统计学案例分析论文范文初中英语版

统计学案例分析论文范文初中英语版

好难的，难道不是检验系统本身出了问题啊，竟然良莠不分~

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Descriptive Statistics 叙述统计学Inferential Statistics 推论统计学Qualitative Variable(Attribute Variable) 质的变异数Quantitative Variable 量的变异数Discrete Variable 离散的变异数Continuous Variable 连续的变异数Nominal Level 名目尺度Ordinal Level 顺序尺度Interval Level 区间尺度Ratio Level 比例尺度

初中英语作文常用的短语、句型 Consequently， to solve the problem， some measures should be 万能公式： 开头万能公式一： 名人名言有人问了，“我没有记住名言，怎么办？尤其是英语名言？”，很好办：编！原理：我们看到的东西很多都是创造出来的，包括我们欣赏的文章也是，所以尽管编，但是一定要听起来很有道理呦！而且没准将来我们就是名人呢！对吧？经典句型：A proverb says， “ You are only young ” (适用于已记住的名言)It goes without saying that we cannot be young (适用于自编名言)更多经典句型：As everyone knows， No one can deny that… 开头万能公式二： 数字统计原理：要想更有说服力，就应该用实际的数字来说明。原则上在议论文当中不应该出现虚假数字的，可是在考试的时候哪管那三七二十一，但编无妨，只要我有东西写就万事大吉了。所以不妨试用下面的句型：According to a recent survey， about 9% of the college students wanted to further their study after their 看起来这个数字文邹邹的，其实都是编造出来的，下面随便几个题目我们都可以这样编造： Honesty 根据最近的一项统计调查显示，大学生向老师请假的理由当中78%都是假的。 Travel by Bike 根据最近的一项统计调查显示，85%的人在近距离旅行的时候首选的交通工具是自行车。 Youth 根据最近的一项统计调查显示，在某个大学，学生的课余时间的70%都是在休闲娱乐。 Five-day Work Week Better than Six-day Work? 根据最近的一项统计调查显示，98%的人同意每周五天工作日。 更多句型：A recent statistics shows that … 二结尾万能公式： 结尾万能公式一：如此结论 说完了，毕竟要归纳一番，相信各位都有这样的经历，领导长篇大论，到最后终于冒出个“总而言之”之类的话，我们马上停止开小差，等待领导说结束语。也就是说，开头很好，也必然要有一个精彩的结尾，让读者眼前一亮，这样，你就可以拿高分了！比如下面的例子： Obviously(此为过渡短语)， we can draw the conclusion that good manners arise from politeness and respect for 如果读者很难“显而见之”，但说无妨，就当读者的眼光太浅罢了！ 更多过渡短语： to sum up， in conclusion， in brief， on account of this， thus 更多句型： Thus， it can be concluded that…， Therefore， we can find that… 结尾万能公式二：如此建议 如果说“如此结论”是结尾最没用的废话，那么“如此建议”应该是最有价值的废话了，因为这里虽然也是废话，但是却用了一个很经典的虚拟语气的句型。拽！ Obviously， it is high time that we took some measures to solve the 这里的虚拟语气用得很经典，因为考官本来经常考这个句型，而如果我们自己写出来，你说考官会怎么想呢？更多句型： Accordingly， I recommend that some measures be Consequently， to solve the problem， some measures should be

要解释吗？ 还是就单词Population Histogram Mean Median Mode Range Average Deviation Variance Standard Deviation Random Sample Parameter Statistic Sample Mean (X Bar) s square (Sample Variance Estimate) Sampling Distribution Unbiased Estimate Central Limit Theorem Standard Error Normal Distribution Transformation Rules Z Score Statistical Test Critical Region Critical Value Two-Tailed Test One-Tailed Test The Statistic Z Null Hypothesis Statistical Hypothesis Statistical Significance Alpha Type I Error Alternative Hypothesis Beta Type II Error Power Relationship between Alpha， Beta， & Power Degrees of Freedom The Statistic t t Test The Statistic F F Test Sum of Squares Related Measures Correlation Coefficient Regression Regression Toward the Mean Prediction Confounding Factor Chi square ANOVA Mean Square

一级目录：随机变量样本描述：随机变量的统计描述样本均数的假设检验统计推断：简单回归分析统计推断：分类资料的统计推断方差分析

统计案例分析课程论文范文初中英语

初中英语教学方面的论文轻风论文网有很多的哦我当时也是找他们帮忙的，很快就给我写好了，非常专业的说建议你看下基础教育课程改革要求英语教师在教学过程中确立一种新的教育观念:教育要面向全体学生，注重素质教育;以学生语言技能、语言知识、情感态度、文化发展为基础，培养学生英语语言综合运用能力;突出学生主体，尊重个体差异;通过感知、体验、合作等方式，在学习过程中进行情感和策略的调整，促进语言实际运用能力的提高;多运用音像、电视、杂志、网络信息等丰富的教学资源来全面引导学生的英语语言学习。在英语教学过程中采用生活性教学”，很好的满足英语新课程的要求。教学方式和方法对于新课程条件下初中英语生活性教学广泛而有效的实施，具有重要的作用。生活性教学方面的研究目前已经有一定的积累了，对于初中英语的生活性教学的研究涉及得还不是很多。本文立足于当前新课程条件下初中英语的教学实际，综合运用文献研究、案例研究等方法，对新课程条件下初中英语关于生活性教学的内涵及特征、生活性教学的原则、方法以及生活性教学的评价等问题进行了比较系统而深入的探讨。 全文分为六个部分: 第一部分。概述了新课程条件下初中英语生活性教学的必要性，国内外生活性教学研究的现状。课题研究的实际意义和理论意义。 第二部分，生活性教学的内涵和特征。剖析“生活”的概念后，对生活性教学的内涵进行了界定，从而揭示出新课程条件下初中英语生活性教学的特征是:具有社会性、实践性、真实性和发展性等特征。 第三部分，新课程条件下初中英语生活性教学的原则。要求，初中英语生活性教学从体现初中英语新课程的要求、学生的发展需要、顺应社会的发展需要以及引领英语课程本身的发展需要这几个方面做了论述如果有不明白的，你参考下轻风论文吧如果对你有帮助，多给我加分哦。呵呵

摘要：本文用模特卡罗模拟方法研究了样本容量在54以下的DW统计量的分布特征，并给出小样本DW检验临界值表。同时用DW检验提出了一个判别最小二乘估计中是否存在虚假回归的有效方法。关键词：模特卡罗模拟，DW分布，非平稳性，协整　　Distribution of Small Sample DW Statistic　　Zhang Xiaotong1 Zhao Chuxiao2　　( Institute of International Economics， Nankai University， Tianjin 300071)　　( Management School， Tianjin University， Tianjin 300072)　　Abstract In this paper we investigated the DW distribution with sample size under 54 by Monte Carlo simulation method and gave a critical table for small sample DW Based on that we proposed a method for recognizing spurious regression in ordinary least squares Keywords: Monte Carlo simulation， DW distribution， nonstationary， cointegration　　1．概述　　八十年代以来，Engle-Granger (1987)， Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW统计量检验非平稳变量间的协整性问题。在Sargan-Bhargava (1983)中还专门给出一个DW协整检验用表。但在这些论文中均未对小样本DW统计量的分布特征给与研究。　　本文采用蒙特卡罗模拟方法对小样本DW统计量的分布特征进行了充分、详细的研究。样本容量分别取为10，20，30，40和50。变量的设定分为三种情形：一 所涉及的两个变量都取自I(1)过程；二 所涉及的两个变量中一个取自I(1)过程，一个取自I(0)过程；三 所涉及的两个变量都取自I(0)过程。　　在有些国家以年为单位的时间序列的最大可观测值个数并不是很大，所以对小样本DW统计量分布特征的研究有着非常重要的理论与现实意义。　　本文结构如下。第二节推导两个I(1)变量进行最小二乘回归后，由残差计算的DW统计量的极限分布表达式，第三节介绍蒙特卡罗模拟结果及其分析，第四节给出实例，第五节给出结论。　　2．DW统计量的极限分布　　给定如下随机数据生成系统，　　yt = yt-1 + ut ， y1 = 0， （1）　　xt = xt-1 + vt ， x1 = 0， （2）　　其中ut， vt ~ I(0)， E(ut) = E(vt) = 0; E(ui uj) = 0， i ¹ j，" i， j。则yt和xt为相互独立的两个I(1)过程。　　建立如下回归模型：　　yt = b0 + b1xt + wt （3）　　当对上式进行最小二乘估计时，会产生虚假回归问题。用随机误差wt的最小二乘估计值 构造DW统计量，　　（4）　　因为当T ® µ 时， 必然接近于零，上式中分子为Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW统计量是Op(T -1)的。当T ® µ 时，有　　DW Þ 　　即当用两个I(1)变量进行如模型(3)形式的回归时，DW统计量的极限分布为零。　　3．小样本DW分布的蒙特卡罗模拟及其结果分析　　当样本为有限样本，特别是小样本时，DW统计量的分布与其极限分布有着很大不同。由于上述条件下的DW统计量的分布无法用解析的方法求解，本文用蒙特卡罗模拟方法对DW统计量的小样本分布特征进行了研究。　　以模型(3)为基础，除了以yt，xt ~ I(1)为条件对DW分布（记为DW(1，1)）进行模拟外，还分别以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)为条件进行了模拟（分别记为DW(1，0) 和DW(0，0)）。　　由于DW(0，0)就是通常意义的DW统计量，所以只模拟样本容量T = 10， 40两种情形。对于DW(1，1)和DW(1，0)，分别取T = 10， 20， 30， 40和50进行了模拟。在每个样本容量条件下各模拟1000次。所得结果见表一。　　首先见表一的第三部分，先分析DW(0，0) 的分布特征。由于DW(0，0) 就是通常意义的DW统计量，所以模拟结果表明，一 DW(0，0)分布的均值为2，不受样本容量大小的影响；二分布是对称的，相应JB值（表中最后一列）说明小样本DW(0，0)统计量的分布与正态分布相当近似。三 随着样本容量的增大，分布的标准差逐步减小。　　见表一的第一、二部分。小样本DW(1，1)和DW(1，0)统计量有着相似的分布特征。一 分布均为右偏态，分布左侧有端点，端点为零；二 随着样本容量的增大，DW(1，1)和DW(1，0)分布的右偏倚程度越来越大，分布均值逐步相左移动，90、95、99百分位数也逐步向左移动，同时分布的标准差逐步减小，分布的峰值越来越大，DW取值向零集中；三 在样本容量相同的条件下，DW(1，0)分布总是位于DW(1，1)分布的左侧，即DW(1，0)分布的均值、百分位数以及方差都比DW(1，1)分布的相应量小。T = 50模拟1000次的DW(1，1)和DW(1，0)分布的结果分别见图一和图二。　　表一 DW分布的蒙特卡罗模拟结果　　类 型 样本容量 百 分 位 数 均 值 标准差 偏 度 JB统计量　　1 90 95 99　　10 22 18 45 81 28 62 50 74　　DW(1，1) 20 11 28 49 80 75 39 68 61　　30 09 90 04 39 51 29 07 73　　40 06 77 88 16 41 25 06 10　　50 05 59 71 98 33 20 16 31　　10 18 73 02 38 98 53 73 59　　20 09 02 21 59 56 34 22 61　　DW(1，0) 30 06 70 83 18 38 24 27 43　　40 04 54 66 91 30 19 25 68　　50 04 45 54 71 24 15 12 84　　DW(0，0) 10 31 75 97 24 02 57 00 17　　40 72 41 53 70 00 31 03 06　　注： DW(1，1)表示由两个I(1)变量进行回归，计算得到的DW值　　 DW(1，0)表示由一个I(1)变量和一个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。　　 DW(0，0)表示由两个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。　　 在每个样本容量条件下各模拟1000次。　　图一 T = 50模拟1000次的DW(1，1)分布直方图 图二 T = 50模拟1000次的DW(1，0)分布直方图　　在相同样本容量条件下，DW(1，0)分布之所以位于DW(1，1)分布左侧，可作如下解释。随着T ® µ，DW(1，0)和DW(1，1)的分布都趋近于零。由于DW(1，0)来自于一个I(1) 变量和一个I(0)变量之间的回归，所以残差序列wt ~ I(1)。由于DW(1，1)来自于两个I(1)变量之间的回归，一般来说残差序列wt&nb　　1、统计范围　　GDDS将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。　　规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。　　除规定的数据类别以外，GDDS鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。　　GDDS认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。　　2、公布频率　　公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。某项统计数据的公布频率需要根据调查、编制的工作难度和使用者的需要来决定。系统鼓励改进数据的公布频率。GDDS对列出的数据类别的公布频率作了统一规定。例如， GDDS要求国民帐户、国际收支平衡表按年公布，广义货币概览按月公布，汇率则每日公布。　　3、公布及时性　　公布及时性是指统计数据公布的速度。统计数据公布的及时性受多种因素制约，如资料整理和计算手续的繁简、数据公布的形式等。GDDS规定了间隔的最长时限，如按季度统计的GDP数据规定在下一季度内发布，按月度统计的生产指数规定在6周至3个月内公布。　　GDDS将选定的数据类别分为规定性和鼓励性两类，目的是给予参加国公布统计数据一定的灵活性。鼓励性一类是要成员国争取发布的，条件不具备的可以暂不发布。有些数据类别下构成要素后面注明“视具体情况”，即成员国认为该项统计不符合本国实际的，可以不编制发布。GDDS规定的发布周期和发布及时性也列出一些灵活处理和变通的办法。　　GDDS有关数据方面的内容及要求如下：　　GDDS的数据规范　　A、综合框架　　核心框架　　范围、分类和分析框架　　受鼓励的扩展　　频率　　及时性　　国民帐户　　编制和公布全套的名义和实际国民帐户总量和平衡项目，得出国内生产总值、国民总收入、可支配总收入、消费、储蓄、资本形成、净贷款、净借款。编制和公布有关的部门帐户以及国家和部门的资产负债表　　年度　　10-14个月　　中央政府操作　　编制和公布交易和债务的综合数据，需强调：1）包括所有的中央政府单位；2）使用适当的分析框架；3）建立一整套详细的分类标准（税收和非税收收入、经常性和资本性支出、国内及国外融资），并适当细分（根据债务持有人、债务工具和币种）。　　广义政府或公共部门操作数据，在那些地方政府或公共企业操作具有重要分析或政策意义的国家尤其鼓励。　　年度　　6-9个月　　广义货币概览　　编制和公布综合的数据，需强调：1）包括所有的存款公司（银行机构）；2）使用适当的分析框架；3）建立对外资产和负债、按部门分类的国内信贷以及货币（流动性）和非货币债务构成的分类标准。　　月度　　2-3个月　　国际收支　　编制和公布综合的国际收支主要总量数据和平衡项目，包括：货物和服务的进口和出口、贸易差额、收入和转移、经常项目差额、储备和其他金融交易、总余额，并适当进行细分。　　国际投资头寸和总体经济外债数据（如果这些数据具有重要的分析和政策意义）　　年度　　6-9个月　　GDDS的数据规范　　B、数据类别和指标　　数据类别　　核心指标　　受鼓励的总量及构成　　频率　　及时性　　实际部门　　国民帐户总量　　国内生产总值（名义和实际）　　国民总收入、资本形成、储蓄　　年度（鼓励季度）　　6-9个月　　生产指数　　制造业或工业　　初级产品、农业或其他指标　　视具体情况　　月度　　视具体情况　　所有指标都为6周-3个月　　价格指数　　消费者价格指数　　生产者价格指数　　月度　　1-2个月　　劳动力市场指标　　就业、失业，工资/收入，视具体情况　　年度　　6-9个月　　财政部门　　核心指标　　受鼓励的指标　　频率　　及时性　　中央政府预算总量　　收入、支出、差额和融资，视具体情况进行细分（根据债务持有人、债务工具和币种）　　利息支付　　季度　　1个季度　　中央政府债务　　内债和外债，视具体情况适当细分（按币种、期限、债务持有人和债务工具）　　政府担保债务　　年度（鼓励季度）　　1-2个季度　　金融部门　　核心指标　　受鼓励的指标　　频率　　及时性　　广义货币和信贷总量　　净对外头寸、国内信贷、广义或狭义货币　　月度　　1-3个月　　中央银行总量　　储备货币　　月度　　1-2个月　　利率　　短期和长期政府债券利率，政策可变利率　　货币或银行间市场利率及一套存贷款利率　　月度　　高频率（如月度）　　股票市场　　股票价格指数，视具体情况　　月度　　对外部门　　核心指标　　受鼓励的指标　　频率　　及时性　　国际收支总量　　货物和服务的进口和出口、经常帐户差额、储备、总差额　　总体经济的外债和偿债数据，视具体情况　　年度（十分鼓励季度）　　6个月　　国际储备　　以美元标价的官方储备总额　　与储备有关的负债　　月度　　1-4周　　商品贸易　　总进口和总出口　　较长时间的主要商品的分类　　月度　　8周-3个月　　汇率　　即期汇率　　每日　　高频率（如月度）　　社会-人口数据　　核心指标　　频率　　人口　　人口；人口增长率；城市人口；农业人口；人口性别；人口的年龄构成　　各国公布频率会各不相同；及时性　　保健　　每个医生照顾人口数；预期寿命；婴儿/儿童/产妇死亡率　　也不尽相同　　教育　　成年人文盲率、学生-教师比率、小学/中学入学率　　贫困状况　　获得洁净水的情况、卫生；每个房间居住的人数；收入分配；最低收入标准以下的家庭数　　二、公布数据的质量　　GDDS从两个方面的内容来评估公布的统计数据质量，即：提供统计数据的文字说明和提供统计数据的交叉检验。　　统计数据质量是个难以界定、因而不易评估的概念。为了便于检查，GDDS选定两条规则作为评估统计数据质量的标准。一是参加国提供数据编制方法和数据来源方面的资料。资料可以采取多种形式，包括公布数据时所附的概括性说明、单独出版物和可从编制者得到的有关说明。同时也鼓励成员国准备并公布重要的关于数据质量特征的说明（例如，数据可能存在的误差类型、不同时期数据之所以不可比的原因、数据调查的范围或调查数据的样本误差等）。二是提供统计类目核心指标的细项内容、及与其相关的统计数据的核对方法，以及支持数据交叉复核并保证合理性的统计框架。为了支持和鼓励使用者对数据进行核对和检验，规定在统计框架内公布有关总量数据的分项，公布有关数据的比较和核对。统计框架包括核算等式和统计关系。比较核对主要针对那些跨越不同框架的数据，例如，作为国民帐户一部分的进出口和作为国际收支一部分的进出口的交叉核对。　　与数据质量密不可分的是制定和公布改进数据的计划。所准备和公布的改进计划应包含所有数据不全的部门。统计当局应表明下述立场中的一个：（1）针对已发现不全的改进计划；（2）最近实施的改进措施；或（3）国家认定不　　四、公众获取　　GDDS规定要提前公布数据发布日期，并向各方同时发送。　　官方统计数据的公布是统计数据作为一项公共产品的基本特征之一，及时和机会均等地获得统计数据是公众的基本要求。GDDS对此制定了两项规划：一是参加国要预先公布各项统计的发布日历表。预先公布统计发布日程表既可方便使用者安排利用数据，又可显示统计工作管理完善和表明数据编制的透明度。GDDS规定对于以年度为频率公布的综合框架和指标，时间表表明不迟于某个既定时间；对于公布频率更高的数据，则可确定一个日期范围，如3-5天。鼓励成员国向公众公布发布最新信息的机构或个人的名称或地址。二是统计发布必须同时发送所有有关各方。由于数据是有价值的商品，因此GDDS规定应向所有有关方同时发布统计数据，以体现公平的原则。发布时可先提供概括性数据，然后再提供详细的数据，当局应至少提供一个公众知道并可以进入的地方，数据一经发布，公众就可以公平地获得。

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你去查统计学最著名的案例：“纽约有多少个钢琴调音师”。

论文格式　　题目　　作者　　【摘要】： 用简短的语言（小于等于300字）来总结论文的主要内容，包括研究结论。　　【前言】： 就是阐述一下研究背景，研究现状，你要研究的问题（最好是以案例的形式将问题呈现出来，以及你的研究的意义。　　【研究经过】：　　一、 详述研究的方向和想要达到的目的。　　二、 活动安排（包括每一阶段时间安排以及每一阶段的研究方法（包括每一种研究方法想要达到的研究目的）。　　三、 人员分工　　四、 获取资料的方式　　【研究内容】：　　一、 【收集案例】：如果研究对象不属于同一类的话，就要用图表的形式将研究对象比例情况展示出来　　二、 【案例分析】：案例分析问题存在的原因（尤其是研究现状的背景下，问题依然存在的具体原因、深层次原因）　　三、 【问卷调查】如果有问卷调查的在此可加入调查的问题以及调查结果。　　四、 【研究结果】总结研究的结果，可以用图表形式　　【结论】：　　根据研究的结果提出自己的观点，看法，结论。　　参考文献：　　注明资料的出处　　1 网络资料，注明：文章名，作者，网站名称　　2 书籍资料：注明： 书名，作者，出版社，出版日期，页数。　　3 报刊资料，注明，文章名，作者，报刊名字，期

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1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。　　2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）　　3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。　　4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。　　主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。　　5、论文正文：　　（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。　　〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：　　提出-论点；　　分析问题-论据和论证；　　解决问题-论证与步骤；　　结论。　　6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。　　中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：　　（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。　　（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

谈到论文，那就是要你谈一些统计表方面的看法，以及重点事项，重要性等等，统计表所能体现的所有方面所起的重大作用，全部表达出来就可以我认为。你说的那论文不太好找“统计表”的教学教学论文要吗?初中的论文如下先参考一下吧希望能帮到你统编教材第十二册“简单的统计表和统计图”的教学内容，虽然没有提出过多的计算能力和过高的对数量关系的分析理解的要求，但通过搜集资料，分类整理数据，以及图表的制作等活动，能使学生受到生动的德育教育，并且能在初步学习统计基础知识的同时，培养“重视社会实践，重视调查研究”的意识。 “统计表”的教学，是初步统计基础知识的起始课，它既不同于计算、应用题等教学，又与计算技能有一定联系，是实践性很强，应用极广泛的内容，而且是下阶段制作统计图的依据。因此，教学中一定要克服重计算，重应用题解答，轻统计表的倾向，按大纲和教材要求，切实教好。 “统计表”一节共4个例题，在结构上有其共同点：1．确定调查的内容（学生身高，考试分数，男女生人数，试验田播种的亩数等）。2．收集原始数据的方法（记录单的填写，直接记录法）。3．数据的整理。4．数据的分类（栏目的确定）。5．统计表的格式要求与制作。例1、例2是单式统计表，以数据的整理为主；例3、例4是复式统计表，以数据的分类为主。 教学中，首先要使学生明白学习统计知识的意义（为科研、生产服务，是对客观事物的评估，为正确为决策提供依据）。其次才是使学生了解统计的一般步骤和方法，会按有关的数据制作简单的统计图表。 在教学例1时，教师出示原始数据后，不宜过早也出现教材中已整理好的统计表，而应先启发学生回答问题：“你从手中的记录单中可以看出哪些内容？”（学生的身高、谁最高、谁最矮、1．4米－1．5米的人数……）之后再学习教材，看看教材是怎样整理数据并制成统计表的。这样能使学生进一步明白，对调查内容应怎样取舍，对数据应怎样整理，才能具有较强的科学性，从而加深学生对统计知识的理解。 教学例2前，设问坡度可略高一些：“如果要了解我们班某一次数学测验成绩，你打算做哪些工作？（ 了解每个同学的分数并做记录，及格人数，不及格人数，按10分一段，数一致各分数段中的人数）在学生回答的基础上，教师和学生再对调查内容作适当的取舍，并一起完成表头的设计和统计表的绘制。通过默读教材，使所学的知识清晰地展现在学生眼前。 例3和例4中“内容的分类”、“栏别的确定”是教学的重点，也是学生理解的难点。它是从多项具体的内容中，筛癣提炼出需要统计的内容，并进行分类。这些要求，可通过阅读教材完成，教师既不能包办，也不能一带而过，应在教师引导下让学生独立完成（表头的设计可由师生共同完成）。这样，才能使学生的逻辑分类能力得到培养和提高。 一般来说，让学生对自己熟悉的事进行调查和统计，他们是会很感兴趣的，除了完成教材中的有关练习内容外，教师还可以引导学生自己去发现生活中各种有价值的统计资料。如，对捐献给贫困地区儿童的衣服、文具，书籍统计，某个小组同学每人每月零花钱统计，各年级近视人数统计等。

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