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毕业论文的数据统计

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毕业论文的数据统计

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。

毕业论文数据可以从中央和地方政府网站上找统计数据,也可以在专业的期刊上进行查找。

1、考生可以从查阅图书馆、资料室的资料,做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好,最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。

2、查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法,要善于利用书目、索引,要熟练地使用其他工具书,如年鉴、文摘、表册、数字等。

3、做实地调查研究,调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料,调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。

4、实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径,是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础。

写毕业论文的注意事项:

1、写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能,理论联系实际,独立分析,解决实际问题的能力,使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。

2、写毕业论文是为了培养学生巩固与扩展所学的基础理论和专业知识,培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。

3、培养学生正确的理论联系实际的工作作风,严肃认真的科学态度。

4、培养学生进行社会调查研究;文献资料收集、阅读和整理、使用;提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。

论文数据统计

论文常用数据分析方法

论文常用数据分析方法,对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开,如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解,应该看哪些书呢?下面我整理了论文常用数据分析方法,一起了解看看吧!

论文常用数据分析方法分类总结

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的`数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。

当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

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

统计数据分析毕业论文

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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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。

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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

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统计学是一门实质性的社会科学,既研究社会生活的客观规律,也研究统计方法。下文是我为大家整理的关于统计相关论文的范文,欢迎大家阅读参考!

浅谈概率在统计学中的应用

摘 要:概率是研究随机现象的数学学科,其理论严谨、 应用广泛、 发展迅速。目前,概率的理论与方法已广泛应用于 统计学中,主要是从正态分布、小概率事件两方面介绍了概率在统计学中的一些应用。

关键词:随机现象;事件;样本;母体;正态分布;小概率原理

统计学主要分为描述性统计学和推断性统计学。给定一组数据统计学可以摘要并且描述这些数据,这个用法称为描述性统计学。另外,观察者以数据的形式建立起一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称为应用统计学。另外,还有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

同一仪器多次测量同一物体的重量,所得的结果彼此总是略有差异,这是由于诸如测量仪器受大气影响,观察者身体或 心理上的变化等等偶然因素引起的。同样的,同一门炮向同一目标发射多发同种炮弹,弹落点也不一样,因为炮弹制造时的种种偶然因素对炮弹质量也会有影响。此外,炮筒位置的误差,天气条件的微小变化等等都影响弹落点。再如从某生产线上用同一种工艺生产出来的灯泡寿命也是有差异的等等。

总之所举这些现象的一个共同点是:在基本条件不变的情况下,经过一系列试验或观察会得到不同的结果。换句话说,就个别的试验结果或观察结果而言,它会时而出现这种结果,时而出现那种结果,呈现出一种偶然性。这种现象称为随机现象。对于随机现象通常关心的是在试验或观察中某个结果是否出现,这种结果称为随机事件,简称事件。为了实际的理由选择研究团体的子集代替研究母体的每一笔资料,这个子集称作样本。推论统计学被用来将资料中的数据模型化,计算它的几率并且做出对于母体的推论,这个推论可能以对或错的答案呈现(假设检验)出对未来观察的预测,关联性的预测,或是将关系模式化(回归)。

随机现象有其偶然性的一面,也有其必然性的一面。这种必然性表现为大量试验中随机事件出现的频率的稳定性,即一个随机事件的频率常在某个固定的常数附近摆动,这种规律我们称之为统计规律性。频率的稳定性说明随机事件发生的可能性的大小是随机事件本身所固有的,不随人们的意志而改变的一种客观属性,因此可以对它进行度量。对于一个随机事件A用一个数p(A)来表示该事件发生的可能性的大小,这个数p(A)就称为随机事件A的概率,因此概率度量了随机事件发生的可能性的大小。

如果样本足以代表母体,那么由样本所做的推论和结论可以引申到整个母体之上,统计学提供了许多方法来估计和修正样本资料过程中的随机性(误差)。要了解随机性的一定几率必须具备基本的数学观念。数理统计是应用数学的分支,它使用几率论来分析并且验证统计的理论基础。

概率在统计学中有着重要的作用,包括总体、抽样研究、统计描述、统计推断、正态分布规律等,正态分布是概率中最重要的一种分布。一方面正态分布是自然界最常见的一种分布,例如测量的误差;炮弹弹落点的分布;人的生理特征的尺寸:身长、体重等;农作物的收获量;工厂产品的尺寸:直径、长度、宽度、高度,都近似服从正态分布。

一般来说若影响某一个数量指标的随机因素很多,而每个因素所起的作用又不太大,则服从正态分布这点可以用概率论的极限定理来加以证明。另一方面正态分布具有许多良好的性质,许多分布可用正态分布来近似,另外一些分布又可由正态分布来导出,因此在理论研究中,正态分布十分重要。如利用正态分布规律统计学校的成绩分布,得出一个阶段的学生总体是否进步,然后寻找原因,得出改进办法。分析一年 经济的发展,预测来年的收入。找出影响发展的主要因素,寻求改进的方法等等。

小概率事件即发生概率很小的事件(p≤0.05),在统计学中有着重要的应用,这样的事件理论上发生的可能性则几乎为零。如买彩票中大奖,就是典型的小概率事件,也许每一期均会有大奖开出(可能性很小),但对于每一个彩民来说,他买一注中大奖的可能性(小概率事件在一次试验中就发生的概率几乎没有。其实,这就是小概率事件在统计学上应用的重要理论依据——小概率原理。)即小概率事件在一次试验中发生的可能性很小,如果真的发生了,根据统计学可怀疑其真实性。

如某接待站在一天内共接待5人单独来访,结果这5人全在周一到访,由此能否推断接待站有规定的接待日?假定没有规定的接待日,一个来访者在五天中任何一天来访都是等可能的用Am(m=1,2,3,4,5,)表示“一周接待了m个人,全都是周一来访”事件,Am的概率如下表示:

事件 A1概率 0.2 事件 A2概率 0.22

事件 A3概率 0.23 事件 A4概率 0.24

事件 A5概率 0.25

5个人都在周一来访的概率为0.00032,大约万分之三。现在概率很小的事件在一次试验中发生了,于是怀疑假定的正确性,从而推断接待站有规定的接待日。

公元1814年,拉普拉斯在他的新作中,记载了一个有趣的统计,世界上男婴与女婴的出生比值是22∶21,即在出生的婴儿中,男婴占51.2%,女婴占48.8%,可奇怪的是1745-1784年四十年间统计巴黎男婴的出生率时,却得到另一个比是25∶24,男婴占51.02%,与前者相差0.18%,对于这千分之一点八的微小差异,进行调查研究,发现巴黎人有“重女轻男”的现象,有抛弃男婴的陋习,以至于歪曲了出生率,经过修正出生比依然是22∶21。统计学依据小概率原理作出结论的正确性很高,但也存在犯错误的风险(较低)。

小概率原理在统计上有着非常重要的应用。如假设检验结论的判断,假设检验是用样本信息推测总体的一种统计推断方法,由于抽样误差的存在,样本信息和总体特征间可能不尽相同,所以假设检验实际上就是判断待比较各方的差别是不是由抽样误差造成的。假设检验中p值的大小反映的就是差别由抽样误差造成的概率。在假设检验中就是通过比较p值与检验水准a(通常设为0.05)的大小关系,从而做出差别有无统计学意义。

如果p值小于a统计学则认为差别由抽样误差造成的概率很低,那么根据小概率原理认为,小概率事件在一次抽样中就发生的可能性几乎为零,所以判定差别可能是由于比较各方在本质上的不同导致的。否则认为差别是由抽样误差造成的。在这里检验水准是在假设检验前认为设定的,是研究者能够承受的本次假设检验放弃真错误的概率,也可以理解为是研究者设立的小概率事件的概率。而p值则是通过计算,即在检验假设成立的情况下,差别是由抽样误差造成的概率。

统计在现代化 管理和 社会生活中的地位日益重要,随着社会经济和科学技术的发展统计在现代化国家管理和企业管理中的地位越来越重要,人们的日常生活都离不开统计,统计的影响是这样巨大,故与之密切相关的概率的作用也越来越重要。

浅谈统计学基础教学方法与学生应用能力的培养

摘要:统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,具有综合性,抽象性及应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。在中职教学中需结合本学科的特点,不断改进教学方法,提高学生综合应用统计知识的能力。

关键词:统计学教学方法设计能力培养

统计学基础知识是一门研究数据的技术性学科,学科内容中的调查研究和分析处理问题的方法,不仅应用于各项工作中,也用于其他学科研究过程中的数据搜集、整理、分析并得出结论。故统计学具有综合性,抽象性,应用面广等特点,通过该课程的教学能培养学生运用统计工具,系统的分析问题和解决问题的能力。现结合本学科的特点探讨其教学方法和学生应用能力的培养。

一、统计学基础课程教学的特点

统计学基础也是社会经济统计学原理,其学科内容的特点:一是基本概念多,理论讲授上较抽象;二是指标类别多,初学时严格划清各种指标内涵难;三是调查分析方法多,正确理解和选择恰当的调查方法难;四是正确的调查方式、方法指标体系的设置,统计范围的界定与是否得出反映事物的正确结论直接相关;五是科学设置调查事物的指标体系又与弄清反映该事物的客观内在本质的相关指标直接相关。因此,对年龄小,分析能力差的中职学生教学对象来讲,即便从概念上掌握了统计学的原理,如果不结合实际的统计案例资料和采用恰当的教学方法,就很难达到正确应用统计知识解决现实社会经济中问题的目的,甚至会因为错误使用方法,得出对事物评判的错误结论。

二、结合本学科知识的特点采用适当的教学方法,增强应用能力的培养

在教学中,首先通过对教材内容体系的全面分析和教学对象知识结构的分析,以及学生对统计学知识学习的兴趣、理解的深度和掌握应用情况的总结,在教学中的不同环节恰当地实施不同的教学方法。

1、通过学科内容体系导入与工作任务联系,提升学生学习兴趣

在讲授本学科内容时,首先给学生介绍统计学基础教材内容的基本框架:统计学的涵义、研究对象、性质、职能和研究的基本方法。其次是介绍学科知识体系:统计学中的基本概念,统计资料调查整理的方式方法,统计数据的显示与提供,以及提供的统计数字资料运用多种指标法进行分析(总量指标法--反映事物的规模状况,平均指标法--反映事物的集中趋势及一般规律,相对指标法--反映事物的纵向横向比较和事物之间的联系,标准差法--反映事物中总体单位标志值之间的离散趋势和程度,分析事物之间的差异。统计指数法--反映事物中各种直接因素的影响。

时间数列法--反映事物在时间段上的发展变化趋势。抽样调查法--统计专门调查方法中最科学的方法。相关回归分析法--分析事物中的因果关系。)通过内容体系的简单讲解导入,让学生在学习具体理论知识前就对该学科有一个总体感性认识,产生兴趣。带着要通过掌握统计知识去解决实际问题的意识和目的去学习。

2、让学生的学习从理性认识过渡到感性认识,增强应用能力

我在教学中介绍统计学的基本概念和统计调查方法内容时,除对每个知识点进行举例说明外,一部分知识讲完后,给出几个典型的统计调查方案让学生弄清在这些调查方案中所涉及的统计总体、总体范围的界定、总体单位、标志、指标以及采用的哪种调查方式等。这不仅让学生把抽象的统计学概念知识从理性认识过渡到了感性认识,而且通过这些案例还进一步让学生明白了调查方式的选用必须要根据调查对象和要解决的问题适当选取,而不是什么调查目的,什么事物都可以用任何一种调查方式。只有正确选用统计方式、方法去调查分析客观事物才能得出正确的结论,才能具备正确利用统计知识去分析解决问题的能力。

3、综合指标应用与典型资料结合法,提高学生的应用能力在讲授综合指标法时,对每一种指标的理解都是

分别举例说明让学生理解该指标的含义和作用。为了让学生能正确理解和区分每一种指标的作用,在所有指标介绍完后,我选用了国民经济年度统计公报资料作为案例,让学生从统计公报资料中找出学习过的每一种综合指标,如:2007年全国GDP总值,人口数等是总量指标。本年度GDP完成百分比是计划完成相对指标,本年度GDP比上年度增长百分比是动态相对指标。人均GDP是强度相对指标。

GDP构成比例是结构相对指标。五年中平均每年增长的百分比是后面要学习的平均发展速度和平均增长速度的应用。通过这样的案例,学生不仅对各种综合指标法的应用有了正确的理解,而且把各种指标的理解认识变成了应用能力,同时还对后面学习动态数列知识奠定了基础。在教学中很好地起到了巩固理解知识和预习下一教学环节内容的潜在作用。还起到了掌握知识综合性的效果。通过这样一个案例,学生进一步明确,研究一个总体的问题时,可以对问题的不同方面运用多种指标进行分析,弄清事物之间客观存在的关联,这些都必须用一定的统计数据来说话。因此进一步强调了学生学习统计知识的必要性,也让他们认识到统计学知识的科学性和实用性。

4、新旧知识在现实案例中的综合运用,提升学生应用能力

在讲授统计指数的内容时,传授给学生统计指数编制的基本方法的原理,教材中举例的商品价格、商品量、以及职工工资水平指数的编制都仅仅是一种计算基本方法的介绍。要培养学生应用能力还必须结合实际统计指数编制的案例进行讲解,让学生能够将理论知识及其计算方法应用到实际工作中去,所以我特意在理论知识和计算方法讲完后,介绍实际工作中零售物价指数的编制。这个经济指数也是民众普遍关注的问题,与人们生活水平息息相关。

告诉学生,物价指数的编制运用了抽样调查的知识,实际工作中不可能对每一种商品都采价调查,而是分大类商品,在商场和集贸市场分别采价。例如集贸市场的蔬菜价格每周至少要采集三次,每次要采集成交价的三人次,进入零售商品物价指数编制的价格实际上是一个多次简单平均的价格,而每天某种商品的三个价格要简单平均,每周三次的平均价格再简单平均。商场的商品价格如较稳定可用期初和期末的平均。通过这样一个案例,既给学生传授了新知识,又复习巩固了平均指标计算方法的具体应用,不仅日常生活中用,而且在经济研究中应用非常广泛。进一步告诉学生加权平均法和调和平均法在编制物价指数和其他社会经济现象指数中的应用。

5、典型调查案例教学法,培养学生综合应用统计知识,分析解决问题的能力

教学中我把学生应用统计知识,分析问题能力的培养放在抽样技术的教学内容中,抽样技术的基本理论也是抽象的。如,抽样误差,抽样平均误差,抽样的组织方式。针对研究对象的特点,都必须具体问题具体分析,而抽样误差的计算既涉及到平均指标的计算又涉及到标准差的计算,新旧知识的交替如何培养学生应用新旧知识计算、分析问题,解决问题是教学的难点。

为了突破这个难点,我在教学中利用了一个草席质量抽样调查的案例,这个案例体现了从制定调查方案中的调查方式的确定,采用主要标志划类,简单随机抽样原则,到调查实施的步骤:草席宽度分类,登记原验级等级,编顺序号,确定抽样总体,计算全级总体标准差,决定抽样数目,设计计算表格,决定样本号,现场调查中的统一验级标准。

验级过程:由5人分别验级,级数的最后确定采用众数办法,5人验级中的3人验级标准为准。以上这些都具有前面介绍的抽样调查方式的代表性,而又用到了平均指标和众数的方法。同时,在计算草席平均等级时,还用到了品质标志值平均指标的计算,即将等级品质标志值过渡成数量标志来计算该批不同尺寸草席的平均等级,再计算抽样指标与原验级指标之间的误差。

这样一个复杂的抽样调查过程和指标的计算结果,更清晰的告诉学生要说明和解决的问题:由于收购草席时,验级人员在判断标准上的误差带来了草席等级误差与价格的差异。而由于误差的存在,根据此抽样调查结果计算出的整个库存草席的总价值与实际价值的差异巨大。对导致这样的结果,进一步结合政策市场以及人为等多种因素进行分析,查找了原因并提出了切实可行的解决方案,促使了草席的收购价实相符。

通过以上几方面的教学方法设计,能让学生对统计学有更全面的认识,对学科基础内容有一个总体框架性把握,让那些学生在学习时感觉模糊的概念和繁杂的理论通过这几个教学环节的反复巩固和练习也逐步变得清晰,并大大提高了其综合应用统计知识的能力。

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析,科研工作者要面对大量的数据分析问题,科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中,实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法,因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定,所以论文在实验设计的时候,就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别,其中最主要的就是统计方法和实验设计不符,造成数据统计结果不可靠。下面,医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误:打开百度APP,查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中,最常见的此类错误就是实验设计是多组研究,需要对数据使用方差分析的时候,而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中,不同数据要采取不同统计处理方法,这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法,但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中,作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列,并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法,这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性,即作者即使不看文章内容,也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字,缺乏直观的统计图或表;或者虽然也列出了统计表或统计图,但表或图内缺项很多,让读者难以从中提取太多有用的信息。另外,也有作者为了增加文章篇幅,同时列出统计表和统计图,造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释,最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误,把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论,一定要把统计结果和临床实践结合在一起,这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果,只提供阳性结果,是因为不少作者在研究设计时,难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时,从一个方向的实验就下完美的结论,尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性,有时会刻意回避报道差异的不显著结果,不思考和探究差异不显著的原因和意义,反而会因此忽视一些重大的科学发现。

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