多元統計學方法精選(九篇)

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第1篇：多元統計學方法范文

摘 要 地質統計學已經成為數學地質研究方面最具活力的學科，也是表征和探究各種自然資源的工具學科，目前已經被推廣到世界各地。作為一門新興學科，有力的推動了數學地質的研究，發展前景十分廣闊。

關鍵詞 地質統計學 理論 現狀

上世紀中期，電子計算機技術發展迅速，它與數學科學緊密聯系，首次應用于地質學領域，促進了地質統計學這么學科的形成和發展。

一、地質統計學的誕生

地質統計學是由法國馬特隆教授于1962年創立的一門新興邊緣科學，是一種以區域化變量理論為研究基礎，以變異函數為基本工具，對既有隨機性又具有結構性變量進行統計學研究的一門學科，也是一種數學地質方法。它是統計學的一個分支，也是數學地質的一個獨立分支，在數學地質研究領域最具生命力和發展勢頭。

二、地質統計學的現狀特點

經過半個世紀的發展，地質統計學已經成為數學地質研究方面最具活力的學科，也是表征和探究各種自然資源的工具學科，目前已經被推廣到世界各地。作為一門新興學科，有力的推動了數學地質的研究，發展前景十分廣闊。目前，地質統計學的研究的現狀有以下幾個特點：

1、地質統計學的理論與方法研究有了長足進展。首先，地質統計學的研究范圍逐步擴展，經歷了二維平面分析——三維立體空間——四維空間動態研究這種發展歷程，并逐漸深入化。其次，地質統計學的基本理論研究有了新的進步，提出了協同區域化理論，這是單變量理論的進一步豐富，從而推動了多個區域化變量在時空域的結構關系以及相互影響的研究。同時，也促進了線性和非線性地質統計學的發展、時空多元地質統計學的發展，促進了多種地質統計學方法的相互彌補和融合。再次，在實際應用過程中，它與多種學科相互影響和彌補，豐富了地質統計學的理論研究，拓展了地質研究的新方法。

（1）地質統計學與數學更加緊密的結合。地質統計學有效引入數學中的布爾隨機函數概念，對于解決地質統計學中的觀測尺度問題起了很大作用。

（2）地質統計學融合非線性科學理論。隨著地質統計學的實踐應用，它解決問題的能力逐漸增強，這使得它與混沌理論、非線性動力學、協同論、耗散理論等非線性科學的融合更加緊密，促進了自身的發展。

這種多學科的并線應用和不同研究方法的引入，完善了地質統計學的理論體系。

（3）地質統計學的理論研究出現兩大派系：一是以馬特隆教授為主的參數地質統計學派，他們繼續開展析取克里格法及條件模擬的研究，并結合協同克里格技術，創新提出多遠地質統計的基本思想，形成了依賴于樣品數據并求得區域化變量理論模型若干參數的一整套理論與方法，包括簡單克里金、泛克里金以及析取克里金等。二是以A.G.Journel（儒爾奈耳）為首的非參數地質統計學派，他們研究發展了不對數據分布做任何假設的指示克里金法和分位數克里金法等一整套體系方法。這兩個派系在對地質統計學中的穩健性問題研究上取得一定成績。

（4）條件模擬技術快速發展，其應用除了評價可采礦石和局部評價問題外，還可以對工程位置部署提供幫助。條件模擬使觀測點上的虛擬數據等于實測數據，很有可能實現三維空間模擬。其中，儒爾奈耳的“非高斯分布快速模擬法”很有代表性。

2、自上世紀70年代，地質統計學發展迅速，而地質統計學的理論發展以及實際應用，高度依懶地質統計學算法程序的設計，這就使得地質統計學的軟件開發研究有了長足進步，高水平、高實用性的軟件層出不窮，如法國地質統計學研究中心的ISATIS軟件系統和HERESIM軟件系統，還有加拿大的GEOSTAT軟件系統就很有代表性。地質統計學的軟件開發在今后地質統計學的應用和發展中意義重大，具有舉足輕重的作用。

3、地質統計學在西方國家起步早、發展穩健，已經成為高等工科院校和有關研究機構的必修課程和研究課題，受到政府有關部門的高度重視，并且廣泛應用于地質勘探、礦業開采等項目。但是地質統計學在我國的發展和應用并沒有取得輝煌成績，表現在地質統計學的很多研究成果還沒有完全轉化成生產力，另一方面，地質統計學在國內應用領域的指導作用有待加強，提高工作效率、促進生產的潛力還需要進一步發掘。

4、目前，地質統計學的應用領域不斷拓展，如環境科學的研究、農林科學、礦山地質、石油地質勘探與開發、海洋工程、材料工程、生態保護等，可見，地質統計學在國民經濟的發展中起的作用越來越大。

三、地質統計學的發展趨勢

地質統計學是一門新興的、交叉邊緣學科，隨著社會發展和技術進步，地質統計學的理論體系在逐步完善，應用水平也在穩步提高，已經在社會的諸多領域得到應用。從地質統計學的發展前景和實踐應用來看，具有廣闊的發展空間。

1、地質統計學的基礎理論研究將會更加深入和完善。

一方面，地質統計學核心基礎理論研究逐漸成熟，且這個研究主題與其他主題有著密切的聯系，特別是將時間序列分析與多元地質統計學技術相結合是現代地質統計學研究的一個熱點，根據這種結合，發展了純時間域中的多元地質統計學、時空域中的多元地質統計學及各種動態建模技術。

另一方面，由于研究對象的復雜性，地質統計學在很多方面還存在著理論上的不足和不完善，要使地質統計學達到非常成熟和實用，還有許多工作要做。目前還有人質疑地質統計學的研究，甚至不相信地質統計學的成果。這種狀況對地質統計學的基礎理論研究提出了更高的要求，需要進一步完善，特別是繼續加強新理論、新方法的創新和應用，特別是非線性地址統計學（析取克立格法）、非參數地質統計學（指示克里格法），各種條件模擬方法，充實地質統計學。尤其是地質統計學與其他學科的相會滲透，如貝葉斯理論，模糊數學以及分維理論的結合，我們期待會產生新的發展與突破。

2、線性平穩地質統計學經過多年的理論研究與實踐，已經比較成熟，但是其研究方法還有待進一步提高和改進，以便更好地反映區域化變量的空間結構特征，增強儲量計算精度，提高應用價值。

3、多元信息綜合提取和合成研究將會進一步發展。信息的廣泛采集和合成分析無疑會促進地質統計學的實踐應用。結合現代科技，借助時空多元地質統計學和多元動態模擬技術的優勢，增強地質統計學的多元信息采集和處理能力，為統計決策提供支持。

4、人工智能化的提高應用。未來發展中，結合計算機技術的提高，加強軟件系統的可視化程度，提高反饋信息的輸出質量，這是地質統計學的發展趨勢之一。強化地質統計學與人工智能之間的結合，也是促進地質統計學發展與應用的重要手段。

5、資料綜合問題的有效完善。目前無論是礦山開發還是石油勘探，都存在獲取資料綜合問題。由于所獲得的資料及其獲取方式不同，觀察尺度各異、表達方式各不相同。今后如何把這些資料統計在一個模型中進行研究分析，并根據資料的有效信息準確反映地質的空間結構信息，有待完善。

6、提高地質統計學軟件包功能。各種軟件包是進行地質研究的可靠工具，是地質統計學的“左膀右臂”，完善軟件包程序系統、提高其功能是推動地質統計學發展的一項重要保障。

7、地質統計學在地學領域的實踐應用會更加廣泛，比如礦產勘探、油藏描述、農業生產、水資源研究和保護等。

四、小結

時代的進步給予了地質統計學發展的機遇，與此同時，地質統計學理論體系的不斷完善豐滿與應用水平的不斷先進也促進了相關學科的發展。它的發展空間十分寬廣，正朝著理論體系化、方法多樣化方向健康邁進。

參考文獻：

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第2篇：多元統計學方法范文

摘 要 文章探討多元反饋教學法應用于高職院校太極拳教學的可行性，為該法在高職院校體育教學中的推廣應用提供依據。

關鍵詞 多元反饋教學法 體育專業 太極拳

太極拳教學是體育教學中的重要內容，也是一項技術性強，要領不易掌握的體育教學項目。傳統的注入式教學不能兼顧到每個學生，筆者將多元反饋法運用到高職院校太極拳教學中，使課堂教學的教師-學生單向模式向多元模式轉變，以學生為主體，增加教學信息的反饋途徑和方向，收獲良效，結果如下：

一、材料與對象

實驗對象為遼寧石化職業技術學院2012級高職學生。樣本條件：年齡在18～22周歲；身體素質方面無顯著性差異。

實驗時間及地點：2011年9月～2011年12月，共38學時，每周一次課，在學院（太極拳館）進行教學。

實驗分組設計：采用隨機抽樣抽取2個班，采用隨機方法確定一個班為實驗班。

二、方法

實驗方法：實驗組采用多元反饋教學法。對照組采用傳統教法。

測試方法：實驗前及實驗后進行太極拳技能評測、太極拳理論考試，記錄成績。調查學生對課程的滿意度，指導學生正常填寫焦慮自評量表。

統計學方法：采用SPSS 17.0軟件包。計量資料以均數±標準差表示，組間比較采用t檢驗；計數資料采用X2檢驗。

三、結果

（一）兩組基線水平

兩組在性別、年齡、身高、體重、身體素質上差別不具有統計學意義（P均>0.05），兩組在基線水平一致，具有可比性。

（二）兩組實驗前后太極拳技能及理論課成績比較

（三）兩組實驗前后抑郁、焦慮自評量表評分比較

（四）兩組實驗后對課程的滿意度比較

四、討論

“多元反饋教學法”是運用系統論、信息論、控制論原理建立的一種教學方法[1-2]。近年來，多元反饋教學法廣泛應用于體育教學中，本研究將多元反饋教學法應用于太極拳教學中，結果表明：采用多元反饋教學法進行太極拳教學，學生技能與理論知識測試成績高于對照組，差別具有統計學意義（P均

參考文獻：

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[2] 王德民.高校體育專業體操教學中采用多元反饋教學法的應用研究[J].沈陽體育學院學報.2009.28（6）：96-99.

[3] 張嵐，馬斌.多元反饋教學法在高校體育專業教學中對學生能力培養研究[J].吉林體育學院學報.2009.25（3）：106-108.

第3篇：多元統計學方法范文

關鍵詞： 高血壓左室肥厚，脈壓指數，腦鈉肽， 胱抑素

Abstract： Objective： To Compare of the relationship between plasma BNP and Cystatin C levels with coronary heart disease（CHD）in patients of essential hypertension （EH）.Methods： A total of 364 patients from January to February，2014 in department of cardiology of Luzhou medical school affiliated hospital were collected. The measurements of BNP ，Cystatin C and coronary angiogram were performed. Results： BNP and Plasma Cystatin C concentrations were much higher in EH with CHD group than normal control group and EH without CHD group，but there was no statistically significant difference when BNP and Plasma Cystatin C concentrations were higher in EH with CHD group than normal control group. Conclusion： The increase degree of BNP and Cystatin C had a significantly positive correlations with coronary heart disease in patients of essential hypertension.Monitoring of plasma BNP and Cystatin C levels in patients with essential hypertension may help us detecte and treate coronary heart disease earlier.

Key words： EH with LVH， congestive； pulse pressure index； brain natriuretic peptide， Cystatin C

中國人群中主要的心血管疾病為高血壓，其次為腦卒中和冠心病，其發病率呈逐年上升趨勢。心血管疾病嚴重影響了人類的生活質量，嚴重威脅著人類的健康。BNP在心力衰竭的早期診斷、心力衰竭程度評價、預后判斷和治療評估等方面都具有重要價值。Cys-C與心血管疾病的發生、發展過程、預后密切相關，其具有促進動脈粥樣硬化形成的作用。該研究通過實踐分析證明，高血壓患者血清BNP與Cys-C水平的升高與冠心病密切相關，因此及時檢測血清BNP與Cys-C水平可以協助判斷高血壓的降壓效果，預防高血壓患者冠心病的發生，現將相關研究成果報道如下。

1 、資料與方法

1.1： 一般資料

選取2014年1月至12月在瀘州醫學院附屬醫院進修期間收治的住院病人364例，將其分為正常對照組104例，單純性高血壓病組128例，高血壓合并冠心病組132例。所有患者均行冠脈造影檢查；采取靜脈血測定血糖、血脂、腎功、BNP、胱抑素。按《中國高血壓防治指南（2005年修訂版全文）》診斷方法測量血壓，并明確高血壓診斷。冠心病組所有病例均符合1979年國際心臟病學會及WHO臨床命名標準化聯合專題組報告制定的診斷標準，均經由固定資質醫生行冠脈造影檢查，證實主要血管（左主干、前降支、回旋支以及右冠）至少一支狹窄50%。選擇經冠狀動脈造影排除冠心病，并排除高血壓的患者104例為正常對照組。排除標準：除外嚴重心力衰竭、呼吸衰竭、中重度肝、腎功能衰竭；內分泌疾病；心包填塞；心臟瓣膜疾病；肥厚性心肌病；擴張性心肌病等。

1.2：方法

1.2.1 根據病員的住院病歷資料分別記錄姓名、年齡、身高、體重、吸煙及飲酒史、入院時血壓等臨床數據，計算體重指數（BMI）。BMI=體重（kg）/身高（m2）。

1.2.2 血糖、血脂、腎功、BNP、Cys-C的測量方法：采用全自動生化分析儀檢測血糖、血脂、腎功。靜脈采血2.5ml，EDTA抗凝，行雙抗夾心免疫熒光法定量測定BNP；采用顆粒增強透射免疫分析法測量、Cys-C。

1.3：統計學分析

計量資料采用均數±標準差（x±s）表示， 兩組均數比較采用獨立樣本t檢驗。多變量間采用Pearson直線相關分析。P

2. 結果

2.1 一般資料的比較

表1 兩組間一般資料比較

注： BMI：體重指數；aa：與正常對照組比較P

正常對照組、單純高血壓組與高血壓合并冠心病組三組間患者的年齡、身高、體重、體重指數以及男女性別構成比之間的差異無統計學意義（P>0.05）。與正常對照組相比較，單純高血壓組與高血壓合并冠心病組收縮壓的差異具有統計學意義（P0.05）。單純高血壓組與高血壓合并冠心病組相比較，患者年齡、身高、體重、體重指數、男女性別構成比、收縮壓、舒張壓的差距均不具有統計學意義（P>0.05）（見表1）。

2.2 血壓相關指標Cys-C的組間比較

表2 ：BNP、CYS-C的組間比較

注： BUN：尿素氮；CRE：肌酐；UA尿酸；Cys-C：胱抑素；NT-proBNP：腦鈉肽前體。a：與正常對照組比較P

正常對照組與單純高血壓組間尿素氮、肌酐、尿酸、胱抑素、腦鈉肽前體的差異不具有統計學意義（P>0.05）。正常對照組與高血壓合并冠心病組間肌酐、尿酸、胱抑素、腦鈉肽前體的差異具有統計學意義（P

3 ：討論

腦利鈉肽（Brain natriuretic peptide，BNP）主要由左室心肌細胞合成分泌，其分泌受左室壁張力的調節，LVD的嚴重程度與其分泌正相關，外周血BNP水平可反映心室分泌率及LVD程度[1]，因此是一項用于診斷左心室功能障礙的生物學指標。Jaubert[2]的研究發現BNP是左室射血分數、左室舒張功能的獨立預測因子。Haileselassie[3]等研究發現，BNP與E/F值負相關，與左室舒張末期容量、收縮末期容量、心肌質量和LVEF正相關。胱抑素（Cystatin C，Cys-C）是內源性半胱氨酸蛋白酶的主要抑制劑[4]，大量研究發現，胱抑素是最敏感的早期腎損害檢測指標。趙秀芳[5]等指出，微量白蛋白尚正常的高血壓患者血清Cys-C水平已明顯升高，可通過血清Cys-C水平判斷高血壓患者早期腎損害的程度、評價預后、指導用藥。通過檢測LDL和胱抑素水平能盡早發現冠心病患者，早期治療和危險因子干預，能減少冠心病發病率和死亡率[7]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。0.14 ng/mL， 兩者差異具有統計學意義（P < .001）. COX多元比例風險分析發現 胱抑素水平是心血管不良事件的獨立預測因子（HR， 1.94； 95% 置信區間， 1.29C6.64； P < .01）. 胱抑素水1.0 ng/mL以上的患者比胱抑素水平正常（≤1.0 ng/mL）者心血管不良事件的發生率顯著增高， （38.7% vs 10.3%， P < 0.001）.胱抑素能夠預測輕中度心力衰竭患者心血管不良事件的發生[15]。

本研究發現，患者收縮壓、血漿BNP與Cys-C水平顯示高血壓組及高血壓合并冠心病組均較對照組增高，但對照組與高血壓組間差異無統計學意義；高血壓合并冠心病組患者BNP及Cys-C的合成、分泌均顯著增加，推測BNP及Cys-C可能是高血壓患者降壓療效的監測指標以及是否發生冠心病的預測指標， 臨床上可能通過檢測BNP、Cys-C及血壓水平協助評價降壓藥的療效，預測高血壓患者罹患冠心病的可能性，通過合理的降壓以期減少冠心病的發生。

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第4篇：多元統計學方法范文

1.1學生對統計學不夠重視

在目前非統計專業的統計學教學中，學生對統計學的認識不夠深入，統計意識淡薄，重視程度不夠。一提及統計，很多學生僅能聯想到統計局、大量統計數據和統計報表等，很難將統計學與自己本身的專業聯系起來，并且認為統計學與實際聯系不大，無法學以致用，因此重視程度也僅停留在獲得學分的層面上。加之學時有限，教師很難在有限的時間里講授數理統計、探索性數據的挖掘、多元統計方法、西方統計制度等新的內容。

1.2課程內容不夠規范

在教學內容上，目前沒有統一規范的教材，而且不同的教材側重點不同。教師在教學內容上多是以統計工作過程為主線，先后介紹統計調查、統計整理、統計指標、時間數列、指數、相關與回歸、抽樣推斷等內容，但有的側重于數理統計方法，在抽樣推斷上花大量的時間，而有的又側重于傳統統計方法，在其它章節上下較大的功夫。

1.3教學方法不夠多元化

教學方法對于教學質量至關重要。但目前統計學教學仍然是以教師講授為主，學生被動地接受知識的傳輸，“啟發式”教學方法應用的還不夠，而且缺乏師生之間的互動和交流。在教學內容上重理論、輕實踐，忽視發展與變化，教會了理論知識，卻忽視了應用知識。在這種傳統的統計教學模式下，學生或許學會了怎樣計算平均指標、抽樣誤差等，但這對提高學生的統計實際應用能力極為不利，而且在學習過程中學生容易產生統計學既難學又枯燥無味的情緒，不利于發揮學生的積極性和創造性。

1.4考試形式和方法過于單一

目前統計學課程的考試形式和方法基本上是以閉卷的形式考查學生對知識的記憶和理解。雖然這種考試模式較充分地考慮了知識本身的邏輯性，并將其與學生的認識發展過程相結合，易于組織教學，但它由于過分追求學科知識的完整性，容易使理論脫離實際。由于考試內容嚴格按照考試大綱，主要以課本上理論知識為主，這就導致教師傳授給學生的前沿知識較少，甚至教師課堂講課本，學生課后背課本，其實際應用能力得不到培養。

1.5文、理科學生的構成比例問題

目前大多高校的經管類專業都是文、理科學生兼收的，同一個專業乃至同一個班級里面可能既有文科學生，又有理科學生。文、理學生的混合構成會給教學過程帶來很大困擾，難以實施因材施教的方略。而統計學又是一門對數學基礎要求比較高的學科，它涉及到了微積分、概率論、數理統計等多門數學理論課程，尤其在抽樣推斷部分，要求學生具有較強的邏輯推理能力。而一般來說，文科學生的數學功底比較差，邏輯演繹思維較弱。如果文科學生比重太大，就會給教學帶來很多障礙。

2非統計專業統計學教學方法初探

2.1結合專業制定教學目的，完善教學內容設置

統計學的教學目的不能孤立地制定，而是要在明確學生文、理科出身及所學專業開設的課程與統計學相關關系的基礎上，制定滿足專業需要的教學目的。在教學內容設置上，根據應用統計學學科特點，結合各專業統計課程教學目的的要求，在統計學基本教學內容設置基礎上，對統計基礎理論、統計分布、統計推斷、時間序列、統計評價決策和多元統計分析、非參數檢驗等中高級統計方法部分的實際應用狀況進行介紹，本著“服務專業，突出應用”的原則，提高學生的統計素養。

2.2在課堂中適當的穿插案例教學

案例教學通過學生自己分析與老師講解相結合，使學生變被動學習為主動地閱讀、思考、分析、判斷。教師通過對案例的歸納、整理，引導學生提煉和掌握具體的統計分析方法，有利于把所學的統計理論落到實處，使抽象的方法、公式變得十分具體，在模擬實驗中接近理論與實際的距離。我們知道統計理論來源于統計實踐過程，反過來它又指導統計工作。統計案例教學作為統計實踐過程的一種模擬，它對激發學生學習興趣、培養學生專業素質、提高學生在實踐中探究學習方法的自覺性、有效地將理論知識轉化為專業技能等方面都發揮著重要作用。

2.3在教學中適當地安排社會實踐

在教學中，應適當結合課程內容安排一定的社會實踐環節，就一些學生關心或與專業相關的課題作市場調查。如可組織學生針對大學生們感興趣的就業問題、逃課問題、電腦使用情況等展開調查，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取(不一定要很大)，問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查或體會的形成，全部都由學生自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析的整個過程，既鞏固了基礎知識的掌握，又鍛煉了應用理論的能力。

2.4將課堂教學與統計分析軟件相結合

統計學課程的特點之一是定量分析的內容較多，因此在平時應加強對統計上應用廣泛的軟件的教學，如EXCEL、SPSS、SAS等軟件，提高學生對于數據的觀察和處理能力，鍛煉學生使用統計軟件解決實際問題。其中，SPSS統計軟件具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形制作等功能，是非專業統計人員的首選統計軟件，也是經濟管理專業教學的重要工具。經管類非統計專業的學生在文、理科出身和數學功底上都存在著差異，如果采用統計軟件SPSS進行輔助教學，就可以將應用統計學的教學重點轉向對統計結果實際意義的理解上，適度的去掉繁瑣的理論證明、推理和計算，增加SPSS的使用方法，使學生能夠使用統計軟件SPSS解決比較復雜的計算問題。

2.5創新統計學教學考核方式

結合統計學自身特點，打破原有的考核制度，將學生獨立思考和創新意識列入考試評分標準當中，采取“理論＋實踐”的考試形式，從知識、能力和素質等方面綜合評價學生成績。可以將考試分為卷面和實踐操作兩部分，卷面部分主要考察學生的理論知識，實踐操作部分主要考察學生們的實踐應用能力。在實踐操作部分，可以讓學生以團隊的形式自行選題，完成一個完整的統計工作過程。這種考核形式，不僅鍛煉了學生們的實踐操作能力，還可以讓他們對“團隊”、“合作”等概念有更切身的體會。

第5篇：多元統計學方法范文

【關鍵詞】統計學，才培養，現狀，模式

1 培養應用型統計人才的必要性

1.1社會經濟的發展需要人才培養的轉型。市場經濟的發展變化必不可少導致企業單位對統計學專業畢業的人才需求發生變化。當今，社會對統計人才的需求日趨多元化，統計教育不再僅僅培養傳統意義上的統計學家或者統計工作者，還要培養更多的具有良好統計素養，統計理論知識扎實，具備統計應用能力的從事金融、保險、精算等工作的多元化人才。因此，統計人才培養需要由教學型向應用型轉變。

1.2應用型統計人才是社會的重要管理人才。統計學是一種經濟管理的活動，社會經濟越發達，統計的地位就越顯重要。當前，統計學人才是政府部門和企業單位的重要管理者，在社會資本化市場運作中占主導地位。應用型人才是資本市場的主要運作者，是市場價值的主要創作者。統計學人才運用真實、客觀的統計信息進行企業分析、預測與決策，并運用于政府部門和企業單位管理中，將自身的價值轉變企業價值，統計學專業應用型人才的對企業的價值創造乃至整個國家的資本積累都有積極的現實意義。

2 統計應用型人才的培養目標

人才培養需要根據社會的需求不斷調整變化，培養目標的準確定位是提升統計學專業人才培養質量的關鍵。統計學專業應用型人才的培養，應以統計素質和統計理論知識為培養主線，以應用為導向，以企業需求為根本，以崗位設置為依據，培養統計素質高，統計理論知識扎實，實踐動手能力強的應用型統計人才。

2.1具有高尚的統計素養。職業道德是企業招聘員工的基本要求，統計素養更是企業在招聘統計人員時考慮的關鍵因素之一。統計人員的誠信、責任心等都是統計工作者統計素養的具體體現。數據質量是統計工作的生命線，誠信統計是確保統計數據質量的基礎，統計素養的培養理是統計人才培養的第一目標。

2.2具有復合型的知識結構。社會對統計人才的需求日趨多元化，統計工作涉及的范圍越來越廣，如金融、保險、精算、規劃、控制等行業，這就要求從業人員要掌握多層次的知識結構，善于接受新知識，具有較強的崗位適應能力和思維能力。

3 應用型統計人才培養現狀

3.1理論-實踐-應用不能很好的融合。統計學是統計理論很深而應用能力很強的學科，長時間以來，統計人才的培養重理論而不重應用，導致理論與實際脫節。具體來說，統計學應用型人才在培養過程中一般是先進行理論知識的培養，然后進行實踐環節的教學，人為地割裂了理論與實踐的統一，這不但影響了統計人才的應用能力的培養，也影響了獨立思考的能力培養和創新能力的培養。

3.2目前的統計教學機制束縛了應用人才的培養。現行的統計人才培養機制存在重理論輕實踐，重知識輕能力，重共性輕個性的現象，忽略了學生實踐、動手和創新能力的培養與綜合素質的提高。另外，在知識經濟的發展下，學科的細分越來越細，而學科之間的交融卻越來越密切，許多的畢業生知識過于專業化，知識面狹窄，缺乏從事現代工作的素質，無法適應現代的工作，因此培養出來的人才不能滿足企業的需求和經濟社會的發展，導致統計學專業畢業的學生就業難，企業單位很難找到一個專業能力突出，能為企業真正提供幫助的矛盾日益突出。

3.3缺乏以市場導向為需求培養的應用型專業人才。“培養什么樣的統計人才，怎樣培養人才”，一直是財經院校面臨的一大問題。學生就業難是社會普遍存在的現象，這反應了統計學教育目標不明確，“教學產品”偏離了社會需求。

4應用型統計人才培養模式淺談

4.1理論-實踐-應用相結合。當前統計學專業的課程和教學形式對學生的吸引力不夠，使學生缺乏足夠的學習興趣；實踐環節的缺少又使得學生的所學很難和實際工作接軌。因此，財經院校應該（1）重應用，注重培養學生的創新能力；（2）多學科交叉滲透，如統計定量分析方法特別要與經濟學科、管理學科、現代計算軟件的應用結合起來；（3）突出“理論實踐結合，課內課外并舉，知能品德兼修”。

4.2統計教育要實現多元化。財經院校要建立有利于提高學生基本技能、創新能力和綜合素質的實踐教學體系，如（1）基本知識與技能教學，包括理論教學課程和獨立實驗課程等；（2）綜合性實踐教學，包括綜合性課程設計、專業知識實習等；（3）探索性實踐教學，即培養學生運用所學統計學專業知識探索性地解決社會實際問題的能力。此外，財經院校還要根據學生的個體差異，進行彈性教學和考查方法。即在開設必修課程之外，多開設選修課程，讓學生選擇符合自己興趣的專長進行發揮，實現統計學人才的多元化發展。

5 結語

統計學專業應用型人才的培養既是統計教育的目標，也是經濟發展的目標。統計知識能有效用于解決經濟建設和社會發展過程中出現的問題，是知識經濟體系的組成部分。培養復合型統計應用人才是統計人才培養的主要目標之一。要一切從實際出發，以統計素質和統計理論知識為主線，以應用為導向，以企業需求為根本，以崗位設置為依據，培養出統計素質高，統計理論知識扎實，實踐動手能力強的復合型統計應用型統計人才。

參考文獻：

[1]馬敏娜李國榮馬秀穎，財經院校統計學特色專業建設的改革與實踐——基于統計人才培養模式的視角，統計與咨詢，2012（06）

[2]姚紅統計經濟專業人才培養模式的研究，科教導刊，2011（03）

第6篇：多元統計學方法范文

醫學統計學是醫學科學的一個組成部分，是醫學院校各專業的必修課。醫學統計學作為

保證醫藥科研工作的重要手段已寫入有關文件的要求中，作為高層次的醫學專業人員，通過學

習本門課程，可以較好地把統計原理和方法的思維邏輯應用于科研和管理中，尤其在本學科

的研究設計和數據分析方面，更為明顯。

通過本門課程的學習，要使學生學會人群健康研究的統計學方法，學會計量、計數資料的分析，

非參數統計方法和多元統計分析方法及醫學研究設計。其目的使大家具備新的推理思維，結合專業問

題合理設計試驗，科學獲取資料，提高科研素質。

本課程教學的主要方法有理論講授、課堂討論、課堂演算等，使學生加深對理論的理解。

【主要內容及要求】

第一章緒言

1．掌握統計工作的步驟。

2．掌握統計資料的類型。

3．掌握總體與樣本、概率、小概率事件，誤差等基本概念。

4．熟悉統計學、醫學統計學的定義、掌握統計學的研究對象。

5．了解學習本門課程應注意的問題。

第二章個體變異與變量分布

1．掌握均數、幾何均數、中位數的計算和應用；掌握四分位數、標準差的應用；相對數常用指標、應用相對數的注意事項；正態分布的應用和醫學參考值的估計。

2．熟悉利用統計圖表描述定量資料的基本方法；制作統計圖表的基本要求和規則；百分位數的計算方法；正態曲線的面積的分布規律。

3．了解定量資料頻數分布表的編制方法和分布規律；常用疾病統計指標的計算；正態分布的概念及特征。

第三章抽樣誤差

1．掌握抽樣誤差的概念；標準誤的意義及其應用；t分布特征及應用。

2．熟悉抽樣誤差影響因素；標準誤的計算。

3．了解t分布特征

第四章可信區間

1．掌握可信區間的概念，總體均數95％和99％置信區間的計算及適用條件;掌握正態近似法計算總體率的95%和99％置信區間及適用條件；闡述標準差與均數標準誤的區別。

2．熟悉可信區間的兩個要素，查表法估計總體率的置信區間。

3．了解兩均數之差的可信區間。

第五章假設檢驗

1．掌握假設檢驗的意義及步驟；第一類錯誤與第二類錯誤。

2．熟悉假設檢驗的基本思路；假設檢驗的條件；P值含義。

3．了解差異檢驗與優度檢驗；區間估計與假設檢驗之間的關系。

第六章定量資料的分析

1．掌握t檢驗的應用條件及類型，常用的t檢驗分析與計算過程；方差分析的基本思想；單因素方差分析的過程。

2．熟悉方差不齊時的t‘檢驗；多樣本的兩兩比較方法。

3．了解兩樣本幾何均數的比較；方差齊性檢驗；變量變換。

第七章定性資料的分析

1．掌握X2檢驗各種公式的適用條件和各種設計類型的X2檢驗的步驟及行×列表資料X2檢驗的注意事項。

2．熟悉樣本率與總體率比較的u檢驗；多個率的多重比較；似然比檢驗。

3．了解兩樣本率比較的u檢驗；確切概率法。

第八章等級資料的分析

1．掌握非參數統計的概念；不同設計類型的秩和檢驗的實施方法及其應用條件。

2．熟悉不同設計類型的秩和檢驗方法。

3．了解不同設計類型的秩和檢驗和相應t檢驗的功效有何不同。

第九章兩指標間的直線相關

1．掌握利用散點圖確定兩個定量變量之間有否線性關系；掌握Pearson積差相關、Spearman等級相關的應用條件并能計算相應的相關系數，同時進行假設檢驗；對分類計數頻數表資料的兩變量間的關聯性作定量分析。

2．熟悉對不同類型的變量，用不同的統計方法去分析它們之間的關系。

3．了解利用散點圖分析樣本相關系數可能出現的各種假象，并作出合理解釋。

第十章兩指標間的直線回歸

1．掌握回歸的基本概念；回歸分析的基本思想與方法；回歸系數檢驗的意義與方法；相關與回歸分析的區別與聯系。

2．熟悉總體回歸系數β的統計推斷；殘差與殘差分析。

3．了解總體回歸線的95%置信帶與個體預測值Y的區間估計；過定點的直線回歸。

第十一章多元回歸分析

1．掌握多元線性回歸、Logistic回歸、Cox比例風險回歸方程中的偏回歸系數、標準化偏回歸系數、確定系數、復相關系數、比數比（OR）的概念、應用、計算結果的解釋。

2．熟悉回歸分析的分類，殘差的概念，最小二乘法求多元回歸方程，回歸方程的配合適度檢驗，逐步篩選法選擇自變量，最大似然估計法求Logistic回歸方程及Cox比例風險回歸方程，似然比檢驗篩選自變量。

3．了解多元線性回歸、Logistic回歸模型。

第十二章研究設計（一）——總論

1．掌握醫學研究設計的意義，研究設計的形式、研究設計的基本原則和基本要素。

2．熟悉樣本含量的估計方法。

3．了解調查設計的步驟和樣本含量的估計方法。

第十三章研究設計（二）——實驗設計

1．掌握實驗設計方法選擇的依據。

2．熟悉常用實驗設計方法的特點與設計方式，如完全隨機設計、配對設計、配伍設計、交叉設計、拉丁方設計、析因設計、正交試驗設計。

3．了解常用實驗設計方法樣本含量的估計。

第十四章研究設計（三）——臨床新藥設計

1．掌握臨床試驗的特點，新藥臨床試驗的分期，新藥臨床試驗的基本原則。

2．熟悉新藥臨床試驗的統計分析方法。

3．了解臨床診斷試驗與評價的方法。

第十五章統計表和統計圖

1．掌握統計表的基本結構和要求，統計圖形的選擇、制圖通則。

第7篇：多元統計學方法范文

近年來，用戶研究已經成為產品設計界的重要研究手段，在產品的進入期、成長期、成熟期甚至衰退期，用戶研究都起著至關重要的作用，它可以幫助產品概念的具體化、合理化地符合用戶需求，提品功能定義的依據，等等。歸根結底，它起到了從用戶的需求域（感性描述）到設計的功能域（物理要素）的轉換作用，最終幫助設計者獲得成功產品所需的要素。

在用戶研究的領域里，我們已經有了較為科學的方法來獲得需求域中的各類信息數據，而如何將這些信息數據轉換成為我們所需要的設計要素則成為研究的重點和難點。用戶的需求來源于人，而產品的功能賦之予物，我們需要找到一種方法來發掘這主客體之間的聯系，定性定量分析毫無疑問是解決這一問題的必要方法。

二、統計學：定量與定性研究結合

與其他產品設計的單一研究方法不同，在用戶研究中，定性與定量分析一般而言是相輔相成的，這樣做很好地結合了兩種分析各自的長處。定量分析能夠發現某個存在的現象，具有很好的說服力和可信性，是對事物“量”的分析，主要通過數據收集和分析來完成。定性研究則可以發掘隱藏在現象底下的規律及原因，具有能夠抓住本質的深刻性和高效性，是對事物“質”的分析，主要通過常識、感覺、經驗等主觀因素來參與分析。

在用戶研究中可以直接獲取的數據很少，因此定量分析沒有施展的空間，并且對于一些感性問題，例如用戶的需求、用戶的感覺等同樣也無能為力。定性分析則受主觀因素影響較大，具有不確定性的特點。如何能夠很好地發揮定量分析的可信度與定性分析的深刻度是我們所要解決的下一個問題，這里引入統計學的分析方法，將定量與定性分析結合起來。

三、用戶研究中的統計學

統計學廣泛運用于生物、化學、心理學、社會學、經濟學等諸多領域。它被用來了解與測量系統變異性，程序控制，對資料作出結論，并且完成資料取向的決策。而它的這些用途特點非常適合集心理學、社會學、人類學等多門學科交融的用戶研究，因此，我們可以通過引入統計學的方法，來對用戶研究中獲取的信息進行定量和定性分析，從而完成需求域到功能域的轉化。

根據統計學的研究特點，我們將其在用戶研究中的運用步驟分為信息獲取、信息處理、數據分析、數據校驗四個步驟。

1.信息獲取

用戶研究方法有很多，現大多已趨于成熟。我們在確定研究目的與目標的前提下，有意識地選擇用戶研究的方法，并且明確其輸出的數據及形式，為今后的分析做準備。在用戶研究中我們可以通過背景資料收集、問卷調查、用戶觀察、用戶訪談、用戶角色和用戶情境等方法獲得大量的文字數據、圖像數據、問卷數據、實驗數據和語音數據，這些數據都可以通過進一步的處理，轉換成統計學中可以運用的數據形式。為了更好地進行下一步的分析研究，要根據用戶研究對象的特點將這些信息分為用戶基本數據、用戶行為數據和用戶主觀數據。

基本數據主要是指對用戶的性別、年齡、職業、收入、教育、地區、家庭結構、生活方式等量化后的數據；行為數據是指用戶與產品的交互，即對于產品的使用及體驗通過觀察測試等方法提取的數據；主觀數據是指用戶對于產品的滿意度、情緒反應、審美反應、生活態度等通過問卷訪談等方式獲得的數據。由此我們便獲得了計算所需的數據。

2.信息處理

上面我們已經論述了信息獲取的方法及信息的分類和特點，但是這些信息的形式如文字、圖像、問卷大多都不能直接用于統計學的分析，因此我們要對信息進行處理，也就是信息的量化。

(1)用戶基本數據量化

基本數據都屬于某種“品質”或“屬性”，它們的量化方法可以使用取值為“1”或“0”的人工變量來表示是否存在，也就是對質的因素的判斷。如“1”表示已婚，“0”表示未婚。同樣有時本身是“數量”因素也可以轉化成“質”因素，如“1”表示年收入5萬到10萬，“0”表示年收入5萬以下。

（2）用戶行為數據量化

用戶行為數據可以通過試驗器械的輔助，有計劃的觀察與測試來獲得。主要是行為過程中存在的與衡量目標完成情況相關的變量。這些具體數據的情況與目標有著直接關系，通常可以直接獲得具體數值。如時間、頻率、數量、周期、步驟等。

（3）用戶主觀數據量化

用戶主觀數據主要通過對用戶的問卷與訪談得到，是從用戶的主觀因素出發對用戶體驗進行量化。在這里，我們可以用數值來表示主觀因素的程度，通過這種方法來量化這些主觀的、抽象的、感性的信息。如滿意程度可以由-3，-2，-1,0,1,2，3這7個數值表示，-3為最不滿意，3為最滿意。同理抽象感性詞匯可以選擇一對反義詞作為兩極，由負值到正值表示符合的程度。如傳統和現代、圓潤和尖銳等。

此外，為了消除數據計量單位不同的影響，便于數據的直接比較，要對數據進行標準化——使數據矩陣式中每列數據的平均值為0，方差為1；或者規格化——將每列的最大數據變為1，最小數據變為0，其余數據取值在0～1之間。

3.數據分析

在對數據進行必要的處理以后我們就要開始進行統計分析。為了便于介紹統計方法，我們先將處理好的數據分類。在統計學中根據變量數學性質的由低到高可將其劃分為：定類數據、定序數據、定距數據和定比數據。定比數據使用較少，此處略。定類數據是一個分類體系，通常將研究對象屬性分類后編號，其只能測量類別差。如華中、華北、華東等。定序數據多了類別間順序等級的信息，可以測量次序差。如幼年、少年、青年、中年、壯年、老年等。定距數據不僅可以測量差別，還可以測算距離，如10秒、20秒、30秒等。

下面介紹在設計領域常會遇到的變量類型之間的關系測量以及相對應的方法類別，具體公式與計算方法可以參看相關統計學書目。

（1）雙變量統計

兩個變量之間關系的探討在用戶研究中是重要的內容。相關分析是解決這個問題最為常用的統計學方法。判斷兩個變量之間的關系主要從它們的相關程度、相關正負、相關類型等方面來看，在通常情況下為線性相關，可從相關系數中看出兩個變量之間的關系。

①兩個定類變量以及定類與定序變量之間的關系可使用相關分析中的λ和τy測量法。λ測量法可以是不分變量與自變量的對稱形式。如丈夫購車標準與妻子購車標準之間的關系。τy測量法要求具有自變量與因變量之別，如性別與購車標準之間的關系。定類與定序變量關系也可用此兩種系數，如收入水平與購車標準之間的關系。

②兩個定序變量之間的關系可以使用Gamma系數和dY系數來表示。例如同等收入水平年齡與購車價格之間的關系。

③定類與定距、定序與定距可采用相關比率測量法。如性別與某手機功能操作次數之間的關系或是年齡與后者之間的關系。除此之外，也可以使用單因素方差分析。

變量之間除相關關系還可以用函數關系來表示，線性回歸分析可以測量變量之間的線性關系，它是在研究過程中將一些因素作為所控制的變量（自變量），而另一些隨機變量作為它們的因變量來進行分析的。一元線性回歸可以用來解決雙變量統計問題。

（2）多變量統計

在設計領域中研究的問題影響因素往往較為復雜，在雙變量統計不能滿足要求的時候我們就要用到多變量統計方法，主要有多元線性回歸分析，Logistic回歸分析、聚類分析、主成分分析、因子分析等。

①多元線性回歸分析。研究在線性相關條件下，兩個和兩個以上自變量對一個因變量的數量變化關系，稱為多元線性回歸分析，表現這一數量關系的數學公式稱為多元線性回歸模型。它解決的問題是通過抽樣調查的數據，確定自變量和因變量之間關系的密切程度；確定多個自變量對應變量的共同影響，比較各個自變量對因變量影響的大小；確定因變量和自變量之間的關系表達式，即回歸方程式。如臺燈外形表現現代感程度分別與其燈罩、燈頸、燈座造型、材質、色彩的關系，這種方法在感性工學研究中經常使用。

②Logistic回歸分析。線性回歸模型的一個局限性是要求因變量是定量變量（定距變量、定比變量），而不能是定性變量（定序變量、定類變量）。但是在許多實際問題中，經常出現因變量是定性變量（分類變量）的情況。Logistic回歸分析就是用于處理分類因變量的統計分析方法。其因變量只取兩個值，表示一種決策、一種結果的兩種可能性。如消費者是否購買產品與產品性能、外觀、價格、

品牌等因素之間的關系。

③聚類分析。聚類分析是研究“物以類聚”的一種多元統計分析方法。聚類分析的基本思想是根據對象間的相關程度進行類別的聚合。例如可以通過測試者對于較多產品的評價運用聚類分析將產品分別歸類。又如通過對消費者生活形態的研究將其分類，有針對性地進行產品開發。聚類分析可用樹藝術與設計ˉ形圖來表示結果。

④主成分分析。把多個變量（指標）化為少數幾個綜合變量（綜合指標），而這幾個綜合變量可以反映原來多個變量的大部分信息。為了使這些綜合變量所含的信息互不重疊，應要求它們之間互不相關。例如在評價一個產品設計時，往往有很多因素，通過主成分分析可以用少數幾個綜合因素對其進行評價，減少工作量。

⑤因子分析。因子分析可以看成是主成分分析的一種推廣。它的基本目的是，找出隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本的，但又無法直接測量到的隱性變量（愛好、態度、能力）去解釋顯在變量（設計成功與否、銷售量、點擊率）。例如從眾多人們顯在的生活習慣中找到人們選擇使用購買生活用品的潛在因子。這種方法可以應用在用戶研究中的生活方式研究之中。

4.數據檢驗

數據檢驗其實是貫穿整個計算過程中的，一些計算方法需要檢測數據是否適合做此類運算，如回歸分析的擬合優度檢驗，因子分析的KMO檢驗，而回歸分析可以用逆運算進行檢驗等。當然一般人都會認為數據是客觀而準確的，但是準確的數據之后，依賴分析師的常識、經驗和主觀判斷，來選擇和運用適合分析方法，并以嚴謹的研究態度來完成整個分析步驟。

第8篇：多元統計學方法范文

    一 課程體系設計和實踐實訓設計整體思路

    1.遵照教育部對經濟統計學專業的要求

    嚴格遵照教育部對經濟統計學專業的要求。主干學科為理論經濟學、應用經濟學、統計學,其中核心課程為西方經濟學(微觀經濟學、宏觀經濟學),計量經濟學,財政學,貨幣金融學,會計學,經濟統計學,國民經濟統計學,概率論與數理統計,抽樣技術與應用,應用時間序列分析。實踐性教學環節包括實驗課程(含基本統計分析軟件應用、統計實務模擬等),社會實踐(含經濟社會統計調查、統計工作實習等),科研和論文寫作(含畢業論文、學年論文、科研實踐等)。專業實驗包括計算機基本技能實驗、統計分析應用軟件實驗、經濟計量分析軟件實驗、數據挖掘技術與應用實驗。

    2.參照其他院校的培養方案和課程設置

    它山之石,可以攻玉。我們選擇了部分具有代表性的財經院校(如上海財經大學、中央財經大學、東北財經大學、西南財經大學、中南財經政法大學、北京工商大學、上海金融學院、 河南財經大學、浙江財經學院和山東工商學院)和綜合類院校(如浙江大學、吉林大學、南京大學和云南大學)以及師范類院校(如北京師范大學、華東師范大學、東北師范大學、南京師范大學)作為參照院校。通過比較分析得出,在統計學經濟統計、商務統計、金融統計方向中,財經類院校主要突出經濟學課程,招生偏重理科生。綜合性院校和師范類院校主要課程為理學類,招生偏重理科生。

    綜上所述,經濟統計學專業應培養適應信息化社會需要,熟練掌握現代統計理論和經濟數量分析方法,具有扎實的統計學、經濟學和金融學基礎,能熟練應用計算機軟件處理統計數據的復合型高素質經濟管理統計人才。學生畢業后可在政府部門、金融機構、外資企業和大中型公司等從事經濟統計分析、管理咨詢、市場調研和商務數據分析等管理工作。

    3.與學院培養方案形式統一

    新制訂的培養方案和整個學院的形式保持了統一,以便于教務人員管理工作的開展。

    二 經濟統計學培養方案專業課的設置

    經濟統計學的培養目標與基本規格和招收對象為理科生,設置了保險精算、金融統計和商務統計三個方向。學生修滿培養方案規定的學分并達到學位授予要求者,授予經濟學學士學位。

    由于經濟統計學對統計學和經濟學知識的要求較高,我們提高了課程總學分和總學時,注重主干學科和專業課程的開課順序和教學周學時分配,強化實訓實踐課程,實行理論和實踐并行。

    培養方案確定了5門學科基礎課程,分別為宏觀經濟學、微觀經濟學、C語言程序設計、概率論與數理統計、管理學。確定了5門專業基礎課程,分別為基礎會計學、經濟統計學、貨幣金融學、財政學、計量經濟學。確定了9門專業核心課程,分別為國民經濟統計學、多元統計分析、統計預測與決策、抽樣技術與應用、應用時間序列分析、金融統計學、市場調查與分析、投資學、數據挖掘。

    分設了三個專業方向,分別為保險精算(開設保險學、保險統計學、利息理論、壽險精算、非壽險精算5門課程)、金融統計(開設商業銀行經營管理、金融市場、金融資產評估、金融工具與金融風險管理、投資組合分析 5門課程)和商務統計(開設信息檢索與利用、企業經營統計學、投入產出分析、項目管理、質量控制統計方法5門課程)方向。

第9篇：多元統計學方法范文

統計學發展到如今已有300多年的歷史.它是分支眾多、實用性強、應用面廣、體系比較完整的方法論科學，是探索自然、認識社會、推斷未知的重要思維方式與工具.它融合于自然科學、實驗科學、經濟科學、管理科學等學科.

我校統計學專業是一個新專業，2010年開始招生.綜合性大學背景下省屬院校的統計學專業人才培養模式，值得我們思考，確定了我院統計學專業的人才培養目標，即培養適應我國社會主義現代化建設的需要，德、智、體全面發展，具有良好的數學、經濟學素養，掌握統計學的基本理論和方法，能夠為實際問題的解決和決策提供量化的依據，熟練地運用常用的統計軟件處理和分析數據，能在企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部本文由收集整理門從事研究和教學工作的專門人才.本文在綜合性大學背景下，利用多學科交叉的優勢，對統計學專業的人才培養模式進行研究.

一、優化課程體系，培養應用型和創新型人才

在課程體系設置上，體現“以人為本”的精神，以培養應用型和創新型人才為目的，調整重組專業，優化整合課程結構，拓展強化實踐技能，注重實施創新教育，將整個課程體系構建為“四個平臺，八個模塊”，即通識教育平臺、公共基礎平臺、學科基礎平臺、專業方向平臺；進一步細化為通識教育必修課程模塊、通識教育選修課程模塊、學科基礎必修課程模塊、學科基礎選修課程模塊、專業方向必修課程模塊、專業方向選修課程模塊、實踐性教育模塊、素質教育模塊.

主要課程為數學分析、高等代數、空間解析幾何、概率論、數理統計、常微分方程、應用隨機過程、應用回歸分析、時間序列分析、多元統計分析、金融數學、風險理論、抽樣調查、統計計算等.

根據專業發展將課程分為數理模塊、應用模塊；根據能力和興趣將學生分為提高型和應用型兩類人才分別培養，強化學生的應用統計軟件能力和各種資格證的職業技能，按照多元化人才培養目標，構建層次、課程模塊，不同層次的學生選擇不同的模塊，滿足學生個性化發展需要，為因材施教創造條件.

二、優化教學內容，重視與其他學科的交叉融合

根據學生能力和興趣將按照提高型和應用型兩類人才分別培養，滿足學生個性化發展需要.由此整合教學內容，統籌兼顧.具體如下：

優化整體課程結構.按照提高型和應用型的多元化人才培養目標，逐步修訂教學計劃，從課程設置、學時安排、教學內容、實踐性環節上，全面構筑新的課程體系，根據專業發展構建層次、課程模塊，不同層次的學生選擇不同的模塊；從教學內容上揭示各課程之間相互關系，從必修課、選修課、限選課等設置上科學安排模塊課程，實現多種課程形態有機結合，為因材施教創造條件.在教學內容上，根據培養方案，認真研究各學期的課程安排，本著“拓寬知識，保證基礎，提高素質，重在應用”的原則，由淺入深，循序漸進，制定課程教學大綱，統籌考慮各門課程的教學內容應該講哪些內容，講到什么程度，從而避免教學內容的重復性.

強化基礎，突出應用.在大學二年級，為學生開設spss統計軟件課，這樣在后面的課程教學中，要求學生結合所學統計理論和方法，用spss、sas等統計軟件進行數據分析及處理，進一步提高學生的計算機和統計軟件應用能力，與保險公司、證券公司、調查公司、統計局等企事業單位合作，作為穩定的教學實踐基地，增強專業實踐能力.

利用綜合性大學多學科的優勢，重視統計學與其他一些學科的融合.統計的理論與方法來源于各種學科領域數據分析的需要，統計學作用的發揮及地位的提高也取決于統計方法對這些學科領域的應用.從這個意義上看，可以說，沒有與專門學科的相結合，統計學

就失去生命力.因此開設一些邊緣學科課程，如統計模型、運籌與優化、實驗設計、計量經濟學、保險統計、會計學、證券與期貨投資分析、金融管理原理、應用統計專題等，同時讓學生用統計方法及統計軟件解決生物、醫學、林學、教育、心理、體育等其他學科的問題.

三、改革實踐教學體系，培養學生的綜合素質

適當增加實踐教學課程，調整實踐教學課時比例和學時分配.結合理論知識增加綜合性、設計性、開放性實驗內容，充分利用實驗室資源訓練學生的計算機操作能力和數據處理能力.根據專業技能需求適當增加實踐性強的課程.在掌握一定統計學專業基礎知識的基礎上，增設實驗設計、生物統計學、統計預測與決策、數據挖掘技術與應用、市場調查與分析等一系列與實際應用緊密結合的實踐性課程.