關於統計分析和決策的統計分析論文1
摘要:統計分析和決策既有聯系又有區別。要參與決策，必須對統計數據進行良好的分析。要做好統計分析，需要解決三個問題:選題、分析、寫報告。
[關鍵詞]統計分析方法決策
統計工作的全過程分為四個階段，即統計設計、統計調查、統計安排和統計分析。其中，統計分析是統計工作的最後階段，是產生統計結果的階段。現在提倡統計要參與決策。這是否意味著統計工作應該增加壹個決策階段？如果不是，統計分析和決策有什麽關系？
從狹義上講，統計分析和決策是不同的。統計分析是以統計為基礎，運用統計方法，對社會經濟狀況進行科學分析和綜合研究，從而認識其本質和規律的過程。而決策則是對兩個或兩個以上可能的方案進行比較、分析和研究，以達到預定目標，從而做出合理、科學選擇的過程。如果把統計分析和決策比作醫生的治療，統計分析就是疾病的診斷，決策就是藥方。診斷？然後呢。處方？這是有區別的。
從廣義上講，統計分析和決策是不可分的。壹方面，統計分析貫穿決策過程。壹個決策過程大致可以分為以下三步:首先，診斷問題，確定決策目標；第二，探索並擬定各種可能的替代方案；第三，從各種備選方案中選擇最合適的方案。從這三個步驟來看，雖然需要多種方法和手段，但都離不開統計分析。第壹步，通過統計分析診斷問題，在分析的基礎上確定決策目標；第二步是擬定壹個替代方案，這個方案應該通過？走廊創意？然後呢。細節設計？在這個階段，我們應該對走廊中設想的方案進行初步篩選，並豐富每個方案的具體內容。篩選？然後呢。充實？都要經過統計分析；第三步，選擇最佳方案。首先要對每壹個備選方案進行評估和論證，這就需要進行統計分析。因此，可以說，沒有統計分析，就沒有科學決策。另壹方面，從某種意義上說，決策是統計分析的結果。總的來說，統計分析報告就是提出問題，分析問題，指出解決問題的方法。其實決策方案也是解決問題、實現決策目標的壹種方式，只是比？未來意見？多少小節？這樣的方法更加全面、細致、科學。醫生診斷的目的是為了糾正處方，挽救生命，而不僅僅是沒有處方的診斷。統計分析是為了發現和解決問題，促進社會經濟的順利發展；我們也不能只問問題而不尋找解決辦法。從這個意義上說，統計分析也包括預測和決策。不能為了統計而統計，也不能為了分析而分析。統計要參與決策，為了科學決策，必須做好統計分析。
要做好統計分析，需要解決三個問題:選題、分析、寫報告。
壹、統計分析題目
所謂選題，就是在復雜的社會經濟現象中，確定統計分析的內容和範圍。統計分析的選題很重要。成功的選題是成功分析的前提。
如何選擇好的選題？選擇好的選題有兩個標準:分析對象有意義，適合決策者和群眾的需求。關鍵是要把握黨和國家的方針政策和企業的經濟效益。
統計分析的主題非常廣泛。工業統計分析專題包括:計劃執行分析、工業凈產值統計分析、工業產品銷售統計分析、工業原材料供應和消耗統計分析、工業能源消耗統計分析、工業生產設備統計分析、工業勞動和工資統計分析、成本利潤統計分析、綜合經濟效益統計分析等。商品流通企業統計分析專題包括:市場供求分析、市場份額分析、主要商品經濟生命周期分析、市場商品價格分析、計劃執行分析、購銷合同執行分析、商品采購質量分析、商品銷售動態分析、商品銷售構成分析、商品庫存分析、企業經濟效益分析等。對於以上內容，根據時間、地點、條件的不同，可以根據兩個標準來選擇。
統計分析可分為專題分析和綜合分析。在壹定的總體範圍內，研究總體的各個方面及其相互關系，或者研究總體的主要方面的統計分析，就是綜合分析；只研究其中的壹個方面或壹部分，就是主題分析。兩者各有特點，都有必要，但應該多壹些主題分析，少壹些綜合分析。
二、統計分析方法
統計分析的關鍵是分析。如何進行統計分析？統計分析有兩個特點:壹是以統計學為基礎，二是以統計方法為基礎。因此，統計分析在選題後，要根據分析的需要，收集整理相關的數字資料和具體情況，在充分占有材料的基礎上，靈活運用統計方法進行分析。
有許多統計分析方法。在統計學原理中，除了統計調查和整理的內容外，綜合指標、統計指數、時間序列和抽樣推斷都是統計分析方法。從方法論的角度來看，統計分析是統計學原理的應用。
統計方法與人的認知過程是相容的。人的認知可以分為感性認知和理性認知兩個階段。感性認識階段所認識的是事物的現象，可以通過統計調查和統計進行整理。理性認知階段所認識的是事物的本質和規律，需要形成概念、做出判斷、推理等思維活動。與此相適應，應分別采用不同的統計分析方法。
壹般采用描述性綜合指數方法形成概念，即總量指數、相對指數和平均指數，來說明現象的規模、水平、速度、內部結構和比例關系。判斷推理就是判斷事物的本質，分析事物變化的原因，找出其發展的規律。這壹般通過分組分析、動態分析、因子分析、相關回歸分析、均衡分析等來完成。
要熟練掌握統計原理中的各種統計分析方法，並靈活運用。如何靈活運用？這裏有壹個技術問題。技巧是定性分析和定量分析的巧妙結合。
所謂定性分析，是指對事物的本質和影響其發展變化的因素進行分析。定量分析是分析事物的規模、水平、速度、結構和比例，以及各種因素對事物整體變化的影響方向和程度。定性分析和定量分析的巧妙結合有兩層含義，壹是二者不可偏廢，二是二者不可分割。
沒有定性分析，定量分析就沒有方向。沒有定量分析，定性分析是不準確的。組合的目的是在質和量的辯證統壹中探索事物的內在聯系。
從根本上說，統計分析就是要完成從感性認識到理性認識，從現象到本質的飛躍。只有完成這個跨越，才能有高質量的統計分析。有些統計分析質量不高，往往就是沒有完成這個跨越，還停留在表面。
三、統計分析報告的撰寫
統計分析報告是統計的最終產品。如果說統計的準確性是統計的生命，那麽統計分析報告的質量就關系到統計職能的發揮。對高質量統計分析報告的要求可以用五個字來概括，即？準、快、新、深、活？。
準確性:就是實事求是地反映客觀現實。做到數字準確，情況準確，論據準確。
快:就是在決策層做出決策之前，及時提供分析報告。
新:就是持續創新。要求不斷探索新領域，研究新課題，反映新情況、新問題。
深度:就是在充分占有材料的基礎上，提高分析的深度，使認識既能反映現象，又能揭示事物的本質和規律，用觀點統領材料，用材料解釋觀點，達到材料和觀點的統壹。
活:指文字生動活潑，形式靈活多樣。材料要多樣化，生動具體，語言通俗易懂，文字精煉。
統計分析報告是在統計分析的基礎上編寫的。沒有好的分析，就不可能寫出好的報告。經過分析階段，弄清事實，查明性質，探索規律，得出結論。在此基礎上，可以寫出統計分析報告。但是好的分析不代表報告寫得好。還有壹個寫作技巧的問題，就是準確陳述事實，透徹闡明本質，深刻揭示規律，提出恰當的建議。
1.準確陳述事實
每壹個統計分析報告都需要表達分析的現象，也就是解釋？這是什麽？。準確陳述事實可以讓讀者有壹個清晰的概念。所以壹定要註意以下幾點:(1)數字要真實；(2)適當使用數字，不要堆砌數字，使數字字面化；(3)語言要素準確。
2.徹底闡明本質
現象只表現片面的東西，本質只表現整體的東西。寫統計分析報告必須深刻揭示事物的本質，這是統計對事物認識的正確程度和深度的體現。如果不能深刻闡明事物的本質，那只能是現象羅列，價值不大。
弄清事物的本質，就是弄清事物的基本性質。事物的性質是由內部矛盾的主要方面決定的。比如企業是通過提高價格還是降低成本來增加利潤？通過分析認識到利潤的增加主要靠降低成本，這是矛盾的主要方面，反映了事物的本質。因此，報告應闡明降低成本對提高經濟效益的重要作用。再比如壹個企業，本質問題是鋼材浪費嚴重，報告中要揭示浪費的幾個方面和嚴重程度。
3.深刻揭示規律
規律是事物內部固有的、本質的、必然的聯系。成本和產量之間有關系。經過推理，這種關系是事物固有的、本質的，反映了事物發展變化的規律性，存在壹定的回歸關系。回歸方程反映了這種關系，所以在統計分析報告中，要用回歸方程來揭示這種必然關系及其回歸關系。
提出適當的建議
認識世界的目的是改造世界。經過統計分析，通過現象認識事物的本質和規律，也要提出解決問題的建議，比如？未來意見？、?壹些建議。、?決策方案？等壹下。合適的建議是什麽？合適的建議要滿足三個條件:(1)符合分析的目的；(二)符合客觀規律；(3)是可行的。
以上四點壹般可以作為分析報告的結構和順序，但不能相同。
統計分析報告是統計分析結果的反映。既要註重提高寫作水平，又要鍛煉分析問題、解決問題的能力。
統計分析第二篇關於統計分析方法的應用
統計分析方法在各個領域的應用，解決了工業、農業、經濟、醫學等領域的許多實際問題。本文分析了多元統計分析方法的主要應用和構建多元統計方法檢驗體系的必要性，並提出了需要註意的問題，具有較強的現實意義。
關鍵詞統計分析法；應用；檢查系統；* * *性問題；具有現實意義的序言
隨著信息技術的普及和廣泛應用，促進了社會、經濟和科技的發展，多元統計分析方法的難題被打破，被廣泛應用於各個領域，促進了各行各業的快速發展。
二、多元統計分析方法的主要應用
統計方法是科學研究中的重要工具，其應用相當廣泛。在工業、農業、經濟、生物、醫學等實際問題中，經常需要處理多個變量的觀測數據，因此綜合處理多個變量的多元統計分析方法就顯得尤為重要。隨著計算機技術的普及和社會、經濟、科技的發展，過去在數學上被認為比較困難的多元統計分析方法在實踐中得到了越來越廣泛的應用。
聚類分析
它是壹種研究分類問題的多元統計方法。聚類分析的基本思想是先把每個樣本當作壹個類，然後根據樣本之間的相似性計算新類與其他類的距離，再選擇近似器，每合並壹個類就減少壹個類，繼續這個過程，直到所有樣本合並成壹個類。因此，聚類分析依賴於對觀測值之間的接近性或相似性的理解，通過定義不同的距離測度和相似性測度可以產生不同的聚類結果。企業在制定營銷策略時，弄清楚在同壹個市場上哪些企業是直接競爭對手，哪些是間接競爭對手是非常重要的。要解決這個問題，企業首先可以通過市場調研獲得自己和所有主要競爭對手，從而為企業在市場中尋找機會。
判別分析
判別分析是將已知的研究對象分成若幹類型，得到壹批各種類型的已知樣本的觀測數據。在此基礎上，按照壹定的準則建立判別式，然後對未知類型的樣本進行判別分析。在市場預測中，企業往往根據以往調查的各項指標，運用判別分析來判斷產品在下壹季度是暢銷還是滯銷。壹般來說，判別分析常常與聚類分析相結合。
主成分分析
主成分分析就是試圖將原來的指標重新組合成壹組新的不相關的綜合指標來代替原來的指標。同時，根據實際需要，可以提取幾個不太全面的指標，盡可能地反映原指標的信息。在市場研究中，常采用主成分分析法來分析顧客的偏好以及當前市場中產品與顧客的差異，從而為生產企業提供新產品開發方向的信息。
因素分析
因子分析是主成分分析的推廣和應用。它將復雜的隨機變量合成為少量的隨機變量來描述，多個變量之間的相關性再現了原始指標與因素之間的關系。因子分析也可以認為是根據原始數據的內部結構對指標進行分類。比如對Y個調查地區的商業網點數量、人口、金融機構服務、收入等N個指標進行因子分析。如果按照壹般的分析方法，需要對N個指標進行處理，並賦予不同的權重。這樣不僅工作量變大，而且幹指標之間的相關性很高，會給分析結果帶來偏差，給出很多相關性很高的指標，從而計算出每個調查區域的平均綜合實力得分，以決定在某個調查區域建設什麽類型的銷售點。
三，構建多元統計分析方法測試體系的必要性
(壹)建設多元統計分析方法測試體系，提高多元統計分析質量。
多元統計分析方法已經被人們越來越廣泛地使用，但是在應用中存在很多盲目套用分析方法的情況，只關心模型方法的應用。很多教材只註重介紹多元統計分析方法的思想、原理和分析步驟，很少描述多元統計分析方法應用結果的統計檢驗。這直接影響多元統計分析方法的應用效果和可信度。因此，本文擬討論多元統計分析方法的統計檢驗。構建多元統計分析方法考試體系的目的是進壹步豐富和完善多元統計分析方法的內容體系；在實踐中，多元統計分析方法的應用更加合理和規範。促進多元統計分析方法應用質量的提高和多元統計分析方法的更廣泛應用。
(二)多元統計分析和統計檢驗系統的基本理論
多元正態分布總體的樣本分布，即威希特分布、霍特林分布、威爾克斯分布和多元正態總體均值向量假設檢驗，包括壹個正態總體均值向量假設檢驗、兩個正態總體均值向量假設檢驗和多個正態總體均值向量假設檢驗；多元正態總體協方差矩陣的假設檢驗包括壹個正態總體協方差矩陣假設檢驗和多個協方差矩陣相等假設檢驗。
(三)關於統計檢查制度
將上述統計檢驗體系有機結合起來，形成多元統計分析方法檢驗體系的基本框架。構建多元統計分析方法考核體系，配合多元統計分析方法，充分發揮多元統計分析方法的應用價值，提高應用質量。我們建議在應用時按照上述框架進行相應的統計檢驗。當然可以。上述統計檢查制度還是壹個初步的框架。隨著多元統計分析方法理論的逐步完善，上述檢驗體系需要不斷完善，需要更多的同行關註此類問題並繼續研究。另壹方面，在實際應用中，即使按照上述內容對某壹方法進行了統計檢驗，由於各種方法的缺陷或局限性，在應用中仍然會有許多不足之處。應該會引起註意。但是，因子分析的結果仍然是主觀的。特別是對大眾* * *主因子的專業現實意義的解讀，還保留著壹種藝術的味道，沒有統壹的做法，所以很多時候並不盡如人意。總之，我們在應用的時候，有了因子分析的適用性，有了公因子的估計方法，有了公因子選取的個數。公因子的實際意義解釋等壹系列問題應引起足夠的重視。檢驗系統分類如下:
A.主成分分析的統計檢驗系統
B.因子分析統計測試卷裂紋
C.系統聚類分析的統計檢驗系統
D.體裂紋的判別分析和統計檢驗
E.對應分析統計測試系統
F.典型相關分析的統計檢驗系統
四、多元統計分析方法需要註意的幾個* * *問題。
1.原始數據變量的總體分布。
各種方法對原始變量的總體分布有不同的要求。有些方法對原始數據變量的總體分布沒有特殊要求，如主成分分析、聚類分析、對應分析等。有些方法在不同的情況下對原始變量的分布有不同的要求。比如因子分析中，公因子的估計方法不同，對原始變量分布的要求也不同。用極大似然估計法估計主變量時，假設原始變量服從多元正態分布。所以要註意應用。比如典型相關分析，要求原始變量服從正態分布，但嚴格意義上來說，如果變量的分布形式，比如偏度高，並不會減少其他變量。
樣本量問題。
多元統計分析的樣本量n取多少合適，目前還沒有統壹的結論。有些人認為樣本量應該是變量個數的10 ~ 20倍，有些人認為樣本量應該大於100，有些人認為bartlett檢驗中樣本量應該大於150，有些人認為不必要求過多的樣本量。比如在主成分分析和因子分析中，當原始變量之間的相關性較小時，即使擴大樣本量也很難得到滿意的結果。
原始變量之間的相關性和非線性關系。
在多元統計分析方法中，有些需要原始變量的相關性。其他的不需要原始變量的相關性。例如，在聚類分析中，進行Q型系統聚類分析時，也需要原始數據變量之間的相關性。比如選擇歐氏距離、明茨距離、朗格距離時，要求原始變量不相關。只有在原始數據的相關處理後，才能選擇使用上述距離。如果原始變量相關，選擇馬氏距離更合適。此外，原始變量之間的非線性關系也是需要註意的問題。如主成分分析、因子分析和典型相關分析。基於相關矩陣計算時，這裏的相關矩陣實際上是皮爾遜的積矩相關。但是，如果變量之間的關系不是線性的，而是非性的，那麽分析和結論就失去了應有的意義。
數據處理問題。
多元統計分析涉及的變量很多，不同的變量往往有不同的維度和不同的量化水平。在分析的時候，把不同維度的變量線性組合起來是沒有意義的，在分析不同量級的變量的時候。會導致。吃大吃小？即數量級變量的影響會被忽略，從而影響分析結果的合理性。因此。為了消除維數和數量級的影響，在進行多元統計分析時，必須對原始數據進行處理，最常見的是先做標準化變換，再做相應的分析。
動詞 （verb的縮寫）結論
在統計分析方法的應用中，會涉及到很多變量，必須按照原來的量進行處理，才能得出相應的分析結論。基於多元統計分析方法的理論基礎，分析了相關的檢驗體系和分析體系，具有現實的理論指導意義。
參考
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