统计论文范文

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第1篇

统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文

摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。

关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩

为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。

一、数据选取

回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。

选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。

二、建立多元线性回归模型1及数据分析

运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：

（1）

线性回归模型通常满足以下几个基本假设，

1.随机误差项具有零均值和等方差，即

（2）

这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。

2.正态分布假定条件

由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。

从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。

回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：

y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3

+0.334x4+0.347x5

从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。

三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析

从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：

y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）

在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。

四、结束语

通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。

通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。

统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文

摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。

关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学

一、引言

通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。

二、课程教学探讨

针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。

（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。

（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。

（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。

（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。

（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。

三、教学效果评估

经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：

（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。

（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。

（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。

（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。

教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。

第2篇

1刊登论文学科分布情况

通过对《新疆农业科学》刊登论文学科分布的分析，可客观反映我区与农业相关的学科现状和发展趋势，对于了解不同学科发展状况，促进知识创新、技术创新有重要意义。据统计，2012年《新疆农业科学》论文刊登数量前6个学科分别是：林学与园艺、作物栽培与育种、草业与环境、畜牧兽医、植物保护、生命科学，共296篇，占总总数的81.76%，其中排名第一的林学与园艺，占论文总数21.56%，表明在我区农业研究领域中，这些学科领域的科研工作较为活跃，科技产出较多，论文数量有明显增加，被引频次也有所增长[1]。上述学科相对发展较快，属于优势学科，见图6。

2通讯作者构成情况分析

对通讯作者的构成进行统计和分析表明，2012年《新疆农业科学》的论文中具有正高级职称的通讯作者达263人，占作者总数的72.65%，具有副高级职称的通讯作者83人，占作者总数22.92%，合计：95.57%。年龄构成分析表明，年龄在40～50岁的通讯作者有196人，占作者总数的54.14%，年龄在50～60岁的通讯作者113人，占作者总数的31.21%，年龄在40～60岁的通讯作者309人，占作者总数的85.35%；博士生导师119人，占作者总数的32.87%，硕士生导师153人，占作者总数的42.26%，具有硕导和博导身份的通讯作者占作者总数的75.13%。表明《新疆农业科学》的通讯作者主要是高级职称、高学历的高层次研究人员，均为项目主持人、学科带头人，相应撰写的论文学术水平和质量较高，对《新疆农业科学》载文质量的稳定和提高办刊质量与水平起到了关键作用，见图7。

3年度基金项目资助论文数量的统计与分析

对2012年《新疆农业科学》科技论文来源统计分析：国家级项目论文225篇，占全年总数的62.15%，省部级项目论文114篇，占全年总数31.49%，地厅级项目论文23篇，占全年论文总数的6.35%。2012年度国家级、省部级以上的基金总数为339篇，占总刊登论文数的93.64%，表明《新疆农业科学》超过90%的论文来源于国家级、省部级以上基金项目。其中国家级项目近几年均保持了高百分比。上述统计分析还表明，《新疆农业科学》的基金资助论文数量呈高比例态势，在科技领域投入不断增长的社会大背景下，新疆农业科研机构和高等院校承担的国家、省部级项目的数量在稳步上升，农业科技领域的竞争实力正在逐步增强，农业科研的国际交流、合作研究和技术引进工作稳步发展。总体来说，《新疆农业科学》目前已经形成了以撑、公益性行业专项）和自治区级（科技攻关、自治区基金、成果转化、重大专项）项目产出论文为主，地州级、高校基金、研究机构基金等为辅的多层次的资助体系论文。

4结语

第3篇

（1）企业统计具有信息主导作用。

（2）具有咨询和监督功能。

运用现代统计技术对企业经营运行状况进行监测，通过可靠的经济信息数据库中的统计信息与其他信息资源，多层次、深层次地展开企业经济活动的专题与综合分析，在宏观信息、市场信息、企业微观信息基础上做出预测、置信估计，为企业决策提供依据。同时，通过准确的数据信息，及时、全面地对企业生产经营活动进行定量检查，对出现的偏差和问题及时反应、描述，提供监测、预警、中止信号，并提出咨询意见。

2企业统计中存在问题

(1)服务主体错位。我国的企业统计起源于五十年代的计划经济时期，企业统计是官方统计的基层报表单位，以一套报表制度形成自上而下布置、自下而上层层上报的政府统计模式，尽管在计划经济时期企业统计也有过多次变革，但服务的对象始终是政府。进入市场经济，随着政企分开，企业逐渐成为独立的统计实体，经济行为已不再是听命于政府的指令，已经具备了独立性和主体利益追逐性，但是企业的统计工作从总体上看仍然没有突破“统计＝报表”的传统模式。相应地，企业统计的职能也没有从报告型统计转变为经营管理型统计，企业统计的主要任务是为上级主管部门提供各种报表，即所谓“吃企业饭，干上级事”，缺乏对企业经营进行深入分析的主动性，从而对企业经营没有直接贡献，所以往往被看作是政府部门的附属机构，是企业中效益最差的管理部门。随着社会经济和企业的持续发展就要求企业统计尽快建立适合本企业的统计行为方式，其服务对象主要包括企业决策者、管理者、投资人、债权人和政府。政府由原来的主要服务对象变为次要服务对象，因此，企业统计的目的要由为政府统计服务改变为企业实现最佳经济效益提供信息服务。

(2)指标体系不完整。与统计报表相适应，企业统计指标体系一般只局限于企业的产值、产量、成本消耗等生产性指标，而与企业管理与决策需求相适应的指标甚少，反映企业外部环境和竞争者的统计指标更少，从而造成企业统计的现有指标体系与管理、决策需求相脱节。

(3)工作内容单调、手段落后。由于企业统计人员均是事后统计，较少进行事前分析和预测；多简单的数据说明,少深入的系统分析。多数统计数据只是经过简单加工的初级信息产品，很少有技术含量高、信息含量大的深加工统计产品提供给企业管理者，以帮助其进行决策。所以，企业统计部门不被企业领导所重视，其人员、设备配置相对于其他部门较落后。

(4)缺乏高素质的统计人才。由于企业统计在现有的统计工作体制与模式下没有为企业管理提供服务，对企业经营没有直接贡献，所以企业统计部门不被企业领导所重视，统计人员在企业中的地位低下，能力较强的人员从自身发展的角度出发，都不愿意在统计岗位工作，造成统计人才的短缺。而从统计业务来看，企业统计又是一个专业性很强的工作，统计功能发挥得如何，很大程度上取决于统计人员的专业素质。因此，企业统计本可以在数据分析方面发挥作用，但由于统计人员的业务素质低，无法为企业决策提供高质量、深层次的数据信息。

3对策与建议

3.1部门重组，建立企业信息中心

当今快捷地进行企业信息化运作，已成为企业适应市场环境变化、增强竞争力的关键所在。

由于企业统计和企业信息化的功能有许多相同之处，主要是对信息的搜集、整理、分析和应用。不同之处在于，企业信息系统更多地应用了高新技术的支持；企业统计更关注指标体系和分析方法的应用。企业统计和企业信息系统在许多方面可以互补，如果将两者的功能相结合，相应地，将企业统计部门与企业信息管理部门相融合，建立企业信息中心，应该是一种合理的选择。

企业信息系统的建设应与企业统计的应用相结合，前者是信息管理的设施，后者提供信息资料。这样，既满足了企业信息系统的信息需求，又为企业统计信息功能的顺利实现提供了先进的载体和平台。同时解决了长期困扰企业统计的不被领导重视、地位低下、工作条件落后、硬件配置不足等问题。

3.2服务手段改进，与先进的企业管理方法相结合

信息技术的飞速发展改变了人们的价值观和投入产出方式，催生了新的管理理念和管理方法，企业要想在激烈竞争的市场中立于不败之地，就必须在“以客户为中心，以市场为导向，以效益为目标”的管理理念指引下，用数据库、网络及管理应用软件相结合的信息技术全面提升企业管理水平。由于统计技术与管理方法的天然联系，企业统计在先进的管理方法中不仅有用武之地，而且其功能得到了新的拓展。

质量管理是企业管理的生命线，质量管理的发展在经历了质量检验管理阶段、全面质量管理阶段、标准质量管理阶段。在质量管理的发展过程中，统计技术的作用愈来愈明显，应用也愈来愈广泛。对统计技术在全面质量管理中的作用，费根堡博士曾说：“在全面质量管理活动中，无论何时、何地都会用到统计方法。统计方法所表达的观点，对全面质量管理的整个领域都有深刻的影响”。在全面质量管理、ISO9000标准质量管理以及6σ管理等先进质量管理方法中，统计技术的运用都起着至关重要的作用，而且应用越来越广泛。

3.3服务拓展，为企业其他部门提供咨询服务

企业的采购、生产、销售以及人力资源管理等职能部门在经营运作过程中，都会有大量的数据记录，而这些部门的工作人员对数据的处理能力远不如专业的统计人员，他们一般只采用简单的方法描述统计数据，难以看到数据中隐含的规律性。所以统计人员可以为企业其他部门提供数据处理咨询或培训服务。

如果我国企业能够尽快学习并引进先进的企业管理方法，用严谨的统计数据分析方法提升企业管理水平与决策的高效性、准确性，那么企业领导者会发现，统计技术是企业管理与决策中不可少的工具。这时企业领导会主动地重视企业统计，自然会由“要我重视”转变为“我要重视”，因为企业统计的职能已不再仅仅是“吃企业饭，干上级事”。随着企业信息化水平的不断发展与完善，过去从企业报表那里摘抄而来的统计报表现在可以通过信息转化功能自动实现，统计人员能够摆脱烦琐的事务性工作，有更多的时间和精力运用统计专业技术对统计数据进行高层次的分析，甚至成为项目团队的主要成员，主要研究企业生产经营状况，为不断企业提升管理与决策水平服务。

3.4统计人员提高业务是企业统计新模式的运作保证