传统时间序列聚类的缺点： 1）时间序列聚类的研究一般采用等长划分，会丢失重要特征点，对聚类结果有负面影响。 2）采用时间序列测量值不能准确度量相似度。 如下埃博拉出血热、卫生部在数值上很相似，但教育部和卫生部在形状更相似。若是以形状作为度量传统的欧氏距离可能就不太合适了。 不等长时间序列滑窗STS聚类算法： 1）通过标准分数z_score预处理，消除时间序列观测值数量级差异的影响。 2）更改了相似度计算的方式，采用基于滑窗的方法计算不等长序列的距离。 3）采用类k-means的聚类算法的中心曲线计算方法。 时间序列数据因其趋势信息的直观展现形式，广泛应用于社交网络、互联网搜索和新闻媒体数据分析中。例如：Google应用搜索流感的相关信息的时间序列预测流感爆发趋势。根据某话题热度时间序列数据趋势的规律性，通过聚类区分不同类型的时间序列数据。同一类簇的Twitter话题具有相同或相似的发展趋势，进而应用于话题的发展趋势的预测。 时间序列聚类算法可以分为两类。 1）基于原始数据的时间序列聚类算法。 2）基于特征的时间序列聚类算法。 基于特征的时间序列聚类算法指根据原始数据从时间序列中提取形态特征（极值点位置、分段斜率）、结构特征（平均值、方差等统计值特征）、模型特征（模型的预测值），从而根据这些特征值进行聚类。这类方法的优点解决了不等长时间序列聚类问题，缺点是减弱了原始数据值得影响，聚类的形状趋势信息往往比较粗糙。 3. HOW 一、距离度量公式 STS距离计算的是累加时间序列间每个时间间隔斜率差的平方，公式 如上图所示，g1、g2和g2、g3的欧式距离的数值更相近。g1、g2的STS距离大于g2、g3的数值。在形状距离上，STS距离计算方式表现更好，一定程度上可以解决欧式距离度量时间序列局部特征信息确实和受观测数值数量级差异影响大的问题，但是依旧无法度量不等长时间序列的距离。 基于滑窗的STS距离公式。 如上图所示，当计算不同长度的时间序列的s和r的距离时，先不断平移时间序列s，然后找到s和r距离最近的字段，就如同上图虚线之间的位置，此时s和r距离最近，这个最近距离作为s和r之间的距离。 二、预处理过程 z-score标准分数用数据观测值和观测值平均值的距离代替原观测值。z-score处理后的数据平均值为0，标准差为1。标准差的作用是统一量纲，去除数值的数量级差异影响。 总结 本论文提出了形状距离的不等长时间序列的聚类方法。我们可以学到的有 1）z-score统一量纲，消除数值数量级差异，聚类效果更好。 2）计算x和y时间序列的STS距离，可以平移其中一个时间序列，求最小值作为STS距离值，这就消除了同一时间序列不同起始点的影响。
基于时间序列理论方法的生物序列特征分析 论文简介：生物信息学的主要研究对象是DNA、RNA和蛋白质分子，因为这些生物大分子包含了遗传及物种进化的所有信息，随着DNA和蛋白质被测序，如何从这些DNA和蛋白质序列中获得更多的生物信息是具有挑战性的问题.随着碱基和氨基酸在基因数据库中的规模呈指数增长，利用新的理论方法去研究DNA和蛋白质序列就变得越来越重要.许多生物学家、物理学家、数学家和计算机专家都被吸引到这个研究领域中来。 @@ 在介绍了生物信息学的研究背景之后，本文首先介绍了研究生物序列特性的时间序列理论方法，对本文要用到的短记忆ARMA模型和长记忆ARFIMA模型作了详细的阐述，为研究DNA序列、蛋白质序列特性做了理论上的准备工作。 @@ 混沌游走表示(Chaos Game Representation，简记为CGR)是一种迭代映射技术，它可以把序列中的每一个单元，如DNA序列中的核苷酸，蛋白质序列中的氨基酸，映射到一个连续的坐标空间中去.我们基于CGR坐标提出了一种将DNA序列转换成一个时间序列(CGR-游走序列)的方法，并引入长记忆ARFIMA(p，d，q)模型来分析，我们分析了十条DNA序列的CGR-游走序列，发现都能用长记忆ARFIMA(p，d，q)模型高度显著地拟合.作为一个具有完善算法的经典时间序列模型，ARFIMA模型能帮助我们挖掘DNA序列中未知的特性， @@ 因为合适的ARFIMA模型在模型选择时成功率较低，且在参数估计中最大似然计算量较大，用短记忆模型去近似长记忆模型是研究者们感兴趣的问题，我们考虑利用短记忆ARMA(1，1)过程去近似长记忆ARFIMA(p，d，q)过程，证明了这种适应性方法的均方误差准则，并引入DNA序列的十条CGR-游走序列用以分析，验证了这种近似方法的有效性，为长记忆DNA序列找到了一个算法更为简单的近似模型。 @@ 在此基础上，我们还考虑利用ARMA(2，2)模型去逼近ARFIMA(O，d，O)模型，基于ARMA(2，2)模型和ARMA(1，1)模型有效性损失率的比较可知，ARMA(2，2)近似模型优于ARMA(1，1)近似模型.为验证此结论，还引入了服从ARFIMA(O，d O)模型的CGR-游走序列用以分析，比较了ARMA(1，1)和ARMA(2，2)这两个模型近似ARFIMA(O，d，O)模型的'有效性，根据残差标准差的结果可得ARMA(2，2)近似模型优于ARMA(1，1)近似模型， @@ 我们修改了Kalman滤波递推公式，解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题，并利用DNA序列的CGR-游走序列验证了此方法的有效性， @@ 基于已建立的DNA序列的CGR-游走模型，我们建立了一个类似的基于详细HP模型的连接蛋白质序列的CGR-游走模型，并引入长记忆ARFIMA(p，d，q)模型来分析，发现来自12条细菌全基因组的连接蛋白质序列的CGR-游走序列能用长记忆ARFIMA(p，d，q)模型显著地拟合。 @@关键词：混沌游走表示(CGR)-游走模型；DNA序列；蛋白质序列；短记忆ARMA模型；长记忆ARFIMA模型；均方误差准则；最大似然估计：状态空间模型请继续阅读相关推荐： 毕业论文
毕业论文参考文献汇总
大学生活要接近尾声了，毕业论文是毕业生都必须通过的，毕业论文是一种有计划的检验大学学习成果的形式，写毕业论文需要注意哪些格式呢？以下是我精心整理的毕业论文参考文献，希望能够帮助到大家。
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朋友，建 你自己写得了。现在论文都是要钞票，价格又高。我前几个月的硕士论文在那写的在天下文库写的，质量不错，虽然过了，但是用了不少钱。自己写得了，实在不行，你可以去看下。☆ 论文的选题 撰写毕业论文，首先是选择课题。选题是完成毕业论文撰写成败的关键。因为，选择题是完成毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。 要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。 [详细内容] ☆ 论文的格式 （一）论文标题。 （二）作者姓名。 （三）内容摘要。一般为中文摘要，如有英文要求则要附上英文摘要。摘要应该以研究目的、研究方法、研究结果和结论，围绕主题展开，明确介绍重点。一般用200-300字高度概括全篇论文的精华。 （四）关键词。又称主题词，从论文中选出用以表示全文主题内容信息的单词或术语。一般以3-8个词以显著的字体另起一行，排在摘要的左下方。 （五）正文：1、绪论；2、本论；3、结论。 （六）参考文献。在论文主体的后面列出参考文献，目的在于表明作者的科学态度和对前人劳动成果的尊重，并方便读者去查阅参考文献之前专门列出一项“致谢”。 ☆论文的撰写论文的正文一般包括三大部分：绪论、本论和结论。绪论是论文的开头部分。主要讲清研究的动机、写作的理由、目的和意义、提出问题、概述内容、明确中心论点等。一般要求语言简洁扼要，开门见山，引人注目。也可以简要交代确定选题的过程和有关背景材料，目的是为了使读者更好地了解全文的旨要...☆论文的指导在与指导教师第一次见面后，考生将根据指导教师的要求，对已有的写作思路进行丰富或修正并形成论文写作提纲。对于写作者来说，提纲质量的高低，直接关系到论文写作的成效。豪不夸张地说，写好了论文提纲，也就等于完成了论文写作任务的一半。
可以。因为时间序列大都都是不稳定的。如果将不稳定的序列直接纳入到计量模型里面很有可能会造成伪回归。
3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1. 基本概念(1)一般概念：系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。(2)研究实质：通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展。它不研究事物之间相互依存的因果关系。(3)假设基础：惯性原则。即在一定条件下，被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。暗示着历史数据存在着某些信息，利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。 近大远小原理（时间越近的数据影响力越大）和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。(4)研究意义：许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。 时间序列的预测和评估技术相对完善，其预测情景相对明确。 尤其关注预测目标可用数据的数量和质量，即时间序列的长度和预测的频率。2. 变动特点(1)趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。(2)周期性：某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。(3)随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。(4)综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。3. 特征识别认识时间序列所具有的变动特征，以便在系统预测时选择采用不同的方法。(1)随机性：均匀分布、无规则分布，可能符合某统计分布。(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性，大多数服从正态分布。)(2)平稳性：样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动，即方差和数学期望稳定为常数。 样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数，与时间起点无关。其具有对称性，能反映平稳序列的周期性变化。 特征识别利用自相关函数ACF：ρk=γk/γ0 其中γk是yt的k阶自协方差，且ρ0=1、-1<ρk<1。 平稳过程的自相关系数和偏自相关系数都会以某种方式衰减趋近于0，前者测度当前序列与先前序列之间简单和常规的相关程度，后者是在控制其它先前序列的影响后，测度当前序列与某一先前序列之间的相关程度。实际上，预测模型大都难以满足这些条件，现实的经济、金融、商业等序列都是非稳定的，但通过数据处理可以变换为平稳的。4. 预测类型(1)点预测：确定唯一的最好预测数值，其给出了时间序列未来发展趋势的一个简单、直接的结果。但常产生一个非零的预测误差，其不确定程度为点预测值的置信区间。(2)区间预测：未来预测值的一个区间，即期望序列的实际值以某一概率落入该区间范围内。区间的长度传递了预测不确定性的程度，区间的中点为点预测值。(3)密度预测：序列未来预测值的一个完整的概率分布。根据密度预测，可建立任意置信水平的区间预测，但需要额外的假设和涉及复杂的计算方法。5. 基本步骤(1)分析数据序列的变化特征。(2)选择模型形式和参数检验。(3)利用模型进行趋势预测。(4)评估预测结果并修正模型。3.3.2随机时间序列系统中某一因素变量的时间序列数据没有确定的变化形式，也不能用时间的确定函数描述，但可以用概率统计方法寻求比较合适的随机模型近似反映其变化规律。(自变量不直接含有时间变量,但隐含时间因素)1． 自回归AR(p)模型（R：模型的名称 P：模型的参数）（自己影响自己，但可能存在误差，误差即没有考虑到的因素）(1)模型形式（εt越小越好，但不能为0：ε为0表示只受以前Y的历史的影响不受其他因素影响） yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt 式中假设：yt的变化主要与时间序列的历史数据有关，与其它因素无关； εt不同时刻互不相关，εt与yt历史序列不相关。式中符号：p模型的阶次，滞后的时间周期，通过实验和参数确定；yt当前预测值，与自身过去观测值yt-1、…、yt-p是同一序列不同时刻的随机变量，相互间有线性关系，也反映时间滞后关系；yt-1、yt-2、……、yt-p同一平稳序列过去p个时期的观测值；φ1、φ2、……、φp自回归系数，通过计算得出的权数，表达yt依赖于过去的程度，且这种依赖关系恒定不变；εt随机干扰误差项，是0均值、常方差σ2、独立的白噪声序列，通过估计指定的模型获得。(2)识别条件 当k>p时，有φk=0或φk服从渐近正态分布N(0,1/n)且(|φk|>2/n1/2)的个数≤4.5%，即平稳时间序列的偏相关系数φk为p步截尾，自相关系数rk逐步衰减而不截尾，则序列是AR(p)模型。 实际中，一般AR过程的ACF函数呈单边递减或阻尼振荡，所以用PACF函数判别(从p阶开始的所有偏自相关系数均为0)。(3)平稳条件 一阶：|φ1|<1。二阶：φ1+φ2<1、φ1-φ2<1、|φ2|<1。φ越大，自回归过程的波动影响越持久。(4)模型意义 仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用，不受模型变量相互独立的假设条件约束，所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性等造成的困难。2． 移动平均MA(q)模型(1)模型形式 yt=εt-θ1εt-1-θ2εt-2-……-θpεt-p(2)模型含义用过去各个时期的随机干扰或预测误差的线性组合来表达当前预测值。AR(p)的假设条件不满足时可以考虑用此形式。总满足平稳条件，因其中参数θ取值对时间序列的影响没有AR模型中参数p的影响强烈，即这里较大的随机变化不会改变时间序列的方向。(3)识别条件 当k>q时，有自相关系数rk=0或自相关系数rk服从N(0,1/n(1+2∑r2i)1/2)且(|rk|>2/n1/2(1+2∑r2i)1/2)的个数≤4.5%，即平稳时间序列的自相关系数rk为q步截尾，偏相关系数φk逐步衰减而不截尾，则序列是MA(q)模型。 实际中，一般MA过程的PACF函数呈单边递减或阻尼振荡，所以用ACF函数判别(从q阶开始的所有自相关系数均为0)。(4)可逆条件 一阶：|θ1|<1。二阶：|θ2|<1、θ1+θ2<1。 当满足可逆条件时，MA(q)模型可以转换为AR(p)模型3． 自回归移动平均ARMA(p,q)模型(1) 模型形式 yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt-θ1εt-1-θ2εt-2-……-θpεt-p式中符号： p和q是模型的自回归阶数和移动平均阶数；φ和θ是不为零的待定系数；εt独立的误差项；yt是平稳、正态、零均值的时间序列。(2) 模型含义使用两个多项式的比率近似一个较长的AR多项式，即其中p+q个数比AR(p)模型中阶数p小。前二种模型分别是该种模型的特例。一个ARMA过程可能是AR与MA过程、几个AR过程、AR与ARMA过程的迭加，也可能是测度误差较大的AR过程。(3) 识别条件平稳时间序列的偏相关系数φk和自相关系数rk均不截尾，但较快收敛到0，则该时间序列可能是ARMA(p,q)模型。实际问题中，多数要用此模型。因此建模解模的主要工作是求解p、q和φ、θ的值，检验εt和yt的值。(4) 模型阶数AIC准则：最小信息准则，同时给出ARMA模型阶数和参数的最佳估计，适用于样本数据较少的问题。目的是判断预测目标的发展过程与哪一随机过程最为接近。因为只有当样本量足够大时，样本的自相关函数才非常接近母体的自相关函数。具体运用时，在规定范围内使模型阶数从低到高，分别计算AIC值，最后确定使其值最小的阶数是模型的合适阶数。模型参数最大似然估计时AIC=(n-d)logσ2+2(p+q+2)模型参数最小二乘估计时AIC=nlogσ2+(p+q+1)logn式中：n为样本数，σ2为拟合残差平方和，d、p、q为参数。其中：p、q范围上线是n较小时取n的比例，n较大时取logn的倍数。实际应用中p、q一般不超过2。4． 自回归综合移动平均ARIMA(p,d,q)模型(1)模型识别 平稳时间序列的偏相关系数φk和自相关系数rk均不截尾，且缓慢衰减收敛，则该时间序列可能是ARIMA(p,d,q)模型。(2)模型含义模型形式类似ARMA（p,q）模型，但数据必须经过特殊处理。特别当线性时间序列非平稳时，不能直接利用ARMA（p,q）模型，但可以利用有限阶差分使非平稳时间序列平稳化，实际应用中d一般不超过2。若时间序列存在周期性波动，则可按时间周期进行差分，目的是将随机误差有长久影响的时间序列变成仅有暂时影响的时间序列。即差分处理后新序列符合ARMA(p,q)模型，原序列符合ARIMA(p,d,q)模型。3.3.3建模解模过程1. 数据检验检验时间序列样本的平稳性、正态性、周期性、零均值，进行必要的数据处理变换。(1)作直方图：检验正态性、零均值。 按图形Graphs—直方图Histogram的顺序打开如图3.15所示的对话框。 图3.15 将样本数据送入变量Variable框，选中显示正态曲线Display normal curve项，点击OK运行，输出带正态曲线的直方图，如图3.16所示。 图3.16 从图中看出：标准差不为1、均值近似为0，可能需要进行数据变换。(2)作相关图：检验平稳性、周期性。 按图形Graphs—时间序列Time Series—自相关Autocorrelations的顺序打开如图3.17所示的对话框。 图3.17 将样本数据送入变量Variable框，选中自相关Autocorrelations和偏自相关Partial Autocorrelations项，暂不选数据转换Transform项，点击设置项Options，出现如图3.18所示对话框。 图3.18因为一般要求时间序列样本数据n>50，滞后周期k SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考! 统计分析软件SPSS的特点和应用分析 【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。 【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验 一、前言 统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。 二、SPSS软件的特点 (一)操作简便 SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 (二)编程方便 具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 (三)功能强大 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 (四)全面的数据接口 能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。 (五)灵活的功能模块组合 SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 (六)针对性强 SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。 三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample) 例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下： 甲(斤)：9.31、9.57、10.21、8.86、8.52、10.53、9.21、9.14 乙(斤)：9.98、8.46、8.92、10.14、10.17、11.04、9.43 问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异? 解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异; H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。 然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下： 第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。 第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)： 第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。 SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。 第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式; 第五步：单击OK，得输出结果。 所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。 参考文献 [1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011. [2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3). [3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10). 试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用 摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。 关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤 1. 引言 一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。 2. SPSS分析软件简介 “SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。 下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。 3. 相关性分析 教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。 Pearson相关系数法计算公式： 式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。 Spearman相关系数法计算公式： r=1-(2) 式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。 Cronbach a信度系数法计算公式： α= 1-(3) 式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。 对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。 数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。 我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)： (1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。 (2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。 (3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。 (4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下： 上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。 Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下： (1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。 (2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。 (3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。 4. 选择题的选项分析 在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。 教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。 我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。 检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。 数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。 SPSS数据统计分析的步骤如下： (1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。 (2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。 (3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。 (4)点击【OK】，输出软件运算结果。 我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。 假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。 5. 结语 SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。 参考文献： [1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006. [2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006. [3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990. [4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007. 猜你喜欢： 1. 统计学数据分析论文 2. spss统计分析实习心得 3. 统计学学年论文 4. 统计学分析论文 经济学是研究人类社会在各个发展阶段上的各种经济活动和各种相应的经济关系及其运行、发展的规律的学科。那么经济学专业的论文选题怎么选呢?下面我给大家带来2021经济学论文题目有哪些_经济学专业论文选题题目，希望能帮助到大家! 经济学博士论文题目 1、基于绿色GDP投入产出模型架构研究 2、中国住户生产核算理论与 方法 研究 3、成长型企业无形资产统计问题研究 4、中国社会核算矩阵编制与模型研究 5、政府统计数据质量评估方法及其应用研究 6、人口老龄化对我国GDP及其构成的影响 7、环境价值核算方法及应用研究 8、经济核算原理在现代制造业定量研究中的应用 9、中国服务业的全要素生产率研究 10、我国GDP中劳动报酬份额的下降 11、经济福利核算的理论及其指标研究 12、宏观金融运行异常的统计监测研究 13、国民经济核算及其总体模式研究 14、国民经济核算方法论研究 15、可持续发展指标体系建构及其应用研究 16、供应链违约风险的研究 17、对我国国民经济核算理论与方法问题研究 18、Markov算子的渐近行为与经济系统的几个问题 19、非完全竞争市场的宏观经济优化模型 20、效用、风险与纳什均衡选择 21、粮食、农业制度供给中的博弈与实证 22、理解经济变迁的过程 23、海洋经济核算体系与核算方法研究 24、区域环境价值核算的方法与应用研究 25、基于环境因素的全要素生产率和国民收入核算研究 26、浙江省城乡收入差距统计研究 27、现代企业统计理论体系创新研究 28、ICT对国民经济的贡献研究 29、资本存量与资本服务核算研究 30、地区GDP核算及数据衔接问题研究 31、资源环境经济综合核算与绿色GDP的建立 32、基于可持续发展的中国能源核算研究 33、消费型中间消耗的概念及测算 34、时间序列分析方法研究及其在陕西省GDP预测中的应用 35、物流配送选址优化模型的研究 36、供应计划问题的遗传算法求解 37、基于景气指数的宏观经济监测预警系统研究 38、 企业管理 创新数量分析中的线性优化逆问题 39、技术能力成长决策中的实物期权方法研究 40、资产定价标准的讨论和模拟 41、投资者认知收益度量模型及系统设计 42、基于水环境的杭州市绿色GDP核算的GIS表征 43、人力资本与全要素生产率 44、湖南省宏观经济景气指数的编制与应用研究 45、森林资源核算及纳入国民经济核算体系研究 46、疏浚企业挖泥船生产统计系统优化分析 47、过程神经网络在GDP预测中的应用研究 48、四川调查总队系统职工工作满意度调查研究 49、基于线性回归和神经网络的预测模型在国民经济数据中的应用 50、国民经济核算体系中环保指标设计研究 微观经济学论文题目 1、我国绿化工程监理微观环境分析 2、知识产权对微观经济的作用机理研究 3、外生驱动互联网消费增长的微观空间计量研究 4、房地产市场反周期宏观调控政策绩效的微观探析 5、劳动力成本上升对现代服务业企业升级的影响研究--基于微观企业财务层面以信息技术产业为例 6、宏微观因素对商业银行信贷风险影响的实证分析 7、经济责任审计促进经济增长的微观途径--基于“中国之谜”中政府官员的作用 8、中级微观经济学混合教学模式探索与实践 9、基于半鞅过程的中国股市随机波动、跳跃和微观结构噪声统计特征研究 10、中国经济发展新常态的宏观表象和微观基础 11、货币政策、所有制差异与商业信用再配置--兼论新常态背景下供给侧治理的微观路径 12、微观权力、自我技术与组织公民行为-- 人力资源管理 的后现代分析 13、增值税转型对我国微观经济的影响 14、商业性小额信贷机构市场定位微观制度因素分析--以某村镇银行和某小额贷款公司为例 15、城乡关系重构下乡村人口城镇化微观进程研究--基于家庭流动人口的视角 16、微观商业视角下的微信经济 17、应用型人才培养模式下独立学院微观经济学教学改革研究 18、微观开放性视角下创造力的多层次影响机制探究 19、农户劳动力资源配置的微观决策 20、微观经济与企业管理探讨 21、民营企业对外直接投资对企业内就业的影响--基于温州微观企业数据的实证研究 22、房产税、房价与住房供给结构--基于上海、重庆微观数据的分析 23、基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型研究 24、森林转型的微观机制--以重庆市山区为例 25、我国纺织业企业创新与生产率关系的微观测度 26、人的自由全面发展视域下资源配置的微观机制 27、基于微观企业数据的产业空间集聚特征分析--以杭州市区为例 28、从微观管理视角浅析高校国有资产管理中的问题 29、“双创”背景下非正规就业对劳动力市场影响的微观分析--基于马克思劳动力价值理论视角 30、我国众筹融资的微观机理及宏观效应 31、金融市场微观结构理论综述 32、利率调控对房地产营销市场波动的微观作用机制探究 33、中国对外并购的绩效研究--基于制造业上市企业的微观分析 34、我国服务贸易出口的影响因素分析--来自微观企业层面的证据 35、市场微观结构下高频交易流动性--基于我国商品期货市场的实证研究 36、工商行政管理在宏观控制与微观搞活中的职能与作用 37、典型平原农区土地非农化对乡村发展影响的微观机理 38、贫困地区特色农业规模经营意愿的影响因素研究--微观农户视角的分析 39、中国政策性银行全要素生产率测度及影响因素研究--基于宏观与微观解构 40、中国产业结构升级的新视角--微观产品质量角度 41、新疆农民专业合作社微观运行障碍调研与政府责任分析--以吉木萨尔县为例 42、制造业可持续发展的微观经济分析--基于价格机制与制度结构的视角 43、微观视角下煤炭上市公司资本结构影响因素实证研究 44、优化农业科技创新风险投资微观运行机制的策略研究 45、低碳经济政策失灵的原因分析及应对 措施 --基于微观经济个体的视角 46、税制改革推动国家治理能力提升的微观作用机理研究--基于增值税转型对企业投资行为的影响 47、论宏观调控与微观自主的辩证平衡 48、基于微观动力视角我国上市公司市值管理绩效评价的研究 49、宏观经济政策与微观企业行为--拓展会计与财务研究新领域 50、以“供给管理”激发微观活力实现经济发展动力转型 宏观经济学论文题目与选题参考 1、“互联网+”重塑中国宏观经济 2、20_年宏观经济形势讨究和政策的观点综述 3、20_年世界经济形势回顾讨究与展望 4、20_年玩具市场跨越式发展的契机论议与挑战 5、20_年中国成品油市场讨究 6、财政分权与中国经济增长 7、城乡一体化理论研究 8、从诺贝尔经济学奖看现代宏观经济学的发展 9、当前国民经济运行中应注意的几个问题及建议 10、当前经济形势下扩大内需的困难与措施研究 11、当前社会人文效应与经济效应的互相影响 12、当前收入分配存在问题的思考 13、地方财政支出的产业结构效应研究 14、电信业漫谈之供给与需求 15、对欧洲宏观经济体制的批评 16、房地产的宏观经济学说 17、房地产动摇对经济增长的影响 18、房地产行业走势对中国宏观经济的影响分析 19、复合式通胀压力下浅探宏观经济政策选择 20、高校扩招的经济影响 21、公共财政政策与可持续发展(或技术创新) 22、供给学派的起源与美国实践 23、关于金融稳定与货币政策的一点思考 24、关于凯恩斯主义与货币主义对大萧条成因解释的分析 25、贵州省城镇失业问题研究 26、国家宏观调控的内涵与手段研究 27、哈耶克对经济周期的研究及其方法论特点 28、宏观行为经济学的新发展及其应用 29、宏观经济剖析和政策前瞻 30、宏观经济形势分析与数据解说 31、宏观经济学的创新与调控方向的转变探讨 32、宏观经济学视角下经济增长理论和政策 33、宏观经济学中的管理理念与措施应用分析 34、宏观经济学中的经济理论研究 35、宏观经济学中的长期与短期分析 36、宏观经济学中金融市场影响经济的分析 37、宏观经济政策应稳步微调 38、后危机阶段中国宏观经济政策的趋向 39、后危机时代安徽省财政宏观调控政策研究 40、互联网改变就业的宏观经济学机理 41、汇率理论的演变评述与人民币国际化借鉴 42、货币国际化 经验 与人民币国际化研究 43、技术创新对社会经济发展贡献率探究 44、减税的思考与超越--简评蒙代尔税收思想 45、金融冲击对全要素生产率的影响分析 46、金融市场与宏观经济的联系 47、金融危机下的浙江制造业面临的困境研究 48、经济发展与社会(伦理、幸福、价值等)关系的分析 49、经济韧性问题研究进展 2021经济学论文题目有哪些相关 文章 ： ★ 优秀论文题目大全2021 ★ 大学生论文题目参考2021 ★ 大学生论文题目大全2021 ★ 优秀论文题目2021 ★ 2021毕业论文题目怎么定 ★ 2021政治小论文范文5篇 ★ 国际经济学专业毕业论文选题最全题目(2) ★ 国际经济论文题目大全 ★ 经济学理论论文 ★ 经济学论文 我了解更多，选择明白这个道理 学好数理化，走遍天下都不怕。写好数学论文的前提是需要有拟定一个优秀的数学论文题目，有哪些比较优秀的数学论文题目呢？下面我给大家带来2022最新数学方向 毕业 论文题目有哪些，希望能帮助到大家! 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