求有关经济统计学方面的论文，用到统计学的方法就可以

1. 求有关经济统计学方面的论文，用到统计学的方法就可以

国民经济行业排列的有序化与经济矢量
王见定

【摘要】  首次引进“自然资源指数”概念，以此指数为依据，将国民经济各行业有序地排列起来，排列的结果揭示了行业之间的内在联系，将为政府的各种预测、决策提供强有力的可行工具。（内容简介：经济学新理论）


联合国在1990年对国民经济各行业作过分类，苏联、美国、中国也作过类似分类。尽管各国国情不同，但分类大致相同。
经过多年的仔细考查，我们发现，行业的分类都在不同程度上依赖着一种东西，这种东西影响着各行业的发展。这种东西就是自然资源。为了应用方便，我们引进“自然资源指数”，记为N(A),0<1.其中A是行业名称，N是英文自然资源的首字母，行业依赖自然资源越强，N（A)越接近“1”；行业依赖自然资源越弱，N(A）越接近“0”。
跟据这种原则，我们把国民经济的各行业粗略地进行量化如下：
1-0.9：粮食作物种植业，蔬菜瓜类种植业，果树种植业，特种作物种植业，采种、育苗、植树造林、森林保护、天然林场经                             营管理、牲畜饲养、水产养殖、水产捕捞业
0.9-0.8：金属矿业、非金属矿业、木材采运业
0.8-0.7：电力、煤气、自来水生产和供应
0.7-0.6：食品、饮料、烟草、纺织、缝纫、皮革、木材加工、家具、造纸、化学工业、治金工业
0.6-0.5：金属制品、非金属制品、机械、电气、电子、仪器仪表、交通运输设备
0.5-0.4：建筑业.地质堪探
0.4-0.3：商业、仓储业、交通运输业、邮电通信
0.3-0.2：住宅、公用、服务
0.2-0.1：科研、教育、文化、卫生、体育、社会福利
0.1-0：  金融业、国家机关、社会团体
以上分类将随着生产力的发展而变化，在某阶段具有相对的稳定性。

注释：
关于自然资源指数计算的说明
自然资源的投入
计算公式：N(A)= ——————（以货币单位进行计量）
总投入
（1）自然资源是指土地、森林、矿产、能源等被人类利用进行生产从而为人类提供生存条件的天然物质的统称。
（2）由于一些行业直接利用自然资源，如各种种植、养植业、故计算比较简便。对于大多数行业都是间接利用自然资源，如烟草、造纸、治金工业，当然电子、计算机等行业就更是间接利用自然资源。这时分母的总投入很容易计算，但分子自然资源投入的计算则要从本行业的物质投入中逐次减去人力资源的投入。
（3）为了扣除物价变动因素，一般价格固定在某一年份，并采取平均价格。       

参考文献

{1}Samueclson and Nordhaus:“Economics”,12th,Ed,McGraw-Hillco.NewYorK,1985.
{2}Parkins:“Modem.Macroeconomics”，Prentice Hall,Canada,1980.
{3}凯恩斯：《就业、利息和货币通论》中译本，三联书店，1957.
{4}克莱因：《凯恩斯的革命》中译本，商务印书店，1980.
{5}罗宾逊、伊特韦尔：《现代经济学导论》中译本，商务印书店，1982.
{6}高鸿业、吴易乙：《现代西方经济学》，经济科学出版社，1990.
{7}王见定：《国民经济行业排列的有序化与经济矢量》，第51届国际统计大会论文集，土耳其，1997.
{8}王见定、李颖伯：《经济矢量的合成和资源的有效配置》，国际社会和经济发展大会论文集，1998,墨西哥.
{9}王见定：《社会统计学与数理统计学的统一》，前沿科学,2008年第二期，北京,2008.

2. 一个关于统计学的多项选择题，请统计专业的高手回答一下，最好有详细的解释！

BCDE
解析：组限上的标志值，应计入作为下限值，即“上限不在组内”。所以80分在80—90分这一组。

3. 对一组数据的描述统计分析表明,样本不包括

数理统计研究的对象是受随机因素影响的数据，以下数理统计就简称统计，统计是以概率论为基础的一门应用学科。 数据样本少则几个，多则成千上万，人们希望能用少数几个包含其多相关信息的数值来体现数据样本总体的规律。

描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据， 使之系统化、条理化，以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的基础，实用性较强，在统计工作中经常使用。 面对一批数据如何进行描述与分析，需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计的基本方法。 我们将用 Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析.

4. 请简述至少6种对数据进行统计分析的方法。

1）频次分布2）平均数和标准差3）相关分析4）回归分析就是根据已知的现象对未知的现象作出预测的一种科学方法。5）聚类分析是按照个体的特征将它们加以分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。尤其是在对消费者进行细分时，我们通常会使用聚类分析的方法。6）因子分析是一种多变量化简技术，目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”。7）联合分析是一种评价消费者偏好的方法它采用分解的办法，即让消费者给一系列的产品轮廓赋值，用这些赋值来计算偏好参数。这些参数可以是分值、权重、理想点等等。

5. 简述至少6种对数据进行统计分析的方法

   
  　　2007年10月北京自考《市场调查》真题简答题第3题
   　　请简述至少6种对数据进行统计分析的方法。 
  　　 答： 1）频次分布。
  　　2）平均数和标准差。
   
  　　3）相关分析。
  　　4）回归分析就是根据已知的现象对未知的现象作出预测的一种科学方法。
  　　5）聚类分析是按照个体的特征将它们加以分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。尤其是在对消费者进行细分时，我们通常会使用聚类分析的方法。
  　　6）因子分析是一种多变量化简技术，目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”。
  　　7）联合分析是一种评价消费者偏好的方法它采用分解的办法，即让消费者给一系列的产品轮廓赋值，用这些赋值来计算偏好参数。这些参数可以是分值、权重、理想点等等。
  　　
  　　
  　　　
  

6. 常用的主流数据统计分析方法：2.判别分析

 a.   目的 ：识别一个个体所属类别   b.   适用 ：被解释对象是非度量变量（nonmetric），解释变量是度量变量；分组类型2组以上，每组样品>1。   c.   应用 ：归类、预测   d.   判别分析与聚类分析 ：   i.   聚类分析前，我们并不知道应该分几类，分类工作；   ii.  判别分析时，样品的分类已事先确定，需要利用训练样 本建立判别准则，对新样品所属类别进行判定，归类工作。
   a.  假设1：每一个判别变量（解释变量）不能是其他判别变量的线性组合。避免多重共线性问题。   b.  假设2：如果采用线性判别函数，还要求各组变量协方差矩阵相等----线性判别函数使用起来最方便、在实际 中使用最广。   c.  假设3：各判别变量遵从多元正态分布，可精确的计算 显著性检验值和归属概率，不然计算概率不准。
   协方差相等/协方差不等
   协方差相等/协方差不等
    优点 ：
   i. 距离判别只要求知道总体的特征量(即参数)---均值和协差阵,不涉及总体的分布类型.   ii. 当参数未知时,就用样本均值和 样本协差阵来估计.   iii.  距离判别方法简单,结论明确,是很实用的方法.
   ii.  缺点    i. 该判别法与各总体出现的机会大小(先验概率)完全无关   ii.  判别方法没有考虑错判造成的损失,这是不合理的.
   v.  贝叶斯判别 的基本思想
   i. 假定对研究对象已经有了一定的认识，这种认识可以用 先验概率 来描述，当取得样本后，就可以利用 样本来修正 已有的 先验概率分布，得到 后验概率 分布，再通过后验概率分布进 行各种统计推断。    ii.  贝叶斯判别属于 概率判别法。 
    iii.   判别准则：     i.  个体归属某类的概率（后验概率）最大    ii.  错判总平均损失最小为标准。    vi.   贝叶斯判别的后验概率最大 
   i.  贝叶斯（Bayes）判别要变量服从 正态分布 类型。   ii. 、贝叶斯（Bayes）判别的判别准则是以个体归属某类的概率最大或 错判总平均损失 最小为标准。弥补了 距离判别和费歇（Fisher）判别的缺点。
    5.1费歇（Fisher）判别核心思想 ：   i.  通过多维数据投影到一维度直线上，将k组m维数据投影到 某一个方向,使得投影后组与组之间尽可能地分开。而衡量组 与组之间是否分开的方法借助于一元方差分析的思想   ii. 费歇（Fisher）判别是一种确定性判别。
    5.2费歇（Fisher）判别小结 ：   i.  费歇（Fisher）判别对判别变量的分布类型并无要求， 而贝叶斯（Bayes）判别要变量服从正态分布类型。因此， Fisher类判别较Bayes类判别简单一些。   ii. 当两个总体时，若它们的协方差矩阵相同，则距离判 别和Fisher判别等价。 当变量服从正态分布时，它们还 和Bayes判别等价。   iii.    与距离判别一样，费歇判别与各总体出现的机会大小 (先验概率)完全无关；也没有考虑错判造成的损失。
   如何从m个变量中挑选出对区分k个总体有显 著判别能力的变量,来建立判别函数,用以判别归类。
   1.忽略主要的指标；
   凡是具有筛选变量能力的判别方法统称为逐步判别法。
   i.  保留判别能力显著的变量   ii. 剔除判别能力不显著的变量
   i.  逐步筛选变量   i.  根据各变量对区分k个总体的判别能力的大小，利用向 前选入、向后剔除或逐步筛选的方法来选择区分k个总体的 最佳变量子集。   ii. 判别归类   i.  对已选出变量子集，使用三大判别方法（距离判别、 Bayes判别、Fisher判别）对样品进行判别归类。

7. 统计分析方法主要有哪些？请结合实际说明 这些方法在数据分析中分别有何作用？

统计分析方法主要有集中趋势分析  偏差趋势分析 连贯分析结合实际说明 这些方法在数据分析中分别有何作用1.集中趋势分析 集中度趋势分析主要依靠平均值、中位数、众数等统计指标来展现数据的集中度趋势。2.偏差趋势分析 偏离趋势分析是通过总距离、四分位数差、平均差、方差(协方差:用来衡量两个随机变量之间关系的统计量)和尺度差等统计指标来研究数据偏离趋势的重要方法。比如想知道两个班的语文成绩哪个更分散，可以和两个班的四分之差或者百分点进行比较。3.连贯分析 相干分析讨论数据之间是否存在统计相关性【摘要】
统计分析方法主要有哪些？请结合实际说明 这些方法在数据分析中分别有何作用？【提问】
统计分析方法主要有集中趋势分析  偏差趋势分析 连贯分析结合实际说明 这些方法在数据分析中分别有何作用1.集中趋势分析 集中度趋势分析主要依靠平均值、中位数、众数等统计指标来展现数据的集中度趋势。2.偏差趋势分析 偏离趋势分析是通过总距离、四分位数差、平均差、方差(协方差:用来衡量两个随机变量之间关系的统计量)和尺度差等统计指标来研究数据偏离趋势的重要方法。比如想知道两个班的语文成绩哪个更分散，可以和两个班的四分之差或者百分点进行比较。3.连贯分析 相干分析讨论数据之间是否存在统计相关性【回答】

8. 统计学是怎样一门学科?描述统计和推断统计各有什么特点?举出常用的三种统计分析方

统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学。

描述统计是指对采集的数据进行登记、审核、整理、归类，在此基础上进一步计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并用图表的形式表示经过归纳分析而得到的各种有用的统计信息。

推断统计是在对样本数据进行描述的基础上，利用一定的方法根据样本数据去估计或检验总体的数量特征。推断统计是现代统计学的主要内容。

回归分析：确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法

方差分析：用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验，通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。 

相关分析：是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。

判别分析：是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标，在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。
聚类分析：通过数据建模简化数据的一种方法，聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。

因子分析：基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，还可以为市场细分做前期分析。