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】
[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社，1999：223—224.
[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社 ，2005：343—366.
[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.
[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计 教育 ，2007(9)：4—7.
统计学是一门涉及范围非常广的学科,它是通过搜索、整理以及分析数据等手段,来尽可能精确地推测研究对象的本质,甚至是预测研究对象未来的一门综合性的学科,几乎覆盖了自然科学和社会科学的各个方面。下文是我为大家搜集整理的关于统计学方面论文的内容，欢迎大家阅读参考!关于统计学方面论文篇1 试谈统计学在会计专业中的教学创新 统计学这一学科是各个学校内管理类专业以及经济类专业的一门重要课程。它主要是研究数据之间的内在规律，进而对数据进行合理的整理与搜集。由于它有较强的使用价值，所以在各行各业中都得到了广泛的应用，在工业以及商业中，它用来控制程序，对一些重要的决策提供数据讲解;在生产领域中，它用来进行产品开发，管理财务等;在第一产业方面，它可以通过计算各种农业产品的实际需求量，来对生产进行正确合理的指导。等等。它在会计专业中的作用更是非常可观，做出了不可估量的巨大贡献。本文就针对统计学在会计专业中的教学创新进行了详细的探讨与研究。 1.统计学在会计专业中的教学的现状 教材缺乏指导性和专业性。现今的统计学教材中，拥有很多的有关数理统计的公式，以及一些相关的推理过程，这就使得教材无法吸引学生的兴趣，可读性非常差，不能真正体现出统计学这一学科在实际生活中使用价值。教材中一些较常规的统计知识已经被减化甚至是删除，这就使部分学生的统计学基础无法达到要求，部分企业并不很重视统计工作，算上工资的原因，一些会计人员甚至要一身兼很多职，还要收集数据，又要设计统计 表格。 2.统计学在会计专业教学中的创新教学 2.1自主探究教学 审计学是统计学中非常重要的部分，由于在这一部分中拥有许多结论性的知识，但是只由教师口头上的分析与讲解，学生并不能很好的掌握其中的知识，这就需要教师进行一定的引导，帮助学生自主探索，让学生在自主探索的过程中发现结论，这样，有助于学生更好地掌握知识。审计抽样是指从被审计的总体中，抽出一定数量的样本，对样本进行合理的统计，再由样本推断出总体的基本特征。教师在实际的教学过程中，就可以让学生在自主探索，这样有助于他们对审计抽样的过程更加了解。 举一个例子，在审计抽样的教学时，教师可以先为学生大至讲解一下抽样审计的过程，再将某一公司的第一季度的各种产品的销售总量，以及商品的种类为学生展示出来，让学生自己运用审计抽样的方式，对公司整年的销售进行估计。在学生面对众多数据的时候，就会逐渐理解抽样审计的过程，在学生计算与统计的过程中，就会自觉地运用很多种统计的方式，最后，当学生计算完之后，由学生讲解自己运用到的统计方式，以及最后所估计的总体特征，再由其他学生进行点评，等到学生都发完言，教师就可以做一个总结，再将这节课需要注意的地方进行强调，这种让学生自主探索的教学方式能够大大提高学生对于课堂的自主性，发散学生的思维，有助于他们对课程有更深的理解。 2.2统计报表的强化练习 在统计学中，统计报表可以说是各种统计分析的基础和前提，为了使学生在今后的统计数据的过程中，更加顺利，教师就应该强化统计报表的练习，帮助学生打下良好的基础。在这就需要教材中对统计报表知识的增加与重视，有关统计报表知识越多，学生才会更加重视这部分知识，同时，教师还要在学习方法上进行改革与创新，使学生在意识到统计报表重要的同时，还能够全身心的投入到统计报表的学习当中，只有学生充分的重视，才会使学生对知识掌握得更加深刻，在今后的生活中，才能够更加顺利的运用知识。因此，教师在教学的过程中要加强统计报表的练习，全面提高学生的能力，为学生打下坚实的基础。 2.3引导学生学以致用 众所周知，学习知识就是为了能够在实际的生活中合理的运用，同时，由于统计学的有很强的实用价值，这就使得教学中的实践尤为重要。教师应该设置一些教学活动，引导学生进行实践，在实践的过程中，教师就能够了解到学生对知识的掌握程度，它也能够使学生对自己的学习状况有一个充足的认识。在教学中引导学生实践，还能够使学生对所学的知识学以致用，起到巩固的强化的作用。 举一个例子，在实际的教学当中，例如在学习数理统计的时候，教师就可以组织学生运用计算机软件进行操作，由于现今是高科技社会，电脑在人们的生活中占有非常重要的地位，所以，为了使学生对统计学在现实生活中能够更加合理的进行运用，教师就可以让学生将自己近几个月的学习成绩运用Excel表格记录下来，再通过表格进行数据的分析与总结，这种与多媒体相互联系的教学能够高效的提高学生上课的兴趣，进而就能够大大的提升课堂的效率，这种教学方式还有助于学生在今后的工作过程中更加顺利的运用计算机软件，为今后的顺利工作打下良好的基础，打造学生更好的未来。 结束语：通过研究，可以得知统计学在实际的教学过程中，应该充分考虑学科自身的特点，注重挖掘统计思想，将思想传递给学生，塑造学生的思维能力，塑造他们的统计能力，要培养学生的实际操作能力，让学生能够在实际的生活当中合理的运用知识。教师也要加强与学生之间的交流，深入的与学生沟通，对传统的教学方式要进行合理的改革，适当加入一些有关统计报表的练习，引导学生自主探索，进而提高教学效率，加强学生的能力。 关于统计学方面论文篇2 论经济统计学如何适应新核算体系的改革 一、前言 我国的国民经济统计学当中，国民经济核算的内容是其必然包括的，而在这个过程中，会涉及到大量的国民统计学以及国民经济的核算关系的内容。国民经济统计学与国民经济核算之间的关系，主要有两个方面，首先，站在五大核算系统的角度上来看，国民经济核算属于国民经济统计学的内容，相关学者认为国民经济核算体系的宗旨是及宏观统计之大成。其次，国民经济统计学必须要建立在国民经济核算的基础上，否则将会无法很好的满足国民经济管理对统计的要求。 二、现代方法的统计化问题 对于国民经济的统计，主要是能够引入各种现代化的统计方法，在各个学术领域吸收相关的知识，以此来促进国民经济统计学的发展，并且以此来使其更好的适应现代化的经济统计学的要求[1]。对于现代化方式的选择，不能够仅仅是模仿现代化的方式，必须要能够结合实际的情况，进行研究，在国民经济统计学中，必须要重视应用理论的研究，这能够很好的利用现代化的方法将经济统计中的问题阐明，如此一来，现代方法也就属于统计化的内容了。 要想使统计工作更好的完成就离不开对相应的统计指标的利用，但是目前对于指标的问题，其规定还不够明确，无法对其进行完整的探讨分析。指标是客观社会经济现象的一种反映，但是客观的现象是不断的变化的，因此，其指标也是不断变化的，所以，对于统计学的发展与研究，一定要能够对各项指标进行完整的确立，同时也要进行全面的解释，以此来满足国民经济统计的工作。 三、经济统计学的内容设计 (一)以社会再生产的环节来设计局限性 经济统计学，主要是按照再生产的基本环节进行内容的组织与安排的，首先是对相应的社会产品进行生产统计，然后是对社会产品的流通性进行统计，尤其是要对其的分配以及使用进行明确的统计[2]。但是这种方式却存在一定的局限性，其中主要的困难是难以对各个环节中的界限进行明确，以至于在价格方面以及金融统计的内容方面，无法对其进行定位，仅仅是按照再生产的环节进行安排，那么很多的内容是无法归纳到相应的学科体系中，这样只能将其归纳到相关的综合统计分析中，但是随着社会的不断发展，会导致这一模块中的内容越加的复杂与庞大。 (二)以国民经济核算系统位置的设计需要深究 近年来，很多的学者都是对国民经济核算的五大系统进行研究，并且以此来对经济统计学的内容进行设计[3]。首先是对国名经济的总量进行核算，其中包括资金流量、国际收支核算以及资产负债核算等，这样的安排会导致现代化的内容逐渐增多，但却也十分简单明了，能够满足宏观调控对于经济统计的要求。与此同时，这种核算方式也存在一定的缺陷，主要表现在无法容纳一些国民经济中的动态统计内容。 (三)将国民经济运行过程与统计认识过程相互结合 要能够将国民经济运行过程与统计认识过程相互结合，根据近年来宏观经济管理对于统计的要求，要把其中的动态统计、结构统计以及相关的国际经济比较统计等内容进行全面的补充，将其相互结合，对于国民经济统计学来说，必须要能在量化的基础上反映出国民经济运行全过程的高度，对统计方式进行研究，不能够仅仅是局限于再生产的四大环节。 对于国民经济运行全过程的统计研究，必须要对其中的内容进行全面的认识，其中主要是包含了国民自愿的统计、国民经济总量的统计、国民经济过程的统计、国民经济动态的统计、结构的统计、国民经济关系的统计、国民经济效益的统计以及国民经济核算体系等方面。对于这些方面的研究，必须要坚持先存量统计，后流量统计的形式，在流量的统计中，主要是按照总量的指标进行统计，但是对于指标的统计，要能够遵循着先总量统计、然后再进行分部的统计，最后进行动态统计以及结构统计。通过国民经济核算体系，人们能够迅速掌握到国民经济运行的概论。 (四)结构设计是动态的以及相对的 通过相关学者对于经济统计的不断研究，可以发现，在经济统计的内容上，属于一个相对优化的问题，很多的专著中都是主要讲经济的存量统计，并且能够在进行经济存量统计时候，将其中的存量以及流量的关系进行全面的阐述[5]。一些学者则是先讲流通统计或者是分配统计，很多学者的阐述都是不相同的，并且内容的安排不是有序的，必须要能够根据教材的内容进行一些设计。 四、国民经济统计学中的内容 首先，是国民经济资源的统计，其中主要是包含了劳动力资源的统计、自然资源的统计以及国民财产资源的统计等，在国民经济运行的时候，必须要具备相应的资源，这样才能够保证正常的生产活动，各项生产以及生活服务才能够得到有序的展开。其次，是对于国民经济总量的统计，主要是在一定的时期之中，通过对经济运行总量进行统计，能够使人们充分的掌握到相关的国民经济水平以及国民经济发展的规模。其中国民经济的发展主要包含了生产、流通、分配以及使用的环节。在这个过程中，其中社会生产是主要的基础，生产成果则是国民经济统计学的核心内容。然后，对于国民经济的过程进行统计，主要是指能够在完整的国民经济的运行过程中，将一些若干项目运行的子过程进行统计，对其进行分析，只有这样才能够更好的对国民经济进行一个全面的了解。 另外，是国民经济的动态统计，主要是对国民经济的发展数量进行科学的分析以及预测，尤其是对其中的动态指标进行分析。对于国民经济结构的统计也要进行分析，主要是对国民经济的内部组成进行分析。最后，还包含了国民经济关系的分析、国民经济效益的分析以及国民经济的核算分析等方面。 五、结语 国民经济的统计必须要能够对国民经济核算体系的结构进行完整的说明，随着社会的不断发展，国民经济核算体系在不断的完善，因此必须要对其进行全面的分析，要能够不断的对其进行研究，从而选择出适当的方式使其能够适应新核算体系的改革。 猜你喜欢： 1. 关于统计学的论文 2. 浅谈统计学专业相关论文 3. 浅谈统计学论文论文 4. 关于统计学的论文 5. 统计学论文范文
学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:1.MMC排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究6.CCA研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例
提供一些经济统计类的学年论文题目，供写作参考。1. 某省各地市经济发展水平的综合评价 2. 工业企业经济效益综合评价的应用研究 3. 某省市经济发展水平分区研究 4. 某省市消费拉动第三产业增长的实证分析 5. 某省市城镇居民消费结构变化趋势研究 6. 某省普通高等教育生源变动趋势与对策研究 7. 某省城镇居民消费结构比较研究 8. 某高校学生的心理健康统计分析 9. 课堂教学评估体系与方法研究 10. 某市各区县经济综合实力评价研究 11. 基于多元统计的某省经济分区研究 12. 因子分析在某省利用外资效果评价中的应用 13. 因子分析在居民消费结构变动分析中的应用 14. 因子分析在企业竞争力评价中的应用 15. 深沪股市收益率分布特征的统计分析 16. 某省市农民收入问题的调查与思考 17. 最优加权组合法在GDP预测中的运用研究 18. 最优加权组合法在粮食产量预测中的运用研究 19. 最优加权组合法在能源消耗预测中的运用研究 20. 我国（某省）实际人均GDP的趋势分析及预测 21. 某省市工业经济效益的综合评价 22. 工业企业科技竞争力的综合评价 23. 某省市城镇居民消费结构的地区差异分析 24. 某省市各地区经济综合实力的评价 25. 基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究 26. 某省工业化进程统计测度及实证分析 27. 某省城市化进程统计测度及实证分析 28. 某省城市规模发展水平分析与比较研究 29. 某省市工业行业结构特征的因子分析 30. 城镇居民消费的典型相关分析 31. 我国（某省）各地区人口素质差异的统计分析 32. 我国（某省）三次产业结构变动的统计分析 33. 某省农业产业化发展的实证研究 34. 某省外贸出口与经济发展关系的实证研究 35. 县域经济发展综合评价的实证研究 36. 某省各县市经济发展的聚类分析 37. 某省各县市产业结构的聚类分析 38. 某省（市）信息化实现程度实证评价 39. 某省（市）环境保护综合评价 40. 我国科技进步贡献率的测度 41. 某省（市）居民生活水平与质量实证评价 42. 某省（市）经济外向度实证研究 43. 县级政绩考核指标体系与方法研究 44. 我国城乡居民收入差距实证研究 45. 我国东西部城镇居民收入差距实证研究 46. 某省市城镇居民消费水平与结构变化趋势研究 47. 某省市投资拉动GDP增长的实证研究 48. 耐用品需求预测模型及其应用研究 49. 某省市GDP周期波动实证研究 50. 某省市工业周期波动实证研究 51. 某省市零售市场周期波动实证研究 52. 某省市农民收入周期波动实证研究 53. 某省市人口最优预测模型与应用研究 54. 某省市人口老龄化趋势与对策研究 55. 某省市财政收支变化趋势与对策研究 56. 某省市城镇居收入差距变化趋势与对策研究 57. 某省市农民收入差距变化趋势与对策研究 58. 长江水质的综合评价与预测 59. 多元统计分析方法在股票市场板块中的应用研究 60. ARCH族波动模型研究及其在我国股市中的应用研究
这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
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
下面，给到一些题目，你觉得对你简单的就可以写。
1.杨海文:空间计量模型的选择、估计及其应用江西财经大学,2015。
2.何煜辉:我国企业合并商誉会计计量研究北京交通大学,2015。
3.陈天约:投资性房地产公允价值计量对企业财务绩效的影响华东理工大学,2015。
4.张春燕:公允价值计量模式在投资性房地产中应用的实证研究武汉科技大学,2014。
5.陈晨:投资性房地产公允价值计量动因与经济后果研究中国矿业大学,2014。
6.张甜:公允价值计量模式在投资性房地产中的应用研究厦门大学,2014。
7.赵轶:金融集聚、空间溢出与区域经济增长西南财经大学,2014。
8.李蓉:自创商誉的计量及其应用研究北京交通大学,2014。
9.杨友焱:投资性房地产公允价值计量的应用及财务影响研究重庆大学,2013。
10.胡庭清:非活跃市场环境下公允价值会计计量问题研究湖南大学,2012。
当然，最好是结合题目的同时，结合自己的现实情况，加入自己的想法，进行创新。
希望以上网站内容能帮到你
计量经济学论文可以研究的问题有多种，期中比较简单的就是根据数据，建立方程，研究变量之间的关系，主要运用的工具就是计量经济学的初等知识和Eviews软件，思路、要求和注意事项我觉得这么说对你的帮助不大，所以给你一篇我的论文做参考，也许对你有帮助，如果你觉得看的不是很明白的话，可以再留言给我，我把什么思路等告诉你。计量经济学期末实验报告实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析姓 名：学 号：班 级： （）级统计学系（）班指导教师：时 间：（上面是论文封皮）23个城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析（题目）一、 经济理论背景近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。②、商品供求结构性矛盾依然突出从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。三、 相关数据收集相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：23个大中城市城镇居民家庭基本情况（表格）地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8石家庄 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7沈阳 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1大连 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5长春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2哈尔滨 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2宁波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8厦门 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4济南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4青岛 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7郑州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3武汉 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1长沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8广州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1四、 模型的建立根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：其中：——人均消费支出——常数项——回归方程的参数——平均每户就业人口数——平均每一就业者负担人口数——平均每人实际月收入——人均可支配收入——随即误差项五、实验过程（一）回归模型参数估计根据数据建立多元线性回归方程：首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。利用Eviews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:08Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ，从而初步得到的回归方程为：Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)F=11.64259 df=18模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于0.05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。（二）处理多重共线性我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：X1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:28Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491X2：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412X3：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:29Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013X4：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:30Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：X1、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:32Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043X2、X3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:33Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:34Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。X1、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:37Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050X2、X3、X4Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:38Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于0.05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)F=21.66965 df=20（三）.异方差性的检验对模型 进行怀特检验：White Heteroskedasticity Test:F-statistic 1.071659 Probability 0.399378Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/11/07 Time: 16:53Sample: 1 23Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460X4^2 0.121138 0.229933 0.526841 0.6047R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=30.1435，因为 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在异方差。（四）.自相关的检验由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于0.05，D-W值为2.111635，显著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =1.543 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 ***统计方法的应用 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! 1. 小企业/工业企业等审计重点关注问题解析 2. 浅论我国社会责任会计信息披露 3. 浅析我国现代企业 成本管理 4. 财务报表列报问题与分析。 5. 人民币汇率变动对FDI的影响分析 6. 人民币汇率变动对大宗商品进出口的影响分析 7. 人民币汇率变动对经济增长的影响分析 8. 人民币汇率变动对贸易差额的影响分析 9. 人民币汇率变动对外汇储备的影响分析 10. 外商直接投资变动对福建省经济发展的影响分析 11. 消费、投资与出口对中国经济增长作用的分析 12. 投资与经济增长关系量化研究 13. CPI波动与传导研究 14. 我国股票价格波动与通货膨胀关系研究 15. 我国股票价格波动与消费关系分析 16. 我国股票价格波动与投资的实证分析 17. 我国房价波动财富效应的实证分析 18. 货币供给与资产价格波动实证分析 19. 中国农村剩余劳动力转移动因研究 20. 影响农民工务工收入的因素分析 21. 农村劳动力流动对农业劳动力老龄化形成的影响 1. 统计体制视角下的统计数据质量理论研究 2. 统计软件在统计专业课教学中的应用 3. 加强统计基层基础建设，推动统计工作再上新台阶 4. 论统计台帐对于房地产企业统计工作的重要性 5. 浅谈财务统计信息在医院财务与统计中的作用 6. 独立学院面向非统计学专业统计学教学改革研究 7. 提高统计队伍素质服务水利统计工作 8. 基于统计学发展趋势的高校统计学教学改革研究 9. 基层政府统计部门统计环境现状分析 10. 统计理论对财税统计工作的指导作用分析 11. 坚持依法统计，确保统计事业健康发展 12. 统计管理体制与企业统计创新保证研究 13. 做好统计信息化工作提高统计服务水平 14. 加强基层统计教育提升统计服务效能 15. 试谈高职经管类非统计专业统计学教学方法 16. 统计学中的统计思想刍议 17. 经历统计过程，发展统计观念 18. 浅析统计安全与统计法治 19. 统计信息化建设对统计管理模式的影响与促进研究 20. 案例教学法在非统计专业统计学教学中的应用 1. 论基层统计人员对企业统计数据质量的影响 2. 探索高职院校非统计专业统计学教学新思路 3. 统计软件在体育统计教学中的应用与实践 4. 加强统计工作 促进医院统计管理 5. 加快统计管理体制改革，完善统计规章制度建设 6. 加强县域统计提高统计数据质量 7. 关于统计信用与统计数据质量研究 8. 统计数据质量是统计工作的生命 9. 统计工作中统计思想的重要作用分析 10. 提高统计人员素质做好企业统计工作 11. 统计思想在统计工作中的应用 12. 统计意识在概率统计课程教学中的作用 13. 经济类非统计专业统计学教学探索 14. 加强基层统计管理 提高统计数据质量 15. 注重统计方法，认真搞好统计 16. 基层水利统计单位如何做好水利统计工作 我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型 统计在国家实行科学决策和现代管理中发挥着非常重要的作用，准确可靠的统计数据是统计学信用的基石。下文是我为大家整理的关于统计优秀论文 范文 的内容，欢迎大家阅读参考! 试谈统计安全与统计法治 摘要：本文对统计法治问题进行了讨论，阐述了统计数据质量与国家统计安全、统计法治和统计体制之间的关系，并且探讨了如何实现统计法治。 关键词：统计数据;统计安全;统计法治 由于现阶段我国的统计法还不是很完善，在某些方面统计数据还是会受到人为因素的干扰。我们知道一个法治的基础是这个法治的建设，统计法治也一样，由此，我国推出了更具有可操作性的《处分规定》，这种规定的推出具有十分重要的意义。 一、统计数据质量与国家统计安全 国家统计安全从字面上的意义理解就是保证国家的统计工作安全地进行，不受到外界的干扰。具体表现在数据的安全性、活动的安全性、技术手段的安全性。 在国家统计工作中所受到的威胁主要来自三个方面：内在威胁、外在威胁、技术威胁。这三方面对统计工作的影响是相互关联的。总的来看，人为因素对国家统计工作所带来的影响最严重，这种影响直接使统计数据发生变化。国家设立统计部门的目的是为了为国家的管理和决策服务，通过对数据的采集和分析给国家的管理和决策提供可靠的科学依据。因此不合理的数据会影响到国家的决策，是国家对各个部门的管理缺乏依据。如果一个国家的统计数据不真实，那么会对这个国家造成多么大的危害我们可想而知。 第一，国家的经济发展和统计数据密切相关，统计数据失真会严重影响我国经济的健康发展。例如上次全球性的全球危机，给人们都留下了深刻的印象。但我们知道一个国家一个地区的经济发展是具有周期性的，我们能做的只能是控制经济周期的波动大小，延长周期的长度，最重要的就是在经济发展的过程中正确的判断经济发展所处的发展阶段。 第二，一个国家的社会安全与统计数据也有一定的必然联系，统计数据失真会对国家的社会安全造成很大的威胁。除此之外，统计数据同样制约着社会的稳定。比如，在中国的六十年代发生的“大跃进”每亩地的粮食产量超过万斤的严重失真数据，冲晕了老百姓的头脑，向上级部门谎报粮食产量数据，导致领导对国家粮食的生产形势产生了错误的评估，对粮食征收额度大大的超出了农民的承受范围，造成了中国大部分地区闹粮荒，大量老百姓因饥饿而死亡，在很大程度上给社会带来了负面影响。 第三，一个国家的政治安全与统计数据也有密切的关系，统计数据失真会严重影响一个国家的政治稳定。数据统计管理人员凭借虚假的数据来谋取利益，这种行为在当今社会非常多见，我们称这种行为是数据腐败。这一现象明显的反映出领导干部的思想觉悟存在着问题，深层次的反应了党风和政风问题。 二、统计的本质与统计法治 正如我们所想，统计就是有目的地去搜集数据，然后对这些数据进行研究讨论，从这些数据中得到一定的客观规律。当我们进行某一项的统计活动时我们要明确统计的目的，统计的内容和统计 方法 这三项最基本的步骤，其中“统计的原因”是数据统计的根本，只有知道统计的是什么，统计的思想，下面的统计工作才能顺利的进行。毫无疑问，统计目的决定着统计结果。 总的来说，统计的本质就是通过数据整理来制定一些法制法规来适应社会的发展，虽然在不同的阶段统计目的有所不同，但在统计过程中所得到的数据都是人类的需求。因为，在各个社会阶段，人类都是在寻求自己的真理，而统计则是得到真理的有效途径之一。如果在一个社会阶段统计数据失真，那么会严重影响社会的发展，因此我们可以说统计数据的真实性就是统计活动的生命线。 三、统计法治需要多管齐下 第一，领导干部必须遵守统计法制，领导干部要给大家起着榜样的作用，值得人们去效仿。如果在领导干部中出现了错误，在数据上弄虚作假不能保证统计数据的真实性，不能给大家起着模范作用，这样就会引起大家的效仿，时间长了，在整个社会中就没有良好的统计环境，那么统计法治就会在人们的脑中渐渐的淡去。 第二，统计法治需要每个人的积极响应，也就是说要搞好统计法治就要以提高人民的统计素养为前提条件。这里的统计素养指的是人民对统计相关知识的了解程度和他们的统计理论水平，更主要的是人民能否恰当的运用统计理论于实际生活中。我们知道，统计知识是统计法治的基础，统计观念是统计法治的灵魂。因此，统计法治是以人民的统计素养为前提条件，如果人民对统计知识了解甚少，那么他们在实际生活中就不能确切的理解统计的意义和对过程的重要程度，甚至会随意的编造数据，这样会严重影响统计活动的正常进行，统计数据的真实度也会大打折扣。因此我们要提高人民的统计素养，在实际生活中通过典型的案例去引导民众对统计法治认识性，让民众意识到统计违法会给自身和社会带来的负面影响，使《统计法》和《处分规定》深入人心。 第三，舆论对于统计法治具有重要的作用。舆论既具有正面的宣传引导作用也具有负面的监督批评作用。如果我们正确的使用舆论会给统计法治带来重要的意义。我们知道舆论的力量是强大的，随着社会的发展，网络、电视等各种传媒设施已经普及到家家户户，我们可以通过这些媒介来对统计法规进行宣传，对老百姓进行统计知识的普及，对于那些违反统计法律法规的人和事要大胆的曝光。使公众都参与到统计法治的舆论范围中，揭发检举周围违反统计法律法规的人，对于那些对统计法律法规有贡献的人要给予物质和精神奖励。此外，要争取到各个大网站和报社的支持，利用这些强有力的 渠道 做好统计工作的宣传工作。目前最重要的部分就是做好《处分规定》的宣传工作，为《处分规定》的宣传工作营造一个良好的环境，并进行有力的监督。 除此之外，我们要对传统的统计管理体制进行改革，形成一个集中统一的国家统计系统，能够克服人为因素的干扰，给统计法治一个更加良好的发展环境。 参考文献： [1]李金昌.浅论官方统计的本质[J].中国统计,2005(12). [2]李金昌.浅论国家统计安全[J].中国统计,2006(08). [3]李金昌.论统计素养[J].浙江统计,2006(01). 浅论提高企业统计质量优化统计服务 摘要：统计工作是经济社会发展的“晴雨表”，是 企业管理 中的一项重要基础工作。 文章 分析了企业统计工作现状中存在的四方面问题，从五方面提出加强统计管理工作，确保统计数据准确的 措施 ，以期提高统计质量，优化统计服务的建议。 关键词：统计 质量 现状 存在问题 建议 统计工作作为经济社会发展的“晴雨表”，是认识国情、研究国力、制定国策、监督国是，实行国家宏观管理的重要工具。其中工业统计是统计的一个分支，而作为工业统计基本单位的企业，其统计又是企业认识再生产过程及其规律的一种工具，是企业加强管理和提高经济效益的一项重要基础工作。企业的诸多重大决策依据均来自于统计数据，因此提高统计质量，优化统计服务，强化统计工作对企业强化管理，实现经济效益最大化所产生不可替代的巨大作用正为愈来愈多的企业所重视。 一、正视企业统计工作的现状 目前，大部分国有发电企业大都脱胎于计划经济管理体制之下，虽已建立比较完备和成熟的统计工作管理体系和运行机制，但在适应新的市场竞争要求面前，仍存在着诸多弊端。一是基础设施薄弱，需进一步加大投资力度，完善电厂计量等设施建设。如某厂是一个建厂五十余年的老厂，设备陈旧落后，目前统计数据的取得还停留在运行人员的运行记录表纸阶段，这就造成了多方面的问题：一方面因运行考核主要依据被考核的人所记录的各项统计指标，形成了运行人员既当“运动员”，又当“裁判员”的管理上的缺陷，造成统计数据的可靠性下滑和统计职能上的缺失。 比如其老厂主蒸汽系统为母管制，由于小集体利益的驱使，锅炉运行人员为提高锅炉效率会将锅炉蒸汽流量虚大记录，汽机运行人员为降低汽机汽耗率会将汽机侧主蒸汽流量虚小记录，这样就造成了计算中从锅炉到汽机的管道损失的增大，与实际运行情况不符;另一方面由于运行记录为一小时记录一次，由点之和代表全天情况难免有失偏颇。 因此迫切需要一方面加快网络等现代化技术的建设，实现数据的在线采集;另一方面在计量设备上，尽量将一些需要总量的数据如锅炉、汽机主蒸汽流量及给水流量的表计设为积算器，避免点记出现的误差。二是统计数据严重滞后于企业市场化管理，需进一步规范统计指标。随着电力体制的改革深入，原有的部分统计指标已不能适应新形势的要求，比如在电厂的产成品上，过去强调的多是发电量完成的多少，而现在则更多强调上网电量——即最后进入电网的电量，最终能形成收入的电量，并且具备上网电量关口计量表计。 目前一些财务指标如发电单位成本已同上网电量接轨，变为单位上网电量所耗用的成本，同步诸如发电煤耗、供电煤耗等指标也需同上网电量发生关系，改为统计上网电量标准煤耗率，即单位上网电量所耗用的标煤量，这样才能真正反映电厂的综合能耗水平，更好地适应新形势的要求。三是统计人员素质参差不齐，需进一步强化统计队伍建设。由于历史原因，人们普遍认为统计工作只是简单的数字加减，因此对统计工作的重视程度不够，对统计人员的培训倾斜力度小。老厂存在的情况大多是统计人员没有正规学历，只靠老师傅“传、帮、带”来开展统计工作，但对于新建发电企业来说，要么是新 毕业 的大学生，要么是从生产线上退下来的职工，大多专业不对口，统计人员的素质仍然参差不齐，有待加大培训力度。 这就需要采取多种形式解决统计人员的素质问题，比如派统计人员到专业学校去学习相关专业知识;或者请统计方面的专家、学者到企业为统计人员讲课，现场指导，解难答疑等。四是数据上报渠道混乱，需进一步统一上报口径。目前需要基层统计报表的部门主要有国家及政府统计部门、行业部门、企业上级及内部各相关领导及部门。 这些部门所需报表数目繁多，而且很多是一个部门一个系统，这就造成同一指标统计人员要输入多次的现象，既增加了统计人员的工作量又增加了统计数据出现误差的概率。因此还需将对政府及上级行业部门的报表与厂内所编的报表程序进行链接，直接取数，这样就理顺了内部管理和外部提供资料的关系，把向外部 报告 资料和内部管理融为一体，不重不漏，既方便了统计工作，又能杜绝统计数据的主观造假及无意的出错。 二、加强统计管理工作，提高统计质量 企业统计工作是一项系统性的工作，必须按照科学、严谨和实事求是的态度，进行全方位、多角度深化，制度化、规范化推进，确保统计数据准确、真实、可靠、有效。 1.必须深入贯彻执行统计法，杜绝违法统计现象的发生。 统计工作，首先必须严格贯彻执行统计法，保证统计数据的真实、可靠。因此，一方面统计人员在日常工作中应时时、处处、刻刻注意宣传统计法，尤其是针对原始数据的来源——运行人员的记录， 教育 督促他们要尊从实际，一切从实际出发，反映机组的真实情况;另一方面，积极响应国家、省、市统计局的号召，定期开展“统计执法大检查活动”，利用活动时间认真学习统计法并进行重点抽查，对虚记、估记数据的人员严格考核，确保原始数据的真实性。 2.完善统计管理办法，规范统计工作秩序。 为搞好企业统计工作，保障统计资料的准确性和及时性，发挥统计在生产和经营管理中的作用，更好地为发展电力市场经济服务，根据统计法，必须编制企业统计管理制度，从统计工作的主要任务、统计工作的分工和内容、统计管理、统计工作的质量要求、全厂各专业之间的联系制度等方面进行严格规定，尤其是要将统计工作详细分解到各个部门、各个人员，并明确规定各相关部门完成工作并相互报送报表的时间，以减少统计工作中的推诿扯皮现象，规范并理顺各部门的统计工作，全厂的统计工作才能得以有条不紊地进行。 3.认真编报各类报表，确保报表报送的时效性：目前基层统计部门的报表按时间可分为五类： 第一类为快报，即在事件发生24小时以内必须上报的报表，主要是针对一些异常、障碍及事故等方面的安全情况制定的，目的是为了上级部门及时了解事件真相。 第二类为日报，即反映前一天全厂机组的运行情况，包括发电量、上网电量、供热量、供电煤耗等一些大指标及压力、温度等小指标，风力发电要有日平均风速等指标等，主要是为生产部门及主管领导及时了解各种运行状况下的运行参数，以便更好地进行运行调度，保证机组在最合理、经济条件下运行。 第三类为月报，即在日报的基础上进行累计计算，加上月末粉位调整、煤场盘煤及全月燃油后进行计算的报表; 第四类为季报，即在月报的基础上编制而成; 第五类为年报，主要包括一些大的生产经营指标及机组设备方面的变更。无论是何种报表的编制，均应严格按照统计标准，并根据厂的实际情况进行计算。统计工作的性质决定了统计人员在每月1日无论出现什么情况都必须以比平时正常上班都要早的时间来提前上班，统计人员牺牲了诸如 元旦 、 春节 、五一、十一等多个节假日，目的只是为了保证能按时准确地向厂内相关部门、上级政府部门及行业部门提供准确无误的报表，优质完成统计服务工作。 4.开展统计分析调查，为企业经营决策提供依据。统计分析是企业对生产经营过程和经营成果进行全面系统分析研究，改善经营管理、提高经济效益的一种重要手段。一般发电企业均实行以月度为周期的统计分析制度，每月各相关部门对所辖指标的当月及累计发生情况进行一次全面的统计分析工作，由计划统计部门汇总并报相关领导、车间、部室、公司以及上级有关部门。每季召开一次全厂统计分析会(经济活动分析会)，党政主要领导及各相关单位的负责人参加，以全厂经济效益目标为中心，突出重点，不回避难点和矛盾，对重点、难点问题针对性地提出工作措施建议。 在此基础上，还应不定期地实行专题分析，针对目前实际中出现的问题，及时召集相关部门进行专题分析，透过现象看本质，通过指标看问题。如针对某段时间供电煤耗奇高，可进行降低供电煤耗的专题探讨分析、针对综合厂用电率高可进行上网电量的结构分析及降低厂用电率可采取的措施，针对供热与电厂效益的关系可进行热电联产经济效益分析，针对供水计量中存在的问题可进行提高关口计量表计的准确性等专题分析，尤其现在新建发电企业，如风电、光伏电站，因可借鉴的历史资料较少，更应加强统计分析工作，没有同期数据比较，就要加大与可研资料的对比分析，加大与同区域发电企业的数据对比分析，或者是针对实际问题开展一些专题分析。 如某光伏电站，经常出现直流柜空气开关跳闸情况，针对这种情况，通过对大量统计数据及实验数据的比对分析，发现有一16回路汇流箱接入80A空开，行成“小马拉大车”的情况，负荷超过80A空开所能承受的电流后，开关跳闸，有一8回路汇流箱接入160A空开，形成“大马拉小车”的局面，影响发电量的减少，经过厂家配合重新接线后，再没出现开关跳闸情况，且最高负荷提高了3个百分点。这些专题分析切实能起到统计分析的目的，从而改善企业生产经营管理状况，提高企业整体经济效益，为确保发电企业总体经营目标的实现提供保障。 5.加强统计人员的培训工作，提高统计人员整体素质：统计事业是一项智力型事业，高智力型事业与低整体素质的矛盾是阻碍统计工作大踏步前进的主要障碍。要冲破这一障碍，就必须大力发展统计教育，建立一支具有高度政治觉悟、掌握现代科学和多方面技能的统计队伍。在统计人员的培训上，要坚持国家与地方并举，教育与实践相结合的方针，时间上以业余为主，方法上以参加培训班为主，内容上以更新提高为主。如：每位统计人员均需取得统计上岗证并保证年检制度;参加各种统计普法培训;参加国家统计学会及电力学会举办的培训班等，进行多层次、多类型、多方位地教育培训，大大提高统计队伍的整体素质，为统计工作的优质服务奠定基础。 随着社会的不断发展与进步，统计工作也会向更高更深的层次发展，这就要求统计人员必须坚持不懈地致力于统计工作，不断提高统计质量，优化统计服务，确实当好企业领导及更高层领导的参谋和助手。 参考文献： 1.国家统计局工业交通统计司.新编工业统计工作指南 2.广西壮族自治区统计局.工业统计手册.广西经济出版社，2010 3.樊华英.如何提高统计质量.广西经济出版社，2010 4.大唐山东发电有限公司计划与投融资部.中国大唐集团公司计划与投融资管理制度汇编 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. 统计学论文范文经济统计学有关论文题目
与统计有关的论文范文