总结资料分析中的主要统计指标
总结资料分析中的主要统计指标
在资料分析题中，经常会出现增长速度、发展速度、平均增长速度、平均发展速度等指标的计算。而对于非统计专业的人来说，正确区分上述几个指标存在一定的难度。
上述几个指标的计算区分如下：
1.发展速度
发展速度是以相除方法计算的动态比较指标，计算公式为：
基期数值
报告期数值发展速度= 发展速度一般用百分数表示，当比例数较大时，则用倍数表示较为合适。
2.增长速度
增长速度则是以相减和相除结合计算的动态比较指标，其计算公式为:
计算结果若是正值，则叫增长速度，也可叫增长率；若是负值，则叫降低速度，也可叫降低率。例：某企业2014年产值为666亿元，2015年为888亿元。则2015年产值比2014年的增长速度为:%100666
666888?-，也可用倍数表示。 由上可知:
1-=发展速度增长速度
3.平均发展速度
平均发展速度是反映所计算指标在计算期间内逐期变化发展的平均程度。计算方法一般采用几何平均法:
n a a a a a a n n 1
1201-= 平均发展速度=n a a n 0 4.平均增长速度/平均增长率
直接用国家统计局网站上的解释：
我国计算平均增长速度有两种方法：
一种是习惯上经常使用的“水平法”，又称几何平均法，是以间隔期最后一年的水平同基期水平对比来计算平均每年增长（或下降）速度；
另一种是“累计法”，又称代数平均法或方程法，是以间隔期内各年水平的总和同基期水平对比来计算平均每年增长（或下降）速度。在一般正常情况下，两种方法计算的平均每年增长速度比较接近；但在经济发展不平衡、出现大起大落时，两种方法计算的结果差别较大。
除固定资产投资用“累计法”计算外，其余均用“水平法”计算。从某年到某年平均增长速度的年份，均不包括基期年在内。如建国四十三年的平均增长速度是以1949年为基期计算的，则写为1950-1992年平均增长速度，其余类推。
其实上述两种计算方法，也就是平均发展速度的两种计算方法。 平均增长速度的计算公式：
110
-=-=n a a n 平均发展速度平均增长速度 5.累计增长率
在资料分析题中，还会遇到累计增长率这一概念，他的意思是指从基期到报告期一个总的增长比率。它与平均增长速度的关系是：
())(累计增长率平均增长率+=+11n
6、增长幅度
这个指标即可以做比值，也可以做差。但是一般来说，我们说到增长幅度，也即涨幅，一般都是用比率的。也就是用上述增长速度指标来表示增长幅度。
另外:
在指标计算问题中，只要弄清楚相关指标的概念，真正计算并不复杂，所以在上述总结中，若想准确的掌握，还是需要一些练习的。
常用统计分析方法
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
分析方法总结及优缺点
一、德尔菲法 优点： 1、能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高。 2、能把各位专家意见的分歧点表达出来，取各家之长，避各家之短。 3、权威人士的意见影响他人的意见； 4、有些专家碍于情面，不愿意发表与其他人不同的意见； 5、出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见。 缺点： 德尔菲法的主要缺点是过程比较复杂，花费时间较长。 适用范围：项目规模宏大且环境条件复杂的预测情境。 二、类比法 优点：1、它不涉及任何一般性原则，它不需要在“一般性原则”的基础上进行推理。它只是一种由具体情况到具体情况的推理方式，其优越性在于它所得出的结论可以在今后的超出原案例事实的情况下进行应用。 2、类比法比其他方法具有更高的精确性； 3、类比过程中的步骤可以文档化以便修改。 缺点： 1 严重依赖于历史数据的可用性； 2 能否找出一个或一组好的项目范例对最终估算结果的精确度有着决 定性的影响； 3 对初始估算值进行调整依赖于专家判断。 适用范围：类比法是按同类事物或相似事物的发展规律相一致的原则，对预测目标事物加以对比分析，来推断预测目标事物未来发展趋向与可能水平的一种预测方法。类比法应用形式很多，如由点推算面、由局部类推整体、由类似产品类推新产品、由相似国外国际市场类推国内国际市场等等。类比法一般适用于预测潜在购买力和需求量、开拓新国际市场、预测新商品长期的销售变化规律等。类比法适合于中长期的预测。 三、回归分析法
优点：1、从收入动因的高度来判断收入变化的合理性，彻底抛弃了前述“无重大波动即为正常”的不合理假设。并且，回归分析不再只是简单的数据比较，而是以一整套科学的统计方法为基础。 、运用回归方法对销售收入进行分析性复核，可以考虑更多的影响因素作为解释变量，即使被审计单位熟悉了这种方法，其粉饰和操纵财务报表的成本也十分高昂。 缺点：需要掌握大量数据， 应用：社会经济现象之间的相关关系往往艰以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分桥是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。 四、时间序列分析法 优点：根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。 缺点：运用时间序列分析进行量的预测，实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。由于事物的发展不仅有连续性的特点，而且又是复杂多样的。。 适用范围：中短期预测 五、弹性系数分析法 优点：简单易行，计算方便，计算成本低；需要的数据少，应用灵活广泛。 缺点：1、分析带有一定的局部性和片面性。只考虑两个变量间的关系，忽略了其他相关变量的影响； 2、结果比较粗糙，很多时候要根据弹性系数的变动趋势对弹性系数进行 修正。 应用：应用利用弹性系数预测未来时期能源需求时，可以通过对未来产业结构变化趋势、技术节能潜力等因素的分析，以及参照世界大多数国家发展历程中所皇现的共同规律，给出未来年份能源消费弹性系数的变化趋势或构想方案，以预测未来的能源需求量。
多元统计分析模拟考题及答案.docx
一、判断题 （ 对 ） 1 X ( X 1 , X 2 ,L , X p ) 的协差阵一定是对称的半正定阵 （ 对 （ ） 2 标准化随机向量的协差阵与原变量的相关系数阵相同。 对） 3 典型相关分析是识别并量化两组变量间的关系，将两组变量的相关关系 的研究转化为一组变量的线性组合与另一组变量的线性组合间的相关关系的研究。 （ 对 ）4 多维标度法是以空间分布的形式在低维空间中再现研究对象间关系的数据 分析方法。 （ 错）5 X (X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) ， X , S 分别是样本均值和样本离 差阵，则 X , S 分别是 , 的无偏估计。 n （ 对） 6 X ( X 1 , X 2 , , X p ) ~ N p ( , ) ， X 作为样本均值 的估计，是 无偏的、有效的、一致的。 （ 错） 7 因子载荷经正交旋转后，各变量的共性方差和各因子的贡献都发生了变化 （ 对） 8 因子载荷阵 A ( ij ) ij 表示第 i 个变量在第 j 个公因子上 a 中的 a 的相对重要性。 （ 对 ）9 判别分析中， 若两个总体的协差阵相等， 则 Fisher 判别与距离判别等价。 （对） 10 距离判别法要求两总体分布的协差阵相等， Fisher 判别法对总体的分布无特 定的要求。 二、填空题 1、多元统计中常用的统计量有：样本均值向量、样本协差阵、样本离差阵、 样本相关系数矩阵． 2、 设 是总体 的协方差阵， 的特征根 ( 1, , ) 与相应的单 X ( X 1,L , X m ) i i L m 位 正 交 化 特 征 向 量 i ( a i1, a i 2 ,L ,a im ) ， 则 第 一 主 成 分 的 表 达 式 是 y 1 a 11 X 1 a 12 X 2 L a 1m X m ，方差为 1 。 3 设 是总体 X ( X 1, X 2 , X 3, X 4 ) 的协方差阵， 的特征根和标准正交特征向量分别 为： 1 2.920 U 1' (0.1485, 0.5735, 0.5577, 0.5814) 2 1.024 U 2' (0.9544, 0.0984,0.2695,0.0824) 3 0.049 U 3' (0.2516,0.7733, 0.5589, 0.1624) 4 0.007 U 4' ( 0.0612,0.2519,0.5513, 0.7930) ，则其第二个主成分的表达式是
2019年“执行力提升年”活动工作总结
“执行力提升年”活动工作总结
今年来，我市自上而下开展了轰轰烈烈的“执行力提升年”活动，开展“执行力提升年”工作是加快我 县经济发展的一项重要决策，也是我们转变工作作风、提高工作效率的必然要求。县级质监局处于质量安 全监管的前沿，是履职担责的一线，这个阵地稳，则质监事业大有可为，这个层面强，则质监事业生机勃 发。然而，要切实承载起这样无可推卸的重任，不辱使命，我认为，执行力是质监部门履行职责，顺利开 展工作的的保证，应切实从深化作风建设抓起，全面提升质监队伍执行力。 一、 要充分发挥班子成员的统领作用 班子成员是领头雁，也是主攻手，这决定了位居质监系统最基层的班子成员应当做到“三个必须” 。一是必 须严格把关定向。质监部门既是经济管理部门，也是行政执法部门，既有公务员，也有独特的技术机构， 既具备多个法律执法主任资格，也涉及众多许可收费项目，既关系经济社会发展，也与百姓生活息息相关。 这就要求班子成员在处理各项工作中务必把好关，定准向，关键环节不放任，日常工作不包揽，既不能胡 子眉毛一把抓，也要防止丢西瓜捡芝麻，要经常疏理工作路数。二是必须精于深谋善断。县级质监局班子 成员既是帅也是将，而更应在当好“帅”上做文章。面对监管过程中的难事，突发而至的急事，社会关注 的大事，务必要在全面掌握情况、吃透政策法规精神的基础上，不能浅偿辄止，也不可患得患失，特别是 面对非常态的情况，要深谋远虑，当机立断。三是必须始终求洁保廉。县级质监局班子成员要真正过好权 力关、利益关、用人关，就应当把住三条底线，首要的是道德底线，对于应当坚持什么，反对什么，倡导 什么，抵制什么，须扶正压邪敢亮剑。再则是权力底线，班子成员不能拥权自傲，要做到权力阳光下运行。 谁承担多少工作，就要赋予多少权力，随之也要承担相应责任，要坚持用流程理事，用制度管事，防止工 作的随意性、盲从性和无序性，不做超越法律之事。b5E2RGbCAP 二、 要继续加强中层干部的执行力度 股长、队长、主任作为基层质监局的中层干部，承担着“二传手”的作用，也只有真正发挥好“二传手” 的作用，才能最大限度发挥个人潜能，有所作为。一是对分管领导尽心尽力不旁观。对分管工作，要讲主 动性、独立性和创造性，不能事事都推向领导。对不是本股室的工作，要积极提建议，热情当参谋，真心 出主意。对领导没有关注到的工作，要及时提醒，协助推进，对事关全局的大事、急事、难事，要多当战 斗员，少作裁判员。二是对主管工作担忧担责不躲闪。在压力面前，善于疏导排解，勇于直面担当，既不 在一边空论、议论、争论，也不当事后诸葛亮，决不能见利益就上，见责任就让。要敢于挑战压力，勇于 承担责任。今年以来，各部门心往一处想，劲往一处使，克服种种困难，共走访企业百余家，上门为 23 家 企业办理工业产品生产许可证、qs 认证提供全过程服务，清理不规范收费项目 1 项，受到了政府和企业的 好评。p1EanqFDPw 三、要充分调动干部职工的实干精神 众人拾柴火焰高，这对县级质监局来讲尤为重要。面对人人都是窗口，一人多岗的实际，必须不断调动全 体干部职工的工作积极性，才会千斤重担千人担。因此，须恪守四条要素：一是谁的工作谁干，干则必成。 面对人少事多的实际，要科学合理准确定岗、定位、定人、定事、定考核标准。做到每个岗位有人执守， 每项工作有人担当，每个人都因才适用有事干。二是谁的责任谁担，担则落地。对重点工作、专项任务、 敏感事项要坚持目标、任务、措施、时限、责任同部署、同督导、同考核，层层签订责任状，落实奖优罚 劣。三是谁的荣誉谁得，得则到位。今年年初，我局对去年工作中涌现出的先进工作者及优秀党员，以及 对全局有特殊贡献的同志们，进行了物质和精神上的双重奖励，对那些能力强，贡献大，群众认可的同志， 优先提拔使用。利用多种渠道培树、推介身边的典型，力求达到鼓励先进、鞭策落后的效果。DXDiTa9E3d
统计学习心得体会
统计学习心得体会 篇一：统计业务培训学习心得体会 统计业务培训学习心得体会 XX年8月18日至8月29日，我同全州八县同行共53人有幸参加了在成都信息工程学院举办的XXX州统计业务骨干培训班（第二期）为期十二天的学习，这是我工作十多年来参加的培训中时间最长、针对性最强、等级最高、纪律最严、收获最大的一次培训。因为平时工作较忙，很少有机会参加培训，因此我十分珍惜这次难得的机会，专心听课，认真做笔记，使自己的工业统计理论知识和业务水平得到了提高，进一步理清了思路，开拓了视野，同时感受到了领导的关心与期盼，联系自己工作经历，使今后努力的方向更加明确。 一、提高了思想认识 从事统计工作多年，觉得统计数据水分多，工作压力大，感到从事统计工作很困惑、很痛苦，有时产生抵触情绪。通过系统的统计基础理论学习和公务员心理调适讲座的疏导，使我豁然开朗，明白了统计数据并不像财务数字那样精确，只要方向对、趋势正确就行；统计工作是一项专业性很强的工作，只有认真学习，掌握了较为全面的统计专业知识，提高统计分析能力，才能做好统计工作，才能为领导提供决策参考，才能为发展地方经济服务。
二、强化了统计理论知识 此次培训组织严密，学习扎实，在培训老师的精心设计 与合理安排下，通过多种形式的教学，系统学习了《统计学原理》、《EXCELL在统计中的应用》、《抽样调查方法与应用》、《国民经济核算》、《宏观经济统计分析》、《创新思维与工作创新》、《公共关系与社交礼仪》等课程的学习；听取了《公务员心理调适》、《统计调查报告写作》、《我国统计工作的热点问题评述》的讲座；参观了成都工业园区和映秀镇地震灾区。切实提高了自己的理论水平；疏导了心理困惑；体验了工业园区发展、城乡一体化建设；感受了地震灾区的心灵震撼。 学习《统计学原理》和《宏观经济统计分析》不仅增强了自己的统计理论基础，而且明白了数据是统计分析的眼睛，分析是统计数据经过深加工的最终产品，统计分析起到参谋和预警作用。通过《抽样调查方法与应用》课程的学习，使我掌握了抽样调查的基本理论、知识和方法，理解了从调查立项、抽样方案设计到数据收集与加工的整个流程。通过学习《EXCELL在统计中的应用》， EXCELL常用功能的实际操作水平有了提高，运用EXCELL计算分析数据提高了工作效率。 三、提供了相互交流平台，解放了思想，开拓了视野培训除了学习书本知识，还安排外出参观学习，相互交流，增
16种常用的数据分析方法汇总
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
统计分析分类以及SPSS分析方法
统计分析分类以及SPSS分析方法 一、统计分析内容的分类 人类对客观事物的理解是多种多样的，这些理解能够是企业生产的规模，能够是企业生产机器的稳定性，能够是一个地区的教学质量，能 够是市场经济的规律，也能够是一个时期的经济形势或环境等等。撇 开这些形形色色的形式内容，人们对客观事物的理解从目的来看可分 为表面理解和本质理解两种。本文将这种从形式内容中抽象出来的对 客观事物的理解称之为统计分析内容。表面理解就是对客观事物表面 特征的理解；本质理解是从客观事物表面特征出发，最终得到超越客 观事物表面特征的本质特征的理解。同样，与统计分析内容相对应的 统计分析（方法）就可分为表面分析和本质分析两种。在统计分析方 法的使用上，形式内容的理解与统计分析方法的关联不大，反而是在 统计分析内容理解（对客观事物表面理解和本质理解）上，分析方法 的使用差别较大，所以本文主要从统计分析方法的角度对统计分析内 容加以细分。在SPSS中，横向叫个案，所有个案组成样本；纵向叫变量，一个变量代表客观事物的某方面特征。表面理解在SPSS中主要对 应于样本理解，目的是理解样本所代表的具体事物的特征（当然样本 的特征离不开变量，但目的不在变量）。本质理解则以样本数据为基础，总结出同类事物的普遍特征，这些特征就是变量自身的特征（它 从样本出发，但又超越样本），所以本质理解能够认为就是对变量的 理解。统计分析内容的划分与人们对客观事物的理解规律也密不可分。人类对客观事物的理解都是由浅入深、由外及里的。这种由浅入深、 由外及里的理解过程正好体现了表面理解和本质理解两个过程。统计 分析的两种内容既是人们对客观事物理解的两个方面，也是人们对客 观事物理解的两个过程，但它们能够是相互独立的。因为人类出于理 解目的的需要能够只理解客观事物的表面，也能够只理解客观事物的 规律。 （一）表面理解
多元统计分析期末复习
第一章： 多元统计分析研究的内容（5点） 1、简化数据结构（主成分分析） 2、分类与判别（聚类分析、判别分析） 3、变量间的相互关系（典型相关分析、多元回归分析） 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章： 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X 均值向量： 随机向量X 与Y 的协方差矩阵： 当X=Y 时Cov （X ，Y ）=D （X ）；当Cov （X ，Y ）=0 ，称X ，Y 不相关。 随机向量X 与Y 的相关系数矩阵： )',...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='=Λ)')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ
2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ，Y 为随机向量，A ，B 为常数矩阵 E （AX ）=AE （X ）； E （AXB ）=AE （X ）B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ，Y 独立，则Cov(X,Y)＝０，反之不成立． (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地，当 为对角阵时， 相互独立。 (2).若 ，Ａ为sxp 阶常数矩阵，d 为s 阶向量， ＡＸ＋d ～ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布． (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布，反之不成立． (4).多元正态分布的不相关与独立等价． 例３．见黑板． 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的（简单）样本”的理解---独立同截面． (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 ＝ 样本离差阵Ｓ＝ 样本协方差阵Ｖ＝ S ;样本相关阵Ｒ (3) ,Ｖ分别是 和 的最大似然估计； (4)估计的性质 是 的无偏估计； ,Ｖ分别是 和 的有效和一致估计； ； Ｓ～ ， 与Ｓ相互独立； 第五章 聚类分析： 一、什么是聚类分析 ：聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚，甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法：系统聚类法（直观易懂）、动态聚类法（快）、有序聚类法（保序）...... Q-型聚类分析（样品）R-型聚类分析（变量） 变量按照测量它们的尺度不同，可以分为三类：间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换（优缺点） 1、中心化变换（平移变换）：中心化变换是一种坐标轴平移处理方法，它是先求出每个变量的样本平均值，再从原始数据中减去该变量的均值，就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置，也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换：首先对每个变量进行中心化变换，然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后，每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0，方差为1，且也不再具有量纲，同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换（规格化变换）：规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值，这两者之差称为极差，然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值，再除以极差。经过规格化变换后，数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1，最小数值为0，其余数据取值均在0－1之间；且变换后的数据都不再具有量纲，便于不同的变),(~∑μP N X μ∑μ p X X X ,,,21Λ),(~∑μP N X ) ,('A A d A N s ∑+μ)()1(,, n X X ΛX )',,,(21p X X X Λ)')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1 X μ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X
统计分析报告概述及范文
统计分析报告概述及范文 什么是统计分析报告 统计分析报告（Statistical Analysis Report）。统计分析报告，就是指运用统计资料和统计分析方法，以独特的表达方法和结构特点，表现所研究事物本质和规律性的一种应用文章。统计分析报告是统计分析研究过程中所形成的论点、论据、结论的集中表现；它不同于一般的总结报告、议论文、叙述文和说明文；更不同于小说、诗歌和散文；它乃是运用统计资料和统计方法、数字与文字相结合，对客观事物进行分析研究结果的表现。统计分析结果可以通过表格式、图形式和文章式等多种形式表现出来。文章式的主要形式是统计分析报告。它是全部表现形式中最完善的形式。这种形式可以综合而灵活地运用表格、图形等形式；可以表现出表格式、图形式难以充分表现的活情况；可以使分析结果鲜明、生动、具体；可以进行深刻的定性分析。 统计分析报告有哪些类型 由于统计分析报告的内容和作用不同，统计分析报告的类型主要有下列几种： 1、统计公报 统计公报，是政府统计机构通过报刊向社会公众公布一个年度国民经济和社会发展情况的统计分析报告。一般是由国家、省一级以及计划单列的省辖市一级的统计局发布的。如《国家统计局关于1999年国民经济和社会发展统计公报》。 2、进度统计分析报告 进度统计分析报告主要以定期报表为依据，反映社会经济的发展情况，分析其影响和形成的原因。如月度分析、季度分析和年度分析。从时间上看，它可分为定期和不定期的、期中的和期末的统计分析报告；从内容上看，它又可分为专题和综合统计分析报告两种。 进度统计分析报告必须讲究时效，力求内容短小精悍，结构简单规范，看后一目了然。 3、综合统计分析报告
统计分析方法学习总结
统计分析方法学习总结 S201505158 陈丹妮 一、统计的描述 一般采用以下几种图形描述数据： 直方图：表示几个变量的数据，使人们能够看出这些数目的大体分布或“形状”； 盒形图：比直方图简单一些的是盒形图(boxplot，又称箱图、箱线图、盒子图)； 茎叶图：既展示了数据的分布形状又有原始数据。它象一片带有茎的叶子。茎为较大位数的数字，叶为较小位数的数字； 散点图：描述的数据有两对连续变量； 定型变量的图：定性变量（或属性变量，分类变量）不能点出直方图、散点图或茎叶图，但可以描绘出它们各类的比例，如：饼图、条形图。 二、汇总统计量 表示位置的汇总统计量：均值(mean)：样本值的算术平均值；中位数(median)：中间大小的数（一半样本点小于中位数）；(第一或第三)（下、上）四分位数(点) (first quantile, third quantile )（分别有1/4或3/4的数目小于它们）；k-百分位数(k-percentile)；a分位数(a centile)：k-百分位数=k%分位数：有k%的数目小于它；众数(mode)：样本中出现最多的数。 表示尺度的汇总统计量：极差（range)：极端值之差；四分位间距(四分位极差) (interquantile range) 四分位数之差；标准差(standard deviation) 方差平方根；方差(variance) 各点到均值距离平方的平均。 三、相关的分布 相关的分布包括：离散分布、连续分布、抽样分布：我们能够利用样本统计量中的（描述样本的）信息, 比如样本均值和样本标准差中的信息，来对（描述总体的）总体参数（比如总体均值和总体标准差）进行推断（估计、检验等）。 大数定律：阐述大量随机变量的平均结果具有稳定性的一系列定律的总称。其中又分为独立同分布大数定律（提供了用样本平均数估计总体平均数的理论依据）和贝努力大数定律（提供了频率代替概率的理论依据）。 中心极限定理：阐述大量随机变量之和的极限分布是正态分布的一系列定理的总称。独立同分布中心极限定理（不论总体服从何种分布，只要它的数学期望和方差存在，从中抽取容量为n的样本，当n充分大时，则这个样本的总和或平均数是服从正态分布的随机变量）和德莫佛－拉普拉斯中心极限定理（提供了用正态分布近似计算二项分布概率的方法）。均值的假设检验包括对于正态总体均值的检验、对于比例的检验 四、各种分析方法 1.列联表分析 列联表变量中每个都有两个或更多的可能取值，称为水平，比如收入有三个水平，观点有两个水平，性别有两个水平等。列联表的中间各个变量不同水平的交汇处，就是这种水平组合出现的频数或计数（count）。二维的列联表又称为交叉表（cross table）。列联表可以有
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
(完整word版)实用多元统计分析相关习题
练习题 一、填空题 1．人们通过各种实践，发现变量之间的相互关系可以分成（相关）和（不相关）两种类型。多元统计中常用的统计量有：样本均值、样本方差、样本协方差和样本相关系数。 2．总离差平方和可以分解为（回归离差平方和）和（剩余离差平方和）两个部分，其中（回归离差平方和）在总离差平方和中所占比重越大，则线性回归效果越显著。3．回归方程显著性检验时通常采用的统计量是（S R/p）/[S E/（n-p-1）]。 4．偏相关系数是指多元回归分析中，（当其他变量固定时，给定的两个变量之间的）的相关系数。 5．Spss中回归方程的建模方法有（一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归）等。 6．主成分分析是通过适当的变量替换，使新变量成为原变量的（线性组合），并寻求（降维）的一种方法。 7．主成分分析的基本思想是（设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来替代原来的指标）。 8．主成分表达式的系数向量是（相关系数矩阵）的特征向量。 9．样本主成分的总方差等于（1）。 10．在经济指标综合评价中，应用主成分分析法，则评价函数中的权数为（方差贡献度）。主成分的协方差矩阵为（对称）矩阵。主成分表达式的系数向量是（相关矩阵特征值）的特征向量。 11．SPSS中主成分分析采用（analyze—data reduction—facyor）命令过程。 12．因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素，一部分是（公共因子），另一部分为（特殊因子）。 13．变量共同度是指因子载荷矩阵中（第i行元素的平方和）。 14．公共因子方差与特殊因子方差之和为（1）。 15．聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的（亲疏程度）进行科学的分类。 16．Q型聚类法是按（样品）进行聚类，R型聚类法是按（变量）进行聚类。 17．Q型聚类统计量是（距离），而R型聚类统计量通常采用（相关系数）。 18．六种Q型聚类方法分别为（最长距离法）、（最短距离法）、（中间距离法）、（类平均法）、（重心法）、（离差平方和法）。 19．快速聚类在SPSS中由（k-均值聚类（analyze—classify—k means cluster））过程实现。 20．判别分析是要解决在研究对象已（已分成若干类）的情况下，确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。 21．用判别分析方法处理问题时，通常以（判别函数）作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。 22．进行判别分析时，通常指定一种判别规则，用来判定新样本的归属，常见的判别准则有（Fisher准则）、（贝叶斯准则）。 23．类内样本点接近，类间样本点疏远的性质，可以通过（类与类之间的距离）与（类内样本的距离）的大小差异表现出来，而两者的比值能把不同的类区别开来。这个比值越大，说明类与类间的差异越（类与类之间的距离越大），分类效果越（好）。24．Fisher判别法就是要找一个由p个变量组成的（线性判别函数），使得各自组内点的
提高执行力工作总结
提高执行力工作总结 执行力问题是每一个企业都十分关注的事，如何提高执行力，这是每一个企业或是老板最为关注的问题，提高执行力是需各方面、各级管理人员努力去做的一件事。员工执行力就是保质保量地完成自己的工作和任务的能力。员工执行力的强弱取决于两个要素：一是个人能力;二是工作态度。就是说要提高员工的执行力，必须从以下两个方面着手：首先要提高员工的工作能力。没有工作能力是不可能按照领导的要求保质保量地完成工作任务的。要提高员工工作能力，应做好四个方面的工作： 其次，要转变员工的工作态度。态度不够积极，是造成员工执行力弱的主要原因。态度是内心的一种潜在意志，是个人能力、意愿、想法、价值观等在工作中所体现出来的外在表现。可以说，态度在一定程度上就是竞争力，积极的工作态度始终是使一名员工脱颖而出的重要砝码。 一是要注重企业文化的形成，通过建立有执行力的管理团队和严格的管理制度，重执行会成为一种优秀文化在企业生根开花结果;从根本上让全体员工有一个良好的工作氛围，大家都有一个积极向上，要求进步的工作态度; 二是员工应持什么样的工作态度?如何做到绝不拖延?如何实现从优秀到卓越?调整心态，重燃工作激情，使人生从平庸走向杰出。不要总是认为这是小事，其实工作无小事。
能把自己所在岗位上的每一件小事做成功，做到位就很不简单了。不屑于做小事的人做起事来十分消极，不过只是在工作中混时间;而积极的人则会安心工作。"以小见大""见微知着"，从做小事中得到认可，赢得人们的信任，我们才能得到干大事的机会。结论就是：把每一件简单的事做好就是不简单;把每一件平凡的事做好就是不平凡。 三是强化员工的责任心，让每一个员工明确个人的责任;让员工明确放弃自己对社会的责任，就意味着放弃了自己在社会中更好的生存机会。工作就意味着责任。每一个职位所规定的工作任务就是一份责任。你从事这项工作就应该担负起这份责任。当我们对工作充满责任感时，就能从中学到更多的知识，积累更多的经验，就能从全身心投入工作的过程中找到快乐。这种习惯或许不会有立竿见影的效果，但可以肯定的是，当懒散敷衍成为一种习惯时，做起事来往往就会不诚实。这样，人们最终必定轻视你的工作，从而轻视你的人品。在工作上投机取巧也许会只给我们的部门带来一点点的损失，但却可以毁掉一个人的一生。 只要是个人能力提高了，工作态度有所改观，能够积极主动地去做好本职工作，就能够提高整体员工的执行力。
简单统计分析方法总结
简单统计分析方法总结 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后 对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统 计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验 结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有 统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结 果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。但实际过程中这一条是值得商榷的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
实用多元统计分析相关习题学习资料
实用多元统计分析相 尖习题 练习题 一、填空题 1?人们通过各种实践，发现变量之间的相互矢系可以分成（相尖）和（不相尖）两种 类型。多元统计中常用的统计量有：样本均值、样本方差、样本协方差和样本相尖系数。 2?总离差平方和可以分解为（回归离差平方和）和（剩余离差平方和）两个部分，其中（回归离差平方和）在总离差平方和中所占比重越大，则线性回归效果越显著。 3 ?回归方程显著性检验时通常采用的统计量是（S R/P）/[S E/ （n-p-1） ]O 4?偏相尖系数是指多元回归分析中，（当其他变量固定时，给定的两个变量之间的） 的相尖系数。 5. Spss中回归方程的建模方法有（一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归）等。
6 ?主成分分析是通过适当的变量替换，使新变量成为原变量的（线性组合），并寻求 （降维）的一种方法。 7 ?主成分分析的基本思想是（设法将原来众多具有一定相尖性（比如P个指标），重 新组合成一组新的互相无矢的综合指标来替代原来的指标）。 8 ?主成分表达式的系数向量是（相尖系数矩阵）的特征向量。 9 ?样本主成分的总方差等于（1）。 10 ?在经济指标综合评价中，应用主成分分析法，则评价函数中的权数为（方差贡献度）。主成分的协方差矩阵为（对称）矩阵。主成分表达式的系数向量是（相尖矩阵特征值）的特征向量。 11. SPSS 中主成分分析采用（analyze—data reduction — facyor）命令过程。 12?因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素，一部分是（公共因子），另一部
分为（特殊因子）。 13 ?变量共同度是指因子载荷矩阵中（第i行元素的平方和）。 14 ?公共因子方差与特殊因子方差之和为（1） o 15 ?聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的（亲疏 程度）进行科学的分类。 16. Q型聚类法是按（样品）进行聚类，R型聚类法是按（变量）进行聚类。 17. Q型聚类统计量是（距离），而R型聚类统计量通常采用（相尖系数）。 18. 六种Q型聚类方法分别为（最长距离法）、（最短距离法）、（中间距离法）、（类平均法）、（重心法）、（离差平方和法）。 19?快速聚类在SPSS中由（k■均值聚类（analyze— classify— k means cluste））过程实 现。 20. 判别分析是要解决在研究对象已（已分成若干类）的情况下，确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。 21. 用判别分析方法处理问题时，通常以（判别函数）作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。 22. 进行判别分析时，通常指定一种判别规则，用来判定新样本的归属，常见的判别准则有 （Fisher准则）、（贝叶斯准则）。 23. 类内样本点接近，类间样本点疏
团队执行力心得体会
团队执行力心得体会 团队执行力心得体会 执行力是什么?所谓执行力――把目标转化为结果的能力。指的 是贯彻战略意图，完成预定目标的操作能力。它是企业竞争力的核心，是把企业战略、规划转化成为效益、成果的关键。执行力差是 企业的最大内耗，不仅会消耗企业的大量人力、财力，还会错过机会，影响企业的战略规划和发展。要提高企业的执行力，首先要强 调“没有任何借口”!当然，企业要具有很好的执行力，一定要将其 三个核心流程良好的运用，相互融合，三个核心流程是：战略流程、运营流程、人力资源流程。一定要有合理的企业目标、高效的规范 制度、精英型的管理团队。 首先要明白执行力就是接到的任务要按时、按标准、按目标的去完成每项工作，那么团队执行力我觉得由以下三个方面入手。 1、领导执行力：团队执行领导，是团队的领航者，首先要做到 以身作则，领导的执行力将员工产生强大的震撼力，员工也乐意服 从和跟随，并还要具备很高的执行威信，领导在员工心目中的威信高，员工就会高度信耐领导，严格落实领导安排的各项工作任务。 2、培养员工的执行力：工作是靠团队中每个成员去完成的，就 领导的执行力还远远不够，我觉得首先挖潜团队中员工的悟性，悟 性高的员工能够迅速领会领导的意图，知道自己需要做什么以及工 作的目标和追求的效果，只有掌握这些员工才会知道做什么，如何做，才会引起员工的重视及追求执行的速度，落实到力度以及完成 的效果。 3、创建执行力的团队：提高计划能力，工作千头万绪如何保证 按时完成，就必须掌握工作的轻重缓急，要科学规划，合理计划明 确各项工作的主次和时间限制，便于进行合理的便筹，实现有效管 理及提高工作效率，保证员工明确工作的进度、标准，及时的对自
统计学学习心得体会
统计学个人心得 12级会计7班 3212005244 谢翠欣 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。 期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。 因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。 总论和统计数据的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样估计。但是个人觉得《抽样估计的行文并不像假设检验》那么好理解。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样估计来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。 时间序列分析在我看来是和我的专业---会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。 这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。篇二：统计学学习感想 统计学学习感想 通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。 首先，我谈谈我对这门课程的理解。 一）对统计学新的认识 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门