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选择自己熟悉的研究方向最好，比如第三方物流运输中出现的问题及对策。
物流管理主要研究管理学、经济学、信息技术、现代物流管理等方面的基本知识和技能，在贸易、物流类企业单位进行物流活动的计划、组织、指挥、协调、控制和监督等。
例如：供应货品的采购入库，仓库商品储量的统计，货品的拣取和记录，快递的运输和配送，物流系统的规划设计等。
发展前景
就业方向
物流、货运类企业：仓储管理、物流管理、货运代理、供应链管理、物流系统规划、物流服务咨询。
考研方向
物流工程、管理科学与工程、工商管理、企业管理。
人力资源供给预测分为内部供给预测和外部供给预测两部分。具体步骤如下： 1、进行人力资源盘点，了解企业员工现状； 2、分析企业的职务调整政策和历史员工调整数据，统计出员工调整的比例； 3、向各部门的人事决策人了解可能出现的人事调整情况； 4、将2、3的情况汇总，得出企业内部人力资源供给预测； 5、分析影响外部人力资源供给的地域性因素，包括： （1）公司所在地的人力资源整体现状； （2）公司所在地的有效人力资源的供求现状； （3）公司所在地对人才的吸引程度 ； （4）公司薪酬对所在地人才的吸引程度； （5）公司能够提供的各种福利对当地人才的吸引程度； （6）公司本身对人才的吸引程度。 6、分析影响外部人力资源供给的全国性因素，包括： （1）全国相关专业的大学生毕业人数及分配情况； （2）国家在就业方面的法规和政策； （3）该行业全国范围的人才供需状况； （4）全国范围从业人员的薪酬水平和差异； 7、根据5、6的分析，得出企业外部人力资源供给预测； 8、将企业内部人力资源供给预测和企业外部人力资源供给预测汇总，得出企业人力资源供给预测。 一、人力资源的需求预测 人力资源的需求预测就是估计组织未来需要多少员工，需要什么类型的员工。因此，人力资源的需求预测应该以组织的目标为基础，既要考虑现行的组织结构，生产率水平等因素，又要预见到未来由于组织目标调整而导致的一系列变化，如组织结构的调整，产品结构的改变，生产工艺的改进，新技术的采用等，以及由此而产生的人力资源需求在数量和技能两方面的变化。 1。经理判断法 经理判断法是最常用的预测方法之一。这种方法要求经理们坐下来认真分析他们未来一段时期的工作量或业务量，然后确定他们需要多少人员。经理判断法有两种形式：“自下而上”和“自上而下”。 采用“自下而上”的形式预测人力资源需求时，由一线经理提交人力资源需求预测方案，上级管理部门审批。 在许多时候，也可以采用“自上而下”的形式，由最高管理层预测公司及其各部门人力资源的需求情况，人事部门参与讨论，提出建议。预测结果要与部门经理讨论，并征得部门经理的同意。 最好的预测方法是将“自下而上”和“自上而下”两种形式结合起来。由最高管理层为部门经理准备一个人力资源规划指南，该指南明确了公司未来经营活动的基本设想，以及预期所要实现的目标。部门经理根据规划指南对本部门的人力资源需求进行预测，人事部门要为业务部门的人力资源需求预测提供咨询和帮助。同时，人事部门要对公司整体的人力资源需求进行预测。由主要部门负责人组成的人力资源规划小组对业务部门和人事部门的需求预测报告进行审核和协调，将修改后的人力资源需求预测报告提交最高管理层审批。 2。趋势分析法 趋势分析法是利用过去的员工人数预测未来人力资源的需求。采用这种方法的关键是选择一个对员工人数有重要影响的预测变量，最常用的预测变量为销售量。销售量与员工人数之间的关系为正相关。如图2-4所显示， 横轴表示销售量， 纵轴表示实际需要的员工人数。当销售量增加时， 员工人数也随之增加。利用这种方法，经理们可以近似估计不同销售量时所需的员工数量。 随着计算机的广泛使用，人力资源经理们有了一个重要的预测工具----回归分析法。由于公司业务量的变化与员工数量的变化成正比，所以，回归分析法成为最常使用的预测方法。但在大多数情况下，员工数量是由多个因素决定的，因此可以考虑采用多元回归进行预测。 3。工作分析法 工作分析法使用的前提是完成一项工作所需的时间和所需的人员数量是可以测定的。在生产企业中应用这种方法时首先要确定企业计划的生产量或者每个部门的任务量，然后根据直接生产工人的标准工时和每个工人每年正常的工作时间计算所需的直接工人数量。 这种方法和下面将要介绍的比例分析法结合使用可以计算所需的间接生产人员的数量。 4。比例分析法 比例分析法是通过分析过去直接生产人员和间接生产人员的比例，并且在考虑未来组织或生产方式可能变化的基础上，预测未来直接生产人员与间接生产人员的比例。当采用工作分析法确定了直接生产人员所需数量后，可利用比例分析法确定间接生产人员所需的数量。 二、人力资源的供给预测 人力资源需求预测只是人力资源规划的一个方面，通过需求预测组织可以了解到未来某个时期为实现其目标所需的人员数量和人员技能要求。除此之外，组织还需要了解能够获得多少所需的人员，从何渠道获得这些人员。人力资源供给预测就是测定组织可能从其内部和外部获得人力资源的数量，它应以对组织现有人员状况分析为基础，同时要考虑组织内部人员的流动状况，了解有多少员工仍然留在现在岗位上，有多少员工因岗位轮换、晋升、降级离开现在岗位到新岗位工作，有多少员工因退休、调离、辞职或解雇等原因离开组织。 1。现有人员状况分析 对现有人员进行分析是人力资源供给预测的基础。分析现有人员状况时可以根据人力资源信息系统或人员档案所收集的信息，按不同要求，从不同的角度进行分析。例如，分析员工的年龄结构可以发现组织是否存在着年龄老化或短期内会出现退休高峰等问题；对员工的工龄结构进行分析有助于了解员工的流失状况和留存状况；对现有人员的技能和工作业绩进行分析便于了解哪些员工具有发展潜力？具有何种发展潜力？是否可能成为管理梯队的成员？未来可能晋升的位置是什么？除此之外，还可以根据需要对组织的管理人员与非管理人员的比例、技术工人与非技术工人的比例，直接生产人员与间接生产人员的比例、生产人员与行政人员的比例等进行分析，以便了解组织的专业结构、不同人员的比例结构等。技能清单是分析现有人员状况的有效方法。 2。员工流失分析 员工流失是造成组织人员供给不足的重要原因，因此在对人力资源供给进行预测时员工流失分析是不容忽视的因素。员工流失分析可以借助一系列指标来进行。 （1）员工流失率分析 员工流失率分析的目的在于掌握员工流失的数量， 分析员工流失的原因，以便及时采用措施。 员工流失率＝一定时期内（通常为一年）离开组织的员工人数÷同一时期平均的员工人数×100％ 该指标计算方便且便于理解，所以被广泛使用。但这一指标有时也容易产生误导。假定某公司有100人，该公司一年的员工流失率为3％，根据员工流失率计算公式预测第二年将有3人可能会离开公司，这意味着公司可能会出现了3个工作空位。但如果仔细分析后发现3％的员工流失率是由公司一小部分人员的频繁流失造成的，比如说程序员这一岗位一年中3人离开公司。虽然流失率仍然是3％，但实际的工作空位只有一个。 所以在利用员工流失率进行分析时，既要从公司角度计算总的员工流失率，又要按部门、专业、职务、岗位级别等分别计算流失率，这样才有助于了解员工流失的真正情况，分析员工流失原因。 （2）员工服务年限分析 有些公司在对员工流失情况进行分析后发现，在离开公司的员工中，他们服务年限的分布是不均衡的。通常而言，员工流失的高峰发生在两个阶段，第一阶段发生在员工加入组织的初期。员工在加入组织前对组织有一个期望或一个理想模式，进入组织以后可能会感到现实的组织与他的期望是不一样的，或者他对组织文化或工作不适应，在这种情况下，员工会很快离开组织。此后会出现一段相对稳定阶段。第二个离职高峰期通常会发生在服务年限4年左右。经过几年的工作，员工积累了一定的工作经验， 同时他们对原有工作产生厌烦情绪。如果这个阶段组织不能激发起员工新的工作热情，或者员工看不到职业发展机会，他们会很快离开。员工服务年限分析既可以为员工流失分析提供补充信息，又可以为员工发展提供有益信息。 图3-5表示了员工服务年限与流失率之间的关系。 （3）员工留存率分析 员工留存率分析也是员工流失分析的一个重要指标。它是计算经过一定时期后仍然留在公司的员工人数占期初员工人数的比率。比如公司期初有10名程序员，两年后留在公司的有7名，则两年留存率为70％。五年后仍留在公司的有4人，五年留存率为40％。通过留存率计算公司可以了解若干年后有多少员工仍留在公司，有多少员工已离开公司。 3。组织内部员工流动分析 组织内部的岗位轮换、晋升或降级是管理工作的需要，也是员工发展的需要。因岗位轮换、晋升或降级而导致的组织内部人员的变动往往会产生一系列连锁反应。如公司财务总监退休，财务部的财务经理被提升到财务总监的位置，一位会计师提升为财务经理，等等。由于财务总监一人退休，产生了一系列的岗位空缺：财务总监、财务经理、会计师……组织内部员工的流动既是组织人力资源供给的内部来源，又会产生新的岗位空缺。很多企业通过管理人员梯队计划、退休计划和岗位轮换计划了解掌握组织内部员工的流动情况，发现工作空缺，为人力资源供给预测提供信息。 转换矩阵是进行组织内部员工流动分析常用的一种方法。该方法的基本思路是找出过去人事变动规律，以此推断未来人力资源变化的趋势。转换矩阵描述了组织中员工的流入、流出和内部流动的整体形式，为预测内部人力资源供给提供了依据。 转换矩阵分析的第一步是做一个人员变动矩阵表。表中每一个因素表示从一个时期到另一个时期人员变动的历史平均百分比。 通常以5～10年为周期来估算年平均百分比。周期越长，百分比的精确度越高。将计划期初每个工作的员工数量与该工作员工变动概率相乘，然后纵向相加就可以得到组织内部未来劳动力的净供给量。 在任何一年里，80％的合伙人仍然留在组织中，20％的合伙人离开；经理人员中10％的人得以提升，70％的人留在组织中，20％的人员离开。从表2-3看出，原有的40个合伙人中有8人可能离职， 从经理人员中能够提升8人为合伙人，合伙人总量仍为40人。 而原有的80名经理人员，8人得以提升，16人离职，预计能够有6人由高级会计师提升为经理，经理人员预计的数量为62人。 转换矩阵法已经被许多公司所采用，但是转换矩阵中的概率与实际情况可能会有差距。特别是现在，快速变化的环境和人才竞争的加剧，使员工流动速度加快。所以应用转换矩阵法时需要考虑其他相关因素。 4、人力资源供给渠道分析 人力资源供给预测的任务一是了解组织能获得多少所需的人力资源，二是了解从何渠道获得这些人员。供给渠道分析提供了第二方面的信息。 人力资源供给主要有两个途径：组织的内部供给和组织的外部供给。当组织出现工作岗位空缺时可以首先考虑是否能够通过岗位轮换、晋升等方式从组织内部填补岗位空缺。当组织内部无法满足或无法全部满足岗位空缺所产生的人力资源需求时，就必须通过外部供给渠道来解决。 然而在很多情况下，及时发现并雇佣到优秀员工并非易事。如随着全球it业的迅速发展，it人才供不应求。据美国信息技术协会报告，在2000年新创造的160万个it工作机会中，有83万个职位将会空缺。 澳大利亚有关机构预测2000年缺乏3万个it专业人才。由于it专业人才的短缺， 人才争夺也达到白热化。不仅各公司、各企业在人才争夺时用尽招数，各国也制定了吸引人才的相应政策，如美国和德国推出绿卡计划。因此，在对人力资源供给进行预测时，必须对劳动力市场供给有个清醒的判断。 人力资源需求预测的典型步骤 人力资源需求预测分为现实人力资源需求、未来人力资源需求预测和未来流失人力资源需求预测三部分。具体步骤如下： 1、根据职务分析的结果，来确定职务编制和人员配置； 2、进行人力资源盘点，统计出人员的缺编、超编及是否符合职务资格要求； 3、将上述统计结论与部门管理者进行讨论，修正统计结论； 4、该统计结论为现实人力资源需求； 5、根据企业发展规划，确定各部门的工作量； 6、根据工作量的增长情况，确定各部门还需增加的职务及人数，并进行汇总统计； 7、该统计结论为未来人力资源需求； 8、对预测期内退休的人员进行统计； 9、根据历史数据，对未来可能发生的离职情况进行预测； 10、将8、9统计和预测结果进行汇总，得出未来流失人力资源需求； 11、将现实人力资源需求、未来人力资源需求和未来流失人力资源需求汇总，即得企业整体人力资源需求预测。 我的也不是很全面 希望能帮到你
现在是互联网时代了，随着电脑的普及，上网浏览网页的人越来越多了，而网页的建设是需要UI设计专业的人进行处理的，现在市场对于这个专业的人才需求越来越大，就业岗位逐渐增多，UI设计专业的就业前景也越来越好而且这个专业是0基础入门的，不用担心没有了解过，会学不好，来我们学校学习这个专业的同学都是没有基础的，都是新手
13、劳动工资综合统计信息系统设计与开发 14、原材料、能源综合统计信息系统设计与开发 15、财务综合统计信息系统设计与开发 16、财政收支综合统计信息系统设计与开发 17、城镇居民生活收支综合统计信息系统设计与开发 18、农村住户收支综合统计信息系统设计与开发 19、外贸进出口综合统计信息系统设计与开发 20、科技统计综合统计信息系统设计与开发 21、对外经济贸易综合统计信息系统设计与开发 22、金融保险综合统计信息系统设计与开发 23、教育综合统计信息系统设计与开发 24、文化事业综合统计信息系统设计与开发 25、卫生医疗综合统计信息系统设计与开发 26、社会福利综合统计信息系统设计与开发 27、劳动力资源综合统计信息系统设计与开发 28、自然资源综合统计信息系统设计与开发 29、企事业单位人力资源综合统计信息系统设计与开发 30、企事业单位设备综合统计信息系统设计与开发 31、企事业单位资产负债综合统计信息系统设计与开发 32、企事业单位财务收支（损益表）综合统计信息系统设计与开发 33、高校教师教学科研综合统计信息系统设计与开发 34、贸易企业商品采购综合统计信息系统设计与开发 35、贸易企业商品销售综合统计信息系统设计与开发 36、工业产品数据库设计与开发 37、高校招生信息检索系统设计与开发 38、大学生就业信息检索系统设计与开发 39、人才需求信息检索系统设计与开发 40、专业文献信息检索系统设计与开发 41、报刊信息检索系统设计与开发 42、商业银行存取款信息系统分析与设计 43、某医院门诊预约系统设计与开发 45、某课程网上考试系统设计与开发 46、某医院床位安排系统设计与开发 47、某区房屋出租信息系统设计与开发 48、某企业设备监控管理系统设计与开发 49、某小区车辆管理系统设计与开发
1、高技术产业产值影响因素的研究2、关于和谐社会统计指标的初步研究3、CCA研究我国产业结构的区域差异对经济的影响4、基于单因素序列相关面板数据的实证分析5、基于空间面板数据的中国FDI统计分析6、基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析7、基于统计方法的股票投资价值分析8、某某市2019年工业发展状况的统计分析9、近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析10、近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析11、近三十年中国经济发展趋势的实证分析12、林业科技对经济的贡献率美联储量化13、MMC排队模型在收费站排队系统中的应用14、财政收入影响因素的研究15、城市发展对二氧化碳排放的影响学术堂提供更多论文知识
统计学问题我来明确的
关于统计学的论文题目有很多，学术堂整理了一部分，供大家进行参考：1、药品检验中常用的统计学方法及其应用2、应用统计学在现实生活中的应用分析3、浅谈统计学在金融领域的应用4、统计学在实验室质量控制中的应用5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊8、基于地质统计学的采空区储量估算9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用
***统计方法的应用
统计学作为一门综合性很强的学科，其运用范围非常广泛，不少学生在写作统计学论文时，都困在了选题这一步，其实就统计学而言，可供作为论文题目的热词有很多，如：企业管理、实证研究、统计估计、统计分析、计算机应用、支持向量机、数学模型、GIS、多元分析、统计报表等等，学术堂精选了20个优质“统计学毕业论文题目”，供大家参考。1、药品检验中常用的统计学方法及其应用2、应用统计学在现实生活中的应用分析3、浅谈统计学在金融领域的应用4、统计学在实验室质量控制中的应用5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊8、基于地质统计学的采空区储量估算9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用
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
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
***统计方法的应用
可以选领域很窄的，也可以选很热的话题，比如，大数据和经济的关系，和人的关系，大数据安全问题，统计这一类的问题有很多可以写，关键是统计的内容要进行一定的调研。
统计分析是运用统计 方法 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。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
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