论文数理统计分析法的优缺点怎么写

优点第一，能用以研究不可能或不容易接近的研究对象。第二，文献的坦白程度高，真实性强。第三，文献研究过程简便易行且费用低。第四，研究结果可靠性大。缺点：（1）文献本身存在较多的不完善性，这主要表现在：第一，在许多用于教育研究的文献中，作者往往出于特殊目的和意图而夸大或掩盖了部分事实，使文献记载偏差。第二，选择性存留和破损。文献的保存常具有选择性，有些人如名人写的文献可以得到维护，而有些人写的文献则常常不易留存，因此现存的文献未必就是活动现象的全部。再加之文献由于是用纸张书写的，它们常常会有破损。第三，信息不完全许多尤其是日记、信件等个人文献，不是为研究目的而是为私人目的而写的，包含有一些研究者所不熟悉的关于某些事件的知识，这对于缺乏经验或缺乏有关事件知识的研究者来说，信息是不完全的。第四，限于言语行为，即文献提供的仅是关于一个回答者的言语行为，而不提供关于回答者非言语行为的直接信息。（2）文献收集困难。文献由于具有记载偏差、信息不完全和选择性存留、破损等局限，致使文献的收集存在困难。并且在许多情况下一些客观事件根本无信息记录，无文献可资利用。除此之外，许多文献由于种种原因而不能公开，难于收集。（3）抽样缺乏代表性。并不是所有人都能留下描述生活、思想、感情的文献资料，有些人的生活、思想、感情容易以文献资料留下来，而有些人的则很难，因此文献所反映的往往只是优势群体的生活、感情和思想观念，而很少反映劣势群体的生活、感情和思想观念，这实际上是一种抽样偏差，缺乏代表性。（4）文献的整理和编码困难。各种文献由于撰写目的不同，研究对象各异，内容千差万别，又缺乏标准化的形式，因而文献资料的分类整理和对比都十分困难。此外，文献一般是用文字而不是用数字记载的，难以使之数量化。

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。1．文献研究的优点（1）无反应性。文献研究不会打扰研究对象，也不会对这些研究对象发生影响。（2）费用低，省钱省时。尽管进行一项文献分析，的费用会依所分析的文献的类型、文献散布的广度、获取文献方式的难易程度等方面的差别而有所不同，但是，一般来说，它比进行一项大规模调查、一项严格的实验、或一项深入的实地研究所需要的费用要少得多。（3）可以研究那些无法接触的研究对象。（4）适于作纵贯分析。由于调查、实验、观察等方法所研究的都是现时的情景，因而往往难于用来进行纵贯研究或趋势研究。文献研究在这方面则有着它特别的优势。随着时间的流逝，各个不同历史时期的社会现象和社会生活，或多或少总会以各种不同的文献形式记录和描述下来。（5）保险系数相对比较大。在内容分析中，弥补过失比起其他研究来就容易得多。你只需要对你所用的资料重新进行编码或进行统计处理，而不用一切都从头开始。2．文献研究的缺点（1）许多文献的质量往往难以保证。无论是个人的日记、信件，还是报纸上的各种报道文章直至官方的统计资料，都常常隐含着由个人的偏见、作者的主观意图以及形成文献过程中的客观限制所形成的各种偏误，从而影响到文献资料的准确性、全面性和客观性，影响到文献资料的质量。（2）有的资料是不易获得的。由于许多文献都不是公开的和可以随意获得的，因此对于某些特定的社会研究来说，往往很难得到足够的文献资料。（3）许多文献资料由于缺乏标准化的形式，因而难于编码和分析。（4）效度和信度存在一定的问题。

在分析一篇论文优缺点的时候，首先你要看看他的思想内涵是什么，他的文笔怎么样，这些都是可以分析的。

内容，主题，参考资料，字数，数据和事实支持，格式，思路和逻辑，新颖性，是否解决问题

论文数理统计分析法的优点缺点

定额的准确性差，可靠性差。一是对历史统计数据的完整性和准确性要求高，否则制定的标准没有任何意义；二是统计数据分析方法选择不当会严重影响标准的科学性；三是统计资料只反映历史的情况而不反映现实条件的变化对标准的影响；四是利用本企业的历史性统计资料为某项工作确定标准，可能低于同行业的先进水平，甚至是平均水平。

数学分析方法并不是十全十美的，它也有适用上的局限性，主要表现为：数学模型本身不一定能很好地反映现实中的有关问题，因为许多数学模型都是建立在不一定正确的假设基础之上的，而且，在现实生活中，并不是所有的问题都能用数字来表达。因此，数学分析方法并不适用于所有决策问题或某一决策问题的所有方面。若过分依赖数学模型来进行决策活动，就要专门培养一批从事数学模型设计和应用的人才，而这些专门人才却难以在其他方面发挥作用。

ABC分析法，又称重点选择法或不均匀分布定律法，是应用数理统计分析的方法来选择对象。　　ABC分析法抓住成本比重大的零部件或工序作为研究对象，有利于集中精力重点突破，取得较大效果，同时简便易行，因此广泛为人们所采用。但在实际工作中，有时由于成本分配不合理，造成成本比重不大但用户认为功能重要的对象可能被漏选或排序推后，而这种情况应列为价值工程研究对象的重点。ABC分析法的这一缺点可以通过经验分析法、强制确定法等方法来补充修正。

论文数理统计分析法的优缺点

VAR(Value at Risk)按字面解释就是“在险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。VaR的特点VaR特点主要有：第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；第三，不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。VaR模型的优点1、 VaR模型测量风险简洁明了，统一了风险计量标准，管理者和投资者较容易理解掌握。风险的测量是建立在概率论与数理统计的基础之上，既具有很强的科学性，又表现出方法操作上的简便性。同时，VaR 改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量，使不同术语(例如基点现值、现有头寸等) 有统一比较标准，使不同行业的人在探讨其市场风险时有共同的语言。另外，有了统一标准后，金融机构可以定期测算VaR值并予以公布，增强了市场透明度，有助于提高投资者对市场的把握程度，增强投资者的投资信心，稳定金融市场。2、可以事前计算，降低市场风险。不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小，不仅能计算单个金融工具的风险，还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。综合考虑风险与收益因素，选择承担相同的风险能带来最大收益的组合，具有较高的经营业绩。3、确定必要资本及提供监管依据。VaR为确定抵御市场风险的必要资本量确定了科学的依据，使金融机构资本安排建立在精确的风险价值基础上，也为金融监管机构监控银行的资本充足率提供了科学、统一、公平的标准。VaR 适用于综合衡量包括利率风险、汇率风险、股票风险以及商品价格风险和衍生金融工具风险在内的各种市场风险。因此，这使得金融机构可以用一个具体的指标数值(VaR) 就可以概括地反映整个金融机构或投资组合的风险状况，大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流，也方便了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况，因而非常有利于金融机构对风险的统一管理。同时，监管部门也得以对该金融机构的市场风险资本充足率提出统一要求。VaR模型应用注意问题尽管VaR模型有其自身的优点，但在具体应用时应注意以下几方面的问题。1、数据问题。运用数理统计方法计量分析、利用模型进行分析和预测时要有足够的历史数据，如果数据库整体上不能满足风险计量的数据要求，则很难得到正确的结论。另外数据的有效性也是一个重要问题，而且由于市场的发展不成熟，使一些数据不具有代表性，而市场炒作、消息面的引导等原因，使数据非正常变化较大，缺乏可信性。2、VaR 在其原理和统计估计方法上存在一定缺陷。VaR对金融资产或投资组合的风险计算方法是依据过去的收益特征进行统计分析来预测其价格的波动性和相关性，从而估计可能的最大损失。所以单纯依据风险可能造成损失的客观概率，只关注风险的统计特征，并不是系统的风险管理的全部。因为概率不能反映经济主体本身对于面临的风险的意愿或态度，它不能决定经济主体在面临一定量的风险时愿意承受和应该规避的风险的份额。3、在应用Var模型时隐含了前提假设。即金融资产组合的未来走势与过去相似，但金融市场的一些突发事件表明，有时未来的变化与过去没有太多的联系，因此VaR方法并不能全面地度量金融资产的市场风险，必须结合敏感性分析，压力测试等方法进行分析。4、VaR主要使用于正常市场条件下对市场风险的测量。如果市场出现极端情况，历史数据变得稀少，资产价格的关联性被切断，或是因为金融市场不够规范，金融市场的风险来自人为因素、市场外因素的情况下，这时便无法测量此时的市场风险。(refer to : _html)By Artzner et al (1999)， we know VaR is not a coherent risk measure!In order to deal with this difficult， Artzner et al (1999) introduced Conditional Value at Risk (CVaR)(refer to: Artzner， P， Delbaen， F， Eber， JM， and D Heath， Coherent measures of Mathe-matical Finance， 9 (1999)， 203-228 )本文来自: 人大经济论坛

四种数据分析方法为：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。描述型分析这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。诊断型分析描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。如“销售控制台”，从图中可以分析出“区域销售构成”、“客户分布情况”、“产品类别构成”和“预算完成情况”等信息。预测型分析预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。如“销售额和销售量”，可以分析出全面的销售量和销售额基本呈上升趋势，借此可推断明年的基本销售趋势。指令型分析数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。扩展资料：分析方法，是指实验室对样品进行分析检验的依据。其中以科学、技术、实践经验和综合成果为基础，经有关方面协商一致，由主管机构批准，以特定形式发布，作为共同遵守的准则和依据的分析方法称为标准方法，或称方法标准。参考资料来源：百度百科-分析方法

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论文数理统计分析法的优点和缺点

大数据分析肯定是有很多优点的，因为他不用在通过繁杂的过程就能够得到你想知道的了解的信息，但是缺点也就是说这个过程了，他已经侵犯了别人的隐私，肯定是每个人都不像要被侵犯隐私。

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。优点：1省时、省钱、省力。2适用于比较研究和趋势研究。缺点资料的准确信和适用性不足，效度较低。

论文数理统计分析法的优缺点是什么

通过数理统计的方法，对数据进行分析我经常帮别人做类似的数据统计分析的，经验很丰富

统计调查的方法主要的有直接观察法、报告法、采访法和网上调查法等。直接观察法优点是能够保证所搜集的调查资料的准确性，也有利于开展统计分析；缺点是所需花费的人力、物力和时间较大，而且无法用于对历史统计资料的搜集。报告法，我国现行的统计报表制度就是采用报告法搜集资料并逐级上报的。采访法又可分为询问法和通讯法。网上调查法其独特的优点：①需要的经费少②能在较大范围内进行调查③传播快速且多媒体性④调查结果客观性较高⑤信息质量易检验和控制。另外，在农产量调查中积极探索应用卫星遥感技术。卫星遥感法若运用得好，可以达到投资少、速度快、准确度高的要求。

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