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大气污染论文大气是人类赖以生存和发展的必不可少的环境要素之一。然而人口的增多，人类活动频繁，自然因素影响使大气污染严重，保护大气环境是我们刻不容缓的义务。人类赖以生存的环境由自然环境和社会环境组成。自然环境是人类生活和生产所必需的自然条件和自然资源的总和，即阳关、温度、气候、地磁、空气、水、岩石、土壤、动植物、微生物以及地壳的稳定性等自然因素的总和。而社会环境是人类在自然环境的基础上，为不断提高物质和精神生活水平，通过长期有计划、有目的地发展，逐步创造和建立起来的一种人工环境。社会环境是人类物质文明和精神文明发展的标志，它随着经济和科学技术的发展而不断地变化。社会环境的质量对人类的生活和工作，对社会的进步都有极大的影响。地球表面覆盖着多种气体组成的大气，称为大气层。一般是将随地球旋转的大气层称为大气圈。由于大气圈中空气质量的分布不均匀，通常将从地球表面到1000-1400千米的气层称为大气圈的厚度。大气在垂直方向上的温度、组成与物理性质也是不均匀的。根据大气温度垂直分布的特点，在结构上可将大气圈分为五个气层：（一）对流层：对流层是大气中最接近地面的一层，它具有气温随高度增加而降低和空气具有强烈的对流运动两个特点；（二）平流层：对流层层顶之上的大气为平流层，其上界伸展到约55千米处。（三）中间层：由平流层顶至85千米高处范围内的大气称为中间层。（四）暖层：暖层位于85-800千米的高度之间。（五）散逸层：暖层层顶以上的大气，统称为散逸层。如果按空气组成成分划分大气圈层结构，又可将大气层分为均质层及非均质层。大气是由多种成分组成的混合气体，这些混合气体的组成通常包括以下几部分：（一）干洁空气：它的主要成分为氮、氧、氩，它们在空气中的总容积约占。此外还有少量其他成分，如二氧化碳、氖、氦、臭氧等。干洁空气是大气中的不变组成。（二）水汽：大气中的水汽含量比较低，但它在大气中的含量随时间、地域、气象条件的不同而变化很大，在干旱地区可低到，而在温湿地带可达6%。水汽对天气起着重要的作用。（三）悬浮微粒：悬浮微粒是指由于自然因素而生成的颗粒物，如岩石的风化、火山爆发、宇宙落物以及海水溅沫等。无论是它的含量、种类，还是化学成分都是变化的。大气污染通常是指由于人类活动和自然过程引起某种物质进入大气中，呈现出足够的浓度，达到了足够的时间并因此而危害了人体的舒适，健康和福利或危害了环境环境的现象。按污染的范围，大气污染可分为：局部地区大气污染，区域性大气污染，广域性大气污染和全球性大气污染。燃料的燃烧是造成大气污染的主要原因；石油工业和化工工业大规模的发展也增加了空气中污染物的种类和数量；在农业方面，由于各种农药的喷洒而造成的大气污染也是不可忽视的问题。1 大气污染对健康的危害空气是人类生存所必需的，空气被各种有害物质污染将直接或间接影响到人们的健康。大气污染是随着现代工业的发展、城市人口的密集、煤炭和石油燃料的迅猛增长而产生的。近百年来，西欧、美国和日本等工业发达国家大气污染事件日趋增多，20世纪50～60年代成为公害的泛滥时期，例如：英国伦敦烟雾事件，日本四日市哮喘事件，美国洛杉矶烟雾事件，印度博帕尔毒气泄漏事件等，不仅严重地危害居民健康，甚至造成数百、数千人的死亡。2 大气污染的防治策略和措施基本的策略应该是监测-干预-评价。第1步，通过对环境污染和人群健康的监测，掌握情况；第2步，针对问题制订对策，进行干预治理；第3步，对干预的效果进行评价，再针对发现的问题采取相应的措施。如此循环往复，将环境治理得越来越好，人群健康状也越来越好。根据大气污染物和存在状态,其治理技术可分为两大类:颗粒污染物和气态污染物控制.1.颗粒污染物控制技术又称处尘技术,此技术和设备及方法很多,各具不同的性能和特点.常见的除尘设备有以下几类:(1).重力沉将.(2).旋风除尘.(3).湿式除尘器除尘.2.气态污染物控制技术:气态污染物控制技术也有很多,归纳起来有:吸收,吸附,催化,燃烧,冷凝,生物膜分离,电子束等随着人口的增加,空气质量仍在不断恶化.特别是在20世纪80年代以后,大面积生态环境的破坏,酸雨面积的逐年扩大,城市空气质量的日益恶化以及全球性污染的出现使大气污染呈现了范围大,危害严重,持续恶化等特点.因此,从整体出发,统一规划并综合运用各种手段和措施治理,有效地控制大气污染已经成为刻不容缓的事实,让我们一起努力去让地球变的更美好吧！
写作思路：写有关空气污染的防治措施，并给出保护环境的方法。
大气是由多种成分组成的混合气体，这些混合气体的组成通常包括以下几部分：
（一）干洁空气：它的主要成分为氮、氧、氩，它们在空气中的总容积约占。此外还有少量其他成分，如二氧化碳、氖、氦、臭氧等。干洁空气是大气中的不变组成。
（二）水汽：大气中的水汽含量比较低，但它在大气中的含量随时间、地域、气象条件的不同而变化很大，在干旱地区可低到，而在温湿地带可达6%。水汽对天气起着重要的作用。
（三）悬浮微粒：悬浮微粒是指由于自然因素而生成的颗粒物，如岩石的风化、火山爆发、宇宙落物以及海水溅沫等。无论是它的含量、种类，还是化学成分都是变化的。大气污染通常是指由于人类活动和自然过程引起某种物质进入大气中，呈现出足够的浓度，达到了足够的时间并因此而危害了人体的舒适，健康和福利或危害了环境环境的现象。
按污染的范围，大气污染可分为：局部地区大气污染，区域性大气污染，广域性大气污染和全球性大气污染。燃料的燃烧是造成大气污染的主要原因；石油工业和化工工业大规模的发展也增加了空气中污染物的种类和数量；在农业方面，由于各种农药的喷洒而造成的大气污染也是不可忽视的问题。
空气是人类生存所必需的，空气被各种有害物质污染将直接或间接影响到人们的健康。大气污染是随着现代工业的发展、城市人口的密集、煤炭和石油燃料的迅猛增长而产生的。
近百年来，西欧、美国和日本等工业发达国家大气污染事件日趋增多，20世纪50～60年代成为公害的泛滥时期，例如：英国伦敦烟雾事件，日本四日市哮喘事件，美国洛杉矶烟雾事件，印度博帕尔毒气泄漏事件等，不仅严重地危害居民健康，甚至造成数百、数千人的死亡。
大气污染的防治策略和措施，基本的策略应该是监测干预，评价。
第1步，通过对环境污染和人群健康的监测，掌握情况；
第2步，针对问题制订对策，进行干预治理；
第3步，对干预的效果进行评价，再针对发现的问题采取相应的措施。如此循环往复，将环境治理得越来越好，人群健康状也越来越好。
一、空气污染论文写作思路及要点
1、开头先写明空气的重要性。
2、然后写空气污染具体有哪些。
3、最后写如何解决空气污染。
二、空气污染论文范例
空气是人类赖以生存和发展的必不可少的环境要素之一。然而人口的增多，人类活动频繁，自然因素影响使大气污染严重，保护大气环境是我们刻不容缓的义务。
人类赖以生存的环境由自然环境和社会环境组成。自然环境是人类生活和生产所必需的自然条件和自然资源的总和，即阳光、温度、气候、地磁、空气、水、岩石、土壤、动植物、微生物以及地壳的稳定性等自然因素的总和。
而社会环境是人类在自然环境的基础上，为不断提高物质和精神生活水平，通过长期有计划、有目的地发展，逐步创造和建立起来的一种人工环境。社会环境是人类物质文明和精神文明发展的标志，它随着经济和科学技术的发展而不断地变化。社会环境的质量对人类的生活和工作，对社会的进步都有极大的影响。
一、 空气污染对健康的危害
空气是人类生存所必需的，空气被各种有害物质污染将直接或间接影响到人们的健康。大气污染是随着现代工业的发展、城市人口的密集、煤炭和石油燃料的迅猛增长而产生的。近百年来，西欧、美国和日本等工业发达国家大气污染事件日趋增多，20世纪50～60年代成为公害的泛滥时期，例如：英国伦敦烟雾事件，日本四日市哮喘事件，美国洛杉矶烟雾事件，印度博帕尔毒气泄漏事件等，不仅严重地危害居民健康，甚至造成数百、数千人的死亡。
二、大气污染的防治策略和措施
基本的策略应该是监测-干预-评价。第1步，通过对环境污染和人群健康的监测，掌握情况。第2步，针对问题制订对策，进行干预治理。第3步，对干预的效果进行评价，再针对发现的问题采取相应的措施。如此循环往复，将环境治理得越来越好，人群健康状也越来越好。
根据大气污染物和存在状态，其治理技术可分为两大类：颗粒污染物和气态污染物控制。
1、颗粒污染物控制技术又称处尘技术，此技术和设备及方法很多，各具不同的性能和特点。常见的除尘设备有以下几类：重力沉将、旋风除尘、湿式除尘器除尘。
2、气态污染物控制技术：气态污染物控制技术也有很多，归纳起来有：吸收、吸附、催化、燃烧、冷凝、生物膜分离、电子束等。
随着人口的增加，空气质量仍在不断恶化。特别是在20世纪80年代以后，大面积生态环境的破坏，酸雨面积的逐年扩大，城市空气质量的日益恶化以及全球性污染的出现使大气污染呈现了范围大，危害严重，持续恶化等特点。因此，从整体出发，统一规划并综合运用各种手段和措施治理，有效地控制大气污染已经成为刻不容缓的事实，让我们一起努力去让地球变的更美好吧！
有两本期刊你可以参考学习下，如（环境保护前沿）、（气候变化研究快报），都汉斯汉斯出版社的OA期刊
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】
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1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m 所谓“大气污染”是指有害物质进入大气，对人类和生物造成危害的现象。如果对它不加以控制和防治，将严重的破坏生态系统和人类生存条件。本文是我为大家整理的关于空气污染的 作文 精选，欢迎阅读。 关于空气污染的作文精选一 我们生活在钢筋水泥的森林里，我们对生机勃勃的树木远离了。现在的交通工具、建筑物或复杂的机械都给空气带来极大的污染，它们虽然都给我们带来方便，但大家有没有想到，它们也会污染空气对人体有害的。 此时此刻某些科学家已经研制发明出许多可以净化空气的物品和机器，人们可以利用这些东西将空气中的有害物体吸走，然后将新鲜空气排出，让空气更加清新。可我们人类不能依赖这些工具，并不是有了这些工具就可以乱砍滥伐树木。因为每一棵树木都是对我们很重要的，没有大树保护土壤，泥土就会被河流冲走;没有大树美化环境，人们就生活在乌烟瘴气的地球里;没有大树维持生态环境，动物就会渐渐稀少……这样一来再多机器也没用。大家看，现在空气污染这么厉害，大家也听说过“空气污染，全球变暖”吧!如果空气污染得太厉害的话，地球就会逐渐暖和，那时南极和北极的冰川就会融化，我们的家园会被淹没，这样整个地球都是茫茫大海，我们就会像神话一样，乘坐着“诺亚方舟”在海上漂流。所以说净化空气对我们很重要，我们要多植树让空气更清新。 让我们共同去植树，保护美好的大自然，爱护一草一木，让沙漠中的绿洲增加，大家行动起来吧! 关于空气污染的作文精选二 今天，我和几个同学一起去社区采访老人，目的是想了解一下他们眼里杭州的空气质量。 我们找到的第一位访问者是一位和蔼可亲的老奶 奶，于是我们赶紧走上前说：“老奶奶，您好!我们是天长小学三(5)班的学生，我能问您几个问题吗?”老奶奶面带微笑地说：“当然可以!”我马上高兴地 问：“您觉得杭州的空气质量是现在好，还是以前好呢?”“当然是现在好!”老奶奶兴奋地回答。“为什么呢?”我紧接着又问。“现在政府重视绿化，你看 看!”老奶奶边说边往旁边绿化带指了一下，“而且呀，现在的工厂都迁到郊区去了，自然污染气体就少了。”我鞠了个躬，说“谢谢!” 后来我们又陆续采访了几位大人，他们都对现在的环境比较满意，可也有两位老人说以前的空气好，理由是以前的池水清。 我想：空气质量不管是现在好，还是以前好，对于我们来说，只有从身边的小事做起，保护好一草一木，才能让我们杭州的空气质量越来越好! 关于空气污染的作文精选三 今天我们学校举行了艺术节集体节目比赛，我们班表演了课本剧《小狐狸卖空气》。日常生活中，最不起眼的也许是无色无味的空气吧!但你们知道吗，空气是人类最宝贵的财富，人们不吃饭不喝水可以硬撑到一星期以上，但没有了空气人们却一分钟也活不成.不但人类，世界上一切有生命东西失去空气都将一一变成灰烬!由此，我们选择了这样的主题进行表演。 课本剧里的小狐狸到城里姑妈家游玩，他在城里非常开心。可几天后，他生病了，来医院一检查才知道，小狐狸得了空气污染过敏症，小狐狸只好回山里了，他回到山里几天之后病就全好了，他想到了一个办法即可以赚钱又可以让人们有更棒的身体于是他就去卖空气了，来到城里，没有人买他的空气，只有一位得了气喘病的老奶奶买，他准备走时，那位得了气喘病的老奶奶带着一个人来买他的空气，于是他开了一家空气专卖店，卖空气的人一传十十传百，人们多来卖空气了，小狐狸累得只打哈欠，后来小狐狸回山里去了，人们非常着急没有了新鲜空气他们就会难受。正当此时有几位少先队员来了，他们来宣布每个人都要种树，保护环境人人有责，于是他们开始种树，环境大大有改观。几年后，小狐狸又进城了，他发现这和以前不一样了，空气与山里一模一样，接着人们再也没来买他的空气了，他只好回去了。 由这个 故事 我们体会到：现在我们生活的环境是非常不好，我们每天都要吸入肮脏的空气，但是我们可以改变这一切，只要我们多种树，不要随地吐痰，咳嗽时捂住嘴，那我们生活的环境将会一天比一天好。请你们记住：假如世界上没有了新鲜空气，任何生命都没有责任，问题就在于我们自己。是我们害了自己，是我们害地球上生灵涂炭!不要让地球上最后一口空气成为人类的叹息。 关于空气污染的作文精选四 很久没有回过家乡了，真怀念家乡啊!在那儿有我童年的美好回忆，儿时的玩伴以及亲戚。可我最怀念的，是家乡的空气。 在城市里，“享受”着的是浑浊的空气。就算是在公园、山里，也享受不到新鲜的的空气。说得夸张些：城市里的空气浑浊到可以看到飘浮在空气中的杂质。每次在上学放学的路上，向天空忘去，云似乎遮盖了天空，极少时看见的天空是纯蓝的。也许是看腻了城市的天空，所以我厌倦笼罩城市的天空的密布城市的空气。 我的家乡在农村，所以空气十分新鲜。每当在日出前后，雾水飘浮在空气中，呼吸这些空气非常舒服，而且夸张到这些空气有着自然的味道，就像临身于大自然。 农村的空气之所以新鲜是由于农村有大量的植物去吸收空气中的二氧化碳，排除纯洁的氧气，加上农村很少工厂和汽车，污染就少了。而在城市里，虽然有绿化，但由于人口的密集、汽车和工厂的废气乱排等方面大大污染了空气，使空气越来越浑浊。 难道城市的空气就不能变成象家乡的那样新鲜吗?如果城市的空气越来越浑浊，我想再过几亿年，地球就像快熄灭的蜡烛，经不起风吹雨打的小草一样。现在我们应该觉悟了，在城市里大量植树，减少高层房屋的兴建，严格禁止乱放废气等。如果人人都懂得都遵守，我想城市的空气不久后就会有像家乡的空气那样新鲜。 希望这一天早点到来! 关于空气污染的作文精选五 你们瞧，马路上的车可真多啊!有摩托车、面包车、大卡车、大货车…… 这些车的速度虽然很快，但它们尾部喷出的尾气却会污染空气，严重影响人们的身体健康。所以工人们要在马路旁每隔几段都要种上一棵树。这样，树木就可以把废气中的二氧化碳吸收，然后释放出氧气，达到净化空气的目的。 现在，许多地方都办了工厂，工厂里排出的浓烟，也会污染空气。在生活中，许多男人都喜欢抽烟，其实抽烟不但对自己的身体有害，还要污染空气呢! 无论是在学校还是在社会中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。相信许多人会觉得论文很难写吧，下面是我为大家整理的初二议论文：空气污染_1200字，希望对大家有所帮助。 空气污染对人类的身体健康造成了严重的危害，我们要找出造成空气污染的原因，想出解决措施，保护好我们的空气！ 空气的成分按体积计算，大约是：氮气78%、氧气21%、稀有气体、二氧化碳、其他物质和杂质。造成空气污染的原因有很多，如： 火山喷发。火山喷发时会有大量的粉尘、含硫化合物等物质喷射到空气中，使得火山附近等地区烟雾弥漫，造成空气污染。20xx年，墨西哥的波波火山喷发了，据资料记载当时火山粉尘喷发到了3公里的高空，由此可见火山喷发是造成空气污染的罪魁祸首之一。 深林火灾。由雷电或其他自然原因引起的森林大面积火灾，会增加和一氧化碳在空气中的含量，造成空气污染。1997年，发生在印度尼西亚的森林大火，持续了数月，森林燃烧所产生的烟雾不仅给自身本国的空气造成了严重的污染，还影响到了新加坡等邻国，许多新加坡市民不得不戴上防毒面具生活，由此可见森林火灾也是空气污染的.罪魁祸首之一。 上面两种原因均属自然原因，我们只能做防范和及时救援。下面就让我们了解一下人为因素带来的空气污染吧！ 位居榜首的肯定是工业污染了。燃烧工业，塑料工厂，化学工厂等都是工业污染源，有些工厂为了减少输出成本，将未经处理过的工业废气直接排放到空气中，这些废气中含有大量的二氧化硫、一氧化氮、烟尘等污染物，造成空气污染。在这些工厂附近的人们首当其冲，身体健康令人担忧啊！1952年，发生在英国伦敦的烟雾事件，被人们称为“烟雾杀手”，原因是当地工厂燃烧大量的煤和石油产生了大量的污染物，造成了空气污染，导致了4000多人死亡，由此可见工业污染才是空气污染的元凶。 仅次于工业污染的是交通污染。交通工具以烧煤，烧石油、柴油等作为动力，他们会排放出大量的有害尾气，这些有害尾气含有大量的一氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等，这些污染物能直接侵袭人们的身体，对空气造成严重的污染。据研究表明：一辆小轿车一年排放出的有害尾气比自身重量大3倍左右。20世纪40年代，美国洛杉矶的大量汽车尾气在紫外线照射下产生的光化学烟雾，造成许多人眼睛红肿、咽炎、呼吸道疾病恶化、肺水肿等，由此可见交通污染带来的危害也不可小觑啊！ 防止空气污染的对策： 创新工业生产技术。我们可以通过高科技手段，将废气对空气的污染指数降到最低，再合理排放。 完善法律，加大对工厂的管理力度。管理是手段，治理是措施，我们应加大对工厂的治理，一旦发现不合格的工厂，立即让他们停工修整，绝不姑息。 积极植树造林、种植花草：使用清洁能源，低碳生活。 我们外出时，尽量少驾驶自家的小轿车，应选择低碳出行，乘坐环保公交车。 综上所述，空气污染对人类的身体健康有很大的影响，为了我们能生活在美丽的蓝天下，能呼吸到新鲜的空气，让我们联合起来，保护好我们的空气。 下面那位 人家要的是空气啊 不是大气 一、空气污染论文写作思路及要点 1、开头先写明空气的重要性。 2、然后写空气污染具体有哪些。 3、最后写如何解决空气污染。 二、空气污染论文范例 空气是人类赖以生存和发展的必不可少的环境要素之一。然而人口的增多，人类活动频繁，自然因素影响使大气污染严重，保护大气环境是我们刻不容缓的义务。 人类赖以生存的环境由自然环境和社会环境组成。自然环境是人类生活和生产所必需的自然条件和自然资源的总和，即阳光、温度、气候、地磁、空气、水、岩石、土壤、动植物、微生物以及地壳的稳定性等自然因素的总和。 而社会环境是人类在自然环境的基础上，为不断提高物质和精神生活水平，通过长期有计划、有目的地发展，逐步创造和建立起来的一种人工环境。社会环境是人类物质文明和精神文明发展的标志，它随着经济和科学技术的发展而不断地变化。社会环境的质量对人类的生活和工作，对社会的进步都有极大的影响。 一、 空气污染对健康的危害 空气是人类生存所必需的，空气被各种有害物质污染将直接或间接影响到人们的健康。大气污染是随着现代工业的发展、城市人口的密集、煤炭和石油燃料的迅猛增长而产生的。近百年来，西欧、美国和日本等工业发达国家大气污染事件日趋增多，20世纪50～60年代成为公害的泛滥时期，例如：英国伦敦烟雾事件，日本四日市哮喘事件，美国洛杉矶烟雾事件，印度博帕尔毒气泄漏事件等，不仅严重地危害居民健康，甚至造成数百、数千人的死亡。 二、大气污染的防治策略和措施 基本的策略应该是监测-干预-评价。第1步，通过对环境污染和人群健康的监测，掌握情况。第2步，针对问题制订对策，进行干预治理。第3步，对干预的效果进行评价，再针对发现的问题采取相应的措施。如此循环往复，将环境治理得越来越好，人群健康状也越来越好。 根据大气污染物和存在状态，其治理技术可分为两大类：颗粒污染物和气态污染物控制。 1、颗粒污染物控制技术又称处尘技术，此技术和设备及方法很多，各具不同的性能和特点。常见的除尘设备有以下几类：重力沉将、旋风除尘、湿式除尘器除尘。 2、气态污染物控制技术：气态污染物控制技术也有很多，归纳起来有：吸收、吸附、催化、燃烧、冷凝、生物膜分离、电子束等。 随着人口的增加，空气质量仍在不断恶化。特别是在20世纪80年代以后，大面积生态环境的破坏，酸雨面积的逐年扩大，城市空气质量的日益恶化以及全球性污染的出现使大气污染呈现了范围大，危害严重，持续恶化等特点。因此，从整体出发，统一规划并综合运用各种手段和措施治理，有效地控制大气污染已经成为刻不容缓的事实，让我们一起努力去让地球变的更美好吧！ 亲，可以来我们这里了解代做流程及报价，我们团队写手比较准成的 你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。 具体要做什么分析，可以 1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m 后期会把每一章的学习笔记链接加上 多元统计分析 是研究多个随机变量之间相互依赖关系及其内在统计规律的一门学科 在统计学的基本内容汇总，只考虑一个或几个因素对一个观测指标（变量）的影响大小的问题，称为 一元统计分析 。 若考虑一个或几个因素对两个或两个以上观测指标（变量）的影响大小的问题，或者多个观测指标（变量）的相互依赖关系，既称为 多元统计分析 。 有两大类，包括： 将数据归类，找出他们之间的联系和内在规律。 构造分类模型一般采用 聚类分析 和 判别分析 技术 在众多因素中找出各个变量中最佳的子集合，根据子集合所包含的信心描述多元系统的结果及各个因子对系统的影响，舍弃次要因素，以简化系统结构，认识系统的内核（有点做单细胞降维的意思） 可采用 主成分分析 、 因子分析 、 对应分析 等方法。 多元统计分析的内容主要有: 多元数据图示法 、 多元线性相关 与 回归分析 、 判别分析 、 聚类分析 、 主成分分析 、 因子分析 、 对应分析 及 典型相关分析 等。 多元数据是指具有多个变量的数据。如果将每个变量看作一个随机向量的话，多个变量形成的数据集将是一个随机矩阵，所以多元数据的基本表现形式是一个矩阵。对这些数据矩阵进行数学表示是我们的首要任务。也就是说，多元数据的基本运算是矩阵运算，而R语言是一个优秀的矩阵运算语言，这也是我们应用它的一大优势。 直观分析即图示法，是进行数据分析的重要辅助手段。例如，通过两变量的散点图可以考察异常的观察值对样本相关系数的影响，利用矩阵散点图可以考察多元之间的关系，利用多元箱尾图可以比较几个变量的基本统计量的大小差别。 相关分析就是通过对大量数字资料的观察，消除偶然因素的影响，探求现象之间相关关系的密切程度和表现形式。在经济系统中，各个经济变量常常存在内在的关系。例如，经济增长与财政收人、人均收入与消费支出等。在这些关系中，有一些是严格的函数关系，这类关系可以用数学表达式表示出来。还有一些是非确定的关系，一个变量产生变动会影响其他变量，使其产生变化。这种变化具有随机的特性，但是仍然遵循一定的规律。函数关系很容易解决，而那些非确定的关系，即相关关系，才是我们所关心的问题。 回归分析研究的主要对象是客观事物变量间的统计关系。它是建立在对客观事物进行大量实验和观察的基础上，用来寻找隐藏在看起来不确定的现象中的统计规律的方法。回归分析不仅可以揭示自变量对因变量的影响大小，还可以用回归方程进行预测和控制。回归分析的主要研究范围包括: (1) 线性回归模型: 一元线性回归模型 ， 多元线性回归模型 。 (2) 回归模型的诊断: 回归模型基本假设的合理性，回归方程拟合效果的判定，选择回归函数的形式。 (3) 广义线性模型: 含定性变量的回归 ， 自变量含定性变量 ， 因变量含定性变量 。 (4) 非线性回归模型: 一元非线性回归 ， 多元非线性回归 。 在实际研究中，经常遇到一个随机变量随一个或多个非随机变量的变化而变化的情况，而这种变化关系明显呈非线性。怎样用一个较好的模型来表示，然后进行估计与预测，并对其非线性进行检验就成为--个重要的问题。在经济预测中，常用多元回归模型反映预测量与各因素之间的依赖关系，其中，线性回归分析有着广泛的应用。但客观事物之间并不一定呈线性关系，在有些情况下，非线性回归模型更为合适，只是建立起来较为困难。在实际的生产过程中，生产管理目标的参量与加工数量存在相关关系。随着生产和加工数量的增加，生产管理目标的参量（如生产成本和生产工时等）大多不是简单的线性增加，此时，需采用非线性回归分析进行分析。 鉴于统计模型的多样性和各种模型的适应性，针对因变量和解释变量的取值性质，可将统计模型分为多种类型。通常将自变量为定性变量的线性模型称为 一般线性模型 ，如实验设计模型、方差分析模型; 将因变量为非正态分布的线性模型称为 广义线性模型 ，如 Logistic回归模型 、 对数线性模型 、 Cox比例风险模型 。 1972年，Nelder对经典线性回归模型作了进一步的推广，建立了统一的理论和计算框架，对回归模型在统计学中的应用产生了重要影响。这种新的线性回归模型称为广义线性模型( generalized linear models，GLM)。 广义线性模型是多元线性回归模型的推广，从另一个角度也可以看作是非线性模型的特例，它们具有--些共性，是其他非线性模型所不具备的。它与典型线性模型的区别是其随机误差的分布 不是正态分布 ，与非线性模型的最大区别则在于非线性模型没有明确的随机误差分布假定，而广义线性模型的 随机误差的分布是可以确定的 。广义线性模型 不仅包括离散变量，也包括连续变量 。正态分布也被包括在指数分布族里，该指数分布族包含描述发散状况的参数，属于双参数指数分布族。 判别分析是多元统计分析中用于 判别样本所属类型 的一种统计分析方法。所谓判别分析法，是在已知的分类之下，一旦有新的样品时，可以利用此法选定一个判别标准，以判定将该新样品放置于哪个类别中。判别分析的目的是对已知分类的数据建立由数值指标构成的 分类规则 ，然后把这样的规则应用到未知分类的样品中去分类。例如，我们获得了患胃炎的病人和健康人的一些化验指标，就可以从这些化验指标中发现两类人的区别。把这种区别表示为一个判别公式，然后对那些被怀疑患胃炎的人就可以根据其化验指标用判别公式来进行辅助诊断。 聚类分析是研究 物以类聚 的--种现代统计分析方法。过去人们主要靠经验和专业知识作定性分类处理，很少利用数学方法，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示客观事物内在的本质差别和联系，特别是对于多因素、多指标的分类问题，定性分类更难以实现准确分类。为了克服定性分类的不足，多元统计分析逐渐被引人到数值分类学中，形成了聚类分析这个分支。 聚类分析是一种分类技术，与多元分析的其他方法相比，该方法较为粗糙，理论上还不完善，但应用方面取得了很大成功。 聚类分析 与 回归分析 、 判别分析 一起被称为多元分析的三个主要方法。 在实际问题中，研究多变量问题是经常遇到的，然而在多数情况下，不同变量之间有一定相关性，这必然增加了分析问题的复杂性。主成分分析就是一种 通过降维技术把多个指标化为少数几个综合指标 的统计分析方法。如何将具有错综复杂关系的指标综合成几个较少的成分，使之既有利于对问题进行分析和解释，又便于抓住主要矛盾作出科学的评价，此时便可以用主成分分析方法。 因子分析是主成分分析的推广，它也是一种把多个变量化为少数几个综合变量的多元分析方法，但其目的是 用有限个不可观测的隐变量来解释原变量之间的相关关系 。主成分分析通过线性组合将原变量综合成几个主成分，用较少的综合指标来代替原来较多的指标（变量)。在多元分析中，变量间往往存在相关性，是什么原因使变量间有关联呢? 是否存在不能直接观测到的但影响可观测变量变化的公共因子呢? 因子分析就是寻找这些公共因子的统计分析方法，它是 在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别 。例如，在研究糕点行业的物价变动中，糕点行业品种繁多、多到几百种甚至上千种，但无论哪种样式的糕点,用料不外乎面粉、食用油、糖等主要原料。那么，面粉、食用油、糖就是众多糕点的公共因子，各种糕点的物价变动与面粉、食用油、糖的物价变动密切相关，要了解或控制糕点行业的物价变动，只要抓住面粉、食用油和糖的价格即可。 对应分析又称为相应分析，由法国统计学家于 1970年提出。对应分析是在因子分析基础之上发展起来的一种多元统计方法，是Q型和R型因子分析的联合应用。在经济管理数据的统计分析中，经常要处理三种关系，即 样品之间的关系（Q型关系)、变量间的关系（R型关系）以及样品与变量之间的关系（对应型关系) 。例如，对某一行业所属的企业进行经济效益评价时，不仅要研究经济效益指标间的关系，还要将企业按经济效益的好坏进行分类，研究哪些企业与哪些经济效益指标的关系更密切一些，为决策部门正确指导企业的生产经营活动提供更多的信息。这就需要有一种统计方法， 将企业（样品〉和指标（变量）放在一起进行分析、分类、作图，便于作经济意义.上的解释 。解决这类问题的统计方法就是对应分析。 在相关分析中，当考察的一组变量仅有两个时，可用 简单相关系数 来衡量它们;当考察的一组变量有多个时，可用 复相关系数 来衡量它们。大量的实际问题需要我们把指标之间的联系扩展到两组变量，即 两组随机变量之间的相互依赖关系 。典型相关分析就是用来解决此类问题的一种分析方法。它实际上是 利用主成分的思想来讨论两组随机变量的相关性问题，把两组变量间的相关性研究化为少数几对变量之间的相关性研究，而且这少数几对变量之间又是不相关的，以此来达到化简复杂相关关系的目的 。 典型相关分析在经济管理实证研究中有着广泛的应用，因为许多经济现象之间都是多个变量对多个变量的关系。例如，在研究通货膨胀的成因时，可把几个物价指数作为一组变量，把若干个影响物价变动的因素作为另一组变量，通过典型相关分析找出几对主要综合变量，结合典型相关系数对物价上涨及通货膨胀的成因，给出较深刻的分析结果。 多维标度分析（ multidimensional scaling，MDS）是 以空间分布的形式表现对象之间相似性或亲疏关系 的一种多元数据分析方法。1958年，Torgerson 在其博士论文中首次正式提出这一方法。MDS分析多见于市场营销，近年来在经济管理领域的应用日趋增多,但国内在这方面的应用报道极少。多维标度法通过一系列技巧，使研究者识别构成受测者对样品的评价基础的关键维数。例如，多维标度法常用于市场研究中，以识别构成顾客对产品、服务或者公司的评价基础的关键维数。其他的应用如比较自然属性（比如食品口味或者不同的气味)，对政治候选人或事件的了解，甚至评估不同群体的文化差异。多维标度法 通过受测者所提供的对样品的相似性或者偏好的判断推导出内在的维数 。一旦有数据，多维标度法就可以用来分析:①评价样品时受测者用什么维数;②在特定情况下受测者可能使用多少维数;③每个维数的相对重要性如何;④如何获得对样品关联的感性认识。 20世纪七八十年代，是现代科学评价蓬勃兴起的年代，在此期间产生了很多种评价方法，如ELECTRE法、多维偏好分析的线性规划法（LINMAP)、层次分析法（AHP)、数据包络分析法（EDA）及逼近于理想解的排序法（TOPSIS)等，这些方法到现在已经发展得相对完善了，而且它们的应用也比较广泛。 而我国现代科学评价的发展则是在20世纪八九十年代，对评价方法及其应用的研究也取得了很大的成效，把综合评价方法应用到了国民经济各个部门，如可持续发展综合评价、小康评价体系、现代化指标体系及国际竞争力评价体系等。 多指标综合评价方法具有以下特点: 包含若干个指标，分别说明被评价对象的不同方面 ;评价方法最终要 对被评价对象作出一个整体性的评判，用一个总指标来说明被评价对象的一般水平 。 目前常用的综合评价方法较多， 如综合评分法、综合指数法、秩和比法、层次分析法、TOPSIS法、模糊综合评判法、数据包络分析法 等。 R -- 永远滴神~ 多元统计分析论文各省市数据可以在国家统计局下设省统计局，市统计局，均可获取各地的数据资料。多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点。 统计学专业毕业生的就业情况分析论文 随着社会经济发展以及高校扩招，大学生就业竞争日益激烈，大学生就业成为一个社会关注的问题。成都信息工程大学统计学院毕业生在求职过程中，虽然具有良好的就业基础和条件，但在求职过程中因为各种原因而与工作失之交臂的情况也时有发生。怎样有效地根据社会和市场的变化制定和实施人才培养方案，怎样采取切实有效的手段提高教育、教学质量，怎样联通和挖掘各种渠道最大限度提高学生动实践创新能力，都是需要解决的问题 资料显示，2014年我国大学毕业生人数达到727万人，比被称为“史上最难就业季”2013年再增加28万人，创下历史新高，而2015年这个人数更是达到749万人，再创历史新高，再加上往届没有就业以及准备换工作的大学生，想要就业的大学生数量之多难以想象，大学生的就业形势十分严峻，各方面的就业压力都非常巨大。因此大学毕业生能否顺利就业，已经成为社会普遍关注、值得探讨的问题。 统计学专业学生主要就业渠道是统计系统和金融系统的相关行业和企事业单位，就业领域广泛，就业质量良好。但是统计学院与西财、川大等四川高校相比，还有明显差距，所以深入研究我院人才培养方式的特色和不足，搞清楚学生就业方方面面的情况显得尤为必要。 本文通过对106名学生和150名用人单位人员的问卷调查，以及就业登记第一手资料，整理归纳了统计学专业就业方面的各种情况。 1、大部分在校学生认为，社会实践或者工作经验是最大的就业优势，有62名被调查学生将社会实践或者工作经验排在第一位，占。 2、150名用人单位人员调查中，社会实践或者工作经验得分最高，为1270;其次为学习成绩好，得分1155。用人单位普遍认为统计学专业大学生最应该具备社会实践或者工作经验。 3、用人单位对应届统计专业毕业生能力重要程度排序为：“统计调查的组织实施能力”最重要，占比39%;其次为“统计调查的数据整理与分析能力”，占比36%;统计调查的设计能力排名第三，占比25%。 4、用人单位对工作10年的统计人员素质排序则发生了明显变化，统计调查设计能力上升到第一位，统计调查的组织实施能力则下降到第三位。 5、从统计学专业设置的主要课程来看，用人单位认为最需要开设的是《多元统计分析及SPSS实现》，得分高达814;其次是《经济学原理》和《统计学原理》，得分分别为538、504;得分最低的是《社会经济调查与分析》，为459。 由于大学生读书时基本集中在各大城市，应届毕业生在毕业时宁可成为大城市中的“蚁族”或“漂族”，也不愿意去二三线城市或者县城乡镇等基层单位就业。中小企业与民营企业虽然需要大量的应届毕业生，但是工资福利待遇相对而言较低、发展空间相对较小，加上部分企业单位用工不符合国家政策，因此对应届毕业生的吸引力有限;基层医疗、教育、农林技等部门虽然急需人才，但因为编制限制等诸多原因，吸引应届毕业生的能力有限。具体说来就业难主要有以下几方面原因： (1)我国现阶段中小企业数量规模较小，提供的就业岗位不能满足应届毕业生的就业需求; (2)人才的培训缺乏专业化，造成专业人才素质未达标，造成部分岗位缺乏专业人士; (3)部分企业的招聘信息公布范围不够广，使得招聘信息传播存在局限性，最终导致难以找到合适的员工，造成职位长期空闲; (4)大学应届毕业生人数的增长速度远远高于我国经济的增长速度。同时因为我国各地区之间以及城乡之间存在较大差异，虽然政府多次宣传提出支援西部，大学生西部志愿者等政策，但是大学生很少愿意在经济欠发达地区就业尤其西部地区为主，并且在较长的一段时间里，大学生就业区间不平衡的状况仍旧很难改变。 由此提出两方面的建议： 第一、学生方面：1、大学生应该转变观念，以实现顺利就业。大学生不应该把未来职业的目光定在传统的'“集中”的区域、行业、单位，而应该根据自己的个性、能力、作出个性化的职业选择拓宽求职的视野，尽量做到乐在其中，以求能以更好的心态进入自己的职业生涯。将“短期求职”改变为“较长期求职”，在求职过程中，应届毕业生不应该太过理想化，一个人或许要经过2至3次甚至更多次的选择，才能找到适合自己的工作，因此我们对第一份工作不必要过于挑剔，而应该注意求职中的真实感受。2、大学生在就业过程中应该培养和发扬乐观向上积极进取的品质;良好的团队合作精神;敢于挑战，具有勇于战胜困难的决心;强烈的责任心;规范的行为意识;一定的社会实践经历。3、大学生应该在毕业前应该注意自身修养的提高，在学习之余，同时也应该注意社会实践活动的调高。同时也需要养成良好的心态，能在就业过程中做到胜不骄败不馁，才能在就业过程中实现自我价值。 第二、学校方面： 1、职业生涯规划教育要落到实处，并根据实际情况及时调整。我院在职业规划当中，应该较早引导学生制定一个职业规划，告诉学生未来就业的趋势以及就业状况，但是又不能像定了一个框框，从而对学生造成束缚，形成一种误导，避免毕业生一心只想到银行、当公务员，而相对忽视其他公司单位。事实上，就业情况复杂多变，专业的就业方向也复杂多变，应该帮助学生更多的根据自己的兴趣、自己的能力，甚至自己的价值取向来择业，而不应该仅仅根据以前的就业经验与就业形势来决定自己的就业，而应该根据外部环境以及自己的取向来不断调整就业方向。 2、学校所开的专业课程应能满足学生目标职业的需求。通过调查得知，用人单位虽然对我院开设的专业课程认同度虽然较高，但是就学生而言，对于本专业的课程设置却认同度则相对较低，就我们学院而言，我觉得在原有专业选修课的基础上，可以适度减少专业必修课而适量增加部分专业选修课，使学生能根据自己的目标职业规划选择相对的专业选修课程，同时也能使学生根据自己的兴趣来上课，能增加上课的积极性。同时学校应该与部分企业联系，实现校企合作，为学生提供更多的实习机会，让学生有更多的社会实践机会，以此开阔学生的视野，增强社会适应能力，在就业过程中具有较高的竞争力。另外，我院应让老师去企业观摩，了解企业对专业人才需求的技能，以此为根据来设置我院的专业课程。同时应通过校企合作组建实习基地、毕业生推荐实习等途径进行就业指导，为在校学生拓宽实习实训渠道，练得一手过硬的动手能力。 3、学校应该增强学生的就业适应能力。学院除了开设传统的就业指导课程以外，我觉得还可以组织模拟应聘，鼓励学生参加模拟招聘比赛等方式来增强学生的面试综合应对能力。这样既可以增加学生的面试经验与反应能力，也可以磨练学生的胆量，提高学生的视野，现在的学生越来越喜欢具有双向交流特点的就业指导方式，诸如往届就业好的毕业生传授交流就业心德、求职案例分析、企业的领导专题讲座，与学生互动交流企业需求的人才类型、模拟招聘、短期就业实习、面对面咨询等新型就业指导方法都是不错的选择。同时我们学院应普及和提高我院学生的职业生涯规划意识。实践证明，在大学生从被动就业转向主动择业过程中，职业生涯规划起到了实质性的引导和帮助作用。 4、学校应对重点的学生给予更多关注，能及时对学生的就业心理进行辅导。配置就业指导老师和心里理指导老师，建立与之配套的学校-院系-班级的心理指导体系，并选配有良好沟通能力与专业技能，具有责任心的老师来担任各学院的就业心理指导老师，以保证学生在就业过程中出现心理偏差时能有专人及时进行指导，带领学生走出阴霾。空气污染议论文
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