您当前的位置:首页 > 发表论文>论文发表

统计学与数据挖掘论文

2023-12-10 02:42 来源:学术参考网 作者:未知

统计学与数据挖掘论文

  统计数据质量作为衡量统计工作绩效水平的重要依据,社会各界对其给予了更多的关注,也提出了更高的要求。下文是我为大家搜集整理的关于统计方面论文范文的内容,欢迎大家阅读参考!

  统计方面论文范文篇1
  论我国统计方法制度改革

  统计方法制度是我国统计工作的基础与规范,关系到什么是统计、怎样统计的问题,关系到统计质量的问题,关系到服务于决策者和社会等问题。随着市场经济体制建设的深入发展,统计工作进入到一个由旧体制向新体制转变的关键时期,统计方法制度伴随着生产经济方式的转变,进行了一系列改革。但是还存在着一些问题没有解决,提出相应的解决措施已经成为一个重要的课题,本文就此详细的进行了论述。

  一、统计方法制度基本特点

  统计方法制度是统计管理工作的一个重要的对象,是统计工作的一个基础与规范,贯彻与执行以及实施统计方法的相关制度就包括:我国基层中的统计工作者其统计工作、政府部门中统计工作者的统计工作、以及政府综合性的统计工作者其统计工作。

  其主要的特点就包括以下几点:

  首先,全面性。统计方法相关制度就是包括了各个领域,包括资源、流通、生产、以及分配等等,涉及到了三次产业以及国民经济的相关部门。从社会经济的各个方面来看,它就全面的反映了政治文明、社会文明、物质文明、以及科技文明、以及环境文明等等。

  其次,可比性。从纵向上来说,我国的一些统计制度就在很大程度上保证了一定的可比性以及稳定性。统计制度就在很大程度上反映了长期的稳定与发展,这也是能够成为一个长期制度的原因,也是因为这种原因,才能够在经济运行的过程中发现一些存在的问题以及规律,从计算的方法来看,在我国的统计方法制度中,也在很大程度上保证了可比性以及稳定性。

  此外,系统性。从管理的角度来说,统计方法制度就包括了部门、地方、以及国家的统计方法的制度。在时间上来说,这就包括了年报以及定报。从标准来说,这已经形成了一套标准。从其管理的方面来看,已经本文由论文联盟http://收集整理基本上形成了一种固定的模式。

  二、我国的统计方法改革存在的问题

  近年来,社会各界对统计信息的需求量剧增,无论是宏观管理还是微观经济活动,对统计信息的依赖程度愈来愈大,要求愈来愈高,与统计力量薄弱,统计法制不健全,协调监督不力,技术手段滞后,形成的反差很大。现行的统计体制的弊端越来越显示出来,主要表现在以下几方面:

  第一,常规统计的内容以及范围还存在着一些缺口。在我国的一些常规性统计中,其调查制度的一些内容以及范围还存在着缺口,其覆盖面不是很全,这就意味着对我国的国民核算体系还缺乏一定的支撑作用。主要体现在以下几点:价格的统计制度不是很健全、常规服务业的缺口也比较大、以及一些专业的统计范围不是很健全。

  第二,专业性统计制度之间的协调性较差。这就往往体现在年报以及普查之间的矛盾;抽样调查与全面报表的矛盾;核算统计相关制度与专业性统计制度的矛盾;我国的统计制度还没有形成一个完整的、协调的、有机的整体。

  第三,统计的标准化程度还没有对现在的需要完全相适应,目前来说,很多的统计标准其在制定以及修订的过程中,往往是以国际的标准以及与国际标准相联系的标准予以展开的,而没有与实际相联系起来,没有结合着自身的发展以及相关的制度改革相联系,这类的标准是较少的。尤其是目前的一些在一定程度上制约了改革的调查单位,与城乡一体化相互配合的一些支出分类,以及反映出我国的一些企业登记与注册的标准等等都需要做到对其研究、制定、以及改革。

  第四,重复性调查比较多,对基层来说起负担较重。统计信息的浪费比较严重。因为缺乏一种对制度的平衡以及整体性设计,这就造成了专业制度其内部、各个专业之间、部门统计以及综合统计之间的一种重复性调查,这就在很大程度上加大了工作量。首先,基层的统计数据其质量不是很高。其次,造成了数出多门以及一门多数或者是数据打架的一种情况。在这个过程中很多的统计信息就会被湮没,使得可以运用的信息较少,造成了不必要的浪费。

  三、制度方法改革的思路及策略

  综上所述,随着形势的发展,统计工作的现行体制、制度、方法等弊端就越加暴露出来,只有加大改革的力度,加快统计方法、制度的改革步伐,转变职能,统计工作才有生气,才有希望,才能不断地向前发展。

  (一)完善统计指标体系

  在不断的改革以及对社会经济发展的规律不但的认识基础上,要做到不断的去发现并要捕捉到经济发展中的一些难点以及热点问题,要对当前的一些适用的统计指标要保留,对一些过时的、陈旧的、不适用社会发展的一些指标予以去除,对指标体系做到不断的改进以及完善,使得整个的指标体系在真实的基础上反映出实际情况,做到对社会各个方面的统计与要求能够适应。

  (二)改进统计的方法

  统计工作应该要在实际的情况以及新环境的基础上,根据实际的调查对象其不同的特征来对统计方法进行改革,在实行普查的基础上,依靠着抽样调查以及全面报表体系,并且要利用一些非全面的调查方法,加强利用行政记录。对调查方法进行改革中,首先要保证数据的质量,早保证质量的基础上再对成本加以考虑,用比较少的花费以及比较小的一种力量,来实现一种统计的目的。目前来说,在调查方法体系中,存在的一个主要的问题就是推进行政管理体系以及调查方法之间的一种考核还存在的一些矛盾,怎样去协调以及管理,这就需要我们运用智慧去研究以及解决。

  此外,还要对统计的标准化水平予以提升,还要不断的对国民经济的核算体系进行完善等。

  四、结束语

  总之,对我国的统计方法进行改革有着极为现实的意义,鉴于在统计方法制度中存在的一些问题,就应该不断的采取相应的措施,促进我国的统计方法制度的不断发展与完善。
  统计方面论文范文篇2
  浅析中等职业学校统计教学方法

  1 《统计学》课程教学面临的挑战

  1.1 《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动,是很难理解和掌握的。特别是指数、抽样调查这部分概念抽象难以理解,公式复杂不易计算,这些对于学生学好这一课程面临的困难是可想而知的。

  1.2 现在中等职业学生的特点:

  中职学校的学生是一个特殊的群体,由于当前严峻的升学和就业形势,导致多数人认为上中职学校没有发展前途,基础好的学生都上了高中,中职学校的生源都是被挑选后剩余的学生。他们在初中时期,大部分成绩不是很好,甚至有的学生是个别教师“遗忘的角落”。因此,在很大程度上,这一批学生心理上存在着一定的缺陷,对自己不自信、甚至破罐破摔,缺乏学习兴趣、甚至厌学。大部分学生理论学习热情不高,缺乏钻研精神,缺乏积极的学习动机,学习目标不明确,学习上得过且过、效率低下。并且,他们的信息来源非常广泛,外界诱惑非常大,因此课程学习远远不能满足他们的心理需要。他们热衷于网络、游戏、追星、享乐等,根本无心学习。因此,采用传统的教学方法不能适应当代中职教育的要求。另外,中职生源知识基础比较差,但智力素质并不差。他们的思维敏捷,动手能力较强,对新事物、新观念容易接受,适应性强,且追求时尚,追求财富,出人头地的梦想非常强烈。所以,我们必须注重发掘他们的潜力,努力实施“因材施教”。加强实践教学环节,改变“填鸭式”的传统教学方法,培养学生的操作能力,让学生在实践中学习、在实践中进步。

  2 统计学教学设想

  2.1 在教学内容上,依据excel的函数功能、电子表格功能、数据分析功能,结合统计学原理的基本理论和方法,整合教学内容。

  传统方式上的数据整理是使用纸上表格,填入数据、文字,再利用计算器计算所需的结果,如求和、分类汇总、求平均值、数列分析等数学运算,但往往因为数据过于庞大复杂,不仅计算起来十分辛苦,而且容易出错。现在计算机已非常普及,无论是高校、高职和中专,培养出来的学生不会用统计软件分析数据,不管哪一个层次,都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科,统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学应与计算机教学有机地合为一体,让学生掌握一些常用统计软件的使用。这样既培养了学生搜集数据、分析数据的能力,还培养学生处理大量数据的能力,即数据挖掘的能力。

  excel电子表格软件是大家生活工作上常用的一款软件,其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件,但它比专业统计软件易学易用,便于掌握,已能满足常用的统计方面的要求。excel可以进行数据运算,绘制图表、统计运算等,应用于数据整理、数据描述、抽样分析与参数估计、时间数列分析,不仅可以减少繁琐的重复计算,而且一旦编制好一个工作底稿,以后只要更改其中任一数据,就可以轻松地重新自动计算结果。这样,一方面可以减轻数据整理工作量,学习统计不再意味着整天埋头于一堆枯燥无味的数据中,另一方面可以提高学生的学习兴趣。

  2.2 通过统计实践学习统计。

  统计的教学不能只停留在课本上,我们应以学生为中心,案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。在统计教学过程中,我们应增加统计实际案例,通过计算机对大量实际数据进行处理,可以在试验室进行,亦可在课堂上进行讨论,这样学生不仅理解了统计思想和方法,而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。还可以通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目,通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动,如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。

  比如同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上,让他们组成若干调查小组(如以寝室为单位),在校园内真正进行一次统计调查活动,从具体调查对象和单位的确定,样本的抽取(不一定要很大),问卷的发放、回收与审核,数据输入与资料整理,估计与分析,一直到调查报告的编写,调查总结或体会的形成,全部由同学自己来完成。这样,同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程,效果很好。

  2.3 统计教学与日常生活相结合。

  统计是一种社会调查活动,不论是宏观社会的整体调查研究,还是微观事物的观察分析,都需要统计。从微观上说,在日常生活中无处不存在着“统计”。例如,开学时,辅导员要统计一下到校的学生人数;篮球比赛中教练员要统计每个队员的投篮命中率、犯规的次数;农户在农作物收获后统计其产量等。再例如,家庭中的商品选购,买房买车,储蓄炒股,节水省电,参与彩票等等。在统计教学过程中,尽量把生活中的例子融入到统计课堂教学中。比如讲到正态分布,我们可以联系到我们的日常生活,你会发现许多现象呈现常态,虽有差异,偏离正常,但表现过高或过低的情况总是比较少,而且越不正常的可能性越少。比如人生目标,现实中“总统”只有一个,真正的发明家也不太多,而普通人随处可见。明确了这一规律,我们就不必为我们不是“总统”或“发明家”而气馁,我们应该像大多数普通人一样根据自己的实际情况树立一个通过努力就可以达到的目标。再说身边的朋友,最要好、最贴心的不会很多,明争暗斗、勾心斗角的也是少数,而不冷不热、不疏不亲的“点头朋友”却随处可见。“点头朋友”约占95%,也就说你在大街上随便碰到的100 个朋友中,大约只有五个是好朋友或坏朋友,其余都是“点头朋友”。明白了这一点,我们就应好好珍惜那少数几个难能可贵的好朋友们,对那95%的“点头朋友”要少些期待和要求,对那些无可救药的坏朋友则应该敬而远之,避免不必要的麻烦。这样书本上的知识也讲了,与实际生活相联系又增加了趣味性。

  从宏观上说,一个国家一个社会更是离不开统计。在当代社会,统计学的应用越来越普及,人口学中的统计学应用(进行优生优育)、社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等都依赖于各类科学的统计方法。统计学在企业生产、经济生活中的应用也十分广泛,其中包括了保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测等一系列经济研究应用问题。

  既然是处处离不开统计,那么我们就可以定期带领着同学们阅读各大新闻报纸及浏览各大统计官方网站,学习统计知识的同时又了解了国家大事。

  2.4 改革考试方式和内容,合理评定学生成绩。

  考试是教学过程中的一个重要环节,是检验学生学习情况,评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试,多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量,维持正常的教学秩序起到了一定的作用,但也存在着缺陷,离考试内容和方式应更加适应素质教育、特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中,基本运算能力被认为是首要的培养目标,教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算,各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中,为应付考试搞题海战术,把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养高素质的经济管理人才是格格不入的。为此,需要对《统计学》考试进行了改革,主要包括两个方面:一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力,还注重了学生各种能力的考查,尤其是创新能力。二是考试模式不拘一格,除了普遍采用的闭卷考试外,还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核,采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样,可以引导学生在学好基础知识的基础上,注重技能训练与能力培养。

  3 结束语

  教师在教学过程中要时刻明确学生是课堂的主体,教师要结合学生状况,灵活设计课堂模式,激发学生学习兴趣,了解和贯彻课程内容对学生能力和学生个性发展的要求,把学生放在教学的主导地位,引导学生发挥其主观能动性,培养学生信息学习的积极性、创造性和主观能动性,建立起能促进学生全面发展的教育教学模式。
猜你喜欢:
1. 统计方面论文优秀范文参考

2. 统计方面的论文范文

3. 统计学术论文范文

4. 统计优秀论文范文

5. 统计学论文范文

统计学论文该怎么写?

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要:要培养出新型的21世纪的人才,统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学; 发展趋势; 统计教育改革 随着国家创新体系的建立,统计创新工程已经提上议事日程,统计创新包括两个方面,一是统计实践的创新;二是统计教育的创新。创新的基础在于教育,没有统计教育的创新,就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势,培养适应新世纪社会经济发展需要的人才,是统计教育工作者必须面对的问题,本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况,与整个科学的发展趋势相似,统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来,有两个基本结合趋势。 (一)统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具,它必须有其用武之地。否则,统计方法就成为无源之水,无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时,有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外,从学科体系看,统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的,而是相交的,如果将实质性学科看作是纵向的学科,那么统计学就是一门横向的学科,统计方法与相应的实质性学科相结合,才产生了相应的统计学分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计,与教育学相结合产生了教育统计,与生物学相结合产生了生物统计等,而这些分支学科都具有"双重"属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学,同时属于经济学,生物统计学不仅是统计学的分支,也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此,统计学与各门实质性学科的紧密结合,不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地,为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式,且更加注重应用研究。 这个趋势说明:统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据,因此,财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 (二)统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史,经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生,给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统(DSS)更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘(Datamining,又译"数据掏金")技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题:信息过量,难以消化;信息真假,难以辨识;信息安全,难以保证;信息形式不一致,难以统一处理;于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识,提高信息利用率?"面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明:充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。所以,对于财经类统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合,与计算机、与信息相结合,这是发展的趋势。了解这一点,再来看我们目前教育中的问题就更加明显了,所以一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。

采纳哦

统计学与数据挖掘有什么联系

数据挖掘与统计学的联系
数据挖掘技术是计算机技术、人工智能技术和统计技术等构成的一种新学科。数据挖掘来源于统计分析,而又不同于统计分析。数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术,相反,数据挖掘是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧,其预测的准确程度还是令人满意的,但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展,数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。
由于数据挖掘和统计分析根深蒂固的联系,通常的据挖掘工具都能够通过可选件或自身提供统计分析功能。这些功能对于数据挖掘的前期数据探索和数据挖掘之后对数据进行总结和分析都是十分必要的。统计分析所提供的诸如方差分析、假设检验、相关性分析、线性预测、时间序列分析等功能都有助于数据挖掘前期对数据进行探索,发现数据挖掘的题目、找出数据挖掘的目标、确定数据挖掘所需涉及的变量、对数据源进行抽样等等。所有这些前期工作对数据挖掘的效果产生重大影响。而数据挖掘的结果也需要统计分析的描述功能(最大值、最小值、平均值、方差、四分位、个数、概率分配)进行具体描述,使数据挖掘的结果能够被用户了解。因此,统计分析和数据挖掘是相辅相成的过程,两者的合理配合是数据挖掘成功的重要条件。
数据挖掘与统计学的区别
统计学目前有一种趋势是越来越精确。当然,这本身并不是坏事,只有越精确才能避免错误,发现真理。统计学在采用一个方法之前先要证明,而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。有时候同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法,但它却不能被统计学家证明(或者现在还没有证明)。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合,已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确,而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。
正是由于统计学的数学精确性,而且其对推理的侧重,尽管统计学的一些分支也侧重于描述,但是浏览一下统计论文的话就会发现这些论文的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是数据挖掘所关注的。下面我们会提到数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着,传统统计学由于可行性的原因,我们常常得到的只是一个样本,但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而,数据挖掘问题常常可以得到数据总体,例如关于一个公司的所有职工数据,数据库中的所有客户资料,去年的所有业务。在这种情形下,统计学的推断就没有价值了。
很多情况下,数据挖掘的本质是很偶然的发现非预期但很有价值的信息。这说明数据挖掘过程本质上是实验性的。这和确定性的分析是不同的。(实际上,一个人是不能完全确定一个理论的,只能提供证据和不确定的证据。)确定性分析着眼于最适合的模型-建立一个推荐模型,这个模型也许不能很好的解释观测到的数据。大部分统计分析提出的是确定性的分析。
如果数据挖掘的主要目的是发现,那它就不关心统计学领域中的在回答一个特定的问题之前,如何很好的搜集数据,例如实验设计和调查设计。数据挖掘本质上假想数据已经被搜集好,关注的只是如何发现其中的秘密。

王星的主要论文

(2001至现在)宋涛、王星(2001),数据挖掘在政府统计中的应用,海军工程大学学报,2001, 05王星等(2002),统计学与数据挖掘,统计与信息论坛,2002 , 01赵绍忠、王星(2002),聚类分析在数据挖掘中的应用,统计与信息论坛,2002 , 04王星、袁卫等(2002),用统计学构筑企业的知识管理系统,中国统计, 2002, 10王星等(2004),数据挖掘在保险业中的作用,统计与精算,2004 , 06王星(2004), 关联规则中的序贯抽样算法研究,统计学博士论文内容摘要(2002-2003),中国统计出版社,2004, 10: 83-90郝丽,刘乐平,王星(2004),数据挖掘在体育统计中的应用,东华理工学院学报(社会科学版),2004,02.王星(2005),序贯抽样算法在关联规则计算中的应用研究,计算机工程与应用, 2005, 01王星,谢邦昌(2005),连续属性决策树所建立的垃圾邮件识别器的稳定性研究,统计研究,2005 , 02王星(2005),对一类序贯抽样关联规则算法的改进与分析,统计与决策(理论版),2005, 03王星(2007),统计机器学习方法进展,第五届数据挖掘与现代企业商务智能会议,中国人民大学,2007, 03王星(2008),稳健统计机器学习,第六届数据挖掘与现代企业商务智能会议,中国人民大学,2008,04王星(2008),老百姓如何使用食品安全数据,中国统计,2008, 10王星(2009),Walsh平均中位数估计在Gamma分布中的探讨研究,数据分析,2009, 03王星(2009),多值问题Cochran检验的推广与分布探讨,统计学评论,2009,04

相关文章
学术参考网 · 手机版
https://m.lw881.com/
首页