从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。 （一）统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。 这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 （二）统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦
%CD%B3%BC%C6%D1%A7%B5%C4%D1%A7%C4%EA%C2%DB%CE%C4&sr=&z=&cl=3&f=8&tn=baidu&wd=%CD%B3%BC%C6%D1%A7+%D1%A7%C4%EA%C2%DB%CE%C4&ct=0
对统计分析报告概念的理解应注意以下四点: (一)统计分析是统计分析报告写作的前提和基础。要写好统计分析报告,必须首先做好统计分析。 （二)统计分析报告要遵循统计学的基本原理和方法,主要是社会经济统计和数理统计的原理和方法等。 (三)统计分析报告的基本特色是运用大量的统计数据。无论是通过研究去认识事物,或通过反映去表现事物,都是要运用统计数据。统计部门这一巨大的"数据库"为统计分析提供了丰富的资料来源,写统计分析报告就应充分运用这个资料源,而且要用好、用活。运用大量的统计数据,这是统计分析报告与其他文体最明显的区别。可以说,没有统计数字的运用,就不成其为统计分析报告。 (四)作为一种文体,统计分析报告既要遵循一般文章写作的普遍规律和要求,同时,在写作格式、写作方法、数据运用等方面也有自身的特点和要求。 统计分析报告的特点 (一)运用一整套统计特有的科学分析方法（如对比分析法,动态分析法,因素分析法、统计推断等），结合统计指标体系，全面、深刻地研究和分析社会经济现象的发展变化。 (二)运用数字语言(包括运用统计表和统计图)来描述和分析社会经济现象的发展情况,让统计数字来说话,通过确凿、详实的数字和简练、生动的文字进行说明和分析。 （三）注重定量分析。利用统计部门的优势,从数量方面来表现事物的规模、水平、构成、速度、质量、效益等情况,并把定量分析与定性分析结合起来。 (四)具有很强的针对性。针对各级党政领导和社会各界普遍关心的难点、热点、焦点问题进行分析,只有这样才有的放矢,针对性强。 （五）注重准确性和时效性。准确是统计分析报告乃至整个统计工作的生命。统计分析报告的准确性除了数字准确,不能有丝毫差错,情况真实,不能有虚假之外,还要求论述有理,不能违反逻辑;观点正确,不能出现谬误;建议可行,不能脱离实际。 统计分析报告具有很强的时效性。失去了时效性,也就失去了实用性,统计分析报告写得再好,也成了无效劳动。要保证统计分析报告的时效性,统计人员要有"一叶知秋"、"见微知著"的敏感,要有争分夺秒的时间观念,要有连续作战的工作作风。争取"雪中送炭",避免"雨后送伞",把统计分析报告提供在领导决策之前和社会各界需要之时。 (六)具有很强的实用性。统计分析报告是统计工作的最终成果,它不但包含了统计数据反映的信息;更为重要的是,它还能进行分析研究,能进行预测,能指出工作中的不足和问题,能提出有益于今后工作的措施和建议,从而直接满足党政领导和社会各界在了解形势、制定政策、编制计划,经营管理、检查监督、总结评比、科研教学等方面的实际需要。 二、统计分析报告的作用 (一)衡量统计工作水平的综合标准 前面我们讲过统计分析报告是统计工作的最终成果。在一定意义上,也就是统计设计、统计调查、统计整理、统计分析与统计分析写作全部工作水平的综合。前面几个环节是统计的基础工作,统计分析才是出成果的阶段。一般来说,高质量的统计分析报告,来自高质量的统计设计、统计调查、统计整理、统计分析和统计分析写作。但是,如果仅有较好的写作水平,统计设计、统计调查、统计整理和统计分析都是低质量的,也不可能产生高质量的统计分析报告。因此,统计分析报告写不好,当然是统计工作水平不高的表现。更重要的是,应该看到,还要具备方方面面的科学文化知识,包括统计专业知识。需要掌握党和国家的方针政策,需要具备较强的观察能力、思维能力、创新能力、组织能力等等。所以,统计分析报告的质量如何,也就反映了统计工作水平如何,这是一个非常重要的综合标准。另外,统计分析的结果虽可以用多种形式表达(如表格式、图形式、文章式等),但只有文章式一一统计分析报告为最好,也最为常用。因此,统计分析报告也是表现统计成果的好形式。 (二)传播统计信息的有效工具现代社会是信息的时代,信息已成为重要资源。统计信息又是社会信息的主体,而且是最全面、最稳定、较准确的信息。统计信息要通过载体传播,而统计分析报告是主要载体之一,适合于报刊杂志上发表,传播条件比较简便,具有较大的信息覆盖面,是传播统计信息的有效工具。 (三)党政领导决策的重要依据 现代社会经济管理必须科学决策,而科学的决策又必须依据、准确、真实的统计数据。统计分析报告把原始资料信息加工成决策信息,它比一般的统计资料,更能深入地反映客观实现实际,更便于党政领导和社会各界接受利用。因而,统计分析报告是党政领导决策的重要依据。 (四)统计服务与统计监督的主要手段 统计分析报告把数据,情况、问题、建议等融为一体,既有定量分析,又有定性分析,比一般的统计数据更集中;更系统、更鲜明、更生动地反映了客观实际,又便于人们阅读、理解和利用,是表现统计成果的好形式与传播统计信息的有效工具,自然也就成了统计服务与统计监督的主要手段。 (五)增进社会了解,提高统计社会地位的主要窗口 由于历史的原因、体制的原因等,一般人缺乏统计知识,对统计不够了解,对统计工作不够重视,认为"统计是三分统计,七分估计",统计工作只是加加减减,填个表而己,把统计置于可有可无的地位。要改变这种状况,一方面要加强统计宣传工作,扩大统计的影响,提高人们的认识;另一方面,则要提高统计工作水平,写好统计分析报告,做好统计服务和统计监督工作。提高统计工作的社会地位。 (六)有利于促进统计工作自身的发展 统计分析报告的质量,反映了统计工作的水平。在统计分析报告的写作过程中,能有效地检验统计工作各个环节的工作质量,发现问题,及时改进,使统计工作得到改善、加强和提高。另外,经常撰写统计分析报告,能综合锻炼提高写作人员的素质,全面增长统计人员的才干。总之,写好统计分析报告十分重要,那种认为"统计报表是硬任务,统计分析是软任务"的说法,是完全错误的,是万万要不得的。 三、统计分析报告的分类 统计分析报告的应用是很广泛的。由于它主要是报告社会经济情况的一种文体,因而属于应用文范畴。统计分析报告可以从不同角度来划分种类,有许多种。 (一)按统计领域分,可分为工业、农业、商业、科技、教育、文化、卫生、体育、人口、财政、金融、政法、人民生活、国民经济综合、核算等统计分析报告。 （二）按写作对象的层次划分,可分为微观、中观和宏观统计分析报告。对于微观、中观、宏观的划分,目前尚无统一的标准。一般来讲,基层企事业单位、村、家庭及个人,属于社会经济的"细胞",可视为"微观";乡镇、县一级可视为"中观";而地(市)及地(市)以上的地区和部门,由于地域较广,社会经济门类比较复杂,需要较多地注意平衡关系,可视为"宏观"。 (三)按内容范围分,可分为综合与专题统计分析报告。综合统计分析报告,是研究和反映一个地区、部门或单位的全面情况的分析报告。这种分析报告,一般是定期的。所谓综合;既包括各方面的意思,也包含着综合方法的意思。专题统计分析报告,是研究和反映某一方面或某个专门问题的分析报告。专题统计分析报告有定期的,也有不定期的,而以不定期的较多。 (四)按照时间长度分,可分为定期与不定期的统计分析报告。定期统计分析报告,一般是利用当年的定期统计报表制度的统计资料来定期研究和反映社会经济情况。根据期限不同,定期统计分析报告又可分为日、周、旬、半月、月度、季度、上半年、年度等统计分析报告。不定期的统计分析报告,主要是用于研究和反映不需要经常性定期调查的社会经济情况。 (五)按写作类型分,可分为说明型、快报型、计划型、总结型、公报型、调查型、分析型、研究型、预测型、资料型、信息型、微型、综合型、文学型、系列型等十五种类型的统计分析报告。 四、统计分析报告的类型 说明型 这是对统计报表进行说明的统计分析报告,亦称为"文字说明"。也就是我们通常所说的报表说明。这种说明,主要是对报表的数据作文字的补充叙述,配合报表进一步反映社会经济情况。这种补充叙述主要是针对报表中某些变化较大的统计数字,这也可以帮助本单位领导审查报表,以保证数字的质量。这是说明型统计分析报告的基本作用。 严格地说,这种说明型统计分析报告。因为它只是附属统计报表,而不能独立成篇,也无完整的文章形式。但由于它也具备统计分析报告的基本特点,我们可以把它看成是统计分析报告的雏形。 写这种说明型统计分析报告,并没有严格的要求,但要掌握以下几个要点: （1）文字说明的情况要与统计报表的情况有关,与报表元关的内容不应写进文字中。 （2）写文字说明时,既可以对整个报表做综合说明,也可以只对报表中的某些统计数字加以说明。 （3）在写文字说明时,可作出简要的分析,但不宜论述过多。如需要深入研究,应另写专题分析。 （4）说明型统计分析报告没有标题,也一般没有开头和结尾。文中的各个段落,各有其独立的内容,结构呈并列式。最好用"一、二、三、四……"来分段叙述,使说明更有条理、更清晰。 （5）文字要简明,直截了当。全篇文字一般为五六百字,多者为一千字左右。 快报型 这是一种期限短、反映快的统计分析报告。一般按日、周、旬、半月写作的定期统计分析报告。快报型统计分析报告的突出特点,是一个快字。按日写作的统计分析报告,常在第二天上午上班不久就要递交主管领导。以此类推。由于这种快的特点,快报型统计分析报告,常用于反映生产进度、工程进度等,便于领导了解情况,对生产和工作进行及时指导,所以快报型统计分析报告在企业用的比较普遍。 快报型统计分析报告的写作特点: （l）统计指标要少而精。因为它是一种简要的统计分析报告,指标项目要少,但要有代表性,能反映各个主要方面的数量情况。 （2）要有连续性。为了观察进度的连续变化和便于对比,分析报告中的指标项目要相对稳定。 （3）标题要基本固定。例如:《我厂一月上旬生产情况简析》、《我厂一月中旬生产情况简析》。 （4）结构多是简要式。通常全文分两部分:前面列出反映情况的主要数字,接着写文字情况。 （5）在文字上,要简明扼要,全篇文字在一千字以下,日分析报告,二三百字亦可。 计划型 这是检查计划执行情况的统计分析报告,按月、季、半年和年度检查计划执行情况的定期统计分析报告,都属于这种计划型。 计划型统计分析报告的写作要点: （1）检查计划是文章的中心。不但有实际数、计划数,而且要有计划完成相对数。 （2）检查计划执行情况的主要目的,不是单纯的进行数字对比,而是通过分析,找出计划执行过程中存在的问题,提出对策建议,以保证计划的顺利完成。 （3）统计指标要相对稳定。在同一个计划期内,统计指标与计划指标的项目要一致,并相对稳定,以便进行对比检查。 （4）标题有两种形式。一种比较固定,例如:《我厂四月份计划执行情况》、《我厂五月份计划执行情况》。另一种是可以变化,以突出某些特点。例如: 战高温 夺高生产 完成一千台: —-我厂八月份计划执行情况分析 这是运用了双标题,有正题和副题。 （5）正文的结构多是总分式。开头总说计划完成情况,然后进行分析,提出一些建议等。 总结型 这是对一定时期社会经济发展情况进行总结分析的统计分析报告。通过分析总结,可以全面认识一个地区,部门或单位的社会经济形势,或某个方面的情况,以便发扬成绩,总结经验教训,制订新的措施,为今后工作创造更好的条件。 总结型统计分析报告,大多是半年、一年或三五年的统计分析报告。从内容上看,有综合总结、部门总结及专题总结。综合总结,是对地区的整个社会经济或企业整个生产经营的总结;部门总结,是对部门经济(农业、工业、商业)或某个车间的总结;专题总结,是对某些方面进行的专题总结。 总结型统计分析报告的写作要点: （1）总结型的对象应是本地区、本部门或本单位的社会经济发展情况,并不是工作情况。 （2）一般有三个写作重点:一是分析社会经济发展形势,二是总结经验教训,三是提出建设性的意见。 （3）要注意运用统计资料和统计分析方法。主要采用统计数字与文字论述相结合的方法,从数量上分析社会经济现象,从定量认识发展到定性认识。 （4）正文结构大都采用总分式。开头是简要总说,接着写情况、形势(包括成绩与问题)再写经验体会与教训,然后写今后的方向和目标,最后写几点建议,每个部分应设小标题,使层次更分明。 （5）标题可以适当变化,形式不拘一格。文字可以稍长→点,但语句要简洁精练，全篇文字宜在二、三千字左右,地区与部门的也不应超过四、五千字。 公报型 这是政府统计机关向社会公告重大社会经济情况的统计分析报告。统计公报是政府的一种文件,一般应由级别较高的统计机关发布。级别较低的统计机关不宜发表公报,但是可以采用统计公报的写作形式公布本地的社会经济发展情况,也应列人公报型。 公报型统计分析报告的写作要点: （1）统计公报具有较强的政策性和权威性。 （2）统计公报要充分反映本地区社会经济全面情况,主要由反映事实的统计资料来直接阐述,不作过多的分析。 （3）统计公报的标题是一种公文式的标题。正文的结构是总分式。 （4）公报型的统计分析报告,要求行文严肃,用语郑重,文字简练明确,情况高度概括。地区性的公报,文字在三、五千字左右为宜。 调查型 这是通过非全面的专门调查来反映部分单位社会经济情况的统计分析报告。其基本特点是: （1）只反映部分单位的社会经济情况,一般不直接反映和推论总体情况。 （2）它的资料和情况来源于非全面调查〈即抽样调查、重点调查和典型调查等),并不主要来自全面统计。调查型统计分析报告的写作要点： （1）文章要有明显的针对性。要具有卡分具体、明确的调查目的仆 （2）要大量占有第一手材料,用实事说话,要有一定的深度,要解剖"麻雀",以发现其实质和典型意义。 （3）统计资料和生动情况相结合,对于调查方法和过程应该少写或不写。 （4）调查型统计分析报告的标题应灵活多样。结构形式也可以不拘一格。一般的安排是序事式:先概述调查目的、调查形式和调查单位之后,就要较大篇幅阐述调查情况,然后是概况的分析研究,并做出结论,最后可提出一些建议。全篇文字以一千字至三千字为宜。 分析型 这是通过分析着重反映社会经济现象具体状态的统计分析报告。它同调查型的主要区别是:它既反映部分单位的情况,也反映总体的情况,并以总体情况为主。它的资料和情况来源是多方面的,可以是部分单位的调查资料,也可以是全面统计报表资料、历史资料的横向对比资料等,其中又以全面统计中的报表资料较多。目前,统计人员写作的统计分析报告,大多属于这种分析型。 分析型统计分析报告的写作要点: （1）它的主要内容和写作重点是反映某个社会经济现象的具体状态,一般不涉及规律性问题,要做到具体事情具体分析。 （2）具体分析的主要方法:从总体的各个方面来分解和比较。比如一个企业有产、供、销,居民家庭有收、支、存,地区有经济、社会、科技、环境等。从结构上分解和比较。所有制结构、产业结构(一、二、三产业)产品结构,轻重工业结构,农民收入构成等。从因素上分解和比较。比如影响农民收入增长的各种因素,影响工业增加值的各种因素等。从联系上分解和比较。比如gdp与发电量的联系,农民收入与社会消费品零售总额的联系等。 从心理、思想上的分解和比较。比如问卷调查对改革的看法,对物价的看法, 对婚姻的各种心理等看法。从时间上分解和比较。如报告期与基期、"九五"时期与"八五"时期的比较等。从地域上分解和比较。比如与别的地区之间的比较,与外省的对比等。 (3)标题应该灵活多样,结构也要有多种形式。整篇文章以三千字左右为宜。 研究型 这是着重研究解决问题办法和进行理论探讨的统计分析报告。它同分析型的统计分析报告的主要区别是:分析型对社会现象的认识仍停留在具体状态,而研究型则是对具体的状态上升理论的高度,提出理论性的见解或新的观点。所以,研究性比分析型的意义又进一步,是一种高层次的统计分析报告。 研究型统计分析报告的写作要点: (1)在研究的题目确定之后可以拟定一个研究提纲,主要内容是:研究的目的是什么,内容有哪些,需要哪些资料,如何收集,需要哪些参考书籍和文章等。 (2)要进行抽象与概括。所谓抽象,就是在具体分析的基础上,将事物的非本质属性抛在一边,而抽出其本质属性来认识事物的方法。所谓概括,就是在抽象的基础上,把个别事物的本质属性,推及为一般事物的本质属性。有了正确的概括,就能认识社会经济现象中的共性,普遍性和规律性。 (3)要多方论证。要做到论述严密、说理充分,没有漏洞。从多方面、多角度、多种资料、多件事实及多种逻辑方法来论证。 (4)标题有适当变化,但要做到题文一致,用词准确、郑重。文字容量可以大一些,全篇文字二、三千字,以不超过五千字为宜。 预测型 这是估量社会经济发展前景的统计分析报告。它与研究型统计分析报告的主要区别:研究性着重对趋势性规律性进行定型研究,而预测性是在认识趋势及规律的基础上,着重对前景进行具体的定向和定量的研究。通过预测,人们可以超前认识社会经济发展前景,对制定方针、发展策略、编制计划、搞好管理具有很大的帮助。因此,预测型分析报告的作用很大,也属于高层次的统计分析报告 预测性统计分析报告的写作要点: (1)全文要以统计预测为中心,其他内容都要为预测服务。 (2)写推算过程要注意读者对象。如果是写给统计同行或统计专家看的,可以写数学模型的计算过程。如果读者是党政领导和广大群众,数字模型和计算过程可以略写出或不写。 (3)应注意预测期的长短。一般来说中、长期及未来的预测,要体现战略性和规划性,不可能写得那么具体,文字可以概略一些。对近、短期预测(亦称预计),主要是具体地分析和估量一些实际问题,所提的措施和建议要有一定的针对性和现实性,不可写得太笼统,文字应详细、具体一些。
指标选择，统计原理，统计方法选择，统计结果，分析讨论等等。
我有几篇 但涉及到版权的问题 你是否愿意，这些文章都是我两年参加数学建模比赛的文章和专业课的论文
软件下载可搜索“ spss软件下载地址及安装介绍 百度经验 ”，希望对你有用。毕业论文还是自写好！
摘要：本文用模特卡罗模拟方法研究了样本容量在54以下的DW统计量的分布特征，并给出小样本DW检验临界值表。同时用DW检验提出了一个判别最小二乘估计中是否存在虚假回归的有效方法。关键词：模特卡罗模拟，DW分布，非平稳性，协整 Distribution of Small Sample DW Statistic Zhang Xiaotong1 Zhao Chuxiao2 ( Institute of International Economics, Nankai University, Tianjin 300071) ( Management School, Tianjin University, Tianjin 300072) Abstract In this paper we investigated the DW distribution with sample size under 54 by Monte Carlo simulation method and gave a critical table for small sample DW Based on that we proposed a method for recognizing spurious regression in ordinary least squares Keywords: Monte Carlo simulation, DW distribution, nonstationary, cointegration 1．概述 八十年代以来，Engle-Granger (1987), Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW统计量检验非平稳变量间的协整性问题。在Sargan-Bhargava (1983)中还专门给出一个DW协整检验用表。但在这些论文中均未对小样本DW统计量的分布特征给与研究。 本文采用蒙特卡罗模拟方法对小样本DW统计量的分布特征进行了充分、详细的研究。样本容量分别取为10，20，30，40和50。变量的设定分为三种情形：一 所涉及的两个变量都取自I(1)过程；二 所涉及的两个变量中一个取自I(1)过程，一个取自I(0)过程；三 所涉及的两个变量都取自I(0)过程。 在有些国家以年为单位的时间序列的最大可观测值个数并不是很大，所以对小样本DW统计量分布特征的研究有着非常重要的理论与现实意义。 本文结构如下。第二节推导两个I(1)变量进行最小二乘回归后，由残差计算的DW统计量的极限分布表达式，第三节介绍蒙特卡罗模拟结果及其分析，第四节给出实例，第五节给出结论。 2．DW统计量的极限分布 给定如下随机数据生成系统， yt = yt-1 + ut , y1 = 0, （1） xt = xt-1 + vt , x1 = 0, （2） 其中ut, vt ~ I(0), E(ut) = E(vt) = 0; E(ui uj) = 0, i ¹ j," i, j。则yt和xt为相互独立的两个I(1)过程。 建立如下回归模型： yt = b0 + b1xt + wt （3） 当对上式进行最小二乘估计时，会产生虚假回归问题。用随机误差wt的最小二乘估计值 构造DW统计量， （4） 因为当T ® µ 时， 必然接近于零，上式中分子为Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW统计量是Op(T -1)的。当T ® µ 时，有 DW Þ 即当用两个I(1)变量进行如模型(3)形式的回归时，DW统计量的极限分布为零。 3．小样本DW分布的蒙特卡罗模拟及其结果分析 当样本为有限样本，特别是小样本时，DW统计量的分布与其极限分布有着很大不同。由于上述条件下的DW统计量的分布无法用解析的方法求解，本文用蒙特卡罗模拟方法对DW统计量的小样本分布特征进行了研究。 以模型(3)为基础，除了以yt，xt ~ I(1)为条件对DW分布（记为DW(1,1)）进行模拟外，还分别以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)为条件进行了模拟（分别记为DW(1,0) 和DW(0,0)）。 由于DW(0,0)就是通常意义的DW统计量，所以只模拟样本容量T = 10, 40两种情形。对于DW(1,1)和DW(1,0)，分别取T = 10, 20, 30, 40和50进行了模拟。在每个样本容量条件下各模拟1000次。所得结果见表一。 首先见表一的第三部分，先分析DW(0,0) 的分布特征。由于DW(0,0) 就是通常意义的DW统计量，所以模拟结果表明，一 DW(0,0)分布的均值为2，不受样本容量大小的影响；二分布是对称的，相应JB值（表中最后一列）说明小样本DW(0,0)统计量的分布与正态分布相当近似。三 随着样本容量的增大，分布的标准差逐步减小。 见表一的第一、二部分。小样本DW(1,1)和DW(1,0)统计量有着相似的分布特征。一 分布均为右偏态，分布左侧有端点，端点为零；二 随着样本容量的增大，DW(1,1)和DW(1,0)分布的右偏倚程度越来越大，分布均值逐步相左移动，90、95、99百分位数也逐步向左移动，同时分布的标准差逐步减小，分布的峰值越来越大，DW取值向零集中；三 在样本容量相同的条件下，DW(1,0)分布总是位于DW(1,1)分布的左侧，即DW(1,0)分布的均值、百分位数以及方差都比DW(1,1)分布的相应量小。T = 50模拟1000次的DW(1,1)和DW(1,0)分布的结果分别见图一和图二。 表一 DW分布的蒙特卡罗模拟结果 类 型 样本容量 百 分 位 数 均 值 标准差 偏 度 JB统计量 1 90 95 99 10 22 18 45 81 28 62 50 74 DW(1,1) 20 11 28 49 80 75 39 68 61 30 09 90 04 39 51 29 07 73 40 06 77 88 16 41 25 06 10 50 05 59 71 98 33 20 16 31 10 18 73 02 38 98 53 73 59 20 09 02 21 59 56 34 22 61 DW(1,0) 30 06 70 83 18 38 24 27 43 40 04 54 66 91 30 19 25 68 50 04 45 54 71 24 15 12 84 DW(0,0) 10 31 75 97 24 02 57 00 17 40 72 41 53 70 00 31 03 06 注： DW(1,1)表示由两个I(1)变量进行回归，计算得到的DW值 DW(1,0)表示由一个I(1)变量和一个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。 DW(0,0)表示由两个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。 在每个样本容量条件下各模拟1000次。 图一 T = 50模拟1000次的DW(1,1)分布直方图 图二 T = 50模拟1000次的DW(1,0)分布直方图 在相同样本容量条件下，DW(1,0)分布之所以位于DW(1,1)分布左侧，可作如下解释。随着T ® µ，DW(1,0)和DW(1,1)的分布都趋近于零。由于DW(1,0)来自于一个I(1) 变量和一个I(0)变量之间的回归，所以残差序列wt ~ I(1)。由于DW(1,1)来自于两个I(1)变量之间的回归，一般来说残差序列wt&nb 1、统计范围 GDDS将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。 规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。 除规定的数据类别以外，GDDS鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。 GDDS认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。 2、公布频率 公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。某项统计数据的公布频率需要根据调查、编制的工作难度和使用者的需要来决定。系统鼓励改进数据的公布频率。GDDS对列出的数据类别的公布频率作了统一规定。例如， GDDS要求国民帐户、国际收支平衡表按年公布，广义货币概览按月公布，汇率则每日公布。 3、公布及时性 公布及时性是指统计数据公布的速度。统计数据公布的及时性受多种因素制约，如资料整理和计算手续的繁简、数据公布的形式等。GDDS规定了间隔的最长时限，如按季度统计的GDP数据规定在下一季度内发布，按月度统计的生产指数规定在6周至3个月内公布。 GDDS将选定的数据类别分为规定性和鼓励性两类，目的是给予参加国公布统计数据一定的灵活性。鼓励性一类是要成员国争取发布的，条件不具备的可以暂不发布。有些数据类别下构成要素后面注明“视具体情况”，即成员国认为该项统计不符合本国实际的，可以不编制发布。GDDS规定的发布周期和发布及时性也列出一些灵活处理和变通的办法。 GDDS有关数据方面的内容及要求如下： GDDS的数据规范 A、综合框架 核心框架 范围、分类和分析框架 受鼓励的扩展 频率 及时性 国民帐户 编制和公布全套的名义和实际国民帐户总量和平衡项目，得出国内生产总值、国民总收入、可支配总收入、消费、储蓄、资本形成、净贷款、净借款。编制和公布有关的部门帐户以及国家和部门的资产负债表 年度 10-14个月 中央政府操作 编制和公布交易和债务的综合数据，需强调：1）包括所有的中央政府单位；2）使用适当的分析框架；3）建立一整套详细的分类标准（税收和非税收收入、经常性和资本性支出、国内及国外融资），并适当细分（根据债务持有人、债务工具和币种）。 广义政府或公共部门操作数据，在那些地方政府或公共企业操作具有重要分析或政策意义的国家尤其鼓励。 年度 6-9个月 广义货币概览 编制和公布综合的数据，需强调：1）包括所有的存款公司（银行机构）；2）使用适当的分析框架；3）建立对外资产和负债、按部门分类的国内信贷以及货币（流动性）和非货币债务构成的分类标准。 月度 2-3个月 国际收支 编制和公布综合的国际收支主要总量数据和平衡项目，包括：货物和服务的进口和出口、贸易差额、收入和转移、经常项目差额、储备和其他金融交易、总余额，并适当进行细分。 国际投资头寸和总体经济外债数据（如果这些数据具有重要的分析和政策意义） 年度 6-9个月 GDDS的数据规范 B、数据类别和指标 数据类别 核心指标 受鼓励的总量及构成 频率 及时性 实际部门 国民帐户总量 国内生产总值（名义和实际） 国民总收入、资本形成、储蓄 年度（鼓励季度） 6-9个月 生产指数 制造业或工业 初级产品、农业或其他指标 视具体情况 月度 视具体情况 所有指标都为6周-3个月 价格指数 消费者价格指数 生产者价格指数 月度 1-2个月 劳动力市场指标 就业、失业，工资/收入，视具体情况 年度 6-9个月 财政部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 中央政府预算总量 收入、支出、差额和融资，视具体情况进行细分（根据债务持有人、债务工具和币种） 利息支付 季度 1个季度 中央政府债务 内债和外债，视具体情况适当细分（按币种、期限、债务持有人和债务工具） 政府担保债务 年度（鼓励季度） 1-2个季度 金融部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 广义货币和信贷总量 净对外头寸、国内信贷、广义或狭义货币 月度 1-3个月 中央银行总量 储备货币 月度 1-2个月 利率 短期和长期政府债券利率，政策可变利率 货币或银行间市场利率及一套存贷款利率 月度 高频率（如月度） 股票市场 股票价格指数，视具体情况 月度 对外部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 国际收支总量 货物和服务的进口和出口、经常帐户差额、储备、总差额 总体经济的外债和偿债数据，视具体情况 年度（十分鼓励季度） 6个月 国际储备 以美元标价的官方储备总额 与储备有关的负债 月度 1-4周 商品贸易 总进口和总出口 较长时间的主要商品的分类 月度 8周-3个月 汇率 即期汇率 每日 高频率（如月度） 社会-人口数据 核心指标 频率 人口 人口；人口增长率；城市人口；农业人口；人口性别；人口的年龄构成 各国公布频率会各不相同；及时性 保健 每个医生照顾人口数；预期寿命；婴儿/儿童/产妇死亡率 也不尽相同 教育 成年人文盲率、学生-教师比率、小学/中学入学率 贫困状况 获得洁净水的情况、卫生；每个房间居住的人数；收入分配；最低收入标准以下的家庭数 二、公布数据的质量 GDDS从两个方面的内容来评估公布的统计数据质量，即：提供统计数据的文字说明和提供统计数据的交叉检验。 统计数据质量是个难以界定、因而不易评估的概念。为了便于检查，GDDS选定两条规则作为评估统计数据质量的标准。一是参加国提供数据编制方法和数据来源方面的资料。资料可以采取多种形式，包括公布数据时所附的概括性说明、单独出版物和可从编制者得到的有关说明。同时也鼓励成员国准备并公布重要的关于数据质量特征的说明（例如，数据可能存在的误差类型、不同时期数据之所以不可比的原因、数据调查的范围或调查数据的样本误差等）。二是提供统计类目核心指标的细项内容、及与其相关的统计数据的核对方法，以及支持数据交叉复核并保证合理性的统计框架。为了支持和鼓励使用者对数据进行核对和检验，规定在统计框架内公布有关总量数据的分项，公布有关数据的比较和核对。统计框架包括核算等式和统计关系。比较核对主要针对那些跨越不同框架的数据，例如，作为国民帐户一部分的进出口和作为国际收支一部分的进出口的交叉核对。 与数据质量密不可分的是制定和公布改进数据的计划。所准备和公布的改进计划应包含所有数据不全的部门。统计当局应表明下述立场中的一个：（1）针对已发现不全的改进计划；（2）最近实施的改进措施；或（3）国家认定不 四、公众获取 GDDS规定要提前公布数据发布日期，并向各方同时发送。 官方统计数据的公布是统计数据作为一项公共产品的基本特征之一，及时和机会均等地获得统计数据是公众的基本要求。GDDS对此制定了两项规划：一是参加国要预先公布各项统计的发布日历表。预先公布统计发布日程表既可方便使用者安排利用数据，又可显示统计工作管理完善和表明数据编制的透明度。GDDS规定对于以年度为频率公布的综合框架和指标，时间表表明不迟于某个既定时间；对于公布频率更高的数据，则可确定一个日期范围，如3-5天。鼓励成员国向公众公布发布最新信息的机构或个人的名称或地址。二是统计发布必须同时发送所有有关各方。由于数据是有价值的商品，因此GDDS规定应向所有有关方同时发布统计数据，以体现公平的原则。发布时可先提供概括性数据，然后再提供详细的数据，当局应至少提供一个公众知道并可以进入的地方，数据一经发布，公众就可以公平地获得。
论文，简单的理解是为了阐述一个观点，就一件事和情况，发表自己的意见。（学术论文除外） 论文，在语言上要求有论点，论心，以及支持论点的一些材料等。 学术论文，一般是在某个学术方面做的研究课题，而总结发表的一些文章
数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型也可以通过设计调查问卷，可针对身边某一热点问题进行调查，如消费观，就业观，来搜集数据，再写一篇调查报告．
可以多看一些资料，然后去学习一下人家的论文是怎么写的？通过借鉴，然后但是千万不要抄袭，如果抄袭的话，那基本上就没有用了
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。
首先建议你去学校图书馆看看学长们的东西，因为根据我所知道的情况来说，不同学校有自己的一些具体安排或者说是要求。但是总体来说，一篇合格的论文应该包括：绪论（问题的提出和目前国内外的状况&需要解决的问题）、设计思路（软件&硬件的设计理论可行性分析）、实现方法（样机&样品制作）、实验过程（方式方法）、数据分析（对比&引用前人的学术观点、结论、理论上应该成立的推论等）、结论（实践和理论两者的结合结果是否有利于解决绪论提出的问题）几方面。当然还必须得弄个C文和E文的标题、简介、关键词。
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
论文，简单的理解是为了阐述一个观点，就一件事和情况，发表自己的意见。（学术论文除外） 论文，在语言上要求有论点，论心，以及支持论点的一些材料等。 学术论文，一般是在某个学术方面做的研究课题，而总结发表的一些文章
题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系