统计学论文2000字-统计学毕业论文范文模板

统计学论文2000字_统计学毕业论文范文模板导读：统计学论文一直以来都是许多人都十分看重的，十分是对于毕业生或者是评定职称的学者来说，更是重中之重，而论文写作的好坏也都是会给将来的工作有很大好处的，本论文分类为经济论文，以下为我为大家整理的几篇统计学论文范文供大家参考。统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成就因素的研究论文内容摘要：学习成就是评价学生素质的主要方面，也是老师检验教学能力、反思教学结果的主要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据〔专业基础课成就、平常成就和回归分析期末成就〕，建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成就的因素进行深切进入研究，其结果对今后的教学方法改良和教学质量提升具有特别主要的指点意义。本文关键词语：多元线性回归；专业基础课成就；平常成就；期末成就为了实现教学目的，提升教学质量，有效提升学生学习成就是很有需要的。我们知道专业基础课成就一定影响专业课成就，而且平常成就也会影响专业课成就，这两类成就与专业课成就基本上是呈正相关的，但它们之间的关系亲密水平有多大？它们之间又存在如何的内在联络呢？就这些问题，本文重要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成就以及回归分析的平常成就和期末成就，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成就影响因素的变化规律，拟合出关系式，进而为强化学生的后续学习和提升教师的教学质量提供了有利根据。一、数据选取回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常主要的分支，它在天然科学、管理科学和社会、经济等领域应用特别广泛。因而研究影响统计学专业回归分析成就的相关性是特别主要的。选取了统计专业50名学生的专业基础课成就〔包含数学分析、高等代数、解析几何和概率论〕、回归分析的平常成就和期末成就，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深切进入研究，能够直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成就造成的影响。二、建立多元线性回归模型1及数据分析运用SPSS统计软件对回归分析期末成就的影响因素进行研究，能够得到精确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成就，对老师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成就，x2表示高等代数成就，x3表示解析几何成就，x4表示概率论成就，x5表示平常成就；因变量y1表示回归分析期末成就，根据经历体验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：〔1〕线性回归模型通常知足下面几个基本假设，1.随机误差项具有零均值和等方差，即〔2〕这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。2.正态分布假定条件由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。从表1描绘叙述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。回归分析期末成就y1的多元回归模型1为：y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3+0.334x4+0.347x5从表2中能够看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表能够查出，自在度为44的临界值t？琢/2〔44〕=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2〔44〕，因而x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5〔5〕在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自在度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05〔4，45〕=2.579，所以FF0.05〔4，45〕，在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2〔45〕=2.014，因而，多元回归模型2的线性关系是显著的。四、结束语通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，能够得到下面结论：在坚持其他条件不变的情况下，当数学分析成就提升一分，则回归分析成就可提升0.242分[4-5]；同理，当解析几何成就、概率论成就和平常成就每提升一分，则回归分析成就分别提升0.149分、0.377分和0.293分。通过对学生专业基础课成就、平常成就与回归分析期末成就之间相关关系的研究，一方面有利于老师把控回归分析教学课堂，提升老师意识，重视专业基础课教学的主要性，同时，当学生平常成就欠好时，随时调整教学进度提升学生平常学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地把握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提升平常学习的积极性。因而，通过对回归分析期末成就影响因素的研究能有效的解决老师教学和学生学习中的很多问题。统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据发掘〞课程的教学讨论论文内容摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，培养了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养形式的变更起到了助推器的作用，而数据发掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据发掘课程的特点，结合实际教学经历体验，对统计学本科专业开设数据发掘课程进行教学讨论，以期到达更好的教学效果。本文关键词语：统计学专业；数据发掘；大数据；教学一、引言通常人们总结大数据有“4V〞的特點：Volume〔体量大〕，Variety〔多样性〕，Velocity〔速度快〕和Value〔价值密度低〕。从这样大量、多样化的数据中发掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提升。传统教学形式并不能适应和知足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于经常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。二、课程教学讨论针对统计学本科专业的学生而言，“数据发掘〞课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据发掘〞课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据发掘〞课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部把握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制〞教学内容。〔1〕“数据发掘〞课程的教学应该侧重于应用，更重视培养学生解决问题的能力。因而，教学目的应该是：使学生树立数据发掘的思维体系，把握数据发掘的基本方法，提升学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下需要的基础。根据这个目的，教学内容应以数据发掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和把握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果纯熟解读，对各种算法的改良和深切进入研究则不作要求，有兴趣的同学能够自行课下讨论。〔2〕对于已经学过的内容不再具体讲解，而是着重介绍它们在数据发掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解经过中，留意和已学过知识的融汇贯穿，既复习稳固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比方，在数据发掘模型评估中，把混同矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联络起来。〔3〕结合现实数据，让学生由“被动接收〞式的学习变为“自动探究〞型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增长一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充足利用已有的国内外数据资源，还能够鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会群众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。〔4〕充足考虑前述提到的三点，课程内容计划布置见表1。〔5〕课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉理论应用性，所以需要结合平常课堂表现、平常实验项目完成情况和期末考试来综合评定成就。采用期末闭卷理论考试占50%，平常实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样能够全方位的评价学生的表现。三、教学效果评估经过几轮的教学理论后，获得了如下的教学效果：〔1〕学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去考虑数据发掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起沟通与讨论。〔2〕在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据发掘方法的人数也越来越多，部分同学的结果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中获得优秀的成就。〔3〕统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据发掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提升。〔4〕本科毕业生的就业岗位中从事数据发掘工作的人数有所提升，说明知足企业需求技能的人数在增长。继续进修的毕业生选择数据发掘研究方向的人数也在逐步增加，表示清楚学生的学习兴趣得以激发。教学理论结果表示清楚，通过数据发掘课程的学习，能够让学生在把握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。