统计学论文有具体数据的例子怎么写

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数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型也可以通过设计调查问卷，可针对身边某一热点问题进行调查，如消费观，就业观，来搜集数据，再写一篇调查报告．

《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的

无论是在校研究生，博士生还是已经在工作岗位的科研人员，亦或是医务工作者大家都会有这样的经历——写论文，发论文。毕业要文章、找工作要文章、年终考评要文章、晋职称还是要文章，文章压得我们透不过气来。不少人觉得论文撰写困难，尤其是文章数据统计部分，拿着统计学工具书，虽说每个字都认识，可就是看不懂……一天一位饱受论文折磨的检验科小青年找到了一位叱咤学术界的禅师。青年禅师，很多检验科医生快被论文憋疯了，你认为检验科医生写论文的主要瓶颈在哪里？禅师第一、思想没有被开过光；第二、不会文献检索，更没有阅读文献的习惯；第三、不会统计学；第四、不会绘声绘色地写论文，写出来的东西不堪入目。青年为啥我想到的别人都想到了，感觉没啥新的东西可以写。禅师那是因为你文献看得不够。文献阅读是开展科研的基础，首先你得知道本领域的研究进展，之后才可能提出自己的研究设想。青年我不会文献检索，怎么办？禅师没办法，只能多问、多学、多交流。当前使用最广泛的数据库是PubMed，网上有很多教程可以下载。没事就对照着教程瞎折腾PubMed呗，总之都不费电。青年我会检索到全文，但下载不了全文，该怎么办啊？禅师方法很多，给通讯作者写信索要、找有权限的朋友帮助下载、网上求助、用其它手段(比如SCI-Hub)，只要你想要，这都不叫事儿。青年还有最最关键的一点，辛辛苦苦的做完实验，收集好数据，却不会统计分析！对于没有进行过专业培训的检验人来说，是文章产出的一大拦路虎呀！禅师其实我们只需要知道什么时候该用什么统计分析方法、如何在软件中实现该统计分析、分析得到的数据如何解读就行了，至于其中统计原理，不必纠结，让它随风去吧！我这里有一本秘籍，专治统计学小白，看与你有缘，就免费赠与你啦！假以时日，你必能修成正果。青年接过秘籍，定睛一看，《白话统计》四个大字映入眼帘。青年谢谢禅师，如此珍贵的秘籍，为什么偏偏选择送给我？禅师别误会，我这里还有799本，赠于有缘人，找到我的人都有份……青年……关于这本统计秘籍《白话统计》这秘籍分为两大部分：基础篇和实用篇，基础篇介绍统计中常见的概念，实用篇则注重介绍各种方法的思路及实现，适合零基础小白快速入门，也适合已经学会统计的人对知识进一步的融会贯通，所以它绝对是一本统计学习必不可少的书籍。有了它，让你撰写论文更加游刃有余。此外，这本书是一本寓教于乐的书籍，他不会像教材一样用沉重拘谨的语言来介绍统计学方法，而是以风趣、浅显的话语来解释说明。它的内容不一定多，但会做到尽量深入。国内这样的书籍并不多见，在生物统计学领域就更加少见，而这本《白话统计》正是兼具了幽默风趣的语言和科学严谨的思维的一本书。郭靖的内力能支撑多久女士品茶的故事《白话统计》能够帮助每一位科研人更好地理解生物医学统计，大大提升大家统计能力，完成属于自己第一篇SCI论文！邀请好友完成助力后，点击公众号弹出的模板消息填写地址。如果出现无法填写地址的情况，可能是同一时间填写的用户人数太多导致的，您可以扫码加入公众号消息弹出的活动群，会有禅师的助手为您处理。

虽然我也写过论文，但并不是你这个专业的，但我想论文的大致思路其实也是差不多的。首先你得要确定你论文的题目，确定了论文题目之后就会比较好下笔了

统计学论文有具体数据的例子

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你好，哥是统计学大四的学生，帮你解决下问题，企业做数据报表，可以用统计学中的多元统计分析找出每期报表的联系，趋势和走向。证劵中股票投资可以用统计学中因子分析和聚类分析，找出证劵报表中的关键项，有利于决策。对现实生活中可能发生又没发生的事情，可以用统计学找出接受假设（即发生）的区间概率。纯手打，望采纳！！

统计是一门研究如何以有效的方式方法收集、整理数据，并在此基础上对数据进行分析并做出统计推断，从而对所研究的问题提供决策依据的方法论科学。它有其自身的理论和方法论基础，有自身独特的研究方法，与各行各业的联系非常紧密，特别是随着计算机的引入，统计学的应用更加广泛。从统计教育的角度，统计学大致有以下分类:描述统计和推断统计理论统计和应用统计

统计人口数量，统计在一定时间内过往车辆的次数。统计出生人口，死亡人口。

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统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。为了将统计学应用到科学，工业以及社会问题上，我们由研究母体开始。这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。一个母体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成；由这种资料收集所组成的母体我们称它叫时间序列。　　为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。　　推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现(假设检定)，对于数字特征量的估计(估计)，对于未来观察的预测，关联性的预测(相关性)，或是将关系模型化(回归)。其他的模型化技术包括变异数分析(ANOVA)，时间序列，以及数据挖掘。　　相关的观念特别值得被拿出来讨论。对于资料集合的统计分析可能显示两个变量(母体中的两种性质)倾向于一起变动，好像它们是相连的一样。举例来说，对于人收入和死亡年龄的研究期刊可能会发现穷人比起富人平均来说倾向拥有较短的生命。这两个变量被称做相关的。但是实际上，我们不能直接推论这两个变量中有因果关系；参见相关性推论因果关系(逻辑谬误)。　　如果样本足以代表母体的，那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母体之上。最大的问题在于决定样本是否足以代表 整个母体。统计学提供了许多方法来估计和修正样本和蒐集资料过程中的随机性(误差)，如同上面所提到的透过经验所设计的实验。参见实验设计。　　要了解随机性或是机率必须具备基本的数学观念。数理统计(通常又叫做统计理论)是应用数学的分支，它使用机率论来分析并且验证统计的理论基础。　　任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。　　即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧(或怀疑)以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。

生育儿童智力水平是否与父母生育时年龄具有统计学关系？10月062014年【chenqin的回答(633票)】:父母年龄与孩子是否优秀，其实要讨论两个阶段，第一个阶段是怀胎十月。关于这方面，前面许多的答案已经说得很完整了，包括怀孕难度增大，流产率增高，唐氏综合症的概率上升等等。应该说，高龄父母，尤其是高龄母亲却是在怀孕生子的整个过程中更坎坷一些，面临的风险也更大一些。但对一个孩子的整个人生来说，在母亲子宫内的十个月仅仅是一个片段。一对二十岁出头的年轻父母和另一对已经进入而立之年的壮年父母，会分别自己的孩子带来什么？我这里要讨论的，就是在孩子出生之后将要发生的事情。体重新生儿体重和母亲的年龄一般被认为是存在一个倒U型关系，即随着母亲年龄的上升，新生儿体重先上升后下降，这个拐点一般出现在30-35岁之间。也就是说，过了30岁再生孩子，孩子的体格可能更大。但从下图可以看到，这个效应不是特别明显，各个年龄段的母亲所生的孩子，刚出生时的体重都是差不多的。一些朋友可能会觉得，新生儿体重仅仅是一个侧面，也不一定是好事，何况比较重的新生儿可能还需要剖腹产。但事实上我们能发现，30-35岁产妇孩子的体重较高这种现象，不仅在出生时出现，在孩子长大时仍然持续存在，其幅度甚至比出生时更大一些。下图显示，如果同样对比7-8岁的儿童重量，那么母亲生育年龄在33岁的孩子（7斤）要比母亲生育年龄仅有16岁的孩子（7斤）重整整13斤。而随着母亲生育年龄进一步增加，在生育年龄达到38岁时，7-8岁儿童的体重又回到40斤左右。对此我们可能仍然有疑问：首先，体重更重，到底是不是好事？这个问题见仁见智，但对于绝大部分儿童来说，体重过轻一般常常是与「体弱多病」紧紧联系在一起的。其次，儿童体重的差异，到底是由「新生儿体质」决定的，还是后天养育过程决定的？在体重这个变量上，先天和后天这两种效应很难分开，但分开这两种效应，对我们其实也没有多少帮助——因为这个数据模式本身已经足够有趣，而且即便研究发现后天养育过程对儿童体重的影响很大，我们也很难让一名16岁的母亲按照33岁的母亲的方式来养育孩子。身高可能「体重更重」并不是一个十分正面的词汇，但「身高更高」显然就是时下父母的追求了。身高是一个受到父母身高（基因影响）和孩子年龄影响很大的变量，因此，如果我们仅仅将儿童的身高平均，可能得到的是一个混杂了孩子年龄效应与父母身高效应的数据。我们对身高这个变量做如下处理：首先，将一个孩子的身高减去该年龄段儿童的平均身高，即算出这个孩子比同年龄段的孩子高/低几厘米。其次，用孩子的父母身高来回归身高数值在各个年龄段的离差。最后，获得第二步回归时不能被父母身高所解释的残差。此时，这个残差就是一个去除了年龄效应与父母基因效应的数值，仅仅包括了「新生儿体质」和后天养育过程两部分信息。上图列出的就是这样一个孩子身高和母亲生育年龄之间的关系，拟合时我们不难发现同样存在一个倒U型的关系，即孩子的身高随着母亲生育时的年龄增加而先增大后减小（37岁后的数据虽然均值大，但样本数量少，对整个倒U型没有影响）。使用二次拟合，我们可以找到身高的峰值——当母亲选择在33岁生育时，孩子的身高最高；而在23岁及之前生育的孩子，身高要比同龄人低1到5厘米左右。也许是因为先天身体条件不好，也许是因为后天养育中出现了什么问题，但不管什么原因，23岁以前生的孩子比同龄人更矮是一个统计上显著的事实。健康30-35岁的母亲生出的孩子的不仅在出生时更重，在孩子长到7-8岁时也更高、更重；而23岁以前生出的孩子在身高体重方面都处于劣势。一种可能的原因是后者的身体较为孱弱。使用「一岁前孩子去过几次医院」这个变量，我们可以在一定程度上度量孩子的先天身体条件。结果不出所料，新生儿一岁前看病的次数随着母亲年龄的上升呈现正U型，先下降后上升。使用二次拟合后，我们发现看病次数的最低点出现在31岁，而数据显示从27岁到32岁时出生的孩子的周岁前看病次数都相对较低，显得更为健康。结果不出所料，新生儿一岁前看病的次数随着母亲年龄的上升呈现正U型，先下降后上升。使用二次拟合后，我们发现看病次数的最低点出现在31岁，而数据显示从27岁到32岁时出生的孩子的周岁前看病次数都相对较低，显得更为健康。教育水平与短期记忆力从前面的几个分析可以得出一个比较稳健的结论——30岁-35岁时生出的孩子，不管是先天还是后天原因，身体更加强壮，更高大。但会不会有「四肢发达、头脑简单」的现象出现呢？可以首先从教育年限这个变量着手。像身高的分析一样，我们首先在每一个年龄段减去教育年限的均值，算出一个孩子比他同龄人高/低几年级，再用父母的教育水平来解释这个比同龄人更高/低的教育年限，随后剩下不能解释的部分，被认为是仅由母亲生育年龄所带来的先天和后天因素所共同导致的，而和其他基因等因素无关上图显示，虽然四肢发达，但头脑并不简单。30-32岁母亲所生育的孩子，比他的同龄人要平均高出1年级左右。上图显示，虽然四肢发达，但头脑并不简单。30-32岁母亲所生育的孩子，比他的同龄人要平均高出1年级左右。短期记忆力也出现了相同的模式。短期记忆力在调查中是这样测试的：调查员报出10个词语，被调查人在两分钟内记忆，并在两分钟之后复述。可以看见，母亲生育年龄在26-35岁的孩子比同龄人有着更好的短期记忆力，其中母亲生育年龄在33岁的表现最佳。结论从出生缺陷概率提高的角度，推迟生育似乎一无是处。但孩子的人生并不只有母亲子宫内的十个月。根据以上分析，我们可以看到当母亲的生育年龄处于30-35岁这个区间时，孩子在0到15岁区间内，各方面的表现都更为出色。这里固然存在许多后天因素（30多岁的母亲更会照顾孩子，更有经济实力来保障孩子的营养和教育），但我们是不是就能够完全否认先天因素的存在呢？恐怕仍然不行。选择在30岁之后生育，在社会学上的好处之外，也许还有着生物学上的好处，虽然我还不知道这些好处可能是什么。最后，希望各位年轻女性能顶住社会上和来自亲朋好友的各种压力，坚持自己的选择。任何时候生育都有得有失，在自身和家庭都更加成熟时再要孩子，并没有那么可怕，还可能有许多额外好处呢。注：1，所有数据均来自CFPS2012，6453个样本。2，本文不是学术论文，因此为了使得图表更具视觉冲击，每张图标的上下限被我人为筛选过，但计量结果十分显著。3，父亲的生育年龄对孩子的影响没有固定模式，因此我没有在文中做分析。除了一个情况：父亲生育越晚，孩子身高越低——因为身高比较矮的男性平均婚育年龄都晚。

有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据

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统计学的论文，如果你想参考的话，可以上一些比较出名的论文网站上去搜索，但只能是参考，不能抄袭，你可以从他的论文上去汲取一些东西，把这种东西转化成自己的东西，再用自己的言语去描述

可以多看一些资料，然后去学习一下人家的论文是怎么写的？通过借鉴，然后但是千万不要抄袭，如果抄袭的话，那基本上就没有用了

选择一个比较好的题目。2 找大量与该课题相关的数据。对数据进行探索，变换选择一个模型进行建模。对模型的结果进行检验。

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。 （一）统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。 这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 （二）统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining，又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦

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因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1，F2，…，Fm)￠ （m

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