統計分析精選(九篇)
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第1篇：統計分析范文
隨著人類社會的進步和發展，信息內容來源廣泛且信息量大，現代社會統計學中的統計和分析離不開計算機的輔助，社會生產生活的各個領域均和計算機、互聯網密切相關，計算機逐漸變得智能化、數據化和高效化，人們可以通過計算機統計分析解決生產、科學等方面的難題，計算機統計分析對數據的處理遠比人工迅速、準確。在未來的社會生產當中，計算機統計分析將大顯身手，為了順應時代潮流，我們應深入探究計算機統計分析。
【關鍵詞】
計算機；統計分析；軟件
統計分析和計算機、互聯網的相互結合給我們的生活生產帶來了很大的便利，統計學通常是以足夠大量的社會情形做統計研究的，計算機統計分析的飛快發展是非常符合社會發展趨勢的，為了更便利更準確的處理各類數據，人們一直在對其進行深層次的探究，并且將這項技術方法很好的運用到了科學、社會、醫學等各個行業，現在人們可以利用計算機統計分析技術快速的對所需數據進行處理得出結果，是人類科學歷史上的一大飛躍，其發展腳步不容阻擋。
1計算機與統計分析現代化
1.1計算機與統計學現代化統計學主要是通過數據搜集、整理工作將信息歸納分類，給社會經濟等問題提供解決方案的數理依據和基礎，統計分析在社會經濟問題研究中可以起到很大的作用，在社會經濟飛快發展的過程中，各行各業對信息的需求量越來越大，對各類數據問題處理的渴求度也不斷上升，互聯網更是將信息網絡化，這些的實現都需要統計學的介入而且在其中發揮重要作用，但是現代社會信息數據的繁瑣量大都不是傳統統計學能夠做得到的，這時計算機和統計學的有機結合成就了信息網絡化的大數據時代。統計學現代化的實現必須要依靠計算機這一現代化計算工具的協助，現如今計算機統計已經被廣泛普及和利用，與時展進步的趨勢相吻合。
1.2計算機與數據分析處理傳統的人工處理分析數據早已不能滿足社會發展的需求，通過其與計算機的相互結合，很大程度上節省了分析工作的時間精力，同時降低了數據分析處理過程中的錯誤幾率。不僅如此，可以進行多樣化、標準化的數據分析，更加人性化；伴隨人類社會的發展，人們對數據結果的要求愈加嚴格，這無形之中促進了計算機數據分析技術的進步，推進了數據分析技術普及各行各業的發展歷程。
2計算機與統計分析
2.1計算機統計分析的一般方法很多的數據分析流程軟件在國際社會上是相互通用的，SPSS,SAS等就是比較典型的統計分析軟件，這些軟件已經慢慢地在我們國家的經濟、教育、醫療等行業之間普及，不同的統計分析軟件表面上有些不同，但本質的分析處理方法不盡相同，步驟如下：（1）錄入數據信息；（2）預先處理和編輯信息數據；（3）分析處理計算；（4）得出結果并保存。要進行計算機統計分析首先要進行信息庫、數據庫的建立，建立之前先進行數據分類以便信息錄入，使其進入數據庫中，有利于分析和解決，錄入工作人員可以通過一系列計算機的功能應用將數據整理并分類，計算機分析處理的計算是統計分析的關鍵所在，統計分析得出的結果可由圖像或文字表達出來，舉個例子：圖形分析水平較高的軟件有SPSS等。計算機統計分析的最終目的是為了得到正確的剖析結果和分析解釋，這是重點同時也是難點，有待我們去創新提高。
2.2計算機在統計分析中的重要作用新形勢下，社會生產經濟的發展異常迅速，大數據的時代已經到來，信息量的急增，內容復雜程度的增加傳統的統計分析效率早已滿足不了社會發展需求，在這場計算機和統計分析的結合中，人們的生產生活發生了翻天覆地的變化，計算機起到了至關重要的作用。第一，計算機取代了傳統的統計分析員，符合社會生產快速發展的需要，在數據量龐大、信息極度復雜的情況下，計算機的超強計算能力真是如魚得水，協助統計分析促進了人類社會的進步。打個比方，投資者想要進行理財投資，想要掙錢的幾率大一些，這時他就完全可以借助計算機進行統計分析，能夠很快很準確的得出結果，很大程度的提高了理財掙錢的幾率。
2.3數據統計分析中計算機的應用計算機被運用到數據統計分析當中去主要是因為其強大的計算能力，人們只需要告訴計算機要統計什么信息或者什么數據，需要哪個方面的分析結果，需要怎樣的數據處理結果，這些都是簡單易于操作的問題，而最難的計算部分則由計算機這個“超強大腦”來解決，這不僅節約了大量時間，還能減少錯誤的出現。我國的計算機技術在國際上不是很先進，我國自主研發的一些計算機統計分析軟件規模小、漏洞多，還要繼續努力研發編程出可以與西方發達國家相媲美的統計分析流程軟件；另外還得加強操作人員的實際操作能力，選擇適合自己的統計分析軟件進行數據分析處理，這是由于每個人對不同軟件的操作實踐程度不同造成的，比如：EXCEL和SAS軟件的不同，也就有不同的操作員利用它來做同一件事，計算機的統計分析。
3如何利用計算機做好統計分析
做好計算機的統計分析工作屬實不容易，首先，學習統計、分析原理知識，加強對分析處理原理理解，將基本分析流程掌握透徹，注重各個分析處理過程中的細節部分；其次，軟件的選擇也很重要，軟件的理解掌握程度因人而論，在軟件選擇使用過程中，可以從入門到深入，逐步利用計算機做好統計分析。
4結語
在未來的日子里，計算機統計分析會更加深入的滲透到我們的生產生活中來，計算機和統計分析是密不可分的；另外，我們國家的軟件開發水平還達不到國際尖端水平，規模性、完整性和規范性都還有很大的提升空間，讓我們一起為我國的計算機統計分析事業努力鉆研,創新進步。
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第2篇：統計分析范文
[關鍵詞] 拔牙;分析;原因
[中圖分類號] R782.11[文獻標識碼] A [文章編號] 1673-9701(2009)28-139-02
有關拔牙原因的統計分析資料國內文獻有許多記載,但是尚缺乏北京首都國際機場地區拔牙原因統計分析資料。為了解該地區拔牙患者的拔牙原因,我們對1992年9月~2009年2月口腔科門診拔牙的2756例拔牙患者進行了拔牙的原因、性別、年齡及牙位的統計分析,現報道如下。
1臨床資料
在2756例拔牙患者中男性1354例(49.12%),女性1402例(50.87%)。在2756例拔牙患者中,年齡最小的為6歲,
最大的為81歲。在2756例拔牙患者中,乳牙652例(23.66%),恒牙2104例(76.34%)。
2結果
2.12756例拔牙原因、性別及構成比
見表1。
2.22756例拔牙的年齡情況
見表2。
2.32756例拔牙的牙位分類情況
見表3。
3分析與討論
3.1拔牙原因
在2756例拔牙原因中,齲病居首位882例,占32%;牙周病為第二位,762例,占27.65%,與一般資料報道相符[1-4];但與馮殿恩[5]和王德惠等[6]報道的牙周病為首位、齲病居第2位相反。乳牙滯留居第3位。在本組資料中,因齲病和牙周病拔牙共計1644例,占拔牙總數的59.56%。由此可見,齲病和牙周病是導致本地區拔牙的兩大主要原因,應切實加強做好口腔預防、保健。
在2756例拔牙原因中,其拔牙原因順序依次為齲病32%(882例)、牙周病27.65%(762例)、乳牙滯留25.77%(710例)、阻生牙8.78%(242例)、牙縱折3.77%(104例)、牙外傷1.45%(40例)、治療需要和多生牙0.58%(16例)。
因牙周病拔牙男性多于女性,男性432例(15.68%),女性330例(11.98%);而因齲病拔牙則女性多于男性,女性504例(18.29%),男性378例(13.72%),與北京口腔醫院統計資料一致[1],經統計學處理,齲病與牙周病拔牙患者性別有顯著差別(P
拔牙比例:本組拔牙患者,女性略多于男性,女性1402例(50.87%)、男性1354例(49.13%)。
3.2拔牙年齡
3.2.12756例拔牙的年齡順序依次為6～10歲20.10%(554例),30～39歲14.95%(412例),60~81歲14.51%(400例),50～59歲14.37%(396例),40～49歲13.06%(360例),20～29歲10.31%(284例),11～14歲8.99%(248例),15～19歲3.17%(102例)。拔牙年齡最多的是6～10歲年齡組,最少的是15～19歲年齡組。
3.2.2拔牙的高峰期 中年組40~59歲27.43%(756例),與北京醫學院1953年統計資料21~30歲為高峰相比,拔牙年齡向后推移,與北京口腔醫學院1985～1986年統計資料基本一致[6]。
3.3拔牙牙位
本組拔牙患者中,恒牙多于乳牙,恒牙2104顆(76.34%),乳牙652顆(23.66%)。在652例乳牙滯留拔除中,恒牙均已萌出且大部分位置不正,所以到牙替換后期還沒有替換的乳牙,且對側同名牙已替換萌出者,應及時做X線攝片,其下有恒牙胚時,應及時拔除乳牙,以免恒牙錯位于頰或腭、舌側萌出,影響美觀。
在恒牙中,拔牙最多的牙位是下頜第一磨牙10.23%(282例),最少的牙位為下頜尖牙1.16%(32例)。拔牙的順序依次為:下頜第一磨牙10.23%(282例),上頜第一磨牙9.51%(262例),第三磨牙9.36%(258例),第二磨牙7.91%(218例),下頜第二磨牙7.74%(206例),下頜第三磨牙5.6%(156例),下頜第二前磨牙4.21%(116例),上頜第一前磨牙4.06%(112例),上頜尖牙3.48%(96例),上頜第二前磨牙3.34%(92例),下頜第一前磨牙3.27%(90例),上頜側切牙2.47%(68例),下頜側切牙1.45%(40例),上頜中切牙1.31%(36例),下頜尖牙1.16%(32例)。
從恒牙的切牙、尖牙、前磨牙、磨牙組來看,拔牙牙位最多的為磨牙組65.69%(1382例),而最少的則是尖牙組6.08%(128例)。拔牙牙位順序依次為:磨牙組65.69%(1382例),前磨牙組19.49%(410例),切牙組8.74%(184例)。由此可見,應加強對磨牙組的預防和治療,尤其是應加強對第一磨牙的防護措施和治療。
從恒牙拔除的頜位看出,上頜略多于下頜,上頜為1142例,下頜為962例。
4結論
通過對本組2756例拔牙患者的統計分析,其結論為:①拔牙性別:女性略多于男性。②拔牙年齡:40～59歲(中年組)為拔牙高峰期。③拔牙恒、乳牙位:恒牙多于乳牙。④拔牙牙位:拔牙最多的牙位是第一磨牙。⑤拔牙牙位組:拔牙最多的牙位組是磨牙組。⑥拔牙頜位:拔牙較多的頜位,上頜多于下頜牙位。因此,加強對中老年磨牙組,尤其是第一磨牙牙病的預防和治療,以盡量減少拔牙,維護其口腔健康。
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第3篇：統計分析范文
目的分析了解南京及周邊地區口腔惡性腫瘤的發病情況和構成特點，為口腔惡性腫瘤的防治提供參考數據。方法對南京市口腔醫院2010—2013年4年間住院治療的口腔惡性腫瘤患者1267例，作一回顧性統計分析。結果1267例口腔惡性腫瘤患者平均年齡60．94歲，男性發病率高于女性，男女性別比為1．3∶1．0，具有吸煙與飲酒史者亦為男性高于女性，60～69歲及70歲以上為高發年齡組，男性于60～69歲患病比例最高，女性于70歲以上患病比例最高，男女各年齡組統計學分析(P＜0．05)差異有統計學意義;口腔惡性腫瘤以口腔癌多見，口腔癌中又以鱗狀上皮癌多見，共818例，占總數64．56%;發病部位分布在前6位的依次為舌、頰、牙齦、軟硬腭、頜骨、涎腺，其中以舌部為多，占27．55%，口腔潰瘍、口腔黏膜病和牙齒病變者932例，占73．56%。結論在南京市口腔醫院住院治療的口腔惡性腫瘤患者中男性高于女性，高發年齡在60歲以上，以口腔上皮鱗癌為多見，提示應加強老年人的口腔保健工作。
［關鍵詞］
口腔惡性腫瘤;口腔癌;統計分析;南京
口腔惡性腫瘤是人類最常見的惡性腫瘤之一，有報道稱2/3的患者來自發展中國家，在全球范圍內口腔惡性腫瘤的發病率居腫瘤發病的第8位，在男性中更為常見，且總體呈上升趨勢［1］。近年來隨著人們對腫瘤預防知識的提高，早期發現、早期治療大大提高了患者的預后及遠期生存率，但由于空氣和環境的污染，對腫瘤的早期發現、早期治療仍是從業者的重要課題，為此筆者回顧分析了南京市口腔醫院2010至2013年4年間全部住院治療的口腔惡性腫瘤患者1267例，對其作一統計分析，旨在了解南京及江蘇地區口腔惡性腫瘤的發病情況及構成特點，為口腔惡性腫瘤的防治提供參考數據。
1資料與方法
1．1資料來源研究資料均來源于南京市口腔醫院口腔頜面外科2010年1月至2013年12月4年間收治的住院病例，并經病理確診的口腔頜面部惡性腫瘤1267例(排除重復入院者)。
1．2研究方法本研究運用回顧性調查方法，研究分析了口腔頜面部惡性腫瘤患者臨床流行病學相關信息，內容包括:性別、年齡、居住地、疾病診斷與分類等，并對相關內容進行統計學處理。
1．3腫瘤分類采用國際疾病分類第10版(ICD－10)對癌癥發生部位進行分類和編碼，惡性腫瘤分期按國際抗癌聯盟2002年的臨床TNM分類。
1．4統計學方法采用SPSS20．0軟件對本文數據進行統計學處理，對性別、發病年齡、發病部位、吸煙史等采用卡方檢驗，P＜0．05表示有統計學意義，檢驗水準α=0．05。
2結果
2．1一般情況1267例患者平均年齡60．94歲，最大95歲，最小7歲，其中男性726人，占57．30%;女性541人，占42．70%。男性發病率高于女性，男女性別比為1．3∶1．0，江蘇本省內1052例，占83．03%(其中南京488例，占總數的38．52%)，省外215例，占16．97%。
2．2男女各年齡組發病情況男女各年齡組口腔惡性腫瘤發病情況比較見表1，表中顯示20歲以下僅占0．71%;20至39歲年齡組占5．92%;40至59歲的發病人數占35．04%，60至69歲及70歲以上為高發年齡組，占58．32%，60歲以上的男性發病率亦高于女性，卡方檢驗結果顯示男女各年齡組統計學分析(P=0．031)，差異有統計學意義，不同性別口腔惡性腫瘤患者年齡分布不同，男性于60～69歲患病比例較高，女性于70歲以上患病比例最高。
2．31267例口腔惡性腫瘤患者中吸煙與飲酒患者的患病情況具體結果見表2與表3:男性患者具有吸煙史者237人，占男性患病人數的32．64%，女性具有吸煙史患者僅為13人，占女性患病人數的2．40%，男性患者吸煙比例明顯高于女性(卡方檢驗P=0．000);男性喝酒比例亦高于女性(卡方檢驗P=0．000)，男性具有飲酒史者166人，占男性患病人數的22．87%，女性亦為13人，占女性患病人數的2．40%。
2．4口腔癌高發部位與病理分類的構成比口腔癌高發部位(表4)與病理分類的構成比(圖2)，圖2顯示本組病例中以口腔癌為多，肉瘤較少，口腔癌中又以鱗狀上皮癌最常見，共818例，占總數64．56%;肉瘤包括惡性淋巴瘤、纖維肉瘤、骨肉瘤、惡性黑色素瘤、漿細胞肉瘤共計81例，占口腔頜面部惡性腫瘤總數的6．39%;表4顯示口腔惡性腫瘤高發部位分布在前六位的分別是舌、頰、牙齦、軟硬腭、頜骨、涎腺共計1001例，占總數的79．63%(卡方檢驗P=0．000，不同性別的患者口腔惡性腫瘤發病位置差異有統計學意義，女性患者舌癌比例高于男性患者舌癌比例，男性患者中頜骨癌比例高于女性患者)。
2．5伴有口腔潰瘍、口腔黏膜病和牙齒病變的情況1267例口腔惡性腫瘤病例中伴口腔潰瘍及口腔黏膜病者601例，占總數47．43%，其中口腔潰瘍494例，占總數的38．99%，白斑89例，占總數7．02%，扁平苔蘚18例，占總數1．42%。伴有牙齒慢性炎性病變者331例，占總數26．13%?？谇粷?、口腔黏膜病和牙齒病變者共計932例，占73．56%(同一病例可能同時伴有兩種或兩種以上病變)，它們都是誘發癌癥的危險因素。
3討論
口腔惡性腫瘤常發生于舌、口底、腭、牙齦、頰、牙槽黏膜、上下頜骨及涎腺等處，是世界上10種常見的惡性腫瘤之一。口腔惡性腫瘤的發生多因不良行為和不良習慣以及環境因素與生物因素所致。如吸煙、飲酒、咀嚼檳榔對口腔癌的發病均有一定的影響［2］。
3．1性別和年齡本研究1267例口腔頜面部惡性腫瘤中男性726人，占57．30%;女性541人，占42．70%。男性發病率高于女性，男女性別比為1．3∶1．0，略高于高靜等［3］男女比例為1．1∶1．0的研究結果。根據各年齡組統計學分析結果顯示患者的高發年齡(P＜0．05)差異有統計學意義，不同性別口腔惡性腫瘤患者年齡分布不同，男性于60～69歲患病比例較高，女性于70歲以上患病比例最高。這與陳曉濤等［4］報道高發年齡段相一致。
3．2口腔惡性腫瘤男性高于女性的相關因素分析
3．2．1吸煙與飲酒的影響因素本研究結果表2、表3顯示近1/3的男性患者有吸煙史和超過1/5的男性患者有飲酒史，男性患者吸煙與飲酒比例明顯高于女性(P＜0．001)。吸煙被認為是與口腔癌的發生與發展密切相關的一類危險因素［5］，有研究表明飲酒和吸煙與口腔癌的發生密切相關，雖然吸煙和飲酒者因乙醇致癌的具體機制難以明確，然而戒除煙酒卻是獲得口腔癌有效預防的關鍵因素［6］。本研究男性患者吸煙與飲酒比例明顯高于女性，這可能是男性發病率高于女性的影響因素之一。
3．2．2心理壓力心理壓力已成為一個威脅著人們健康的不可忽視的因素［7］。超出個體承受能力的心理壓力，以及機體自身不能正確應對的壓力，往往是多種疾病的根源［8］。大量的研究表明，心理壓力和抑郁與惡性腫瘤的發生發展及預后密切相關［9］。本研究的患者中一半來自農村見圖1，在鄉村男性的生活與社會壓力相對較大，且傾訴排解能力較女性為弱，這可能也是男性發病率高于女性的重要因素之一。本文對此未作統計，有待進一步的研究。
3．3口腔頜面部惡性腫瘤高發部位的構成比本組口腔惡性腫瘤的發病部位排在前6位的分別是舌、頰、牙齦、軟硬腭、頜骨、涎腺共計1001例，占本組病例總數的79．63%;舌部比例最高，占27．55%，本研究不同性別的患者口腔惡性腫瘤發病部位差異有統計學意義(P＜0．001)，女性患者舌癌比例高于男性患者舌癌比例，男性患者頜骨癌比例高于女性患者。本研究口腔頜面部轉移性惡性腫瘤27例，占總數2．13%;而周艷明等報告的惡性淋巴瘤，淋巴結轉移癌占頸部包塊的22．97%［10］。這可能是因為本組病例統計均是以住院手術治療為主的病例，且多為外地病人，本地患者僅占38．52%，非本地的轉移性病例可能是回患者當地治療，二是轉移病例多去腫瘤專科醫院做放療、化療等，故本組的轉移病例占總數比例偏少。近年來癌的相關成纖維細胞與口腔癌關系的研究獲得進展，李強等［11］體外研究證明:口腔癌間質中的成纖維細胞體外增殖、黏附、遷移能力均高于正常間質成纖維細胞，它可能是促進癌細胞侵襲、轉移的重要因子，因此要特別注意頸部包塊的診斷與防治。
3．4本組病例的病理分類本研究結果圖2，顯示本組病例以口腔癌為多，肉瘤較少。肉瘤包括惡性淋巴瘤、纖維肉瘤、骨肉瘤、惡性黑色素瘤、漿細胞肉瘤共計81例，占口腔頜面部惡性腫瘤總數的6．39%?？谇话┲杏忠憎[狀上皮癌最常見，共818例，占總病例的64．56%(其中男性487例，占鱗狀上皮癌總數的59．53%，女性331例，占40．46%)，這與張路等［12］所報道口腔鱗癌占64．55%，肉瘤僅占6．36%的結果相似。高于陳曉濤等鱗狀細胞癌占口腔惡性腫瘤43．51%的報道［4］。Müller等［13］研究證實口腔黏膜鱗狀細胞癌是頜面部最常見的惡性腫瘤，張玲等［14］研究表明，成纖維激活蛋白在口腔癌成纖維細胞征性表達，與口腔癌的病理學分級及頸淋巴結轉移有關。隨著對口腔癌成纖維細胞生物學特征的深入研究，將為進一步設計口腔癌防治措施提供新思路。專業醫師對高發人群應保持警惕，并開展目標預防，以期降低口腔惡性腫瘤的發病率［15］。目前的研究認為:在發展中國家20%的癌癥可歸因于膳食因素［16］，其中非淀粉類蔬菜、水果和含類胡蘿卜素的食物對口腔惡性腫瘤可能具有預防作用［17］。
3．5口腔潰瘍、口腔黏膜病和牙齒慢性炎癥病變亦是口腔惡性腫瘤發生、發展的相關危險因素之一本組病例口腔潰瘍、口腔黏膜病和具有牙齒慢性病變者932例，占73．56%，它們都是誘發癌癥的危險因素，并均存在慢性炎癥。WHO已將白斑、扁平苔蘚定為一種癌前狀態［18］，有研究認為腫瘤可能來自慢性炎癥［19］。流行病學研究亦證實約25%的腫瘤由炎癥發展而來［20］，另一方面也說明口腔惡性腫瘤患者由于口腔免疫機能下降，也可導致口腔潰瘍及牙齒病變的發生與加重，因此，口腔內一些癌前病變如白斑、扁平苔蘚及殘根殘冠等若能得到及時的治療，對口腔癌的預防也將起到一定的作用［21］。除此之外還應特別加強老年人的口腔保健工作。應戒煙限酒，合理飲食，定期進行口腔健康檢查。
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第4篇：統計分析范文
1故障判別算法研究
1.1相關算法簡介。1.1.1人工神經網絡算法。人工神經網絡是一種典型的分類預測算法，它從信息處理角度對網絡進行抽象，建立模型，按相關連接方式組成不同網絡聯系[2]。作為運算模型，該網絡由大量的節點互聯構成。每一節點代表某一特定輸出函數。連接兩個節點的是連接信號的加權值，即為權重，相當于是人工神經網絡的記憶。處理單元對應不同處理對象，例如字母、概念、等抽象模式。1.1.2粗糙集算法。粗糙集算法是一種處理不確定數據的數據處理方法。它通過數據分析和數據推理來對數據集合進行劃分。其研究對象是一個數據集合，對象、屬性和符號是3個基本要素[3]。其以決策表的形式表達：行對應研究對象，列對應對象屬性，根據屬性不同，將研究對象劃分到不同決策類。1.2相關算法應用。傳統模式中，監控運行人員通常需要根據個人經驗從大量的監控信息中分析判斷，一旦遇到電網故障，監控信息大量上傳，這種單純依靠人工的信號篩選與分析判斷方式存在著嚴重的信號遺漏及誤判風險，可能延誤故障處理的最佳時機甚至誤處理，從而威脅電網的安全運行。針對上述問題，以open3000為平臺，采用人工神經網絡結合粗糙集算法，開展設備監控信息統計分析工作。輸入數據為非故障時及故障前后事故、異常、越限、變位、告知五類信號及其數據。首先，利用粗糙集算法對與故障相關的告警信號進行篩選；其次，計算神經網絡的輸出數據，確定網絡模型。使用該模型進行故障預測時，輸入數據為監控系統實時信號，輸出結果即為模型判定結果(正?；蚬收?。假設某一時刻告警信號編號為a0,a1,a2,a3,…，與之相關的遙測信號編號為b0,b1,b2,b3…。(1)利用粗糙集算法對告警信號進行篩選，得到相關信號a10,a11,a12,a13,…。(2)將故障相關向量（a10,a11,a12,a13,…,b0,b1,b2,b3…）作為輸入數據，利用神經網絡進行計算（其中，a1i=1表示告警信號存在，a1i=0表示告警信號不存在，bj表示實際的遙測數據）。(3)輸出數據為神經網絡的模型參數，即為各分量的權重（w0,w1,w2,w3,w4,…）。(4)利用神經網絡模型預測未知故障，得出預測結論。
2設備監控信息統計分析平臺應用介紹
設備監控信息統計分析平臺是建立在運行管理系統(OperationManagementSystem，簡稱OMS)上的一個應用模塊，主要針對變電站五類信號(包括事故、異常、越限、變位和告知)的統計分析。主要具有監控信號分析和監控信號統計兩大功能。2.1監控信號分析。監控信號分析功能主要包括信息總量分析和信息趨勢分析兩個功能。信息總量分析是對給定時間范圍內的所有場站的五類信號總數進行統計，并給出柱狀圖和餅圖，便于監控信號分析師直觀的進行查看(如圖1所示)。信息趨勢分析是對給定時間、給定場站及給定的信號類別進行分析，得出該信息的日趨勢或月趨勢變化曲線，以便監控信號分析師對信息量進行有效的把控(如圖2所示)。2.2監控統計分析。監控統計分析功能主要包括如下幾類，一是對五類信號的整體情況統計，即在給定時間范圍內的信息總量及占比等，并生成圖表，主要用于周分析材料及月報材料等，同時對于一些數量異常的信號給出提示，便于監控人員進行原因分析，以發現潛在問題；二是對未復歸信號和頻發信號的統計，便于監控人員及時的發現電網運行中存在的潛在風險，以及時采取相應措施，進行風險管控；三是對操作信息的統計，及對開關遙控或就地分合成功或失敗的次數進行統計；四是對各場站通道投退次數的統計，對于一些投退次數異常的通道，要格外引起注意，以防止通道故障而無法監控的事科技創新導報故發生；五是附件上傳功能，即月報及周分析等材料文件的上傳存檔，便于需要時查看(如圖3所示)。
3平臺應用中的問題及改進建議
目前該平臺已完全實現設備監控信息的收集、分類統計的基本功能，但這些功能的實現僅僅是基礎工作，若要使其更好的服務于電網調控管理業務，需對其進一步進行改進和完善，對此，該文提出了如下幾個方面。3.1缺陷流程自動關聯。電氣設備缺陷嚴重影響電網的安全穩定運行，加強電氣設備缺陷管理可極大的消除電網運行中的潛在隱患，防患于未然，對電網運行的安全可靠性均具有十分重要的意義[2]。張家口地調基于OMS系統建立了完善的缺陷閉環管理模塊，覆蓋了缺陷發生、匯報、聯系處理消缺、歸檔等環節，極大的提升了電氣設備缺陷管理工作的效率。但是在傳統管理模式下，調控人員需將監控系統中缺陷發生時的監控信息的內容、發生時間、變電站名稱、設備名稱及其電壓等級等信息逐條記錄在缺陷管理模塊中，耗時長、工作量大，且一般缺陷處理周期通常會超過一日，極易造成調控人員遺忘而導致未將缺陷處理的全過程記錄完整。設備監控信息統計分析平臺的建立將監控系統中的監控信息幾乎完整的“復制”到了OMS系統數據后臺，該平臺與缺陷管理模塊處于統一系統中，所以極易實現數據關聯，所以在未來的平臺中，應加入缺陷流程自動關聯功能，自動將缺陷發生、處理的全過程信息自動導入缺陷管理流程模塊，并加入人工干預功能，以確保信息的正確性和完整性，從而極大的提高缺陷管理的質量，降低調控人員的工作量。3.2信息自動過濾功能。在實際工作中，監控信息量巨大，但其中有相當一部分信息量是由于設備檢修等原因引起，這部分信息對于監控信息的分析統計在大部分情況下是沒有意義的，但當前的平臺僅僅是將監控系統中的所有信息全部導入到平臺數據庫進行分析統計，如果某段時間內檢修工作繁多或有其他原因，均會導致信息量異常，不利于監控信息統計分析工作的開展。因此，該文建議在該平臺中加入信息自動過濾功能，例如在某間隔已經被置檢修牌的情況下，則將該間隔的信息進行單獨統計；此外，對于接地刀閘、刀閘位置為實采的設備間隔，當其接地刀閘合入、刀閘斷開時，自動判定該間隔處于檢修狀態，在該狀態保持期間所有的監控信息單獨統計。另外，還應加入人工修改功能，對于一些系統無法自行過濾的信息，進行人工過濾篩選，將其屏蔽。對于自動過濾的信息應自動加入備注，說明信息被過濾的原因，例如設備檢修等。對于人工過濾的信息同樣也可以加入人工批注。此外，信息過濾后的圖表都可以重新自動生成，以便查看。3.3越限信息分析統計。越限信息是五大類監控信息之一，主要是電壓、電流、潮流等遙測量越過上下限的信息，是需要實施監控并及時處理的重要信息，所以對越限信息的分析統計同樣十分重要。目前該平臺僅僅可以將越限的信息量進行統計，無法對越限的電壓或電流實際曲線進行查看，同樣無法靈活設置曲線越限閥值，而僅僅以監控系統設定好的上、下限值作為參考，這樣不利于更好的評估越限程度，也不利于發掘越限的深層次原因等。該文建議在平臺中加入上述功能，可以隨意查看在給定時間范圍內、給定場站、給定設備的遙測值曲線，同時可以在曲線上任意設定越限閥值，并給出越限的數據點比例、越限曲線與閥值線之間的面積統計(用以評估越限程度)、越限持續時間的最大值、最小值和平均值等，以便于全方位的評估越限情況。
4結語
電網集中監控極大的實現了國網公司人、財、物的集約化管理理念，但同時也加大了調控人員的工作量和工作復雜程度。設備監控信息統計分析平臺的建立一定程度上降低了調控人員的工作量，但該平臺仍存在極大的發掘潛力和改進空間，該文結合工作實際對此進行了初步的研究和分析，對該平臺改進的方法提出了一些十分有意義的建議，對于該平臺的完善具有重要的價值。而如何實現上述建議則是該文下一步的工作重點。
作者:高雅潔 李振生 孟玲梅 張京偉 單位:國網冀北電力有限公司張家口供電公司
參考文獻
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第5篇：統計分析范文
關鍵詞：服藥時間；食物
中圖分類號：R97 文獻標識碼：B
藥物口服是最常用的給藥途徑之一，進食和服藥時間及順序與藥物療效有密切的關系。但是很多藥品說明書只是給出每天服用幾次及服用劑量，沒有用藥時間。掌握正確的服藥時間是保證藥物治療效果的要素之一[1]，為了更好服務于患者，筆者就口服藥品說明書進行統計分析。
1 臨床資料
收集本院使用的常用口服藥品的說明書332份，按藥理作用對藥品說明書的"服藥時間"進行分類統計。對服藥方法或注意事項等項目中關于服藥時間與進食順序的內容進行統計。
2 結果
332份口服藥品中，有211（63.55%）種藥品的說明書中沒有提到與食物的關系，10（3.01%）種藥品的服用方法中提到與進食無關， 111（33.43%）種注明該藥品與進餐有關，見表1。
3 討論
通過正確掌握給藥時間為臨床提供最佳給藥方案，可以減少藥品不良反應和毒副作用，充分發揮藥物防治疾病的綜合效果。注明具體服藥時間以消化系統藥物最多，其中，抗菌藥物、中樞神經系統藥物等臨床用量大，涉及患者面廣，藥品說明書未注明具體服藥時間，可能造成的危害性較大。
近些年來，中藥不良反應逐漸受到人們的關注，但有關中藥與食物間相互作用的研究還未能得到應有的重視。本文的統計分析表明：說明書中涉及用藥與進餐順序藥品數量為111種，中成藥僅為5種，未注明具體服藥時間占92.19%，居第1位。
3.1宜空腹服用的藥物
3.1.1抗菌藥物 大多數抗菌藥物吸收不受食物影響，但有些可因進食而減低吸收速率以致達不到抗感染治療的有效藥物濃度[2]。
3.1.2空腹服用生物利用度高藥物 卡托譜利、尼莫地平、氯雷他定、異煙肼、吉非貝齊等。左甲狀腺素鈉由于吸收不規則，最好也空腹服用。
3.1.3腸溶藥物 一般來說，腸溶藥物應餐前服用如腸溶阿司匹林。
3.1.4質子泵抑制劑 奧美拉唑、埃索美拉唑、蘭索拉唑、雷貝拉唑。
3.2宜半空腹服用的藥物 有一些藥物需半空腹時服用，如治療骨質疏松癥的雙膦酸鹽。
3.3宜餐前服用的藥物
3.3.1消化系統藥物 大多在餐前服用，如潘立酮、莫沙必利、多酶片、乳酸菌素、硫糖鋁、膠體果膠鉍等。
3.3.2降糖藥 一類是必須在餐前30min 服用，主要有磺脲類降糖藥如格列本脲、格列齊特等；另一類為餐前5～20min服用，如非磺脲類胰島素促泌劑瑞格列奈等。
3.4宜餐中服用的藥物
3.4.1 α一糖苷酶抑制劑 阿卡波糖，與食物同服能更好地發揮藥效。
3.4.2利膽藥 熊去氧膽酸，推薦餐中服用。
3.4.3抗真菌藥 依曲康唑、酮康唑等。
3.5宜餐后服用的藥物
3.5.1刺激性藥物 如解熱鎮痛藥吲哚美辛等；組胺H1受體阻斷藥異丙嗪、苯海拉明等；化痰平喘藥氨溴索、氨茶堿等；降糖藥二甲雙胍類。
3.5.2可增加生物利用度的藥物 普萘洛爾、苯妥英鈉、螺內酯、維生素B2等需餐后服用。
3.5.3延長作用時間的藥物：抗酸藥用于中和胃酸時，空腹作用時間短，需在餐后1～2h服用或睡前服用，如氫氧化鋁、碳酸氫鈉、鋁碳酸鎂等需餐后服用，因進食可引起胃酸分泌增多。
藥物與食物在諸多因素的影響下，存在著復雜的相互作用。藥物如未特別強調需餐前、餐時或空腹服用，均可餐后服用。掌握了正確的服藥方法，科學、合理地選擇用藥時間，對提高藥物的治療效應，最大限度地減少不良反應，促進機體的健康恢復至關重要。
參考文獻：
第6篇：統計分析范文
關鍵詞：醫院統計分析；問題；統計方法
中圖分類號：C81 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）06-00-01
醫院統計分析是有效進行統計工作的重要環節，直觀反映醫院各項指標的一項研究活動，統計分析是為醫療單位提供準確決策的依據，促使醫療單位準確決策從而實現醫院更好發展的目的。本文介紹了醫院統計分析的重要性，并針對醫院統計分析過程中出現的問題提出了要運用正確的統計方法來進行醫院統計分析工作。
一、醫院統計分析的重要性
醫院統計分析是指運用統計方法和與分析對象相關的知識，定量、定性的對醫院各方面進行的研究活動，醫院統計分析是在統計設計、調查、整理的基礎上通過分析醫院各項指標得出結論，從而用數字直觀反應醫院各方面情況的一種研究活動，通過醫院統計分析對醫院各項發展有一個深刻的認識，也是醫療機構有效進行各項管理，制定方針、政策的依據。隨著市場經濟的快速發展，醫療技術不斷更新，醫療水平迅速提高。統計分析成為現代醫院中統計工作的重要組成部分，在醫療行業管理中占有越來越重要的地位。
1.統計分析是提高醫院服務質量和水平的關鍵。統計分析在統計設計、調查、整理的基礎上，通過分析醫院不同時期、不同階段的經營狀況，從而定量、定性的來反映醫院的真實情況。通過醫院統計分析，醫療機構能夠清楚地認識到醫院管理方面的不足之處，從而制定新的管理方案，不斷完善醫院的各項管理制度，提高醫院的管理和服務水平。
2.統計分析是統計工作的重要環節。統計分析是統計工作中的重要環節，也是得出統計結論完成信息傳遞的有效方式。統計工作中首先要進行統計方案的設計、調查、整理，統計分析時完成統計工作的最后環節，也是最重要的環節，如果沒有統計分析得出結論，之前的統計準備工作都變得毫無意義，只有經過統計分析，對研究對象有一個深刻的認識，才能達到整個統計工作的目的。
3.統計分析是提高統計效益的手段。統計工作與其他工作一樣，統計效益的高低和統計質量的好壞直接影響著醫療機構的決策好壞。由于統計分析是統計工作的最后環節，之前的統計準備工作都是為統計分析服務的，在統計準備工作相對穩定的前提下，統計效益的高低主要取決于統計分析的質量的高低。
二、醫院統計分析中遇到的問題
1.統計工作基礎薄弱。統計工作制度在大部分醫院特別是大中型醫院得到普遍應用，但是由于我國醫療改革制度相對落后，很多醫院仍然存在不健全不規范的統計工作制度。各部門之間沒有明確的分工和相匹配的工作崗位，統計工作流程混亂，統計調查方法不科學，統計臺賬記錄不清楚，對有效數據信息不能很好的利用，另外醫院部門對統計工作中的人力、財力、物力投入不夠，從而不能充分發揮醫院信息系統的作用，降低了統計分析的工作質量。
2.統計程序落后。計算機是大部分醫院有效進行統計工作的主要工具，但是我國計算機技術仍然不能完全順應信息化的發展趨勢，統計程序比較落后，仍然存在單機運行和手工操作情況，一些數據信息不能直接提取，還需要統計工作人員進行手抄、錄入，這種建立在原始紙質基礎上的傳統統計方法嚴重影響了統計工作的效率，已經不能適應現代醫院快速發展的需要。
3.缺少檢驗統計數據的方法。不能準確、有效的檢驗統計數據，容易造成不準確的統計數據，虛假的統計數據對統計分析造成很大影響，不能客觀、準確的反映醫院的真實情況，不利于醫療機構做出準確的判斷和決策。由于醫院各部門之間有著不同模式的收集數據的方法，對數據的報送也分不同時間段，有的日送，有的周送，還有的月送，因而統計工作人員在收集、統計數據的過程中難免會出現錯誤，而又沒有能夠檢驗統計數據的方法，所以不準確的數據直接造成了統計分析結果的不準確，不利于醫院做出正確的決策。
三、統計方法在醫院統計分析中的應用
針對醫院統計分析過程中出現的問題，作為醫療機構應該加強管理，運用規范、系統的統計方法來有效的進行統計分析，使之能夠準確的反映醫院的各項指標。
1.相關性分析。相關性分析是目前醫院統計研究中最基本的統計方法，是研究兩個對象之間是否存在某種聯系，以及聯系強度大小的一種統計方法。相關分析主要研究兩個變量間的正負關系，如果兩個變量的變化方向一致，則為正相關，反之亦然。相關分析通過研究兩個變量間的密切關系，有利于醫療機構做出正確的管理和決策。
2.主分量分析。事物之間的聯系是紛繁復雜的，很多事物之間存在多種變量的影響，而總有一個是最重要的因素，主分量分析就是將多個變量通過方式變換找出主要變量的一種多元統計分析方法。主分量分析在醫院主要應用在醫院的工作質量、工作進展以及各科室的整體效益方面。
3.回歸分析?；貧w分析是確定兩種或以上變量間的關系的一種統計分析方法。根據不同的自變量的多少分為一元和二元回歸分析，根據自變量與因變量的關系類型分為線性和非線性回歸分析。回歸分析可用于醫院管理中多因素對某一因素的影響程度，還可用于醫院床位利用率、業務收入、病床周轉次數影響因素分析中，是一種比較科學、實用的方法。
四、結語
總之，新形勢下，醫院的統計分析工作是十分必要的，也是順應醫療改革發展趨勢的需要，只有不斷將新的統計方法運用到統計工作中去，才能得出準確的統計分析結論，準確反映醫院的真實情況，為醫院管理機構提供科學決策的依據，從而更好的為醫院發展服務。
參考文獻：
第7篇：統計分析范文
人類對客觀事物的認識是多種多樣的，這些認識可以是企業生產的規模，可以是企業生產機器的穩定性，可以是一個地區的教學質量，可以是市場經濟的規律，也可以是一個時期的經濟形勢或環境等等。撇開這些形形的形式內容，人們對客觀事物的認識從目的來看可分為表面認識和本質認識兩種。本文將這種從形式內容中抽象出來的對客觀事物的認識稱之為統計分析內容。表面認識就是對客觀事物表面特征的認識；本質認識是從客觀事物表面特征出發，最終得到超越客觀事物表面特征的本質特征的認識。同樣，與統計分析內容相對應的統計分析（方法）就可分為表面分析和本質分析兩種。在統計分析方法的使用上，形式內容的認識與統計分析方法的關聯不大，反而是在統計分析內容認識（對客觀事物表面認識和本質認識）上，分析方法的使用差別較大，因此本文主要從統計分析方法的角度對統計分析內容加以細分。在SPSS中，橫向叫個案，所有個案組成樣本；縱向叫變量，一個變量代表客觀事物的某方面特征。表面認識在SPSS中主要對應于樣本認識，目的是認識樣本所代表的具體事物的特征（當然樣本的特征離不開變量，但目的不在變量）。本質認識則以樣本數據為基礎，總結出同類事物的普遍特征，這些特征就是變量自身的特征（它從樣本出發，但又超越樣本），因此本質認識可以認為就是對變量的認識。統計分析內容的劃分與人們對客觀事物的認識規律也密不可分。人類對客觀事物的認識都是由淺入深、由外及里的。這種由淺入深、由外及里的認識過程正好體現了表面認識和本質認識兩個過程。統計分析的兩種內容既是人們對客觀事物認識的兩個方面，也是人們對客觀事物認識的兩個過程，但它們可以是相互獨立的。因為人類出于認識目的的需要可以只認識客觀事物的表面，也可以只認識客觀事物的規律。
（一）表面認識
表面認識是一種以認識具體客觀事物表面特征為目的的認識。對具體客觀事物表面特征的認識，從定量和定性兩個角度出發，還可以分為事物描述認識和事物評價認識兩種。
1.事物描述認識。事物描述認識是指只對具體客觀事物作純粹的描述，而不加任何主觀意見的認識，如集中趨勢描述。從認識內容的復雜性來看，事物描述認識又可分為簡單描述認識和綜合描述認識。簡單描述認識是對具體客觀事物的一種現象（變量）特征的認識，如認識一群企業的規模。綜合描述認識則是結合具體客觀事物的很多現象（變量）對具體客觀事物的特征加以認識，如認識事物在兩個定類變量中交互分布等。綜合描述不是簡單描述的組合，而是簡單描述的提升。
2.事物評價認識。事物評價認識是指對具體客觀事物的某種特征給出人為意見或判斷的認識。評價分析通常給出定性結果，如判斷兩種產品某種性能的差異是否存在。按評價內容來分，評價分析主要包括事物成績評價分析和事物間差異評價分析兩種。事物成績評價按評價所依賴的現象多寡還可分為簡單評價和綜合評價。簡單評價是對事物的一方面特征給出評價意見，如根據銷售數據對企業的銷售成績作出評價。綜合評價是對事物的多方面特征給出綜合的評價意見，如根據利潤率、流動資金周轉率、凈資產收益率等特征對企業的經濟效益作出評價。
（二）本質認識本質認識是一種以認識普遍客觀事物本質為目的的認識。本質認識仍以特定樣本事物的數據為依據，但認識的結果已經遠遠超出樣本事物的范圍。撇開具體事物后，人類對事物本質的認識，則主要體現為對普遍事物的現象（變量）自身規律的認識和對普遍事物的現象（變量）間關系規律的認識。這兩種認識還可以給他們一個更簡單的名字，就是單現象本質認識和多現象關系認識，這也可以看作是本質認識按現象復雜性的劃分。
1.單現象本質認識。單現象本質認識是對單變量自身規律的認識。單現象本質認識按現象與時間的關系，又分為現象自身分布規律認識（靜態）和現象自身變化規律認識（動態）兩種。
（1）現象自身分布規律認識，是指認識現象自身的分布特征，屬靜態認識，如認識成績是否成正態分布，搖號時每個號碼的出現是否呈均勻分布等。
（2）現象自身變化規律認識，是認識現象在時間上的變化規律，屬動態認識，如長期趨勢認識、季節變動規律認識等。
2.多現象關系認識。多現象關系認識是對變量間關系的存在與否、關系的程度大小及方向等內容的認識。多現象關系認識，按變量間關系是否平等又分為對等關系認識和影響關系認識兩種。
（1）對等關系認識，是對兩群對等變量間關系的認識。對等關系認識中，變量相互影響，沒有自變量與因變量之分，如相關認識。兩群變量之間的對等關系可以是，一對一的關系（如簡單相關認識、偏相關認識），也可以是一對多的關系（如復相關認識），還可以是多對多的關系（如變量聚類認識）。兩群變量的關系可以是線性的、曲線的，或者沒有關系。
（2）影響關系認識，是對一群變量如何影響另一群變量的認識。影響關系認識中，兩群變量間的關系是不平等的，存在自變量和因變量之分，如回歸關系認識。影響關系認識中的因變量通常是一個，但自變量卻可以是一個或多個。因此影響認識又可以分為一對一影響和多對一影響。
二、SPSS分析方法按統計分析內容的歸納
與統計分析內容相對應的SPSS分析方法首先分為表面分析和本質分析兩種。
（一）表面分析表面分析是以認識客觀事物表面特征為目的的一種分析方法，與表面認識相對應。表面分析，從認識的性質出法，具體又分為事物描述分析和事物評價分析兩種。
1.事物描述分析，是對客觀事物的表面特征進行認識的一種分析。按認識時涉及的變量數多少，可分為單現象描述分析和多現象描述分析兩種。
（1）單現象描述分析（簡單描述分析），是對客觀事物單方面特征進行描述的分析。對客觀事物的描述方法（分析方法），以其手段的不同歸納起來可以有指標描述法、表格描述法、圖形描述法、推斷描述法等。指標描述法，是以統計指標方式來認識事物，認識的具體內容包括集中趨勢、離中趨勢、分布特征等。相關的SPSS方法主要是描述統計中的描述，除此之外還有描述統計中的頻率、探索兩方法。這些分析的特點是輸出統計指標。表格描述法，是以分組表的方式來描述事物的特征，其內容僅包括簡單分布表（交互分布表屬多現象描述分析）。相關SPSS方法是描述統計中的頻率，其特點是輸出頻率表。圖形描述法，是以統計圖方式來認識事物的特征，其內容包括箱索圖、莖葉圖、餅圖、條形圖、直方圖、散點圖等。相關的SPSS方法是描述統計中的探索、頻率方法和圖形菜單中的各種圖形功能。探索功能可輸出箱索圖和莖葉圖。頻率功能可輸出餅圖、條形圖和直方圖。圖形功能則可輸出除莖葉圖外的各種圖。推斷描述法，是以數據庫中的樣本數據為依據，推斷總體特征。盡管此處的總體事物超出SPSS中的樣本范圍，但人們也只不過將其看作是更大的樣本罷了。從認識目的來看，推斷描述中對總體均值、比率或方差的認識仍屬表面認識。統計抽樣推斷的具體內容包括統計估計和假設檢驗兩種。統計估計的主要內容就是完成總體均值、成數的區間估計，相關的SPSS分析方法是描述統計中的探索功能。假設檢驗的主要內容是均值、成數假設檢驗，相關的SPSS分析方法是均值比較中的單樣本T檢驗。
（2）多現象描述分析（綜合描述分析），是對客觀事物的多方面（變量）特征進行綜合的描述（并非多個簡單描述的疊加）。綜合描述分析方法按其認識目的不同又可分為交互分布描述、分類描述、降維描述和分類識別等幾種。交互分布描述，其目的是認識事物在多變量下的聯合分布。其描述內容包括交互表和與交互表對應的分布圖，相關的SPSS分析方法是描述統計中的交互表和圖形菜單的條形圖等。分類描述，其目的是認識哪些個案間的關系較為接近。相關的SPSS分析方法是聚類分析中的個案聚類分析，聚類分析方法又包括兩步聚類、K-均值聚類和系統聚類等三種。降維描述，其目的是認識多變量下的主要影響因素（主成分）有哪些。相關的SPSS分析方法是降維分析中因子分析和對應分析。分類識別，其目的是認識某事物在已有實物分類上的類別歸屬。相關的SPSS分析方法是判別分析。
2.事物評價分析。
（1）成績評價分析。簡單評價，是對事物在某個方面（變量）的成績所做的評價。評價客觀事物的成績可有多種標準，按其評價標準的不同，簡單評價可有對照評價、橫向評價和縱向評價等三種。對照評價，是根據給定評價標準來評價客觀事物成績的分析方法。相關的SPSS分析方法是均值比較中的單樣本T檢驗。橫向評價，是以同類事物作為評價標準來評價客觀事物成績的分析方法。相關的SPSS分析方法是均值比較中的獨立樣本T檢驗?？v向評價，是以評價事物的歷史成績作為評價標準來評價現時成績的分析方法。相關的SPSS分析方法是均值比較中的獨立樣本T檢驗或配對樣本T檢驗。上述的幾種評價都較簡單，可以直接靠經驗而無需借助SPSS軟件。綜合評價，是對事物在多個方面（變量）作出的成績所進行的評價。這是一種復雜的評價方法，它不是每個變量簡單評價的疊加，因此通常要求多種SPSS分析方法同時運用。如要得出綜合排名，則要經過標準化處理和綜合分計算兩個步驟。標準化處理，是將非標準化數據，折算成均值為0，標準差為1的標準化數據，目的是消除變量間的不可比性。在此過程中，還要統一變量的正逆性。相應的SPSS方法是均值比較中的描述。在描述功能中，勾選“將標準化得分另存為變量”復選框則可。綜合分計算，是根據事物的多個特征（變量）值來計算其綜合得分。這種綜合得分可以是簡單綜合分或加權綜合分。相應的SPSS方法是轉換菜單中的計算變量。
（2）差異評價分析，是對事物與事物之間的差異是否顯著所做的評價。差異評價的內容包括均值差異、結構差異和方差差異等幾種。均值差異評價。均值差異評價在分析方法上有兩事物差異和多事物差異之分。兩種事物間差異評價，是比較兩種事物在同一時間和同一現象（變量）上均值差異是否顯著的一種評價，如比較兩個地區人民生活水平差異是否顯著。相關的SPSS分析方法包括比較均值中的獨立樣本T檢驗、方差分析等。多種事物間差異評價，是比較多種事物在同一現象（變量）上均值差異是否顯著的一種評價，如比較不同文化程度人群間收入差異是否顯著。相關的SPSS分析方法是比較均值中的單因素方差分析。結構差異評價，是評價兩總體的結構差異是否顯著的一種分析。相關的SPSS分析方法是非參數檢驗中卡方檢驗。方差差異評價，是評價兩個總體中同一變量方差差異是否顯著的一種評價。相關的SPSS分析方法是F檢驗，這是獨立樣本T檢驗中的附帶功能。
（二）本質分析
1.單現象本質分析。
（1）分布特征分析（靜態）。分布特征通?？赏ㄟ^分布圖和分布表來認識，但分布圖和分布表認識的只是具體事物的現象特征，并非普遍事物的現象特征。SPSS是通過顯著性檢驗來判斷普遍事物的現象特征，相關的SPSS分析方法包括非參數檢驗中的卡方檢驗、二項式檢驗、單樣本K-S檢驗等。但在使用SPSS操作前還應通過分布圖和分布表初步判斷現象的特征，然后再用SPSS非參數檢驗方法來判斷現象的本質特征。非參數檢驗的主要作用是檢驗事物的分布是否顯著成某種特征，這些特征包括正態分布、均勻分布、泊松分布和二項式分布等。具體分析方法包括以下幾方面。單總體比率假設檢驗，檢驗總體中某一特征的總體單位的比例是否為某個特定值，如檢驗總體中男性比重是否顯著為50%。相關的SPSS分析方法為非參數檢驗中的二項式。單總體結構分布檢驗，檢驗總體在某一現象（變量）上的分布是否成某種已知分布形態（如均勻分布、泊松分布、二項式分布等）。檢驗方法包括非參數檢驗中的卡方檢驗、單樣本K-S檢驗。正態分布檢驗，檢驗總體在某一現象上的分布特征是否為正態分布。相關的SPSS分析方法是非參數檢驗中的單樣本K-S檢驗。
（2）變化規律分析（動態）。長期趨勢分析，是一種分析事物在時間上的變化是否成某種規律以及還原其函數關系式的分析。在變化規律形態的判斷上，需要用到散點圖，相關的SPSS分析方法是圖形菜單下的散點圖功能。函數關系式回歸的分析則屬時間序列自回歸，相應的SPSS方法是回歸分析，在回歸菜單下的“線性”及“曲線估計”等功能中完成。季節變動分析，是一種尋找季節變動規律的分析。主要內容包括季節變動規律是否存在的判斷和季節指數的計算。在季節變動規律是否存在的判斷中，相關的SPSS方法是圖像菜單下的線圖。在季節指數的計算中，相關的SPSS操作方法需分兩步完成：第一步，添加時間序列，在數據菜單的定義日期功能中完成；第二步，完成季節指數計算，在分析菜單中預測子菜單下的季節性分解功能中完成。
2.多現象關系分析。
（1）對等關系分析?，F象對等關系分析的主要任務是判斷變量間關系是否存在，其次是判斷其相關方向及相關程度的大小等。由于相關變量的類型不同，相應的分析方法也不同。若將相關變量的類型分為定類、定序和定距三種，則在兩兩組合搭配下，變量間關系的類型可有6種之多。若將6種關系中分析方法相同的關系加以組合，則可得出以下三種組合關系：定類與定類、定序、定距的關系；定序與定序、定距的關系；定距與定距的關系。第一種，定類與定類、定序、定距的關系，可采用卡方檢驗方法來分析。相關的SPSS分析方法是描述統計的交互表。第二種，定序與定序、定距的關系，可采用散點圖、卡方檢驗和相關分析幾兩種方法來分析。卡方檢驗只能判斷關系是否顯著存在，相關的SPSS分析方法是描述統計的交互表。散點圖可以判斷相關形態及方向；相關分析則可進一步分析相關程度的高低及相關方向。相關的SPSS分析方法包括圖形菜單下的散點圖和分析菜單中的相關分析（簡單相關分析）。第三種，定距與定距的關系，可采用散點圖和相關分析來進行分析。分析現象間相關形態及相關方向，可采用SPSS中的散點圖功能。對現象間相關關系大小的分析，依相關變量數量多少及地位的不同，可有簡單相關分析（距離分析）、偏相關分析、復相關分析幾種。簡單相關分析（包括距離分析），可用來分析兩個定序變量間、兩個數值變量間、定序數值變量間的相關關系。相關的SPSS分析方法是相關菜單下的“雙變量”及“距離”菜單功能。根據變量間關系的大小（距離的遠近），還可以進一步對變量群作分組認識，相關的SPSS分析方法是聚類分析中的變量聚類分析。偏相關分析，是在排除外部變量對分析變量影響后，分析兩個變量間線性關系大小及方向的分析方法。相關的SPSS分析方法是相關菜單下的“偏相關”菜單功能。復相關分析，是分析一個變量同時與多個變量間的線性關系是否存在，以及相關方向及大小的分析方法。相關的SPSS分析方法是多元線性回歸分析。多元線性回歸分析中，輸出的方差分析數據可以判斷線性關系是否存在，輸出的相關系數就是復相關系數。
（2）影響關系分析。影響關系分析中依自變量和因變量類型不同，可有多種不同的分析方法。因變量的類型主要有定距、定序和二分變量等三種，自變量的類型則包括定距、定序和定距三種類型的全部。單自變量情況下兩兩排列可有九種情況，加上多自變量（當前尚無多因變量的回歸分析），情況將更加復雜。有些組合無法進行分析，其余可以進行分析的組合中，結合它們的共性，最終綜合成以下八種情況：三種變量對定距變量的定性分析、定距定序變量對定距變量的定量分析、三種變量對定序變量的定性分析、定距定序變量對二分變量的定量分析、多自變量對定距變量的定性分析、多定距定序變量對定距變量的定量分析、多自變量對定序變量的定性分析、多定距定序變量對二分變量的定量分析。三種變量對定距變量的定性分析，可分析自變量對定距變量的影響是否存在。相關的SPSS分析方法包括獨立樣本T檢驗、單因素方差分析。獨立樣本T檢驗的影響因素的取值只能是兩個，單因素方差分析的影響因素取值可以是兩個或多個。定距定序變量對定距變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的函數關系式。相關的SPSS分析方法是回歸分析。回歸分析依變量間關系形態不同又分為線性回歸分析和曲線回歸分析兩種。相關的操作包括回歸菜單下的“線性”及“曲線估計”等功能。三種變量對定序變量的定性分析，分析方法同上述A情況。定距定序變量對二分變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的函數關系式。相關的SPSS分析方法是回歸菜單下的二分邏輯回歸。多對一影響分析。多自變量對定距變量的定性分析，可分析自變量對定距變量的影響是否存在。相關的SPSS分析方法是多因素方差分析，在一般模型下的單變量功能中完成。多定距定序變量對定距變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的線性函數關系式。相關的SPSS分析方法是多元線性回歸分析，在回歸菜單下的線中完成。多自變量對定序變量的定性分析，方法同A情況。多定距定序變量對二分變量的定量分析，分析方法同一對一影響分析的D情況。
三、三點總結
（一）兩種分析方法的關系不管是表面分析還是本質分析，都是對客觀事物特征的認識。前者著眼具體事物，后者著眼普遍事物。正因為表面認識著眼的是具體事物，所以對具體事物的評價分析（雖帶定性特征）仍屬表面分析。由于普遍事物是個抽象概念，在分析過程中人們要依賴具體事物的數據，但分析結果卻超越具體事物。超越具體事物后，人們得到的就是變量自身的規律。表面分析，認識的是具體事物的特征，但認識過程又離不開變量。本質分析，認識的是普遍事物某種現象（變量）自身規律的特征，但認識過程卻離不開具體事物（樣本）。在本質分析中將具體事物看作是樣本，得出的卻是同類事物的規律。而表面分析中，要認識的就是具定事物的特征，但這些特征一般不能看作是同類事物的特征。如某個地區的人口分布呈老年化是事物特征，但并不等于所有地區的人口分布都呈老年化（普遍規律）。
（二）分析內容與SPSS分析方法的關系統計分析內容和SPSS分析方法的關系，表現為目的與手段的關系。相同的分析內容可以使用不同的分析方法，不同的分析內容，可以使用相同的分析手段。用同一種分析方法完成的分析，其分析內容屬表面分析還是本質分析取決于你的認識目的。如獨立樣本T檢驗分析方法，可以用來分析一個班（校）中男女成績差異是否顯著，也可以用來分析性別變量對成績變量的影響是否顯著。前者屬表面分析，后者屬本質分析。因為前者著眼的是一個班（校）的學生的成績特征，后者著眼的是性別和成績兩種現象的關系。正因為本質認識著眼的是普遍現象的特征，因此要求樣本量應足夠大，顯著性水平應足夠高。對于表面認識，因為它認識的是樣本特征，因此樣本量大小與認識目的無關，顯著性水平要求也可低些。
第8篇：統計分析范文
海洋結構物動力特性的研究對于海洋結構物的疲勞壽命估算和疲勞損傷預測具有重要的意義．我們建立了簡易導管架平臺模型，對隨機波激勵下平臺的頻域振動響應進行了分析．利用莫里森方程在慣性體系下對雙甲板導管架平臺的載荷以及振動位移響應進行了推導計算．采用有義波高分別為15m、20m、25m的Pierson－Moskowitz（P－M）波高譜對其進行研究．結果表明，在相同頻率下，有義波高大的波浪對導管架平臺響應的影響更大．在得到振動位移響應譜后對每個幾何坐標下位移的方差以及振動位移響應的極值進行了計算與探討．
【關鍵詞】
導管架平臺；隨機波；振動響應
為了滿足現代工業日益增長的能源需求，油氣開發向海洋領域發展已成為一種必然趨勢［1］．海洋資源巨大的開發前景帶來的不僅僅是大好的發展機遇，同時也為很多科研人員帶了不少的技術難題和設計要求［2］．作為海洋石油、天然氣資源開發的重要基地，海洋平臺的開發、研究和利用越來越受到人們的廣泛關注［3］．導管架式固定平臺就現在而言，是最適合在近海采油的工具［4］．導管架是它的主要組成部分，再加上甲板以及樁腿，應用的水深范圍在10～300m之間．工作中的導管架平臺除了承受因自身重量和上部生產設施產生的載荷之外，最主要的外部載荷還是風、海浪、海流、浮冰以及地震等產生的載荷［5］．在導管架平臺設計的考慮過程中，波浪力的存在至關重要，同時又十分復雜［6］．
在往常的計算研究中，我們常常把隨機波當作一種有規律的能預測形式的波，求出波浪載荷對平臺結構體的最大作用力，然后根據靜力學方法計算出結構構件的應力，再結合構件的自身條件參數求出最大應力下的位移距離，評價結構的安全度［7－8］．趙洲，張火明［9］采用頻域計算方法和時域計算方法相結合及線性處理和非線性修正相補充的方法，對水面船舶在不規則波中的縱向大幅運動進行計算，實現了船體在十年一遇海況下的大幅運動模擬．李寧［10］對海洋平臺所受的隨機波浪力采用譜分析的方法進行了研究，通過提取海洋平臺的一階模態將結構簡化為單自由度系統，并對海洋平臺在隨機波浪載荷下的動態響應進行了數值仿真計算．余建星等［11］針對在役導管架平臺通過計算結構傳遞函數和響應譜對平臺進行模態分析．在平臺的設計過程中，只想到了靜力效應是絕對不行的，有些特定的動力作用產生的后果，要比想象的嚴重，所以必須進行各方面情況下的振動響應的統計分析［12］．本文采用不同的P－M譜，通過對結構傳遞函數、載荷譜密度以及響應譜密度的對比求解分析，研究了有義波高對平臺響應的影響以及平臺響應的極值問題，并得出了一些有意義的結論，可以作為導管架平臺實際應用的參考．
1建立模型
為了簡化計算，我們選取了一個結構相對簡單的導管架平臺進行分析，即雙甲板四樁腿式導管架．然后通過計算波浪力載荷對導管架的作用，最后求出各種情況下的導管架甲板響應的最大位移．圖1、圖2就是我們需要計算的簡化之后的具有兩層甲板的固定平臺．質量全部集中在上下兩層甲板，在計算時能夠得到兩個自由度的分析模型，固定式導管架平臺的導管是研究和設計的重心，隨著水深的分布，平臺受載荷影響會有所不同．當然，文中并未牽涉流載荷分布，針對兩層甲板而言是完全可取的．上層的質量為m1，下層的質量是m2，海底基礎剛性固定，兩個質量獨立的位移坐標分別是y1和y2。
2導管架平臺的隨機響應分析
莫里森方程作為計算海洋結構物上波浪力的常用方法，其計算的波浪力包括與水平速度的平方成正比的阻力項和與水平加速度成正比的慣性力項．阻力項是由于水質點的速度引起的，而慣性力項則是由于水質點的加速度引起的．在慣性體系中慣性系數CM和拖曳力系數CD相比，前者處于主導地位．在圖2所建立的模型中4個垂直立柱和2個平行的受力支支撐承受主要的波浪載荷．慣性系中的莫里森方程可以寫。
3算例分析
3．1導管架平臺參數設置采用表1所示的平臺參數進行算例分析，其中Kij為平臺的剛度系數，ζ為阻尼比，Nl表示平臺具有四個垂直的立柱，Nc表示平臺2個受力的平行支撐．采用Pierson－Moskowitz波高譜。
3．2統計響應結果有效波高H分別為15、20、25m時的波譜密度Sη（ω）由式（11）計算結果如圖3，波高有義值25m時譜曲線包圍面積最大，15m時最?。畧D4、圖5分別為結點載荷譜密度的傳遞函數和載荷譜密度．圖6、圖7則為計算所得的模態載荷譜密度及其模態響應譜密度．不難看出在相同頻率下，H＝25m時其模態載荷譜密度和模態響應譜密度最大，H＝15m時模態載荷譜密度和模態響應譜密度最小，即相同頻率下隨著波浪有義波高的增大，其導致的平臺甲板模態響應會更加強烈．圖8、圖9為計算所得上甲板和下甲板的振動位移響應譜．經計算三種有效波高情況下，其上甲板和下甲板分別同時在頻率ω為0．32rad／s、0．29rad／s、0．27rad／s處達到峰值．圖8和圖9說明在相同頻率下，有義波高大的波浪對導管架平臺響應的影響更大．采用P－M譜的式（10）積分上限和下限分別取0．16rad／s和1．4rad／s，計算H＝15m的自由度位移響應均方根分別為σ（y1）＝0．08m和σ（y2）＝0．03m．在實際工程應用中，振動位移響應yk的極值為±3σ（yk），由此可得上甲板的振動位移響應極值為0．24m；下甲板為0．09m．同樣求得H＝20m時振動位移響應極值，上甲板和下甲板分別為0．298m、0．113m；H＝25m時，分別為0．348m和0．132m．這是隨機波浪載荷的一個重要統計值，由此可判斷如果構件的靜應力和位移在極值范圍內則認為結構是安全的。
4結語
本研究中通過對導管架平臺數學模型的分析，研究了頻域下隨機波對簡易的雙甲板導管架模型的振動影響．通過對其載荷譜和振動位移響應譜的研究分析得到以下結論：在相同頻率下，有義波高大的波浪對導管架平臺的影響更大．求得振動位移響應譜后對其方差和均方根也做了相應的研究，這對于海洋結構物的疲勞壽命估算和疲勞損傷預測是十分必要的．
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第9篇：統計分析范文
1.1能源管理制度
用能單位雖然都制定了節能能源管理辦法，但缺乏有針對性的能源管理制度。通過能源審計，60%的用能單位單位建立了《節能管理辦法》、《節能目標評價考核辦法》、《能源統計管理辦法》、《能源計量管理辦法》、《能耗定額管理辦法》等節能管理制度，對節能目標考核、能源統計、計量和定額等方面進行了規定，基本能夠滿足能源管理的需要。
1.2能源計量
2009年，制定能源計量管理制度的單位占被審計單位總數的25%，2010年制定能源計量管理制度的單位占審計單位總數的90%，2011年制定能源計量管理制度的單位為100%。至2012年，各單位設立了管理機構，配備了管理人員，建立了能源計量器具統計臺帳，繪制了網絡圖。
1.3能源統計
經審計，用能單位雖普遍有相應管理制度，但存在著以下2個問題：能源統計管理制定過于籠統；存在能耗統計漏失現象。隨著審計結果在用能單位的應用，油田在能源統計方面管理水平逐步提高，各單位都制定了能源統計管理制度，設立了管理機構，配備了管理人員，建立了能源消耗統計臺帳。
1.4能源定額
各用能單位雖都根據實際情況對能耗進行了定額管理，但存在以下幾個問題：能源定額管理不全面，如大部分單位只對成品油進行了定額，未對其它能源進行定額。能耗定額指標未細化到單臺耗能設備，如某單位制定了比較完善的油料、天然氣、外出車輛用油定額管理制度，但是沒有細化到單臺設備。為規范用能單位的能源定額管理，2011年-2012年，油田起草并標準Q/SH10250866-2012《油田主要用能單位能耗定額編制方法》，并取得了一定的節能效果。
1.5節能目標考核
經審計，各用能單位在節能目標考核過程中還存在“節能指標約束性不強、年度節能獎勵側重力度不夠”等問題，隨著油田節能目標考核的規范，各單位建立了節能目標責任制和評價考核體系，開展了節能目標考核及樹標達標活動，促進了節能工作的開展。
1.6更換高耗能設備
至2012年，油田在淘汰高耗能設備方面做了大量工作：
1.6.1國家明令淘汰電動機情況
2010年11月總共更換國家明令淘汰電動機402臺，更換國家明令淘汰成套設備103套。目前油田已無使用國家明令淘汰型號電動機。
1.6.2高耗能變壓器淘汰情況
油田利用三年的時間分批更換了掛網運行的S7及以下型號的高耗能變壓器。截止到2009年底，更換高耗能變壓器1042臺，安裝S11型節能變壓器942臺。目前分公司掛網運行的配電變壓器全部為S11型的節能型變壓器。通過能源審計，摸清了油田企業的能源管理狀況、企業的用能概況、生產工藝和能源流程，并通過對審計資料和測試數據進行分析研究，找出了目前在能源利用方面存在的主要問題，提出了節能潛力所在和改進措施建議，推進了油田節能降耗的深入開展。
2油田企業能源審計發展方向探討
油田企業能源審計主要以規范節能管理工作為目的，通過以上分析可知，能源審計提高了油田節能管理水平，規范了節能管理工作，并形成了中石化標準《油田企業能源審計方法》標準，油田企業下一步能源審計工作重點是什么，“審什么，如何審”這是我們能源審計人員目前思考的問題。按能源審計內容來分，能源審計可分為初步審計、專項審計、全面審計，油田對用能單位審計為初步審計，下一步油田企業能源審計方向應向專項發展，更加充分發揮能源審計在節能管理中的作用，保證節能目標的順利完成。
3結束語
