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物流企业成本核算的困惑与对策摘 要 目前，我国物流成本的核算在理论上尚没有统一的方法，在实务中也没有可参考的模式，呈现出多样化的现状，使企业所核算的物流成本信息缺乏准确性和可比性。解决我国物流企业成本核算的困惑，需要完整理解物流成本的概念，分析物流成本的本质，解决物流成本管理的现实要求和现行会计制度之间的技术性冲突，并可采用模糊统计方法对隐性物流成本进行分析。关键词 物流成本 核算 物流管理发达国家的现代物流业起步较早，有着庞大的市场规模以及先进的技术和组织管理条件支撑，其发展水平较高。我国引入现代物流管理的理念已有20余年，国家的物流政策从无到有逐步完善和细化，但目前还未出台任何针对现代物流企业的财务管理的规定或会计核算制度，关于如何核算物流企业成本以满足财务会计需要的理论研究和实务探讨十分缺乏，各个物流企业根据自己对物流成本概念的理解，运用传统的成本核算方法核算企业成本，使企业所核算的物流成本信息缺乏准确性和可比性。因此，分析我国物流企业成本核算的现状，探索物流企业成本核算的对策很有必要。1 物流企业成本核算的困惑目前，物流企业成本核算在理论上尚没有统一的方法，在实务中也没有可参考的模式，因此呈现出多样化的现状，主要有以下几种情况：一是传统运输业转型的物流企业，其成本核算均沿用交通运输企业的成本核算方法。如拥有公路运输资产的转型企业，其成本计算对象主要有三种类型：①以业务划分，如货运业务、装卸业务；②以营运工具划分，如货柜车、散货车、空调车、冷冻车；③以运输路线来划分，并把成本费用构成细分为：运输营运成本、仓储成本、管理费用。通常该类企业的物流成本核算是由运输营运成本与仓储成本的简单累加构成，其缺陷是没有从企业整体业务考虑来确定成本计算对象，无法提供不同业务或者不同客户的成本，也无法计算企业提供增值服务的成本，影响了成本核算的准确程度。二是第三方物流企业具有资产型、多功能、大规模的特点，通过提供物流服务实现资产的增值。因此，第三方物流企业把物流服务看成是一种无形产品，把相关物流功能整合成的合同服务作为成本计算对象，比照制造企业细分成本项目为：直接材料、直接人工、间接费用，而营业费用（包括销售人员的工资和佣金、广告费用、售后服务费）、管理费用（主要是与研究、开发和总体管理有关的费用，如新的物流服务开发，运输路线、运输方式的优化，仓库储存的优化，针对不同的客户开发不同的增值服务等）作为期间费用。物流企业的直接材料、直接人工占企业总成本的比重很小，而间接费用比重却很大，因此间接费用能否合理分配到成本计算对象至关重要。可此类比照制造企业细分成本项目的方法，缺乏合理有效的间接费用分配，只是采用按月分摊间接费用，削弱了间接费用与各个合同服务之间的关联度，歪曲了各个成本计算对象的成本信息。三是为生产企业从事物料配送、为大型连锁超市从事商品配送的配送中心，采用以营业费用、管理费用、财务费用三项总费用计算企业的成本费用。为了便于客户谈判，通常采用的办法是以上年的实际营运情况，制定一个参照基准费率（上年成本费用总额/上年配送总金额），再根据配送物品具体特征、客户重要性程度、客户的需要等具体情况在基准费率基础上制定四是浮动费率。业务部门与客户定价基础就是浮动费率加目标利润率。这种成本计算方法只是按月归集实际费用，谈不上成本核算，因为没有确定成本计算对象。五是邮政企业因其业务繁杂，求得单项业务成本的计算一直是通过“倒扣法”得到的，即从收入中扣除一定百分比的利润，剩余部分被作为成本，在每个会计期间与收入配比。各项业务“倒扣”得到的成本总额与实际发生的费用总额差异很大，不得不采取人为调节的方式，在报表中的成本费用无法得到真实的反映，无法真正体现出收入与费用的配比。上述情况可看出，我国物流企业根据自己对物流成本概念的理解，运用传统的成本核算方法核算企业成本，造成物流成本核算的随意性，加上传统成本核算方法的局限性，使物流企业所核算的成本信息缺乏准确性和可比性。此外，我国大多数企业还没有真正计算过物流成本，并不知道物流成本占总成本多大比重；即使个别企业曾经计算过，也会因为采用计算标准不统一，显性成本和隐性成本各自内涵的确认不统一，区分依据的不统一等，造成核算结果千差万别，导致计算结果间缺乏可比性，这就是我国物流企业成本核算的困惑。2 物流企业成本核算的对策鉴于物流企业成本核算的困惑，应该完整理解物流成本的概念，分析物流成本的本质；解决物流成本管理的现实要求和现行会计制度之间的技术性冲突；寻求物流企业成本核算的方法。以下从这三个方面作初步的探讨： 完整理解物流成本的概念，分析物流成本的本质目前，我国企业基本上是根据会计报表的分类方法，将成本分为生产成本和销售成本，将物流成本与销售成本混在一起，这是对物流成本理解的不完整。从物流实际运作的过程来看，由于所处的阶段不同物流有供应物流、生产物流、销售物流、回收物流和废弃物流，每个阶段都有相对应的物流成本。而销售物流只是物流的一个阶段，其物流成本充其量仅是整个物流成本的一个部分。因此，要以企业的客户服务目标为前提，将物流看成是一个完整的体系，全面考虑客户服务成本、运输成本、仓储成本、定单处理/信息系统成本、批量成本、库存持有成本和包装成本等，将覆盖物流全过程的费用全部计入物流成本。物流企业的成本就是消耗在物流业务方面的显性成本与隐性成本之和。物流显性成本包括：仓库租金、运输费用、包装费用、装卸费用、加工费用、定单清关费用、人员工资、管理费用、办公费用、应交税金、设备折旧费用、设施折旧费用、物流软件费用等。物流隐性成本包括：库存资金占用成本、库存积压降价处理、库存呆滞产品成本、启返程空载成本、产品损坏成本、退货损失费用、缺货损失费用、异地调货费用、设备设施闲置成本等。我国现有的会计核算体系，是利用现有的财务报表进行物流成本核算。而企业的两个主要会计报表是资产负债表和损益表，分别反映的是一个企业在特定时点上的财务状况和一定时期内与企业经营相关的收入及费用成本。在此情况下，体现在会计报表中的物流成本有运输费用、包装费用、装卸费用、仓储租赁费用、流通加工费用等，属于可视成本开支，即显性成本。另一类隐性成本，如库存积压降价处理、库存呆滞产品、回程空载、产品损耗、退货、缺货损失等，也应该计入企业物流成本的范畴。但由于资产负债表和损益表这两张会计报表在确认、分类、报告等方面都必须遵循现行会计准则的要求，导致了物流成本分析的“剥离”缺陷和“不完全”缺陷缺陷。以库存成本为例，根据企业会计准则，在库存成本中不要求确认及分配有关库存维持的费用，如保险、积压物降价处理、呆滞产品成本等，这部分就是未在会计报表中体现的隐性库存成本部分。另外，对于企业总的人工费、办公费在多大程度上用于物流活动，归入物流成本，仍然存在着一个如何剥离的问题，这是另一类隐性成本。 解决物流成本管理的现实要求和现行会计制度之间的技术性冲突现有的会计核算制度是按照劳动力和产品来分摊企业成本的，所以在企业的“损益表”中并无物流成本的直接记录，没有单独考虑到物流成本的问题，物流成本的各个项目分散在企业成本核算的不同会计帐户中，如物料回运成本常常包含在货物的购入成本或产品销售成本之中；厂内运输成本常常是计入生产成本的；订单处理成本可能包含在销售费用之中；部分存货持有成本又可能包含在财务费用之中等等，从现行的会计系统中无法直接得到各个物流成本项目的金额，物流管理无法获得准确的物流成本数据。日本于20世纪50年代末60年代初从美国引入现代物流，至1977年，日本运输省流通对策部根据流通理论和经济活动制订了计算物流成本的基本方法，公布了《物流成本计算统一标准》；1992年日本通产省政策局流通产业课又编写了《物流成本计算实用手册》，使得日本企业能清楚地了解公司在物流业务方面的费用开支，从此为日本现代物流的发展奠定了基础。2000年国际物流博览会提供的资料显示，日本主要制造业的物流成本占销售额的比例已由1975年的下降到1999年的，宏观物流成本占日本GDP的比例由1991年的下降到1997年的，这一成本水平低于美国1997年的。可见，明确各个物流子系统中物流成本的可能构成，建立科学的物流管理会计制度，解决物流成本管理的现实要求和现行会计制度之间的技术性冲突，使物流成本管理与财务会计在系统上联结起来是解决物流企业成本核算困惑的对策之一。 采用模糊统计方法分析隐性物流成本在物流活动中，隐性物流成本往往占有较大比重。上述“剥离”缺陷形成的隐性成本，导致了物流成本的模糊和低估，可用模糊聚类分析法，从相关成本、费用中将物流成本分离出来。聚类分析（也称群分析、点群分析）是一种新兴的多元模糊统计方法。在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识，很少利用数学。随着生产技术和科学的发展，分类越来越细，以至有时光凭经验和专业知识还不能进行确切分类，于是统计这个有用的工具逐渐被引进到分类学中，形成了数值分类学。近些年来，数理统计的多元分析方法有了迅速的发展，多元分析的技术自然被引用到分类学中，于是从数值分类学中逐渐地分离出聚类分析这个新的分支。聚类分析主要用于辨认具有相似性的事物，并根据彼此不同的特性加以“聚类”，使同一类的事物具有高度的相同性。简言之这是一种把事物按其相似程度进行分类，并寻找不同类别事物特征的分析工具。聚类分析应用在物流成本分析时，涉及到宏观经济和微观经济的各个层面。在微观层，企业可以通过聚类分析掌握物流成本细分的原则，了解不同物流环节的成本特征，也可以借此确定主要控制策略；而在宏观层，聚类分析与因子分析等相结合，可以统一隐性物流成本的概念，进而统一核算标准。对于“不完全”缺陷形成的隐性成本用模糊集合来描述。根据模糊数学理论，集合依其是否具备明确的内涵和清晰的外延边界，又可分为普通集合和模糊集合。前者对应的是一个明确的概念，概念具有明确的内涵和清晰的外延；后者则是对应一个模糊概念，概念的内涵和外延都是不确定的。如未记入会计账户，但属于物流成本的隐性成本和费用，其内涵和外延一般都难以确定，因此对于这类模糊概念，只能用模糊集合来描述。模糊集合是用隶属度的大小程度来说明的。隶属度是用来度量“亦此亦彼”模糊程度的指标。它的取值介与（0，1）之间。如果等于零，说明完全不属于物流成本；等于1，说明完全属于物流成本，也就是显性成本的概念。元素和集合的关系摒弃了“非此即彼”的确定性，而表现出“亦此亦彼”的模糊性。因此在核算物流成本时，就能对这些模糊的模棱两可的隐性费用准确地说出它们属于“物流成本”的程度应该是多少。3 结语物流成本管理的研究工作在我国尚处于起步阶段，目前还没有建立专门的物流成本核算体系，缺乏规范的核算，但是有不少企业已在探讨和摸索，取得了一些积极的成果。理论界也在积极探讨关于建立统一的物流成本计算标准的问题。通过对物流成本的管理来改善物流流程，降低成本，提高效益，已经成为我国物流业的核心问题。参考文献1 李伊松，易华.物流成本管理[M].北京：机械工业出版社，20052 中国现代物流发展报告[M].北京：机械工业出版社，20063 张梅林.物流成本核算方法探讨[J].商业与经济管理，2002（12）4 夏春玉.现代物流概论[M].北京：首都经济贸易大学出版社，20045 何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2006仅供参考，请自借鉴。希望对您有帮助。
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会计学硕士毕业论文参考文献「汇总」
参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。下面三我为大家整理的会计学硕士毕业论文参考文献，仅供参考!
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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。
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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
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