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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
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
社会科学发展的进程中,统计学起了很大的推动作用。没有统计学,就没有现代的社会科学。下面是我为大家整理的统计学 教育 分析论文，供大家参考。
摘要：统计学是一门通用的 方法 论的科学，统计思想方法具有极其广泛的应用性。随着国家创新体系的建立，统计学的教育创新已经成为一个重要的议题。本文对统计学普及教育的创新问题进行一些探讨。
关键词：统计学;普及教育;创新
一、大规模的统计学普及教育势在必行
从世界发达国家的情况来看，都比较重视统计学和统计学教育。2006年6月，中国人民大学举办了“2006统计学国际论坛”，笔者参加了这一论坛，并专门就统计学普及教育问题向美国依利诺依大学何旭明教授了解了美国统计学教育的有关情况。何教授讲：“美国的高等院校几乎都开设《统计方法》选修课，而且学生中选《统计方法》课程的人数要多于选修《微积分》课程的人数，因为他们觉得统计更有用。”另外，从最近的英国、美国、日本以及港、台地区的中学教材来看，统计学与概率都是教学内容的重要组成部分，多数教材每个年级都有统计内容。
在国内，统计学也越来越受到重视。1993年12月，贺铿、袁卫两位教授提出的“大统计”的理念，在统计学界从认识上正趋于统一。1998年9月，教育部在将504个本科专业调整为249个的情况下，统计学从原来的二级学科反而被调整为理学类一级学科。这些都为统计学的发展和统计教育的大规模普及奠定了重要基础。
尽管如此，我国统计学教育与发达国家相比还是存在着很大的差距。我国所有的普通高等学校中，具有统计学专业或开设统计学课程的只有100多所，这与美国有成百上千所学校在提供统计教育的状况相比比例是较低的。从我国中学教材来看，统计的内容约占4%。相对上述国家的教科书来说比例也是较低的。
一个国家应用统计学知识的多少，反映一个国家的发达程度。随着我国社会主义市场经济和各项社会事业的快速发展，随着建设创新型国家战略目标的实施，随着高等教育的大众化进程，统计学提高教育和大规模的普及教育无疑都会得到长足发展。统计学教育也会在普及基础上进一步提高，在提高指导下进一步普及。因此笔者认为，较大规模的统计学普及教育已经势在必行。
二、高等院校是统计学普及教育的突破口
实际上，近年来我国的统计学教育已经开始突破统计学专业教育的界限，在一些理工农医以及社会学等大部分学科和专业中，开设了统计课程;统计知识还列入了中小学教学内容。这是可喜的，但笔者认为统计学普及教育还仅仅是初露端倪，大规模的统计学普及教育还未开始，还有许多工作要做。
目前，我国在一些 财经 类院校开设的基本是社会统计学，在理工类院校开设的基本是数理统计学，都还与“大统计”的理念和作为理学类一级学科的统计学存在着很大距离。中小学虽然在数学教材中加入了一些统计学的基本内容，但一方面比例较少，另一方面，据笔者了解，由于受应试教育和基层学校师资条件的制约，教育质量也还存在不少的问题。很多理科教师在大学仅学过数理统计课程，对抽样和描述统计的内容较生疏，因而感觉新教材内容体系较乱，内容不如老教材讲起来“顺溜”。于是知识可以传授给学生，也可以指导学生完成很多的练习题，但蕴涵在知识背后的统计思想能否也讲出来可能就要打很大的折扣了。
另外，国民的统计意识还不强，对统计学的认识也还不够，据笔者了解，一谈到统计，很多人就联想到统计局，联想到大量的统计数据和统计报表等。这些都说明，统计学的普及教育还任重道远。
大规模普及统计教育是一项浩大的系统工程，需要以强大的人力、物力、财力资源为基础。以人力资源为例，尽管我国有一支素质较高的统计学专家队伍，但由于他们承担着国家政府部门或科学研究机构的重要工作，因此显然不可能有过多的时间和精力从事大规模的普及教育工作。同样，国家目前也还不可能投入大量的物力和财力资源开展统计学的普及教育工作。那么，怎样解决人力、物力、财力的问题，开展大规模的统计学普及教育呢?
笔者认为，要进行全社会的统计学普及教育，首先应该在各类高等院校中普及统计学教育，即把高等院校作为统计学普及教育的突破口，而后推向全社会。各类高校现有专业教师可以承担统计学普及教育的教学工作，在学校教务部门的统一安排下，着力通过开设跨专业选修课的形式开展统计学普及教育。各类高等院校接受过统计学基础教育的成千上万名大学生会走向社会的众多工作岗位，他们会带着统计学的基本思想方法在各个岗位开花结果，同时也为他们进一步提高和继续进行全社会的统计学普及教育打下了基础。因此，把高等院校作为统计学普及教育的突破口是解决人力、物力、财力资源问题的最好方略和最佳途径。
当然，由中国统计教育学会、重点大学和一流专家牵头，以讲座班的形式开展对一般高等院校的师资培训工作，以研讨会的形式定期沟通和交流各高校统计学普及教育的情况和 经验 也是非常必要和重要的。
高等院校作为统计学普及教育的这个突破口一旦打开，全社会普及统计学教育的蓬勃局面也就很快到来了。笔者甚至认为，高等院校统计学普及教育的局面可能会很壮观，会受到学生的欢迎。
三、在高等院校进行统计学普及教育的一些思考
在各类高等院校中进行统计学普及教育实际上是相对现有教育体制来说的一项教育教学改革，是高等院校教学内容创新的一种尝试，需要领导的重视，教务部门的协调等基本条件作为保证。在这里，就有关教学指导思想和实施方法粗略地谈一下基本想法，以求抛砖引玉。
1、基本思想：将抽样技术、描述统计、概率初步、推断统计、非参数统计、 Excel 在统计分析中的应用结合在一起，并溶入案例教学，向学生较系统地介绍入门阶段最基本的统计思想和方法。
2、基本途径：通过在普通高等院校各专业开设《应用统计方法》选修课，解决统计意识的培养和统计方法普及教育问题，选修课一般为54～72学时为宜。
3、基本目标：各专业的学生通过《应用统计方法》的学习，初步树立统计意识，能够用基本的统计方法，借助于最普及的Excel统计分析软件解决工作中和生活中的实际问题。
4、教材选用：可以选用中国人民大学统计学院贾俊平等编著的《统计学》作为教材，也可以根据教学时间和 其它 具体情况，自编教材。
5、师资问题：各高等院校讲授统计学或者概率统计的教师承担统计学普及教育的教学工作，教务部门承担相关的教学管理工作都是没有太大问题的。当然教师很可能需要进行一些再学习，更新知识结构。例如，讲授概率统计的教师很可能需要学习实际的抽样技术和Excel统计分析软件的应用方法等。
6、学习评价：注重理论联系实际，将“学统计”转化为“做统计”，改革传统考试方法，通过撰写统计 报告 进行考核，从而使学生掌握从数据的收集、整理、分析、写出统计报告的全过程，提高教学效果。
在2004年8月教育部颁布的《普通高等院校本科教学工作水平评估方案(试行)》中，实践教学被视为专业建设与教学改革的重要方面，单独列为一项二级指标，强化了实践教学的地位。各类高等院校率先进行统计学教育的普及工作，不但增强了实践教学的环节，而且也为统计学的社会普及教育打开了突破口，是义不容辞的时代使命。同时，通过大规模地进行统计学普及教育，也会提高统计学在国民心目中的地位，提高统计工作者的社会地位，更重要的是可以提高适应社会主义市场经济的与世界发达国家接轨的国民基本科学素质。
参考文献：
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摘要：以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法，统计教学是一门艺术，艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时，统计教学会取得更好的教学效果。
关键词：统计学;教育
一、建构主义理论学生“学”的特点
建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析，认为学生学习有如下特点：
1、学生学习不是从零开始的，而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前，头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种 渠道 和自身的实践，对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法，建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形色色，共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的，它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程，还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。
2、学生学习知识是一个主体建构的过程，要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递，而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程，即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用，充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中，学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础，超越外部信息本身;另一方面，对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用，个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造，即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者，而是主动地建构信息，这种建构不可能由其他人代替。因此，教师不能直接将知识传递给学生，而是要组织、引导，使学生参与到整个学习过程中去。
3、学生学习既是个体建构过程，也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的，但社会性的相互作用也很重要，甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果(正如统计的特点具有社会性)。此外，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论，学习者可以通过相互沟通和交流，相互争辩和讨论，合作完成一定的任务，共同解决问题，从而形成更丰富、更灵活的理解。同时，学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体，从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此，课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用，“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。
二、建构主义理论教师“教”的特点
建构主义理论认为教师在课堂中的作用，可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。
1、教师是课堂教学的组织者，起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用，努力调动学生的积极性，帮助他们发现问题，进而去“解决问题”。
2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正，并用科学的原理和原则，给予正确的引导与指引。
3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生，也要注意提高学生的综合素质。
从辩证法的角度看，教学是一个不断发展的动态过程，教与学是对立统一的矛盾运动，随着教学活动的变化，矛盾的主要方面，或在教师，或在学生。分开来看，“教”的主体是教师，客体是学生，教师发挥主导作用，学生发挥能动作用;“学”的主体是学生，客体是教师，学生进行认识活动和实践活动，教师则对这些活动施加影响。合起来看，在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中，教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定，又在一定条件下相互转化的。因此，“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。
“基于学生为主体，教师为主导”的教学思想，在教学过程中，“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的，在和谐中不断向前发展。因此，按照“学与导和谐发展”的教学要求，教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时，可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。
(1)设置情境，提出问题，激发学生学习的兴趣和热情
教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边，体验到学习统计的价值，从而激发起学习统计的兴趣，萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织，让学生对学习统计产生学习兴趣，“热爱是最好的老师”，兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索，学生才能学有所长。(2)探索问题，增强学生主角意识，激励学生积极参与
“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听，教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题，分析问题，对各种信息进行加工转换，对新经验和旧经验进行综合概括，解释有关现象。在教学过程中，教师可以提供一定的支持和引导，设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索，教师允许学生从不同的角度去观察分析，允许学生用自己喜欢的方法学习，通过各自想法的交流、碰撞，发现学生有价值的建设性建议及方法 措施 ，及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差，使问题得到正确的解决。
(3)解决问题，培养学生创新能力，提高学生综合素质
在以往统计学教学中，我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件，能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师在课堂中，就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来，关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动，使学生对学习统计产生兴趣，变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具，从而使学生在解决问题过程中，体验参与学习统计的快乐，享受成功解决实际问题的愉悦。
三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨
1、设计课堂教学新模式
统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法，对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块：研究统计学的一般问题，属于基础理论。第二模块：推断统计的理论与方法，相关与回归分析，属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块：时间序列分析与预测，统计指数与因素分析，统计综合评价，属于社会经济统计方法的特有问题，侧重于各种统计分析方法运用。两个层
反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下，教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念，以现代教育思想和学习理论为指导，利用多媒体等现代化技术优势，探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用，让学生主动地参与到获取知识的过程中去，做到：(1)合理处理好教材，创造性地使用教材，充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰，过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法，构建情景逼近式的教学模式，努力提高课堂教学效果。
2、设计课内课外相融共生的大课堂
课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识，还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料，以开阔视野，扩大知识面，吸取精华，为我所用，要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外，还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情，实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式;课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。
3、实行点、线、面、体相结合的大统计
“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时，注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。
4、充分发挥学生的主体作用
建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用，是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲，使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点，选择适当的教学方法，灵活运用适当的教学手段，设置悬念，使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家，教学中可以适当拓展，开阔学生的视野，影响学生的心智，塑造学生的灵魂，在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣;教师的教学语言要准确生动形象，善于设疑，启发学生思维，活跃课堂气氛，使学生充满求知思索的激情;做到理论联系实际，强化学习的动机，激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣，激励学生不断提高对自己能力的欲求，不断增强自己的学习信心，不断地在自我实现中超越自我。
5、设置情境，在交互中实现教学目标
学校是社会的一个细胞，是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面，一是师生之间的交互，二是学生之间的交互。建构主义认为，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、 辩论 等形式，促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”;从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互;从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源，调动学生的学习情趣，拓展学生的知识面，在交互中实现最佳的教学效果。
6、构建科学的考核评价体系
建构主义理论强调学习是诊断性学习和 反思 性学习和自主性学习，这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动，以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中，应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式，不断的反馈，使学生自己及时评价。同时，在学生成绩考试评定中，应采取了灵活的考试方式
笔试、有口试，也有设计方案和调查报告，笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。
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医学统计学方法应用的错误解析
一、引 言
医学由于其研究的复杂性和系统性，常需要应用严谨的统计学方法，由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解，在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此，正确应用统计学方法，并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高，现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。
二、医学论文统计学方法应用概况
医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1]，主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。
(一)材料与方法部分
正文中，材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述，读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况，其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性，他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术，要具备可比较性和科学性，
方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法，必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验，多组间计量资料的F检验，计数资料的卡方检验，不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法，要在这里简要说明并给出参考文献，还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号，如基于家系资料研究的FBAT1.7.3版本。
(二)论文结果部分
论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2]，所采用的统计学指标较多时，往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度，除了与测量仪器的精密程度有关外，还与样本本身的均数有关，所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数，百分比一般保留一个小数。在统计软件中，分析结果往往精确度比较高，一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况，否则还会降低论文的可信度和可读性。
结果部分的统计表采用统一的“三线”表，表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置，要求整齐美观，不能出现错行现象。要明确标注观察的例数，得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果，如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出，描述的是67%的置信区间，不是95%，提倡在误差条图采用95%的置信区间。
关于统计量，一般采用均数与标准差两个指标，均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比，分母的确定必须要符合逻辑，过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化，可以采用卡方检验。
1.假设检验的结果中，常见只写P值的情况，有时候会误导读者，也会隐藏计算失误的情况，因此写出具体的统计值，如F值、t值，可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量，要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取0.05与0.01作为检验显著性，对于结果的计算要求具体的P值，如P=0.23或P=0.02。
2.在对论文进行讨论时，作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设，对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件，P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<0.05，表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联，当样本量小的时候，数据之间的差别即使很大，P值也可能很大;当样本量大时，数据之间的差别即使很小，P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联，有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此，有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大，错判的危险性很大，显著性的检验为定性的结果，结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。
变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关，统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析，当两变量间具有显著性关系，但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度，而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病，灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致，在疾病患病率很低时，出现假阳性也是正常的，要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此，这两个率的计算方法必须交待清楚。
三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析
(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误
“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为：对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如，临床入组病例分组只采用简单的随机分组，未描述随机分组的方法，未描述是否双盲双模拟，未设置空白对照组，分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验，对于特殊的统计学方法没有详细交代;动物实验分组的随机化原则描述过于简单，没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等;统计分析方法没有任何说明采用的分析软件，有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法;没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。
(二)“结果”统计学方法应用的常见错误
1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同;对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多;罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数，导致结果没有整数位;相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少;常用的一些检验统计量，如F值、t值保留的位数不符合要求。
2.对统计学指标进行分析和计算时，一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表，在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明，如果不符合正态分布时，可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布，否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算，影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标，常见样本量过小的问题，采用率进行描述会影响统计结果的可靠性，采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率，也是不可取的。
3.在判断临床疗效之一指标时，两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效，必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效，服药一周后，研究组和对照组的对血糖降低值分别为6.7 ±2.4 和1.2 ±0.6 ( P = 0.000 1) 。按空腹血糖值低于7.7mmol/L的疗效判定有效率，研究组和对照组的有效率分别为75.6%和12.4% ，尽管平均疗效相差较多，但也要注意到该药物对部分患者无效(24.4%)。对假设检验结果的统计学分析结果，P 值的表达提倡报告精确P值，如P = 0.015或P = 0.321等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS，SPSS等，只要提供原始数据，就可以计算出t值、F值和相应的自由度，并可获得精确的P值。
四、小 结
提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3]，医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否，不仅体现了论文的科学性和严谨性，而且对于提高期刊整体的学术质量，促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。
参考文献：
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[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).
统计学专业毕业现状分析与对策研究
本科毕业论文是高等学校人才培养计划的重要组成部分，是本科教学过程中最后一个重要的教学实践环节，是学士学位授予的一个重要依据。[1，2]然而，相较于其他教学环节，毕业论文没有受到足够的重视，从而导致该环节存在着一些问题。[3]本文将以中央民族大学统计学专业毕业论文为例，在分析其现状的基础上，找到问题并提出相应的建议。
中央民族大学统计学本科专业设置于2003年，目前已有六届毕业生。经过学院和学校层面的努力，统计学专业作为新办专业取得了较快发展，所培养的学生具有较好的专业能力和综合素质，近四成学生继续读研深造，就业的学生大都在专业对口的工作岗位上，就业率一直在85%左右。
本科毕业论文环节在培养方案中是6个学分。学生在第七学期开始选择指导教师以确定毕业论文题目。经过前6个学期的系统理论学习，统计学专业学生已基本掌握了统计学的基础理论和基本方法，具备了正确的统计思想和较强的统计软件应用能力，以及运用所学的理论和方法解决实际问题、文献检索和资料查询等综合能力。本科毕业论文的写作就是统计学专业学生将上述基础和能力进一步深化与升华的重要过程，从而培养学生的创新能力和实践能力，使学生的知识、技能和素质得到进一步的充实和提高，同时也是衡量学校教学质量和办学水平的重要指标。因此对如何提高毕业论文质量进行研究是必要和有意义的。[4]
一、统计学专业毕业论文质量的现状分析
从论文完成情况来看，每届的毕业论文基本都能达到论文教学环节的要求，通过对中央民族大学统计学专业2007～2011年四届毕业生的毕业论文进行分析，发现毕业论文及格率为99.18%。
从毕业论文研究的类型来看，主要分为两大类：理论研究型论文和实证型论文，理论研究型论文表现为总结和论述现有统计理论问题，表述理论研究的成果，或应用理论对现实问题进行分析、说明，并提出自己的思考;实证型论文主要表现为针对某一特定的实际目的或目标，运用所学统计的理论和方法，对经济、管理、金融、医学、生物、工程、环境等领域进行统计调查、统计信息管理、数量分析等。
从论文知识点范围的分析来看，学生论文绝大多数是统计专业问题，极少数是其他数学分支的问题。从中央民族大学历届统计学专业学生的毕业论文情况分析，发现毕业论文中研究其他数学分支的问题占总数的6.50%，主要包括：一是其他科目的应用研究(数学分析、常微分方程、运筹学及空间解析几何等)，占总数的1.63%。二是数学专业教育和数学思维的研究，占总数的4.87%。研究统计学专业问题的毕业论文占绝大部分，比例为93.50%，选题内容广泛且多为社会热点问题，涉及经济、社会、医疗卫生、教育发展、旅游、基础设施建设等多领域，由于受学校人文环境影响，很大比例的学生对少数民族地区的经济、社会、民生等问题进行了统计分析，约占总学生人数的30.08%。所使用的分析方法主要集中于抽样调查、回归分析、多元统计方法、聚类分析、判别分析等常用统计方法。
此外，统计分析显示学生成绩普遍偏高，统计学专业学生的毕业论文，尤其是实证类论文，存在着可以大量使用背景介绍和统计软件分析结果的特点，因此，一些论文没有创新性和学术含量，但具有较大的篇幅，与理学院其他专业的毕业论文成绩比较，其平均成绩相对较高，约80.42分。
二、统计学专业毕业论文存在的问题
毕业论文的质量问题关系到本科人才的培养规格和目标，直接体现了学生本科阶段的学习成果，是衡量教学水平、学生毕业与学位资格认证的重要依据。通过对论文和考评结果的具体分析，发现学生的毕业论文在创新性、理论深度及论文写作常识多方面存在问题。具体表现为：
1.创新性不够
学生的毕业论文表现为理论性研究非常少，大都是实证型论文，并且多是简单的统计方法应用，缺少创新性研究和思考。从中央民族大学历届统计学专业学生的毕业论文来看，理论研究型论文只占4.89%，与实证型论文的比例为1︰19.45，比例悬殊，体现了学生在毕业论文大的选题过程中，避重就轻，缺乏创新的特点。如每年都有一定数量的学生选择“我国人均GDP的预测”这类针对某经济指标进行预测的题目，论文的主要内容就是利用ARMA、灰色预测或者趋势外推方法等一种或多种方法对时间序列数据做简单建模和分析，论文没有对指标本身的意义以及国内国际的社会经济形势进行综合分析。这种方法简单套用性质的论文占有很大的比重。
2.选题过大、内容空泛，缺乏深入研究，存在抄袭、拼凑现象
有些学生在选择研究课题时，往往不能根据自身的专业知识结构特点和社会实践情况进行准确定位，只是一味的盲目的选择一些过大过空的社会热点问题，因此难以看到所要研究的问题的本质。如有的学生针对CPI做研究，没有深入了解问题的实质，只是收集了一些文献，很难提出自己的观点或研究角度，造成了材料堆积且过于散乱，论文变成了一些材料的简单拼凑。有些论文针对某一社会经济问题进行研究，论文的主题只是针对现有数据利用简单的统计方法进行分析，对数据的质量和可靠性以及方法的适用性不做针对性讨论，对所得的结论也不结合社会经济现实情况进行分析，导致论文质量不高。
3.相对前沿的分析方法利用较少
前沿的分析方法利用较少，通过毕业 论文的 写作， 统计分析能力没有实质性提升。学生论文使用的统计方法主要集中于回归分析、聚类分析、判别分析、相关性分析等，其中回归分析方法占有非常大的比例，约41.46%，其他各统计方法使用的比例分别为：聚类分析为5.69%，判别分析为7.32%，相关性分析为14.63%，多元统计方法为2.44%，时间序列分析为3.25%，极少有学生使用教科书外的相对前沿的分析方法。
4.论文写作上存在结构不合理、没有相关研究介绍、创新点表述不清、参考文献不会正确标注等问题
从学生的毕业论文来看，论文写作不规范，专业性差。主要存在论文形式不规范、结构不合理、题目含糊、有些论文杂乱无章、口语化严重、可读性差等问题。
三、存在问题的原因分析
针对上述问题，统计学系通过对论文进行详细审查以及 组织指导教师和学生座谈，发现毕业论文出现以上问题的主要原因包括以下几方面：
1.学生对论文不够重视
部分学生由于忙于考研学习而无暇顾及毕业论文的研究，还有部分学生由于忙于外出找 工作、 实习而无心认真撰写论文。论文撰写所需的必要时间难以得到保障，因此学生应付了事，从而无法保证论文的深度。此外，还有部分学生认为毕业论文只是一个教学环节，与考研的好坏无关，存在只要写了论文，教师都会让自己通过的侥幸 心理，在思想上没有引起足够的重视。
2.缺乏指导教师的针对性指导
指导教师所带毕业生人数过多，使得导师的工作量呈现超负荷状态，无法保证每个学生毕业论文的质量，从而致使部分学生的论文规范性较差，没有对存在的问题反复修改，使得学生论文存在诸多问题。
3.学生的专业训练还不够
大部分本科生没有经历过论文的写作训练，写作水平较低，不了解学术论文的规范性及其格式，不知如何从科研的角度构思文章、组织材料、安排结构，使得相当一部分学生的毕业论文表达的观点不够准确清楚，论据亦不能很好地支持论点。另外，一些同学为了完成任务，直接将在 网络中搜索到的资料不假思索的拼凑在一起，使得内容不成体系，观点混乱。
四、提高毕业论文质量的建议和 实践
1.加强毕业论文重要性的宣传，提高学生的重视度
加强对毕业论文重要性的认识有助于提高本科生毕业论文的质量。通过讲座、课堂传授等形式，让学生意识到毕业论文的实践性和综合性是任何教学环节都不能替代的，是提高发现问题、分析问题、解决问题能力的有效途径，更是进行个人综合素质提高的必不可少的重要环节，[4]从而使学生在思想上认识到毕业论文的重要性，投入更多精力进行毕业论文设计。
2.选题和教师的科研项目相结合，提高论文的创新性
在选择课题时，为了能充分发挥学生的主观能动性，可以让学生根据自身的特点，与指导教师协商，结合导师的研究方向制定课题方案。统计学专业的教师一般除了 申请国家自然科学基金和国家 社会科学基金这类对理论性和创新性要求较高的项目以外，很多教师还主持或参加有相应的 应用研究类项目。应用类项目大都需要实地调研(以及问卷涉及和数据分析)或者大量的数据分析和建模。引导学生参加这类项目来设计和完成自己的本科毕业论文，能够激发学生的科研热情和创新潜力。此外，鼓励和引导一些成绩较好，如让具备保研资格的学生参加教师的科研讨论班或者课题组，选择一些具有一定难度的理论问题进行研究，可以使学生了解本学科的 发展方向和最新动态。最近两年，越来越多的学生，特别是具备了保研资格的学生，在大四上学期就能投入到项目和毕业论文的写作中。
3.重视平时实践教学环节，培养学生的实践能力、发现问题以及解决问题的能力
为了提高学生的学习兴趣以及对问题的分析、解决能力，广泛开展了丰富多彩的社会实践活动，使学生尽可能早地接触与本专业有关的实际工作，切身 体会到如何将理论与实际相结合，了解本学科的实际业务，从而提高自主学习能力，加强专业知识的把握。结合学校的实际情况，积极鼓励学生在大二和大三阶段参加校级和国家级的全国大学生数学建模竞赛，申请“中央民族大学本科生研究训练 计划项目”、“北京市大学生科学研究计划项目”和“国家大学生创新性试验计划项目”。项目的申请和实施以及研究 报告的写作，对学生来说都是一个很好的锻炼。目前，统计学专业本科生的参与率在70%以上。此外，建立专业实习基地可以提高学生利用专业知识分析和解决实际问题的能力。这些环节的设计和实施都有力地保障了学生本科毕业论文的水平和质量。
4.加强学生科技论文写作训练
加强平时课堂上大作业的规范化，潜移默化培养学生科技论文的写作能力。通过平时的实践活动，如学生数学建模以及大学生创新实践等各类实践性项目来提高学生的 论文 写作能力。
5.实施激励措施，激发学生的兴趣和主动性
针对那些参与实际课题的学生，学院鼓励指导教师根据学生的完成情况以劳务费的形式给予其奖励，另外积极鼓励毕业论文质量优秀的学生进行投稿 发表。此外，还需对答辩程序和评分标准进行规范化，建立优秀毕业论文指导教师和优秀毕业论文奖励制度，以形成积极的导向作用，充分调动指导教师和学生的积极性。
6.加强教师责任心，建立完善的机制
加强学生毕业论文的过程 管理，从开题到中期检查严格执行，指导教师严格把关。为了保证学生与教师之间的沟通，学校可以通过建立师生信息反馈机制改善师生分离状态，为师生提供便利的沟通渠道，同时设置适当的教师激励制度，中央民族大学目前对教师指导本科毕业论文有额外的课时补贴。
毕业论文选题是实现毕业论文教学目的、确保毕业论文质量的关键环节。下面是我带来的关于统计学本科论文选题参考的内容，欢迎阅读参考!
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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
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
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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