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
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偏相关分析（partialcor...在多要素所构成的系统中，当研究某⼀个要素对另⼀个要素的影响或相关程度时，把其他要素的影响视作常数（保持不变），即暂时不考虑其他要素影响，单独研究两个要素之间的相互关系的密切程度，所得数值结果为偏相关系数。也就是我们在论⽂中看到的control variables（Age, educateion, gender）等与实验⽆关的变量Z，但是⼜影响因变量Y。在多元回归分析中，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两变量之间的相关系数。在多元相关分析中，简单相关系数可能不能够真实的反映出变量X和Y之间的相关性，因为变量之间的关系很复杂，它们可能受到不⽌⼀个变量的影响。这个时候偏相关系数是⼀个更好的选择。假设我们需要计算X和Y之间的相关性，Z代表其他所有的变量，X和Y的偏相关系数可以认为是X和Z线性回归得到的残差Rx与Y和Z线性回归得到的残差Ry之间的简单相关系数，即pearson相关系数。得到便相关系数partial correlation coefficient。 x,y是想要分析相关的变量，z是想要control的变量。R，Matlab 和spss上实现：R method 1：借助⼯具包“dplyr"⾥⾯的函数(dplyr)stats2 <- (X,Y,Z,method="pearson")methods:"pearson", "spearman"，"kendall"Results：R method 2：⽤定义，借助⼯具包“stats"⾥⾯的，residuals函数library（stats）r1 <- residuals(lm(formula=X~Z))r2 <- residuals(lm(formula=Y～Z))stats3 <- (r1,r2,method="pearson")这样写lm 函数，线性回归拟合的⽅程为：X=B1*Z+B01; Y= B2*Z+B02, 默认线性回归的函数是有截距的。Results：Matlab：利⽤partialcorr 函数[rho,p_value] = partialcorr(X,Y,Z,'type','Pearson');Results:错误代码⽰例）Matlab method 2：⽤回归误差相关的思路来求偏相关系数（错误代码⽰例[B1,BINT1,R1,RINT1] = regress(X,Z);[B2,BINT2,R2,RINT2] = regress(Y,Z);[rho,p_value] = corr(R1,R2,'type','Pearson');这样写regress 函数，线性回归拟合的⽅程为：X=B1*Z; Y= B2*Z，默认回归函数没有截距。Results:注意：结果不⼀样，貌似做了同样的事情，得不到相同的结果。其实是因为Matlab regress函数的特殊⽤法，需要⼀个全⼀向量来占位b0正确代码⽰例[B1,BINT1,R1,RINT1] = regress(X,[ones(size(Z,1),1),Z]);[B2,BINT2,R2,RINT2] = regress(Y,[ones(size(Z,1),1),Z]);[rho,p_value] = corr(R1,R2,'type','Pearson');这样写regress 函数，线性回归拟合的⽅程为：X=B1（1，1）*1+B1（1，2）*Z; Y= B2（1，1）*1+B2（1，2）*Z. 由于regress默认回归函数没有截距，所以要⾃⼰添加⼀个全1的向量，回归结果中这个时候B1（1，2）（B2（1，2））才是变量Z的系数，B1（1，1）（B1（1，2））是截距.Results：结果与上⾯⼀致了SPSS：Results：￥5百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容立即获取偏相关分析（partialcor...偏相关分析（partialcor...在多要素所构成的系统中，当研究某⼀个要素对另⼀个要素的影响或相关程度时，把其他要素的影响视作常数（保持不变），即暂时不考虑其他要素影响，单独研究两个要素之间的相互关系的密切程度，所得数值结果为偏相关系数。也就是我们在论⽂中看到的control variables（Age, educateion, gender）等与实验⽆关的变量Z，但是⼜影响因变量Y。在多元回归分析中，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两变量之间的相关系数。在多元相关分析中，简单相关系数可能不能够真实的反映出变量X和Y之间的相关性，因为变量之间的关系很复杂，它们可能受到不⽌⼀个变量的影响。这个时候偏相关系数是⼀个更好的选择。
分析杂交水稻种植特点论文
一、分蘖和有效穗
1978、1979年秋季,我们在福建的龙海、平和等县进行了杂交水稻高产的调查,较完整地掌握了52块田的资料,结合该地区农业局验收整理的388块田的资料;从中选出理论产量与实际产量相差3T5公斤/公顷之内的197块田的资料进行统计分析。结果汕优2号、四优2号的早、晚季都表现产量与总粒数的偏相关达显着水准(公式略)根据穗数和穗粒数计算标准偏回归系数,说明增穗的增产潜力大于增粒的增产潜力。我们又调查了全省6个地区11个县的晚季杂交水稻有效穗数与产量的关系。得出每公顷产3了50公斤以下的有效穗数为135~180万。每公顷产6250、6000公斤的为225~24D万,每公顷产6750、7500公斤的为270、28与万;每公顷产9750、12000公斤的为300、345万。这说明有效穗多产量高,有效穗少产量低。197块田的资料分析指出:基本苗数、最高茎莫数、分集成穗率分别与有效穗数呈显着或极显着正相关。
(一)秧苗案质与甚木苗19T7年进行了秧苗素质研究。设秧苗素质与本田施氮量两种处理。试验结果产量差异显若。兹将其中四个处理分析如下:扁蒲秧2本,210公斤N/公顷,“”.75公斤/公顷三叉秧l本,105公斤/公顷,公斤/公顷扁蒲秧3本,210公斤/公顷,公斤/公顷二叉秧1本,105公斤/公顷,公斤/公顷单秆秧比二叉秧、三叉秧多用1、2倍种子和多l倍氮肥,每公顷仅分别增加150公斤和24.了5公斤。根据考种材料,二叉秧的有效穗数较三本秧少,而穗实粒数则多5D%。故多叉秧具有省种、省肥、大穗的增产作用。我们又分析各节位分孽穗的产量比重,三叉殃2/o、3/O两节位分集穗占总穗数的46%,产量占总产量的49%。多本秧5/0、6/0、7/。三节位分萦的产量占总产量的82%,前者为低节位分莫,穗大、粒多;后者为中节位分孽,穗较小、粒少。莫家让“指出,多叉秧叶绿素含量较无孽秧多,从出苗到黄熟期,多叉秧的光合势较无粟秧高9~33%,根系也较发达,这样,多叉秧的发达恨系吸收氮素与叶绿素含量高的,光合势强的叶片光合产物合成的氨基酸输送到地上部的生长中心。初期促进分集,形成分桑优势,幼穗分化至成熟期壮秆大穗,形成穗粒优势。
(二)最高分藕数与分戴成旅奉19T块田的最高茎葵数为405~540万/公顷,在此范围内,最高茎孽数与有效穗数呈极显着正相关每公顷产IO50D斤以上的69块田的苗、株、穗比例为1,3,2,即每公顷插24、30万丛,基本苗120、180万,最高茎孽数480、540万,最后有效穗330、375万,分粟成穗率65、70%。要实现这种群体动态指标,首先要培育多叉壮秧,在这基础上按杂交稻大田分孽习性进行肥、水管理。19了8年我们观察了四优2号大田分孽习性的结果:1、第一次分孽的成穗率为98%,分布于1/0、9/0节位上。第二次分孽的成穗率为40%,分布于2/0”5/D节上。第三次分萦的成穗率为零。
2、分孽的发育受氮、碳营养影响很大。本田分桑以第7节位分粟的穗粒数最多,7/0节位分粟于5/7出生。第一次追肥于4/28,每公顷施碳锋和过磷酸钙各公斤。按当时气候条件,大约6、7天才能为稻根吸收。这说明第7/O节位分莱的成长与氮素营养密切相关。拔节期具有3个叶片以上的'分禁,一般都能成穗;但若“大封行”出现于孕穗之前,这些分孽会因光照不足而死亡,相对地,抽穗一乳熟期群体“稀疏”,基部透光率增加,植株基部腋芽重新萌发成分萦。这些都说明杂交水稻分萦的成长和消亡与碳素营养密切相关。3、据偏相关分析,节位与各节有效穗数呈显着的负相关即节位愈低,有效穗愈多。以上洁果可作为育秧、整田施肥、插秧和本田肥、水管理的依据。
二、每穗粒数与粒重
1979年我们调查了汕优3号与IR661的穗发育情况(表略)无i仑分化颖花数、抽穗时颖花数或穗实粒数汕优3号都多于IR661;但颖花退化率则高,结实率低。因此,生产上不仅要促花,更重要的是保花,不仅要促大穗,更重要是减少退化,提高结实率。据197块田的资料分析,产量与结实率的偏相关达显着水准,总粒数与结实率呈极显着负相关,也说明保花和提高结实率的重要性。颖花结实率低的主要因素是:1、养分不足,分配不匀。1979年我们以四优2号和红410(对照)为材料,选择生长正常的主穗各20穗,定德定花观察不同位次颖花的生长势,结果四优2弓一的强势花占连,比红逮10减少;中势花,比对照减少;弱势花匕对照多。一说明杂交水稻结实率低是弱势花多造成的。不同位次的颖花结实率也不一致。19了9年我们对四优2号剪除颖花对结实率影响进行了观察。第一次枝梗颖花的结实率为,第二次枝梗颖花的结实率仅49%。剪除第二次枝梗颖花后,第一次枝梗颖花的结实率提高到;剪除第一次枝梗颖花后,第二次枝梗颖花的结实率提高到90%。说明第二次枝梗颖花结实率低是养分不足和分配不匀引起的。1981年的杂交稻种植期研究结果,无论早季种植或晚季种植的杂交水稻,从返青期到幼穗分化期,光合效率和干物质日增量都最大,幼穗分化至抽穗次之,抽穗至成熟最小,此结论与曹显祖报告相一致。这是杂交水稻的一种生理现象。从研究中也看出,晚季种植(6/18播,了/15插,10/15收),出苗到幼穗分化处在28℃/日均温,160小时日照和太阳辐射量“的足光下,充分发挥杂交稻光合强度大的优势(比早季高)。因此,分集块,叶面积大(大倍),干物质日增重,为穗(库)发育提供大量能源。抽穗后,由于气温逐渐下降,光照弱,光合效率较早季植‘厂降快(降40.了%),单位体积干物质积累转化处于劣势,但植株营养体大,总干物质积累仍较早季植为大。因此,有效穗较早季植的增加万/公顷,每穗粒数增加粒,结实率提高,千粒重增加克,产量增加191了.75公斤/公顷。此外,从威优2号、沮l(龙2号后期追肥试验结果看出,在侮公顷施150公斤氮素情况下,提取23%(尿素了5公斤/公顷)为孕穗期追肥,可以明显提高乳熟期的干重、活力和冠层叶叶绿素含量(),光合势和干物质日增长分别比对照提高和lD%,从而使结实率较对照提高。以上说明,杂交水稻由于中后期光合效率下降导致养分不足,弱势颖花多,结实率低。后期追肥可以改变这个缺点,提高结实率。2、受生态条件影响。颖花受情后,谷粒灌浆的养分来源有二。其一为抽穗前贮藏于茎秆和叶鞘的碳水化合物转运到穗;其二为抽穗后冠层叶进行光合作用的产物。1978年从分期播种试验的资料看出,二者的比例因抽穗后的环境条件不同而异,可分为三种类型:(1)抽穗后20天候平均气温约28℃,日照率75%,相对湿度7D、80%,灌浆成熟期短(31~35天);抽穗前养分占31、39%,抽稗后养分占69~61%。(2)抽穗后20天候平均气温26、28℃,日照率47、51%,相对湿度85%以上;抽穗前养分占42~60%,抽穗后养分占邪、40%。(3)抽穗后20天候平均气温℃,日照足,相对湿度T9%以下,灌浆成熟期达51日;抽穗前后养分各占28%和了.2%。考种结果,高温、足光、适湿的稻穗灌浆成熟期虽短,但结实率高,籽粒饱满,千粒重大,产量高;低温、足光、湿度小,则结实率低,籽粒不饱满;高温、多雨、寡照、湿度大,结实率和籽实饱满度都受影响。这是抽穗后气侯条件对杂交稻穗粒发育的影响。因此,调节播种、插秧期使生殖生一长处于最适的光照条件下是提高结实率的关键。19了8~19了9两年的四优2号发育期的温度处理结果看出:从枝梗分化至开花期低温(19℃)处理,结实率都降低。低温处理三天对结实的危害程度为、花粉母细胞减数分裂期>孕德期>抽穗期。无论抽穗、开花或灌浆用35℃或40℃的高温处理3小时,结实率和千粒重都降低。抽穗开花期遇到35℃以上高温,花粉败育不受精;灌浆期高温则影响光合产物的运转而形成畸形来。开花期遮光或阴雨则结实率降低,强势花结实率从87%降至58‘4%。由于稻田中各稻穗,稻穗中各颖花的发育并非同步,抽穗开花期35℃处理3小时和40℃处理3小时后,用人工辅助授粉,其结实率分别从、5D%提高到78%、62%。
三、根系发育与叶片生长
根系发育研究结果:四优2号和汕优3号的根量、根粗和根系干重都比穗数型常规稻红410和矮秆大穗型品种大家伙为大(略小于高秆大穗型品种三磅70箩),发根力和根系活力较强。根干重以黄熟期为最大。发根力可持续到孕穗初期,根系活力以黄熟期为高峰。杂交水稻的“浮根”发达。浮根从第11/0叶开始发生,持续至成熟期。四优2号、汕优3号的根可达5次恨,而410、大家伙仅二、三次根。倪文等〔7〕报告,浮根的吸收力比一般根高2一3倍。川田拼“J报告,高次根的发生与穗枝梗及其着生的颖花同步。因此,浮根发达与杂交水稻穗大颖花多有密切联系。杂交水稻在水层灌溉条件F根量大、根粗、干重大、浮根发达,但后期黄根、褐根、黑根多,几乎找不到白根;旱作栽培的根系和干重均小,没有浮根,但白根多;湿润灌溉的介于二者之间。此结论与Das,.等’‘报告相一致。不同组合对缺水的敏感性不同,四优2号大于汕优3号。早期水层灌溉、中期晒田、后斯湿润的,根量、干重、根粗、浮根量都大和发达。收获后一天,o、20cm土层的根系黄褐色,20、40cm土层为黄白色,根的弹性大。因此,合理灌溉以改善土壤环境,发挥杂交水稻的根系优势,为穗多、穗大、结实率高奠定基础杂交水稻根系发育与地上部生长有密切联系。单位时间最天发根增长量出现于分集盛期,无效分孽开始死亡期的单位时间根干重增长量最大,紧接着出现最大茎伤流强度增长量。说明了杂交水稻的发根开始时生长迅速;其次是稻根加粗,内含物充实,干重增大;再次是根系活力的发挥。根系的这种发展过程可作为肥水管理的依据。剪根试验结果表明,4/0“8/。叶期剪根,即剪除1/0、5/0节位根,明显减少了分孽和有效穗数;12/0叶期剪根则穗实粒数和结实率减少;14/0、16/O叶期剪根则影响结实率和粒重。综上所述,出苗—穗分化期的发根力最强,“浮根”发生;在栽培上应该浅水足肥,以促分蔡,增加穗数。穗分化—齐穗期的浮根大量发生,根系活力大,根干重增长快;应适当搁田,足肥以促大穗。齐穗,-一成熟期的根系活力旺盛,需湿润灌溉,补肥,以提高结实率和粒重。在叶片生长方面,四优2号和汕优3号的主茎叶可分为三类:(1)1/0、10/0(1l/0)节,包含叶—鞘—节—分萦(缺节间),都是营养生长期发生和生长的。(2)11/0、12/0(12/、13/0)节,包含叶—鞘(缺分孽和节间),为过渡期发生和成长的。(3)13/0~15/0(14/0~16/0)节,包括叶—鞘—节—节间(缺分集),都是生殖生长期生长的。根据主笔叶的叶形、出叶积温、生存期和功能,叶片可分为四组,(表略)1980年对杂交稻根、叶与产量因素的关系的研究结果:剪除主茎4/0、1。/O叶则影响1~7/0节位分孽;4/0~8/0叶期剪根(剪去1/0、5/0节根)则影响1/0、5/0节位分孽;剪去4/0~10/O叶或12/O叶期剪根(剪去9/O节根),严重降低穗粒数;剪去14/O~16/O叶或12/O期剪很严重降低结实率。水稻叶、根、穗、粒的这些关系,可作为看苗诊断和管理的参考。另外,从两年的分期播种试验和植期研究看出,中熟杂交稻属感温性的基本营养生.长型。生育期间日均温在1T、28℃之间,每升高1℃营养生长期缩短5天,日均温27~28℃的主长期较稳定。安全齐穗温度为23℃。四尤2号全生育期所需的活动积温为3061℃,1/0、16/0叶期的活动积温为1731℃,剑JlJ?—抽穗期的为380℃。抽穗—完熟期为905℃。幼穗分化期的生育积温指数为,花粉母细胞减数分裂期为,抽德期为。这些结论与浙汀农科院绍兴基点组(19了0)的报告相一致。总之,中熟杂交稻属感温性基木营养生长型,具有分禁力强、根系发达和穗粒多三大优势,三者旧互联系,培育多叉壮秧是发挥三大优势的基础。根据活动积温及生育积温指数调整播种期,使生殖生长期处于光、温、湿最适期,既使茎、鞘、叶贮藏养分顺利运转到穗,又利于穗粒发育。根据叶、孽、根、穗、粒之间的相互关系进行肥、水管理,协调促桑保蔡,促花保花,实现穗足、粒多、粒饱、高产的目的。
结论
(一)杂交水稻具有分集力强、根系发达和穗粒多三大优势。多孽壮殃是基础。它具有省种、省肥、根多、秆壮、穗大的增产作用。
(二)节位与有效穗数呈显着负偏相关。2/O、3/O二节位的分孽憾产量占总产量的49%。分菜的发生和增长与碳、氮素营养密切相关。
(三)杂交水稻穗大、颖花多,但结实率不高。其原因是杀分不足和花期对温、光的适应范围较窄。
(四)根多、根重、“浮根”发达。最大发根量和根干重分别出现于分孽盛期和孕穗期。最大伤流强度于黄熟期。前期水层灌溉、中期晒田、后期湿润的根系发达,白根多。
(五)杂交水稻可分为四个叶组:1/0、3/0为秧期叶,决定秧苗素质;4/0~9/D(10/0)为分孽期叶,决定分孽和穗数;10/0(11/0)~12/O(13/0)为拔一节期叶,影响节间干重和穗粒数;13/0(14/0)~15/0(16/0)为穗发育期叶,影响结实粒和粒重。
(六)幼穗分化期生育积温指数为,花粉母细胞减数分裂期为,抽穗期为户。
(七)总粒数与产量呈显着偏相关。统计分析表明:“四优2号”和“汕优3一号”是在一定穗拉数的基础上增加穗数来增加总粒数增产的。高产田的群体结构是按1,3,2的苗、株、穗比例
读《Discovering Statistics Using R》第六章 Correlation中的节做的笔记。 有个心理学家对考试焦虑对考试成绩的影响比较感兴趣。她设计了一个量表评估考试焦虑程度。考试前用量表测量学生的焦虑程度（变量Anxiety），用成绩百分位数反映考试表现（变量Exam）。数据在这里： Exam Anxiety Revise变量表示修改所花的小时数。我们主要想考察焦虑程度和考试成绩之间的关系。 先考察一下Exam Axiety Revise三个变量之间的关系： 由以上分析结果可以看出：考试成绩和焦虑程度负相关、考试成绩又和修改时间正相关；修改时间和焦虑程度负相关。仅三个变量间的互相之间的相关关系就已经比较复杂了。 从决定系数来看：考试焦虑可以“解释”考试成绩变异的，修改时间可以“解释”考试成绩变异的，修改时间可以“解释”考试焦虑变异的。 我们主要想考察焦虑程度和考试成绩之间的相关性。既然有大概一半（）焦虑程度的变异性可以由修改时间来“解释”，那么焦虑程度“解释”考试成绩变异性的那部分中应该也有一部分是由修改时间贡献的。 控制一个或多个其他定量变量的影响下，两个定量变量间的相关关系即为偏相关(partial correlation)。 书中图图示说明了偏向关的原理。图的图3中白蓝点的区域即为排除修改时间影响下，单独由焦虑程度可以"解释"考试成绩变异性的部分。书中并没有介绍偏相关系数的具体计算方法。 在R中，可以用 ggm 包的 pcor() 函数计算偏相关系数。 pcor() 的一般用法： pcor(c("var1", "var2", "control1", "control2" ...), var(dataframe)) 在控制修改时间影响后，考试焦虑和考试成绩之间的偏相关系数为，对应的决定系数 为. 可以用 ggm 包的 () 对 pcor() 生成的偏相关系数进行假设检验。其一般用法为： (pcor object, 控制的变量数，样本量) 结果中的 tval 即为t检验统计量， df 为t检验的自由度， pvalue 即为双侧检验下的P值。 可以看到焦虑程度和考试成绩之间扣除修改时间影响后的偏相关系数绝对值比未扣除修改时间影响时的相关系数绝对值要小不少，但依然有统计学意义。通过偏相关分析，我们得到了焦虑程度和考试成绩之间相对真实（因为只考虑、测量、控制了一个混杂变量）的相关系数。通过偏相关分析，虽然仍不能对因果关系下确切的结论，但至少一定程度上解决了混杂的问题。 另外，偏相关也适用于有二分类变量的情况（无论是要分析的变量还是需要控制效应的变量）。 在之后的章节中还会遇到另一种相关分析：半偏相关（semi-partial correlations,也称part correlation）。 在偏相关分析中，我们控制指定的1个或多个混杂变量的影响，更具体地说，1个或多个混杂变量对 待分析的两个变量的影响均被控制。 在半偏相关分析中，我们只控制混杂变量对分析的两个变量中其中一个变量的影响。 偏相关分析考察其他考虑到的混杂变量影响被排除后，单单两个定量变量间的相关关系。半偏向关分析考察一系列自变量对因变量变异的解释程度。半偏相关的相关概念会在第七章再见。
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17. 金融危机下漳州经济发展新思维
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
43 经济统计学早期思想发展简史 44 多元统计分析方法思想发展思想史 45 现代概率论思想发展简史 46 数理统计学早期思想发展简史 47 现代数理经济学发展简史 48 概率论早期思想发展简史 49 数理经济学早期思想发展简史 50 灰色理论在社会经济中的应用 51 现代经济统计学思想发展简史 52 现代数理统计学思想发展简史 53 社会统计学早期思想发展简史 54 现代社会统计学思想发展简史 55 中国汽车保有量定量研究 56 中国股市波动性定量研究 57 中国股票市场风险研究 58 中国收入差距研究 59 论统筹城乡与城乡差距 60 重庆市城乡差距定量研究 61 重庆汽车消费需求的动态分析与预测 62 灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 63 旅游业对重庆市社会经济贡献的定量分析 64 房价上涨的成因及对策研究
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 和 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 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。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 。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 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 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 - - - - - - 平稳 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 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 , 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 - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 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
可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
内容如下：
1、大数据对商业模式影响
2、大数据下地质项目资金内部控制风险
3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进
4、大数据时代下线上餐饮变革
5、基于大数据小微金融
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
数学领域中的一些著名悖论及其产生背景
可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策
统计学选问题关键所在的
请问你的教育学论文找到了吗，我现在也是急求，你还有吗，可以给我参考一下吗
***统计方法的应用