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毕业论文回归分析步骤

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毕业论文回归分析步骤

哥哥,您这是逮着数据就往里面塞啊!而且你怎么没有给出因变量?我猜测是销售量?还是点击量?暂且不论你自变量的选择不正确,你的R Square值太小,最起码应该达到0.40以上。模型拟合度相当不好,请删减自变量,再行回归!

如果你是做问卷调查类(发放问卷,收集数据<通常学营销的人会这样做>)的,那么就根据你的题项设置变量,并录入数据(通常是用SPSS分析,也有用其他工具比如说Eviews的)。然后做数据的信度和效度检验(此处KMO值是比较重要的),再做基本的描述性统计分析,然后是主成份提取(即因子分析),从多个变量中提取几大因子,结果主要看旋转成分矩阵,然后用几个因子跟因变量做回归,得出影响关系的回归方程。举个例子说,你的问卷中有30个题项(前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性),则对应30个变量X1,X2,......,X29,X30,录入这30个变量的数据,如果你收集了500份问卷,其中420份是有效问卷的话,则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验,描述性统计分析,因子分析,假设通过因子分析提取出4个主成份(因子),分别为F1,F2,F3,F4,这个时候对因子命名并将其生成新的变量,然后再将F1,F2,F3,F4和Y做回归分析,得到回归方程,通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS:你这里的因变量消费者态度需要量化,在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。

研究方法通常可以分为三大类,分别是差异关系,相关关系和其它关系。

参考资料:

数据可以找找,非得要弄问卷调查吗

毕业论文的多元回归分析步骤

回归分析是一种非常常用的统计分析方法,可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤:

1.明确研究对象和问题:需要确认要研究的自变量和因变量,并明确研究的目的。

2.收集数据:需要搜集并整理数据,确保数据的质量和一致性。

3.数据描述和探索:对数据进行初步探索,包括描述性统计、散点图等分析方法,了解数据的分布情况。

4.模型建立:根据研究问题选取合适的模型,比如线性回归模型(简单线性回归和多元线性回归)等,利用计算机软件进行模型拟合和检验。

5.模型诊断:对模型进行诊断,验证模型是否符合回归分析的基本假设,如无自相关性、正态性、同方差性等。

6.结果解释和分析:根据分析结果,解释模型中每个自变量对因变量的影响,同时探讨可能的解释和实际意义。

7.

结论和应用:根据分析结果,得出结论或建议,并应用到实际问题中。同时,需要对结论及应用进行审慎的评估和解释, 以提高回归分析的可靠性和可行性。

需要注意的是,回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化,但基本的思路是相似的。同时,回归分析本身也有很多变体和扩展,可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。

步骤如下:

1、把自己需要分析的数据导入到SPSS,点击左上角的文件进行打开,选择弹出对话框中的数据。2、点击工具栏上的分析,依次选择回归,然后选择“多项Logistic” 多元线性回归分析和logistic回归分析都可以的。3、把变量依次移动到右侧的因变量、因子和协变量框内。4、就可以在度量标准中看到度量数据。5、再对多项逻辑回归的模型、统计量、条件、选项和保存进行设置。6、点击确定,即可用SPSS把多因素Logistic回归分析做好。多因素logistic回归是指包含的研究因素较多,如二项logistic回归、多项Logistic回归等。

一、回归分析主要内容:

1、从一组数据出发,确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。

2、对这些关系式的可信程度进行检验。

3、在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪些自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量加入模型中,而剔除影响不显著的变量,通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

4、利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的,统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

二、回归分析的步骤:

1、确定变量

明确预测的具体目标,也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量,那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料,寻找与预测目标的相关影响因素,即自变量,并从中选出主要的影响因素。

2、建立预测模型

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算,在此基础上建立回归分析方程,即回归分析预测模型。

3、进行相关分析

回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时,建立的回归方程才有意义。

因此,作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关,相关程度如何,以及判断这种相关程度的把握性多大,就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析,一般要求出相关关系,以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

4、计算预测误差

回归预测模型是否可用于实际预测,取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验,且预测误差较小,才能将回归方程作为预测模型进行预测。

5、确定预测值

利用回归预测模型计算预测值,并对预测值进行综合分析,确定最后的预测值。

扩展资料:

回归分析法的有效性和注意事项:

1、有效性:

用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测,而且回归方程也较为符合实际,则应用回归预测是有效的,否则就很难应用;

2、注意事项:

为使回归方程较能符合实际,首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数,并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型;其次,力求掌握较充分的高质量统计数据,再运用统计方法,利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进定性判断。

参考资料来源:百度百科——回归分析

来看看SPSSAU的分析结果,格式规范并且更易解读。

第一步:首先对模型整体情况进行分析

包括模型拟合情况(R²),是否通过F检验等。

由上图可知,模型R²值为0.402,意味着平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施可以解释学生在线学习课程满意度的40.2%变化原因。回归模型通过F检验(F=49.628,P<0.05),说明至少一个变量会对满意度产生影响关系。

第二步:分析X的显著性

分析X的显著性(P值),如果呈现出显著性,则说明X对Y有影响关系。如果不显著,则应剔除该变量。

可以看到,四个解释变量对满意度的显著性分析P值均小于0.05,说明X对Y均有显著性影响关系。

第三步:判断X对Y的影响关系方向及影响程度

结合回归系数B值,对比分析X对Y的影响程度。B值为正数则说明X对Y有正向影响,为负数则说明有负向影响。

通过回归系数来看,模型中四个解释变量的B值分别为0.110、0.150、0.271、0.079。说明平台交互性,教学资源,课程设计,课程实施对满意度均呈现出显著的正向影响关系。

第四步:写出模型公式

模型公式为:满意度=1.600 + 0.110*平台交互性 + 0.150*教学资源 + 0.271*课程设计 + 0.079*课程实施

第五步:对分析进行总结

SPSSAU也会提供智能分析建议,方便分析人员快速得出分析结果,具体分析如下:

应用回归分析毕业论文

哥哥,您这是逮着数据就往里面塞啊!而且你怎么没有给出因变量?我猜测是销售量?还是点击量?暂且不论你自变量的选择不正确,你的R Square值太小,最起码应该达到0.40以上。模型拟合度相当不好,请删减自变量,再行回归!

用reg命令就可以了,例:reg X Y Z J U回车就可得到结果。其中,x 是因变量,自变量列于因变量后面。完事后可以进行各种检验。

可以看看我的空间,还有其他的,比如引用xls的数据,和非线性回归分析

相关回归分析毕业论文

问题一:多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。(南心网 SPSS多元线性回归分析) 问题二:谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤,这里正在写论文,第一部分是研究方法,多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步,直接关系论文的质量。常言说:“题好文一半”。对于临床护理人员来说,选择论文题目要注意以下几点:(1)要结合学习与工作实际,根据自己所熟悉的专业和研究兴趣,适当选择有理论和实践意义的课题;(2)论文写作选题宜小不宜大,只要在学术的某一领域或某一点上,有自己的一得之见,或成功的经验.或失败的教训,或新的观点和认识,言之有物,读之有益,就可以作为选题;(3)论文写作选题时要查看文献资料,既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度,也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出,论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的,是选题的高度概括,但选题及写作不应受标题的限制,有时在写作过程中,选题未变,标题却几经修改变动。 问题三:用SPSS做多元线性回归,之后得到一些属于表格,该怎样分析这些数据? 200分 你的分析结果没能通过T检验,这可能是回归假设不满足导致的,需要进一步对数据进行验证,有问题可以私信我。 问题四:过于多元线性回归分析,SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中,一定要先进行多重共线检验,如VIF法。 对于存在多重共线的模型,一个办法是逐步回归,如你做的,但结果的删除变量太多,所以,这种方法效果不好。 此外,还有其它办法,如岭回归,主成分回归,这些方法都保留原始变量。 问题五:硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析,该怎么做 多元线性,回归,的实证分析 问题六:用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊? 表一的r值是复相关系数,r方是决定系数,r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量,比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信,你的sig是0。000,说明在0.01的水平上你的模型显著回归,方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系,sig越大,统计意义越不显著,你的都小于0.05,从回归意义上说,你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的,你的vif有一点大,说明多重共线性比较明显,可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小,应该也没关系。 ppv课,大数据培训专家,随时随地为你充电,来ppv看看学习视频,助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七:如何对数据进行多元线性回归分析? 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多,除了用pss ,可以用Excel的数据分析模块,也可以用Matlab的用regress()函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱,邮箱名为百度名。 问题八:经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解

比较费时费力,花好久的时间啊。建议:原始数据,用随机数产生吧。

(一)确定论文提要,再加进材料,形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要,以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来,再把选用的材料插进去,就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后,要根据论文的内容考虑篇幅的长短,文章的各个部分,大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文,考虑序论用1页,本论用17页,结论用1—2页。本论部分再进行分配,如本论共有四项,可以第一项3—4页,第二项用4—5页,第三项3—4页,第四项6—7页。有这样的分配,便于资料的配备和安排,写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字,因为过短,问题很难讲透,而作为毕业论文也不宜过长,这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的,只提示论文的要点,如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单,但由于它是经过深思熟虑构成的,写作时能顺利进行。没有这种准备,边想边写很难顺利地写下去。

如果你是做问卷调查类(发放问卷,收集数据<通常学营销的人会这样做>)的,那么就根据你的题项设置变量,并录入数据(通常是用SPSS分析,也有用其他工具比如说Eviews的)。然后做数据的信度和效度检验(此处KMO值是比较重要的),再做基本的描述性统计分析,然后是主成份提取(即因子分析),从多个变量中提取几大因子,结果主要看旋转成分矩阵,然后用几个因子跟因变量做回归,得出影响关系的回归方程。举个例子说,你的问卷中有30个题项(前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性),则对应30个变量X1,X2,......,X29,X30,录入这30个变量的数据,如果你收集了500份问卷,其中420份是有效问卷的话,则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验,描述性统计分析,因子分析,假设通过因子分析提取出4个主成份(因子),分别为F1,F2,F3,F4,这个时候对因子命名并将其生成新的变量,然后再将F1,F2,F3,F4和Y做回归分析,得到回归方程,通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS:你这里的因变量消费者态度需要量化,在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。

回归分析论文范文

回归结果在论文上展示如下:1、统计学分析中表述logistic回归时,要报告自变量,因变量,自变量筛选方法。2、表述logistic回归分析结果时,要报告自变量,因变量的赋值情况,我们可以选择表格展示变量的意义和赋值。3、表述logistic回归分析结果时,要报告OR,95%可信区间,各变量参照组,这是logistic回归最核心的结果表述。

经济数学是属于经济学的一个分支,大一的经济数学是经济学管理专业的基础知识。下面是我为大家推荐的大一经济数学论文,供大家参考。大一经济数学论文 范文 篇一:《经济类高等数学分层教学的实践研究》 摘要:高等数学是经济类本科生一门重要的基础课程,对掌握好其专业课程知识和从事本专业更高层次的研究起着关键作用。为使该专业学生学好这门课程,我校对高等数学的教学试行了分层教学的教学模式。本文从分层的必要性、分层方式以及取得的效果等方面分析阐述了实行分层教学的优势。 关键词:高等数学;分层教学;因材施教 一、分层教学实施的必要性 高等数学是大学本科经济类专业学生的一门重要的基础课程,其重要性体现在学好这门课程不仅是学好其专业课的基本保障,更是提高思维素质的方式和进行更高层次研究的不可缺少的工具。因此,一般的本科院校对经济类的学生从一年级开学就开始开设高等数学课程。然而,高等学校扩大招生后,我国的高等 教育 已经从精英教育发展到大众教育阶段,使得高校各专业入学人数在激增的同时,生源质量下降已是不争的事实。而且学生来自全国各个省市地区,入学的数学成绩、水平参差不齐;不同学生的兴趣、 爱好 及发展方向各不相同。而相同专业所使用的教材、教学计划、教学大纲都是一样的,学生和教师基本没有选择的余地。这种统一的教学模式严重阻碍了高等数学 教学质量的进一步提高。目前,这一课程的教学面临的最大问题是学生的学习兴趣和学习成绩的下降。而造成这一问题的因素是多方面的,其中一个重要的原因是忽视学生对 教学 方法 、教学内容的不同需求。因此,根据学生的数学成绩、 兴趣爱好 、发展志向在适当尊重个人意愿的前提下对学生实施不同要求,不同方式的教学方式,就势在必行。本文以科学理论为基础,结合本校的教学实践,分析论述了分层教学的实施方法和取得的成果。 二、分层教学的理论基础 分层教学的理论基础是美国心理学、教育学家布鲁姆 (B.S.Bloom)“掌握学习”理论。布鲁姆认为:“只要在提供恰当的材料和进行教学的同时,给每个学生提供适度的帮助和充分的时间,几乎所有的学生都能完成学习任务或达到规定的学习目 标。”“掌握学习”理论要求教师的教学“应根据学生的实际发展水平、学习方式和个性特点来进行”。而一般高校的生源来自全国各个省市地区,近年来的高校扩招也造成了生源质量的下降。这就造成了学生的数学水平参差不齐,差异较大,而分层教学可以较好得体现上述思想。分层教学法还以多元智力理论为基础,尊重学生的个性差异,重视个性发展,遵循因材施教的原则,以学生的发展作为教学的出发点和归宿,真正体现“以学生发展为中心,以社会需要为方向,以学科知识为基础”的教育改革要求,也能真正体现素质教育的精神内涵。另外,其实在我国古代,教育家、思想家孔子就已经提出育人要“深其深,浅其浅,益其益,尊其尊”,即主张“因材施教,因人而异”。也就是说,教师的“教”,一定要适合学生的“学”。 三、分层教学的实施 分层教学,就是针对学生不同的学习水平和能力,以及学生自身对数学的兴趣爱好程度和要求有区别地制定学习目标,设计课程内容,创设不同的教学情境和教授方式,从而进行有针对性的因材施教,促进学生得到全面的锻炼和发展,进而实现更高效率,更好效果的教学模式。从2008学年开始,在我校教务处的大力支持下,我们在经济类专业的高等数学教学中试行了分层教学模式,和以往的不分层相比,两年来教学效果取得了显著的提高。具体实施方法是,对于经济类专业的两个学院,经济贸易学院和工商管理学院,我们采取不打乱院系,但是分层也分班的方式。层次分为两层,即A层和B层。A层是基本知识掌握、理论灵活运用、理论联系实际等方面要求较高的层次,教学计划和内容以 考研 和在专业领域进行深入研究为目标;B层相应要求较低,但是以打下扎实基础,使数学成为后继专业课学习的有力工具为基本原则。同时,由于A层班级的较高要求不易把握,由具有多年教学 经验 的教师担任授课工作。分层的依据有客观依据和主观依据。客观依据是学生的数学成绩水平,一方面参考高考成绩,另一方面,在新生入学伊始,进行一次数学“摸底”考试。“摸底”考试的试题由教学经验丰富的教师来出,大部分是一般难度的题目,但有少数较难题,由此可看出学生的数学成绩高下。分层的主观依据即是学生自己对数学课程的兴趣深浅程度和要求高低。比如,有的学生虽然成绩一般,但是对数学很感兴趣,或者有考研等在本专业领域继续研究的意向,我们可以考虑将该生分A层班级听课。反之,有的学生考试成绩虽高,但是对数学兴趣不大,只是当做一门必修基础课程来修,那么,就可以征求该生的意见,将其分在B层班级上课。考虑到班级人数和授课效果,我们采取相当三个“自然班”的人数为一个授课班。分层教学的根本目的是因材施教,因此,第一学期期末考试结束后,一些学生的数学成绩、对数学的兴趣态度等可能已经不再适合原来的班级教学目标,这就需要对班级进行调整,也就是说,分层教学具有一定的流动性。调整时也遵循上述分层依据,因为调整也是再一次分层。一方面是学生的试卷成绩,另外兼顾学生的主观意愿。但是实践证明,波动不宜过大,以不超过5%为宜。 四、分层教学的成效与思考 分层教学取得了一定的成效,较之08级以前不实施分层教学的学生成绩,不及格率有了较大幅度的降低。60-69,70-79分数段的人数有显著增加,而90分以上的优秀率有小幅增加,平均分明显提高。成绩分布呈正态分布。由此可见,分层教学符合大多数学生的愿望和要求,应当坚持和完善。分层教学有的放矢,因材施教,可以提高学生的学习兴趣,降低因学科本身的抽象枯燥造成的负担。使一些对数学没有信心,失去学习兴趣的学生达到了大纲的要求,较好解决了大学生数学学习两级分化太大的矛盾。08级以后的学生对分层次教学的认可度越来越高,适应数学学习的能力和学习数学的信心也大大地增强。实践证明,分层教学保证了面向全体学生,因材施教,做到了“优等生吃得饱,中等生吃得好,差等生吃得了”,同时,减轻了学生的课业负担,是全面提高教学质量和实施素质教育的行之有效的途径。虽然分层教学的实施使高等数学教学各方面有了大的改进,但是还有一些问题亟待解决。比如不同“自然班”的学生在同一个授课班上数学课,这就给课堂和作业管理造成了一定的难度,对教师和辅导员提出了新的要求。另外,考试过后需要将学生成绩按“自然班”排名,也造成了一些麻烦。我们的工作还仅仅是一个开始,今后将在实践中不断完善分层教学的教学方式,比如,在考核学生成绩方面,可以考虑不仅依据笔试的卷面成绩,再兼顾 其它 形式的考核成绩;在教学过程中,可适当借助计算机进行多媒体教学,以提高学生的学习兴趣。 参考文献: [1]阳妮.大学数学分层教学的理性思考[J].高教论坛,2007. (5):87-89. [2]郑兆顺.新课程中学数学教学法的理论与实践[M].北京:国防工业出版社,2006. [3]郭德俊,李原.合作学习的理论与方法[J].高等师范教育研究,1994,(3):43-54. [4]付海峰.在层次教学中培养学生的思维能力[J].中学数学参考,1997,(10). 大一经济数学论文范文篇二:《经济数学课的教改》 摘要:本文从教学内容的改革、教学方法的改革、教学手段的改革、以及 考试方法的改革等几个方面论述了 经济数学课的教学改革思路。其主导思想是:经济数学教学应当以“用数学贯穿于整个教学的始终。”以应用实践为主线,加强知识点的理解、运用和补充,培养学生建立数学模型、解决实际问题的能力。 关键词:经济;数学课;教改 很多人都知道,数学非常重要,但却不知道它重要在哪里,只知道各类考试都要考数学,似乎这是应试 教育的代名词。究竟学了数学有何作用,究竟在数学教学中应当怎样培养适应社会主义市场经济 发展需要的应用型、创新型人才?一直以来,成为我们教学改革所探讨的问题。本文从高职经济数学的教学内容、教学方法、教学手段、以及考试方法等几个方面的改革进行了论述。其主导思想是以“用数学贯穿于整个经济数学教学的始终。”以应用实践为主线,加强知识点的理解、运用和补充,培养学生建立数学模型、解决实际问题的能力。 一、教学理念上以“应用”为目标贯穿整个教学过程 经济数学与一般的高等数学相比有其特殊性,应使学生正确认识经济与数学的关系,在经济学领域,数学分析必须为经济分析服务,而不能本末倒置,应坚持“数学为体,经济为用”的原则。因此,在教学中,将经济融于数学。每章开始,都用当前经济生活中的 热点 问题激发学生学习有关数学知识的兴趣,进入各节内容,尽可能的以经济为例,使数学与经济逐步结合,最后,又以所学有关数学知识,分析每章开始时提出的经济问题。例如:讲函数时,以商品的产量受什么影响、手机话费与什么有关等引入函数的概念,讲完函数概念之后,以数学表达式给出上面提到的函数关系式,最后再给出经济分析中常见的函数(成本函数、收入函数、利润函数、需求函数等)。讲导数与微分时,问学生,在日常生活中见到过某商品突然降价而利润增加的现象吗?当学生举了很多例子、学习兴趣被激发后,引入变化率的问题,也就是将要引入的导数。讲完这一章后,再给出为什么商品降价反而利润增加的答案,就是“富有弹性”。也就是说,适当降价会使需求量较大幅度上升,从而增加收入。这样的教学,既帮助学生理解有关的数学原理和方法,也帮助学生了解它们在经济管理中的应用。 二、教学内容上以“必需、够用”为原则 经济数学课是高职经济管理类专业重要的基础课和工具课,通过对微积分、线性代数、线性规划等内容的学习,使学生初步具有解决经济管理问题的能力,并为今后学习经济管理课程和从事经济管理工作打下必要的数学基础。如何在有限的学时内,完成这么多内容的教学呢?那就要紧紧结合专业培养目标,按“必需、够用”的原则取舍经济数学的内容。教学内容的增删,首要的就是去掉一些抽象的、理论性强的、纯数学语言的概念及定理的证明,代之以定性的、通俗的描述性定义及几何解释。例如,函数极限概念,对高职学生来说,有一种感性认识,确立一种极限概念、思想也就足够了。重点介绍函数极限的概念,然后对整标函数——数列的极限仅仅作为函数极限的一个特例,简而述之。这样处理,凸现了函数极限概念。比以往的先介绍数列极限概念、性质,然后再介绍函数极限,节省了大量时间,教学效果也很好。在教学中,把重点放在幂函数、指数函数、线性函数、矩阵代数、线性方程组等内容上,删除了曲线的凹凸、由参数方程确定的函数的导数、旋转体的体积、行列式的部分内容等等,而把时间花在与他们今后学习和工作中天天都要接触的单利、复利、产量、收益、成本、最小投入、最大利润、弹性函数等内容上,对他们来说更实用,更有价值。这样,有利于我们所培养的人才在今后的工作中能够胜任岗位。 三、积极进行教学方法改革 (一)改革教学方法,让学生成为授课的主角。我们积极贯彻行动导向教学思想,一改传统教学模式中教师讲学生听的教学形式,让学生参与到课堂讲授中来,教师针对某一内容和知识点,灵活运用行动导向多种互动式的教学方法,以此实现学习由“要我学”向“我要学”的方向转变。本课程归纳并可应用多种互动式教学形式和方法,如头脑风暴法、专题演讲法、课堂讨论法、情景模拟法、角色演练法等。这些方法不仅能提升教学质量和效果,而且可以极大地激发学生学习该课程的积极性和热情。 (二)实现课堂教学与具体实践的互动。本课程在教学过程中,采取了课内实践与课外实践相结合,阶段实践和课程实践相结合的实践教学方式,教师针对讲授内容,除进行必要的课堂实践训练外,还积极组织学生进行社会调研,数学建模,以此培养学生运用所学知识分析解决实际问题的能力。 (三)将案例教学贯穿课程始终。本课程在内容设计上精心挑选了大量案例,理论联系实际,学以致用,通过案例的分析和讲解,使学生由单纯地死记硬背知识转变应用知识增长技能。 四、实现教学手段和评价手段的更新 教师在教学中充分利用 现代 教育技术手段,开发制作、使用多媒体课件和课程 网络资源,增强教学的直观性,以利于学生对知识的理解和消化。 考试是教学的指挥棒,对于引导学生端正 学习态度 ,把握学习重点起着有着至关重要的作用。高等职业教育的主要任务是培养高技能人才,这类人才,既要能动脑,又要能动手,所以必须用的职业教育的人才质量观去考核学生,多方位、多角度全面评价学生的学习成绩。为此我们进行了考试改革,改变了一卷定结果的做法。在对学生的评价上,一是以方式方法的灵活性提高评价的全面性。将日常评价拓展到课题活动、 经济数学小 论文、经济数学作业、小组活动、 自我评价 、相互评价、面谈、提问、日常情境观察等内容;二是以“统一”的方式来提高评价的可参照性。以重新组卷的方式实行期末考试,统一阅卷、统一评分。 在这方面我们曾经做过考核能力的试题的征集工作,但还是在摸索之中,一些原则性的意见可以归纳为: 重视基础,突出重点。基础知识掌握情况仍然是考试中不可缺少的内容。 注重思想,淡化技巧。繁难的技巧要淡化,经济数学中有普遍意义的数学思想与方法应是考试的重点。 重视应用,考查能力。要着重测试学生的潜在能力。使素质高、能力强、潜力大的学生在考试中占优势。 形式多样,富有弹性。可以尝试“开放性”试题,测试创造性思维能力,也可以尝试笔试与口试相结合。 五、积极开展第二课堂活动 开展第二课堂活动,重视学生个性 发展和能力的培养。数学建模活动是一项把数学知识直接应用于解决实际问题的最佳快捷、有效途径,是提高学生分析问题解决问题的能力、灵活运用数学知识处理问题的能力、激发学习兴趣、主动查阅资料、增强协作意识、培养创新能力的最佳手段。因此,在学完微积分后,给出与经济专业有关的建模训练题:产品利润问题、连续复利问题、由边际函数求最优化问题、最优批量问题等。在建模训练的过程中,学生就会认真地看书、查资料,经常向老师请教,互相探讨,这样学生的综合素质就会有很大提高。当然,由于高职学生的基础较差,建模作业完成的不会很好,但这需要教师不断在教学中渗透用数学思想可以解决许多经济中的问题,拓展了学生的知识面。 目前我校经济数学课的教学取得了良好的效果,学生对学习经济数学的兴趣提高了,恳于钻研,勤于思考的学生越来越多。总之,我们紧扣培养目标,将基础理论、数学建模有机融合,以必须的数学理论为基础,以丰富的实际问题为背景,以数学建模为突破口,取得了较好的成效。通过以上的教学改革使我们深刻体会到,学生的学习潜力是无限的,关键是教师如何培养和挖掘,为他们提供展示才能和发展的空间,所以我们要树立创新的教育教学理念,要坚信别人能做到的,我们也一定能做到并且会做得更好。 参考 文献: [1]高纪文.高职院校学生高等数学学习现状及对策[J]. 中国职业技术教育,2005,(6). [2]刘建清.石化学院高职数学教学改革与实践[D].西北师范大学,2005:8-11. [3]张拓.高职数学课教学改革探讨[J].教育与职业?理论版,2008,(1). 大一经济数学论文范文篇三:《经济学中数学统计方法的应用》 1 经济学与数学统计方法之间的融合历程 数学统计在经济学研究中的应用已经非常普遍,两者之间的联系也越来越紧密。回顾历史,早在17世纪,经济学与统计学之间的融合就已经表现出了必然的趋势。在当时,英国古典经济学家威廉·配第在《政治算数》一书中第一次利用数学方法来解决经济问题,这是两者的首次融合。不过在那个时期的研究由于受到社会发展的限制,研究方法还是以定性分析为主,并没有对统计学进行充分的运用。到了19世纪20年代以后,经济学与统计学之间的结合得到了进一步的深入。在这一时期,德国经济学家于1854年在其发表的论文中提出了一个结论,指出可以通过数学统计方法推导出“戈森定律”,其中还重点阐述了统计学方法应用于经济学是非常必要且重要的[1]。之后,英国经济学家斯坦利·文杰斯也对经济学与数学统计方法两者之间的关系进行了深入的研究,并在他1871年发表的书籍中提出了一个新的思想,也就是采用统计学的方法建立经济数学模型[2]。此后,经济学中数学统计方法的运用开始得到推广和发展。20世纪40年代之后,由于受到第三次科技革命的影响,经济学与统计学在实践上和理论上都得到了突破性的发展,并且两者之间的融合也得到了创新性的进步,进入了一个新的阶段。1955年,由美国经济学家摩根斯坦和数学家伊诺曼共同创作了《对策论与经济行为》,这本书籍的出版成为经济学与数学开始全新合作的里程碑[3]。自此之后,无论是在微观经济学中,还是在宏观经济学中,统计方法都得到了大量的运用,其重要性变得更加凸显。由此可见,从17世纪开始经济学与统计学出现融合的趋势,经历了长期的发展历程,目前两者之间的融合已经非常的深入和成熟,对于推动经济学的科学化发展起到了非常重要的作用。 2 数学统计方法应用于经济学的作用分析 2.1 数学统计方法可用于解决经济学问题 严谨精密的分析过程以及清晰准确的分析结果是数学统计方法的优势所在,而经济学问题的分析和解决中则对结果精确度和科学性要求非常高。由此可见,数学统计方法应用于经济学中具有重要的实际意义。数学统计方法很早就开始在经济学领域中得到应用,随着两者之间的结合和发展,现在在相关的研究领域已经出现了很多数学专业化理论,例如经济计量学、数理经济学等,这又进一步为两者的融合和共同发展提供了理论基础[4]。在经济学问题的解决中,数学统计方法的应用模式主要是“经济一数学—经济”,这也就是说,首先,以现实经济问题为出发点来建立数学模型,然后,采用数学方法来分析这一数学模型并得到结果,最后,再利用经济学原理和理论来评估所得的结果,得出相应的结论,其结论不仅可以用于指导经济活动,同时还可以用于预测经济发展方向。特别是在现代企业经济决策中,通过数学统计方法可以对经济活动进行从定性到定量的全面分析,可以较为科学、准确地预测决策执行后的结果,并充分利用企业的现有条件来对结果进行控制和优化,通过这种方式可以有效提高经济决策的可靠性与科学性,避免企业财力、物力的损失[5-6]。 2.2 数学统计方法可作为工具展开经济理论分析 从经济学与数学统计方法融合的初期发展到现在,数学统计学已经开始应用于各种重大经济问题的研究和分析中。再加上现代数学与现代经济理论之间的融合也在不断的深入,很多经济现象理论都可以通过数学方法来进行科学、合理的解释。特别是在这几年来,数学统计方法应用于经济现象和经济关系分析中的研究在不断进行,通过这种方式不仅可以从量的角度来确定结果,同时还可以从质的角度来做出判定[7-8]。由此可见,如果没有数学统计方法,就难以有效解决经济学问题。 3 数学统计方法应用于经济学的实例分析 在GDP分析模型中,可以通过数量分析和统计学方法来找出其中的统计指标,设计相应的指标体系,并结合社会现状来研究GDP值的计算方法和影响因素。在下面的研究中我们以某市2001—2012年的GDP纵向分布数据模型为例,采用分析数量经济法中的回归分析来展开统计学研究,并初步预测2014年之后的某个阶段。 表1即为某市的GDP数据统计结果,采用回归分析的方法来处理数据,并建立一个关于GDP与实践序列间关系的F(y)模型,其数据处理结果散点图如下所示。从图中我们可以看出,GDP呈现明显的非平稳增长趋势,通过回归分析和数据处理作出一阶差分,可以看出散点图为二次函数形式,因此可得F(y)=ax2+bx+c,采用回归分析来处理年份可以得到回归统计结果见表2。由此可得回归方程为F(y)=32.35x2-96.40x+1115.40,检验其规定系数可知R=0.9550,与1非常接近,由此可知,该回归方程与实际数据有很好的拟合度,可以采用该方程对未来的某个阶段进行预测。 一般来说,实际的GDP受多因素影响,其变化不稳定,因此预测值都会有一定的偏差,根据某市2013年实际GDP总值为6756.4021亿元,与上述预测的理论误差为: w=(6756.4021-6105.5986)/6756.4021×100%=9.63% 这一误差值较大程度的偏离了回归曲线,分析其原因可能是由于在建设模型的初始条件时消除的政府主观态度、人们的消费亿元以及汇率和进出口关税等部分影响因素有着一定的联系。由于2014年级之后的年份都还没有确切的数据,因此本文仅限于探讨对2013年的预测。就本次模型来说,虽然 没有从整体上来进行考虑和分析,但是其理论与实际的核实可以看出这次预测并不是没有任何依据的,具有可行性。 4 结 论 总的来说,数学统计学对于经济的预测和 总结 起着非常重要的作用,数学统计方法应用于经济学中,对各项经济指标预测与评估以及决策和改革都有着深刻的影响意义。本文选择某市为例来进行数学统计方法分析,在实际的经济预测中,数据的收集并不能仅仅局限于纵向,同时也要注重横向幅度的收集,对数据的收集要全面,筛选要科学,只有这样才能够使理论分析更加有依据,其结果也更加具有理论效应。经济学中数学统计方法的应用,有利于帮助其掌握数据内在的规律性和本质变化,提高数据分析的质量和经济预测的科学性、准确性。 猜你喜欢: 1. 大一经济学论文范文 2. 关于大学经济学论文范文 3. 大一微观经济学论文 4. 大一经济学论文 5. 大学经济数学论文

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