体育统计学数据分析论文参考文献

体育统计学是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科。下文是我为大家整理的关于体育统计学论文的范文，欢迎大家阅读参考!

对《体育统计学》教学的思考

摘要《体育统计学》属于基础应用学科，在很多体育院校中开设，此课程的学习有助于提高学生用科学方法研究、解释体育领域中各种问题的能力。但很多学生对《体育统计学》学习目的不明确，学习方法不熟悉，甚至对此课程的开设必要性存在一定偏见。体育运动的发展、创新离不开《体育统计学》的理论支撑，所以有必要对其教学方法、方式进行研究。本文通过调查发现了学习中存在的问题，并提出了相对应的学习建议。

关键词体育统计学教学

一、引言

体育统计是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性进行研究的一门基础应用学科。随着体育科学的发展，体育领域中许多问题都需要运用统计学原理、方法来解决。体育系的大学生学习《体育统计学》有助于提高他们科学地研究或解释体育领域中的各种问题。但大学生参加科研活动的机会较少，运用统计知识的实践机会也很少，造成他们对《体育统计学》的学习目的不明确，且存在一定的偏见。所以，有必要对《体育统计学》的教学方法、方式进行思考与研究，以提高体育系大学生学习《体育统计学》的积极性。

二、研究方法

(一)研究对象

山西体育职业学院09级的全体学生，共6个班级，237人。

(二)研究方法

运用简单随机抽样法中的随机数表法随机在每个班抽取10名学生，共60名学生进行座谈，并做好访谈记录。访谈内容包括对体育统计学的学习目的及意义、学习方法、学习中存在的问题及对教学的建议等。

三、大学生学习《体育统计学》的现状及存在的问题

(一)大学生对《体育统计学》课程开设的误解

经访谈发现山西体育职业学院没有学生认为开设《体育统计学》课程非常必要，仅18%的学生认为开设此课程很有必要，82%的学生认为该课程的开设是没有必要的，认为上体育统计学课就像是在上数学课，学习计算一些统计指标，计算步骤及过程，觉得在今后的学习、工作中运用不到。

(二)大学生在学习《体育统计学》过程中存在的问题

虽然在教学过程中一直强调《体育统计学》是应用性学科，属方法论范畴，重点是掌握方法，但经过与学生访谈后，发现学生在这门课程学习中存在的主要问题是：偏重教科书中列举的各个指标的计算过程和统计推断的计算步骤，也仅限学习书中的例题，不会灵活运用到其他类同的实际教学、训练及科研问题中。学体育的学生数学基础比较薄弱，导致学习兴趣低落。

(三)大学生对《体育统计学》教材的看法

《体育统计学》课程在体育院校开设已有二十几年，体育统计教材多达几十本，但适合于教学的却较少。经访谈后，学生认为教材中的例题比较空，且与实际相差较远;还认为教材中统计理论知识较多，介绍的多是统计方法的推导、计算与步骤，太抽象，不是很符合体育院校学生掌握知识的特点。

四、对大学生学习《体育统计学》的建议

(一)摆正学习态度，明确学习目的

学生不管学什么课程首先要摆正学习态度、明确学习目的，学校开设《体育统计学》课程的目的是为了使学生能够领会体育统计的基本思想、概念、基本思路，并能把体育领域中存在的实际问题，运用科学合理的统计思想及方法进行定量解决，并为将来毕业论文设计或从事体育科研工作打下坚实的基础。

(二)熟悉常见的基本概念及其统计学意义

体育统计中常见的基本概念有正态分布、平均数、方差、标准差、标准误、误差、相关系数等，学生在学习过程中应该重点掌握这些基本概念及统计指标的统计学意义，而不是去弄清每一个指标的计算步骤，计算过程能看明白即可不需要记忆。

(三)掌握假设检验的基本思想

假设检验的基本思想：统计假设有两个类型H0和HA。在具体的研究工作中，样本统计量之间或样本统计量与总体参数之间一般是存在偏差的，这种偏差存在的原因有两种：抽样误差和非抽样误差。

(四)熟知常用假设检验方法的适用条件

体育统计学中常见的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验、正态性检验、相关分析、回归分析等，不同的检验方法适用的条件是不同的，在进行数据统计的过程中必须严格按照适用条件选择正确的统计推断方法。

(五)熟练掌握SPSS软件处理数据的过程

1.在SPSS软件中的数据输入与编辑

SPSS软件是以数据为操作对象，按统计方法要求整理数据格式，是使用SPSS进行统计分析前首先要进行的工作。数据的输入格式要严格按照相对应的统计方法要求进行编辑，不同的统计方法数据的录入格式不同，如果数据录入错误，就不能进行统计分析，甚至统计出错误的结果。

2.在SPSS软件中的统计方法选择及处理步骤

在SPSS软件中提供了很多统计方法，大部分的统计方法在数据编辑窗“Analyze”的下拉菜单中。在保证数据录入正确的前提下，根据自己研究需要选择合适的统计方法，在打开的窗口中导入相对应变量，并在复选框中选择想要的统计指标，再点击 “ok”，即可得到统计分析结果。

3.正确解释SPSS软件处理数据的结果

对于统计结果的分析，首先要按照假设检验思想进行分析，用小概率水平来控制，其次要联系实际问题进行分析，从统计结果去估计发生某种体育事件的原因，进而来反映实验或调查的科学性、实践性、合理性，并根据研究结果的实用性投入实践。

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《体育统计学》课程改革学生需求的调查研究

摘要: 对体育统计课程改革学生的需求进行了调查,运用SPSS、Excel等软件对调查数据进行了统计分析,挖掘了当前学生在《体育统计学》课程目标、教材、教法、评价等方面的需要,并根据需要提出了该课程改革的建议,对《体育统计学》课程改革和改善教学质量具有重要的参考意义。

关键词:体育统计学;课程改革;学生需求

随着体育事业的迅猛发展,群众体育、竞技体育及学校体育等的研究正逐步趋向于定量化、科学化,这就要求每一位体育工作者必须掌握定量化、科学化的研究方法。作为体育院系各专业的基础必修课《体育统计学》课程肩负着该项重任之一,因此,改革体育统计课程体系、结构、内容就历史地被提到议事日程上来了。总结起来,以往的对体育统计课程教学的研究主要集中在两方面,一方面是对教学形式与手段提出了进行多媒体教学实验改革[1～4];另一方面是对体育统计课程进行计算机辅助教学改革[5～9],其中有的提出了运用EXCEL软件辅助,有的提出了利用SPSS软件辅助,到底怎么改才是社会和学生所接受的?根据课程改革的三维理论[10],课程改革必须顺应时代的发展、学科的发展和学生的发展需要。本研究就体育统计学课程改革学生的需要进行了调查研究,力求将目前该学科学生的需求客观、全面、准确地反映出来,为体育统计课程的改革提供实证性的参考建议。

1 研究对象与方法

研究对象高校体育院系学生中学过《体育统计学》课程的学生262人。

研究方法

问卷调查法根据.泰勒的课程理论[11]课程问题应包含教材内容、课程目标、教学要求、评价方案等四个维度,问卷按以上四个维度来设计,共15题。发放问卷300张,回收率为,有效率为100%。利用SPSS对问卷量表进行信度与效度的检验,Cronbach-α系数为,各维度信度在～之间,KMO为,主因子总变异为,因子载荷为0. 73,说明问卷量表信度较高,效度好。

数理统计方法问卷数据用统计软件与Excel进行分析处理。

2 结果与分析

课程目标我们查阅了相关学校的《体育统计学》教学大纲[12～14],将体育统计课程目标归纳为 6个分维度:1) 培养学生的统计思想;2) 培养学生的计算机统计能力;3) 培养学生的统计知识与方法;4) 培养学生的分析和推断能力;5) 培养学生掌握资料收集的方法;6) 培养学生的科学研究能力。学生按认同的重要程度打分,最重要的为10分,最次要的为1分。学生对这六个分维度的认同情况如表1所示。

从表1可以看出,“培养学生的计算机统计能力”平均分最高为分,这说明从一个侧面反映了学生要求用现代的计算工具处理数值运算的愿望;“培养学生的研究能力”平均分最低为分,说明在所有目标中,他们对这方面的能力培养要求放在其次,且标准差最大, 说明学生对其看法分歧较大;其中占百分比最高、分值也相对较高(8分)的是“培养学生资料收集的能力”为,说明大部分学生渴求对统计资料收集方法的学习;从表1还可以发现,选择6、7、8、9分值的人数相对较多,说明学生对各培养目标认同度都很高。

教材方面学生对《体育统计学》教材[15]重点章节的认同率见表2,“资料的收集和整理” 认同率为3 ;推断统计在首选中占 ,次选占;样本特征数认同率为;说明这三个章节是体育统计学的最基本的内容,也是体育工作者在实践中应用最多的内容,特别是 “资料的收集与整理”,是学生最常用的统计方法。

教材难度:对于现在所学的高等教育出版社出版的《体育统计学》教材,学生反映见图1:“ 难”的占,“一般”的占,“容易”的占,说明我们目前采用的教材难度适中。在计算机辅助统计运算见图2:认为 “必要”采用计算机辅助统计运算的有 157人, 占总数的,没必要的有 18人,占总数的,说明绝大多数学生认同计算机辅助体育统计教学。在采用何种辅助方面见图3:选择“计算机语言辅助”的有 93人,占总数的 ,选择“具有统计功能的计算机软件”的有142人,占总数的;软件辅助选择情况见图 4,认为该用“Excel” 的有138人,占总数的,选用“SPSS软件”的有92人,占总数的,说明学习者选择Excel软件辅助较SPSS软件辅助的多,用Excel软件辅助体育统计运算的内容是最受学生欢迎的。

教学方面开课时间见图5:选择在“实习前”的有103人,占总数的;选“大一”的有57人,占总数的,说明学生对该学科的作用有强烈的用于实践的愿望,希望在实习之前和学习精力、时间都充沛的大二开设,其原因是学生希望在实习中应用和收集素材,为以后的教学训练和毕业论文的研究打下基础;教学方法见图6:选择“多媒体理论和事例教学相结合”方式的有73人,占总数的;选择“理论与计算机实验结合”的有165人,占总数的,说明学生喜欢采用“理论与计算机实验结合 ”的教学方法上课的形式,愿意自己动手掌握计算机统计操作技术,希望能够亲自参与实践研究,体验研究过程与方法,纯理论的教学是学生最不喜欢的教学方式。课时数见图7:有3 的人选择“54学时”;有的人选择“36学时”;有的人选择“18学时”;有选择“72学时”。实验教学见图8:有139人占总数的选择有“必要”采用实验教学来培养学生利用计算机统计分析数值的能力。

评价评价方式见图9:选择过程性评价的有98人,占总数的;选择终结性评价有39人,占总数的;选择两者的结合的有117人,占总数的,说明学生喜欢多元化的考核方式和评价方式的结合;考核方式见图10:选择“课程论文”形式的有88人,占总数的 %;选择“开卷考试”的有53人,占总数的;选择“闭卷考试”的有25人,占总数的9. 2%;选择“平时成绩”的有50人,占总数的;选择“均有”的有22人,占总数的 ;说明学生愿意接受多种考核形式,很认同“课程论文”的形式,较受欢迎的考查方式是“ 开卷考试”与平时成绩。

3 讨论

本研究发现学生强烈地要求通过体育统计课程的学习能使他们的“计算机统计能力”、“收集资料的能力”、“分析和推断能力”、“科学研究能力”等方面有所提高。

根据统计学定义“把研究数据的搜集、整理与分析方法的学问叫统计学”[16],因此在课程体系上应该遵循“研究设计→描述性统计→推断统计→统计报告”才是体育统计课程完整的体系,这样的体系才能满足学习者的需求,才能达到他们的愿望和目的。“研究数据收集”的学问由“研究设计”模块完成,它包括“根据研究的目的怎样明确统计总体、研究的内容与指标、研究的形式与方法、样本数量的选择与确定、收集数据的方法” 等;“统计报告”是将收集和统计分析的数据用统计学的方式表达出来,是学生学习体育统计课程获得的知识和能力的综合体现,是我们《体育统计学》课程教育的最终目标。

而现在的体育统计学课程内容主要是 “描述性统计→推断统计”,强调“数据的整理与统计分析方法的原理”,对数据的整理与统计分析方法可操作性的能力培养不够;对怎样在实际问题中对“数据的搜集”学生学习的知识和方法不够;对统计分析的数据处理结果怎样来表达培养不够。因此导致体育统计与实践问题脱节,使学生在学习过程中无法体验到运用体育统计知识解决问题的操作性过程,更无法证明体育统计课程在体育教育与训练中的价值,而往往是在他们读研或在以后的工作中才发现体育统计课程原来那么有用,为什么会造成这样的局面?本人认为这与现在的体育统计学课程体系缺失不无关系。这与其他学者的研究“体育统计学作为一门新兴学科,仍未形成严密的科学体系,特别是在应用体系方面更加欠缺”[17]一致。所以完善体育统计学课程体系,培养学生将来适应时代发展需要的能力,是体育统计课程的最终培养目标。

教材是教学内容的有形载体,是实施教学活动的依据,也是落实课程计划和实现课程目标的重要工具,同时也是学生学习的重要工具[18]。学生希望教材中增加计算机软件辅助运算的部分,特别是Excel软件的应用;由于Excel是Office的套件之一,任何个人和单位电脑上都有安装,在课外也容易使用,非常普及,这些方法在以后的工作中可以学以致用;

另一方面它是全中文版,较其它统计软件易学、易用、易得、易懂;所以学生喜欢Excel为统计工具来辅助统计课程的学习,希望自己学习的知识能和社会实践联系起来。因此教材改革要顺应时代变化,符合学生实际,在内容上以实用、够用为原则,选择学生需求的统计知识和统计技能;在教材内容的表达形式上要符合体育学学生的学习特点,选择操作性强、联系学生的生活、训练的学习内容,用生动活泼的形式表达出来,才是乐于他们接受的。

另外,学生喜欢上机操作,希望通过上机亲自动手解决一些实际问题;其次学生喜欢以计算机为主体的多媒体与事例组合教学模式,因此开设体育统计实验课是时代发展的需要,同时也是学生发展的需要;因此体育统计教学需要将原来的纯理论教学模式向体育实际运用、实验型转变;在教学方面需要改变重理论轻实践、重知识轻技能的局面,必须强化实践技能训练,充分利用现代信息技术,来提高教学质量和效益,为学生的学习和发展提供丰富多彩的教学环境和有力的学习工具;

在传授学生统计知识的过程中要注重培养学生对统计课程的思想、情感、态度、价值观,使学生在获得知识与技能的同时形成正确的、科学的、实事求是的价值观。再次,学生大都喜欢采用课程论文的形式;同时学生对开卷和多种评价方式的结合比较也认同 ;课程论文的形式对考察学生利用Internet网和图书馆等途径进行资料查询、提出问题、做出解决的方案(如何抽样、如何进行统计整理、怎样分析、得到什么样的结论等等)、解决实际问题、信息处理和分析的能力都十分有效,这与有的研究结果[19]相吻合;学生最不喜欢的是闭卷考试,一方面统计学闭卷考试需要占用大量的时间来进行数据运算,而这些数据运算是完全可以用现代的计算机软件代替的,另一方面闭卷考试不能考察出学生的统计学知识与能力。

因此体育统计课程评价需要突出考察学生运用统计知识、统计方法解决实际问题的能力,这就需要体育统计学课程评价利用多元化过程性评价与终结性评价结合的方式,目的在于促进学生的发展,体现最新的教育观念和课程评价发展的趋势。

4 结论

1) 在培养目标上学生需求完善体育统计课程体系以求科学素质全面发展。2) 在教材方面学生需求增加普及计算机辅助的教学内容,特别需要Excel辅助的计算机统计方法。3) 在教学方面需求教学内容的直观与操作性强的理论与实验结合的教学模式。4) 在课程评价方面学生需求课程评价多元化,考出统计过程和实际操作能力的考核方式。

随着知识经济时代的到来,经济全球化、生活信息化、学习社会化的趋势越来越明显,体育统计课程面临着新的挑战,时代需要教育培养的人才具有创新精神和实践能力。体育统计课程在目标方面、学科体系、教学和评价方式等方面仍然需要改革创新,才能满足学生发展、学科发展和社会发展的需要。

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教育统计学分析论文参考文献

教育统计学论文是可以在知网上面查询到的。2019年5月，“科研诚信与学术规范”在线学习平台在中国知网正式上线发布。

知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。

知网介绍：

国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念由世界银行《1998年度世界发展报告》提出。1999年3月，以全面打通知识生产、传播、扩散与利用各环节信息通道。

CNKI 是在建成《中国知识资源总库》基础工程后，从文献信息服务转向知识服务的一个重要转型。目标是面向特定行业领域知识需求进行系统化和定制化知识组织，构建基于内容内在关联的 “知网节”、并进行基于知识发现的知识元及其关联关系挖掘。

以上内容参考百度百科-知网

统计学参考文献格式

统计学是一门有关统计数据的科学。它研究如何搜集、整理资料和进行数量分析，推断的一门方法论科学。是统计工作经验的总结和概括。以下是我整理的统计学参考文献格式，欢迎阅读。

一、统计学参考文献的类型

参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下：

M――专著 C――论文集 N――报纸文章

J――期刊文章 D――学位论文 R――报告

对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。

对于英文参考文献，还应注意以下两点：

1.作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是：姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley .，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris F. & .

2.书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。

二、统计学参考文献格式及举例

1.期刊类

【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码.

【举例】

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2.专著类

【格式】[序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码.

【举例】

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3.报纸类

【格式】[序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期（版次）.

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4.论文集

【格式】[序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起止页码.

【举例】

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5.学位论文

【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起止页码.

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6.研究报告

【格式】[序号]作者.篇名[R].出版地：出版者，出版年份：起止页码.

【举例】

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7.条例

【格式】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期

【举例】

[15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991-06-05.

8.译著

【格式】[序号]原著作者. 书名[M].译者，译.出版地：出版社，出版年份：起止页码.

【拓展内容】

统计学论文

摘要：随着我国经济的发展，统计思想及统计工作在我国经济发展中的地位越来越重要。本文就统计思想体系及其在统计工作的指导意义进行了讨论。

关键词：统计思想；统计工作；影响

在当前我国统计工作中，认清统计的真谛、领会统计思想，对统计本身来讲，有利于提高统计水平和统计工作者的整体素质；对外界而言，有利于树立别的工作及别的理论不能取代和比拟的统计权威。

一、统计思想简述

统计思想是指统计工作中应树立的世界观和方法论。哲学上世界观和方法论是基础，是人们行动的指南，也是统计工作中应遵守的指南。这里统计思想是指统计不同于别的学科所特有的世界观和方法论，也是树立统计权威的基础。

统计的总体思想使统计始终要站在研究对象的整体角度来看问题，形成了大量观察法和大数定律等一系列认识规律。所谓“站得高，看得远”、“把握大局”也是这种思想的体现。这要求统计工作者在工作中，做到万变不离其宗。因为，总体资料是由作为承担者的个体身上搜集后综合而来的，而个体资料千差万别，有些界限还不好判断。这时就需要站在总体的角度，看哪些符合总体要求，哪些不符合总体要求，避免“旁观者清，当局者迷”，避免偏离统计本身的功能。

二、统计思想的几个方面

1.均值思想。

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。它告诉我们统计认识问题是从其发展的一般规律来看，侧重点不在总规模或个体，体现了数量观和推断观。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.变异思想。

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。如果各单位之间不存在差异，也就不需要做统计，如果各单位之间的差异是按已知条件事先可以推定，也就不需要用统计方法。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。可以说，均值与方差这两个概念分别起到“隐异显同”和“知同察异”的作用。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

3.估计思想。

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质，样本才能代表总体，但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

4.相关思想。

马克思主义哲学认为，事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，我们所研究的事物总体是在同质性的基础上形成。总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间是相互关联的。相关概念表现的就是事物之间的关系。

5.拟合思想。

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势，趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

6.思想。

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

三、统计工作

统计工作应包括统计设计、统计调查、统计整理、统计分析、统计信息应用和发布等D 个环节；而作为统计工作成果的统计资料显然应包括调查的原始资料，整理的系统资料和分析的深度加工资料；统计学研究统计工作的全过程，同时也研究统计资料的可行性、可信性和可用性。3个涵义之间存在着严密的辨证关系。

统计工作的5个环节中，设计是基础，说统计学是方法论的科学，最主要的就体现在统计设计上；统计工作能否达到目的，关键也在于设计。若把统计工作看作是产品生产过程，统计设计就相当于产品设计，统计调查就是施工，统计整理就是组装，统计分析就是质量检验与分析，统计信息应用与发布就是广告宣传与销售。每一环节都具有很强的技术性，但设计和分析是技术性、理论性最强的工作，统计的特殊功能也主要体现在这两个环节上。统计设计实际上是告诉操作者怎样去调查，怎样去整理；分析与信息发布就是告诉用户统计可以达到什么目的.，而这些目的是别的专业达不到的。发达国家为什么对统计如此重视，联合国为什么专门设立统计委员会，关键也体现在这两个方面。

今天的社会，统计已相当发达，无论是资料搜集方法研究，还是统计规律研究，其目的都是为了认识我们所研究的对象，或者说认识统计总体。统计工作者从调查开始到整理出对外服务的系统资料，这一过程使人们对统计总体的外貌有比较清楚的认识，如果我们能再从数字后面找出内部特征，就能总结出现象发展的规律性，结合社会经济运行的法则，就可以提出管理社会经济的有效建议。统计指标体系是一个完整的科学系统，由统计指标所核定的数量是有科学涵义的，指标之间是有严密分工的。因此，统计分析是别的分析所不能比拟的。

四、统计工作如何改进

统计学虽然在20 世纪已经取得了无可比拟的伟大成就, 但还没有成熟为一个具有完整稳固基础的知识领域, 因为就统计学的研究对象而言, 其所能涉及到的范围是如此之大、我们所面临的未知是如此之多而不得不需要不断夯实和拓展其学科基础, 以保证统计学定量认知的职能与功能。所以, 从人类不断增加和提高的对统计的要求出发,我们要更强调多学科的交叉与相融, 要不断汲取其他相关学科例如数学、复杂系统科学、混沌学、仿真学、计算机学等的最新发展成果来补充、拓展统计学的基础, 否则，统计学的发展就会缺乏生命力, 就会裹足不前。

在市场经济时期，全面系统的统计工作却需要具有一定统计业务基础、专业技术和相对固定的统计人员来完成。相对稳定的统计队伍，可以积累经验，为企业管理做出更大、更快捷的贡献。如果责任心不强、上进心不足、业务素质低下，势必贻误正常工作。统计人员要善于学习，不断提高自己的业务素质，才能胜任本职工作。同时，企业单位，行业系统，尤其是企业集团需要具有责任心、富有时代感，并有开拓创新精神与较高业务素质，能带领同事一道学习与工作的统计负责人。

在这种情况下，统计人员应自尊，要自信、自强，方能自立。统计人员务必刻苦学习，努力工作争取创新，多出成果。与此同时，企业领导和有关部门，也应为统计人员创造机会，组织他们学习统计知识及相关的业务知识、法律制度和微机知识，支持他们参加统计工作会议，鼓励统计人员参加业务水平和技术职称的考试，引导他们积极提供统计资料，主动参与企业管理，对工作积极并有较大贡献或较快进步者，应该及时给予表彰。

随着社会的发展，统计学在我国的地位越来越高，也越来越受重视，统计思想体系也越来越完善，相信不久的将来我国的统计工作将会不入更高的一层台阶。

参考文献：

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〔3〕唐源鸿.统计学的普及及应用[j].经营管理者,2010,(01)

1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)3、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。4、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。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。5、论文正文：(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。〈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：a.提出-论点;b.分析问题-论据和论证;c.解决问题-论证与步骤;d.结论。论文提纲也可以用最简单的格式和分类，简单明了地说明论文的目的、依据和意义，甚至是两句话。这种提纲往往是用于科学论文，而且在对于各种概念有相互联系而不是孤立的出来讨论的情况下。如果总要分出1、2、3......点来写的话，往往会变成“八股文”的模式，这样的论文往往是应付式的论文，其真正的科学价值会大打折扣。

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利用统计学分析数据的论文文献

在统计学中，统计模型是指当有些过程无法用理论分析方法导出其模型，但可通过试验或直接由工业过程测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的范文，欢迎大家阅读参考!

统计套利模型的理论综述与应用分析

【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。

【关键词】统计套利成对交易应用分析

一、统计套利模型的原理简介

统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)，其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。

二、统计套利模型交易策略与数据的处理

统计套利具体操作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。

成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。比如银行，房地产，煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。

运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性，需要首先对股票价格序列进行平稳性检验，常用的检验方法是图示法和单位根检验法，图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图，从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列，而经过一阶差分后的时序图表现出随机性，则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定，单位根检验的方法很多，一般有DF，ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。

检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的，我们就可以对不同的股票序列进行协整检验，协整检验的方法主要有EG两步法，即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归，得到一阶残差，再对残差序列进行单位根检验，如果存在单位根，那么变量是不具有协整关系的，如果不存在单位根，则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外，还有Johansen检验，Gregory hansan法，自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验，可以判定股票价格序列之间的相关性，从而进行成对交易。

Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利，并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率，结果显示，股票间价格协整关系越高，进行统计套利的机会越多，潜在收益率也越高。

根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”，也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况：短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中，检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况，即不相关增量的研究，可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中，常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量，当这两个统计量在一定的置信度下，显著大于其临界水平时，说明该序列自相关，也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是：随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长，这些期间内增量是可以度量的。这样，在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差，如果股价的波动是随机游走的，则方差比接近于1;当存在正的自相关时，方差比大于1;当存在负的自相关是，方差比小于1。进行长期可预测性分析，由于时间跨度较大的时候，采用方差比进行检验的作用不是很明显，所以可以采用R/S分析，用Hurst指数度量其长期可预测性，Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的：

Ln[(R/S)N]=C+H*LnN

R/S 是重标极差，N为观察次数，H为Hurst指数，C为常数。当H>时说，说明这些股票可能具有长期记忆性，但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列，还需要对其进行显著性检验。

无论是采用协整检验还是通过随机游走判断，其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系，这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。

进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据，但是最近研究发现，采用高频数据(如5分钟，10分钟，15分钟，20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价，而且如果两只股票价格价差比较大，需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价，20分钟收盘价，30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析，结果显示，使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中，用沪深300指数为样本作为统计套利配对交易的标的股票池，使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。

三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性

Fama(1969)提出的有效市场假说，其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的，弱有效的，或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究，首先得出结论：统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据，对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验，结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔，陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验，采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔，魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正，提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。

四、结论

统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面：1.作为一种有效的交易策略，进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在，验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立，随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善，相信在我国会有比较广泛的应用与发展。

参考文献

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关于半参统计模型的估计研究

【摘要】随着数据模型技术的迅速发展，现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题，严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展，所以基于这种背景之下，学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法，并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型，因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术，对半参统计模型进行详细的探究与讨论。

【关键词】半参数模型完善误差测量值纵向数据

本文以半参数模型为例，对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论，并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外，本文初步讨论了平衡参数的选取问题，并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论，同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。

一、概论

在日常生活当中，人们所采用的参数数据模型构造相对简单，所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差，例如在测量相对微小的物体，或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题：它不但能够消除或是降低测量中出现的误差，同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息，如果能改善，就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度，也对相关科学研究进行了有效补充。

举例来说，在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面，体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性，可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计，也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型，不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计，同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外，基于对称和不对称这两种情况，可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验，这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外，还受到某种特定因素的干扰，所以不能将其归入误差行列。另外，基于自变量测量存在一定误差，经常会导致在计算过程汇总，丢失很多重要信息。

二、半参数回归模型及其估计方法

这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的，在80年代逐渐发展并成熟起来。目前，这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。

半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间，其内容不仅囊括了线性部分，同时包含一些非参数部分，应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分，主要是函数关系，也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分，换句话就是对变量进行局部调整。因此，该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息，这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势，所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。

从其用途上来说，这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为：

三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用

纵向数据其优点就是可以提供许多条件，从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲，纵向数据其实是指对同一个个体，在不同时间以及不同地点之上，在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别，从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时，其观察值是相对独立的，因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势，同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中，不仅保留了其优点，并在此基础之上进行发展，实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂，所以很难进行参数化的建模。

另外，虽然线性模型的估计已经取得大量的成果，但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题，还能在百病态的矩阵时，提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先，对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照，可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型，然后，按线性模型处理，得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化，但是这种线性系数随着时间的变化而变化，根本求不出在同一个模型中，所有时间段上的样本，亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时，如果将它看作为随机变量，往往只能达到估计的作用，要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数，即模型中含有本质的非线性部分，就必须使用半参数线性模型。

另外就是指由各个部分组成的形态，研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，对应的定量参数是维数，分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此，第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法，也称之为参数化估计法，是关于半参数模型的早期工作，就是对函数空间附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的，而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据，同样的检验方法，也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。

四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差

(一)最小二乘法出现于18世纪末期

在当时科学研究中常常提出这样的问题：怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是当时使用最多的还是最小二乘法，其目的也就是为了估计参数。最小二乘法，在经过一段时间的研究和应用之后，逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型，同时在纵向数据半参数建模中，辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效，而且只要观测值很精确，那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时，很早就使用用最小二乘配置法，并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时，我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时，考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上，研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说，该方法只强调了整体误差要实现最小，而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中，需要特别注意。

(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分

半参模型在GPS相位观测中，其系统误差是影响高精度定位的主要因素，由于在解算之前模型存在一定误差，所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中，通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中，发现并恢复整周未知数，由于观测值在卫星和观测站之间，是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响，因此难于用参数表达。但是在平差计算中，差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少，但由于种种原因，依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差，则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型，对于有着光滑项的半参数模型，在既定附加的条件之下，能够提供一个线性函数的估计方法，从而将测值中的粗差消除掉。

另外这种方法除了在GPS测量中使用之外，还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下，尤其是数学界的理论研究，我们总是假定S是随机变量实际上，这种假设是合理的，近几年，我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果，而且因其形式相对简洁，又有较高适用性，所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。

通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用，说明了该法的成功性及实用性，从理论上说明了流行的自然样条估计方法，其实质是补偿最小二乘方法的特例，在今后将会有广阔的发展空间。另外文章中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用，因此应被推广使用到研究半参数模型中来，不仅能够更及时，更加准确的进行误差的识别和提取，同时可以提高参数估计的精确度，是对当前半参数模型研究的有力补充。

五、总结

文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容，并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据前提下，半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题，还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上，为迭代法提供了详细的理论说明，为实际应用提供了理论依据。

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[16]黄芙蓉.指数族非线性模型和具有AR(1)误差线性模型的统计分析[D].南京理工大学，2009.

定性数据统计分析论文

定性研究(Qualitative Analysis)定性研究,“Qualitative Analysis"基于对所研究对象的深入分析或了解。通常情况下,当样本规模比较小,但是需要对所研究问题需要有全面、详细和丰富的描述时,会采用定性研究。比如,采用案例分析(case study)时,重点是用语言文字详细描述你的研究、访谈和选择案例的过程如何展开。定性研究(Qualitative Analysis)经常使用灵活的数据收集方法,需要表达出从参与者的角度来理解问题,并强调时间发生的背景和意义。定性研究(Qualitative Analysis)常用的数据收集方法为:participant observation, focus group, qualitative interviews, discourse analysis, documentary analysis, and visuamethods。其中最常用的方法是访谈(Qualitative Interviews)。定性访谈的重点就是研究者通过一系列诱导式的提问从被采访者中获得他们经验的深入理解。定性研究(Qualitative Analysis)通常在社科类英文论文中用到,因为社会科学中的硏究很多情况下只能靠客观观察,并且硏究的可重复性很低,所以我们常常使用归纳法来得出结论。定性研究(Qualitative Analysis)的目的就是用定性的资料来说明、解释或者预测真实世界的现象。这种方法获得的资料比较丰富,另外一个优点是给研究者较大的诠释空间,来弥补定量研究的不足。定性研究(Qualitative Analysis)也有它的缺点。首先就是人力成本比较高,因为要通过直接观察和访谈来收集数据。第二,因为被观察对象通常是一个特定的群体,而且数据的收集都是基于研究人员的个人观察,所以结论的客观性很难保证,同时也很难推广到更加广泛的场合。定量研究（Quantitative Analysis）与定性研究(Qualitative Analysis)的归纳法不同，定量研究（Quantitative Analysis）使用Deductive（演绎）法来得出结论。演绎法就是通过使用现有的文献和理论来形成假设或者命题，再通过收集适当的数据，分析数据来检验这些假设或命题。如果分析结果一致，那就说明假设成立。定量研究（Quantitative Analysis）通常采用科学的方法，其中包括变量的实验控制和操作、收集经验数据、数据建模与分析等等。在商科毕业论文中，通常采用的定量分析为问卷调查（questionnaire survey）。在问卷调查中，研究者运用统一设计好的问卷，向选定的样本了解情况或者征询意见。问卷调查的好处是能够同时对大批目标用于进行测验，用时短，数据大。问卷通常由开放式问题和封闭式问题组成。由此可见，定量研究（Quantitative Analysis）的核心就是定量数据的收集以及分析。通过分析数据得出的结果往往具有可靠性和有效性的优势，并且可以建立研究问题与数据之间的因果关系。定量研究（Quantitative Analysis）方法的优点是可以相当快地收集和分析数据，研究结果也更为可靠客观。如果调查样本是有效的随机样本，那么我们可以把研究结果推广到整个人群。而它的缺点是数据不如定性研究来的详细，大规模的定量研究（Quantitative Analysis）成本也会非常昂贵。定性研究(Qualitative Analysis)和定量研究（Quantitative Analysis）的区别通过上面的详细介绍,大家可以了解到这两种研究方法之间存在着很大的区别：依据不同。定量研究（Quantitative Analysis）的依据来源于现实资料数据，而定性研究(Qualitative Analysis)的依据来源于大量的历史事实和生活经验。研究手段不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要运用统计分析和建立模型等方法,而定性研究(Qualitative Analysis)主要运用逻辑推理、历史比较等方法。学科基础不同。定量研究（Quantitative Analysis）以概率论、统计学为接触,而定性研究(Qualitative Analysis)则以逻辑学为基础。结论的表述形式不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要以数据、模式、图形等来表达,而定性研究(Qualitative Analysis)结论多以文字描述为主。

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。

【参考文献】

[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社，1999：223—224.

[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社，2005：343—366.

[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.

[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计教育，2007(9)：4—7.

定性分析法在论文中的用法如下：

定性分析（qualitative analysis），是建构在文献综述（Literatere review）基础之上的梳理、归类、归纳、对比与分析，从中总结出个人观点、个人行为、个人经验、个人态度、个人意图和个人动机的主观描述，和定性分析所对应的是定性研究（Qualitative Research）。

无论定性分析还是定性研究，它多用于文科类的Dissertation的写作和完成过程。这一过程基于文献综述，它是一个艰难而又艰辛的过程，是一个需要花费大量心血的过程，是一个站在前人或巨人肩膀上，搜集超级多的文献和相关的学术资料，然后根据作者的思路与文章所对应的内容，进行文献综述的一级、二级、三级甚至四级、五级、六级的编码过程。

定性分析法：

定性分析法主要根据除企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。

在管理会计中，采用这类方法首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见，然后再通过召开座谈会或发出征求意见函等多种形式，对上述预测的初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终数据。

由于这类方法所运用的资料往往不是完整的历史统计数据，而是难以定量表示的资料，一般要依靠预测者的主观判断来获取预测的结果，因而亦称“判断分析法”或“集合意见法”。

是需要数据的。定性就是下最终的结论，要想结论更加可靠，准确性更高，更有说服力，就的用到翔实准确的数据，用数据更加明了直观，增加论文的分量。所以，定性论文是需要数据的。

学术期刊网数据统计与分析

一本学术期刊，可以换不同的“外衣”，比如统计源期刊、SCI期刊、EI期刊、核心期刊、普通期刊等。不同的“外衣”含义是不同的。本文先介绍下统计源期刊和核心期刊的区别。区别1：范围不同统计源期刊，只是国内核心期刊中的一种。而核心期刊包括国内和国际，范围比统计源期刊大多了，收录的期刊数量也更多。即统计源期刊只是被CSTPCD数据库收录的期刊，全称中国科技论文统计源期刊，又称科技核心或科核。核心期刊，是被所有核心数据库收录的期刊。区别2：领域不同统计源期刊只收录国内自然科学领域的学术期刊，而核心期刊收录所有领域的学术期刊。比如cscd收录国内自然科学领域的学术期刊，cssci收录国内人文社科领域的学术期刊，sci收录全球自然科学领域的学术期刊，ssci收录全球认为社科领域的学术期刊，ahci收录全球人文艺术领域的学术期刊。区别3：含金量不同统计源期刊属于国内核心期刊，其含金量是要低于国内cscd、cssci、北大核心期刊的。一般来说，国际上sci、ssci、ahci的含金量是高于国内核心的，而ei、scopus的含金量是与cscd、cssci相当的。目前，部分cscd、cssci期刊的含金量堪比sci、ssci三区、四区了，具体要看各单位的界定标准。因含金量不同，延伸出了更多的不同，比如评职称等级不同，要求发表数量不同、评审加分不同、检索数据库不同等等。因此，发核心期刊的朋友，要多了解核心论文投稿要注意哪些细节，根据学术论文的实际水平以及本单位的评审条件，匹配最合适的核心期刊，如果需要推荐当前哪本核心期刊合适以及有版面，可以找我们。

1 中国知识资源总库提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。每个数据库都提供初级检索、高级检索和专业检索三种检索功能。高级检索功能最常用。2 数字出版平台数字出版平台是国家“十一五”重点出版工程。数字出版平台提供学科专业数字图书馆和行业图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。3文献数据评价2010年推出的《中国学术期刊影响因子年报》在全面研究学术期刊、博硕士学位论文、会议论文等各类文献对学术期刊文献的引证规律基础上，研制者首次提出了一套全新的期刊影响因子指标体系，并制定了我国第一个公开的期刊评价指标统计标准----《<中国学术期刊影响因子年报>数据统计规范》。一系列全新的影响因子指标体系,全方位提升了各类计量指标的客观性和准确性。研制单位还出版了“学术期刊各刊影响力统计分析数据库”和“期刊管理部门学术期刊影响力统计分析数据库”，统称为《中国学术期刊影响因子年报》系列数据库。该系列数据库的研制出版旨在客观、规范地评估学术期刊对科研创新的作用，为学术期刊提高办刊质量和水平提供决策参考。“学术期刊个刊影响力评价分析数据库”为各刊提供所发论文的学科分布、出版时滞分布与内容质量分析，并支持论文作者分析、审稿人工作绩效分析等功能，有助于编辑部科学地调整办刊方向与出版策略。 “学术期刊评价指标分析数据库”为期刊出版管理部门和主办单位等分析评价学术期刊学科与研究层次类型布局、期刊内容特点与质量、各类期刊发展走势等管理工作提供决策参考。有关专家认为，我国此前一直缺乏客观、透明、规范的学术期刊评价指标，单纯地看重发表论文的数量和期刊的名气，往往出现“以数论刊”、“以刊论文”的现象，《中国学术期刊影响因子年报》有望扭转这一局面。《中国学术期刊文献评价统计分析系统》（）是《中国学术期刊网络出版总库》中一个面向各入编期刊编辑部的应用子系统，其基础数据来源于“中国学术期刊全文数据库”与“中国引文数据库”，以及CNKI中国期刊网中心网站的日志记录。本系统的主要统计内容包括：A.中国正式出版的7000 多种自然科学、社会科学学术期刊发表的文献量及其分类统计表；B.各期刊论文的引文量、引文链接量及其分类统计表；C.期刊论文作者发文量、被引量及其机构统计表；中心网站访问量及分IP地址统计表。上述内容以截至2006年12月31日的统计数据为基数，自本系统运行之日起，逐月更新，从而为各期刊编辑部了解自身的社会影响力与学术影响力的变化提供了一个动态的观察窗口。也为各学科期刊之间的比较与评价提供了一组客观、公正的数据参考。希望本系统所提供的信息，有助于我国学术期刊整体的繁荣和发展。最后需要说明的是，鉴于信息的动态性，本系统的统计结果仅在CNKI统计当时的资源收录及用户范围内有效。4 知识检索提供以下检索服务：文献搜索精确完整的搜索结果、独具特色的文献排序与聚类，是您科研的得力助手学术定义写论文需要引用权威的术语定义怎么办？CNKI学术定义搜索帮您轻松解决数字搜索“一切用数字说话”，CNKI数字搜索让您的工作、生活、学习和研究变得简单而明白学术趋势关注学术热点，展示学术发展历程，发现经典文献，尽在CNKI学术趋势翻译助手文献、术语中英互译的好帮手，词汇句子段落应有尽有新概念。和您分享我们自动发现学术新概念图形搜索各专业珍贵的学术图片，研究成果和复杂流程的直观展现表格搜索各专业珍贵的学术图表，为您汇总、对比各类信息数据提供方便专业主题168个专业主题数字图书馆，各领域学者均有属于自己的专业知识搜索引擎大众热点特色热点话题，帮您了解大众关心的热点知识学术资源全面的学术资源网站导航红楼梦三国演义水浒传学术统计分析对学术文献进行绩效评价及统计分析

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