통계 관련 논문

통계학은 사회 생활의 객관적인 법칙과 통계 방법을 모두 연구하는 실질적인 사회과학이다. 다음은 제가 여러분을 위해 정리한 통계학 관련 논문의 모범문입니다. 참고 자료를 읽어 주셔서 감사합니다!

통계학 관련 논문 1 통계학에서의 확률에 관한 응용

개요: 확률은 무작위 현상을 연구하는 수학 분야입니다. 그 이론은 엄격하고, 응용이 광범위하며, 발전이 빠르다. 현재 확률의 이론과 방법은 통계학에서 이미 광범위하게 적용되었으며, 주로 정규 분포와 작은 확률 사건의 두 가지 방면에서 확률의 통계학에서의 일부 응용을 소개한다.

키워드: 무작위 현상; 사건; 샘플; 어머니; 정규 분포 소확률원리

통계는 주로 기술 통계와 추론 통계로 나뉜다. 통계학이 요약하고 설명할 수 있는 데이터 세트가 제공됩니다. 이런 용법을 기술 통계라고 한다. 또한 관찰자는 데이터의 형태로 수학적 모델을 구축하고 무작위성과 불확실성을 해석하여 연구의 단계와 행렬을 추론합니다. 이런 용법을 응용통계학이라고 합니다. 또 수리통계라는 학과가 있는데, 이 학과의 배후에 있는 이론적 기초를 전문적으로 토론한다.

같은 기기가 같은 물체의 무게를 여러 번 측정할 때, 결과는 항상 서로 약간 차이가 있는데, 이는 측정기구가 대기에 미치는 영향, 관찰자의 생리 또는 심리적 변화와 같은 우연한 요인으로 인해 발생한다. 마찬가지로, 같은 총이 같은 목표에 대해 같은 종류의 포탄을 많이 발사하고 탄착점도 다르다. 포탄 제조의 각종 우연한 요인도 포탄의 질에 영향을 미치기 때문이다. 또 포관 위치의 오차, 날씨 조건의 미묘한 변화 등이 모두 탄착점에 영향을 미치고 있다. 예를 들어, 생산 라인과 같은 공정에서 생산되는 전구의 수명도 다르다.

결론적으로, 이러한 현상들의 공통점은 같은 기본 조건 하에서 일련의 실험이나 관찰을 거쳐 다른 결과를 얻을 수 있다는 것이다. 즉, 개별 테스트 결과나 관찰 결과의 경우, 때때로 이 결과가 나타나고, 때때로 그 결과가 나타나 우연성을 나타낸다. 이런 현상을 무작위 현상이라고 한다. 무작위 현상의 경우, 우리는 보통 어떤 결과가 실험이나 관찰에 나타날지 여부에 관심이 있다. 이 결과를 무작위 이벤트 또는 간단히 이벤트라고 합니다. 실제 이유로 연구팀의 하위 집합은 샘플이라고 하는 연구 매트릭스의 각 데이터를 대체하도록 선택됩니다. 추론 통계는 데이터의 데이터를 모델링하고 확률을 계산하고 어머니를 추론하는 데 사용됩니다. 이러한 추론은 향후 관찰된 예측, 관련성에 대한 예측을 표시 (가정 테스트) 하거나 정확하고 잘못된 대답으로 관계를 모델링 (회귀) 할 수 있습니다.

무작위 현상에는 우연성과 필연성이 있다. 이런 필연성은 대량의 실험에서 무작위 사건이 발생하는 빈도의 안정성으로 나타난다. 즉, 무작위 사건이 발생하는 빈도는 종종 고정 상수 주위를 흔들린다. 이 법칙을 통계적 규칙성이라고 한다. 주파수의 안정성은 무작위 사건의 확률이 무작위 사건의 고유한 객관적인 속성이며 사람의 의지에 따라 변하지 않으므로 측정할 수 있다는 것을 보여준다. 무작위 이벤트 A 의 경우 숫자 p(A) 를 사용하여 이벤트가 발생할 확률을 나타냅니다. 이 수 p(A) 를 무작위 이벤트 A 의 확률이라고 합니다. 따라서 확률 측정은 무작위 이벤트가 발생할 확률을 측정합니다.

견본이 행렬의 대표성을 가지고 있다면, 견본에 의한 추론과 결론은 전체 행렬로 확대될 수 있다. 통계학은 샘플 데이터 중 무작위성 (오차) 을 추정하고 수정하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 어떤 확률의 무작위성을 이해하려면 기본적인 수학 개념이 있어야 한다. 수리통계는 확률론을 이용하여 통계학의 이론적 기초를 분석하고 검증하는 응용수학의 한 가지이다.

확률은 통계학에서 전체, 샘플링 연구, 통계 설명, 통계적 추론, 정규 분포 규칙 등을 포함한 중요한 역할을 한다. 정규 분포는 확률에서 가장 중요한 분포이다. 한편, 정규 분포는 측정 오차와 같은 자연계에서 가장 흔한 분포입니다. 포탄 낙하 지점의 분포; 인체의 생리적 특징의 차원: 체장, 체중 등. 농작물의 생산량 공장 제품의 크기: 지름, 길이, 폭, 높이, 모두 정규 분포에 근접합니다.

일반적으로 특정 양의 지표에 영향을 미치는 무작위 요인이 많고 각 요인이 작은 역할을 하는 경우 확률론의 극한 정리를 사용하여 정규 분포에 복종한다는 것을 증명할 수 있습니다. 반면에, 정규 분포에는 많은 좋은 성질이 있는데, 많은 것은 정규 분포로 근사할 수 있고, 또 일부는 정규 분포에서 파생될 수 있기 때문에 이론 연구에서 매우 중요하다. 예를 들어 정규 분포 법칙에 따라 학교 성적의 분포를 계산하면 한 단계의 학생이 전반적으로 진보했는지, 그 원인을 찾아내 개선 방법을 얻을 수 있다. 1 년의 경제 발전을 분석하여 내년의 수입을 예측하다. 발전에 영향을 미치는 주요 요인을 찾아내고, 개선의 방법을 찾는 등.

작은 확률 사건은 확률이 작은 사건이다 (p? 0.05), 통계적으로 중요한 응용이 있는데, 이론적으로 이런 사건이 발생할 가능성은 거의 없다. 예를 들어 복권에 당첨되는 것은 전형적인 작은 확률 사건이다. 매 호마다 대상을 받을 수도 있지만, 모든 채민에게 복권에 당첨될 가능성은 적다 (한 번의 실험에서 작은 확률사건이 발생할 확률). 사실, 이것은 작은 확률 사건이 통계학에서 적용되는 중요한 이론적 근거입니까? 소확률 원칙. ) 즉, 실험 중소 확률사건이 발생할 가능성은 매우 낮으며, 실제로 발생한다면 통계에 따르면 그 진실성을 의심할 수 있다.

만약 한 접대소가 하루에 다섯 명을 개별적으로 접대하는데, 이 다섯 사람이 모두 월요일에 방문한다면, 그 접대소에 규정된 접대일이 있다고 추측할 수 있습니까? 규정된 접대일이 없다고 가정하면, 한 방문객이 5 일 중 어느 날이든 방문해서 Am(m= 1, 2,3,4,5,)? 나는 일주일에 M 명을 접대하는데, 모두 월요일에 온 거야? 이벤트, Am 의 확률은 다음과 같습니다.

이벤트 A 1 확률 0.2 이벤트 A2 확률 0.22

이벤트 A3 확률 0.23 이벤트 A4 확률 0.24

사건 A5 의 확률은 0.25 입니다

월요일에 다섯 명이 모두 갈 확률은 0.00032 로, 대략 만분의 3 이다. 현재 한 실험에서 작은 확률의 사건이 발생했기 때문에 가설의 정확성을 의심하고 수신소에 규정된 접수일이 있다고 추정한다.

18 14 년, 라플라스는 그의 신작에 재미있는 통계를 기록했다. 세계 남녀 출생률은 22: 21이다. 즉 태어난 아기 중 남자아이가 5 1.2%, 여자아이가 48.8% 를 차지했지만 이상하게도1이다 또 다른 비율은 25: 24 로 남성은 565,438+0.02% 로 전자와 0.65,438+0.8% 차이가 났다. 조사 연구를 거쳐 파리인이 있는 것을 발견했습니까? 중녀 경남? 남자아이를 버리는 나쁜 습관이 있어 출산율을 왜곡했다. 수정된 출생 비율은 여전히 22: 2 1 입니다. 소확률원리에 기반한 통계는 정확도가 높지만, 실수의 위험도 매우 낮다.

작은 확률 원리는 통계학에서 매우 중요한 응용이 있다. 예를 들어, 가설 검사의 결론을 판단할 때, 가설 검사는 샘플 정보를 이용하여 총체적인 통계적 추론 방법을 추론하는 것이다. (존 F. 케네디, 가설, 가설, 가설, 가설, 가설) 샘플링 오차의 존재로 인해 샘플 정보와 전체 특성이 다를 수 있으므로 가설 검사는 실제로 비교자 간의 차이가 샘플링 오차로 인한 것인지 여부를 판단하는 것입니다. 가설 검사에서 P 의 값은 샘플링 오차로 인한 차이의 확률을 반영합니다. 가설 검사에서 P 값과 검사 레벨 A 의 관계 (일반적으로 0.05 로 설정됨) 를 비교하여 통계적 차이를 만듭니다.

P 값이 특정 통계보다 작으면 샘플링 오차로 인한 확률이 매우 낮습니다. 그렇다면 소확률원리에 따르면 한 번에 작은 확률사건이 발생할 확률은 거의 0 이기 때문에 판단차이는 쌍방의 본질적 차이를 비교한 결과일 수 있다. 그렇지 않으면 차이가 샘플링 오차로 인한 것으로 간주됩니다. 이곳의 검사 수준은 가설 검사 전에 설정된 것으로 간주되며, 연구자들이 이 가설 검사에서 참과 거짓을 포기할 확률을 감당할 수 있으며, 연구자를 위한 작은 확률 사건의 확률도 이해할 수 있다. P 값은 계산됩니다. 즉, 차이는 검사 가정이 성립될 때 샘플링 오차로 인한 확률입니다.

통계는 현대 관리와 사회생활에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 사회경제와 과학기술이 발달하면서 통계는 현대국가관리와 기업관리에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 사람들의 일상생활은 통계와 불가분의 관계에 있다. 통계학의 영향력이 이처럼 커서 그것과 밀접한 관련이 있는 확률이 점점 더 중요한 역할을 하고 있다.

통계학 관련 논문 2 통계학의 기초적인 교수법과 학생의 응용능력 배양에 대해 이야기하다.

통계학의 기본지식은 데이터를 연구하는 기술학과이다. 그것은 종합성, 추상성, 응용 보편성의 특징을 가지고 있다. 본 과정의 교수를 통해 학생들이 통계 도구를 이용하여 체계적으로 문제를 분석하고 해결할 수 있도록 양성할 수 있다. 중등 직업학교의 교수에서는 본 학과의 특징을 결합해 교학 방법을 지속적으로 개선하고 학생들이 통계지식을 종합적으로 응용할 수 있는 능력을 높여야 한다.

키워드: 통계 교수법 설계 능력 배양

통계학의 기본지식은 데이터를 연구하는 기술학과이다. 과제 내용의 조사, 연구, 분석 방법은 모든 업무뿐만 아니라 다른 학과 연구 과정의 데이터 수집, 정리, 분석 및 총결산에도 적용된다. 따라서 통계학은 종합성, 추상성, 응용광범위성의 특징을 가지고 있다. 본 과정의 교수를 통해 학생들이 통계 도구 시스템을 이용하여 문제를 분석하고 해결할 수 있는 능력을 배양하다. 이 글은 이 학과의 특징을 결합하여 그 교학 방법과 학생의 응용능력 배양에 대해 검토하였다.

첫째, 기본 통계 교육의 특성

통계학의 기초도 사회경제 통계의 원리로, 그 학과 내용은 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 하나는 기본 개념이 많고, 이론은 추상적이다. 둘째, 지표가 다양해서 초보자가 공부할 때 그들 사이의 경계를 긋기가 어렵다. 셋째, 조사 분석 방법이 많아 적절한 조사 방법을 정확하게 이해하고 선택하기가 어렵다. 넷째, 정확한 조사 방법, 방법 지표 체계의 설정, 통계 범위의 정의는 사물을 반영하는 정확한 결론을 도출할 것인지의 여부와 직결된다. 다섯째, 사물지표체계의 과학적 설정을 고찰하는 것은 사물의 객관과 내면적 본질을 반영하는 관련 지표를 찾는 것과 직결된다. 따라서, 나이가 어리고 분석 능력이 떨어지는 중직학교 학생들의 교육 대상에 대해서는 개념적으로 통계원리를 파악해도 실제 통계사례 데이터를 결합하지 않고 적절한 교수법을 채택하지 않으면 통계지식을 제대로 적용해 현실 사회 경제의 문제를 해결하기가 어렵고, 방법의 잘못된 운용으로 인해 사물에 대한 잘못된 결론을 내리기도 한다.

둘째, 학과 지식의 특징을 결합하여 적절한 교수법을 채택하여 응용능력의 배양을 강화한다.

교학에서는 먼저 교재 내용 체계에 대한 종합적인 분석과 교수 대상 지식 구조에 대한 분석, 그리고 학생들의 학습 통계 지식에 대한 관심, 이해 깊이, 운용에 대한 총결산을 통해 교육의 여러 부분에서 서로 다른 교학 방법을 적절히 실시한다.

1, 학과 콘텐츠 체계와 업무 임무를 도입하여 학생들의 학습 흥미를 높인다.

본 학과의 내용을 강의할 때 먼저 학생들에게 통계학의 의미, 연구 대상, 성격, 작용, 기본 연구 방법 등 통계학 기초 교재 내용의 기본 틀을 소개한다. 둘째, 학과 지식체계를 소개했다: 통계학의 기본 개념, 통계조사 및 정리 방법, 통계 전시 및 제공, 각종 지수법이 제공하는 통계 분석 (총지수법-사물의 잣대 반영, 평균지수법-사물의 집중 추세와 일반 법칙, 상대지수법-사물의 종횡비교와 사물 간의 연계를 반영한다. 통계지수법-사물 중 각종 직접적인 요인의 영향을 반영한다.

시계열법-시간내 사물의 발전 추세를 반영하다. 샘플링 조사법-통계 전문 조사법 중 가장 과학적인 방법. 관련 회귀 분석-사물의 인과 관계를 분석합니다. ) 콘텐츠 시스템의 간단한 설명과 소개를 통해 학생들은 구체적인 이론 지식을 배우기 전에 학과에 대한 대략적인 감성적 인식을 갖고 흥미를 갖게 된다. 통계 지식을 파악함으로써 실제 문제를 해결하는 의식과 목적을 가지고 공부하다.

2. 학생들이 이성적 인식에서 감성적 인식까지 배우고 응용능력을 강화하게 한다.

제가 교육에서 통계학의 기본 개념과 통계조사방법의 내용을 소개할 때, 각 지식점에 대한 예를 제외하고, 몇 가지 지식이 끝난 후, 저는 학생들에게 이러한 조사안에 관련된 통계 전체, 전체 범위의 정의, 전체 단위, 로고, 지표 및 조사방법을 알려 주는 몇 가지 전형적인 통계조사안을 제시했습니다. 이는 학생들이 통계 개념의 추상적인 지식을 이성지식에서 감성지식으로 옮길 뿐만 아니라, 조사 방법의 선택이 조사의 목적이 아니라 조사할 대상과 해결해야 할 문제에 근거해야 한다는 것을 더욱 이해하게 한다. 어떤 방법으로든 조사할 수 있다. 통계 방법과 수단을 정확하게 선택하여 객관적인 사물을 조사하고 분석해야 정확한 결론을 얻을 수 있고, 비로소 통계 지식을 정확하게 운용하여 문제를 분석하고 해결할 수 있다.

3. 종합지표 응용과 전형적인 데이터를 결합하여 학생의 응용능력을 높인다. 종합지수법을 강의할 때, 각 지수에 대한 이해는

예를 들어 학생들이 이 지표의 의미와 역할을 이해하도록 도와주다. 학생들이 각 지표의 역할을 정확하게 이해하고 구분할 수 있도록, 모든 지표를 소개한 후, 나는 국민경제 연간 통계공보를 사례로 선택하여, 학생들이 통계공보에서 배운 모든 종합 지표를 찾을 수 있도록 했다. 예를 들면, 2007 년 국민총생산, 인구 등. 올해 GDP 완료율은 계획 완성의 상대 지표이고, 올해 GDP 성장률은 동적인 상대 지표다. 1 인당 GDP 는 강도의 상대적 지표이다.

GDP 의 비중은 상대적인 구조 지표이다. 5 년 연평균 성장률의 비율은 뒤에서 배워야 할 평균 발전 속도와 평균 성장 속도의 응용이다. 이러한 사례를 통해 학생들은 다양한 종합 지표 방법의 적용에 대한 정확한 인식을 갖게 될 뿐만 아니라, 각종 지표에 대한 이해를 응용능력으로 전환함과 동시에 앞으로 동적 수열 지식을 배울 수 있는 토대를 마련했다. 교육에서 지식을 공고히 하고 이해하고, 다음 교육 과정의 내용을 예습할 수 있는 잠재적 역할을 한다. 지식에 대한 숙달도 전면적인 역할을 한다. 이런 사례를 통해 학생들은 보편적인 문제를 연구할 때 여러 가지 지표로 문제의 여러 측면을 분석하고 사물 간의 객관적인 관계를 찾아낼 수 있다는 것을 더욱 분명히 했다. 이것들은 모두 일정한 통계로 말해야 한다. 따라서 학생들이 통계 지식을 배울 필요성을 더욱 강조하고 통계 지식의 과학성과 실용성을 인식하게 한다.

4. 실제 사례에서 신구 지식을 종합적으로 운용하여 학생의 응용능력을 향상시킨다.

통계지수의 내용을 강의할 때, 학생들에게 통계지수 편성 기본방법의 원리를 강의하고, 교재에 예시된 상품가격, 상품수량, 직공 임금수준 지수의 편성은 기본 계산방법에 대한 소개일 뿐이다. 학생의 응용능력을 키우려면 실제 통계지수의 편성 사례도 설명해야 한다. 학생들이 이론 지식과 계산 방법을 실제 업무에 적용할 수 있도록, 나는 이론 지식과 계산 방법을 끝낸 후, 실제 업무에서 소매가격지수의 편제를 특별히 소개해야 한다. 이 경제지수도 대중의 보편적인 관심사로 사람들의 생활수준과 밀접한 관련이 있다.

물가지수 편성은 샘플조사 지식을 적용해 실제 업무에서 각 상품의 가격을 조사하는 것이 아니라 쇼핑몰, 무역시장의 가격을 범주별로 모으는 것이라고 학생들에게 알렸다. 예를 들어, 바자회 시장의 요리 가격은 일주일에 적어도 세 번, 한 번에 세 번 거래가격을 채집한다. 소매상품가격지수 편성에 입력된 가격은 실제로 여러 차례 단순 평균 가격이며, 한 상품의 3 차 가격은 하루 단순 평균, 일주일에 3 회 평균 가격은 다시 단순 평균이 되어야 한다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 소매상품가격명언) 쇼핑몰의 상품 가격이 비교적 안정적이면 시작과 기말에 평균을 낼 수 있다. 이러한 사례를 통해 학생들에게 새로운 지식을 가르칠 뿐만 아니라 평균 지수 계산 방법의 구체적인 응용을 복습하여 일상생활에서뿐만 아니라 경제 연구에서도 광범위하게 응용할 수 있게 되었다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 공부명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 경제학, 과학명언) 학생들에게 가중평균법과 조화평균법이 물가지수와 기타 사회경제현상지수 편성에 적용됨을 더 알려드립니다.

5. 전형적인 사례 교수법을 조사하여 학생들이 통계지식을 종합적으로 적용하고 문제를 분석하고 문제를 해결하는 능력을 배양한다.

교학에서, 나는 학생들의 통계 지식과 분석 문제 능력 배양을 샘플링 기술의 교육 내용에 넣었는데, 샘플링 기술의 기초 이론은 비교적 추상적이다. 샘플 오차, 샘플 평균 오차, 샘플 조직 등이 있습니다. 연구 대상의 특성에 따라 특정 문제를 구체적으로 분석해야 하며, 샘플링 오차 계산에는 평균 지표 계산과 표준 편차 계산이 모두 포함됩니다. 학생들이 신구 지식을 이용하여 문제를 계산, 분석 및 해결하는 방법을 양성하는 것은 교육의 난점이다.

이 난점을 돌파하기 위해, 나는 교수에서 돗자리 품질 샘플링 조사 사례를 사용했다. 이 사례는 조사 시나리오의 조사 방법 결정, 주요 표지의 분류 및 간단한 무작위 샘플링 원칙부터 조사 구현 단계인 돗자리 폭 분류, 원래 등급 등급 등록, 번호, 샘플 전체 결정, 전체 등급 전체 표준 편차 계산, 샘플 수 결정, 계산 테이블 설계, 샘플 수 결정, 현장 조사 통합 등급 기준 등을 반영합니다.

등급 지정 프로세스: 등급은 5 명이 별도로 진행하며, 중수법을 사용하여 최종 등급을 결정하고, 5 인 등급 중 3 인 등급을 기준으로 합니다. 이들은 모두 앞서 소개한 대표적인 샘플링 조사 방법으로 평균 지수와 대중 수 방법을 채택하고 있다. 이와 함께 돗자리 평균 등급을 계산할 때 품질 표지값 평균지수 계산도 채택됐다. 등급 품질 플래그값을 수량 플래그로 변환해 이 다양한 크기의 돗자리의 평균 등급을 계산해 샘플링 지수와 원래 등급 검사 지수의 오차를 계산했다. (윌리엄 셰익스피어, 품질, 품질, 품질, 품질, 품질, 품질, 품질, 품질, 품질, 품질)

이렇게 복잡한 샘플링 조사 과정과 지표의 계산 결과는 학생들에게 설명하고 해결해야 할 문제를 분명하게 알려준다. 돗자리를 살 때 품격 검사원의 판단 기준 오차는 돗자리 품격 오차와 가격 차이를 가져왔다. 그러나 오차의 존재로 이번 샘플링 조사 결과에 따라 계산된 전체 돗자리 재고 총액과 실제 가치에는 큰 차이가 있다. 이 글은 정책 시장과 인위적인 요소에 대한 분석을 통해 원인을 찾아내고 실행 가능한 해결책을 제시하여 돗자리 인수 가격이 일치되는 경향이 있다.

이러한 여러 방면의 교학 방법 설계를 통해 학생들은 통계학에 대해 비교적 전면적인 인식을 갖게 되고, 학과의 기본 내용에 대해 대체적인 틀이 있어 학생들이 학습 과정에서 모호한 개념과 복잡한 이론을 느낄 수 있게 한다. 이러한 교학 과정에서 반복적인 공고와 실천을 거쳐 점차 명확해지고 통계 지식에 대한 종합 응용능력이 크게 향상되었다.