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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。

【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.

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关于统计学论文

在平时的学习、工作中,大家总少不了接触论文吧,论文是一种综合性的文体,通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。为了让您在写论文时更加简单方便,下面是我收集整理的统计学论文,欢迎阅读与收藏。

摘要: 随着我国经济的发展,统计思想及统计工作在我国经济发展中的地位越来越重要。本文就统计思想体系及其在统计工作的指导意义进行了讨论。

关键词: 统计思想;统计工作;影响

在当前我国统计工作中,认清统计的真谛、领会统计思想,对统计本身来讲,有利于提高统计水平和统计工作者的整体素质;对外界而言,有利于树立别的工作及别的理论不能取代和比拟的统计权威。

一、统计思想简述

统计思想是指统计工作中应树立的世界观和方法论。哲学上世界观和方法论是基础,是人们行动的指南,也是统计工作中应遵守的指南。这里统计思想是指统计不同于别的学科所特有的世界观和方法论,也是树立统计权威的基础。

统计的总体思想使统计始终要站在研究对象的整体角度来看问题,形成了大量观察法和大数定律等一系列认识规律。所谓“站得高,看得远”、“把握大局”也是这种思想的体现。这要求统计工作者在工作中,做到万变不离其宗。因为,总体资料是由作为承担者的个体身上搜集后综合而来的,而个体资料千差万别,有些界限还不好判断。这时就需要站在总体的角度,看哪些符合总体要求,哪些不符合总体要求,避免“旁观者清,当局者迷”,避免偏离统计本身的功能。

二、统计思想的几个方面

1、均值思想。

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论,是统计学的基本思想。它告诉我们统计认识问题是从其发展的一般规律来看,侧重点不在总规模或个体,体现了数量观和推断观。均值思想也要求从总体上看问题,但要求观察其一般发展趋势,避免个别偶然现象的干扰,故也体现了总体观。

2、变异思想。

统计研究同类现象的总体特征,它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。如果各单位之间不存在差异,也就不需要做统计,如果各单位之间的差异是按已知条件事先可以推定,也就不需要用统计方法。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差,是表示“变异”的“一般水平”的概念。可以说,均值与方差这两个概念分别起到“隐异显同”和“知同察异”的作用。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

3、估计思想。

估计以样本推测总体,是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设:样本与总体具有相同的性质,样本才能代表总体,但样本的代表性受偶然因素影响,在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

4、相关思想。

马克思主义哲学认为,事物是普遍联系的,在变化中,经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况,总体又是由许多个别事务所组成,这些个别事物是相互关联的,我们所研究的事物总体是在同质性的基础上形成。总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间是相互关联的。相关概念表现的就是事物之间的关系。

5、拟合思想。

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在,所有实际事物的关系都表现得非常复杂,这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型,反映一般趋势,趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

6、思想。

统计方法总是归纳性的,其结论永远带有一定的或然性,基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信,检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

三、统计工作

统计工作应包括统计设计、统计调查、统计整理、统计分析、统计信息应用和发布等D 个环节;而作为统计工作成果的统计资料显然应包括调查的原始资料,整理的系统资料和分析的深度加工资料;统计学研究统计工作的全过程,同时也研究统计资料的可行性、可信性和可用性。3个涵义之间存在着严密的辨证关系。

统计工作的5个环节中,设计是基础,说统计学是方法论的科学,最主要的就体现在统计设计上;统计工作能否达到目的,关键也在于设计。若把统计工作看作是产品生产过程,统计设计就相当于产品设计,统计调查就是施工,统计整理就是组装,统计分析就是质量检验与分析,统计信息应用与发布就是广告宣传与销售。每一环节都具有很强的技术性,但设计和分析是技术性、理论性最强的工作,统计的特殊功能也主要体现在这两个环节上。统计设计实际上是告诉操作者怎样去调查,怎样去整理;分析与信息发布就是告诉用户统计可以达到什么目的,而这些目的是别的专业达不到的。发达国家为什么对统计如此重视,联合国为什么专门设立统计委员会,关键也体现在这两个方面。

今天的社会,统计已相当发达,无论是资料搜集方法研究,还是统计规律研究,其目的都是为了认识我们所研究的对象,或者说认识统计总体。统计工作者从调查开始到整理出对外服务的系统资料,这一过程使人们对统计总体的外貌有比较清楚的认识,如果我们能再从数字后面找出内部特征,就能总结出现象发展的规律性,结合社会经济运行的法则,就可以提出管理社会经济的有效建议。统计指标体系是一个完整的科学系统,由统计指标所核定的数量是有科学涵义的,指标之间是有严密分工的。因此,统计分析是别的分析所不能比拟的。

四、统计工作如何改进

统计学虽然在20 世纪已经取得了无可比拟的伟大成就, 但还没有成熟为一个具有完整稳固基础的知识领域, 因为就统计学的研究对象而言, 其所能涉及到的范围是如此之大、我们所面临的未知是如此之多而不得不需要不断夯实和拓展其学科基础, 以保证统计学定量认知的职能与功能。所以, 从人类不断增加和提高的对统计的要求出发,我们要更强调多学科的交叉与相融, 要不断汲取其他相关学科例如数学、复杂系统科学、混沌学、仿真学、计算机学等的最新发展成果来补充、拓展统计学的基础, 否则,统计学的发展就会缺乏生命力, 就会裹足不前。

在市场经济时期,全面系统的统计工作却需要具有一定统计业务基础、专业技术和相对固定的统计人员来完成。相对稳定的统计队伍,可以积累经验,为企业管理做出更大、更快捷的贡献。如果责任心不强、上进心不足、业务素质低下,势必贻误正常工作。统计人员要善于学习,不断提高自己的业务素质,才能胜任本职工作。同时,企业单位,行业系统,尤其是企业集团需要具有责任心、富有时代感,并有开拓创新精神与较高业务素质,能带领同事一道学习与工作的统计负责人。

在这种情况下,统计人员应自尊,要自信、自强,方能自立。统计人员务必刻苦学习,努力工作争取创新,多出成果。与此同时,企业领导和有关部门,也应为统计人员创造机会,组织他们学习统计知识及相关的业务知识、法律制度和微机知识,支持他们参加统计工作会议,鼓励统计人员参加业务水平和技术职称的考试,引导他们积极提供统计资料,主动参与企业管理,对工作积极并有较大贡献或较快进步者,应该及时给予表彰。

随着社会的发展,统计学在我国的地位越来越高,也越来越受重视,统计思想体系也越来越完善,相信不久的将来我国的统计工作将会不入更高的一层台阶。

参考文献:

〔1〕思想探讨[J]。 合作经济与科技, 2006,(04)

〔2〕庞有贵。统计工作及统计思想 [J]。 科技情报开发与经济,2004,(03)

〔3〕唐源鸿。统计学的普及及应用[j]。经营管理者,2010,(01)

[摘 要] 本文根据我多年的工作经验和鞍山天力精密带钢有限责任公司出发,通过对目前国内外对人力资源统计的研究现状分析,应用人力资源经济学原理,建立了“人力资源统计学”的框架体系,以期促成“人力资源统计学”的发展。

[关键词] 人力资源统计学研究

一、人力资源统计学研究

统计作为一种为管理和决策提供信息支持的活动,必须服务于特定的社会经济环境,新经济时代统计遇到了强大的挑战,同时新经济也为统计的新领域——人力资源统计的发展和完善提供了难得的时机。

人力资源统计学是关于如何描述、衡量、跟踪、预测人力资源状况,并对人力资源进行统计分析的方法论学科。对于人力资源统计学研究,将对人力资源经济学和人力资源管理学向定量化和精确化发展提供有力的'支持。而目前国内对人力资源统计研究体系尚未达成统一的认识,未能建立一套完整的对人力资源状况进行衡量的指标体系和统计研究方法体系,国内外对人力资源统计的研究也涉及较少。目前,国外对人力资源的研究主要集中在人力资源管理、人力资源计划、人力资源招聘、绩效管理、薪酬管理、人员聘用与人员流动管理、人员培训管理、职业生涯管理、劳动关系管理、组织文化建设及领导者开发等方面。

通过我多年的工作经验和研究发现,目前国内学者对于人力资源统计的研究主要围绕概念、内容、指标体系、计量方法等方面展开,旨在丰富和完善人力资源统计学体系。概念方面,我对人力资源与人力资本做了区分,其中,我认为二者不仅概念不同,而且所研究的视角和分析的内容也不同,并将人力资本理解为人力资源质的方面。在内容方面,将人力资源投资统计、人力资源产出统计和人力资源投资效益统计以及人力资源供求统计纳入人力资源统计研究范围。而认为人力资源统计应包括人力资源现状统计、人力资源投入与产出统计、人力资源供求情况统计。

针对指标体系的设置,我认为本企业人力资源统计指标应围绕人力资源的数量、质量、开发、利用来设置;从数量指标、质量指标、结构指标、动态指标、效能指标五个方面构建了人力资源统计指标体系。

以上的研究给人力资源统计学的基本框架和内容的形成,提供了多种思路,起到了奠基作用。但是,这些研究成果从统计学的角度来看,主要是关于人力资源的描述统计,而在结合统计推断理论对人力资源未来趋势进行预测以及人力资源管理决策统计分析上还比较欠缺。总之,系统化、规范化的人力资源统计学学科体系尚未形成。

二、建立人力资源统计学框架体系

建立人力资源统计学重点在于如何反映人力资源数量特征,从而来构建人力资源统计学的理论与方法论框架。因此,需在首先界定人力资源统计学的研究对象及基本范畴;以此为出发点设计考察人力资源的综合指标体系,如人力资源的存量、流量、投入、产出及效益等统计指标;进而进入统计分析阶段,介绍一系列的统计研究方法对人力资源的总量、结构、未来趋势、配置等情况展开研究。

1。人力资源统计学理论基础

包括人力资源经济学理论基础和统计学基础,人力资源统计学的研究对象、研究方法、研究内容、基本范畴、与其他相关学科的关系等。

2。人力资源统计数据调查、整理与显示包括人力资源数据获取的主要调查方法,如,全面调查、抽样调查、典型调查、重点调查等;进而介绍数据整理方法,如统计分组、统计图表等。

3。人力资源综合指标设置

人力资源统计指标体系的建立,从宏观和微观分为国家、部门、企业、个人,从时间上分为静态和动态,从空间分为国家、地区、行业、职业,从范围分为群体和个体,包括设定人力资源存量指标、流量指标、相对指标、平均指标、变异指标等五大板块,并确定各指标计算方法。

4。人力资源回归与相关分析

包括人力资源总量和结构分析、人力资源与经济增长关系分析、人力资源配置效率、主成分分析、因子分析及人力资源发展趋势预测等。

5。人力资源统计制度的系统设计

包括人力资源统计制度的内容,在人力资源统计指标体系的应用以及人力资源统计分析中的作用,对现有人力资源统计范围、方法、调查方式、资料完整性等方面的反思等,并在此基础上提出建立规范统一的人力资源统计制度的初步设想,以适应知识经济时代各行各业,各级经济活动单位对人力资源统计研究的需要,规范数据来源渠道,保证人力资源统计数据的权威性、统一性、准确性。

三、结语

通过我多年的工作经验和研究,我发现人力资源统计指标体系是一系列相互联系、相互依存、相互制约的多层次、多角度反映人力资源状况和规律的指标群所构成的有机整体,比单一指标、综合指标等能提供给人更多更丰富的信息资源和更强的功能。它提供了一套完整的人力资源统计数据,可以反映事物的各个方面及其发展变化的整个过程。利用这些统计数据,进而界定、统一人力资源的范围、统计口径、统计方法,提高人力资源统计信息收集和分析的科学性、可比性和可操作性,可以了解人力资源的现状和供求状况,客观地反映人力资源的数量、结构、投入、配置等状况及其发展趋势和规律。由于人力资源本身所具有的特殊性、复杂性、不确定性和难以数量化,使得对人力资源价值计量的难度远远超过物力资源,国内外研究了几十年,但至今尚未解决这一难题。

人力资源是国家财富,人力资源统计是了解掌握和监控人力资源规模、水平及其变动情况的根本手段。但通过我的研究,我发现目前我国的人力资源统计无论是从理论方法还是实践活动上都缺乏系统规范的研究成果,应尽快与国际接轨完善人力资源存量统计指标,建立人力资源流量统计指标,并加快建立一个对人力资源数量、质量、投入产出及效益等进行跟踪监控和辅助决策的长效机制,完善人力资源统计调查体系,实现人力资源统计信息共享,为国家长期持续发展提供人力资源保障和支持。

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老娜再修行

应用统计学是经济管理类专业一门专业必修基础课,能帮助管理者高效准确地进行数据分析,进行管理决策。下面是我为大家整理的浅谈应用统计学论文,供大家参考。

《 浅谈统计学在企业中的应用 》

在当今企业经营中,经常会把 企业管理 体制、组织形式、经营方式等看成企业管理,其实对于企业来说,统计工作是非常重要的,但是常常会被企业管理者所忽略,在企业管理中,经营方式的是否有效,对企业是否适应市场经济要求,能否创造更高的经济效益,统计学都具有重要的影响和意义,因此,强化企业统计工作,无论是对企业的经营,还是管理,都具有重大的意义。

1 统计工作的意义与作用

统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集,整理和分析工作的总称,它是一种社会调查研究活动。统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息,因而是社会经济信息的主体,是政府机关和企事业单位领导了解情况,研究问题、进行科学决策的重要参考依据。

统计工作是制定 企业战略 决策和计划的重要依据,当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度,便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测,首先它可以反映出企业规模,其次可以反映企业结构。从规模上,它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上,它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。

2 统计 方法 的应用

企业中概率论的应用

在我国当前的市场经济条件下,通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的,它是由很多的不可控制因素影响的。比方说,某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时,一共花费了多少等等问题。要解决这些问题,都需要利用概率论的方法进行分析,所以,在商业企业中,概率论有着广阔的应用。

企业中数理统计分析方法的应用

商品市场占有率的问题

比方说,在某一城市的四家电器商场中,对手机销售情况进行抽样调查,调查结果为:一个星期内一共销售手机数量为2000部,其中,某一个品牌的手机销售数为214部,通过数理统计中的分析方法,我们可以在把握度非常高的情况下,得出这一品牌手机在市场中的占有率在~之间。

调整 措施 效果的显著性

比方说在某一超市中,商家为了增加自身的销售情况,调整了销售方式和销售人员,然后对调整后的日销售额进行随机抽选,选出其中的9d,得到该超市的平均日销售额为60万。根据原来的统计显示,调整前超市的日销售额为52万,我们假设超市的日销售额服从正态分布,调整后的效果不能简单的以调整后的60万日销售额来进行判断,而是应该按照假设检验的思想和方法来进行判断。

3 当前部分企业统计工作中存在的问题

统计工作在企业中的重要性都有目共睹,但是多方面原因,很多企业统计工作的制度建立的还不够完善,主要存在以下几个方面的问题:

(1)统计数据的准确性不高,在部分企业中,统计数据的虚假成分比较高。

(2)我国部分企业其统计指标还是延续计划经济体制下设置的指标体系,没有参照国际上成熟的统计指标与统计口径,指标单一,不能跟上时代步伐。

(3)由于国家对其统计工作的投入几乎微乎其微,再加上部分企业自身对统计工作投入不足,对统计工作的重要性认识也不足,为了提高经济效益,减少人力资源投入,很多中小企业都没有设专职统计人员,而是以会计人员代替或兼职。对统计工作也不够重视。

(4)很多企业对信息化建设投资不足,对统计工作也不够重视,因此,这些企业的统计工作既没有专用统计管理系统,也没有统计专用计算机,统计质量与效率很低。

4 完善企业统计工作的几项措施

目前政府和大部分企业的急需解决的是如何解决企业统计工作中存在的一些问题,充分发挥企业统计工作的重要作用。从企业自身的角度来完善其统计工作主要有以下几项措施:

(1)要强化统计工作的重要地位,要想方设法得到企业领导的重视,让他们认识到统计工作的价值和重要性。

(2)加强企业统计队伍的建设与稳定,既要做好人才引进工作,根据自己实际发展的需要,确定统计人才引进的类型、层次及数量;又要注重现有人才的培养投资,建立完善的留人、用人机制,最大限度地发挥统计人员的工作积极性和主观能动性。

(3)企业统计人员要有危机感,必须与时俱进,加强学习,尤其是加强统计业务、经济管理、法律法规等知识的学习,不断提高自己的业务水平,才能适应企业和社会发展的需要,跟上时代前进的步伐。

(4)企业统计手段落后的现状已不适应社会发展的需要,各企业应尽快创造条件,加大资金投入,加快企业统计手段现代化建设,配备计算机并运用计算机处理统计信息,提高数据的准确性、时效性。

5 结语

在当代日益竞争剧烈的市场经济中,统计学是现代企业实行科学管理和监督企业经营活动的重要手段,也是现代企业制定经营政策的重要依据。提高企业的的经营效益和适应社会主义市场经济要求是现代企业管理体制、经营方法和运行机制的有效保障,科学的数据统计工作能够促进现代企业管理政策的实行,为企业管理找到切入点。加强企业的统计工作,落实统计工作的应用对企业发展有着重大而又长远的意义。

《浅谈 Excel 在统计学中的应用 》

摘要: 文章 以Excel 2003为例,介绍了其在 统计学方面的典型 应用,即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。其中,在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例,更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。

关键词:Excel 数据库统计函数 数据透视表 统计指数

前言:统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料,并在此基础上进行推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义可以看出,统计的关键在于对数据的分析与加工,而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应,因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中,而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。虽然SPSS、SAS等专业统计 软件在某些方面具有更为强大的统计分析功能,但其或者需要专业的编程,或者需要高昂的价格,因此普及性远远不如Excel。下面以Excel 2003为例,介绍一下其在统计学方面的典型应用。

1.数据库统计函数与数据透视表

Excel作为电子表格软件,其数据结构的核心是单元格和单元格区域,因此Excel同数据库软件相同都是 管理处理一批有规律的数据。基于Excel的行列结构,在 工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理,这也被称为Excel的内部数据库技术,通过创建Excel的内部数据库,可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。

数据库统计函数

在建立内部数据库的基础上,Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数,这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria,这些参数对应函数所使用的工作表区域,利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。

Dfunctions具有相同的语法格式:Dfunctions(database,field,criteria)。其中:

①Dfunctions为数据库函数的名称,在Excel中总共有12个数据库函数;

②database为构成数据清单和数据库的单元格区域,数据库是包含一组相关数据的列表,其中包含相关信息的行为记录,而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项,为函数所使用的数据列或称作字段,数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项;

③field可以为文本,即两端带引号的标志项,如“类别”、“生产商”,也可以为数据清单中数据列的位置,如“1”表示第一列,“2”表示第二列。field也可省略,省略后函数将返回数据清单中所有满足条件的值;

④criteria为一组包含给定条件的单元格区域。可以为参数 criteria 指定任意区域,只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。

数据透视表

数据透视表是Excel中的一项重要功能,对于统计来说更是十分重要。由于Excel的工作表仅仅能提供一个由行和列组成的二元的数据结构,当需要在统计中反映多维的问题时,就需要用到数据透视表功能,采用数据透视表的“透视”,就可以在有限的二位数据平面里表达三维的概念,而且结合了数据透视图功能的数据透视表更是使得可以快速的形成特定要求的统计图表,并可以随时按要求变化图表的显示效果,实现有效的统计分析和统计绘图。

2.统计指数

在统计中,指数是概括一个基础变量或一组变量的相对变化的单一描述统计量。指数之所以有其广泛的应用,主要是因为其存在以下优点:首先单个变量对应基础数字往往太大,而指数化后容易观察;其次绝对数字的变化较难掌握,而运用相对数字表示的指数能更直观地看出其变化;最为重要的是许多时候由于组成指数的一组商品的相对变化比例不同,此时采用指数可以概括一组商品的综合变化。如通过股价指数可以反映股市行情总的变化状况,通过消费价格指数(CPI)可以反映居民主要消费资料价格的总变动。

例如,利用Excel求同等加权指数:假设选取表3-1中6种主要消费品来计算消费指数,试分别计算同等加权消费价格指数和同等加权消费数量指数。

要计算同等加权的消费价格指数和消费数量指数,具 体操 作步骤如下:①新建一工作表,“例”,设定表头为“同等加权指数”,输入表4-1中已知数据;②按照公式求同等加权价格指数,单击B11单元格,在编辑栏中输入“=SUM(C4:C9)/SUM(B4:B9)”,完成后按回车键;③按照公式求同等加权数量指数,单击B13单元格,在编辑栏中输入“=SUM(E4:E9)/SUM(D4:D9)”,完成后按回车键。

结束语:

Execl在统计学方面的应用还有很多,如概率分布图、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与预测以及时间序列分析等,其强大的统计功能可以满足 经济学、 医学、气象、 农业等各个领域的数据分析,为人们的分析决策提供可靠的参考,且随着Excel版本的不断升级,其功能也日趋完善,有着广阔的应用前景。

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