經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法精選(九篇)

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第1篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)；地質(zhì)工作；重要作用；研究

近些年來，我國對(duì)地質(zhì)工作的重視程度不斷提高，投入的資金力度也有所增加，在國家的大力支持下，地質(zhì)工作取得了一定的進(jìn)展，但和發(fā)達(dá)國家相比較，還存在一些問題。此種情況導(dǎo)致我國地質(zhì)工作的發(fā)展受到阻礙，為了解決其中存在的問題，工作人員將統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)和地質(zhì)工作結(jié)合在一起，通過有效的應(yīng)用此方面的知識(shí)，推動(dòng)了我國地質(zhì)工作的發(fā)展。

一、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念

地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是在1962年由法國的著名學(xué)者G.馬特隆教授提出的，此統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)是區(qū)域變化量，是在使用變異函數(shù)的情況下對(duì)隨機(jī)性以及空間性等為一體的自然現(xiàn)象進(jìn)行熱分析的一門科學(xué)。只要是和空間數(shù)據(jù)所具有的隨機(jī)性以及結(jié)構(gòu)性，或者是依賴性等有關(guān)系的研究，或者是使用無偏內(nèi)插的方式來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，再或者是對(duì)數(shù)據(jù)所具有的波動(dòng)性等進(jìn)行模擬，都可以使用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論[1]。

二、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)和經(jīng)典統(tǒng)計(jì)兩者之間差異

地質(zhì)統(tǒng)計(jì)和經(jīng)典統(tǒng)計(jì)兩者之間是存在差異的，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)在對(duì)地質(zhì)變量進(jìn)行深入研究的時(shí)候，并沒將樣品所具有的空間分布特性考慮在內(nèi)，要知道，即使地質(zhì)變量的均值以及方差是一樣的，若是其樣品的分布位置不同，則其地質(zhì)變量的穩(wěn)定性也會(huì)是不相同的；第二，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象是隨機(jī)抽取出來的，所以這些對(duì)象都是按照一定概率來進(jìn)行分布的，而地質(zhì)統(tǒng)計(jì)則不同，在地質(zhì)統(tǒng)計(jì)下的地質(zhì)變量是集結(jié)構(gòu)性以及隨機(jī)性為一體的；第三，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)對(duì)變量的原則可以進(jìn)行無數(shù)次的實(shí)驗(yàn)，并且每次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果可能都存在差異，而地質(zhì)變量則做不到這一點(diǎn)；第四，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)抽樣的要求是獨(dú)立進(jìn)行，而地質(zhì)變量則并沒有這一方面的要求，反而是要求抽樣之間具有空間相關(guān)性[2]。地質(zhì)研究人員為了可以同時(shí)滿足其對(duì)概率統(tǒng)計(jì)有效性的要求以及地質(zhì)變量的特點(diǎn)，所以研究出了地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)以及經(jīng)典統(tǒng)計(jì)兩者的基礎(chǔ)都是大量采樣，通過對(duì)樣本屬性值所具有的分布頻率以及均值等進(jìn)行分析，從而明確空間分布格局與其之間的關(guān)系。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)區(qū)別于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的主要特點(diǎn)是，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)可以對(duì)樣本值所具有的大小、空間位置以及距離進(jìn)行綜合考慮，這樣就可以對(duì)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中存在不足進(jìn)行彌補(bǔ)，進(jìn)而提高地質(zhì)工作的效率，推動(dòng)地質(zhì)工作的發(fā)展[3]。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)地質(zhì)工作的重要作用

1.地質(zhì)統(tǒng)計(jì)工作可以深化經(jīng)濟(jì)體制改革，并強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)管理

我國的市場經(jīng)濟(jì)體制已經(jīng)逐漸穩(wěn)定，在市場經(jīng)濟(jì)體制下，地質(zhì)企業(yè)想要生存下去，就必須在發(fā)展過程中，采用創(chuàng)新的思想觀念，并建立完善的符合社會(huì)發(fā)展需求的管理機(jī)制，對(duì)企業(yè)內(nèi)部的環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化，采用科學(xué)的方法來開展管理工作，對(duì)地質(zhì)勘查生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)進(jìn)行科學(xué)的指導(dǎo)，進(jìn)而確保其可以從自我封閉的狀態(tài)中逐漸地走向開放，走出國門[4]。這樣的情況就使得地質(zhì)勘查工作必須采用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，只有這樣才能推動(dòng)地質(zhì)工作更好地發(fā)展，使其適應(yīng)當(dāng)今社會(huì)的發(fā)展趨勢，加快地質(zhì)工作現(xiàn)代化的發(fā)展步伐。

2.地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是國民經(jīng)濟(jì)信息化發(fā)展的必要要求

近些年來，我國科技水平的不斷提高，使計(jì)算機(jī)技術(shù)越來越成熟，其應(yīng)用范圍日益廣泛，在這樣的情況下，地質(zhì)工作部門在進(jìn)行工作的過程中應(yīng)用了計(jì)算機(jī)技術(shù)，開始地質(zhì)信息自動(dòng)化的建設(shè)。在發(fā)達(dá)國家中，信息的重要性已經(jīng)被人們普遍的認(rèn)可，因此，我國應(yīng)該吸取國外先進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)信息的重要性進(jìn)行深入地認(rèn)識(shí)，進(jìn)而推動(dòng)我國地質(zhì)工作的發(fā)展。

3.統(tǒng)計(jì)學(xué)可以對(duì)地質(zhì)工作進(jìn)行估計(jì)

在進(jìn)行地質(zhì)工作的過程中，相關(guān)人員需要對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，在估計(jì)過程中，使用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，就可以對(duì)其整體進(jìn)行估計(jì)，也可以對(duì)其局部進(jìn)行估計(jì)。

4.可以創(chuàng)新數(shù)學(xué)理論

在地質(zhì)工作中人們應(yīng)用了數(shù)學(xué)理論，但由于社會(huì)對(duì)地質(zhì)工作的要求不斷提高，所以傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論已經(jīng)無法滿足社會(huì)需求，面對(duì)此種情況，相關(guān)人員可以應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論來對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論進(jìn)行創(chuàng)新，這樣就可以解決地質(zhì)工作中存在的問題，推動(dòng)其發(fā)展。

5.可以提高估計(jì)精度

在地質(zhì)工作中，工作人員需要對(duì)精度進(jìn)行估計(jì)，應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)學(xué)理論之后，其中的克立格方程會(huì)提高估計(jì)精度，這樣地質(zhì)工作的作用就可以更加充分地發(fā)揮出來。

6.可以對(duì)地質(zhì)變量的變化進(jìn)行模擬

應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)學(xué)理論之后的地質(zhì)工作，可以將地質(zhì)變量產(chǎn)生的變化更加真實(shí)的模擬出來，進(jìn)而為工作人員對(duì)地質(zhì)體進(jìn)行定量研究提供有力的數(shù)據(jù)依據(jù)。

7.可以充分利用已知信息

在地質(zhì)工作中，工作人員需要利用已知信息來深入地開展工作，在此過程中，傳統(tǒng)的地質(zhì)工作已經(jīng)無法滿足需求，但應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)學(xué)的地質(zhì)工作可以幫助工作人員對(duì)未知地區(qū)以及已知信息的空間關(guān)系與區(qū)域變化量所具有的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行深入地分析，進(jìn)而幫助工作人員作出正確的判斷。

8.可以節(jié)省時(shí)間

傳統(tǒng)的地質(zhì)工作不僅需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，還需要大量的人力資源，為了節(jié)約時(shí)間提高工作效率，在其中應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，統(tǒng)計(jì)學(xué)理論可以自動(dòng)的生成拼圖，這樣就為工作人員進(jìn)行計(jì)算提供了方便。

四、結(jié)束語

綜上所述，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在地質(zhì)工作中應(yīng)用具有重要的作用，而且隨著理論的不斷豐富和完善，其應(yīng)用范圍有了明顯的擴(kuò)大，已經(jīng)逐漸成為研究界中的常用科學(xué)方法，并且隨其在各領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，實(shí)際作用愈發(fā)突出，已經(jīng)成為不容人們忽視的存在。因此，地質(zhì)工作人員應(yīng)該對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行深入地研究，并提高自身應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的水平，在地質(zhì)工作中充分發(fā)揮其作用，推動(dòng)地質(zhì)工作的進(jìn)一步發(fā)展。

作者:馬紅霞 單位:中國冶金地質(zhì)總局第三地質(zhì)勘查院

參考文獻(xiàn):

[1]王允鋒.論統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)地質(zhì)工作的重要作用[J].知識(shí)經(jīng)濟(jì)，2010（，11）：77.

[2]周旋，王選問，金瑜，等.基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的某鐵礦資源量估算[J].金屬礦山，2015（，7）：86-90.

第2篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

【關(guān)鍵詞】 血小板；洗滌；機(jī)采/CS 3000；臨床應(yīng)用

【Abstract】 Objective To assess the influence of apheresis and wash on platelet function and morphology.Washed platelet of quality and clinical effect were observed.Methods To determine the count，size，distribution，aggregation of the platelet from the peripheral blood prior to apheresis and aphersed produced by CS 3000 plus or washed platelets，double blindness transport the peripheral blood prior to apheresis and aphersed produced by CS 3000 plus and washed platelet.Results Washed platelet recycle rate 91.08%，residul WBC( 0.032±0.003)×108/u，residul RBC (0.315±0.003)×109/u，plasma protein separate ≥99.14%，both apheresed and washed platelet showed no problem on PDW and MPV，there were no statistical difference between groups.re were no difference in platelet and aggregation expression（P＞0.05）.But there is no difference between apheresed and washed platelet.Clinical observation of efffects no diffence（P＞0.05）.In addition it is improving blood safety.Conclusion 0.9%GNS washed platelet was science and safety.Quality of washed platelet fit into country’s standard，washed platelet have reliable quality and can be used in a variety of clinical conditions and new preservation technique.

【Key words】 platelet;flow-cytometry;CS 30000;clinical application

隨著血細(xì)胞分離機(jī)在國內(nèi)的推廣，我國機(jī)采血小板的用量逐年攀升，已占了臨床應(yīng)用血小板的絕大部分［1，2］。影響血小板輸注療效的，包括是非免疫因素和免疫因素［3］。國內(nèi)用CS 3000plus血細(xì)胞分離機(jī)及專用的配套管道洗滌血小板，成本大，手工采集血小板洗滌報(bào)道很少；本文就手工采集血小板洗滌制備的安全性與臨床療效進(jìn)行研究，報(bào)道如下。

1 材料與方法

1.1 材料 采集全血400ml多聯(lián)袋和機(jī)采血小板耗材(南格爾公司)。

1.2 設(shè)備 大容量低溫離心機(jī)(J-6M型，美國Beckman)、KX-21型血小板計(jì)數(shù)儀(美國產(chǎn))、全自動(dòng)無菌接口機(jī)（TSCDsc-201A型）、0.9%生理鹽水(國產(chǎn))、恒溫血小板震蕩儀(美國產(chǎn))、pH計(jì)(pH-HJ90B)，CS 3000plus血細(xì)胞分離機(jī)（美國Baxter公司）等。

1.3 方法

1.3.1 機(jī)采血小板 CS 3000plus血細(xì)胞分離機(jī)按常規(guī)操作一次采集一個(gè)量的血小板，取樣檢測血小板產(chǎn)品各項(xiàng)的相關(guān)指標(biāo)。

1.3.2 手工洗滌血小板的制備（WPC） 提取多聯(lián)袋采集的6h內(nèi)的400ml新鮮全血，置大容量低溫離心機(jī)，以1200×g 22℃離心9min，采用富漿法手工制備成富血小板血漿（PRP）。然后將PRP以2475×g 22℃離心15min，制備得PC(2u/袋)，將貯存期內(nèi)已經(jīng)解聚的PC，以22℃ 5800×g，離心5min，清除袋底的白細(xì)胞、紅細(xì)胞，將上清液即少白細(xì)胞血小板擠壓分離到另一無菌空袋內(nèi)，加入0.9%生理鹽水300ml，于22℃ 2475×g 離心15min，移去上清液，再加入0.9%生理鹽水300ml，室溫靜置30min，再經(jīng)22℃ 2475×g 離心15min，移出上清液，加入0.9%生理鹽水60ml懸浮血小板即為WPC，放入血小板恒溫保存箱在22℃靜置1h后，然后水平震蕩（60次/min）解聚，取樣檢測洗滌血小板的各項(xiàng)指標(biāo)。

1.3.3 血小板黏附試驗(yàn) 采用經(jīng)典玻球法［4］測定血小板黏附率。

1.3.4 血小板聚集試驗(yàn) 采用經(jīng)典比濁法［4］（11.2μmol/L ADP）測定血小板最大聚集率。

1.3.5 血小板輸注療效的判斷 CCI 1h大于10為有效，小于10為無效［5］。

1.3.6 質(zhì)量指標(biāo) 用血小板的總形態(tài)分?jǐn)?shù)、平均體積、分布寬度、計(jì)數(shù)、黏附功能、聚集功能、pH值、血漿蛋白清除率和白細(xì)胞、紅細(xì)胞殘余量等指標(biāo)來評(píng)價(jià)血小板洗滌前后的質(zhì)量變化。

1.3.7 臨床效果觀察 隨機(jī)抽取多次輸注過血小板的患者40例，分為兩組（每組20例）。觀察組每例分次輸入4個(gè)治療量的手洗血小板，對(duì)照組每例分次輸入4個(gè)治療量的機(jī)采血小板，然后觀察臨床療效和輸注不良反應(yīng)以及血小板糾正計(jì)數(shù)指數(shù)(CCI)。

1.3.8 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用t檢驗(yàn)。

2 結(jié)果

2.1 機(jī)采與手工分離洗滌的血小板指標(biāo)觀察 手工洗滌血小板的回收率可達(dá)洗滌前的91.08%，洗滌后各項(xiàng)血小板功能的指標(biāo)與機(jī)采血小板比較差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），殘余紅細(xì)胞(0.315±0.003)×109/u，殘余白細(xì)胞(0.032±0.003)×108/u，血漿蛋白清除率≥99.14%，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

表1 機(jī)采與手工分離洗滌的血小板指標(biāo)觀察 （n=100，x±s）

第3篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

關(guān)鍵詞: 二項(xiàng)分布；刻度平方誤差損失函數(shù)；Bayes估計(jì)；多層Bayes估計(jì)

中圖分類號(hào):O 202.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1672-8513(2011)06-0486-04

The Bayesian Estimation Question for Binomial Distribution Parameter under Scale Squared Error Loss

TAN Ling,SUN Kun,LI Jinyu

(School of Sciences, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116,China)

Abstract: In this paper, the binomial distribution given the sample size n is in the scale squared error loss function, and the binomial conjugate prior distribution parameters is used to discuss the Bayesian estimation. It obtains a necessary and sufficient condition of Bayesian estimation allowed for the parameter, and gives the expression of the multi-layered Bayesian estimation.

Key words: binomial distribution; scale squared error loss function; Bayesian estimation; multi-layered Bayesian estimation

1 預(yù)備知識(shí)

Bayes分析是英國學(xué)者Bayes首次提出的，在20世紀(jì)后半葉發(fā)展迅速,它與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的差別在于是否使用先驗(yàn)信息.經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)只利用樣本信息,而Bayes分析把先驗(yàn)信息和樣本信息結(jié)合起來用于推斷中，形成非決策的分析，統(tǒng)計(jì)方法是建立在先驗(yàn)信息上的，因此用Bayes方法對(duì)參數(shù)的估計(jì)比經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)參數(shù)的估計(jì)更準(zhǔn)確.

二項(xiàng)分布是成敗型試驗(yàn)中常遇到的分布之一，日常生活中的許多實(shí)際問題都可以用二項(xiàng)分布來描述，如在心理與教育研究中，主要用于解決含有機(jī)遇性質(zhì)的問題.在壽命保險(xiǎn)問題中，應(yīng)用二項(xiàng)分布原理研究在一定的時(shí)期里參保人員的死亡人數(shù)、保險(xiǎn)公司的利潤問題以及保費(fèi)問題.此外,嬰兒的出生率、高速公路上行駛車輛發(fā)生車禍的概率分布問題都屬于二項(xiàng)分布.所以對(duì)其研究有著重要的意義.

近些年來很多學(xué)者對(duì)二項(xiàng)分布進(jìn)行了很多研究，宋立新[2]在刻度平方誤差下研究了Poisson分布參數(shù)的Bayes估計(jì).韋程?hào)|[3]在對(duì)稱損失下研究二項(xiàng)分布參數(shù)的Bayes估計(jì)、多層Bayes估計(jì)、E-Bayes估計(jì)，并通過數(shù)值模擬比較了3者之間的優(yōu)良性，本文在刻度平方誤差損失函數(shù)下求出參數(shù)θ的Bayes估計(jì)，多層Bayes估計(jì)，并證明該參數(shù)的Bayes估計(jì)的估計(jì)量在k滿足一定條件下是可容許的.

設(shè)事件A出現(xiàn)的概率為θ0≤θ≤1，在n次獨(dú)立實(shí)驗(yàn)中，A出現(xiàn)k次k=0,1,…,n的概率為fxθ=nxθx1－θn－x.如何根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)x1,x2,…,xn來對(duì)未知參數(shù)θ作估計(jì)，經(jīng)典方法是根據(jù)現(xiàn)實(shí)樣本X1,X2,…,Xn對(duì)θ作出估計(jì).Bayes方法是把θ看作隨機(jī)變量，賦予它一個(gè)先驗(yàn)分布πθ，結(jié)合現(xiàn)實(shí)樣本，應(yīng)用Bayes公式來對(duì)θ作估計(jì).

定義1 設(shè)隨機(jī)變量X服從密度函數(shù)為fxθ的分布,其中θ為參數(shù),如果δ為θ的參數(shù)空間中的一個(gè)估計(jì),則刻度平方誤差損失函數(shù)為[1]

Lkθ,δ=θ－δ2θk,（1）

其中k為非負(fù)整數(shù).可知這個(gè)損失函數(shù)關(guān)于δ是嚴(yán)格凸的,且在δ=θ處取得唯一的最小值.

2 參數(shù)θ的Bayes估計(jì)

設(shè)X1,X2,…,Xn是容量為n的簡單隨機(jī)樣本,x1,x2,…,xn為X1,X2,…,Xn的實(shí)現(xiàn)值，由fxθ=nxθx1－θn－x得X1,X2,…,Xn的聯(lián)合密度函數(shù)為

fx1,x2,…,xnθ=∏ni=1nxiθxi1－θn－xi=∏ni=1nxiθ1－θT1－θn2， （2）

其中T=∑ni=1xi，參數(shù)θ的共軛分布為Beta分布記為βa,b，a>0,b>0.

為了得到參數(shù)θ在給定先驗(yàn)分布下的Bayes估計(jì)，先給出一個(gè)引理.

引理1 在刻度平方誤差損失函數(shù)（1）下，對(duì)于θ的任一先驗(yàn)分布πθ，θ的Bayes估計(jì)為

δx=Eθ1－kxEθ－kx ，（3）

若δx的Bayes風(fēng)險(xiǎn)有限，則它還是唯一的Bayes估計(jì).

參考文獻(xiàn):

［1］萊曼. 點(diǎn)估計(jì)理論［M］.2版. 北京: 中國統(tǒng)計(jì)出版社, 2005.

［2］宋立新, 陳永勝, 許俊美. 刻度平方誤差下Poisson分布參數(shù)的Bayes估計(jì)［J］. 蘭州理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 34(5)：152-154.

［3］韋程?hào)|, 韋師, 陳志強(qiáng). 對(duì)稱損失下二項(xiàng)分布參數(shù)的Bayes估計(jì)問題［J］. 華中師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2009, 43(3)：367-372.

［4］范金城, 吳可法. 統(tǒng)計(jì)推斷引導(dǎo)［M］. 北京:科學(xué)出版社，2001.

［5］周燕燕. 二項(xiàng)分布可靠度的Bayes估計(jì)［J］.西安文理學(xué)院學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2008, 11(4)：50-53.

［6］夏開萍. Poisson分布的幾種置信區(qū)間的比較［J］. 云南師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 2009, 29(3) : 27-29.

［7］左艷芳,劉偉. 非線性再生散度模型兩種估計(jì)方法的比較［J］. 云南民族大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 2008, 17(4)：320-323.

［8］茆詩松, 王靜龍. 高等數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)［M］. 北京: 高等教育出版社, 1998.

第4篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

[關(guān)鍵詞]巖土參數(shù) 變異性 評(píng)價(jià)分析

[中圖分類號(hào)] P58 [文獻(xiàn)碼] B [文章編號(hào)] 1000-405X（2015）-7-437-1

隨著建筑、交通等建設(shè)規(guī)模的擴(kuò)大，建筑物對(duì)地基的承載能力、沉降幅度的要求越來越高了。要滿足這種高精度的巖土工程設(shè)計(jì)要求，取得建筑區(qū)域的巖土參數(shù)，并通過研究巖土參數(shù)，更加科學(xué)反映建設(shè)區(qū)域的巖土特質(zhì)，在施工前對(duì)建筑工程帶來必要的數(shù)據(jù)參考，從而保證工程建設(shè)的安全性和可靠性。

在工程建設(shè)中， 人們認(rèn)識(shí)到同一點(diǎn)不同深度及同一地區(qū)的不同點(diǎn)處的巖土參數(shù)具有一定的差異， 對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性有一定的認(rèn)識(shí)。但是為了便于原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析而將巖土介質(zhì)視為均質(zhì)各向同性地層。卻忽略了巖土參數(shù)的空間變異性， 而將這種“差異”僅僅作為試驗(yàn)過程中的純隨機(jī)誤差。在巖土工程領(lǐng)域的可靠性設(shè)計(jì)中， 若將參數(shù)樣本統(tǒng)計(jì)值直接作為巖土參數(shù)的空間統(tǒng)計(jì)值， 將對(duì)可靠度計(jì)算精度產(chǎn)生直接影響。

因此， 巖土參數(shù)的空間變異性分析和相關(guān)距離的計(jì)算一直受到重視。巖土最重要的特征是具有復(fù)雜的變異性也即地域特征，導(dǎo)致其參數(shù)值有顯著不確定性。巖土參數(shù)是巖土工程設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮的基本要素，同時(shí)巖土參數(shù)的空間變異性已經(jīng)被人們所認(rèn)識(shí)，并逐步引入巖土工程的實(shí)際分析之中。

本文通過巖土空間參數(shù)的變異性來源及其評(píng)價(jià)分析的闡述，說明巖土參數(shù)在巖土工程中的作用。

1巖土參數(shù)空間變異性的來源與特征

巖土參數(shù)所具有的不確定性除了來自巖土勘察導(dǎo)致的誤差外，巖土參數(shù)本身也有了隨機(jī)變量的特性。我們知道，長期地質(zhì)變遷形成的巖土，其性質(zhì)極為復(fù)雜。巖土因?yàn)槠浞蔷|(zhì)和各向異性的特點(diǎn)，使得它具備有空間的變異性，這種空間變異性與建筑勘察時(shí)對(duì)巖土取樣過程中的失真和量測誤差，是導(dǎo)致巖土參數(shù)變異性的主要因素。

巖土變異性的來源總結(jié)起來可以歸入以下幾類：首先是巖土其本身的變異或者是模型變異，也來自于為試驗(yàn)誤差或者是統(tǒng)計(jì)誤差。而在大樣本條件下，并舍棄明顯不合理試驗(yàn)值后，可以忽略模型和統(tǒng)計(jì)部分引起的變異。根據(jù)區(qū)域化變量理論，可將展布于一定空間范圍內(nèi)，相互之間具有一定相關(guān)性的隨機(jī)變量視為區(qū)域化變量。這恰好反映出巖土參數(shù)的空間相關(guān)性和隨機(jī)性。

因此，巖土工程的設(shè)計(jì)計(jì)算中涉及的抗剪強(qiáng)度指標(biāo)、壓縮模量（系數(shù)）、孔隙比、容重和滲透系數(shù)等都可以看作區(qū)域化變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

2巖土參數(shù)變異性的評(píng)價(jià)分析

巖土參數(shù)空間變異性分析，是根據(jù)取樣并測定的數(shù)據(jù)資料，分析巖土參數(shù)的空間變化特征、參數(shù)自身及各參數(shù)之間的空間相互關(guān)系，以及將分析得到的結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際的工程中，并對(duì)未測點(diǎn)參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化估值，還可分析預(yù)測狀態(tài)變量的空間分布。

在實(shí)際工程設(shè)計(jì)中，許多巖土參數(shù)可以看作是區(qū)域化變量。比如土的孔隙度相對(duì)密度塑性指數(shù)、滲透系數(shù)、壓縮模量、抗剪（ 壓） 強(qiáng)度以及某一特定持力土層的厚度等。它們的依隨空間位置點(diǎn)而變化， 并且具有兩個(gè)基本屬性，即結(jié)構(gòu)性與隨機(jī)性。由于區(qū)域化變量具有上述特殊性質(zhì)，如果用經(jīng)典概率統(tǒng)計(jì)方法來研究、描述這類性質(zhì)的變化是非常不容易的，因?yàn)樗鼰o法道道巖土參數(shù)的空間結(jié)構(gòu)方面的信息。

而通過區(qū)域化變量理論中的一個(gè)簡單工具一一變異函數(shù)， 就可以很好的描述區(qū)域化變量的上述特性，并對(duì)區(qū)域化的變異性也能反映。

目前多數(shù)巖土工程可靠性分析計(jì)算中，巖土參數(shù)的變異性是按概率統(tǒng)計(jì)中的隨機(jī)變量變異性來評(píng)估的，它采用樣本的均方差與樣本均值的比值（一般叫做變異系數(shù)）來表示，這很容易忽略巖土參數(shù)變異性中很重要的特點(diǎn)，即結(jié)構(gòu)性。而我們采用的區(qū)域化變量理論中的變異函數(shù)來描述巖土參數(shù)空間變異性就彌補(bǔ)這一缺點(diǎn)。從而將這類變量的變異性分析的任務(wù)得以實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，利用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以得到的巖土參數(shù)空間結(jié)構(gòu)信息，定量的描述巖土參數(shù)的空間變異性，更全面的分析巖土參數(shù)的空間變化，以及通過巖土工程勘探網(wǎng)的合理布局，從而得到定量的有關(guān)巖土參數(shù)空間的最優(yōu)化值。而經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法使用的標(biāo)準(zhǔn)差，變異系數(shù)特征值的離散隨機(jī)變量等參數(shù)，這些值的特征通常能用來總結(jié)某個(gè)范圍內(nèi)的巖土參數(shù)值給定的離散的規(guī)模以及總體集中度，卻不可能反映巖土參數(shù)的空間局部作用域和特征值的一個(gè)特定的方向。所以，地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法忽視巖土參數(shù)變異性的缺點(diǎn)，從而對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性進(jìn)行更現(xiàn)實(shí)的分析和評(píng)價(jià)。

3結(jié)論

巖土參數(shù)的不確定性根源是巖土參數(shù)的空間變異性和量測系統(tǒng)變異性所導(dǎo)致的。巖土參數(shù)的變異性特征確定了巖土參數(shù)的空間分布的結(jié)構(gòu)性和隨機(jī)性的雙重特征，因此我們就用巖土參數(shù)的區(qū)域化變量理論對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性做出客觀的評(píng)估。變異函數(shù)及其參數(shù)的使用，使得我們能夠?qū)r石結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行定量描述，從定量的角度揭示巖土屬性空間變異規(guī)律，在區(qū)域化變量空間結(jié)構(gòu)分析基礎(chǔ)上構(gòu)建出的有別于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的方向綜合變異指標(biāo)，然后充分利用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)所丟失的信息，就可以對(duì)巖土參數(shù)的空間變異性得出可靠的定量評(píng)價(jià)。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是巖土工程研究巖土的空間變異性及數(shù)學(xué)地質(zhì)領(lǐng)域有效的工具，有很廣闊的應(yīng)用前景，這體現(xiàn)其在儲(chǔ)量計(jì)算、勘探等領(lǐng)域探索，以及采礦設(shè)計(jì)和采礦地質(zhì)等方面都顯示了強(qiáng)大的生命力，已經(jīng)成為描述和考察各種自然資源工程學(xué)科。地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究巖土參數(shù)幾個(gè)空間變異性，可以更全面的揭示巖土參數(shù)的空間分布特征，從而更為準(zhǔn)確評(píng)估建筑工地的巖土特征，為工程施工前的做可靠的參照依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]朱小林：巖上工程參數(shù)的評(píng)價(jià)（巖上工程系列講座第五講） [J].工程勘察，1989年5 期.

[2]戴維著，孫惠文，劉承柞譯.礦產(chǎn)儲(chǔ)量的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)價(jià)（ 數(shù)學(xué)地質(zhì)進(jìn)展2）[J].地質(zhì)出版社，北京，1989年.

[3]王俊庸.地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)及共在煤炭資源開發(fā)中的應(yīng)用[J].煤炭工業(yè)出版社， 1990

第5篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

關(guān)鍵詞：應(yīng)用；接觸評(píng)估；BAYES統(tǒng)計(jì)學(xué)；苯

文章編號(hào):1006-3617(2007)01-0016-05

中圖分類號(hào):R195.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

接觸評(píng)估是職業(yè)流行病學(xué)的重要組成部分，準(zhǔn)確的接觸評(píng)估結(jié)果對(duì)得到合理解釋的劑量-反應(yīng)關(guān)系、采取有效預(yù)防措施、保護(hù)工人的安全和健康具有重要意義。

目前職業(yè)衛(wèi)生的研究對(duì)接觸水平大多是定性或半定量的評(píng)估，這樣不能得到明確的劑量-反應(yīng)關(guān)系。很多定量的接觸評(píng)估研究也沒有標(biāo)準(zhǔn)方法和一致的檢驗(yàn)方法，其無偏性、有效性、一致性都有待提高［1］。

為此，本研究以苯為研究對(duì)象，用BAYES（非經(jīng)典）統(tǒng)計(jì)學(xué)方法將物理模型和專家知識(shí)綜合起來，估算工作場所苯的區(qū)域濃度［2］。

1 對(duì)象與方法

1.1 對(duì)象

以上海某大型國有橡膠制品企業(yè)為研究對(duì)象。該廠成立于1954年，現(xiàn)有煉膠、打漿、鋼編等共11個(gè)生產(chǎn)車間。主要產(chǎn)品為各種橡膠管。新舊車間的自動(dòng)化程度不同，基本工藝相差不大。生產(chǎn)過程中大量使用苯以增加橡膠的粘合性。車間的自然通風(fēng)良好，各工房均有軸流風(fēng)機(jī)、吊扇，無可運(yùn)行的局部排、送風(fēng)裝置。

1.2 方法

1.2.1 現(xiàn)場勞動(dòng)衛(wèi)生基本情況調(diào)查 了解工廠歷史、原料產(chǎn)品、工藝、職業(yè)衛(wèi)生防護(hù)、主要工作崗位及其原料及用量、產(chǎn)品及產(chǎn)量、工作任務(wù)、操作方式、工作環(huán)境、工作頻度，以及這些因素在什么時(shí)候發(fā)生過什么變化。

1.2.2 收集、整理濃度資料 到相關(guān)部門收集該廠歷年監(jiān)測資料，統(tǒng)一車間、工種、崗位及采樣地點(diǎn)的命名并編碼。

1.2.3 車間空氣中苯濃度的現(xiàn)場測定 連續(xù)10 d對(duì)各操作崗位的苯濃度用碳管采樣，每天1次。停產(chǎn)崗位則當(dāng)天不能測定。

1.2.4 計(jì)算區(qū)域濃度 ①現(xiàn)場參數(shù)測定：無各車間的建筑設(shè)計(jì)、工業(yè)衛(wèi)生設(shè)計(jì)資料，參數(shù)全部自行測定或推算。對(duì)打漿車間、夾布機(jī)車間的全部參數(shù)進(jìn)行現(xiàn)場測定，包括車間大小、工作點(diǎn)與污染源的距離。測量污染物產(chǎn)生率時(shí)，先將車間密閉，車間內(nèi)均勻布點(diǎn)，同時(shí)用12只采樣泵在污染物產(chǎn)生前采樣1次，在污染物開始產(chǎn)生后連續(xù)采樣6次，每次10 min，持續(xù)2 d。室內(nèi)污染物前后二次平均濃度之差乘以室內(nèi)有效容積，除以采樣時(shí)間，得到污染物產(chǎn)生率。用風(fēng)速儀持續(xù)2 d分別于上午、中午、下午連續(xù)2 min測量近區(qū)界面、全部通風(fēng)口風(fēng)速，計(jì)算室內(nèi)通風(fēng)量、界面通風(fēng)量。②收集外推信息：現(xiàn)場測量、詢問污染物來源、揮發(fā)面積、通風(fēng)面積、局部通風(fēng)設(shè)施等，供專家推導(dǎo)主觀概率。③選擇專家：挑選3位從事多年職業(yè)衛(wèi)生工作的專家作為主觀概率的提供者。專家各自提出自己的主觀概率。如不一致，則分別與作者協(xié)商。④編輯參數(shù)信息文本：主要內(nèi)容為本研究的目的、物理模型參考文獻(xiàn)、工藝及工作場所照片、模型需要的參數(shù)及相關(guān)信息、需要專家提供的結(jié)果。⑤專家主觀概率（先驗(yàn)信息或先驗(yàn)輸入）和物理模型：專家根據(jù)參數(shù)信息文本和專業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)可行性和有效性選擇物理模型，給出各參數(shù)的數(shù)學(xué)分布形式、均值及該參數(shù)在某可信度下的變動(dòng)范圍。⑥編程計(jì)算：WinBugs編程物理模型，設(shè)置相應(yīng)參數(shù)，計(jì)算區(qū)域濃度（后驗(yàn)或后驗(yàn)輸出）。

1.3 質(zhì)量控制

現(xiàn)場調(diào)查員均為從事多年職業(yè)衛(wèi)生工作的本專業(yè)工作人員，經(jīng)過多次培訓(xùn)和預(yù)調(diào)查；數(shù)據(jù)由雙人錄入、自動(dòng)核對(duì)；實(shí)驗(yàn)室分析由專職人員完成。

1.4 統(tǒng)計(jì)分析

ACCESS建立數(shù)據(jù)庫，SPSS11.0作正態(tài)性檢驗(yàn)、χ2分析。

2 結(jié)果

2.1 各崗位歷史區(qū)域濃度監(jiān)測資料結(jié)果

1964～2003年，該廠有20年區(qū)域濃度資料，共有濃度數(shù)據(jù)515個(gè)。算術(shù)均數(shù)為127.4 mg/m3，幾何均數(shù)為11.7 mg/m3。區(qū)域平均濃度最高的是夾布機(jī)成型崗位，濃度為216.85 mg/m3；最低的是東風(fēng)吸引其他崗位，濃度為0.06 mg/m3。鋼編成型崗位濃度最為分散，標(biāo)準(zhǔn)差為39.35 mg/m3，見表1。

2.2 現(xiàn)場各崗位區(qū)域采樣結(jié)果

全廠濃度最高的崗位分別是打漿、夾布機(jī)成型和搪漿。除“鋼編其他”崗位外，各崗位測量值均為對(duì)數(shù)正態(tài)分布［3］，但離散程度均較高。濃度越低的崗位，離散度越高，見表2。有4個(gè)崗位的估算結(jié)果與歷史測量資料無明顯差別。

2.3 參數(shù)測定結(jié)果

搪漿車間總?cè)莘e為1290 m3，有效容積約1150 m3；成型車間總?cè)莘e為13 194 m3。各通風(fēng)口風(fēng)速的幾何平均值為0.61 m/s，幾何標(biāo)準(zhǔn)差為2.15 m/s；各界面風(fēng)速的幾何平均值為0.23 m/s，幾何標(biāo)準(zhǔn)差為1.67 m/s。經(jīng)檢驗(yàn)，污染物產(chǎn)生率為正態(tài)分布，通風(fēng)量均為對(duì)數(shù)正態(tài)分布，見表3。

2.4 物理模型及先驗(yàn)輸入

專家選擇二區(qū)域模型（Two-Zone Model）并給出各崗位參數(shù)的先驗(yàn)分布，見表4。污染產(chǎn)生率的數(shù)學(xué)分布為正態(tài)分布。對(duì)已測量的崗位采用實(shí)際測量值的均數(shù)作為污染物平均產(chǎn)生率。對(duì)未測量的污染源，則依據(jù)污染物成分、揮發(fā)面積，對(duì)照搪漿、夾布機(jī)崗位，按比例進(jìn)行計(jì)算，其90%的可信區(qū)間為其均數(shù)上下的2倍。界面風(fēng)量、室內(nèi)通風(fēng)量均取對(duì)數(shù)正態(tài)分布，其90%的可信區(qū)間為其均數(shù)上下的5倍。

2.5 參數(shù)后驗(yàn)輸出

經(jīng)模型隨機(jī)抽樣后，各崗位參數(shù)的后驗(yàn)輸出見表4。除大小有芯的污染物產(chǎn)生率與先驗(yàn)差別較大（約為10.6倍），其余兩者在各崗位各參數(shù)的差別上下大多不超過50%；70%以上的參數(shù)的差別在10%～20%。界面風(fēng)量、室內(nèi)通風(fēng)量的先驗(yàn)輸入與輸出的差別也不大。

2.6 模型輸出后驗(yàn)區(qū)域濃度

濃度最高的為打漿崗位（177 mg/m3），其次為夾布機(jī)成型崗位（125.70 mg/m3），兩者幾何標(biāo)準(zhǔn)差分別為115、71 mg/m3。其余崗位濃度均

2.7 二區(qū)域模型運(yùn)算結(jié)果比較

將參數(shù)的不同取值分別代入模型后，得到的崗位區(qū)域濃度結(jié)果見表6。14個(gè)崗位中有11個(gè)崗位的無信息推斷結(jié)果與有信息的推斷結(jié)果，其差別在2倍以內(nèi)，但夾布機(jī)成型崗位的結(jié)果卻相差近20倍。專家給出的先驗(yàn)信息直接代入物理模型后的計(jì)算結(jié)果，與有信息推斷的結(jié)果相比較，僅有4個(gè)崗位的結(jié)果與之相差2倍以內(nèi)，其余崗位的差別大多在20倍以上。將參數(shù)的后驗(yàn)輸出直接代入物理模型，其計(jì)算結(jié)果與有信息的統(tǒng)計(jì)推斷吻合良好。

2.8 區(qū)域濃度估算結(jié)果的比較和檢驗(yàn)

由表1、2、5可見，與8個(gè)崗位的區(qū)域濃度采樣結(jié)果相比較，歷史測量值有4個(gè)崗位與其無明顯差別，非經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法估算結(jié)果有7個(gè)崗位與其無明顯差別。

3 討論

頻率學(xué)派與BAYES學(xué)派是統(tǒng)計(jì)學(xué)的二個(gè)主要學(xué)派。相對(duì)于頻率學(xué)派統(tǒng)計(jì)學(xué)，BAYES統(tǒng)計(jì)學(xué)被稱為非經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)。兩者的主要差別在于后者使用先驗(yàn)信息即來源于經(jīng)驗(yàn)和歷史材料的信息。而主觀概率就是人們根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)某事發(fā)生可能性的個(gè)人信念。非經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事中應(yīng)用越來越廣泛。

工業(yè)衛(wèi)生中，歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)可能由于采樣時(shí)間、地點(diǎn)不當(dāng)或其他原因而不能完全反應(yīng)工人的實(shí)際接觸水平，如：有些數(shù)據(jù)測量時(shí)只注重于某些特殊情形，有些數(shù)據(jù)不完整甚至互相沖突［4］。在本橡膠廠研究資料中，部分濃度>5 000 mg/m3，而同一地點(diǎn)的值則又可能在檢測限以下。1984年以前各年的樣本含量明顯少于1984年以后各年的樣本含量，全廠苯濃度明顯較高。部分原因在于衛(wèi)生監(jiān)督的目的在于發(fā)現(xiàn)車間空氣中苯的濃度是否超過最高容許濃度，在樣本有限的情況下，監(jiān)測人員大多會(huì)尋找濃度最高的崗位測量，而忽略了中低濃度的崗位，所以工廠平均濃度差別較大。部分年份的濃度明顯偏低，如1994年幾何均數(shù)為0.19 mg/m3，還有兩年分別為0.40、0.41 mg/m3，主要原因是采樣崗位、地點(diǎn)的差別所致。這些問題會(huì)對(duì)結(jié)果帶來重大影響。簡單地去掉這些值的做法是不可取的。越來越多的人認(rèn)為，當(dāng)前一個(gè)重要問題是如何提高測量資料在常規(guī)危險(xiǎn)性評(píng)估中的正確、有效使用［5］。

理論上認(rèn)為，如果我們能確定對(duì)空氣中污染物產(chǎn)生重要影響的接觸決定因子及其作用大小，就能估算出工人的接觸濃度［6］。研究表明，比較重要的因子可以分為4類，即物質(zhì)理化特性、工作條件（如溫度、濕度）、工藝流程（操作過程、工藝設(shè)備）、個(gè)體因素（任務(wù)的頻度與持續(xù)時(shí)間、個(gè)體防護(hù)設(shè)施）。目前化學(xué)物接觸評(píng)估的數(shù)學(xué)模型主要有充分混合盒式模型、二區(qū)域模型、渦流擴(kuò)散模型等。這些模型能相對(duì)精確地預(yù)測工作場所有害因素的濃度或強(qiáng)度，但每個(gè)模型都有明顯的局限性。而物理模型的相對(duì)現(xiàn)場的簡單性而言，單獨(dú)使用物理模型會(huì)對(duì)結(jié)果估算產(chǎn)生重大偏倚，所以需要有效方法來彌補(bǔ)物理模型的不足。

在接觸評(píng)估過程中，專家的作用越來越重要［7］。專家根據(jù)接觸評(píng)估原理，收集資料，并以各種資料為基礎(chǔ)，綜合專業(yè)知識(shí)和工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估［8］，提高了評(píng)估效率。但由于專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的主觀性，所以在評(píng)估過程中必須結(jié)合工人的具體工作環(huán)境、現(xiàn)場測量結(jié)果。否則，專家經(jīng)驗(yàn)可能對(duì)評(píng)估結(jié)果適得其反［9］。

統(tǒng)計(jì)模型在接觸評(píng)估工作中應(yīng)用廣泛。多數(shù)研究都是將已知測量值進(jìn)入模型，估算各參數(shù)值，再將參數(shù)及其系數(shù)進(jìn)入模型，進(jìn)一步估算將來或過去時(shí)期的接觸情況。如，WILLIAMS等以測量資料為基礎(chǔ)，收集、補(bǔ)充了接觸決定因子的信息如工程控制、加班時(shí)間、產(chǎn)品產(chǎn)量、呼吸器的使用及效果等，根據(jù)測量信息的數(shù)學(xué)分布特征，用Monte Carlo方法對(duì)樣品重新進(jìn)行抽樣分析，得出了車間空氣中概率最大的濃度［10］。BAYES統(tǒng)計(jì)學(xué)重視先驗(yàn)信息的收集、挖掘、加工，形成數(shù)量化，參加到統(tǒng)計(jì)推斷中來。本研究中，結(jié)合物理模型、專家意見及樣本信息的BAYES統(tǒng)計(jì)推斷，應(yīng)用于接觸評(píng)估工作中，提高評(píng)估質(zhì)量。由模型輸出結(jié)果可見，區(qū)域濃度最高的崗位依次是打漿、夾布機(jī)成型、搪漿，濃度分布為177.00、125.70、44.55 mg/m3，但離散程度大。其余崗位濃度較低，均

在一些情況下，先驗(yàn)信息不易獲得，甚至無法獲得，這就給模型的使用帶來了較大困難。因此本研究分析了無信息先驗(yàn)時(shí)的統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果。結(jié)果顯示，大部分無信息先驗(yàn)的輸出結(jié)果與有信息先驗(yàn)的推斷結(jié)果相差不大，但一些崗位的結(jié)果與先驗(yàn)信息則相差近20倍。這提示專家的先驗(yàn)信息與實(shí)際值相差較大，也提示物理模型需要進(jìn)一步發(fā)展完善。而結(jié)合專家推斷、樣本信息的BAYES統(tǒng)計(jì)推斷能有效校正各種不確定因素所致的偏倚，彌補(bǔ)了專家主觀判斷與物理模型不足，使估算結(jié)果趨于合理。這說明先驗(yàn)信息有助于統(tǒng)計(jì)推斷，忽視先驗(yàn)信息有時(shí)是一種浪費(fèi)，有時(shí)還會(huì)導(dǎo)致不合理的結(jié)論。專家先驗(yàn)信息經(jīng)統(tǒng)計(jì)模型的擬合后，得到了參數(shù)的后驗(yàn)輸出。將參數(shù)的后驗(yàn)輸出直接代入物理模型，其結(jié)果與有先驗(yàn)信息的統(tǒng)計(jì)推斷吻合良好，如大小有芯崗位的運(yùn)算結(jié)果均為1.83 mg/m3。

以上結(jié)果和分析可見，BAYES統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在職業(yè)衛(wèi)生工作中應(yīng)用新穎，結(jié)合了多種信息，使結(jié)果與實(shí)測值更接近［8，11］。

第6篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

多元統(tǒng)計(jì)分析作為經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展中的重要分支,對(duì)社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)管理具有重要的作用,影響國民經(jīng)濟(jì)總體及其經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的狀態(tài)。本文主要通過闡述多元經(jīng)濟(jì)分析方法的主要內(nèi)容,探討多元統(tǒng)計(jì)分析方法在宏觀經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用狀況。

關(guān)鍵詞:

多元統(tǒng)計(jì)分析;宏觀經(jīng)濟(jì);應(yīng)用探討

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門收集、整理、歸納、描述、分析數(shù)據(jù)的學(xué)科。多元統(tǒng)計(jì)學(xué)作為經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要分支,遵循了繼承、發(fā)展的原則,在掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本統(tǒng)計(jì)原理的同時(shí),創(chuàng)造更多統(tǒng)計(jì)分析方法,使多元統(tǒng)計(jì)學(xué)合理應(yīng)用到社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)的管理中,改善社會(huì)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)、穩(wěn)定的發(fā)展。

一、多元統(tǒng)計(jì)分析方法的主要內(nèi)容

隨著社會(huì)科學(xué)技術(shù)水平的發(fā)展,統(tǒng)計(jì)學(xué)在應(yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)的基礎(chǔ)上,逐漸與計(jì)算機(jī)技術(shù)相融合,利用計(jì)算機(jī)快速、有效的應(yīng)用能力,將統(tǒng)計(jì)學(xué)所涉及的領(lǐng)域擴(kuò)大到社會(huì)生活的方方面面,影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展。多元統(tǒng)計(jì)分析作為一種綜合的分析方法,擁有多種統(tǒng)計(jì)分析的方式。其中主要包括了判別分析、聚類分析、主成分分析、對(duì)應(yīng)分析、因子分析等統(tǒng)計(jì)分析的方式。判別分析,是多元統(tǒng)計(jì)分析中的主要分析方式。將多個(gè)不同的樣本構(gòu)造成為一個(gè)特別的函數(shù),根據(jù)與樣本相關(guān)聯(lián)的量變的變化,判別分析出想要知道的未知函數(shù)屬于哪一個(gè)所提供的樣本。這種通過判斷的方式尋找問題答案的分析過程就是判別分析。判別分析在社會(huì)中應(yīng)用廣泛,它涉及了醫(yī)學(xué)、氣象、圖像識(shí)別等多種領(lǐng)域,用判別數(shù)據(jù)的方式促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展。

主成分分析,是一種歸納、整理、避免重復(fù)的分析方式。為了簡化復(fù)雜的數(shù)據(jù),將多個(gè)可變量綜合整理為一個(gè)整體,應(yīng)用新組合的無關(guān)變量群體替換原有的相關(guān)變量的群體,經(jīng)過層層組合,將多個(gè)可變量因素歸納成為少數(shù)的主成分群體,通過少數(shù)群體所凸顯的主要問題分析事物發(fā)展的主要矛盾,解決因多個(gè)相關(guān)變量互相干擾所帶來的困擾。主成分分析適合解決綜合性問題,將多個(gè)可變量數(shù)據(jù)組合成為一個(gè)綜合的變量,逐層遞減,逐漸減少可變量的數(shù)據(jù),最終實(shí)現(xiàn)解決復(fù)雜問題的愿望。聚類分析,是一種較為直觀的分析方式,根據(jù)它的名字我們就可以了解到,這是一種將同類屬性的可變量因素綜合在一起的統(tǒng)計(jì)分析方式,將相同類別、相同性質(zhì),可以互相關(guān)聯(lián)的因素,合理的歸納在一起,這就是相互整合的聚類分析。聚類分析作為多元統(tǒng)計(jì)分析方式中的一種,應(yīng)用圖表合理的展示所要分析的數(shù)據(jù),相比較經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)而言,聚類分析更為直觀、具體。

二、多元統(tǒng)計(jì)分析在宏觀經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用實(shí)例

(一)判別分析在宏觀經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用判別分析,作為一種判斷式的分析方式,在宏觀經(jīng)濟(jì)中應(yīng)用廣泛。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、氣象預(yù)報(bào)中,判別分析是一種主要的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方式。1、判別分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用案例判別分析對(duì)于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的促進(jìn)作用,下面將針對(duì)呼吸內(nèi)科的應(yīng)用案例,對(duì)判別分析的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行合理的解釋。如果一個(gè)人的肺部產(chǎn)生陰影,那么可能產(chǎn)生的原因是肺癌、肺結(jié)核、乙肝、或者是肺氣腫。在不知道具體患有什么病癥的前提下,通過應(yīng)用判別分析的分析方式,將多種可能含有的癥狀綜合整理成為一個(gè)函數(shù),然后通過患病者的患病狀況,研究患病者是否含有咳嗽、咳血、發(fā)燒、體重減輕等癥狀,將患病者的患病狀況視為一種可變的因變量,通過對(duì)因變量的統(tǒng)計(jì)分析,研究患病者患有哪一種肺部的疾病。通過這種判別式的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方式,可以合理的分析出患病者屬于哪一類的病癥結(jié)果,通過對(duì)于因變量的分析,將患者想要了解的未知問題對(duì)應(yīng)的尋找已知的答案,為醫(yī)護(hù)人員以及病癥患者提供有效的解決方案。這種判別分析的方式,可以提高醫(yī)護(hù)人員解決病癥患者醫(yī)療問題的速度,為醫(yī)療事業(yè)提供及時(shí)有效的解決方案,使真正患有疾病的人員可以在最佳的治療時(shí)間進(jìn)行醫(yī)治,以延長患者的生命,再次用寶貴的生命為社會(huì)的發(fā)展作出自己的貢獻(xiàn),使僅僅患有肺氣腫的人員,可以以最快的時(shí)間排除自己可能患有癌癥或傳染性疾病的可能性,為患者以及患者家人帶來一份安心。判別分析對(duì)于醫(yī)療事業(yè)的影響深遠(yuǎn),在社會(huì)發(fā)展的過程中,通過判別分析可以提高醫(yī)療診斷的效率,用最快的時(shí)間診斷出患者的病情,為醫(yī)療患者提供最佳的治療時(shí)間,促進(jìn)中國醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展。2、判別分析在氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用案例在氣象事業(yè)中,可以通過提供多種可知的樣本,例如陰天、雨天、晴天、多云、霧霾天等多種可能出現(xiàn)的天氣樣本,將多種天氣匯集成的樣本制作成為一個(gè)總體的函數(shù),根據(jù)氣象臺(tái)所偵察到的多種數(shù)據(jù)進(jìn)行合理有效的分析,對(duì)應(yīng)的放置在已經(jīng)知道的樣本中,選擇最適合的樣本作為想要了解的未知函數(shù),在判別分析的判定下,我們可以將所有的天氣狀態(tài)進(jìn)行整理,根據(jù)氣象觀測中顯示的風(fēng)力情況,云層厚度等所有可變因素,預(yù)判未來幾天的天氣情況,為未來生活的出行條件提供便利的因素。判別分析對(duì)于日常生活的影響十分的深遠(yuǎn),它在方便人們生活的同時(shí),改善了人們的生活狀態(tài),提高了人們的生活質(zhì)量。

(二)聚類分析在宏觀經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用聚類分析在宏觀經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用范圍也是十分的廣泛的,在社會(huì)生活的多種領(lǐng)域中都存在聚類分析的統(tǒng)計(jì)分析方式。聚類分析,在宏觀經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用直接影響了中國社會(huì)的發(fā)展,它不僅對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的變化有著重要的影響,對(duì)于中國災(zāi)害的預(yù)報(bào),聚類分析也同樣產(chǎn)生重要的作用,在預(yù)報(bào)洪水、地震、暴雨等自然災(zāi)害中,聚類分析的效果要比其他的統(tǒng)計(jì)分析效果好很多。作為多元統(tǒng)計(jì)分析方式中的一種統(tǒng)計(jì)方式,相對(duì)于其他的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析而言,聚類分析可以通過圖表的展示,更為直觀、明朗的呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化過程。1、聚類分析對(duì)于城市居民生活狀態(tài)的分析應(yīng)用案例對(duì)于我國各個(gè)省份的城市居民生活水平狀況,可以根據(jù)聚類分析的方式進(jìn)行整理、歸納、分析。通過聚類分析的方式,可以首先將中國各個(gè)省份的城市居民生活狀態(tài)繪制成為一個(gè)圖標(biāo),將省份的名稱以及城市居民的住房建筑物投資、人均收入水平、人均消費(fèi)水平、城市就業(yè)人數(shù)等多種與城市居民經(jīng)濟(jì)水平相關(guān)聯(lián)的可變量數(shù)據(jù)顯示在圖標(biāo)中。可變量數(shù)據(jù)經(jīng)過整理后,再次簡化數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理,使數(shù)據(jù)的圖表呈現(xiàn)方式更加直觀。經(jīng)過合理整理后,用聚類分析的統(tǒng)計(jì)分析方式,將相關(guān)聯(lián)的樣本進(jìn)行分類,將中國各個(gè)省份分成不同的類別。通過聚類分析的方式,可以直觀、清楚的將中國城市居民的生活水平以圖表的方式呈現(xiàn)出來,方便國家在宏觀經(jīng)濟(jì)中對(duì)城市居民的生活水平進(jìn)行宏觀調(diào)控,使中國城市居民的生活可以得以改善、提高。宏觀經(jīng)濟(jì),是國民經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展水平及經(jīng)濟(jì)運(yùn)營狀態(tài),國家對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)的掌控及其調(diào)整,直接影響著中國人民的生活水平。多元統(tǒng)計(jì)分析作為一種統(tǒng)計(jì)、分析數(shù)據(jù)的方式,可以根據(jù)過去原有的陳舊數(shù)據(jù),進(jìn)行歸納、整理、分析,從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中,分析未來數(shù)據(jù)的變化過程,通過對(duì)于數(shù)據(jù)的掌握情況,可以改善社會(huì)中多種領(lǐng)域范圍的發(fā)展?fàn)顩r。隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,由經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析分支出來的多元統(tǒng)計(jì)分析方式也在不斷的改善、提高。經(jīng)過時(shí)間與實(shí)踐的探索,多元統(tǒng)計(jì)分析衍生出主成分分析方式、聚類分析方式、判別分析方式、對(duì)應(yīng)分析方式等多種分析方式,這些統(tǒng)計(jì)分析方式涉及了社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展變化,在宏觀經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用中影響著社會(huì)中醫(yī)學(xué)、科技、農(nóng)業(yè)、電子科技等行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r,對(duì)社會(huì)的總體發(fā)展起到了至關(guān)重要的作用。通過精確的數(shù)據(jù)分析,多元統(tǒng)計(jì)分析方式滿足社會(huì)發(fā)展中的多種發(fā)展需求,促進(jìn)社會(huì)國民經(jīng)濟(jì)總體水平的提升。

參考文獻(xiàn):

[1]朱小梅.多元統(tǒng)計(jì)分析方法在宏觀經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,(20):5-6

[2]劉君一.多元統(tǒng)計(jì)分析方法在宏觀經(jīng)濟(jì)分析中的運(yùn)用[J].時(shí)代金融(中旬),2015,(7):168

第7篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

關(guān)鍵詞:Excel;直線回歸;統(tǒng)計(jì)分析

中圖分類號(hào):R195·1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B

醫(yī)藥衛(wèi)生工作者在工作和科學(xué)研究中經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。有報(bào)道表明,醫(yī)學(xué)期刊論文中應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)方法大多數(shù)屬于t檢驗(yàn)、χ2檢驗(yàn)、方差分析和直線回歸與相關(guān)分析等經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法[1]。當(dāng)前計(jì)算機(jī)已普及,利用計(jì)算機(jī)完成統(tǒng)計(jì)分析工作已成為人們的第一選擇。雖然目前有一些專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件可供人們選用,如SAS、SPSS軟件等,但這些專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一般的應(yīng)用者不容易掌握,并且價(jià)格昂貴,使人難以承受。Excel是Office家族的一個(gè)成員,是一種電子表格軟件,眾多醫(yī)藥衛(wèi)生工作者和科研工作者喜歡用它來記錄和整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),其處理數(shù)據(jù)和繪圖等功能的確方便了廣大用戶,但大多數(shù)人并不知道Excel還可以提供一些基本的、經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析方法。下面根據(jù)筆者多年來在教學(xué)和科研中應(yīng)用Excel軟件的經(jīng)驗(yàn),談一談如何利用Excel進(jìn)行直線回歸分析。

1為Excel安裝“分析工具庫”

1·1在使用“分析工具”之前,應(yīng)檢查“工具”菜單,確定Excel當(dāng)前是否安裝了“分析工具”。如果在“工具”菜單中沒有“數(shù)據(jù)分析”命令項(xiàng),則需通過調(diào)用加載宏來安裝“分析工具庫”[2]。

圖1當(dāng)前家載宏對(duì)話框

1·2單擊“工具”菜單,在其下拉菜單中選中并單擊“加載宏”,命令彈出“加載宏”對(duì)話框,見圖1。

1·3在對(duì)話框的“當(dāng)前加載宏”列表框中選中“分析工具庫”,加載宏左側(cè)復(fù)選框中打“√”。然后單擊“確定”按鈕,關(guān)閉對(duì)話框。至此,為Excel安裝“分析工具庫”的工作已經(jīng)完成。

2制作回歸曲線、求出直線回歸方程及決定系數(shù)

2·1在Excel工作表中拖動(dòng)鼠標(biāo),選中數(shù)據(jù)所在的區(qū)域,例如:現(xiàn)有二組數(shù)據(jù):X分別為1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0;Y分別為2.0、3.9、5.8、8.4、10.1、11.9。X用A列表示,將它們分別輸入A1-A6的區(qū)域;Y用B列表示,將它們分別輸入B1-B6的區(qū)域,然后選中A1-B6數(shù)據(jù)所在區(qū)域,點(diǎn)擊工具欄上的“圖表向?qū)А眻D標(biāo)或點(diǎn)擊插入菜單中選擇圖表項(xiàng),就可以打開圖表向?qū)А?/p>

2·2在“標(biāo)準(zhǔn)類型”選項(xiàng)卡的“圖表類型”中選擇“XY散點(diǎn)圖”。點(diǎn)擊“完成”鍵,散點(diǎn)圖出現(xiàn)在工作表中。在圖表區(qū)內(nèi)按鼠標(biāo)右鍵,根據(jù)需要可對(duì)標(biāo)題、橫縱坐標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)線、線性的粗細(xì)等進(jìn)行添加、修改和刪除。

圖2由Excel作出的回歸曲線

2·3將鼠標(biāo)放在散點(diǎn)圖中任一數(shù)據(jù)上按右鍵,在出現(xiàn)的浮動(dòng)菜單中選擇“添加趨勢線”項(xiàng),出現(xiàn)“添加趨勢線”窗口。在“添加趨勢線”窗口的“類型”選項(xiàng)卡“趨勢預(yù)測/回歸分析類型”中選擇“線性”;在“選項(xiàng)”選項(xiàng)卡中的“顯示公式”和“顯示R平方值”復(fù)選框中打上“√”,點(diǎn)擊“確定”按鈕后在繪圖區(qū)就顯示曲線、回歸方程和決定系數(shù)R2的值,見圖2。

3檢驗(yàn)求得的直線回歸方程是否成立

3·1在“工具”菜單的選項(xiàng)卡中點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)分析”,彈出“數(shù)據(jù)分析”窗口,在“分析工具”中選擇“回歸”,然后點(diǎn)擊“確定”按鈕,出現(xiàn)“回歸”窗口,見圖3。

圖3回歸分析窗口

3·2將光標(biāo)移至“Y值輸入?yún)^(qū)域”,選定B1-B6間的數(shù)據(jù);然后將光標(biāo)移至“X值輸入?yún)^(qū)域”,選定A1-A6間的數(shù)據(jù);再在“置信度”左側(cè)復(fù)選框中打“√”,點(diǎn)擊“確定”按鈕,出現(xiàn)分析結(jié)果,見圖4。

SUMMARYOUTPUT

回歸統(tǒng)計(jì)

MultipleR0.998453792

RSquare0.996909975

AdjustedRSquare0.996137469

標(biāo)準(zhǔn)誤差0.235230384

觀測值6

方差分析

DfSSMSFSignificanceF

回歸分析171.40771.4071290.4879523.58429E-06

殘差40.2213333330.055333333

總計(jì)571.62833333

Coefficients標(biāo)準(zhǔn)誤差tStatP-valueLower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%

Intercept-0.0533333330.218987569-0.243545030.819563773-0.6613415580.55467489-0.66134160.55467489

XVariable12.020.05623081735.92336223.58429E-061.86387792.17612211.86387792.1761221

圖4直線回歸分析結(jié)果

3·3對(duì)圖4所示的數(shù)據(jù),主要看“方差分析”的結(jié)果:“df”表示自由度、“SS”表示離均差平方和、“MS”表示均方、“F”表示統(tǒng)計(jì)量F值、“SignificanceF”表示P值。一般來說,若P0.05,表明有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,即總體回歸系數(shù)β≠0;反之,表明無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,總體回歸系數(shù)β=0。本例F=1290.487952、P=3.58429E-06(3.58429×10-6),很明顯P<0.05,表明二組數(shù)據(jù)之間存在依存關(guān)系,其關(guān)系可用回歸方程Y=2.02X-0.0533表示。

4結(jié)語

本文通過實(shí)例,具體地說明了如何利用Excel進(jìn)行直線回歸分析,但對(duì)其他方法沒有做過多的論述。其應(yīng)用前提是使用者必須對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和基本方法有所了解,而且對(duì)電子表格軟件Excel的功能也有一定的了解。學(xué)會(huì)使用這種方法后,將為許多人在工作和研究中節(jié)約許多寶貴時(shí)間。而且,Ex-cel還可以與其他一些軟件如Word、PowerPoint和SPSS等軟件之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的交換[3],使之發(fā)揮更多的作用。由于該方法操作簡便,得到結(jié)果快速而準(zhǔn)確,同時(shí)能得到直觀圖形,因而值得大力推薦。

[參考文獻(xiàn)]

[1]張立群,魏麗惠.醫(yī)學(xué)科研論文中常見統(tǒng)計(jì)學(xué)錯(cuò)誤分析[J].中國婦產(chǎn)科臨床雜志,2006,7(6):473-474.

第8篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

關(guān)鍵詞：市場調(diào)查；內(nèi)容；方式與方法；成績?cè)u(píng)定

中圖分類號(hào)：G642.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2013）11-0-02

目前在本科院校尤其是獨(dú)立學(xué)院的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)中，市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程的教學(xué)現(xiàn)狀大都沿用傳統(tǒng)方式，即重視理論知識(shí)的灌輸，缺少學(xué)生的主動(dòng)投入和實(shí)踐技能培訓(xùn)。這種模式對(duì)于傳統(tǒng)理論性較強(qiáng)的課程，其教學(xué)效果的弊端尚不明顯，然而對(duì)于實(shí)踐性要求較高的就顯得很不適宜。隨著經(jīng)濟(jì)和管理現(xiàn)象日益復(fù)雜，市場情況瞬息萬變，社會(huì)對(duì)人才素質(zhì)的要求越來越高，這也促使目前以講授為主導(dǎo)的課程教學(xué)模式培養(yǎng)的學(xué)生必須加以改革。

一、課程的培養(yǎng)目標(biāo)

西安財(cái)經(jīng)學(xué)院行知學(xué)院（以下簡稱西財(cái)行知學(xué)院）統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的課程培養(yǎng)目標(biāo)是培養(yǎng)具有良好的數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)素質(zhì)，掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論和方法，具有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)搜集、加工、整理、傳輸與分析的能力，能在企事業(yè)單位從事統(tǒng)計(jì)和管理工作或在科研、教育部門從事研究和教學(xué)工作，適應(yīng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)與科學(xué)技術(shù)發(fā)展要求，富有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的應(yīng)用型高級(jí)專門人才。

《市場調(diào)查實(shí)務(wù)》課程是繼西財(cái)行知學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)開設(shè)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《抽樣調(diào)查》、《市場營銷學(xué)》、《多元統(tǒng)計(jì)分析》、《市場預(yù)測與決策》、《SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件》等課程之后開設(shè)的一門教學(xué)實(shí)踐課程。該課程的開設(shè)目的主要是運(yùn)用上述課程的理論知識(shí)來進(jìn)行市場調(diào)查、市場分析、以及市場研究，是我院統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的核心實(shí)踐課程之一。

二、現(xiàn)有的課程教學(xué)存在的問題

（一）教學(xué)方法的實(shí)際缺陷。目前在西財(cái)行知學(xué)院的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)教學(xué)中，市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程的教學(xué)是沿用傳統(tǒng)方式，即重視理論知識(shí)的灌輸，缺少學(xué)生的主動(dòng)投入和實(shí)踐技能培訓(xùn)。這種教學(xué)模式對(duì)于傳統(tǒng)理論性較強(qiáng)的課程，其教學(xué)效果的弊端尚不明顯，然而對(duì)于實(shí)踐性要求較高的專業(yè)課顯得很不適宜。市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程教學(xué)存在的問題主要有：教學(xué)方法手段缺乏靈活性，重視理論灌輸，輕視職業(yè)能力培養(yǎng)；教學(xué)內(nèi)容為書面知識(shí)，忽視綜合素質(zhì)和就業(yè)能力的培養(yǎng)；沒有圍繞用人單位對(duì)人才的需要進(jìn)行教學(xué)等。傳統(tǒng)的教學(xué)模式導(dǎo)致調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和參與性方面效果欠佳，不僅缺乏對(duì)學(xué)生主動(dòng)性學(xué)習(xí)精神的激發(fā)，也不利于培養(yǎng)學(xué)生真正的分析問題和解決問題的能力。隨著我國經(jīng)濟(jì)又快又好的發(fā)展，市場情況的瞬息萬變，社會(huì)對(duì)人才素質(zhì)的要求越來越高，這也要求我們必須對(duì)目前以講授為主導(dǎo)的實(shí)踐課程教學(xué)培養(yǎng)模式加以改革。

（二）考核方式單一。學(xué)院現(xiàn)有的市場調(diào)查實(shí)務(wù)的成績?cè)u(píng)定為平時(shí)作業(yè)占30%與閉卷考試占70%相結(jié)合的考核方式，閉卷考試側(cè)重理論知識(shí)的考核，學(xué)生需要靠死記硬背，而學(xué)院則以成績定學(xué)生的優(yōu)劣，嚴(yán)重束縛了學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)踐動(dòng)手能力。

（三）市場需要。市場調(diào)查已逐漸成為各類企業(yè)獲取市場信息的主要工具。市場經(jīng)濟(jì)越發(fā)展，競爭越激烈，市場信息就越重要。傳統(tǒng)的海量市場調(diào)查數(shù)據(jù)大都是人工整理的，工作量大，準(zhǔn)確性差，工作效率低下。在計(jì)算機(jī)快速發(fā)展的今天，如果《市場調(diào)查實(shí)務(wù)》引入計(jì)算機(jī)技術(shù)后，其分析計(jì)算能力將會(huì)得到突飛猛進(jìn)的發(fā)展。近年來，我國的市場調(diào)查發(fā)展很快，涌現(xiàn)出大批從事市場調(diào)查、咨詢的專業(yè)性機(jī)構(gòu)。這些調(diào)查企業(yè)對(duì)專業(yè)的市場調(diào)查人才需求也是很龐大的，如何培養(yǎng)專業(yè)的市場調(diào)查人員是統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的培養(yǎng)目前，也是市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程的主要目標(biāo)。

三、課程教學(xué)改革的內(nèi)容

本文試圖研究適合西財(cái)行知學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)《市場調(diào)查實(shí)務(wù)》課程的理論體系和技能，達(dá)到培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)綜合型人才的要求。具體從市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程的教學(xué)時(shí)間安排、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式與方法以及成績?cè)u(píng)定三個(gè)方面進(jìn)行初步的改革與探索。

第一，在教學(xué)內(nèi)容的選取方面，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的先修課程及市場調(diào)查能力的需求對(duì)傳統(tǒng)學(xué)科內(nèi)容進(jìn)行了取舍，并且對(duì)不同的調(diào)查能力有所側(cè)重。第二，課時(shí)的安排方面，將原有的純理論課時(shí)分配成“理論課時(shí)+實(shí)踐課時(shí)”的模式。第三，對(duì)《市場調(diào)查實(shí)務(wù)》課程的教學(xué)方式和方法進(jìn)行改革。研究和探索如何改進(jìn)教學(xué)方法，增加實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，使學(xué)生更好的掌握市場調(diào)查的流程和技巧，能將所學(xué)知識(shí)靈活應(yīng)用到實(shí)際調(diào)查中。第四，試圖設(shè)計(jì)出一套公平、公正、合理、可行的課程考試方式。

四、課程教學(xué)改革的具體措施

（一）調(diào)整課程時(shí)間安排。在教學(xué)體系安排方面將市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程安排在《統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《抽樣調(diào)查》、《市場營銷學(xué)》、《多元統(tǒng)計(jì)分析》、《SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件》等課程之后，為學(xué)生學(xué)習(xí)市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程知識(shí)打下良好的理論基礎(chǔ)。通過多年教學(xué)，我們發(fā)現(xiàn)有相當(dāng)多的學(xué)生未先行修學(xué)《市場營銷學(xué)》、《SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件》等課程，導(dǎo)致教師的授課難度加大，教學(xué)效果降低，因此學(xué)院對(duì)學(xué)生開設(shè)該課程的先修課程應(yīng)該有一條剛性規(guī)定，即先學(xué)習(xí)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《抽樣調(diào)查》、《市場營銷學(xué)》、《多元統(tǒng)計(jì)分析》、《SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件》等課程，再學(xué)習(xí)《市場調(diào)查實(shí)務(wù)》。

目前學(xué)院將《市場調(diào)查實(shí)務(wù)》課程安排在本科教學(xué)階段的第七學(xué)期，這個(gè)時(shí)間段剛好是大四學(xué)生考研、考公務(wù)員、找工作等重要事情的關(guān)鍵期，對(duì)于此學(xué)期的課程的學(xué)習(xí)積極性不高，嚴(yán)重的影響了教學(xué)目標(biāo)的完成，教學(xué)效果不是很明顯。因此建議學(xué)院盡量將時(shí)間課程安排在第七學(xué)期之前或者第六學(xué)期，保證教學(xué)任務(wù)的完成，提高教學(xué)質(zhì)量。

（二）整合課程內(nèi)容。課程內(nèi)容的調(diào)整具體如下：

1.教學(xué)內(nèi)容的調(diào)整。（1）在調(diào)查內(nèi)容方面，側(cè)重于消費(fèi)者行為及態(tài)度調(diào)查，淡化其他內(nèi)容甚至可以省略。（2）在調(diào)查方法方面，加強(qiáng)一手資料調(diào)查方法的運(yùn)用能力訓(xùn)練、加強(qiáng)定性調(diào)查方法深度訪談的運(yùn)用能力訓(xùn)練、加強(qiáng)觀察調(diào)查方法運(yùn)用能力訓(xùn)練。（3）在抽樣方法方面，因?yàn)橄刃薜某闃诱{(diào)查課程對(duì)各類抽樣方法做了詳細(xì)的學(xué)習(xí)，該部分內(nèi)容可以略去。（4）調(diào)查流程方面，側(cè)重對(duì)擬定調(diào)查方案、設(shè)計(jì)問卷、調(diào)查數(shù)據(jù)整理與分析、調(diào)查報(bào)告撰寫等能力培養(yǎng)，并增加學(xué)生對(duì)實(shí)地調(diào)查方案的設(shè)計(jì)與實(shí)施的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)。（5）數(shù)據(jù)分析方面，側(cè)重將SPSS數(shù)據(jù)分析軟件，R軟件等引入教學(xué)，加強(qiáng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力，提高數(shù)據(jù)分析工作的效率。

2.教學(xué)內(nèi)容次序的安排。教學(xué)內(nèi)容的次序完全可以遵循市場調(diào)查項(xiàng)目開展的工作流程展開，打破傳統(tǒng)按知識(shí)體系的章節(jié)結(jié)構(gòu)開展教學(xué)的模式。根據(jù)調(diào)查主題將工作流程可以拆分成六個(gè)階段的工作任務(wù)，學(xué)生在開始每個(gè)階段任務(wù)之前，教師先提出任務(wù)的要求，由學(xué)生去探索完成。完成后學(xué)生展示成果，教師進(jìn)行點(diǎn)評(píng)并補(bǔ)充必要的知識(shí)，學(xué)生在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步完善工作，然后再展示成果，教師再進(jìn)行點(diǎn)評(píng)。這樣反復(fù)幾次后，學(xué)生對(duì)相關(guān)知識(shí)印象深刻，并且相關(guān)能力得到重復(fù)訓(xùn)練。

3.整合課程內(nèi)容，壓縮課堂學(xué)時(shí)，增加實(shí)踐指導(dǎo)。根據(jù)實(shí)際授課經(jīng)驗(yàn)，即使不考慮學(xué)生實(shí)踐能力的培養(yǎng)，僅采用教師“滿堂灌”的方式授課，要在18課時(shí)內(nèi)將“市場調(diào)查”部分的全部原理、方法、技巧等知識(shí)講述清楚也是有一定時(shí)間壓力的，更何況在“實(shí)踐能力訓(xùn)練”的教育理念下，還必須抽出部分時(shí)間加強(qiáng)學(xué)生在課程實(shí)踐環(huán)節(jié)的培養(yǎng)，這就使課時(shí)壓力進(jìn)一步加大。初步的構(gòu)想是將原來18課時(shí)的教師課堂授課時(shí)間改變?yōu)?課時(shí)（課堂講授課） +12課時(shí)（實(shí)踐指導(dǎo)課），以促進(jìn)課堂教學(xué)與課外實(shí)踐的結(jié)合，理論知識(shí)與實(shí)際運(yùn)用的結(jié)合。具體實(shí)施方式為：課堂教學(xué)6學(xué)時(shí)僅講授重點(diǎn)和難點(diǎn)，并結(jié)合案例，突出知識(shí)的應(yīng)用性，其余內(nèi)容則少講或不講。通過布置實(shí)踐作業(yè)來引導(dǎo)學(xué)生，促使其帶著問題去思考和自學(xué)，在此階段教師應(yīng)及時(shí)跟進(jìn)實(shí)踐指導(dǎo)環(huán)節(jié)，對(duì)學(xué)生在課外按照教師要求完成的與課程有關(guān)的實(shí)踐調(diào)查作業(yè)實(shí)施指導(dǎo)。

（三）教學(xué)方式方法的改革。課堂教學(xué)方法的改革。改進(jìn)傳統(tǒng)的純理論課堂教學(xué)方法，加入項(xiàng)目教學(xué)、課堂模擬調(diào)查、學(xué)生討論等方法，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)生數(shù)據(jù)分析的效率，鍛煉學(xué)生的獨(dú)立性，培養(yǎng)學(xué)生的專業(yè)綜合能力。

1.案例教學(xué)法。教師在教學(xué)中可以試圖加入經(jīng)典案例的教學(xué)。在課堂上，教師可以講解一個(gè)具有代表性的案例，引導(dǎo)學(xué)生對(duì)案例進(jìn)行分析、討論、從而有效地掌握理論知識(shí)。課后給學(xué)生留多個(gè)經(jīng)典的調(diào)查案例進(jìn)行自學(xué)，并要求撰寫讀后感。

2.影視教學(xué)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和多媒體技術(shù)大量地引入到大學(xué)生的課堂教學(xué)中，視頻教學(xué)的應(yīng)用越來越廣泛，也深受大學(xué)生的歡迎。因此授課教師可以構(gòu)想將收集到的經(jīng)典的市場調(diào)查視頻在課堂上播放，也可以留給學(xué)生課后自己觀看。

3.情景模擬教學(xué)法。目前學(xué)院的實(shí)踐教學(xué)課程都有課時(shí)限制，并且該門課程由一個(gè)教師講授，如果讓老師全程跟蹤學(xué)生的調(diào)查過程不太符合現(xiàn)實(shí)情況，因此可以考慮在課堂上讓學(xué)生進(jìn)行模擬實(shí)施調(diào)查，發(fā)現(xiàn)學(xué)生實(shí)際調(diào)查中的問題，教師給予現(xiàn)場指導(dǎo)，要求學(xué)生將模擬調(diào)查過程中存在的問題進(jìn)行指導(dǎo)和總結(jié)、

4.小組討論學(xué)習(xí)法。市場調(diào)查實(shí)務(wù)課程重在實(shí)踐上，教師可以組織將班級(jí)學(xué)生分成幾個(gè)小組，各個(gè)小組成員一起討論與思考。各個(gè)小組確定出一個(gè)調(diào)查主題，并且進(jìn)行調(diào)查問卷設(shè)計(jì)、調(diào)查問卷修改、調(diào)查數(shù)據(jù)整理和分析、調(diào)查報(bào)告撰寫等。分小組討論學(xué)習(xí)法，一方面減輕了個(gè)人調(diào)查的工作壓力；另一方面培養(yǎng)了大學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作的意識(shí)和精神。

5.競賽教學(xué)。目前社會(huì)上關(guān)于大學(xué)生市場調(diào)查的各類競賽很多。學(xué)院可以鼓勵(lì)和組織大學(xué)生積極報(bào)名參加。大學(xué)生通過參與競賽，可以在較短的時(shí)間內(nèi)學(xué)習(xí)和熟悉市場調(diào)查的流程和相關(guān)知識(shí)，達(dá)到教學(xué)的目的。

（四）成績?cè)u(píng)定方式的改革。初步探索采用平時(shí)成績占30%），實(shí)踐考核占70%相結(jié)合的適合當(dāng)前該課程的新考核方式。平時(shí)成績的評(píng)定主要考察學(xué)生出勤情況、課堂提問、課堂討論等方面的表現(xiàn)情況，實(shí)踐考核內(nèi)容包括提交作業(yè)、實(shí)施具體調(diào)查項(xiàng)目，提交調(diào)查報(bào)告、分小組答辯等環(huán)節(jié)。增加的分小組答辯考核可以讓教師更清楚地知道學(xué)生對(duì)該課程的學(xué)習(xí)和掌握情況。

第9篇：經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法范文

【關(guān)鍵詞】 利培酮； 精神分裂癥； 體重； 糖代謝

利培酮對(duì)體重和糖代謝的影響國內(nèi)外均有報(bào)道，主要是利培酮阻斷胰腺β細(xì)胞上的5-HT2A受體使血糖升高[1]；同時(shí)阻斷去甲腎上腺素神經(jīng)元突觸前膜上的ɑ2受體，增加去甲腎上腺素釋放，促進(jìn)糖原分解，又升高血糖[2]。本文旨在探索利培酮對(duì)患者體重和糖代謝的影響，供同道臨床用藥時(shí)參考，現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 2008年5月-2012年5月在本院住院的服用利培酮治療的患者中，凡符合DSM-Ⅳ精神異常診斷標(biāo)準(zhǔn)，并排除肝、腎疾病及孕婦，入院前2周內(nèi)未用過利培酮患者，無神經(jīng)系統(tǒng)疾病史，無肥胖、進(jìn)食障礙、糖尿病、高血壓、心臟病、藥物或酒精依賴史均可入選。共收集78例，其中男36例，女42例。年齡18～48歲，平均（27.54±9.42）歲；發(fā)病年齡18～48歲，平均（23.32±6.31）歲；病程5個(gè)月～11年，平均（1.3±0.5）年。

1.2 治療與研究方法 在治療過程中禁止吸煙、飲酒、食用高糖、高膽固醇食品及合用其他藥物。入院后1周內(nèi)測量體重和抽取靜脈血檢測空腹血糖。剔除血糖異?；颊撸?2周療程結(jié)束后，再測量患者體重和抽血檢測血糖與治療前體重、血糖進(jìn)行對(duì)比分析。

用穩(wěn)態(tài)評(píng)估法評(píng)價(jià)胰島素抵抗，HOMA胰島素抵抗指數(shù)（HOMA-insulin resistance，HOMA-IR）=空腹血糖（mmol/L）×空腹胰島素（μIU/L）/22.5[3]；胰島素敏感指數(shù)（insulin sensitivity index，ISI）=I/（空腹血糖（mmol/L）×空腹胰島素（μIU/L）[4]；HOMA胰島素分泌指數(shù)（HOMA-βcell secretionindex，HBCI）=20×空腹胰島素/（空腹血糖-3.5）[5]。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 本文資料采用SPSS 16.0統(tǒng)計(jì)軟件，計(jì)量資料以（x±s）表示，采用t檢驗(yàn)。對(duì)非正態(tài)分布變量對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換[6]。以P

2 結(jié)果

在利培酮治療前測量患者體重，均值為（59.47±7.73）kg，治療12周后檢測體重，均值為（62.08±5.85）kg，平均增加2.61kg，比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

3 討論

有研究證明，經(jīng)典抗精神病藥物可以引起體重增加，但是，非經(jīng)典抗精神病藥物如氯氮平、奧氮平可引起更顯著的體重增加，利培酮、奎硫平次之[7]。本文研究結(jié)果顯示，服利培酮12周后與治療前比較，患者平均體重增加2.61 kg。利培酮屬非經(jīng)典抗精神病藥物，雖引起體重增加比氯氮平、奧氮平較輕，但不能不引起臨床高度關(guān)注[8]。有報(bào)道認(rèn)為，體重增加必須嚴(yán)格控制，因其可能導(dǎo)致其他疾病，如糖尿病、高血脂癥、高血壓和冠心病等[9]。

本文研究結(jié)果還顯示，服用利培酮12周后，空腹血糖上升比服藥前空腹血糖高0.84 mmol/L。有研究結(jié)果證明，利培酮引起肥胖，是糖尿病、高血脂癥、高血壓和冠心病的危險(xiǎn)因素。因此，美國食品藥品管理局規(guī)定，利培酮產(chǎn)品資料上要反映出糖尿病的危險(xiǎn)性[10]。這些研究資料均支持本文的研究結(jié)果，用利培酮治療確實(shí)能使患者空腹血糖升高。因此，在使用利培酮治療過程中，需要監(jiān)測空腹血糖，對(duì)嚴(yán)重空腹血糖升高患者，應(yīng)考慮換藥[11]。

本文研究結(jié)果基本與國內(nèi)外同類研究結(jié)果相一致，但相對(duì)不足的是樣本較少，觀察時(shí)間較短，在對(duì)利培酮評(píng)價(jià)上難免有過高估計(jì)或主觀偏差，還需進(jìn)一步大樣本和長時(shí)間的觀察研究。

參考文獻(xiàn)

[1] Holt R I，Peveler R C.Association between antipsychotic drugs and diabetes[J].Diabetes Obes Metab，2006，8（2）：125，135.

[2] Mager U，Lindi V，Lindstrom J，et al.Association of the Leu72MET polym orphism of the ghrelin gene with the risk of Type 2 diabetes in subjects with impaired glucose tolerance in the Finnish Diabetes Prevention Study[J].Diabet Med，2006，23（6）：685，689.

[3] 亢萬虎，郭麗陽，李強(qiáng)，等.精神分裂癥ghrelin基因多態(tài)性與利培酮治療前后血糖的變化[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版）， 2009，30（5）：579-582.

[4] 喻東山，高振忠.精神科合理用藥手冊(cè)[M].江蘇：科學(xué)技術(shù)出版社，2005：11-14.

[5] 劉燕，李華芳，王慧芳，等. 氯氮平、利培酮對(duì)精神分裂癥病人血糖胰島素穩(wěn)態(tài)的影響及相關(guān)因素分析[J].上海精神醫(yī)學(xué)，2003，15（5）：257-259.

[6] 劉珺.利培酮、喹硫平、阿立哌唑?qū)颊咛侵x的影響[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版），2012，20（1）：61-63.

[7] 趙慶蓮，任巧玲，侯峰，等.新型抗精神病藥對(duì)精神病患者體重及血糖、血脂水平的影響[J].神經(jīng)疾病與精神衛(wèi)生，2008，5（6）：377-379.

[8] 陳修哲，楊曉華，陳建平，等.抗精神病藥物對(duì)患者血脂、血糖和體重影響的研究[J].山東精神醫(yī)學(xué)，2006，19（1）：11-13.

[9] Gof D C，Cather C，Evins A E，et al.Medical morbidity and mortality in schizophrenia：guidelines for psychiatrists[J].J Clin Psychiatry，2005，66（2）：183-194.

[10] 常學(xué)潤，李鑫，臧瑞英，等.非典型抗精神病藥對(duì)患者血脂影響的對(duì)比研究[J].中國誤診學(xué)雜志，2006，6（10）：1837-1839.