发表论文的整个流程,简单概括就是:
定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库
接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。
定稿:其实就是写论文,这个我也不是专业的,所以不多说,仅从发表的角度简单说几句。
1.关于论文主题:如果你的文章是准备用来发表的,尤其是准备投稿普刊,那么有些选题千万不要碰,比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等,不要问为什么,这类主题写了大概率发表不出去!即便有收的,审核也严格,论文内容不能有不适合刊登的点。
选择期刊:我个人认为这是发表论文最重要的一个环节,这个说起来很简单,做起来其实很难,很耗费精力和时间。
选择期刊分为两步——
第一步,大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求,尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的,一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么,比如期刊等级,是要普刊、学报还是核心?是不是非知网收录的期刊不可?最晚什么时候需要提交评审材料?
第二步,选择的期刊一定要是正规的学术期刊,即该期刊要在国家新闻出版总署可查,并且在知网、万方、维普这三个数据库(至少一个)稳定、正常更新,且收学术论文,别你在总署能查到某个期刊,数据库也稳定更新,结果人家根本不收学术性论文(比如《中国经济评论》),而你还傻傻地去投稿。
而总署可查、数据库稳定更新也只能保证期刊确实存在,(青墨手打严禁复制粘贴)却不能保证你发的就一定是正刊本身,毕竟存在不少盗版刊物,所以收到录用后一定要先打杂志社电话查稿,确认文章确实被正刊录用了再付款安排。
慎发电子刊、报刊、增刊,因为认可度不高,所以除非单位、学校明文规定可用,否则不要发;不要发假刊、套刊,尤其是期刊网的刊物,前面那几个还只是不太正规,但好歹是真的,假刊、套刊直接就是假的!!!假的东西能有用吗?
第三步,弄清楚对期刊的要求后,根据要求去选择合适的期刊。
这里需要说到投稿的两种方式:自投和找中介代发
如果你是准备自己投稿,那么——
首先,一定要找到官方投稿方式,可以去各数据库下载期刊的版权页,上面都会有投稿邮箱
但如果你时间比较紧张、着急出刊,又或者实在没有精力去收集筛选期刊信息,那么也可以找中介代发(仅指普刊,核心找代发性价比太低了),不需要你自己花时间去找期刊,只要告知论文主题和对期刊的要求,就能给你推荐最合适的期刊。
你首先要找到你想投稿的国际会议地址,上面会有很多信息如会议主题、会议时间地址、会议征稿范围、会议投稿方法和注意事项等信息。一般会议都是E-mail投稿,直接将你的论文按照会议提供的模板调整好格式和版面,然后发送过去即可,很简单。部分会议不支持E-mail投稿,会让你注册一个esaychair账号投稿。总之数学建模文章最好要有测试结果,而且引言部分做做前人成果对比分析。如果找不到合适的国际会议,给你一个地方:,专门搞EI会议论文的,1周搞定录用,比较权威,看下有没有合适的国际会议。
数学建模论文上传指南
1.进入竞赛网站
途径一:进入官网 → 点击右上角“竞赛系统入口” → 队长登录账号
2.论文提交页面提交论文
完成缴费 → “提交论文”页 → 选择题目 → 上传论文 → 点击提交
3.提交时出问题千万不要慌
提交时,系统会自动检测论文首页信息是否填写正确,如果论文首页信息与系统内信息不一致,将会给出弹窗提示,请根据提示进行检查和修改,修改后再提交。提交成功后,可在页面看到提交状态。在截止时间之前,可点击“重新上传”多次提交论文,以最后一次提交为准。
建模意义
数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学手段。
数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包含抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态、内在机制的描述,也包括预测、试验和解释实际现象等内容。
我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只研究数学,而不关心数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家、生物学家、经济学家甚至心理学家等等的过程。
数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音、录像、比喻、传言等等。
为了使描述更具科学性、逻辑性、客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。
个人觉得一般的数模论文在国际会议上投稿比较难。因为我们参加数模比赛所解决的问题偏向于应用,如果能用合适的模型与算法去解决好题中给出的问题就已经很好了。也就是说,往往数模竞赛考察的是模型算法的应用能力而不是创造能力。也许能够对现成的算法进行一些修改,但是本质变动不大。这就很难在国际高水平会议发表论文。倘若你真的提出了新的算法与模型,并具有很好想法在里面可能会好一些。或者你的模型对问题的解决确实很适用,那么也可以投一些偏向于相关领域应用的会议或期刊。
可以。您可以将自己在统计建模大赛中所使用的方法、算法和模型等内容作为毕业论文的研究内容,并结合相关理论知识和实际应用场景进行深入探讨和分析。
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>0.5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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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:
[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).
[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).
[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。
《统计学与应用》这本期刊上的文献,你可以去看看学习学习的
经常有人问到在论文或标书中应该如何写作统计分析部分。标准的答案是:你怎么做的就怎么写,每篇文章都是唯一的存在。好装,汗……。如果我们尝试去归纳和小结,这部分内容的写作其实是有一定规律的。我曾经听过Thomas Allen Long教授关于论文写作的课,人很和蔼,他主编的书也不错,操作性很强。在他的书稿《How to Write, Publish & Present in the Health Sciences》第154页中他小结到,统计分析部分应该包括如下内容:统计描述部分、所有的基本统计方法以及分析方案(如ITT或PP等)、样本量的说明、分组方法、检验水准的设定和所使用的统计分析软件。同样在本书的第155页中也写得:统计分析人员可以帮助作者对数据进行合理的分析、对分析结果进行正确解读,同时可以负责统计分析部分的撰写。他建议将统计分析人员作为作者之一,也许这样统计分析人员就不会粗枝大叶、不负责任了。关于医学统计分析的写作,其实他还有一本书《How to Report Statistics in Medicine》,在统计分析的报告上写得更专业。言归正传,本文既然是要小结“统计分析”部分,那就小结吧。个人觉得“统计分析”部分写作时应该包括以下几个内容:(1)样本量估算及随访/数据收集情况;(2)数据录入和管理的软件和方法;(3)本研究所使用的统计分析软件和分析方案;(4)统计描述的方法,分计量和计数资料两种;(5)统计推断的方法,分单因素和多因素两种;(6)检验水准的选取。由于某些“你懂的”原因,很多普通的论文没有进行样本量估算和区分不同的分析方案(ITT/PP)。所以简单举例如下:本研究采用……数据库进行数据录入和管理,数据录入采用双录入核查方式进行。采用……软件对研究数据进行统计分析。计量资料采用……对其进行正态性检验,符合正态分布的计量资料采用均值±标准差的形式进行描述,不符合正态分布的计量资料采用中位数(25%位数,75%位数)进行描述,计数资料采用例数(百分比)进行描述。符合正态分布的计量资料组间比较采用独立样本t检验或单因素ANOVA进行,不符合正态分布的计量资料组间比较采用非参数检验进行,计数资料组间比较采用卡方检验进行。在多因素分析上,采用多重线性/逻辑回归分析……的影响因素。所有检验以双侧p<0.05为差异有统计学意义。有人说我要写英文的“统计分析”部分,该怎么办?同样,你需要多阅读别人的优秀文章,然后用它们的句式来构建属于你自己统计分析内容。可供参考的句式有:(1)数据采集:Study data were collected on standard forms, checked for completeness, and double keyed into an …… database.(2)统计软件:All statistical analyses were performed using SAS version 9.2 (SAS Institute Inc, Cary, North Carolina).(3)统计描述:…… were described using mean, median, standard deviation, and 25thand 75th percentiles for continuous variables; frequencies and proportions were used for categorical variables.(4)单因素分析:A two sample independent t test/ one-way analysis of variance (ANOVA)/ Nonparametric tests(Kruskal-Wallis test)/ Pearson’s x2 tests or Fisher exact tests was used to compare the differences between …….(5)多因素分析:Multivariable linear regression/ Multivariable binary logistic regression/ Cox proportional hazards were used to estimate …….(6)检验水准:A p value of less than 0.05 (2-sided significance testing) was considered statistically significant in all analyses.
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
可以发表的,我前几天有个同事的论文获得过一等奖,然后还拿去发表了,还发表在核心期刊上呢,既然你的论文可以获得一等奖,说明你论文的质量不差的,直接找个核心期刊杂志社,肯定会录用的,因为论文质量好啊,数学类的,就投河南大学主办的<数学季刊>吧,核心期刊,希望你有好运
不可以发送。根据道客巴巴资料查询显示,截止2023年3月10日全国大学生数学建模竞赛期间参赛队员不可以发送论文给自己的导师。中国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,目前已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。
华为杯数学建模论文能发表。只要自己是原作者,论文里面的计算数据都是自己计算出来的。自己的东西肯定可以发表。
这个东西虽然是美赛一等奖,但要有创新点才可能发出去的,因为的一等奖的世界方位内来说,太多了,多找老师修稿,投一篇出去审稿试试,看看编辑怎样答复,我觉得2025年我们做的时候是太远了,可以把它改成2015年的或者是近期的数据,因为期刊是不认这些未来的假设,他们是要基于研究事实。写的好的话,发英文还是有可能的。
毕业论文可以发表期刊。
论文缩写成小论文,如果质量过关且有创意,是可以发表期刊小论文。要取得指导老师的首肯,避免产生学术道德上的纠纷。
不过要注意:由于毕业论文一般都是有理论和实践应用,发表期刊的时候一定要选对选好期刊,不要发到假刊或者是垃圾期刊上,如果是发表SCI期刊上的话,不要发表到预警期刊上,因为发表到这些期刊上是有很大的风险。最后我们不仅钱花了,到时候可能论文也废掉了,还会面临着不能毕业的风险,那就麻烦了。
高教社杯全国大学生数学建模竞赛,国内二等奖论文直接可以发布到相应的期刊,这样在期刊上就可以查询自己发布的获得国家二等奖的论文。