時間：2023-06-14 16:32:10
序論：在您撰寫統計分析時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
一、保溫費用
2015年保溫統計匯總工作由設備部實施，具體施工由工程部負責，保溫費用大概8.1萬元；2016年冬季未開展保溫工作，2017年保溫費用12.15萬元；2018年保溫費用預計13萬元；2015-2018年保溫費用合計約為33.25萬元。
二、保溫原因分析
1、保溫鐵皮腐蝕造成保溫損壞，2015-2018年因保溫鐵皮腐蝕破損更換保溫包材的管線約為1771米。
2、設備更新或改造后未保溫，2015-2018年設備更新或改造共保溫約136㎡，管線約698米。如豆粕車間更換的加熱器、污水車間更換的厭氧罐分水包等。
3、車間設備管線開始未保溫，使用運行中因工藝需求等原因需重新添加保溫，如豆粕車間沙克龍、脈沖除塵器、提升機流管及清理間、冷粕間消防管線等。
4、帶保溫的設備或管線維修更換后由于保溫包材破損保溫無法進行恢復。
5、由于閥門更換造成的重復保溫，2015-2018年車間及廠區閥門保溫約為305個。
三、改善措施
1、原先使用的保溫包材為0.2mm的白鐵皮，厚度薄且耐腐蝕性差，現在新建項目及維修更換的保溫包材均采用0.5mm厚的彩鋼板，增加了包材厚度且耐腐蝕性更強。
2、車間局部管線保溫由機修車間進行，目前機修人員由于技術水平原因長段管線或成型設備保溫無法做到實用美觀，但局部管線的保溫恢復可由機修人員進行施工。
【摘 要】統計分析對決策具有重要作用，它指導決策者做出最佳決策并堅定行動。統計分析離不開數據，數據越多，分析的結果越準確。統計思維是當今社會人的必不可少的能力，對于炒股、買房或買車這樣的民生大事，以及企業戰略制定、政府重大決策，都能派上大用場。
【關鍵詞】統計分析；決策；作用
一百多年前起源于流行病W的統計技術，迅速應用到經濟和經營領域，對政府、機構和工商企業的科學決策，起到了革命性的推動作用。
那么，數據和統計分析究竟有什么價值呢？做出最佳判斷的思考方式。統計分析的結果，只是指導你做出最佳決策并堅定行動，但它并不代表決策的結果。葉敦明認為：執行的過程，會出現一些事情，不符合事前的統計分析，這需要隨機應變與果斷決策。當然，這些“意外”的數據，也會進入下一輪“收集數據、進行分析”環節，從而得出更好或更適用的新答案。
數據統計的基本邏輯：假設和驗證，這與商業決策完全一致。大膽假設，考驗你的創想力，對一個行業或產業，有沒有自己獨特的觀察與領會，進而差異化的選擇。小心求證，則是在可能的選擇方案中，找到最可行的那一個。
有選擇，才有決策，而選擇，也有自己的支撐技術：數理知識和計算機技術。技術的進步，推動了驗證的正確率，可假設的創想力與洞察力，卻無法用技術來替代。假設，屬于商業智能，與一個國家的人才綜合素質密不可分。這里面，閱讀能力與統計分析，最為重要，它們構成了通才的最堅實根基。
閱讀能力，每個人的必備能力，它決定了你的理解、分析和反思水平。職場人士，容易沉浸在自己的天地里，慢慢忽略了大環境的變化，對其他關聯學科也關心不多。這就造成了決策的近視癥（憑經驗和直覺），以及自負癥（覺得自己什么都看懂了、看透了）。這么說吧，統計思維，也是當今社會人的必不可少的能力，對于炒股、買房或買車這樣的民生大事，以及企業戰略制定、政府重大決策，都能派上大用場。
統計分析離不開數據，數據越多，分析的結果越準確。可是，大數據靠積累或購買，時間、管理水平和資金要求高，一般人玩不起。而從現有數據（企業的，社會的，行業的）進行挖掘，也能解決大多數預測或判斷的大問題。
第一招，通過數據深度挖掘，展開有意義的假設，找到有價值的信息。用假設之長，克服數據量之短，再用扎實的驗證功夫，迅速檢驗和判斷假設的正確性。很多預測未來的大決策，比如戰略兼并、海外擴張，或者是高鐵大建設。
第二招，在非數據領域開辟戰場，比如文本挖掘，利用語素分析，找出當下或未來的關鍵詞，輔助決策的制定。像時裝、奢侈品等行業，會從推特（twitter）、臉書（facebook），或者新浪微博、微信等社交媒體，挖掘到核心詞匯、關聯以及內在的含義，進而預測下一波時尚風潮的走向與表現。
第三招，利用企業內外部的非結構化數據，去形成構造化的表，然后呢，找到表與表之間的聯系，進行有效的判斷。圖、表格、文檔，都是非結構化數據，一個企業的營銷部門，很多時間里，都在與之打交道，要么從中找到規律性，要么進行結構化再造，便于統計分析。
統計分析時，若是現有的數據不夠用，或者無法信服地得出驗證，那就需要進行相關的調查，有全面調查與抽樣調查這兩個方式。要在準確率、成本以及判斷依據足夠程度上，找到適合一件事情、一個項目、一個重大決策的平衡。一句話，少花錢，辦對事。
隨機抽樣，正是抽樣調查中最常用的一種。先找到為了正確的判斷所必需的最少數據，控制誤差，明確因果關系。有幾個注意事項。首先，抽樣對象的典型性或代表性要夠強；其次，設定一個誤差上限，一旦超過，就必須重新抽樣；最后，打破人先見為主和慣性思維，避免盲目的、強行的因果聯系。
有兩個現象，值得我們警醒：臨時抓數據，或拼命湊齊數據。數據的現抓先用，產生的誤差會很大，不知不覺把你對到錯誤的方向上。用數據統計指導決策時，必須始終關注誤差，堅信不正確的分析不如沒有分析（靠直覺或經驗）。葉敦明建議：可使用卡方檢驗，觀察值與理論推斷值之間的偏差。若為零，表示理論值完全符合，可以用于指導今后的實際決策。偏差值越大，則越不相符，這樣的統計數據，小心使用。
拼命湊齊數據，才敢于決策，這又會走入決策死胡同。不求數據大而全，只求數據正確、溝通，最關鍵的是，要與預期利益相關聯。一些公司的IT或市場管理部門，喜歡高大上的軟硬件，拿出厚重而博大的數據分析。高層決策者往往覺得兩難，投入太大，而又難以利用，為了統計分析而統計分析的做法，不符合務實決策者的商業思維。
說到這，你可能明白了這么一個理：統計分析的結果，要服務于商業實踐。那么，如何將統計分析與具體決策或行動聯系起來呢？正如《看穿一切數字的統計學》作者西內啟所言，你要問自己以下三個問題。
第一，做出何種改變能夠增加利益？未來產出的不確定性，需要我們拿起統計分析的武器，提供富有建設性的決策建議，幫助我們更好或更快地實現預期利益。也就是說，統計分析屬于投資行為，不是一個簡單的技術投入或成本。
第二，是否能夠做出這種改變？有些正確而又美好的改變，實在有心無力，強行去做，只會空耗組織的資源和心力。都頭來，想跑的沒跑起來，該走的卻寸步未行。知道理想與現實之間的距離，在不美好的現實中，依然保持激情和勇氣，去一步步行出美好，這才是有謀略的、有智慧的勇敢者。
第三，如果能夠做出這種改變，那么帶來的利益是否大于所消耗的成本？這個賬，肯定要算清楚的。統計分析，不為裝點門面，不為駁倒對方，只是一筆合算的投入罷了。有點像我們買汽車保險，花一筆小錢，防止自己賠大錢。一些大型企業，在重大決策出臺前，都會花錢請人做調查和統計分析，來校正自己決策。
參考文獻
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【關鍵詞】股指數據；Wilcoxon秩和檢驗；Mood中位數檢驗
一、研究背景
股票指數的波動程度可以用來衡量金融投資的風險。金融風險是指金融資產在未來時間內預期遭到損失的可能性。隨著改革開放的深入和市場經濟的逐步建立，金融風險越來越成為人們關注的熱點之一。尤其是經濟全球化以來，我國的經濟發展更容易受到全球市場經濟變化的影響和沖擊，在此背景之下，探究金融風險已成為近期經濟運行中的一個重要話題。
非參數統計是統計學的一個重要分支。它可以只利用樣本觀察值中一些非常直觀地信息進行統計推斷，從而從數據中獲取有用信息。通過非參統計分析中的Wilcoxon秩和檢驗法和位置參數差的檢驗方法等，我們可以得到兩個時間段的股指數據的差異性和波動程度情況，從而衡量該時間段的金融投資風險。
二、數據來源
數據分別選取2016年6月和2016年5月每天的的上證指數的開盤股指數據。數據選取最近兩個月的股指數據進行分析，具有非常高的研究價值。指標選取的是5月和6月的股指數據，具有時間上的連續性，便于分析。同時數據從上到下是按時間排列的。
三、使用的統計方法
（一）描述性統計分析
描述性統計分析是在對產生的總體的分布不做任何假設的情況下，整理數據、顯示數據和分析數據，將數據中有用的信息提取出來的統計方法，常用的描述下統計方法有圖形法和數值方法。在本文中，用描述性統計分析對總體的所有變量的有關數據進行集中程度分析、離散程度分析和數據的分布等。
（二）Wilcoxon秩和檢驗法
1、基本思想
當兩組配對資料近似服從正態分布，它們差值的檢驗可以使用配對t檢驗法。如果配對資料的正態分布的假設不能成立，就可以使用Frank Wilcoxon（1945）符號秩檢驗，它是一種非參數檢驗方法。對配對資料的差值采用符號秩方法來檢驗。它的基本要求是差值數據設置為最小的序列等級和兩組配對資料是相關的（配成對）。用數據的秩代替原數據進行的假設檢驗的方法為秩和檢驗。如果相比較組之間秩次之和十分接近，則認為各組之間沒有差別；如果相比較組之間的秩和相差十分懸殊，則認為各組間存在差別。
2、Wilcoxon秩和檢驗的基本步驟
先將原始資料在不分組別的情況下從小到大排序、編秩，然后將所編秩次相加、求和、假設檢驗。
a.建立檢驗假設：兩總體分布相同；
b.兩樣本混合統一編秩次，相同觀測值（即相同秩）在不同組時取平均秩次，計算兩組秩和。
記兩個獨立的連續型隨機變量總體X和Y的樣本分別為x1，x2，…，xm和y1，y2，…，yn，不妨假設合樣本的各個之間互不相等。記合樣本容量為N=m+n。
原假設為：H0：mex=mey在理論上，假設兩個總體X和Y的分布函數具有相同的形式，但不一定Τ品植肌＜醇偕瑁
X～F（x-mex），Y～（y-mey）
從而原假設H0：mex=mey等價于H0：X和Y同分布。
將兩組樣本混合，求出每個樣本在合樣本中的秩。記樣本yj，j=1，2，…，n在合樣本中的秩為Rj，則Rj=1，2，…，N。令Wy表示總體Y的樣本y1，y2，…，yn的秩之和，即
WY=■Rj
同樣定義WX為X樣本的x1，x2，…，xm秩之和，我們稱WY或WX為Wilconxon秩和檢驗統計量。
（三）位置參數差檢驗
有位置參數的差是一個常數的檢驗問題。假設X和Y的分布函數F（x）和G（y）有這樣的關系：存在位置參數a，使得對任意的c都有F（c-a）=G（c）。正如前面所說的，由于在X的分布函數為F（x）時，X+a的分布函數為F（x-a）所以X+a和Y有相同的分布函數，a可以看成Y的位置參數與X的位置參數的差：a=Y的位置參數-X的位置參數。位置參數的差a是否是一個常數η的檢驗問題有三種情況：aη和a不等于η。所以他們的位置參數的差是否是一個常數η的檢驗問題可以等價的轉換為檢驗Z和Y的位置參數是否沒有差異的檢驗問題。
四、研究內容及分析
對5月和6月的股指數據分別做描述性統計分析和對這兩個月的的股指數據做一個綜合比較的描述性統計分析如下：
從上表可以看出五月和六月份的平均數和中位數的差異還是有的，而且與兩者共同構造的平均值和平均值都有差異性，當然這種差異性是相對較為穩定的股指數據來說的，從數值上看差異性當然不是很大。
同時從表中可以知道，五月的標準差為63.0975，六月的標準差為36.32061，說明這兩個月的股指數據的離散程度是比較大的。因為數據具有時間上的近似連續性我們還可以對數據做出如下散點圖。從圖中可以看出，5月和6月的股指波動程度不太相同。
Wilcoxon秩和檢驗法的求解過程如下：
1、將這兩個月共40天的股指合在一起，把它們的工資由小到大排列，并記下它們的秩，
2、將五月份的股指數據的秩相加，它們的和為W=299；
3、顯然，在W比較小時認為五月的股指數值比六月的小。通過查Wilcoxon秩和檢驗臨界表，在m=20，n=20時，我們有P（W
五、研究結論：
經過以上兩種方法的研究，我們可以發現，6月份的股指和5月份有明顯性差異。6月份的股指數值比5月份的高。5月份的離散程度比6月的離散程度大，即這兩個月的波動程度不一樣。經查找資料得出，兩個月波動程度不相同的原因有：（1）國際因素，尤其是5月5日時受到市場的干擾，股指大幅下降。還有美聯儲的議息也使股市不斷發生變化；（2）我國貨幣政策；（3）股票市場制度，今年春夏時我國證監會一直出臺各種完善我國金融市場的政策。
參考文獻：
[1]王靜龍，梁小筠.非參數統計分析.北京：高等教育出版社[M].2006 P55-74.
容
提
要
目前我國的旅游規劃越來越重視統計分析，這是非常可喜的。但在進行統計分析時，由于資料不全和不正確使用統計方法，往往結果不理想；再加上地方上盲目希望旅游業早日成為當地經濟的支柱產業，統計數據成了任人打扮的小姑娘；而貌似科學的統計手段的使用更使之具有了一定的欺騙性。在旅游規劃中應科學地運用統計方法。規劃的核心是建立在科學分析基礎上（包括統計分析）的創意，這才是規劃的核心。
【關鍵詞】 旅游規劃；
統計分析
Some Views on Statistical Analysisin Tourism Planmllg
Key words: tourism planning ，statistical analysis
目
錄
一、 豁出生存搞發展增長方式
（一）不具備充分條件的數字游戲般的大幅度增長
（二）不顧現實可能性的盲目規劃增長
（三）為了迎合某些領導的想法，增設過多的旅游基礎設施
二、資料不全且相互矛盾
（一）相當一些地區以前沒有對旅游業的發展進行過統計，因此這方面的資料根本就沒有
（二）更多的地區以前僅對國際旅游業進行過有限的統計調查，而沒有對國內旅游業的情況進行過統計調查
（三）權威統計基礎資料相互矛盾
三、統計分析方法的濫用
（一）預測方法的濫用
1．不進行相關分析
2．將比較復雜的數列簡單看成是等差數列
3．不進行精度分析和范圍預測
4．長期預測使用短期資料
（二）統計抽樣調查的濫用
1．樣本過小
2．樣本代表性不夠
3．調查表設計得不規范。
四、分析技術性越來越現代化與思想性匾乏的矛盾
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關鍵詞：現代醫院病案統計分析；問題；對策
病案管理是指在法律規定范圍內，對醫療全過程的病案進行記錄、分析、保存、管理和應用的監督。隨著社會科技發展和現代醫療改革的深入發展，醫院病案管理加強了對信息技術的應用，逐漸實現了現代化管理發展。信息技術在醫院病案統計中的應用也成為醫院病案信息管理水平的重要指標。現代醫院病案統計管理的實現使得醫院職能發生了拓展，開始涉及科研、保險、醫療等多個領域。在這樣的情況下，怎樣應用現代信息技術提高醫院病案統計分析管理效率成為相關人員需要思考的問題。
一、醫院病案統計在醫院發展中的作用
第一，為醫院管理工作決策提供重要的支持。病案統計在對病案資料進行歸類分析、整理、評估過程中得到的有效信息能夠為醫院管理部門決策提供重要的支持，引導醫院管理決策及時發現工作的不足，從而及時解決問題。第二，是評估醫院醫療質量的重要依據。醫院病案統計中對患者的患病時間、救治時間、救治情況、病情情況等信息進行了全面的記錄，這些信息是否全面能夠在某種程度上反映出醫務人員的業務水平，間接也反映出醫院的醫療質量。醫務人員還可以通過分析病案的內容來對現階段的醫療質量管理提出建議，從而更好的促進醫療質量管理工作順利進行。第三，病案統計信息能夠為臨床管理和醫學科研教學服務提供有效服務。臨床是病案統計信息的重要媒介，在計算機應用和加工下能夠對病案信息進行整理，從而更好的為臨床建設服務。在醫療改革的深化發展下，醫院迫切需要應用一種新的機制對信息進行管理，在對醫院管理的時候還需要向各個科室分配相應的責任量化指標。可見，臨床科室不僅是醫院發展的重要單位，而且也是醫療活動的重要參與者，對醫院發展建設起到了重要的作用。為了開拓更為廣闊的醫療市場，需要加強對臨床科室的成本核算，制定完善的臨床科室制度，對醫院病患就醫進行合理安排，保證醫院各個科室都能實現自己的發展目標。第四，病案統計能夠為醫院考核體制提供核算支持。一方面，病案統計和醫院成本核算管理存在密切關聯，醫療項目成本核算、科室成本核算等都和病案統計信息存在關聯，是從病案統計報表中篩選出來的。另一方面，病案統計和醫務人員的考核存在密切關聯，關乎醫務人員的職稱和薪酬。
二、現代醫院病案統計分析存在的問題
（一）病案統計查詢速度較慢。第一，在醫院信息管理系統的不斷完善下，醫院病案統計系統的數據量增加快速，病案統計查詢工作變得更加復雜，降低了醫院病案統計查詢的速度。第二，醫院病案的歷史數據沒有得到充分的利用。現有的醫院病案信息管理系統是為OTLP傳統數據庫服務的，適用于日常管理，無法實現對病案統計歷史數據的充分利用。且這種數據庫的應用組織形勢比較單一，無法滿足數據多樣化處理需求。（二）病案統計機構不健全。現階段病案統計管理機構的工作安排不合理，一些單位不夠重視病案統計工作，醫院病案統計部門形同虛設，只是對醫院發展的各類信息進行了簡單的歸類總結，沒有對病案信息進行深入的開發和應用，長此以往導致醫院病案統計工作失去了自身的作用。（三）病案統計基礎建設薄弱。在社會主義市場經濟的不斷發展完善下，各個醫院對檔案統計信息的需求增加，但是落后的檔案統計手段和統計信息滯后、制度不規范等無法滿足人們對檔案信息統計的需求，加上基層醫院統計原始記錄和統計臺賬建立的不完全，降低了檔案數據信息的時效性，無法保證病案統計數據信息的質量。（四）病案統計人員素質較低。現階段，一些中小型醫院是沒有專門的人員負責病案統計工作的，只是安排企業的財務會計人員或者人事部門人員負責病案統計管理工作，同時這些人中很多身兼數職，在具體的工作中無法將自己的精力完全的投入到病案統計工作中，業務水平無法估計。另外，一些醫院領導沒有重視病案統計工作，頻繁變動病案統計人員，也沒有建立完善的病案統計機構。
三、完善現代醫院病案統計管理工作的策略
（一）深化醫院病案統計工作改革。第一，為了保證醫院病案統計工作的順利進行需要完善相關法律制度，通過相應的法律制度為醫院病案統計工作順利開展提供重要的保障。第二，在完善的法律制度之外，醫院病案統計工作還需要得到醫院領導的支持。首先，醫院領導需要加強對醫院病案統計管理工作的領導、管理，加強對病案統計管理工作重要性的認識，為醫院病案統計人員工作提供良好的環境支持，結合病案統計實際合理安排人員。其次，增強醫院領導干部的病案統計理念，為醫院病案統計工作提供重要的領導支持。（二）完善醫院病案統計管理體制。第一，設立職責明確的醫院綜合統計部門。為了提高醫院病案統計管理工作效率，精簡機構，在設立獨立的病案統計機構之外，還需要在其他相關結構中設立綜合性的統計崗位，明確各個崗位的工作職責。第二，進一步明確各個職能部門的統計職責。要求各部門按照統一的口徑、規范來提供相應的統計資料和報告信息。第三，實現病案統計信息自下而上的有效運行。（三）增加統計人員編制，提高病案統計人員素質。結合醫院床位的比例合理安排病案統計人員數量，保證病案統計工作的質量。伴隨醫療改革的深化發展，醫院統計工作變得更加復雜、多樣，為此，病案統計人員不僅要具備專業的病案統計知識，而且還需要具備一定的計算機應用技術知識。病案統計人員要堅持持證上崗，在通過全國性的統計人員考試之后到醫院病案統計部門工作。同時，病案統計人員要能夠熟練各種統計方法，結合自己所掌握的知識技術對大量的信息資料進行處理，對有價值的信息進行分析應用。在實際的工作中，病案統計人員要能夠及時發現醫療質量問題，針對問題提出具體的改進方法。病案統計人員在病案統計中不僅要提供簡單的信息，而且還需具備對信息的綜合評價能力。（四）加快病案統計自動化建設步伐。在醫療改革和醫療事業現代化發展過程中，醫院病案統計工作需要能夠應用最近的軟硬件系統，加快病案統計信息網絡建設，實現對病案統計資源的高效開發和利用，實現病案資源信息的共享，從而提高病案統計數據的質量。計算機系統具有運行速度快、精確度高、層次豐富等特點，將其應用到病案統計中能夠在最大限度上降低工作人員的工作負擔，實現對大量病案統計信息的快速檢索和查詢應用，提高病案統計工作效率。
綜上所述，在社會經濟的發展進步下，醫院管理建設也實現了現代化發展。為了能夠保證醫院病案統計工作的質量，需要醫院領導在思想上帶頭重視病案統計工作，并結合實際健全病案統計機制，完善病案統計內容，實現病案統計的信息化發展，加強病案統計人員自身素質。
作者:張小怡 單位:上海交大附屬蘇州九龍醫院病案室
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【關鍵詞】統計；相關關系；逐段回歸分析；最小二乘法
0.引言
客觀現象之間總是存在著相互聯系和相互依存的關系，反映這些聯系的數量關系一般來說可分為兩類，一類是確定性關系，另一類是非確定性關系。確定性關系是指描述客觀現象的變量之間的關系可以用函數關系來表達的，如運動物移和時間的關系；圓的面積和半徑的關系；某種商品的銷售收入與該商品的銷售量和價格之間的關系等等，其特點是，當一個或幾個變量的取值確定時，相應的另一個變量的值就完全確定。若當一個或幾個變量的取值給定時，相應的另一個變量的值不能完全確定，而是在一定范圍內變化，則稱變量之間的這種關系為不確定性關系即所謂相關關系。一般來說，人高一些，體重會重一些，但同樣高度的人，體重往往不同；再比如空氣污染度和人口壽命之間的關系、氣象學中的溫度和濕度之間的關系等等都是這種不確定關系。回歸分析是研究相關關系的一種常用的統計方法，它是建立在對客觀事物進行大量實驗和觀測的基礎上，來尋找不確定性現象中的統計規律性的統計方法，回歸分析是通過建立統計模型研究變量間相關關系的密切程度、結構狀態、模型預測的一種有效工具。但目前已有的結果是使用一個連續向量函數來近似描述相應的不確定性相關關系，這樣就有比較大的局限性，類似于一般的函數可能有間斷點或是分段函數的問題，本文將把回歸函數的定義域作一個劃分，然后在每一個子域中用一個連續向量函數來近似描述相應的不確定性相關關系，形成逐段回歸統計分析問題。
1.回歸分析模型
為敘述方便，我們借用函數關系中關于變量的稱呼，將在不確定性關系中作為影響因素的變量X1,X2,…，Xk稱為自變量，受自變量取值影響的響應變量稱為因變量，用Y表示。假設X1,X2,…，Xk是可控變量，即它們的取值是可以預先給定的，Y是可測的隨機變量，當X1,X2,…，Xk的取值為x1,x2,…，xk時，就有一個隨機變量與之對應。令
E(Y│X1=x1,X2=x2,…Xk=xk)=f(x1,x2,…，xk)，
（1.1）
從而其它隨機因素導致的偏差就是
ε＝Y-f（x1,x2,…，xk）
（1.2）
那么X1,X2,…，Xk與Y之間的不確定性關系可表示為
Y＝E(Y│X1=x1,X2=x2,…Xk=xk)＋ε
＝f(x1,x2,…，xk)＋ε，
（1.3）
通常要求隨機誤差ε的均值為0，方差存在，即
E（ε）＝0，D（ε）＝D（Y）=σ2。
（1.4）
函數f(x1,x2,…，xk)稱為Y對X1,X2,…，Xk的回歸函數，而方程
y＝f(x1,x2,…，xk)
（1.5）
則稱為Y對X1,X2,…，Xk的回歸方程。
以上模型稱為回歸模型，其中回歸方程是一個確定性的函數關系，它也稱為理論回歸方程。
在回歸分析中，在應用上最重要并且理論上解決地最完善的是線性回歸問題，所謂線性回歸問題就是回歸函數為線性函數的回歸分析。其數學模型為：
Y＝b0＋b1x1＋…＋bkxk＋ε，
（1.6）
其中E(ε)=0，D（ε）＝D（Y）=σ2；b0,b1…，bk,σ2是未知參數。x1,x2,…，xk稱為自變量、解釋變量或預報因子，Y為因變量、應變量或預報對象。
為了確定線性回歸模型中的未知參數，必須若干次觀測，得到自變量與應變量的若干次觀測值：
y1，x11，…，x1ky2，x21，…，x2k…yn，xn1，…，xnk
在這種情況下得到下述整體回歸模型：
Y1=b0+b1x11+…+bkx1k+ε1Y2=b0+b1x21+…+bkx2k+ε2
…Yn=b0+b1xn1+…+bkxnk+εn
（1.7）
并假設
E（εi）＝0 i＝1，2，…，nDε1…εn＝σ2In（1.8）
其中In為n階單位矩陣。
為方便起見，通常引入矩陣表示上述模型，記
Y=Y1Y2…Yn，b=b1b2…bk，ε=ε1ε2…εn，y=y1y2…yn，X=1 x11 … x1k1 x21 … x2k… …
…1 xn1 … xnk。
那么整體回歸模型就可寫成
Y=Xb＋ε。
（1.9）
利用最小二乘法容易求出其回歸方程。
在一些實際問題中，變量之間的相關關系并不是線性的，而是對應某種曲線的非線性相關關系，而其中的許多可以轉化為線性回歸問題。
2.逐段統計回歸模型
許多情況下不能僅用一個向量函數近似代替一種相關關系，而作分段處理效果更好。下面介紹逐段統計回歸模型。
首先把回歸函數的定義域I劃分為互斥的子域Ii（i＝1，2，…，m），然后在每個子域上再根據觀測值的散點圖來確定適當的回歸函數，這就是逐段統計回歸模型，具體表述如下：
Y1=f1（x11，…，x■）＋ε1，（x11，…，x■）∈I1，Y2=f2（x21，…，x■）＋ε2，（x21，…，x■）∈I1，
…Ym=fm（xm1，…，x■■）＋εm，（xm1，…，x■■）∈Im，
（2.1）
并假設
E（εi）＝0 i＝1，2，…，m，Dε1…εm＝σ21…1．（2.2）其中fi（xi1，…，x■■）（i＝1，2，…，m）是逐段回歸函數，εi（i＝1，2，…，m）是滿足（2.2）的隨機誤差。
3.數值示例
例：觀測某系統得出如下數據
試求應變量Y與預報因子X的回歸方程。
解：通過作散點圖容易發現當預報因子不超過10時，其回歸方程應該是一種指數函數，設為y＝αeβt，而預報因子大于10時應該是線性回歸問題。利用最小二乘法及變量代換法不難求出其回歸方程為：
■＝2．0642＋0．2121x，1≤x≤10，109．2e－0．342x，10＜x≤40．
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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。
參考文獻
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