，其余都是“点头朋友”。明白了这一点，我们就应好好珍惜那少数几个难能可贵的好朋友们，对那95%的“点头朋友”要少些期待和要求，对那些无可救药的坏朋友则应该敬而远之，避免不必要的麻烦。这样书本上的知识也讲了，与实际生活相联系又增加了趣味性。 从宏观上说，一个国家一个社会更是离不开统计。在当代社会，统计学的应用越来越普及，人口学中的统计学应用(进行优生优育)、社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等都依赖于各类科学的统计方法。统计学在企业生产、经济生活中的应用也十分广泛，其中包括了保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测等一系列经济研究应用问题。 既然是处处离不开统计，那么我们就可以定期带领着同学们阅读各大新闻报纸及浏览各大统计官方网站，学习统计知识的同时又了解了国家大事。 2.4 改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。 考试是教学过程中的一个重要环节，是检验学生学习情况，评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，离考试内容和方式应更加适应素质教育、特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算，各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试搞题海战术，把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不拘一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力培养。 3 结束语 教师在教学过程中要时刻明确学生是课堂的主体，教师要结合学生状况，灵活设计课堂模式，激发学生学习兴趣，了解和贯彻课程内容对学生能力和学生个性发展的要求，把学生放在教学的主导地位，引导学生发挥其主观能动性，培养学生信息学习的积极性、创造性和主观能动性，建立起能促进学生全面发展的教育教学模式。 猜你喜欢： 1. 统计方面论文优秀范文参考 2. 统计方面的论文范文 3. 统计学术论文范文 4. 统计优秀论文范文 5. 统计学论文范文
数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。
推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。
对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。
为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。
资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。
上市公司经济管理中现寸若干问题剖析与管理改革建议[摘 要] 盈余管理是近年来财务理论界的一个热点话题,本文从委托代理关系与盈余管理的形成、契约关系与盈余管理的形成、信息不对称与盈余管理的形成三个角度进行了盈余管理的经济学分析,以期通过探讨对管理当局的盈余管理予以认识和防范,进行必要的约束和监督。[关键词] 上市公司;盈余管理;经济学分析一、盈余管理的基本涵义盈余管理是近些年来伴随着资本市场的发展财务理论界一个热点问题。盈余管理是企业管理当局为了误导其他会计信息使用者对企业经营业绩的理解,在编报财务报告时通过选择会计政策寻求对自己有利的财务结果。雪普(KatherineSchipper,1989)认为,盈余管理实际上就是旨在有目的地干预对外财务报告过程,以获取某些私人利益的“披露管理”。在这一定义中(1)盈余管理限定在对外报告领域,而把管理会计报告以及那些意在影响或改变公认会计原则的活动等排除在外。(2)提出了盈余管理的主要目的是获取某些私人利益。(3)并没有依赖某一特定的盈利概念,而是基于会计数据作为信息的观点进行讨论的。这里的获取私人利益与对外财务报告的中立原则是对立的,盈余管理实际上背离了中立性原则,而中立性是会计信息质量特征之———可靠性的一部分。因此,盈余管理提供的信息是不可靠的,盈余管理并没有定期提供实际的会计信息。传统上,人们认为盈余管理是与经济收益(有时也叫真实收益)有关的一个概念。在经济收益观下,有一些数据(譬如经济收益)被盈余管理故意地歪曲了。经济收益之所以会被歪曲而成为会计的报告收益,除了盈余管理外,另一个影响因素是应计制会计和公认会计原则。应计制会计和公认会计原则也将导致会计数据与真实收益有偏差。当然,经济收益只有在一定的条件下才能有意义地加以定义,一般说来,在现实的报告系统中经济收益是看不见的。即使如此,在经济收益观下,人们还是要把看不见的真实收益作为衡量偏差的基准。在信息观下,盈利仅仅是许多用作决策和判断的信号中的一个。信息观意味着会计数据的重要属性是其“信息含量”这一统计特性。盈余管理的信息观假定公司经理拥有私人信息。在一套既定的委托代理契约下,公司经理不仅可以就会计程序做出选择,而且还可以据此程序做出不同的估计。二、盈余管理的经济学分析(一)委托代理关系与盈余管理的形成。委托———代理是建立在以下两个基本假设之上:(1)委托人对随机的产出没有直接的贡献;(2)代理人的行为不易直接被委托人观察到。委托代理关系实际上是指所有者将其拥有的资产根据预先达成的条件委托给经营者经营,所有权仍归出资者所有,出资人按出资额享有剩余索取权和最终控制权;经营者在委托人授权范围内,按企业法人制度的规则对企业财产行使占有、支配、使用和处置的权力。所有者是委托人,经营者是代理人,双方的责、权、利得到了明确界定,从而形成相互制约、相互激励的机制。按《公司法》规定,中国上市公司都必须是股份公司的形式。股份公司制度的最大特征就是实现了所有权和经营权的最终分离。股东作为企业所有者,拥有企业的剩余索取权和剩余控制权,同时也是企业风险的直接承担者,但却并不直接参与企业的经营决策;管理人员(包括董事会和经理层)则由股东聘任,对企业进行管理,同时获取一定的报酬,在这两者之间实际上就形成了标准的委托代理关系。根据经济学最基本的假设———“人都是理性的”,委托方———股东及代理方———管理层都具有追求自身效用最大化的动机。但是在股份公司制度下,管理层(尤其是经理层)对企业剩余没有或只有少量的索取权,他们的努力工作并不能实现自身效用的最大化,甚至需要承担较大的成本。基于自身利益的考虑,管理层在对企业信息披露尤其是关键的盈余信息披露时,将根据自身效用最大化的原则,提供信息披露的边际收益等于边际成本这一点的信息量,这里的边际收益和边际成本是指个别企业的私人边际收益和边际成本。但公司的会计信息实际上具有“公共产品”的性质,信息披露的边际社会收益会大于私人边际收益(主要是由于真实和相关的会计信息能优化社会经济资源配置,保护投资者利益,具有外部经济性所致),从而使社会边际收益等于边际成本这一点时信息披露量应当大于私人边际收益等于边际成本时的信息量。许多信息从股东利益最大化角度考虑应该披露,然而管理层从自身利益出发,只会选择少量披露甚至不披露,从而导致了股东与管理层目标的偏离。为促使代理人按照委托人的目标行事,委托人会通过各种契约对代理人进行激励和监督,这就不可避免地会产生代理成本,当代理成本超过了一定的限度时,委托人就会弱化监督,甚至放弃监督,从而导致“内部人控制”①。在对上市公司盈余管理的经济分析中,委托———代理问题的研究是一个重要的理论根源,根据“委托经济责任”理论,会计信息的一个重要作用就是衡量经营者的业绩,解除经营者的委托经济责任。在现代股份公司中,股东和管理人员之间构成了一种委托———代理关系,为了激励和督促管理人员更好地服务于企业价值最大化的目标,大部分上市公司都建立起了对管理人员的激励机制。这种激励和考核机制,也都是建立在利润目标的考核上。因此,企业管理人员必然会利用手中的权力以及信息上的优势,运用自身的职业判断,在不违反会计原则的范围内,选择对自身有利的会计政策及会计估计,直接干预盈余信息的生成,从而使盈余信息朝着对自身有利的方向发展。特别是我国现有的上市公司,大部分是由原来的国有企业改制而来,虽然根据《公司法》规定普遍设立了包括董事会、股东大会、监事会及经理层组成的多级治理结构,但实际情况是董事会、监事会形同虚设,流于形式,“内部人控制”严重,企业的主要决策还是管理人员说了算。而作为会计数据直接生成者的会计人员,其个人利益完全受管理人员的控制和影响,在这种情况下,管理人员为了自身利益进行盈余管理就没有障碍了。从股东与管理当局间形成的委托代理关系中,派生出三种可能的层次更低的委托代理关系组:(1)股东与管理当局之间的委托代理关系。(2)小股东与大股东间的委托代理关系。(3)董事会与经营者之间的委托代理关系。下面,分别从这三个角度对盈余管理产生的内在原因做更深入的分析。1.从股东与管理当局间的关系分析。由于委托人与代理人之间的利益不一致,以及信息不对称所带来的代理人道德风险问题,在委托人无法了解代理人努力程度的情况下,最适宜的契约就是使代理人分担其行动的后果,以此来激励代理人努力工作,于是产生了基于会计盈余数据的管理人员报酬计划。委托人与代理人之间利益的不一致,信息的不对称,以及委托———代理契约的不完全性和刚性,加之经济主体的自利性,使代理人有动机为自身利益而采取机会主义行为,对委托人隐瞒实情,损害委托人的利益。而由于委托人很难监管和约束代理人,盈余管理作为机会主义行为便得以产生。2.从大小股东间的关系分析。在上市公司中,除了管理当局与股东之间存在委托———代理关系外,大小股东之间也存在一种委托———代理关系。尤其是中国的公用事业类上市公司几乎全部是由以前的国有企业改制形成的,国有股占据绝对的控股地位,中小股东所占比例很小。中小股东相信股东之间的利益是一致的,将监管管理当局的责任委托给大股东,自己不参与对管理当局的监管,而选择“搭便车”的方式,这在一定程度上导致了大股东与管理当局合谋侵害小股东利益的情况的发生。大股东在上市公司中所占股份比较多,利益与上市公司联系更紧密,自然有动力参与对上市公司的监管。但是从中小股东的角度来看,将参与监管的成本和参与监管所获得的效益相比较,更愿意选择“搭便车”的方式,由大股东对上市公司的行为进行监管,中小股东自己不参加监管。公司治理结构中,“搭便车”是指大股东承担对公司经营者行为的监督费用,而相应的收益由所有的股东来分享。显然,也包括对经营者财务决策以及盈余管理行为的监督。作为理性的经济人,如果小股东因监督而获得的收益不能弥补他付出的监督成本,小股东便不会实施监督活动,而宁愿享受大股东监督所带来的好处。下面我们可以运用一个简单的博弈模型来分析上市公司大小股东间博弈行动的结果,大小股东间博弈的结果是小股东放弃对上市公司的监管,导致大股东与管理当局合谋损害中小股利益的行为。这是一个简单的智猪博弈的过程。
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应用统计学是经济管理类专业一门专业必修基础课,能帮助管理者高效准确地进行数据分析,进行管理决策。下面是我为大家整理的浅谈应用统计学论文，供大家参考。
《 浅谈统计学在企业中的应用 》
在当今企业经营中，经常会把 企业管理 体制、组织形式、经营方式等看成企业管理，其实对于企业来说，统计工作是非常重要的，但是常常会被企业管理者所忽略，在企业管理中，经营方式的是否有效，对企业是否适应市场经济要求，能否创造更高的经济效益，统计学都具有重要的影响和意义，因此，强化企业统计工作，无论是对企业的经营，还是管理，都具有重大的意义。
1 统计工作的意义与作用
统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集，整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息，因而是社会经济信息的主体，是政府机关和企事业单位领导了解情况，研究问题、进行科学决策的重要参考依据。
统计工作是制定 企业战略 决策和计划的重要依据，当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度，便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测，首先它可以反映出企业规模，其次可以反映企业结构。从规模上，它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上，它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。
2 统计 方法 的应用
2.1 企业中概率论的应用
在我国当前的市场经济条件下，通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的，它是由很多的不可控制因素影响的。比方说，某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时，一共花费了多少等等问题。要解决这些问题，都需要利用概率论的方法进行分析，所以，在商业企业中，概率论有着广阔的应用。
2.2 企业中数理统计分析方法的应用
2.2.1 商品市场占有率的问题
比方说，在某一城市的四家电器商场中，对手机销售情况进行抽样调查，调查结果为：一个星期内一共销售手机数量为2000部，其中，某一个品牌的手机销售数为214部，通过数理统计中的分析方法，我们可以在把握度非常高的情况下，得出这一品牌手机在市场中的占有率在9.42%～12.13%之间。
2.2.2 调整 措施 效果的显著性
比方说在某一超市中，商家为了增加自身的销售情况，调整了销售方式和销售人员，然后对调整后的日销售额进行随机抽选，选出其中的9d，得到该超市的平均日销售额为60万。根据原来的统计显示，调整前超市的日销售额为52万，我们假设超市的日销售额服从正态分布，调整后的效果不能简单的以调整后的60万日销售额来进行判断，而是应该按照假设检验的思想和方法来进行判断。
3 当前部分企业统计工作中存在的问题
统计工作在企业中的重要性都有目共睹，但是多方面原因，很多企业统计工作的制度建立的还不够完善，主要存在以下几个方面的问题：
(1)统计数据的准确性不高，在部分企业中，统计数据的虚假成分比较高。
(2)我国部分企业其统计指标还是延续计划经济体制下设置的指标体系，没有参照国际上成熟的统计指标与统计口径，指标单一，不能跟上时代步伐。
(3)由于国家对其统计工作的投入几乎微乎其微，再加上部分企业自身对统计工作投入不足，对统计工作的重要性认识也不足，为了提高经济效益，减少人力资源投入，很多中小企业都没有设专职统计人员，而是以会计人员代替或兼职。对统计工作也不够重视。
(4)很多企业对信息化建设投资不足，对统计工作也不够重视，因此，这些企业的统计工作既没有专用统计管理系统，也没有统计专用计算机，统计质量与效率很低。
4 完善企业统计工作的几项措施
目前政府和大部分企业的急需解决的是如何解决企业统计工作中存在的一些问题，充分发挥企业统计工作的重要作用。从企业自身的角度来完善其统计工作主要有以下几项措施：
(1)要强化统计工作的重要地位，要想方设法得到企业领导的重视，让他们认识到统计工作的价值和重要性。
(2)加强企业统计队伍的建设与稳定，既要做好人才引进工作，根据自己实际发展的需要，确定统计人才引进的类型、层次及数量;又要注重现有人才的培养投资，建立完善的留人、用人机制，最大限度地发挥统计人员的工作积极性和主观能动性。
(3)企业统计人员要有危机感，必须与时俱进，加强学习，尤其是加强统计业务、经济管理、法律法规等知识的学习，不断提高自己的业务水平，才能适应企业和社会发展的需要，跟上时代前进的步伐。
(4)企业统计手段落后的现状已不适应社会发展的需要，各企业应尽快创造条件，加大资金投入，加快企业统计手段现代化建设，配备计算机并运用计算机处理统计信息，提高数据的准确性、时效性。
5 结语
在当代日益竞争剧烈的市场经济中，统计学是现代企业实行科学管理和监督企业经营活动的重要手段，也是现代企业制定经营政策的重要依据。提高企业的的经营效益和适应社会主义市场经济要求是现代企业管理体制、经营方法和运行机制的有效保障，科学的数据统计工作能够促进现代企业管理政策的实行，为企业管理找到切入点。加强企业的统计工作，落实统计工作的应用对企业发展有着重大而又长远的意义。
《浅谈 Excel 在统计学中的应用 》
摘要： 文章 以Excel 2003为例，介绍了其在 统计学方面的典型 应用，即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。其中，在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例，更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。
关键词：Excel 数据库统计函数 数据透视表 统计指数
前言：统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义可以看出，统计的关键在于对数据的分析与加工，而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应，因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中，而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。虽然SPSS、SAS等专业统计 软件在某些方面具有更为强大的统计分析功能，但其或者需要专业的编程，或者需要高昂的价格，因此普及性远远不如Excel。下面以Excel 2003为例，介绍一下其在统计学方面的典型应用。
1.数据库统计函数与数据透视表
Excel作为电子表格软件，其数据结构的核心是单元格和单元格区域，因此Excel同数据库软件相同都是 管理处理一批有规律的数据。基于Excel的行列结构，在 工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理，这也被称为Excel的内部数据库技术，通过创建Excel的内部数据库，可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。
1.1 数据库统计函数
在建立内部数据库的基础上，Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数，这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria，这些参数对应函数所使用的工作表区域，利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。
Dfunctions具有相同的语法格式：Dfunctions(database，field，criteria)。其中：
①Dfunctions为数据库函数的名称，在Excel中总共有12个数据库函数;
②database为构成数据清单和数据库的单元格区域，数据库是包含一组相关数据的列表，其中包含相关信息的行为记录，而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项，为函数所使用的数据列或称作字段，数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项;
③field可以为文本，即两端带引号的标志项，如“类别”、“生产商”，也可以为数据清单中数据列的位置，如“1”表示第一列，“2”表示第二列。field也可省略，省略后函数将返回数据清单中所有满足条件的值;
④criteria为一组包含给定条件的单元格区域。可以为参数 criteria 指定任意区域，只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。
1.2 数据透视表
数据透视表是Excel中的一项重要功能，对于统计来说更是十分重要。由于Excel的工作表仅仅能提供一个由行和列组成的二元的数据结构，当需要在统计中反映多维的问题时，就需要用到数据透视表功能，采用数据透视表的“透视”，就可以在有限的二位数据平面里表达三维的概念，而且结合了数据透视图功能的数据透视表更是使得可以快速的形成特定要求的统计图表，并可以随时按要求变化图表的显示效果，实现有效的统计分析和统计绘图。
2.统计指数
在统计中，指数是概括一个基础变量或一组变量的相对变化的单一描述统计量。指数之所以有其广泛的应用，主要是因为其存在以下优点：首先单个变量对应基础数字往往太大，而指数化后容易观察;其次绝对数字的变化较难掌握，而运用相对数字表示的指数能更直观地看出其变化;最为重要的是许多时候由于组成指数的一组商品的相对变化比例不同，此时采用指数可以概括一组商品的综合变化。如通过股价指数可以反映股市行情总的变化状况，通过消费价格指数(CPI)可以反映居民主要消费资料价格的总变动。
例如，利用Excel求同等加权指数：假设选取表3-1中6种主要消费品来计算消费指数，试分别计算同等加权消费价格指数和同等加权消费数量指数。
要计算同等加权的消费价格指数和消费数量指数，具 体操 作步骤如下：①新建一工作表，“例3.1”，设定表头为“同等加权指数”，输入表4-1中已知数据;②按照公式求同等加权价格指数，单击B11单元格，在编辑栏中输入“=SUM(C4:C9)/SUM(B4:B9)”，完成后按回车键;③按照公式求同等加权数量指数，单击B13单元格，在编辑栏中输入“=SUM(E4:E9)/SUM(D4:D9)”，完成后按回车键。
结束语：
Execl在统计学方面的应用还有很多，如概率分布图、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与预测以及时间序列分析等，其强大的统计功能可以满足 经济学、 医学、气象、 农业等各个领域的数据分析，为人们的分析决策提供可靠的参考，且随着Excel版本的不断升级，其功能也日趋完善，有着广阔的应用前景。
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通过分析数据误差来进行。论文误差分析spss要通过分析数据误差来进行，分析的分类一个类别自变量到单因素方差分析。可以用在线版spss分析平台spssau进行分析，操作非常简单，有个10分钟就能学会。不会的理论知识有帮助手册可以随时查阅，包括如果选择方法、数据分析思路、每个方法的案例常见问题等。以及结果同时输出智能文字建议，可配合专业知识对数据结果进行解读。
1. Introduction 简介2. Data Screening & Cleaning 数据筛选和整理3. Profile of Respondents 受访者介绍4. Reliability of the Measurement 测量的可靠性分析5. Descriptive of Main Variables 主要变量描述6. Correlation Analysis 相关性分析7. Multiple Regression Analysis 多元回归分析8. Summary of Findings 调查结果总结This chapter focuses on presenting the results of this research. It begins with Data Screening & Cleaning. Next, Profile of Respondents will be presented followed by Reliability of the Measurement, Descriptive of Main Variables and Correlation Analysis.
没问题，数据分析你要提供数据
题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系