统计学论文数据分析模板怎么写的高一点

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一、加强自身建设，积极发展新会员。针对镇乡基层统计人员变化较大的现状，我学会对现有会员进行了调整，积极发展新会员，进一步增强了会员队伍专业人员力量，扩大了统计学会的社会影响力，壮大统计专业技术人员队伍。通过调整和发展，现有正式会员300多人。按照县民政局要求，认真完成统计学会年度检验和变更登记工作。二、坚持不懈地抓好统计分析研究和学术交流活动，为会员提供展示才华的平台 统计分析研究和学术交流活动是学会工作的中心环节，如何围绕县委、县政府的中心工作开展统计调研、提供统计服务是学会工作的主题。学会每季度组织一次学术交流，对一些社会热点和难点问题进行探讨。今年学会会员开展了“百强乡镇”争位入围、三产发展状况、重点工业投资状况、外来民工在**打工现状、**城县停车行路状况等十多项内容的专题调研，并通过《决策参考》的方式，提供给县领导参考。同时，撰写统计分析，通过《**统计》的形式报送，此外通过《**统计信息网》提供工作动态。据不完全统计，到11月底止，已提供《决策参考》16期，《统计分析》47篇，《工作动态》413条。其中受县领导批示31篇、次，在各级新闻媒体发表113篇(条)，被省、市两级统计局采用的有218篇(条)。三、加大统计科学研究，积极参与统计改革。随着经济体制改革的不断深入，统计工作也要进行不断的改革和深化。2005年学会会员在完善提高规模以上工业统计质量的前提下，把工作重点转向了规模以下工业抽样调查的改革。通过调查研究，广泛征求意见，制定出台了《县规模以下工业抽样调查实施方案》，在全县抽取了378个小型企业和880个个体户，实施了县、镇乡两级一套样本的规模以下工业抽样调查制度；并采取明确职责，加强培训，强化宣传，完善制度，层层把关，定期公布等举措，确保样本单位数据质量。通过前期努力，工作已取得明显成效，获得领导肯定。不仅方法可行，结果可信，同时也为明年分镇乡出数据奠定了扎实的基础。在深化工业改革的同时，积极探索三产统计改革。5月份，重新修订了《第三产业统计调查实施办法》，采用“以块为主，条块结合”的方式，采用全面调查、抽样调查和科学推算的办法，以镇乡街道为单位，按季度产生十四个三产行业门类的增加值数据。11月底，又制定了《关于进一步做好三产统计工作的通知》，从健全统计队伍建设、完善名录库动态更新维护、加强统计执法力度等方面完善三产统计制度，从而使三产统计改革取得了实质性进展的新成效。四、认真宣传普及统计知识，抓好培训，为增强广大统计人员的业务素质服务学会积极参与县科协开展的各种科普宣传活动；结合统计法制教育和基础建设，举办了多种形式的业务培训班。组织200名新统计人员上岗培训，对已有800多名规模企业统计人员进行统计法制和统计业务知识培训，对100余名房地产企业统计人员开展了统计业务和网上直报培训。积极鼓励广大统计专业人员参加各等级统计专业技术资格考试。今年我学会有二名同志通过了高级统计师考试，其中一人获得了高级统计师专业资格。努力完成《统计》在我县的征订工作，受到省统计学会的好评。2006年是我县实施再造工程，推进三大跨越，加快经济建设具有关键性的一年，统计学会将继续围绕县委、县政府提出的目标，同时结合学会自身特点，提出如下初步工作思路。1、在上级学（协）会和统计局党组的领导下，开展本学会的日常管理工作，不断加强自身队伍建设。上半年完成学会理事会的改选工作。2、继续推进统计方法和制度改革，加强统计科研活动，更好地适应经济发展对统计工作的要求。每季度组织一次学会专业骨干参加的科研探讨活动。3、针对经济发展的热点和难点问题，结合统计工作实际，积极开展统计调研，撰写统计分析和调研报告。要在数量比上年有所增加的同时，力争在质量上有较大的提高，出更多的优质品。4、继续参与统计专业上岗培训，结合统计工作的实际需要开展后续教育工作。

撰写统计分析，当然要对所有的数据先行进行统计对比。然后根据统计对比的结果来写出分析报告。报告要根据统计的结果来阐明事物发展的特点。包括优势和劣势！

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统计数据是金融银行系统内最常用到的数据比较与分析的一种统计形式，想要做好全行的资金计划工作，对数据的统计月分析就不容忽视。做好了这项工作，也就为其他的工作奠定了好的基础。统计分析是指运用统计方法及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。就政府统计工作过程而言，它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。而从社会上广泛开展的统计分析活动来看，它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。　　运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。统计分析与经济分析、会计分析、企业经营状况分析以及其他各种分析研究活动有着密切的联系，它们之间往往存在着一种相互包含的关系。经济分析、会计分析等反映的是分析对象所属的领域，但只要运用了统计方法，就也可以称其为统计分析。从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品，是统计信息、咨询、监督整体功能有机结合的充分展现。统计分析报告是对研究过程进行表述的文章，是统计分析结果的最终形式。与一般文章相比，它具有以下一些特点：　　以统计数字为语言。统计分析报告以统计数据为主要语言，并辅之以统计表和统计图来具体而明确地进行表述。并且，统计分析报告所使用的统计数据不是个别的、简单的、杂乱无章的，而是相互联系的，具有逻辑关系的统计数据。　　具有简明的表达方式和结构。统计分析报告属于说明文，在表述时不使用夸张、虚构、想象等文学表达方式，也不使用华丽的语言和过多的描写去着意渲染。它要求用尽可能少的文字，做到言简意赅、精炼准确，资料与基本观点一致，论点和论据的一致。统计分析报告具有相对确定的结构。其突出特点是层次分明，脉络清晰。一般是先针对问题亮出观点，然后摆数据和事实进行论证，在进行科学分析的基础上最后提出对策和建议。　　对研究过程的高度概括。统计分析报告是研究过程的叙述，但又不是对研究过程的全盘照搬，而是择其主要论点和论据对研究过程的高度概括。它省略了研究过程中运用多项指标、多种统计方法进行试算的过程，而且也不需要对方法的基本原理、特点、推导过程和运算步骤进行过细的讨论，而是通过论点和主要论据的联系直扣主题。统计数据报告既有的特点也是其他类型的分析报告所不具备的。其具有以下几个特点。准确性。实事求是地反映客观实际，做到数字要准确，情况要真实，观点要正确。要扎扎实实地把数字搞准，对大起大落的数字要查明原因，但统计分析不应是数字的简单罗列，要正确地使用数据通过对数字的分析、判断、提炼出观点，揭示经济现象的规律性。只有这样统计分析报告才有了坚实的基础和足够的份量。实用性。统计分析报告有着明显的目的性、针对性，它是为一定对象服务的。它必须紧密结合当前经济运行中的重点、热点和难点问题进行分析，为各级领导宏观调控和管理决策提供科学依据。统计分析报告的针对性和实用性越强，质量也越高。逻辑性。统计分析是由数字形成概念，从概念形成判断，由判断进行推理，并由此得出结论。判断是以准确的统计数字为依据，推理是以充分的依据为前提，正确的判断和推理就是要有合乎事实的逻辑性，判断推理的结果前后不能矛盾，不能脱节，要如实反映客观事物的内在联系。因此，统计分析报告要主题突出、结构严谨、条理清晰。时效性。这是保证统计信息价值的重要条件。提供不适时就是失效的信息。进度统计分析报告越快越好，要争分夺秒；专题分析贵在适时，特别是前瞻性和予警性的专题分析往往会产生较好的社会效益。提高统计分析的层次和质量，要求统计部门能够提供准确的集约化信息、高质量的咨询决策和可操作的咨询建议，这是达到较高层次优质服务水平和充分发挥统计部门整体功能的重要标志。为了促进调研工作上质量、上层次、上水平主要应从以下几个方面入手：增强分析的针对性，善于捕捉领导的"关注点"。调研分析的目的在于应用，对统计部门来说，就是要将研究成果转换为领导决策。为了实现这种"转换"，应增强观察和分析问题能力选择领导最为关心的问题，善于捕捉领导的"关注点"，针对当前经济发展中的重点、热点和难点问题进行研究。发挥优势，快速反映，适时为领导送上"及时雨"。调研分析不仅要想领导之所想，还要急领导之所急。兵贵神速，要充分利用丰富的统计信息和大量的第一手资料的优势，在尽量短的时间内完成分析报告的撰写，迅速及时地向领导发送各种新鲜动态信息和经济运行状况的监测预警分析报告，以便领导及时掌握情况，指挥全局。切实提高数据和分析质量，为领导"报实情"。准确性是统计的生命所在，要坚持客观公允态度，发扬唯实精神，讲实话，报实情，在保证数据准确的基础上，以科学求实的精神对当前经济运行状况提出恰当的分析，为领导决策提供科学的数据和理论依据。在"新"字上下功夫，分析要有"新鲜感"。写分析文章切忌老三段、冗长的平铺直叙和没有自己主见的"对策建议"，不能过多重复一般概念和别人说过的话，对问题的研究要与时俱进，有新角度，要有独到见解，不仅立题要"新"，而且见解更要"新"。对经济运行状况进行超前分析，要向前"抢半拍"。要善于时刻把握新的"增长点"和"变化点"，具有敏锐的眼光，为各级领导做好超前服务。所谓"超前性"，一是对趋势性的苗头问题进行超前反映，二是对未来发展做出预测。咨询决策要具有可操作性，在建议上要"想实招"。统计分析不应当是简单的提出问题和局限在数字文字化的表述上，应当在深刻总结的基础上，提出有一定量化依据和可操作的具体实施意见，针对当前经济发展中存在的问题，一方面提出有针对性的工作思路，一方面提出可操作性的工作对策，使调研成果迅速得到应用。　在统计分统计分析方法从根本上说有两大类，一是逻辑思维方法，二是数量关系分析方法。析中二者密不可分，应结合运用。　　逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂，从特殊到一般，从偶然到必然，从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点，从事物的发展变化中观察问题，从事物的相互依存、相互制约中来分析问题，对统计分析具有重要的指导意义。　　数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现，包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。在写好统计数据分析报告的同时，在统计数据人员的心里也就有了一本非常明确的帐目，这对帮助行领导决策与金融系统的资金计划工作起了很大的作用，所以这份报告的重要性不可小觑。作者：王钰淇 林勤 魏瑞单位：中国农业发展银行房县支行地址：湖北省十堰市房县神农路96号农业发展银行房县支行

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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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撰写统计分析，当然要对所有的数据先行进行统计对比。然后根据统计对比的结果来写出分析报告。报告要根据统计的结果来阐明事物发展的特点。包括优势和劣势！

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1、发现问题2、分析问题3、提出解决问题的措施和思路。4、结合实际，切实可行。

统计分析一定要尽量详细和真实。这样的分析结果才会有效。

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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

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。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。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。

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。

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。

统计学论文数据分析报告模板怎么写的

调查报告是人们对某一情况、事件、经验或问题经过深入细致的调查研究而写成的书面报告，它反映了人们通过调查研究找出某些事物的规律，并提出相应的措施和建议，是社会调查实践活动的成果。学习撰写调查报告，有助于同学们进一步认识社会，参与社会，把所学知识与社会实践结合起来，全面提高自身素质。 怎样撰写调查报告 [例题] 以“发扬勤俭美德，树立正确的消费观”为主题，以周围学生调查对象，根据他们的生活态度和表现，写一份调查报告，题目自拟。 撰写调查报告，要做到以下几点： 1、着力点要明确： 首先，要深入调查，占有材料。这是写好调查报告的基础和先决条件。为此，就应该亲自了解第一手材料。既要了解“面”上的材料，又要了解“点”上的材料；既要了解正面材料，又要了解反而材料；既要了解现实材料，又要了解历史材料。如上例中，同学们就要认真回顾平时手头搜集到的有关于“勤俭是美德，是事业成功的重要因素，奢侈浪费导致事业失败”方面的详细资料。 其次，要认真分析，找出规律。这是调查的目的。在占有大量材料的基础上，要“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”地总结出事物的规律。此例中，除了要有具体的事例或数据外，还要对占有的资料分门别类加以总结，如以“盲目攀比，铺张浪费”、“勤劳节俭、合理消费”为门类加以归纳，从中找出规律性。 再次，要立场正确，观点鲜明。调查报告要站在客观的立场上，透过现象看本质，对事物作出正确的判断和评价。如上例中，调查的目的是帮助学生树立勤俭节约的美德，结合学生的生活实际，解决乱花钱、互相攀比、超前消费等不良习惯和问题。 最后，要概括事实，有叙有议。不能光罗列现象，而且要适当地进行分析、议论，阐述观点。如上例，在做到有事例和数据的基础上，运用所学的社会原理进行理性分析，分析要观点全面。 2、报告格式要规范 （1） 标题。 ①单标题，如上例标题可拟成：《中学生合理消费的调查报告》，以清楚交代调查的内容。 ②双标题，可拟成《合理消费----XX中学调查报告》 ③标题不用“调查报告”字样，也可用一般文章题目形式，如可拟成《中学生应该养成合理消费的好习惯》。 （2） 前言。这部分内容，往往对调查的时间、地点、对象、范围作必要的交代，总领全文。如上例中调查地点可以是XX中学整所学校，也可以将初一整个年级作为调查对象，还可以随机抽查的学生为调查对象，调查内容主要是学生的生活态度和表现两个方面。 （3） 主体。主体是具体叙述调查内容、列举事例和数据并做恰当的议论和分析，概括出经验或规律，是表现调查报告主旨的关键部分。在材料的安排上，要把调查得来的大量材料归纳整理出若干条目，采用小标题式写法，要注意层次清楚，条理分明。有的可按问题的几个方面或几个问题并列地安排材料，即采用“横式结构？；有的可按事物发展过程的顺序来写，即采用？纵式结构”。 （4） 结尾。结尾是调查报告的结束语，也作归纳性说明或总结全篇的主要观点，也可指出存在的问题，提出建议。参考资料：希望我的答案对您有用处，谢谢

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