序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的多元統計分析論文樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。

第1篇

【關鍵詞】多元統計分析 三段式科技創新

一、前言

多元統計分析是一門研究統計應用方法的統計課程，是高等院校統計專業的重要基礎課，對于訓練與提高學生的邏輯推理能力與統計應用能力都具有重要作用。隨著統計軟件的開發，多元統計分析課程在自然科學和社會科學的各個領域應用越來越廣泛。然而，該課程本身具有理論推導繁瑣、計算強度大、實際操作復雜等特點，不僅消磨了學生的學習積極性，也使得其理論方法難以應用到解決實際問題中，從而失去了多元統計分析課程應用性的作用。

為培養學生對多元統計分析課程的學習興趣，使多元統計統計真正與現實問題相結合，發揮其應用性課程的作用，本研究將以學生為主體，以科技創新活動為載體，實施面向科技創新活動的《多元統計分析》“三段式”應用教學模式的研究。分別包括：一段：統計案例的構建，重點闡述在科技活動中如何構建統計模型；二段：問題情景設計，讓學生對科技活動的實際問題進行情景模擬；三段：統計創新實戰，組織學生參與科技創新競賽，輔助以專門的技能培訓。

在國外大學的應用統計專業課程中，案例教學是主要的教學模式之一。案例教學法是將實際問題提煉并模擬。因為實際問題的復雜性使得提煉出的案例具有較強的綜合性。這恰恰符合統計學課程的應用性和操作性的要求。因此，為了增強學生面對實際問題的統計應用能力及操作能力，應促進學生積極參與社會實踐活動和各種競賽。通過競賽不但可以增強學生的撰寫科研論文及歸納總結的能力，還可以培養學生的團隊意識，學習溝通，表達等基本技能。

二、“三段式”應用教學模式的內容

（一）研究內容

本研究以科技問題為引，以三段式立體教學模式為手段，以培養學生科技創新能力為目的，改革傳統的《多元統計分析》教學模式。

一段：統計案例的構建，重點闡述在科技活動中如何構建統計模型；

案例教學法是將實際問題提煉并模擬。因為實際問題的復雜性使得提煉出的案例具有較強的綜合性。這恰恰符合統計學課程的應用性和操作性的要求。通過對各類典型案例的分析與講解，即能夠將理論知識與實際問題緊密結合，增強學生對理論知識的理解；又能夠幫助學生進行實際問題的提煉，進而培養學生的獨立分析能力。

我們在借鑒國外案例教學模式的基礎上，以我國實際背景出發，進行案例教學，通過案例教學開放學生的思維空間，教會學生掌握知識的同時，最終學會思維、分析和推理、并提出自己的見解，培養統計思維能力。由于《多元統計分析》旨在學生統計能力的養成.而統計能力又主要體現在統計思想、方法的應用上，因此統計的教學過程不應局限于基本理論和方法的介紹.應注意學生分析思維能力的培養，在課堂上多提出“what”、“why”、“how”等系列問題，讓學生自己思考并當堂回答，采取這種學生參與式教學方法，能有效地激發學生求知欲和創造能力，不僅能較好地培養學生的競爭意識，敏捷反應，答辯口才，更能進一步明晰解決問題的思路，對培養適應現代社會生活需要的合格人才是非常有益的。同時還要求學生掌握科技創新方法、增強邏輯思維與分析能力及文獻檢索與收集能力。

二段：問題情景設計，讓學生對科技活動的實際問題進行情景模擬；

本階段采用學生與教師并重的教學模式。培養學生對實際問題的挖掘和提煉能力、統計數據搜集、數據整理能力和數據分析能力。教師將科研項目、社會商業項目為主，設計模擬實踐，帶隊指導學生參與整個模擬流程，在流程的每一部分詳細指導其中所用到的統計方法、統計知識、統計原理。結合實際問題，尤其是商業經濟問題，適當介紹所用的經濟知識，給出經濟意義解釋。

教師可以組織學生結合自身對實際問題進行統計調查，如對大學生網購現象調查分析、學生對課程教學改革的感受的調研、大學生創業觀念及意愿問題的調查等，使得學生能夠真正將理論與實線結臺，理論知識得以鞏固。

培養學生的統計應用條件反射能力，促使學生將實際問題與統計方法之間建立一些直覺的聯系，即學生在接觸某些具體問題時，能夠第一時間想到處理這些問題能夠應用的統計方法。如：怎樣知道這些問題，可以選用數據、圖形、表格等來描述、界定這些問題；怎樣了解這些問題的規律、趨勢，可以選用推斷統計、多元統計等方法。

三段：統計創新實戰，組織學生參與科技創新競賽，輔助以專門的技能培訓；

本階段采用學生為主，教師為輔的教學模式，培養學生歸納總結能力和撰寫科研論文能力。每年都會有各級學科競賽，在比賽前一個月左右時間，通知學生開始為競賽做好準備，根據往年比賽慣例，提前構思，用1-3天的時間初步選定方向，用4-7天的時間設計調查問卷，教師鼓勵學生根據各自特長組成團隊參與科技競賽，團隊為主、團隊完成競賽的全程，教師為輔、只為團隊提供思路、方法的指導，使教學活動由被動的執行任務變為主動的創造性勞動。

通過競賽還可以培養學生的團隊意識，學習溝通，表達等基本技能。

（二）研究創新點

1.打破了傳統的案例教學模式。傳統的案例教學是為了加深學生對基本概念，基本方法的理解，而我們所進行的案例教學是希望通過案例教學培養統計思維能力、掌握科技創新方法、邏輯思維與分析能力和文獻檢索與收集能力。

2.改進了傳統的實踐教學模式，實施以科技創新活動流程為參考，學生為主體實踐教學。傳統的實踐教學，雖然稱之為實踐，但是實踐的過程只是教師布置題目，學生完成論文，不能夠真正做到理論與實線相結合，我們組織學生結合自身對實際問題進行統計調查，如對大學生網購現象調查分析、學生對課程教學改革的感受的調研、大學生創業觀念及意愿問題的調查等，使得學生能夠真正將理論與實線結臺，理論知識得以鞏固。

3.以科技創新競賽為工具，教學并重的統計專業技能培養。傳統的檢驗教學效果的途徑是考試，或者通過論文考核學生對知識的掌握情況，本項目繼續延續論文考核形式，并進一步讓學生參與到教師的科研中，好的課業論文可以作為學生畢業設計的基礎。同時通過組織學生參與學科競賽，培養學生歸納總結能力和撰寫科研論文能力，同時也可以培養學生的團隊意識。

三、研究主要成果及推廣價值

（一）主要成果

“挑戰杯”活動在全國高校中的影響日益擴大，已成為衡量高校創新型人才培養的重要標志之一。它既是學生科技訓練的重要平臺，也是反映高校辦學水平、教學質量的重要依據。

2009年，學生參加河北省大學生課外科技作品競賽即“挑戰杯”，獲得特等獎一項，三等獎一項，2010年獲得一等獎一項，2011年獲得三等獎一項。學生的科研能力增強，完成多篇學術論文，如07級統計專業學生王彥的文章被EI檢索，06級統計專業學生魏志星發表的文章已被JICT（EI源刊）錄用；

（二）推廣價值

為了適應社會、科技、經濟發展對人才培養提出的新要求，及時更新教育理念，深入開展教學內容與課程體系改革，不斷提高教學質量。我們提出了“三段式”教學模式，指導學生參加大學生數學建模競賽和“挑戰杯”競賽，均取得了好成績，這對全校的人才培養和教學工作起到了十分積極的重要推動作用。同時，在省內各高校中，我校的成績也是屈指可數的，特別是統計專業學生在同類專業學生中表現優異，屢次獲獎。說明我們的教學模式有很大的成效，有很高的推廣價值。

四、研究前景

大學生課外科技活動即能夠增強學生的科學素質，又能夠拓展學生的知識。本研究就是將課外科技活動和課堂教學結合起來，真正做到理論與實踐相結合。將課內外內容完美的結合起來，為培養和提高學生的創新能力提供必要的理論支持。國家的未來靠創新，創新人才的培養靠教育。

參考文獻：

[1]郭玉珍，鳳啟龍. 對大學生課外學術科技創新體系建設的思考[J].邊疆經濟與文化.2008（11）

[2]冀相奎，劉文婷. 高校科技創新工作探析[J].科技信息.2008（23）

[3]揚衛，依凡. 關于“大學創新文化”的討論[J].新華文摘.2007（13）

[4]田喜洲. 論大學生科研能力的培養[J].重慶大學學報.2002（6）

第2篇

1描述性統計

描述性統計是社會科學實證研究中最常用的方法。準確、全面、正確的描述是所有實證分析的基礎，如果對某個事件或某種現象的描述不清楚或存在偏差，那么其后的所有分析都將是值得懷疑的。一項研究能夠將所研究的現象或對象描述清楚，就是一個極大的貢獻；而描述的偏差可能會引起公眾或學術界對某些社會現象的誤解，甚至誤導政府決策。但是因為描述性統計所用方法簡單易得，往往沒有得到足夠的重視。

均值的局限普遍用于描述樣本集中趨勢的測量之一是均值。它對于近似正態的對稱分布樣本來說是比較好的測量，對于不對稱分布則不然，尤其會受到極端值的影響。兩個分布完全不同的樣本可能會有相同的均值，因此均值在某種程度上抹殺了樣本內部的差異，而往往這種內部差異正是需要我們進行深入研究的、或應當引起人們注意的。為了彌補均值的這個缺陷，一般在報告均值的同時也報告方差，或用直方圖／散點圖的形式描述分布，以提請讀者注意群體內部的差異。

不同群體的可比性在描述性統計中，往往涉及到對不同時期或不同人群的總體描述，以反映社會變化或地區差異。在社會科學中、尤其是人口研究中，不少事件的發生都是與年齡密切相關的，如我國婦女大部分在35歲以前完成了生育，從而導致35歲以上育齡婦女中極高的避孕現用率。在這種情況下，兩個樣本之間存在避孕現用率的差異可能只是年齡結構的差異，而不是年齡別避孕現用率的差異。又如在報告流動人口犯罪問題時，給人的印象往往是流動人口犯罪率高于常住人口，但忽視了流動人口的年齡和性別構成與常住人口完全不同，且青年男性是犯罪率較高的人群。這種對兩個不同群體的比較往往會導致錯誤的結論。

絕對數的使用由于中國人口數量巨大，調查研究也比較容易得到大容量的樣本，所以對任何小概率事件用絕對數報告都會出現驚人的巨大數字，單純對絕對數的強調往往會產生戲劇性的效果。比較合理的方式一般是在報告某事件絕對數的同時，給出該事件的發生率或占研究人群的比例。

小樣本的代表性在一次抽樣的小樣本中求得的率或比例會非常不穩定，與另一次抽樣的結果可能會有較大差距。因此當研究僅限于從小樣本獲得的資料時，應當在報告比例的同時也報告樣本量。

2雙變量統計分析

在社會科學研究中，首先分析的往往是兩個變量之間的關系，如用相關或列聯表等方法。一般在確定兩個變量之間確實有某種關系，如在經過統計檢驗后證實兩變量有顯著相關關系，進行更進一步的分析才有意義。因此，雙變量統計分析在實證分析中占有重要地位。但是，由于在應用中對有些問題的忽視，雙變量統計分析也很容易出現偏差或錯誤。

卡方檢驗的局限在利用列聯表對兩個定序／定類變量進行相關分析時，需要進行統計檢驗來判斷兩個變量的相關是否有統計上的顯著意義。不少研究結果都用卡方檢驗的顯著性報告相關狀況。但值得注意的是，卡方統計量的計算本身是有局限性的，樣本越大，卡方值就會相應增大，因此大樣本的卡方檢驗很容易得到顯著結果。所以一般在報告卡方檢驗結果以說明兩變量是否顯著相關時，還應當同時報告相關強度，即相應的相關系數，如Gamma,Lambda等。

統計意義上的顯著與差別的實際意義在檢驗兩個定距變量的均值差別是否具有統計上的顯著性時，也存在相似的問題。由于樣本量越大，樣本均值分布的方差就越小，因此常用的t檢驗結果就越可能顯著，任何細微的差別都可能有統計上的顯著性。但有時具有統計意義顯著性的差異，在實際生活中可能意義并不大，如同在兩個草堆之間找出一根草的差距，對判斷兩個草堆的大小沒有實際意義。因此，對任何檢驗結果都應當有符合實際的解釋和說明。

虛假相關問題雙變量分析中的虛假相關問題，幾乎在所有關于社會科學研究方法的教科書中都會涉及到，在統計分析方法的教學中也被視為經典問題。但是多少年來，人們仍然在不斷地重復著這個“經典的錯誤”，即認為可見的或統計檢驗結果顯著的相關就是真正的相關；更為大膽的做法是把這種相關關系推向因果關系。我們知道，對于有的變量來說，即使是經過檢驗判定兩者具有統計上顯著的相關關系，也不一定存在實際意義上的關系，因為可能有未考慮到的變量或不可測量的變量在同時對兩個研究變量起作用，有時甚至可能完全是偶然的巧合。例如，火災的大小是以火災損失來衡量的，而參加滅火的消防員人數是與火災大小有關的，火災越大，出動的消防員就越多，但凡是具有常識的人都不會根據出動消防員人數和火災損失兩個變量之間的高度相關，斷定出動消防員越多火災損失就越大，因為火災的規模是決定因素（但很難直接衡量）。在有關人口科學研究中也有報告虛假相關的現象，如人口增長率的降低導致了經濟增長的提法就是一例。因此，在分析相關關系時，應當根據理論、知識、經驗、甚至常識來判斷這種分析是否有意義、是否存在其他變量的作用（稱為外在變量），避免得出有悖于常理的分析結果。有些虛假相關是可以通過統計分析方法判別的，如在控制了另外一些變量后觀察兩個變量的偏相關，或在雙變量分析的基礎上，進一步用多變量分析深入研究。

3多變量分析

回歸分析是多變量分析中應用最多的方法，尤其是邏輯斯蒂回歸更是被廣泛地應用。在眾多應用中，比較明顯的問題是使用方法是否得當和對結果的報告和解釋是否規范、合理（見2002年第2期《人口研究》劉金塘文）。此外還有一些應當引起注意的問題。

分析框架的重要性在社會科學研究中，各變量之間往往存在錯綜復雜的關系，如果在進行回歸分析之前沒有一個清晰合理的分析框架，那么回歸的結果有可能會引起質疑。一般應在報告回歸分析結果之前，介紹該分析的框架，如各變量的定義、各自變量與因變量的假設關系及其理由等，對建立的回歸模型做出合理性論證。有一些變量可能是作為控制變量納入回歸模型的，如性別、年齡等，最好事先解釋清楚。對假設因果關系的模型，應當至少能夠說明：(1)該因果關系在理論上是正確的、在實踐中是合理的；(2)從事件發生的時間上來說，應當是原因發生在先、結果發生在后。如有些回歸分析中，未加說明即把所有與因變量顯著相關的變量都囊括在自變量中，甚至有些自變量與因變量有明顯的互為因果關系，顯得分析邏輯混亂；還有的論文在簡單介紹研究背景和數據來源之后，急于建立因果關系并推出回歸分析結果，然后再根據各變量在回歸模型中的顯著性一一說明，這相當于事后解釋；這些做法都是錯誤的。

在具備“奔4”微機和較易操作的軟件的今天，轉瞬間就可完成一次回歸分析，但是在此之前，需要有大量的前期準備工作，包括文獻檢索和理論框架構建，才能確保統計分析的科學性。

分析方法應用的條件每種多變量方法都有各自的前提條件或假設，如果這些條件不具備或者假設不成立，該方法的應用就成問題。如Pearson相關是考察線性相關關系，多元方差分析只能辨別線性相關因變量的多元差異，線性回歸分析假設自變量與因變量之間為線性關系，因子分析方法也是建立在各變量具有一定的線性相關基礎之上的；另外，在邏輯斯蒂回歸中，每個分類都應保證有足夠的頻數，如果頻數太少就會影響參數估計的穩定性；等等。盡管一般不在報告分析結果時說明各種假設是否成立或條件是否滿足，但是在進行分析時應當自覺地進行考察。如果不能滿足條件或假設不能成立，就對數據進行轉換或調整后再分析，或者改變分析方法。

多變量分析結果的展示和解釋多變量分析的結果一般是通過列表來展示的。現在一種并不少見的做法是直接把統計軟件的輸出直接復制到論文中，我們往往會在文章中看到包括回歸參數估計、參數標準差、檢驗統計值、檢驗顯著性、偏相關系數等等n行m列的大表，使人有目不暇接的感覺。實際上參數標準差和檢驗統計值是提供給分析者的信息，沒有必要列在結果中；如果不是有特別需要的話，偏相關系數也不是關注重點；最主要的應當是回歸參數估計及其顯著性。

在列出分析結果之后，應當對結果的實際意義進行解釋和討論，而不是復述分析結果的數學意義。此外，在多元統計分析中一個常見的問題是分析者對變量作用不具有預期統計顯著性的失望，因此繞開不顯著的變量，甚至對數據或模型進行各種調整以獲得顯著結果。其實，統計分析結果不顯著往往也是有實際意義的。例如在分析我國高齡老人的地區分布時發現，高齡老人比例與當地醫療衛生指標沒有顯著關系，這說明我國醫療系統還沒有具備延長老人壽命的功能；另一方面也說明這些高齡老人的存活不是主要靠醫藥維持的。所以，在解釋分析結果時，只要是在分析框架中涉及并參與分析的變量，無論作用顯著與否，都應當給予充分的討論；對于那些由于知識或信息的限制難以下結論的結果，可以作為問題提出，以便進行更有針對性的進一步研究。

第3篇

【關鍵詞】經濟統計學專業 培養方案 設計

【中圖分類號】G642 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-4810（2013）32-0060-01

經濟統計學專業是統計學在經濟領域中的應用學科，是以經濟數據為研究對象，包括經濟數據的采集、生成和傳輸，用統計方法分析經濟數據背后的經濟現象以及復雜經濟系統的規律，從而為經濟和管理決策服務。2013年，我國首次設置經濟統計學專業。作為地方二本師范院校的經濟統計學培養方案設計，沒有任何成功經驗可以借鑒。因此，我們在按照教育部要求，根據經濟形勢發展情況，借鑒財經類、綜合類和師范類院校的統計學專業經濟統計方向的課程設計，結合院校實際，依托學校建設應用型教學的平臺，來確定經濟統計學專業的培養理念并建立課程和實訓設計體系，進行經濟統計學的培養方案設計。

一 課程體系設計和實踐實訓設計整體思路

1.遵照教育部對經濟統計學專業的要求

嚴格遵照教育部對經濟統計學專業的要求。主干學科為理論經濟學、應用經濟學、統計學，其中核心課程為西方經濟學（微觀經濟學、宏觀經濟學），計量經濟學，財政學，貨幣金融學，會計學，經濟統計學，國民經濟統計學，概率論與數理統計，抽樣技術與應用，應用時間序列分析。實踐性教學環節包括實驗課程（含基本統計分析軟件應用、統計實務模擬等），社會實踐（含經濟社會統計調查、統計工作實習等），科研和論文寫作（含畢業論文、學年論文、科研實踐等）。專業實驗包括計算機基本技能實驗、統計分析應用軟件實驗、經濟計量分析軟件實驗、數據挖掘技術與應用實驗。

2.參照其他院校的培養方案和課程設置

它山之石，可以攻玉。我們選擇了部分具有代表性的財經院校（如上海財經大學、中央財經大學、東北財經大學、西南財經大學、中南財經政法大學、北京工商大學、上海金融學院、 河南財經大學、浙江財經學院和山東工商學院）和綜合類院校（如浙江大學、吉林大學、南京大學和云南大學）以及師范類院校（如北京師范大學、華東師范大學、東北師范大學、南京師范大學）作為參照院校。通過比較分析得出，在統計學經濟統計、商務統計、金融統計方向中，財經類院校主要突出經濟學課程，招生偏重理科生。綜合性院校和師范類院校主要課程為理學類，招生偏重理科生。

綜上所述，經濟統計學專業應培養適應信息化社會需要，熟練掌握現代統計理論和經濟數量分析方法，具有扎實的統計學、經濟學和金融學基礎，能熟練應用計算機軟件處理統計數據的復合型高素質經濟管理統計人才。學生畢業后可在政府部門、金融機構、外資企業和大中型公司等從事經濟統計分析、管理咨詢、市場調研和商務數據分析等管理工作。

3.與學院培養方案形式統一

新制訂的培養方案和整個學院的形式保持了統一，以便于教務人員管理工作的開展。

二 經濟統計學培養方案專業課的設置

經濟統計學的培養目標與基本規格和招收對象為理科生，設置了保險精算、金融統計和商務統計三個方向。學生修滿培養方案規定的學分并達到學位授予要求者，授予經濟學學士學位。

由于經濟統計學對統計學和經濟學知識的要求較高，我們提高了課程總學分和總學時，注重主干學科和專業課程的開課順序和教學周學時分配，強化實訓實踐課程，實行理論和實踐并行。

培養方案確定了5門學科基礎課程，分別為宏觀經濟學、微觀經濟學、C語言程序設計、概率論與數理統計、管理學。確定了5門專業基礎課程，分別為基礎會計學、經濟統計學、貨幣金融學、財政學、計量經濟學。確定了9門專業核心課程，分別為國民經濟統計學、多元統計分析、統計預測與決策、抽樣技術與應用、應用時間序列分析、金融統計學、市場調查與分析、投資學、數據挖掘。

分設了三個專業方向，分別為保險精算（開設保險學、保險統計學、利息理論、壽險精算、非壽險精算5門課程）、金融統計（開設商業銀行經營管理、金融市場、金融資產評估、金融工具與金融風險管理、投資組合分析 5門課程）和商務統計（開設信息檢索與利用、企業經營統計學、投入產出分析、項目管理、質量控制統計方法5門課程）方向。

第4篇

統計學論文2000字(一)：影響民族院校統計學專業回歸分析成績因素的研究論文

摘要：學習成績是評價學生素質的重要方面，也是教師檢驗教學能力、反思教學成果的重要標準。利用大連民族大學統計學專業本科生有關數據（專業基礎課成績、平時成績和回歸分析期末成績），建立多元線性回歸模型，對影響回歸分析期末成績的因素進行深入研究，其結果對今后的教學方法改進和教學質量提高具有十分重要的指導意義。

關鍵詞：多元線性回歸；專業基礎課成績；平時成績；期末成績

為了實現教學目標，提高教學質量，有效提高學生學習成績是很有必要的。我們知道專業基礎課成績必定影響專業課成績，而且平時成績也會影響專業課成績，這兩類成績與專業課成績基本上是呈正相關的，但它們之間的關系密切程度有多大？它們之間又存在怎樣的內在聯系呢？就這些問題，本文主要選取了2016級統計專業50名學生的四門專業基礎課成績以及回歸分析的平時成績和期末成績，運用SPSS統計軟件進行分析研究，尋求回歸分析期末成績影響因素的變化規律，擬合出關系式，從而為強化學生的后續學習和提高老師的教學質量提供了有利依據。

一、數據選取

回歸分析是統計專業必修課，也是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域應用十分廣泛。因此研究影響統計學專業回歸分析成績的相關性是十分重要的。

選取了統計專業50名學生的專業基礎課成績（包括數學分析、高等代數、解析幾何和概率論）、回歸分析的平時成績和期末成績，結合多元線性回歸的基礎理論知識[1-2]，建立多元回歸方程，進行深入研究，可以直觀、高效、科學地分析各種因素對回歸分析期末成績造成的影響。

二、建立多元線性回歸模型1及數據分析

運用SPSS統計軟件對回歸分析期末成績的影響因素進行研究，可以得到準確、科學合理的數據結果，全面分析評價學生考試成績，對教師以后的教學工作和學生的學習會有較大幫助。自變量x1表示數學分析成績，x2表示高等代數成績，x3表示解析幾何成績，x4表示概率論成績，x5表示平時成績；因變量y1表示回歸分析期末成績，根據經驗可知因變量y1和自變量xi，i=1，2，3，4，5之間大致成線性關系，可建立線性回歸模型：

（1）

線性回歸模型通常滿足以下幾個基本假設，

1.隨機誤差項具有零均值和等方差，即

（2）

這個假定通常稱為高斯-馬爾柯夫條件。

2.正態分布假定條件

由多元正態分布的性質和上述假定可知，隨機變量y1服從n維正態分布。

從表1描述性統計表中可看到各變量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的標準差分別為10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的標準差為8.141；有效樣本量n=50。

回歸分析期末成績y1的多元回歸模型1為：

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

+0.334x4+0.347x5

從表2中可以看到各變量的|t|值，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，通過t分布表可以查出，自由度為44的臨界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代數x2的|t|值為0.651小于t？琢/2（44），因此x2對y1的影響不顯著，其他自變量對y1都是線性顯著的。下面利用后退法[3]剔除自變量x2。

三、后退法建立多元線性回歸模型2及數據分析

從模型1中剔除了x2變量，多元回歸模型2為：

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

在表4中，F統計量為90.326，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的臨界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自變量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回歸模型2的線性關系是顯著的。

四、結束語

通過對上述模型進行分析，即各個自變量對因變量的邊際影響，可以得到以下結論：在保持其他條件不變的情況下，當數學分析成績提高一分，則回歸分析成績可提高0.242分[4-5]；同理，當解析幾何成績、概率論成績和平時成績每提高一分，則回歸分析成績分別提高0.149分、0.377分和0.293分。

通過對學生專業基礎課成績、平時成績與回歸分析期末成績之間相關關系的研究，一方面有利于教師把控回歸分析教學課堂，提高教師意識，注重專業基礎課教學的重要性，同時，當學生平時成績不好時，隨時調整教學進度提高學生平時學習能力；另一方面使學生認識到，為了更好地掌握回歸分析知識，應加強專業基礎課的學習，提高平時學習的積極性。因此，通過對回歸分析期末成績影響因素的研究能有效的解決教師教學和學生學習中的許多問題。

統計學畢業論文范文模板(二)：大數據背景下統計學專業“數據挖掘”課程的教學探討論文

摘要：互聯網技術、物聯網技術、云計算技術的蓬勃發展，造就了一個嶄新的大數據時代，這些變化對統計學專業人才培養模式的變革起到了助推器的作用，而數據挖掘作為拓展和提升大數據分析方法與思路的應用型課程，被廣泛納入統計學本科專業人才培養方案。本文基于數據挖掘課程的特點，結合實際教學經驗，對統計學本科專業開設數據挖掘課程進行教學探討，以期達到更好的教學效果。

關鍵詞：統計學專業；數據挖掘；大數據；教學

一、引言

通常人們總結大數據有“4V”的特點：Volume（體量大），Variety（多樣性），Velocity（速度快）和Value（價值密度低）。從這樣大量、多樣化的數據中挖掘和發現內在的價值，是這個時代帶給我們的機遇與挑戰，同時對數據分析技術的要求也相應提高。傳統教學模式并不能適應和滿足學生了解數據處理和分析最新技術與方法的迫切需要。對于常常和數據打交道的統計學專業的學生來說，更是如此。

二、課程教學探討

針對統計學本科專業的學生而言，“數據挖掘”課程一般在他們三年級或者四年級所開設，他們在前期已經學習完統計學、應用回歸分析、多元統計分析、時間序列分析等課程，所以在“數據挖掘”課程的教學內容選擇上要有所取舍，同時把握好難度。不能把“數據挖掘”課程涵蓋了的所有內容不加選擇地要求學生全部掌握，對學生來說是不太現實的，需要為統計學專業本科生“個性化定制”教學內容。

（1）“數據挖掘”課程的教學應該偏重于應用，更注重培養學生解決問題的能力。因此，教學目標應該是：使學生樹立數據挖掘的思維體系，掌握數據挖掘的基本方法，提高學生的實際動手能力，為在大數據時代，進一步學習各種數據處理和定量分析工具打下必要的基礎。按照這個目標，教學內容應以數據挖掘技術的基本原理講解為主，讓學生了解和掌握各種技術和方法的來龍去脈、功能及優缺點；以算法講解為輔，由于有R語言、python等軟件，學生了解典型的算法，能用軟件把算法實現，對軟件的計算結果熟練解讀，對各種算法的改進和深入研究則不作要求，有興趣的同學可以自行課下探討。

（2）對于已經學過的內容不再詳細講解，而是側重介紹它們在數據挖掘中的功能及綜合應用。在新知識的講解過程中，注意和已學過知識的融匯貫通，既復習鞏固了原來學過的知識，同時也無形中降低了新知識的難度。比如，在數據挖掘模型評估中，把混淆矩陣、ROC曲線、誤差平方和等知識點就能和之前學過的內容有機聯系起來。

（3）結合現實數據，讓學生由“被動接收”式的學習變為“主動探究”型的學習。在講解每種方法和技術之后，增加一個或幾個案例，以加強學生對知識的理解。除了充分利用已有的國內外數據資源，還可以鼓勵學生去搜集自己感興趣的或者國家及社會大眾關注的問題進行研究，提升學生學習的成就感。

（4）充分考慮前述提到的三點，課程內容計劃安排見表1。

（5）課程的考核方式既要一定的理論性，又不能失掉實踐應用性，所以需要結合平時課堂表現、平時實驗項目完成情況和期末考試來綜合評定成績。采取期末閉卷理論考試占50%，平時實驗項目完成占40%，課堂表現占10%，這樣可以全方位的評價學生的表現。

三、教學效果評估

經過幾輪的教學實踐后，取得了如下的教學效果：

（1）學生對課程的興趣度在提升，課下也會不停地去思考數據挖掘有關的方法和技巧，發現問題后會一起交流與討論。

（2）在大學生創新創業項目或者數據分析的有關競賽中，選用數據挖掘方法的人數也越來越多，部分同學的成果還能在期刊上正式發表，有的同學還能在競賽中取得優秀的成績。

（3）統計學專業本科生畢業論文的選題中利用數據挖掘有關方法來完成的論文越來越多，論文的完成質量也在不斷提高。

（4）本科畢業生的就業崗位中從事數據挖掘工作的人數有所提高，說明滿足企業需求技能的人數在增加。繼續深造的畢業生選擇數據挖掘研究方向的人數也在逐漸增多，表明學生的學習興趣得以激發。

教學實踐結果表明，通過數據挖掘課程的學習，可以讓學生在掌握理論知識的基礎上，進一步提升分析問題和解決實際問題的能力。

第5篇

健康網訊: 胡良平 軍事醫學科學院生物醫學統計咨詢中心 北京 100850

很多在生物醫藥衛生等研究領域中從事科研工作的人經常提出這樣的問題："為什么我們學了多遍統計學仍不得要領，每到用時就出錯？"我的回答是："問題的癥結是你們對統計學的系統性和準確性掌握得不夠！"道理很簡單，雖然你門學了多遍統計學，但每遍學的內容都大同小異，學的內容少，真正掌握的內容就更少了，而要解決的問題卻遠遠超出了自己所掌握的知識范圍；每次幾乎都是脫離實際地學統計，從統計學教科書上看到的都是經過統計學工作者加工過的材料，自己面對的卻是問題的"原型"，在尚未真正學會統計學之前，不會將實際問題轉化為統計學問題，用十分有限的"幾個招術"去對付各種各樣復雜的問題，生搬硬套，張冠李戴，出錯也就成為難以避免的事了。事實正是如此，在我國的一些科研成果檔案材料中，在許多公開發表的科技期刊的學術論文中，甚至在一些電視和報紙等宣傳媒體中，誤用和濫用統計學的現象相當普遍，以至于嚴重影響了我國科技工作的科學性和嚴謹性。

統計學誤用的現狀

科技期刊中學術論文是科研工作質量好壞和水平高低的一面鏡子，全面而又徹底地映射出科研工作者科研創新的思路、統計研究設計的能力、數據處理的水平、結論的可信程度等綜合情況。然而，翻閱我國生物醫藥衛生等研究領域內科技期刊中的學術論文，不難發現誤用和濫用統計學的頻率相當高，實在令人震驚！概括起來有以下幾個方面：其一，人們在"統計研究設計方面"常犯的錯誤有：忽視統計研究設計，盲目開展科學研究，實驗過程中一旦出現了問題，常常措手不及；實驗設計的四個原則（隨機、設立、重復、均衡）遵守不嚴，由于研究者對許多重要非實驗因素未加以控制，使各實驗組之間缺乏可比性；科研課題本身涉及多個實驗因素，研究者常采用單因素設計方法取代多因素設計方法，將原本存在交互作用的多因素之間的關系視為互相獨立的關系，從而作出偏離實際、甚至完全錯誤的結論來。其二，人們在"實驗資料的收集和整理"方面常犯的錯誤有：由于缺乏完善的統計研究設計方案的指導，人們常不能正確地收集和整理觀測或實驗數據，最典型的事例是：為了考察三種藥物對生物體所產生的影響之間的差別有無統計學意義，研究者常選用30只小鼠，將它們完全隨機地均分到三個藥物組中去，當每組10只小鼠服用一種特定的藥物后，要在2、4、6、8、10小時5個不同時間點上觀測各組中的每一只小鼠某項或某幾項定量指標的數值大小（一般是抽血檢測，故不需要處死小鼠），目的是要看藥物效應隨時間推移的動態變化趨勢。很多人在收集此類實驗數據時，未對各組內的每一只小鼠做標記，僅僅記下了各組小鼠在各時間點上觀測到的數據，但無法明確區分從每一只小鼠身上觀測到的是哪5個數據。這就將一個原本屬于"具有重復測量設計的資料"錯誤地當作"獨立重復實驗設計的資料"了。資料收集時的錯誤，將直接導致統計分析方法的誤用，乃至影響統計和專業結論的正確性。還有人在整理實驗數據時，隨意將那些自認為"過大或過小"的數據舍棄掉，這不僅使實驗研究的真實性受到了破壞，有時還容易失去發現奇跡（如基因的突變）的機會。其三，人們在進行"統計描述和表達"方面常犯的錯誤有：用統計表表達統計資料時，表中數據的含義未表達清楚，使讀者百思不得其解；用統計圖表達統計資料時，常用表達定性資料的條圖來表達各種定量資料，割裂了數據之間的內在聯系；有時隨意在坐標軸上標刻度值，使圖形反映的升降變化趨勢是錯誤的；用表達正態分布的方法來表達呈偏態分布的統計資料；將百分比與百分率混為一談；濫用相對數，如用某藥物醫治某病患者5人，治愈3人，就認為此藥的治愈率為60%。其四，人們在選用"統計分析方法"方面常犯的錯誤有：將t檢驗和c2檢驗分別視為處理定量資料和定性資料的"萬能工具"；不考慮資料所具備的前提條件，盲目套用各種統計分析方法；將在專業上毫無關聯的變量強硬地放在一起進行相關與回歸分析；用直線回歸取代曲線回歸。其五，人們在處理"多因素多指標統計資料"方面常犯的錯誤有：用單因素分析方法取代多因素分析方法，用一元分析取代多元分析，這樣無法揭示多因素之間的相互關系和多指標之間的內在聯系，容易得出片面的、甚至歪曲事實的結論。

對策與建議

要積極開展科研協作。筆者長期從事統計咨詢的一個切身體會是："實際工作者與統計學工作者之間開展密切的科研協作，對雙方都非常有利。"這樣一來，實際工作者不僅可以騰出大量時間做專業方面的事，而且可以集中精力投身于改革創新，在本學科領域及相關領域內做出更高水平的科研成果來；而對于統計學工作者來說，有機會將自己學到的數學、統計和計算機等方面的知識用來解決生產和科研實踐中的具體問題，不僅是一種有意義的工作，而且是一種享受和快樂。"積極開展交叉學科之間的課題協作"，是一個"經濟、高效、優質、科學"地完成科研課題的現代運作模式，是信息時代的必然發展趨勢。利用Internet網開展科研課題協作，是一個"投資小、見效快、回報大"的舉措，是廣大實際工作者最明智的選擇！每一位實際工作者在運用統計學解決實際問題時，應當建立"有所為和有所不為"的理念，確有把握解決的問題就自己解決，沒有把握解決的問題，應當向內行請教或請統計學工作者協助解決。

要參加統計培訓。廣大實際工作者有自己的專業主攻方向，很難擠出較長時間來學習各種統計學知識，但可以結合自己的研究領域中經常涉及到的統計學問題，有的放矢地去參加一些高水平的短期統計學培訓班，帶著問題、分專題學習統計學，可以達到事半功倍的效果。醫藥衛生等科技期刊編輯部，要在"稿約"中盡可能增加對統計學的具體要求，以便提高稿件的質量；每個編輯部應培養一、二名統計學水平較高的編輯（因為僅靠少數兼職統計學編委是遠遠不夠的！），方可真正提高稿件的編審質量。

第6篇

關鍵詞：計量經濟類課程；本科畢業論文；教學改革

中圖分類號：G642.41文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2019）49-0074-03

一、引言

計量經濟類分析方法在經濟學和管理學研究中的作用日益凸顯，促進經濟類本科生對該類方法的熟練掌握和應用有助于經濟類創新型人才的培養。高校的計量經濟類課程是培養學生通過建立經濟模型對經濟現象進行分析的重要工具。高校開設的計量經濟類課程主要有計量經濟學、數理經濟學、經濟統計學、數理金融學、數據模型與決策等。由于計量分析類課程對相關數學和經濟學知識基礎要求較高，呈現出不同程度的“難教”和“厭學”，但該類課程在本科生撰寫畢業論文時被廣泛使用，起到重要的研究性作用。

以往文獻極少以本科生畢業論文中對計量經濟類方法的使用現狀作為計量經濟類課程教學效果的反映，而這正是本文分析的切入點。本文基于對經濟類本科生計量經濟類能力的現狀分析，發現該類課程教學中存在的問題，有針對性地提出教學模式的改革方向。

二、經濟類本科生計量經濟類分析能力的現狀

經濟類專業本科生的學位論文，能夠較真實地反映出學生的計量經濟類分析能力，也是該類課程研究性教學效果的體現。本文以江蘇師范大學商學院2016—2018屆金融類專業（包括金融工程和金融學）畢業生共377份學位論文為樣本（其中，2016、2017和2018屆畢業生論文數量分別為78、108和191份），詳細統計了這三屆畢業生學位論文采用研究方法的結構分布（見表1所示）。

（一）本科生計量經濟類方法使用的特征

由表1呈現的數據結構特征，能夠客觀地反映經濟類本科生對研究方法的掌握情況，主要表現為以下三點：

1.使用定量分析方法的比例逐年提升。定量分析方法比例由2016屆的67.07%逐漸上升至2018屆的86.54%，即絕大多數畢業生在畢業論文fZu5CHyufTN5Yy/ie48E1w==中加入了經濟數據的分析，使分析結論更加科學。相對來說，采用定性分析方法撰寫畢業論文的學生比例大幅下降。

2.定量分析中，采用計量經濟學方法的比例大幅提高，但計量經濟分析仍以簡單回歸為主。在2016屆畢業生中，采用計量經濟學分析方法的學生僅有7.32%，到2018屆，該比例上升至51.92%，即超過一半的學生采用計量經濟建模的方式撰寫畢業論文。在采用建模分析的學生中，絕大多數仍以簡單的回歸分析（包括協整分析、滯后變量模型）為主，對VAR模型、面板分析等較復雜方法的使用較少。

3.統計學分析方法的比例逐漸下降，該方法中以描述統計分析為主。該類論文中大多通過繪制線性圖表現數據的時間序列過程，通過繪制餅圖或柱狀圖對比數據的結構，通過繪制表格對比數據的均值、標準差等統計量。描述統計方法是最簡單的定量分析，嚴格來說不屬于計量經濟類課程的內容，只是初級的統計學內容。2016屆有57.32%的學生采用統計學方法撰寫論文，在隨后的兩年，這一比例逐漸降低。值得說明的是，因子分析和主成分分析是多元統計分析方法，掌握該方法的學生具有較好的學習能力。另外，個別同學通過自己設置調查問卷并進行數據調查、獲取、審核和清洗，以此為基礎做描述統計分析是非常值得鼓勵的。

（二）計量經濟類分析在本科階段廣泛應用的原因

經濟類本科生對計量經濟類分析方法的掌握程度快速提升，主要有以下三點原因：

1.系統在畢業論文審核中的廣泛應用。隨著高校對學位論文要求的提升，眾多高校在本科生畢業論文考核中采取了先再答辯的管理模式。例如江蘇師范大學要求本科生畢業論文的率不得超過25%，申請校級和省級優秀論文的重復率分別不超過15%和10%，這在很大程度上保證了本科生畢業論文的質量。如果僅采用定性分析方法從理論層面闡述經濟問題，并且要保證較低的率，這對經濟學專業的本科生來說難度極大，因為經濟理論是很難創新的。而通過自己查找經濟數據，結合計量經濟學方法進行實證分析，每個人的思路、查找數據的途徑和范圍、選擇模型的指標，以及構建模型的框架都各不相同，所得到的結論也具有獨立性，因此極大降低了與以往論文的重復率。

2.教學水平提高與教學內容拓展。高校教師的學歷層次與研究水平不斷提高，計量經濟類研究方法也在陸續更新，為了讓課程與時俱進，計量經濟學類課程教師在課堂上不再拘泥于講授簡單計量模型，以往研究生階段掌握的計量模型也陸續向本科生進行講解，甚至DID等更加復雜的計量經濟模型也可以對學有余力的本科生有所啟發。當然，研究生階段必須掌握更高深和前沿的計量經濟模型，這是計量經濟類知識不斷外溢的結果，也是經濟類科研環境的發展趨勢。

3.經濟軟件教學的有力支撐。隨著計量經濟模型的不斷更新，對應的分析軟件也在快速發展，以往眾多高校在本科教學中，要求學生掌握Eviews軟件和SPSS軟件，而近年來，為了讓學生接觸更新的計量經濟學模型，并輔助考研的學生更好地銜接研究生階段學習，很多高校在本科生教學中加入了State軟件或R軟件的教學，有效地提升了本科生對計量經濟分析軟件的掌握程度。

（三）計量經濟類課程研究性教學中存在的問題

1.部分數學基礎薄弱的學生有畏難情緒。計量經濟類課程是數學、統計學和經濟學的交叉學科，該類課程的所有模型都以數學和統計學為基礎，但教學中應更多地強調對原理的理解而非推導，重視構建適合的模型，再借助軟件對模型進行估計并解釋。部分數學基礎薄弱的學生把計量經濟類課程學習等同于數學公式推導，弱化其應用性，內心產生抵觸，很難學好該類課程。

2.數據收集過程粗糙，數據質量不高。可靠的經濟數據是計量經濟建模的重要原料，一個有研究價值且有趣的主題需要科學且高質量的數據，收集工作需要花費很多時間與精力，而且為保證經濟模型的質量，數據審查、清洗、篩選等整理過程也很費時。很多本科生論文中的數據收集過程本著省時省力不問質量的態度，更多地通過百度而非源于官方和權威的網站及數據庫，數據質量得不到保障，且樣本量較小，分析價值有限。

3.建模過程缺乏推敲，大多選擇簡單模型。建立計量經濟模型是一門藝術，模型不深究對錯，只關注哪個模型更好，這就注定建模需要多番比較和權衡，經過一次次對變量的篩選、剔除和添加才能確定最終變量和模型的結構。但多數學生沒有細致思考，僅通過最易獲得的變量建立最簡單的模型，完全沒有篩選和比較過程，因此估計結果的解釋力度十分有限，模型質量不高。

三、計量經濟類課程教學模式的改進方向

1.從問題導向入手。興趣是最好的老師，為培養學生對于計量經濟學的興趣，老師可以在計量經濟學類課程的第一節課，就建議每個學生找到自己感興趣的選題，選題未必緊扣專業，只要能與建模相關即可。老師可以對每個選題進行建議和討論，梳理變量選擇。例如，愛美的女生可以關注“容貌是否有助于勞動者獲得更高的工資”，甚至變通為“整容是否有助于勞動者獲得更高的工資”。學生通過課程的深入學習，自行查找對應的指標和確定模型的選擇，每一節課學生都可能考慮新模型是否有助于解決自己的選題。經過一個學期的深入學習，學生學會了將計量經濟類方法用于解決這類有意義且有趣的問題。此外，對有價值的論文選題，老師可以更多地引導，幫助他們獲得本科生科研項目資助，最終在學術期刊上進行發表，這會給學生帶來極大的成就感，也起到了極好的示范效果。

2.教師用自己的研究成果作為案例，并鼓勵學生參與教師的課題。教師研究成果中的模型必定經過多番篩選和細節處理，學生通過了解這些模型，能夠深刻體會從論文選題，到變量選擇，再到模型確定的整個流程與細節處理，不僅能學到建模的技術，還能深刻體會設計思路，這比學習教材中缺乏前因后果與細節介紹的短小案例更有效。同時，教師也可以鼓勵學生參與自己在研的課題，讓學生體驗具體的研究過程。

3.重視通過板書講解模型原理。現階段高校講課均以PPT講解為主，教師很少在黑板上寫字。但講解計量經濟學模型原理時，通過板書更有助于引導學生的思路，因此教師應重視板書的使用。隨著教學技術的不斷發展，老師可以更多地利用電子板書，即使用數位板進行書寫，使板書隨時放大和多彩呈現，也能在PPT或PDF上隨時標注，并在課后將板書保存后發給學生，有助于學生在課后整理電子筆記。

4.計量經濟類軟件教學多元化。部分高校在本科生階段只開設一門經濟軟件課程，在這一門課上不可能介紹多種軟件，經濟類本科生僅掌握一種計量分析軟件也是不夠的。因此可以在統計學與計量經濟學的課時中拿出6—9課時講解對應的軟件，有助于學生理解對應的原理。可以在統計學課程中講SPSS軟件，在計量經濟學課程中講解Eviews軟件，在單獨開設的經濟軟件應用課程中講解Stata軟件或R軟件，并配合介紹相關的經濟模型。

第7篇

0 工業工程簡介

 

隨著國外工業工程學科的發展，我國政府、企業、醫院等逐漸認識到工業工程的這一門學科的重要性，也漸漸的將其運用于工作、生活各方各面。工業工程是把技術與管理有機結合起來的一門交叉學科[1]，它通過對待改善的項目進行監測與統計，匯總成各個環境以及人因素的統計數據，工業工程專業人才根據統計數據進行分析、診斷，找出不合理的地方并對此設計改善方案，多次試驗以及多次修改統計數據之后得出最優的選擇，以此來降低成本提高效率，更重要的是提升了人作業時的舒適度，保障作業環境的安全性。但作為參考價值的這些數據來源于多元統計，有了統計才可以發現問題所出現的原因，可知，多元統計對于工業工程在待改善項目方面的運用來說至關重要。

 

1 多元統計應用

 

對于待改善的項目需要從各方面對其進行研究，收集各方面影響結果的因素數據，將研究對象的多個方面的信息加以匯集，從整體上以定量形式確定對象的優劣水平與次序，在劃分可改善以及不可改善兩方面的基礎上對多個變量進行綜合處理，特別針對于可改善部分進行研究，得出綜合評價中最該改善的地方。朱夏芳[2]等結合工業工程多元統計方法，根據某橡膠廠的生產情況對其生產的輪胎進行研究和分析，對整個生產過程進行了改進，緩解了橡膠廠中人因工作壓力大而產生的疲勞，同時也提高效率，保障生產環境的安全。不僅如此，蘇旻昱[3]等針對我國物流企業的運行現狀，將經典工業工程技術添加到運作環節中，對操作進行合理改進，提高了流程的效率。在多元統計的基礎上，王華[4]針對于政府統計數據質量的不同側面進行研究，推出了八項質量維度，通過之間的不同情況，綜合評價出用于滿意度特征，同時使得用戶可以更加有效的認知其重要性，表現出兩者的關聯模式。

 

因為事件需要改善，所以多元統計運用于各行各業，不只包含企業生產、運行環節以及政府服務等方面，劉利[5]就如何減少和預防交通事故這個問題，對于重慶市道路交通在原有的基礎之上，通過對人、車、路、環境等等多方面采取了統計分析，建立相關模型，了解各因素情況，計算出事故發生的可能性，從而減少事故損失，改良交通安全狀況。多元統計不是只適用于經濟效益，也適用于保障社會群體人身安全，是促進社會和諧發展的有效方式，我們也可以通過它來達到對未來環境變化的預測，佘詩剛[6]等通過對與巖石相關論文信息和被引用特征的統計，便可猜測近幾十年來巖石中力學與科學發展的情況，乃至于窺視未來對于巖石更進一步的研究。梁萌[7]以數據分析來作為基礎，運用“兩總體等價性檢驗”的理論和方法，探討了家庭的貧富情況，城鄉差異對于青少年大學生的成績有何影響，并且以此來作為家庭情況影響青少年成長的有力依據。面對這么多的統計方向，那么統計分析也是多種多樣，周全[8]僅僅舉例聚類分析、因子分析、主成分分析方法就可以解決生活中多指標、復雜相關等問題，可見統計分析在生活、工作中運用非常廣泛。但對于此，需要擁有大量的專業人才來運用這些知識才可以達到最優的效果，所以在專業人才的培訓上也是一個重要的環節，蔣增強[9]等為了保證工業工程專業人才培養質量，加強了實際教學方面的學習，通過這個方式，培養專業性人才將所學知識理論運用于實際，并以此提升解決實際問題的能力。只有在專業性人才以及專業知識能夠運用于各方面之中兩者相結合，才可以解決生活、工作上的一些不足，達到改善事件項目，達到最優的方案。

 

2 結束語

 

總而言之，多元統計不僅運用于企業生產、運作環節上，還運用在政府管理、醫院服務上，運用在生活、工作等各方各面，所以對于遇到的每一個事件，每一個環節基本都有改善的空間，以及改善的方法。但如何使用最有效的方式得到最優的方案就需要工業工程專業人才結合所學的多元統計方法，對于所選的對象進行多方面、大量的統計，并對所得到的多元統計數據進行綜合評價來獲得，由此說來，多元統計在工業工程中具有無法替代的地位，它是改善項目的基礎，是研究項目的根本。在改善方案里面不單單是需要多元統計的專業性知識，更需要將其運用于生活、工作上的工程工業專業性人才，兩者相互結合才能達到最優的效果。在未來，工業工程專業性人才將會更加需求，所以在學校中對于這方面學生需要加強實踐訓練，并且落實好多元統計專業性學習，通過一段時間對各種方面進行改善，我們生活、工作等將會變得更加系統，高效運作。

第8篇

（1.沈陽工程學院，遼寧沈陽110136；2.遼寧廣播電視大學裝備制造學院，遼寧沈陽110000）

摘要：本文以在滬深上市的63家物流業上市公司為研究對象，選取了2010至2013三年間能夠反應物流業上市公司多元化程度的指標，采用描述性統計方法對，對其實施多元化經營的現狀進行了定性和定量分析，試圖對改善物流業上市公司的多元化經營提供建議。

關鍵詞 ：物流業；上市公司；經營多元化；多元化測度

中圖分類號：F276.6 文獻標志碼：A 文章編號：1000-8775（2015）04-0081-02

收稿日期：2015-01-12

基金項目：本論文為2014年中國物流學會研究課題項目“物流業上市公司多元化經營戰略與企業績效關系的研究”（2014CSLKT123）階段性成果。

作者簡介：沈艷麗（1969-），女，漢族，遼寧省開原人，沈陽工程學院副教授，管理學碩士，研究方向：財務管理。李剛（1970-），女，漢族，遼寧省本溪人，遼寧廣播電視大學裝備制造學院副教授，管理學碩士，研究方向：工商管理。

一、相關文獻綜述

西方有關企業多元化經營的文獻可以大致分為兩部分，一部分從理論角度分析了企業多元化的動機，即企業為什么會選擇多元化經營，另一部分則從實證角度研究多元化對企業經營績效的影響以及對不同的企業多元化動機理論進行經驗驗證。下面將對有關企業多元化的實證研究文獻進行綜述，自Gort（1962）最早對企業多元化進行實證研究以來，關于多元化實證研究的文獻很多，包括：

（一）企業多元化程度測度。

研究企業多元化問題，最根本的是如何測度企業的多元化水平，因為它直接影響到研究結論的可靠性。其中熵指數法在度量企業多元化程度時克服了Herfindahl指數的缺陷，但它仍然沒有滿足異質性。而且由于計算量比較大，在后來的實證中沒有被廣泛采用。

（二）企業經營績效的測度。

對于企業多元化的實證研究最終可以歸結到多元化對企業業績的影響問題，即正面抑或負面。因此，企業經營業績的測量方法至關重要。業績衡量方法不同，最終所得出的結論可能產生很大偏差。關于業績測度的方法方面的分歧較大，目前尚未達成共識。總體來講，目前對于經營業績的度量指標包括計指標、股票收益、托賓q值、總資本等四大類。

（三）多元化對經營績效的影響。

主要觀點有兩類：1）多元化存在折價。Lang和Stulz（1996）采用托賓q值作為績效衡量指標，結論證明：公司業務的集中程度與托賓q值正相關。Megginson等（2004）采用超額收益、經營活動現金流量和托賓q值衡量企業的長期業績，結果表明：公司的長期績效與集中程度正相關。2）多元化創造價值。Hubbard和Palia（1999）對392起兼并事件進行了研究，發現多元化購并的超額收益為正。Schoar（2002）等證實了兼并后要素生產率隨所有權的變更而上升。

國內學者關于多元化的研究在理論上側重一般多元化意義和應用的探討，例如我國學者顧松（1999）、李睿（2004）等探討例如企業如何進行多元化；尹義省（1999）、胡盛松（2000）等研究了如何利用企業的核心能力發展多元化經營；陳潔（2001）、師征（2002）、譚曉明（2002）、尹賓（2000）等人探討了多元化戰略在具體行業的應用。實證研究側重于對“多元化和企業經營績效之間關系”的研究。對中國上市公司多元化和績效的研究目前存在兩種觀點，一種認為存在多元化折扣（姚俊等，2004；許陳生等，2006），另一種認為多元化經營對公司績效沒有顯著影響（馬洪偉、藍海林，2001；姜付秀等，2006）。近年來，學者們逐步認識到，樣本選擇的偏差可能是導致研究結論差異的主要因素。由此，可以合理推斷，多元化經營與企業的績效之間的關系，在不同的國家、不同的時間和不同的行業會呈現出不同的特征，因此，仍需進一步研究。對物流業上市公司多元化的研究較少，其中有學者對物流業上市公司經營效率評價研究進行了實證研究，所采用的方法是簡單的DEA方法，而且衡量多元化的指標也是單一的。大多數多研究伏在多元化和專業化、相關多元化與無關多元化的層面。關于物流上市公司多元化經營分析的學術論文很少，學者們對物流上市公司的研究多集中在經營業績，融資等方面。

二、物流上市公司多元化經營分析

（一）變量選取

本文以物流業A股上市公司為研究對象，剔除ST上市公司和數據不全的公司，最終選取了63家上市公司作為分析樣本，并使用上市公司2010—2013年的行業經營數據，通過各公司數據中主營業務收入按行業分類的數據采集方法，整理計算各行業收入占主營業收入的比例，數據分別來自Wind資訊、證券之星等網站。

（二）多元化測度方法

采用衡量多元化程度的指標主要包括經營行業數（N）、赫芬達爾指數（HDI）和熵指數（EDI）。其中經營業務行業數量測度多元化程度的方法簡單，只統計企業內部不同的行業的單元個數，不能反映各個行業的單獨貢獻，本文列示其描述性統計值，作為總體的多元化測度的需要。其次采用熵指數（EDI）和赫芬達爾指數（HDI）衡量多元化程度，這兩種方法使用較廣，即考慮經營行業的單元數，又考慮單個業務單元的貢獻率，較好地反映企業多元化經營的程度。

分析物流上市公司多元化經營狀況和衡量多元化經營的程度時，本文以物流上市公司年報中披露的分行業主營業務收入信息為依據，分別采用經營行業數（N）、赫芬達爾（Herfindahl）指數法和熵（Entropy）指數對物流業上市公司經營的多元化程度進行測量，以此來衡量我國物流業上市公司多元化經營的程度。

在具體實證研究時，本文首先采用熵指數衡量企業的多元化水平，該數值越大，表示企業多元化水平越高。熵指數EDI計算公式如下：

其次采用Herfindahl指數（H）對多元化程度進行了更為準確的衡量，該數值越小，表示企業多元化成都越高。HDI計算公式如下：

其中Pi為第i個產業主營業務的收入占公司總主營業務收入的比例，n為經營的行業數量。

公司涉及的行業參照我國證監會2012年修訂的《上市公司行業分類指引》。

（三）物流業上市公司多元化測度的描述性統計分析

本研究從行業數目角度對物流業上市公司多元化情況進行了總體考察。表1給出了2010-2013年我國63家物流業上市公司以行業數目衡量的多元化程度的描述性統計。

從表1可以看出，我國物流業上市公司平均跨3個大類行業進行多元化斤經營，最少的經營行業為1個，即進行專業化經營方式；最多跨行業數到達5個，跨行業經營數的中值為3個，跨行業經營的平均值是約2.6個，四年中多元化程度變動很小。

在表1的基礎上，本文進一步統計了分行業多元化經營收入的比例，見表2。從表2可以看出：物流上市公司中大約有74.6%的公司采取不同程度的多元化經營方式，采取專業化經營的公司16家，占樣本總數25.6%的比例；多元化經營公司中，跨2個行業經營的公司比例大約占19%左右，跨3個行業進行多元化經營的公司占樣本總數的27%左右，跨4個行業的公司數在逐年增加，2013年達到15.87%，跨5個行業個以上（含5個）行業的公司比例約為12.7%。

表3顯示的是熵指數（EDI），2010—2013年平均熵指數（EDI）的統計結果如下：

平均值為0.3824，中值為0.3098，最大值1.3548，表示多元化經營程度最大為1.3548，最小值是0，表示專業化公司，從指標各年的標準差來看，物流業上市公司多元化經營的差別較大，達到0.37。

表4顯示的是赫芬達爾指數的描述統計分析，赫芬達爾指數（HDI）計算的統計結果如下：赫芬達爾指數平均值為0.758，中值為0.8224，最大值為1，即完全的專業化經營，最小值為0.2929，表示多元化經營程度最大。

三、結束語

本文首先對上市公司多元化經營的文獻進行綜述，并對物流業上市公司多元化經營指標進行了測度、評價，其次對物流業上市公司進行多元化程度的描述性統計分析，結果表明：75%的物流上市公司都進行了一定程度的多元化經營，但與物流不相關的多元化經營數目不多，物流上市公司多元化經營的行業包括房地產、服務業等收益較好、風險較高的行業；從2010年到2013年的數據分析來看，物流上市公司多元化經營程度有上升趨勢。通過對63家物流業上市公司的多元化程度的描述性分析、評價，了解物流上市公司在各行業經營狀況，為上市公司經營決策提供一定參考。

參考文獻：

[1]李剛，沈艷麗.交通運輸業上市公司財務績效評價——來自上市的數據分析[J].經濟研究導刊，2014，（21）

[2]肖星，王琨.關于集團模式多元化經營的實證研究——來自“派系”上市公司的經驗證據[J].管理世界，2006（9）