有关统计方面论文

有关统计方面论文

　　20世纪以来,作为数据搜集、整理和分析的一门重要工具,统计学在众多领域里得到了极其广泛的应用,统计学的作用及其重要性已渐渐显现出来。下文是学习啦小编为大家搜集整理的有关统计方面论文的内容，欢迎大家阅读参考!

　　有关统计方面论文篇1

　　浅论统计调查方法在农业生产中的综合应用

　　伴随着我们改革开放进程的推进，我国已经实现了计划经济向市场经济的顺利转变，原有集体企业也大多进行了重组和转制。一系列的改革政策使得农业的生产力得到了解放和发展，农民的生活水平也在逐步提高。在发展和农业生产的过程中，也给统计工作带来了新的问题和更高的要求。加强统计调查方法在农业生产中的应用变得迫在眉睫，这需要转变思想观念，积极对原有统计方法和制度进行变革，创新和改革在统计调查工作方法，以适应农村生产新形势的需要。

　　一、当前农业生产中统计调查工作存在的问题

　　(一)统计调查体制相对滞后，缺乏快速应变的长效机制。

　　现有的统计调查管理体制是：政府综合统计部门及各业务的主管部门统计双轨同时运行。虽然有明文规定，但是在实际操作中，都是各自行事，没有有效的形成配合，统计的指标体系交叉重复导致“一数出多门”。还存在统计系统的内部里既有国家直属调查队又有地方的统计局，出现“一门出多数”的现象。政府综合统计管理部门的统计范围应该是全社会的，调查的内容也涵盖着政治、经济、文化、科技等众多方面。但是，他没有发挥好统计信息、咨询、监督和社会的重大调查数据的综合控制管理功能，工作模式都是发个统计文件就完了，与它的政府部门职能不相适应。

　　(二)统计调查方法应用简单，没有事后的校验和评估论证功能。

　　计划经济时的统计调查方法已经适应不了现在的市场经济，但是，现在还有一部分农业生产中还以全面调查为主，因为人力物力财力及调查的对象不同，对于基础薄弱的地方，这种常规统计调查方法大多成了走过场或者流于形式，统计的结果也必然大打折扣。虽然当前也有的采用抽样调查，但是应用的一般都是国属调查队，有些地方的统计部门也采用抽样调查，比如对农业的农产量和农民收支等数据进行调查，但并没有形成系统的调查网络，形不成规模，也不能对农业生产进行科学的预测，也没有建成事后的校验和评估论证功能。

　　二、统计调查方法在农业生产中的综合应用研究

　　(一)丰富农业统计调查数据的内涵功能。

　　伴随着我国现代社会信息传播速度的加快，农业生产信息也越来越被人们重视。统计调查过程中，必须要把数字作为主要指标进行调查，对于来自农村一线的各种生产调查，要对类别进行分组化归类整理，经过一乡一户直到全市的多次统分相结合的数据转换以后，继而形成每次每季每年的汇总表格。也只有经常从事农业生产实践及数据汇总的人，才可以明白统计数据里包括相对真实的软数据、真实性较强的硬数据以及根据对各村组生产实际的调查结果来进行科学推算的数据，以及明确统计数据内涵的差异性和同一性，更有利当好领导决策参谋。

　　这些汇总表中体现的不仅仅是简单的数字总和，而有着深刻的内涵，以使人们直截了当的全面掌握农业生产实际中的调查数据，同时，也可以容易的从中发现农业生产中出现的问题，使农技干部对当前的农业生产发展做出正确判断，继而提高农业生产效率。

　　(二)推行多主题的抽样调查，建立科学实用的统计调查方法体系。

　　一份好的农业统计调查应该涉猎到农业生产的专题调查研究、农业科技推广应用指标性数据落实情况、特色农业的区域化产业化生产状况、分品种种植状况和产量分析、产业结构调整的布局及农业生产的种植面积等内容的调查数据统计，应该是一种可以上下联动来建立的农业生产科技应用水平及现行农业生产发展所必需的信息收集、分析、处理的一体化运行体系。

　　(三)加强农村经济运行动态监测和跟踪，拓展统计调查领域。

　　因为我国现行的常规统计调查的方法比较落后，很难及时的反映出多变市场的动态及农村经济在运行中的难点和热点。加强动态监测，成为统计调查的一个重要而急迫的任务。因此，需要通过灵活多样的方式对这一方面进行加强，比如通过月报、快报、季报及年报相结合的方式，体现出监测的前瞻性，正确的分析判断出当前农业生产发展的趋势，多出统计精品，以期为农业生产提供精准的数据支撑。

　　三、结语

　　统计调查无论采用哪一种方法，都要首先解决好统计基础的建设问题。要做好农村生产统计调查的基础建设工作，基层统计管理体制改革可以先行一步。要建立健全乡村统计工作人员的岗位责任制，始终以人为本，建立健全村级统计的原始台帐，并在乡镇统计工作站建立好原始统计信息处理平台，为开展抽样调查储备好基础资料，以达到用统计调查数据推动农业生产的最终目的。

　　有关统计方面论文篇2

　　谈统计方法在工厂管理当中的实践及运用

　　1 工厂管理统计方法使用的基础

　　一个工厂的统计工作对于工厂的长期发展来说是非常重要的，其是指通过对日常经营活动所得到的数据进行搜集、整理、分析，得出某些结论或是数据，并通过这些数据发挥对经营活动指导作用的工作。统计方法要在工厂管理当中获得很好的使用就必须做好对统计基础性知识的熟悉，从而保障统计工作开展过程中不出现基础性的错误而导致整个统计工作的结论出现错误。基本看来，统计方法的使用基础包括对如下内容的有效理解。

　　(1)对资料、变量加以了解。

　　统计分析需要的是数据型的信息。这种型式的信息称之为资料。强而有力的统计分析需要可靠的资料，而可靠的资料则是要以一定的方法与步骤来收集的。数据型资料本身并不会说话。我们必须适当地应用统计，来组织、评估、分析这些资料，使这些资料的意义呈现出来。一个变量是所观察到的每一个体的某一特性。这个特性会随个体而不同，如产品颜色或产品形状。一个从理论得来的研究假设，就是在说明自变量与应变量之间的关系。自变量被认为是“因”或用来解释其他变量的变量;应变量被认为是“果”或是被解释的变量。

　　(2)描述性统计与推论性统计。

　　描述性统计有如下2个作用：描述一个变量的统计，如百分比。其作用是以少数数字来代表一个有相当多数据信息的变量;描述两个或两个以上变量间的统计，其作用是描述变量间关系的强度与方向。推论性统计可以让我们将得自样本的发现，推论到样本所来自的总体。总体是统计者所欲研究的所有个体的集合;样本是以一定抽样方法从总体中抽出的个体的集合。

　　(3)判断何时用何种统计分析方法。

　　首先是各个变量(不论是自变量或应变量)的性质的连续性。不连续变量是变量测量的基本单位，是不可分割的;连续变量的基本测量单位是可做无限(且有意义的)分割的。其次是测量或度量变量的层次或尺度，具体包括名目尺度 、类别尺度、等级尺度、等距尺度、比率尺度等。

　　2 工厂管理统计方法的使用要点

　　在工厂管理当中，最为常用的统计方法就是抽样统计，因此下文将基于对抽样统计的使用事项，结合案例探讨该种统计方法在工厂管理当中的使用。所谓抽样统计是自统计对象之总体中抽取一部分个体，加以观察，然后再推估总体的现象。抽样统计成为科学的统计方法，乃是由于推测统计理论的发展，加上近年来统计的重要性倍增，依据统计资料与现存事实进行的交叉分析结果获得工厂管理的关注，业已成为研究工厂管理问题的主要工具之一。

　　(1)抽样的基本观念。

　　抽样不过是一个方法、手段，其最终目标仍在推论，对于各种抽样方法，建立直觉的了解，以及探求其优点及限制。注意各种抽样方法的观念及使用时机，不要见树而不见林，即要注意样本的代表性。抽样方法需遵循如下基本原则：所抽样本能代表总体;以样本讯息估计总体的特性，要尽可能精确，并且可测度其可信度;取样成本要尽量少;配合不同的总体状况及行政限制下，采取适宜方法，即如何达到快速、准确、具代表性而又能配合实务。

　　(2)抽样统计优点。

　　这些优点包括如下几点：抽样统计可节省人力与财力;抽查可缩短统计与整理时间;抽查所抽出的样本可做更详细的统计;抽查可迅速获得统计结果;可配合研究特性与机动性的行政措施。抽样统计可粗分为非随机抽样与随机抽样。非随机抽样即样本不按照其随机予以抽出，而是由抽样者的主观抽出或自愿样本。按总体某些特性予以配置样本，但取样时却由统计员任意抽取。非随机抽样有时虽然可以使用，但在其结果的引用上，要特别注意，也就是其结果的参考性大于其实际的代表性。随机抽样是指抽取的样本是随机抽出，具有样本较具代表性、可计算估计之精确度、可随不同之抽样设计采取不同之抽样方法、随之不同之抽样方法，采取相互配合之估计方法等优点。当然，有时总体内的单位数过多，抽样比较复杂费时。

　　(3)系统抽样统计。

　　这种方法是在工厂中运用最多的方法。它的优点包括：在抽取样本的过程中，很容易完成抽样工作;通常可使样本普遍地分布于总体内，使样本更具代表性;在某些条件下，系统抽样可取代简单随机抽样。当然，对其使用也要注意如下几个因素：对总体状况应有所了解;避免系统样本内的样本单位趋于一致;不易计算估计量的变量数，和避免总体内样本单位特征值的周期性变动。使用系统抽样时最好情境如下，即：当总体内的样本单位，按有兴趣的特征值而言是随机的或按大小排列的;总体内单位数过多，而抽取的样本又较多时;总体内的单位数不能确定时。

　　(4)系统抽样是工厂管理中的使用。

　　要特别注意的是，单一系统抽样无法计算变量数，而是以简单随机抽样的变量数予以取代。但二者有时无法取代，若要估计变量数时，则可采重复系统抽样法，亦即抽出一个以上的系统样本。再来介绍系统抽样法的抽样步骤，当总体内单位数为n，欲每间隔k个样本抽取一个样本。首先要将总体分成n=n/ k区;其次由1到k间个数中，随机抽取一个随机始数，设为r。则样本为yr，yk+r，…，y(n-1)k+r称为n个系统样本。例如，连续制造灯泡的公司计划生产5 000个产品，检查其不良比例。假设所需抽取的样本数为50，若采用系统抽样法则其步骤如下：15 000个产品(n)本身的生产顺序，即可作为假想的编号;决定抽样区间k，而k必须为最接近n/n的整数，故可计算出k=5 000/50= 100，抽样区间为100;利用简单随机抽样法从001到100间随机抽取某数，如抽出为21号;以后每生产100个，便将其抽出。也就是说，生产顺序列为第21， 121， 221， 321， … ， 4921的产品，即为被抽出的样本。

　　3 强化统计方法的实践运用

　　3.1 统计量的实践运用

　　(1)用各种指数来描述和比较一些特定的工厂市场统计问题，既方便又直观。各种指数的计算法很多，其中最常用的一种是：将一些待比较的数值中的一个特定的数值定为基数100，计算其他数值相对于基数的百分数，称这些百分数为指数。适当定义的指数不但可以进行横向比较，还可以进行纵向的比较。指数的使用和计算类型很多，在使用中应注意以下几点：自行定义指数时，应以能简便地合理地描述研究结果为原则;引用已有的指数时，应明确其原有的定义和演算法，以便正确地使用;基数的确定要与研究目的紧密结合。

　　(2)众数表示一组资料或资料中出现次数最多或最常见的数值。在工厂统计资料中，众数代表了最典型的个案，或分布的高峰所对应的统计量值。众数简单直观，主要用于描述定类统计量的中心，但是众数可能会因为资料中个别值的变化而有较大的变化，因而是很不稳定的。中位数表示一组统计资料按照大小的顺序排列时中间位置的那个数值。也就是说，有50%的个案(按某个统计量)的取值在中位数之下，50%在它之上。中位数实际上就是一个50百分位数。

　　(3)平均数等于统计量值之和除以个案数。平均数是工厂最典型的也是最常用的统计量，适用于等距的和等比率的统计量。平均数也是最“有意义”的统计量，它可以看成是统计资料的“平衡点”或“中心”位置所在。由于平均数的计算需要用到所有的资料，因此与中位数和众数相比，它所含的讯息量最大。

　　(4)全距表示一组资料的最大值与最小值之差，即= 最大值-最小值，它指示了这个分布的整个伸展的范围。全距虽然很容易计算，但是它只告诉了我们分布的范围，对于分布的中间部分是如何变化的则不能提供任何资讯。斜度和峰度用于工厂描述统计资料的分布与常态分布之间的差异程度。一般的统计软体也提供斜度和峰度的计算。斜度又叫偏度，表示分布的不对称程度和方向。如果分布是对称的，斜度为零;如果偏向左边，斜度为正;分布偏向右边，斜度为负。不对称的程度越厉害，斜度与零的偏离也就越大。

　　3.2 统计表格的实践运用

　　一项统计工作结束后，一般都需要制作大量的统计表格，其中有些表格是要插放在报告之中的，但大部分都是要针对工厂原始统计资料单独装订，以附录形式交付给管理人员参阅。在制作统计表格时，首要的也是最基本的工作就是给出各个统计量的百分数，同时明示计算这些百分数的基数。因为复杂的统计资料中有许多分叉，基于不同的基数，可以得到多个不同的百分数，一定要有明确的说明，以免引起不必要的误会。

　　总的来说，统计表格的制作一般应注意如下几点：每张表都要有号码和标题，标题要简明扼要;项目的顺序可适当排列，一般应将最显着的放在前面，如果强调的是时间，则可按时间的顺序排列，如果强调的是大小，就按大小顺序排列，当然也可以按其他顺序排列;注明各种资料的单位，只有一种单位的表，可在标题中统一注明;表格的层次不宜过多;分组要适当，不可过细，以免繁琐，而且表格内的次数太少也难于说明问题，也不可过粗，以免有掩盖差别的可能;小数点、个位数、十位数等应上下对齐，一般应有合计;给出必要的说明和标注，对表格的说明可以通过简明的标题或标注(一般在表格下面说明)来实现，但应尽可能避免一些不必要的数、字、符号和注;一般应说明资料的来源。

　　3.3 统计图表的实践运用

　　(1)直方图和饼状图是最常用的统计图，简单而直观。直方图可以是水平的或垂直的;其长度可以是绝对数，也可以是相对数;根据直观明了的目的，图中项目的排列可以按照问答题中的顺序，也可以按照大小的顺序;直方图可以只表达一个统计量的次数或百分比，也可以表达两个统计量关系的交叉表的资料结果。

　　整张饼状图总计100%，每一部分的面积就表示了某个统计量对应取值的百分数。饼状图可以是平面的，也可以是立体的，不过要尽可能将立体效果减至最小，使饼形尽可能呈现圆形;一般情况下不能将圆饼切成太多的部分，最常用的是只有两片或三片的情况;最好使两片的分界线是一条垂直线;将每一部分的说明尽可能直接地记在饼状图内。

　　(2)在探索两个数值型统计量或等距统计量之间的关系时，常使用趋势图(当因统计量为时间比例时)或散点图(也叫定位地图)，散点图也常常结合回归直线或回归曲线给出。在散点图中，如果结合点的大小和形状，一张平面图实际上可以反映4个甚至5个统计量之间的关系。即，可用x轴表示第一个统计量，y轴表示第二个统计量，点的大小表示第三个统计量，点的形状或文字说明表示第四个统计量。

　　一般来说，只要有可能，就应尽量采用图形来帮助理解工厂统计的结果。一张精心设计的图形有可能抵得上或胜过1 000个字的说明。要使统计图能够有效地直观地表现尽可能多的资讯，工厂在设计和制作上一般应注意如下几点：每张图都要有号码和标题，标题要简明扼要;项目较多时最好按大小顺序排列，以使结果一目了然;尽量避免使用附加的图示说明，应将图示的意义及所表示的数量尽可能标记在对应的位置上;资料和图形之间的比例要恰当，避免太少或太多的标注、斜线、竖线、横线等，既要清楚又要简明;度量单位的选择要适当，使得图形的表现均衡，使所有的差异都是可视的和可解释的，有时过于强调地将图形放在事情发生的度量范围之内，就像是放大的照片那样，实际上是不恰当的，因为可能会导致误解;作图时最好既使用颜色，又使用文字说明，以便在进行必要的黑白列(复)印时仍能清晰如初;颜色和纹理的选择不是随机的，要有一定的逻辑性，如真正重要的部分应该用更突出的颜色、更粗的线条和更大的符号等来表示;图形的安排要符合人们的阅读习惯，如西方人阅读的图形应符合从左到右的顺序;阿拉伯人是从右到左;中国人和日本人可能更习惯从上到下等;一般应说明资料的来源。