关于一种统计方法的论文题目怎么写

***统计方法的应用

可以选领域很窄的，也可以选很热的话题，比如，大数据和经济的关系，和人的关系，大数据安全问题，统计这一类的问题有很多可以写，关键是统计的内容要进行一定的调研。

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统计学问题我来明确的

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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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缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

关于一种统计方法的论文怎么写初中

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

一、“统计”一词的含义统计是一种社会调查活动，不论是宏观社会的整体调查研究，还是微观事物的观察分析，都需要统计。在日常生活中“统计”有着多种含义。例如，开学时，辅导员要统计一下到校的学生人数；篮球比赛中教练员要统计每个队员的投篮命中率、犯规的次数；农户在农作物收获后统计其产量等。这时“统计”是一个动词，我们一般称其为统计工作，它是指搜集、整理和分析数字资料的工作，具有计数的含义。统计工作的结果形成一系列的数字资料，也称统计资料或统计数据，这是“统计”的另一个含义。它和前面讲的统计工作是紧密相连的，是统计工作的结果。例如，我们班的学生人数120人，女生占30%，男女生的比例为33：1等。国家统计局每年出版统计年鉴，反映国家的经济、文化教育以及科技发展等情况，这些都是在这个意义上的统计。除了上面所讲的两个方面的含义之外，“统计”一词还有另外的含义，即作为一门科学的统计学，它是研究客观现象的数量方面的科学。“统计”一词虽有上述三方面的涵义，但它们之间又是具有密切联系的。统计资料是统计工作的成果，统计学是统计实践活动的经验总结和理论概括，统计工作是在统计理论的指导下进行和完成的。二、统计学的性质统计学研究的对象是客观现象的数量方面。早期统计所研究的问题有人口调查、出生与死亡的登记等，后来又扩大到社会经济和生物实验等方面。目前不论社会的、自然的、或实验的，凡是有大量数据出现的地方，都要用到统计学。凡能以数量来表现的均可作为统计学的研究对象。统计方法已渗透到其他科学领域，成为当前最活跃的学科之一。统计学研究的是总体现象的数量特征与规律性。统计学所研究的是总体的数量特征及其分布的规律性。总体是由许多个体组成的，各个个体在数量特征上受必然和偶然两种因素的支配，必然因素反映了该总体的特征，但由于受偶然因素的影响又是有差异的，如何通过这些个体的差异来描述或推断总体的特征就产生了统计学。统计学是一门方法论的科学。在统计学界对统计学的性质有实质性科学和方法论科学之争。我们认为统计学是实用性很强的方法论科学，就统计工作来说，它总是研究实际问题的，统计的方法也是从现实问题中产生的。然而统计学的发展有一个过程，早期的国势学派和政治算术学派虽然也利用一些统计方法来记述和分析现实问题，但这时还没有形成独立的统计学。随着统计方法的应用日益广泛，其内容也不断发展和充实，尤其是概率论的发展为统计方法提供了理论基础，使统计的方法相对独立地形成了自己的科学体系，即统计学。其内容包括如何去搜集资料，如何对搜集的资料加以整理、概括和表示，以及如何对取得的数据进行分析和推断等一系列方法。这些方法和原理构成了统计学的基本内容。目前统计方法已成为科学研究和各种管理的重要工具，它是一门年轻而引人入胜的科学，并且还在不断地发展。三、统计的作用为党和国家各级领导机构决策和执行服务；为企业单位、社会事业单位进行管理服务；为广大人民了解情况、参与社会经济活动、提高思想水平服务；为科研机构和人员进行理论研究服务；为各国人民相互了解、发展国际交流合作服务。国家管理系统的决策、执行、信息、咨询、监督五个环节中，统计在信息、咨询、监督三个环节中具有重要的作用，因而往往将信息、咨询、监督称为统计的三大职能，其实统计的各项具体作用都是在统计信息的基础上派生出来的。第二节统计学的理论基础和研究方法一、统计学的理论基础社会经济统计学是一门社会科学，它以马克思主义哲学和政治经济学作为自己的理论基础。坚持以马列主义的理论为指导，运用唯物辩证的方法，研究社会经济发展的新情况和新问题、总结新经验，是做好统计工作，发展统计学的根本保证。二、统计的研究方法1、大量观察法。统计要认识社会经济现象发展的特征和规律性，必须从总体上（其含义包括“全及总体”和“抽样总体”）进行观察，即对研究总体的全部或足够多数单位进行调查并进行综合分析，这种方法称为大量观察法。这是由统计研究对象的大量性和复杂性决定的。大量复杂的社会经济现象是在诸多因素的综合作用下形成的，各单位的特征及其数量表现有很大的差别，不能任意抽取个别或少数单位进行观察。必须在对被研究对象的全面分析的基础上，确定调查对象的范围，观察全部或足够多数的调查单位，借以对客观现象的规律性有所了解。运用大量观察法对同类社会经济现象进行调查和综合分析，使次要的、偶然的因素作用相互抵消，从而排除其影响，以研究主要的共同起作用的因素所呈现的规律性。统计调查中的许多方法，如统计报表、普查、抽样调查、重点调查等，都是对大量单位进行观察研究，来了解社会经济现象及其发展情况的。2、综合分析法。综合分析法，是指对大量观察所获得的资料，运用各种综合指标的方法，以反映总体一般的数量特征，并对综合指标进行分解和对比分析，以研究总体的差异和数量关系。对大量原始数据进行整理汇总，计算各种综合指标，以显示出现象在具体时间、地点以及各种因素共同作用下所表现的规模、水平、集中趋势和差异程度等，概括地描述总体的综合特征和变动趋势。常用的综合指标有，总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、动态指标等。3、统计分组法。根据统计研究的任务和事物内在的特点，将被研究的社会经济现象划分为性质不同的几个部分，称为统计分组法。分组法是统计整理阶段的专门方法，也是贯穿统计研究全过程的方法。通过对总体各个不同组成部分及其相互关系的分析，可以补充、丰富和深化对总体的认识。4、归纳推断法。所谓归纳是指由个别到一般，由事实到概括的推理方法。归纳法可以使我们从具体的事实得出一般的知识，扩大知识领域，增长新的知识，所以是统计研究中常用的方法。（区别于演绎法，是由一般到个别，由全体到个体）

关于统计方法的论文题目

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时代金融摘要:关键词:一、引言一个国家的国民经济有很多因素构成，省区经济则是我国国民经济的重要组成部分，很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象，因此，选取省区经济数据进行区域经济的研究，无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响，已从背后走到了台前，发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用，而发展相对较慢的省区，其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究，具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元，人均 GDP13130 元，达到中等发达国家水平。从省域经济来说，湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面，湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用，对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地，但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动，从最初的强大势力到如今的挣扎期，湖北省的经济面临着发展困境。近年来，湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势，但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。二、基本模型、数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型，由博克斯，詹金斯创立，是一种精度较高的时序短期预测方法，其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却具有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析，能够更本质的认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中，我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究，得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列，对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言， ARMA模型存在一定的缺陷，因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上， ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。本文讨论的求和自回归移动平均模型，简记为 ARIMA ( p， d， q) 模型，是美国统计学家 GEPBox 和 GMJ enkins 于 1970 年首次提出，广泛应用于各类时间序列数据分析，是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p， d， q) 模型计算复杂，须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p， d， q) 模型的建立方法，并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p， d， q) 预测模型。( 二) 数据选择本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编，中国统计出版社出版的《新中国五十五年统计数据汇编》。本文的所有数据处理均使用 EV0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的，因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳，因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p， q) 拟合。ARIMA ( p， d， q) 模型的具体建模步骤如下:平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断，并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列，如果存在一定的增长或下降趋势等，则需要对数据取对数或进行差分处理，然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程，直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p， d， q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确，应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要，对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p， q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验，可以以直观的方法直接观测得到结论。ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值，根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言，由于样本的随机性，样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况，本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性，随着延迟阶数的增大，相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明，样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数，进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择，从 ARMA ( p，q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果，检验整个模型对信息的提取是否充分，即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验，即残差序列不是为白噪声序列，那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列，就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p， d， q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据，运用统计学和计量经济学原理，从时间序列的定义出发，结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法，将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测，得到较为满意的结果。湖北省区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四取对数后自相关与偏自相关图图三二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。模型预测。根据检验和比较的结果，使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测，得到原时间序列的将来走势。对比预测值与实际值，同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、实证结果分析GDP 受经济基础、人口增长、资源、科技、环境等诸多因素的影响，这些因素之间又有着错综复杂的关系，运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列，得出其变化规律，建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析，为了对模型的正确性进行一定程度的检验，现用前 50 个数据参与建模，并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性，因此需要再次进行差分，得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值，确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性，因此 ARIMA ( p， d，q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:对数。利用 EViews 软件，对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分，然后进行 ADF 检验:由上表可见，现在的对数一阶差分序列是平稳的，由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。因为是进行了一阶差分，因此认为 ARIMA ( p， d， q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p， q) 模型的建立ARMA ( p， q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 136479 - 161144 - 506374 - 183002 20582非平稳1 - 764521 - 165756 - 508508 - 184230 171892 - 101495 - 170583 - 510740 - 185512 180023 - 418890 - 175640 - 513075 - 186854 205434 - 230514 - 180911 - 515523 - 188259 27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 714836 - 170583 - 510740 - 185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 448501 - 574446 - 923780 - 599925 - 536478 - 458512平稳 1 - 832346 - 577723 - 925169 - 600658 - 662966 - 5448712 - 398029 - 581152 - 926622 - 601424 - 770517 - 6115043 - 324520 - 584743 - 928142 - 602225 - 747432 - 546692图五对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘要:关键词:使用 EViews 软件对 AR， MA的取值进行实现，比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知，最优情况本应该在 AR ( 1) ， MA ( 1) 时取得，但AR， MA都取 1 时无法实现平稳，舍去。对于后面两种情况进行比较，而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小，在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验，得出残差序列相互独立的概率很大，故不能拒绝序列相互独立的原假设，检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验，模型通过残差自相关检验，可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型，并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1， 1， 0) 预测值与实际值的比较由上表可见，该模型在短期内预测比较准确，平均绝对误差为 876% ，但随着预测期的延长，预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面，我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中，湖北省的地方生产将保持增长的势头，但 2008 年的增长率不如 2007 年，这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关，虽然我们一致认为，作为我国首次主办奥运的一年， 2008 将是中国经济的高涨期，但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高，但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应，而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示， 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势，但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省，湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说， ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题，做出了较为精确的预测，尽管不能完全代表现实，我们仍能以ARIMA模型为基础，对将来的发展作出预先解决方案，进一步提高经济发展，减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法，其模型比较简单，对资料的要求比较单一，在实际中有着广泛的适用性。在应用中，应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中，由于 GDP 的特殊性， ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择，但是预测只是估计量，真正精确的还是真实值，当然， ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型，运用了差分、取对数等等计算方法，最终得到进行预测的时间序列，无论是在预测上，还是在数量经济上，都是不小的进步，也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析，拟合 ARIMA( 1， 1， 0) 模型，并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测，得到了较为满意的拟和结果，但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考，究竟是什么原因造成了这样的结果，同时我们也需要到 2008 年再次进行比较，以此来再次确定 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉数据分析与 EViews应用中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编中国统计出版社【4】赵蕾陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】张卫国以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳湖北省区域经济发展分析华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜肖冬荣基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀贺远琼外商直接投资对武汉区域经济的影响分析科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 536412 - 321820 - 135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 458445 - 282837 - 097119Variable Coefficient S Error t- Statistic PAR(1) 586643 115236 090781 0000R- squared - 226023 Mean dependent var 104967Adjusted R- squared - 226023 SD dependent var 111688SE of regression 123668 Akaike info criterion - 321820Sumsquared resid 718807 Schwarz criterion - 282837Log likelihood 72369 Durbin-Watson stat 132697Inverted AR Roots 59年份实际值预测值相对误差(%) 平均误差(%)2002 63 72 - 8762003 71 82 - 122004 92 78 - 892005 78 83 - 682006 00 05 - 26年度 2006 2007 2008GDP 值 00 08 59增长率(%) — 06 16表 6 ARIMA ( 1， 1， 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时，对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价，而不能只从朱晓琳曹娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性，难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果，有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法，本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数选取指标构建模型经营能力评价应用理论探讨28

提供一些经济统计类的学年论文题目，供写作参考。某省各地市经济发展水平的综合评价工业企业经济效益综合评价的应用研究某省市经济发展水平分区研究某省市消费拉动第三产业增长的实证分析某省市城镇居民消费结构变化趋势研究某省普通高等教育生源变动趋势与对策研究某省城镇居民消费结构比较研究某高校学生的心理健康统计分析课堂教学评估体系与方法研究某市各区县经济综合实力评价研究基于多元统计的某省经济分区研究因子分析在某省利用外资效果评价中的应用因子分析在居民消费结构变动分析中的应用因子分析在企业竞争力评价中的应用深沪股市收益率分布特征的统计分析某省市农民收入问题的调查与思考最优加权组合法在GDP预测中的运用研究最优加权组合法在粮食产量预测中的运用研究最优加权组合法在能源消耗预测中的运用研究我国（某省）实际人均GDP的趋势分析及预测某省市工业经济效益的综合评价工业企业科技竞争力的综合评价某省市城镇居民消费结构的地区差异分析某省市各地区经济综合实力的评价基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究某省工业化进程统计测度及实证分析某省城市化进程统计测度及实证分析某省城市规模发展水平分析与比较研究某省市工业行业结构特征的因子分析城镇居民消费的典型相关分析我国（某省）各地区人口素质差异的统计分析我国（某省）三次产业结构变动的统计分析某省农业产业化发展的实证研究某省外贸出口与经济发展关系的实证研究县域经济发展综合评价的实证研究某省各县市经济发展的聚类分析某省各县市产业结构的聚类分析某省（市）信息化实现程度实证评价某省（市）环境保护综合评价我国科技进步贡献率的测度某省（市）居民生活水平与质量实证评价某省（市）经济外向度实证研究县级政绩考核指标体系与方法研究我国城乡居民收入差距实证研究我国东西部城镇居民收入差距实证研究某省市城镇居民消费水平与结构变化趋势研究某省市投资拉动GDP增长的实证研究耐用品需求预测模型及其应用研究某省市GDP周期波动实证研究某省市工业周期波动实证研究某省市零售市场周期波动实证研究某省市农民收入周期波动实证研究某省市人口最优预测模型与应用研究某省市人口老龄化趋势与对策研究某省市财政收支变化趋势与对策研究某省市城镇居收入差距变化趋势与对策研究某省市农民收入差距变化趋势与对策研究长江水质的综合评价与预测多元统计分析方法在股票市场板块中的应用研究 ARCH族波动模型研究及其在我国股市中的应用研究

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论文的统计方法有几种方法

旋转分析法是高级统计中的内容，在做因素分析时有时需要旋转后分析。你没有学过统计学，必须从最简单的统计学开始学起，然后再学因素分析等。建议上统计网站搜一下。

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。