发布时间：2023-01-03 09:01:02
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的多元统计分析论文样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
一、前言
多元统计分析是一门研究统计应用方法的统计课程，是高等院校统计专业的重要基础课，对于训练与提高学生的逻辑推理能力与统计应用能力都具有重要作用。随着统计软件的开发，多元统计分析课程在自然科学和社会科学的各个领域应用越来越广泛。然而，该课程本身具有理论推导繁琐、计算强度大、实际操作复杂等特点，不仅消磨了学生的学习积极性，也使得其理论方法难以应用到解决实际问题中，从而失去了多元统计分析课程应用性的作用。
为培养学生对多元统计分析课程的学习兴趣，使多元统计统计真正与现实问题相结合，发挥其应用性课程的作用，本研究将以学生为主体，以科技创新活动为载体，实施面向科技创新活动的《多元统计分析》“三段式”应用教学模式的研究。分别包括：一段：统计案例的构建，重点阐述在科技活动中如何构建统计模型；二段：问题情景设计，让学生对科技活动的实际问题进行情景模拟；三段：统计创新实战，组织学生参与科技创新竞赛，辅助以专门的技能培训。
在国外大学的应用统计专业课程中，案例教学是主要的教学模式之一。案例教学法是将实际问题提炼并模拟。因为实际问题的复杂性使得提炼出的案例具有较强的综合性。这恰恰符合统计学课程的应用性和操作性的要求。因此，为了增强学生面对实际问题的统计应用能力及操作能力，应促进学生积极参与社会实践活动和各种竞赛。通过竞赛不但可以增强学生的撰写科研论文及归纳总结的能力，还可以培养学生的团队意识，学习沟通，表达等基本技能。
二、“三段式”应用教学模式的内容
（一）研究内容
本研究以科技问题为引，以三段式立体教学模式为手段，以培养学生科技创新能力为目的，改革传统的《多元统计分析》教学模式。
一段：统计案例的构建，重点阐述在科技活动中如何构建统计模型；
案例教学法是将实际问题提炼并模拟。因为实际问题的复杂性使得提炼出的案例具有较强的综合性。这恰恰符合统计学课程的应用性和操作性的要求。通过对各类典型案例的分析与讲解，即能够将理论知识与实际问题紧密结合，增强学生对理论知识的理解；又能够帮助学生进行实际问题的提炼，进而培养学生的独立分析能力。
我们在借鉴国外案例教学模式的基础上，以我国实际背景出发，进行案例教学，通过案例教学开放学生的思维空间，教会学生掌握知识的同时，最终学会思维、分析和推理、并提出自己的见解，培养统计思维能力。由于《多元统计分析》旨在学生统计能力的养成.而统计能力又主要体现在统计思想、方法的应用上，因此统计的教学过程不应局限于基本理论和方法的介绍.应注意学生分析思维能力的培养，在课堂上多提出“what”、“why”、“how”等系列问题，让学生自己思考并当堂回答，采取这种学生参与式教学方法，能有效地激发学生求知欲和创造能力，不仅能较好地培养学生的竞争意识，敏捷反应，答辩口才，更能进一步明晰解决问题的思路，对培养适应现代社会生活需要的合格人才是非常有益的。同时还要求学生掌握科技创新方法、增强逻辑思维与分析能力及文献检索与收集能力。
二段：问题情景设计，让学生对科技活动的实际问题进行情景模拟；
本阶段采用学生与教师并重的教学模式。培养学生对实际问题的挖掘和提炼能力、统计数据搜集、数据整理能力和数据分析能力。教师将科研项目、社会商业项目为主，设计模拟实践，带队指导学生参与整个模拟流程，在流程的每一部分详细指导其中所用到的统计方法、统计知识、统计原理。结合实际问题，尤其是商业经济问题，适当介绍所用的经济知识，给出经济意义解释。
教师可以组织学生结合自身对实际问题进行统计调查，如对大学生网购现象调查分析、学生对课程教学改革的感受的调研、大学生创业观念及意愿问题的调查等，使得学生能够真正将理论与实线结台，理论知识得以巩固。
培养学生的统计应用条件反射能力，促使学生将实际问题与统计方法之间建立一些直觉的联系，即学生在接触某些具体问题时，能够第一时间想到处理这些问题能够应用的统计方法。如：怎样知道这些问题，可以选用数据、图形、表格等来描述、界定这些问题；怎样了解这些问题的规律、趋势，可以选用推断统计、多元统计等方法。
三段：统计创新实战，组织学生参与科技创新竞赛，辅助以专门的技能培训；
本阶段采用学生为主，教师为辅的教学模式，培养学生归纳总结能力和撰写科研论文能力。每年都会有各级学科竞赛，在比赛前一个月左右时间，通知学生开始为竞赛做好准备，根据往年比赛惯例，提前构思，用1-3天的时间初步选定方向，用4-7天的时间设计调查问卷，教师鼓励学生根据各自特长组成团队参与科技竞赛，团队为主、团队完成竞赛的全程，教师为辅、只为团队提供思路、方法的指导，使教学活动由被动的执行任务变为主动的创造性劳动。
通过竞赛还可以培养学生的团队意识，学习沟通，表达等基本技能。
（二）研究创新点
1.打破了传统的案例教学模式。传统的案例教学是为了加深学生对基本概念，基本方法的理解，而我们所进行的案例教学是希望通过案例教学培养统计思维能力、掌握科技创新方法、逻辑思维与分析能力和文献检索与收集能力。
2.改进了传统的实践教学模式，实施以科技创新活动流程为参考，学生为主体实践教学。传统的实践教学，虽然称之为实践，但是实践的过程只是教师布置题目，学生完成论文，不能够真正做到理论与实线相结合，我们组织学生结合自身对实际问题进行统计调查，如对大学生网购现象调查分析、学生对课程教学改革的感受的调研、大学生创业观念及意愿问题的调查等，使得学生能够真正将理论与实线结台，理论知识得以巩固。
3.以科技创新竞赛为工具，教学并重的统计专业技能培养。传统的检验教学效果的途径是考试，或者通过论文考核学生对知识的掌握情况，本项目继续延续论文考核形式，并进一步让学生参与到教师的科研中，好的课业论文可以作为学生毕业设计的基础。同时通过组织学生参与学科竞赛，培养学生归纳总结能力和撰写科研论文能力，同时也可以培养学生的团队意识。
三、研究主要成果及推广价值
（一）主要成果
“挑战杯”活动在全国高校中的影响日益扩大，已成为衡量高校创新型人才培养的重要标志之一。它既是学生科技训练的重要平台，也是反映高校办学水平、教学质量的重要依据。
2009年，学生参加河北省大学生课外科技作品竞赛即“挑战杯”，获得特等奖一项，三等奖一项，2010年获得一等奖一项，2011年获得三等奖一项。学生的科研能力增强，完成多篇学术论文，如07级统计专业学生王彦的文章被EI检索，06级统计专业学生魏志星发表的文章已被JICT（EI源刊）录用；
（二）推广价值
为了适应社会、科技、经济发展对人才培养提出的新要求，及时更新教育理念，深入开展教学内容与课程体系改革，不断提高教学质量。我们提出了“三段式”教学模式，指导学生参加大学生数学建模竞赛和“挑战杯”竞赛，均取得了好成绩，这对全校的人才培养和教学工作起到了十分积极的重要推动作用。同时，在省内各高校中，我校的成绩也是屈指可数的，特别是统计专业学生在同类专业学生中表现优异，屡次获奖。说明我们的教学模式有很大的成效，有很高的推广价值。
四、研究前景
大学生课外科技活动即能够增强学生的科学素质，又能够拓展学生的知识。本研究就是将课外科技活动和课堂教学结合起来，真正做到理论与实践相结合。将课内外内容完美的结合起来，为培养和提高学生的创新能力提供必要的理论支持。国家的未来靠创新，创新人才的培养靠教育。
参考文献：
[1]郭玉珍，凤启龙. 对大学生课外学术科技创新体系建设的思考[J].边疆经济与文化.2008（11）
[2]冀相奎，刘文婷. 高校科技创新工作探析[J].科技信息.2008（23）
[3]扬卫，依凡. 关于“大学创新文化”的讨论[J].新华文摘.2007（13）
[4]田喜洲. 论大学生科研能力的培养[J].重庆大学学报.2002（6）
1描述性统计
描述性统计是社会科学实证研究中最常用的方法。准确、全面、正确的描述是所有实证分析的基础，如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差，那么其后的所有分析都将是值得怀疑的。一项研究能够将所研究的现象或对象描述清楚，就是一个极大的贡献；而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社会现象的误解，甚至误导政府决策。但是因为描述性统计所用方法简单易得，往往没有得到足够的重视。
均值的局限普遍用于描述样本集中趋势的测量之一是均值。它对于近似正态的对称分布样本来说是比较好的测量，对于不对称分布则不然，尤其会受到极端值的影响。两个分布完全不同的样本可能会有相同的均值，因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异，而往往这种内部差异正是需要我们进行深入研究的、或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这个缺陷，一般在报告均值的同时也报告方差，或用直方图／散点图的形式描述分布，以提请读者注意群体内部的差异。
不同群体的可比性在描述性统计中，往往涉及到对不同时期或不同人群的总体描述，以反映社会变化或地区差异。在社会科学中、尤其是人口研究中，不少事件的发生都是与年龄密切相关的，如我国妇女大部分在35岁以前完成了生育，从而导致35岁以上育龄妇女中极高的避孕现用率。在这种情况下，两个样本之间存在避孕现用率的差异可能只是年龄结构的差异，而不是年龄别避孕现用率的差异。又如在报告流动人口犯罪问题时，给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口，但忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同，且青年男性是犯罪率较高的人群。这种对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。
绝对数的使用由于中国人口数量巨大，调查研究也比较容易得到大容量的样本，所以对任何小概率事件用绝对数报告都会出现惊人的巨大数字，单纯对绝对数的强调往往会产生戏剧性的效果。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时，给出该事件的发生率或占研究人群的比例。
小样本的代表性在一次抽样的小样本中求得的率或比例会非常不稳定，与另一次抽样的结果可能会有较大差距。因此当研究仅限于从小样本获得的资料时，应当在报告比例的同时也报告样本量。
2双变量统计分析
在社会科学研究中，首先分析的往往是两个变量之间的关系，如用相关或列联表等方法。一般在确定两个变量之间确实有某种关系，如在经过统计检验后证实两变量有显著相关关系，进行更进一步的分析才有意义。因此，双变量统计分析在实证分析中占有重要地位。但是，由于在应用中对有些问题的忽视，双变量统计分析也很容易出现偏差或错误。
卡方检验的局限在利用列联表对两个定序／定类变量进行相关分析时，需要进行统计检验来判断两个变量的相关是否有统计上的显著意义。不少研究结果都用卡方检验的显著性报告相关状况。但值得注意的是，卡方统计量的计算本身是有局限性的，样本越大，卡方值就会相应增大，因此大样本的卡方检验很容易得到显著结果。所以一般在报告卡方检验结果以说明两变量是否显著相关时，还应当同时报告相关强度，即相应的相关系数，如Gamma,Lambda等。
统计意义上的显著与差别的实际意义在检验两个定距变量的均值差别是否具有统计上的显著性时，也存在相似的问题。由于样本量越大，样本均值分布的方差就越小，因此常用的t检验结果就越可能显著，任何细微的差别都可能有统计上的显著性。但有时具有统计意义显著性的差异，在实际生活中可能意义并不大，如同在两个草堆之间找出一根草的差距，对判断两个草堆的大小没有实际意义。因此，对任何检验结果都应当有符合实际的解释和说明。
虚假相关问题双变量分析中的虚假相关问题，几乎在所有关于社会科学研究方法的教科书中都会涉及到，在统计分析方法的教学中也被视为经典问题。但是多少年来，人们仍然在不断地重复着这个“经典的错误”，即认为可见的或统计检验结果显著的相关就是真正的相关；更为大胆的做法是把这种相关关系推向因果关系。我们知道，对于有的变量来说，即使是经过检验判定两者具有统计上显著的相关关系，也不一定存在实际意义上的关系，因为可能有未考虑到的变量或不可测量的变量在同时对两个研究变量起作用，有时甚至可能完全是偶然的巧合。例如，火灾的大小是以火灾损失来衡量的，而参加灭火的消防员人数是与火灾大小有关的，火灾越大，出动的消防员就越多，但凡是具有常识的人都不会根据出动消防员人数和火灾损失两个变量之间的高度相关，断定出动消防员越多火灾损失就越大，因为火灾的规模是决定因素（但很难直接衡量）。在有关人口科学研究中也有报告虚假相关的现象，如人口增长率的降低导致了经济增长的提法就是一例。因此，在分析相关关系时，应当根据理论、知识、经验、甚至常识来判断这种分析是否有意义、是否存在其他变量的作用（称为外在变量），避免得出有悖于常理的分析结果。有些虚假相关是可以通过统计分析方法判别的，如在控制了另外一些变量后观察两个变量的偏相关，或在双变量分析的基础上，进一步用多变量分析深入研究。
3多变量分析
回归分析是多变量分析中应用最多的方法，尤其是逻辑斯蒂回归更是被广泛地应用。在众多应用中，比较明显的问题是使用方法是否得当和对结果的报告和解释是否规范、合理（见2002年第2期《人口研究》刘金塘文）。此外还有一些应当引起注意的问题。
分析框架的重要性在社会科学研究中，各变量之间往往存在错综复杂的关系，如果在进行回归分析之前没有一个清晰合理的分析框架，那么回归的结果有可能会引起质疑。一般应在报告回归分析结果之前，介绍该分析的框架，如各变量的定义、各自变量与因变量的假设关系及其理由等，对建立的回归模型做出合理性论证。有一些变量可能是作为控制变量纳入回归模型的，如性别、年龄等，最好事先解释清楚。对假设因果关系的模型，应当至少能够说明：(1)该因果关系在理论上是正确的、在实践中是合理的；(2)从事件发生的时间上来说，应当是原因发生在先、结果发生在后。如有些回归分析中，未加说明即把所有与因变量显著相关的变量都囊括在自变量中，甚至有些自变量与因变量有明显的互为因果关系，显得分析逻辑混乱；还有的论文在简单介绍研究背景和数据来源之后，急于建立因果关系并推出回归分析结果，然后再根据各变量在回归模型中的显著性一一说明，这相当于事后解释；这些做法都是错误的。
在具备“奔4”微机和较易操作的软件的今天，转瞬间就可完成一次回归分析，但是在此之前，需要有大量的前期准备工作，包括文献检索和理论框架构建，才能确保统计分析的科学性。
分析方法应用的条件每种多变量方法都有各自的前提条件或假设，如果这些条件不具备或者假设不成立，该方法的应用就成问题。如Pearson相关是考察线性相关关系，多元方差分析只能辨别线性相关因变量的多元差异，线性回归分析假设自变量与因变量之间为线性关系，因子分析方法也是建立在各变量具有一定的线性相关基础之上的；另外，在逻辑斯蒂回归中，每个分类都应保证有足够的频数，如果频数太少就会影响参数估计的稳定性；等等。尽管一般不在报告分析结果时说明各种假设是否成立或条件是否满足，但是在进行分析时应当自觉地进行考察。如果不能满足条件或假设不能成立，就对数据进行转换或调整后再分析，或者改变分析方法。
多变量分析结果的展示和解释多变量分析的结果一般是通过列表来展示的。现在一种并不少见的做法是直接把统计软件的输出直接复制到论文中，我们往往会在文章中看到包括回归参数估计、参数标准差、检验统计值、检验显著性、偏相关系数等等n行m列的大表，使人有目不暇接的感觉。实际上参数标准差和检验统计值是提供给分析者的信息，没有必要列在结果中；如果不是有特别需要的话，偏相关系数也不是关注重点；最主要的应当是回归参数估计及其显著性。
在列出分析结果之后，应当对结果的实际意义进行解释和讨论，而不是复述分析结果的数学意义。此外，在多元统计分析中一个常见的问题是分析者对变量作用不具有预期统计显著性的失望，因此绕开不显著的变量，甚至对数据或模型进行各种调整以获得显著结果。其实，统计分析结果不显著往往也是有实际意义的。例如在分析我国高龄老人的地区分布时发现，高龄老人比例与当地医疗卫生指标没有显著关系，这说明我国医疗系统还没有具备延长老人寿命的功能；另一方面也说明这些高龄老人的存活不是主要靠医药维持的。所以，在解释分析结果时，只要是在分析框架中涉及并参与分析的变量，无论作用显著与否，都应当给予充分的讨论；对于那些由于知识或信息的限制难以下结论的结果，可以作为问题提出，以便进行更有针对性的进一步研究。
【关键词】经济统计学专业 培养方案 设计
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810（2013）32-0060-01
经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科，是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。2013年，我国首次设置经济统计学专业。作为地方二本师范院校的经济统计学培养方案设计，没有任何成功经验可以借鉴。因此，我们在按照教育部要求，根据经济形势发展情况，借鉴财经类、综合类和师范类院校的统计学专业经济统计方向的课程设计，结合院校实际，依托学校建设应用型教学的平台，来确定经济统计学专业的培养理念并建立课程和实训设计体系，进行经济统计学的培养方案设计。
一 课程体系设计和实践实训设计整体思路
1.遵照教育部对经济统计学专业的要求
严格遵照教育部对经济统计学专业的要求。主干学科为理论经济学、应用经济学、统计学，其中核心课程为西方经济学（微观经济学、宏观经济学），计量经济学，财政学，货币金融学，会计学，经济统计学，国民经济统计学，概率论与数理统计，抽样技术与应用，应用时间序列分析。实践性教学环节包括实验课程（含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等），社会实践（含经济社会统计调查、统计工作实习等），科研和论文写作（含毕业论文、学年论文、科研实践等）。专业实验包括计算机基本技能实验、统计分析应用软件实验、经济计量分析软件实验、数据挖掘技术与应用实验。
2.参照其他院校的培养方案和课程设置
它山之石，可以攻玉。我们选择了部分具有代表性的财经院校（如上海财经大学、中央财经大学、东北财经大学、西南财经大学、中南财经政法大学、北京工商大学、上海金融学院、 河南财经大学、浙江财经学院和山东工商学院）和综合类院校（如浙江大学、吉林大学、南京大学和云南大学）以及师范类院校（如北京师范大学、华东师范大学、东北师范大学、南京师范大学）作为参照院校。通过比较分析得出，在统计学经济统计、商务统计、金融统计方向中，财经类院校主要突出经济学课程，招生偏重理科生。综合性院校和师范类院校主要课程为理学类，招生偏重理科生。
综上所述，经济统计学专业应培养适应信息化社会需要，熟练掌握现代统计理论和经济数量分析方法，具有扎实的统计学、经济学和金融学基础，能熟练应用计算机软件处理统计数据的复合型高素质经济管理统计人才。学生毕业后可在政府部门、金融机构、外资企业和大中型公司等从事经济统计分析、管理咨询、市场调研和商务数据分析等管理工作。
3.与学院培养方案形式统一
新制订的培养方案和整个学院的形式保持了统一，以便于教务人员管理工作的开展。
二 经济统计学培养方案专业课的设置
经济统计学的培养目标与基本规格和招收对象为理科生，设置了保险精算、金融统计和商务统计三个方向。学生修满培养方案规定的学分并达到学位授予要求者，授予经济学学士学位。
由于经济统计学对统计学和经济学知识的要求较高，我们提高了课程总学分和总学时，注重主干学科和专业课程的开课顺序和教学周学时分配，强化实训实践课程，实行理论和实践并行。
培养方案确定了5门学科基础课程，分别为宏观经济学、微观经济学、C语言程序设计、概率论与数理统计、管理学。确定了5门专业基础课程，分别为基础会计学、经济统计学、货币金融学、财政学、计量经济学。确定了9门专业核心课程，分别为国民经济统计学、多元统计分析、统计预测与决策、抽样技术与应用、应用时间序列分析、金融统计学、市场调查与分析、投资学、数据挖掘。
分设了三个专业方向，分别为保险精算（开设保险学、保险统计学、利息理论、寿险精算、非寿险精算5门课程）、金融统计（开设商业银行经营管理、金融市场、金融资产评估、金融工具与金融风险管理、投资组合分析 5门课程）和商务统计（开设信息检索与利用、企业经营统计学、投入产出分析、项目管理、质量控制统计方法5门课程）方向。
统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文
摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。
关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩
为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。
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重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。
选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，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，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。
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绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量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）
线性回归模型通常满足以下几个基本假设，
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。
回归分析期末成绩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中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为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），因此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，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，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，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。
通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。
统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文
摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就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模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖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。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。
关键词：统计学专业；数据挖掘；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、多样化的数据中挖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高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。
二、课程教学探讨
针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”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“数据挖掘”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“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，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）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高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必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌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，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。
（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、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系起来。
（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。
（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。
（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。
三、教学效果评估
经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：
（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。
（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。
（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖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高。
（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。
教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌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。
健康网讯: 胡良平 军事医学科学院生物医学统计咨询中心 北京 100850
很多在生物医药卫生等研究领域中从事科研工作的人经常提出这样的问题："为什么我们学了多遍统计学仍不得要领，每到用时就出错？"我的回答是："问题的症结是你们对统计学的系统性和准确性掌握得不够！"道理很简单，虽然你门学了多遍统计学，但每遍学的内容都大同小异，学的内容少，真正掌握的内容就更少了，而要解决的问题却远远超出了自己所掌握的知识范围；每次几乎都是脱离实际地学统计，从统计学教科书上看到的都是经过统计学工作者加工过的材料，自己面对的却是问题的"原型"，在尚未真正学会统计学之前，不会将实际问题转化为统计学问题，用十分有限的"几个招术"去对付各种各样复杂的问题，生搬硬套，张冠李戴，出错也就成为难以避免的事了。事实正是如此，在我国的一些科研成果档案材料中，在许多公开发表的科技期刊的学术论文中，甚至在一些电视和报纸等宣传媒体中，误用和滥用统计学的现象相当普遍，以至于严重影响了我国科技工作的科学性和严谨性。
统计学误用的现状
科技期刊中学术论文是科研工作质量好坏和水平高低的一面镜子，全面而又彻底地映射出科研工作者科研创新的思路、统计研究设计的能力、数据处理的水平、结论的可信程度等综合情况。然而，翻阅我国生物医药卫生等研究领域内科技期刊中的学术论文，不难发现误用和滥用统计学的频率相当高，实在令人震惊！概括起来有以下几个方面：其一，人们在"统计研究设计方面"常犯的错误有：忽视统计研究设计，盲目开展科学研究，实验过程中一旦出现了问题，常常措手不及；实验设计的四个原则（随机、设立、重复、均衡）遵守不严，由于研究者对许多重要非实验因素未加以控制，使各实验组之间缺乏可比性；科研课题本身涉及多个实验因素，研究者常采用单因素设计方法取代多因素设计方法，将原本存在交互作用的多因素之间的关系视为互相独立的关系，从而作出偏离实际、甚至完全错误的结论来。其二，人们在"实验资料的收集和整理"方面常犯的错误有：由于缺乏完善的统计研究设计方案的指导，人们常不能正确地收集和整理观测或实验数据，最典型的事例是：为了考察三种药物对生物体所产生的影响之间的差别有无统计学意义，研究者常选用30只小鼠，将它们完全随机地均分到三个药物组中去，当每组10只小鼠服用一种特定的药物后，要在2、4、6、8、10小时5个不同时间点上观测各组中的每一只小鼠某项或某几项定量指标的数值大小（一般是抽血检测，故不需要处死小鼠），目的是要看药物效应随时间推移的动态变化趋势。很多人在收集此类实验数据时，未对各组内的每一只小鼠做标记，仅仅记下了各组小鼠在各时间点上观测到的数据，但无法明确区分从每一只小鼠身上观测到的是哪5个数据。这就将一个原本属于"具有重复测量设计的资料"错误地当作"独立重复实验设计的资料"了。资料收集时的错误，将直接导致统计分析方法的误用，乃至影响统计和专业结论的正确性。还有人在整理实验数据时，随意将那些自认为"过大或过小"的数据舍弃掉，这不仅使实验研究的真实性受到了破坏，有时还容易失去发现奇迹（如基因的突变）的机会。其三，人们在进行"统计描述和表达"方面常犯的错误有：用统计表表达统计资料时，表中数据的含义未表达清楚，使读者百思不得其解；用统计图表达统计资料时，常用表达定性资料的条图来表达各种定量资料，割裂了数据之间的内在联系；有时随意在坐标轴上标刻度值，使图形反映的升降变化趋势是错误的；用表达正态分布的方法来表达呈偏态分布的统计资料；将百分比与百分率混为一谈；滥用相对数，如用某药物医治某病患者5人，治愈3人，就认为此药的治愈率为60%。其四，人们在选用"统计分析方法"方面常犯的错误有：将t检验和c2检验分别视为处理定量资料和定性资料的"万能工具"；不考虑资料所具备的前提条件，盲目套用各种统计分析方法；将在专业上毫无关联的变量强硬地放在一起进行相关与回归分析；用直线回归取代曲线回归。其五，人们在处理"多因素多指标统计资料"方面常犯的错误有：用单因素分析方法取代多因素分析方法，用一元分析取代多元分析，这样无法揭示多因素之间的相互关系和多指标之间的内在联系，容易得出片面的、甚至歪曲事实的结论。
对策与建议
要积极开展科研协作。笔者长期从事统计咨询的一个切身体会是："实际工作者与统计学工作者之间开展密切的科研协作，对双方都非常有利。"这样一来，实际工作者不仅可以腾出大量时间做专业方面的事，而且可以集中精力投身于改革创新，在本学科领域及相关领域内做出更高水平的科研成果来；而对于统计学工作者来说，有机会将自己学到的数学、统计和计算机等方面的知识用来解决生产和科研实践中的具体问题，不仅是一种有意义的工作，而且是一种享受和快乐。"积极开展交叉学科之间的课题协作"，是一个"经济、高效、优质、科学"地完成科研课题的现代运作模式，是信息时代的必然发展趋势。利用Internet网开展科研课题协作，是一个"投资小、见效快、回报大"的举措，是广大实际工作者最明智的选择！每一位实际工作者在运用统计学解决实际问题时，应当建立"有所为和有所不为"的理念，确有把握解决的问题就自己解决，没有把握解决的问题，应当向内行请教或请统计学工作者协助解决。
要参加统计培训。广大实际工作者有自己的专业主攻方向，很难挤出较长时间来学习各种统计学知识，但可以结合自己的研究领域中经常涉及到的统计学问题，有的放矢地去参加一些高水平的短期统计学培训班，带着问题、分专题学习统计学，可以达到事半功倍的效果。医药卫生等科技期刊编辑部，要在"稿约"中尽可能增加对统计学的具体要求，以便提高稿件的质量；每个编辑部应培养一、二名统计学水平较高的编辑（因为仅靠少数兼职统计学编委是远远不够的！），方可真正提高稿件的编审质量。
关键词：计量经济类课程；本科毕业论文；教学改革
中图分类号：G642.41文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）49-0074-03
一、引言
计量经济类分析方法在经济学和管理学研究中的作用日益凸显，促进经济类本科生对该类方法的熟练掌握和应用有助于经济类创新型人才的培养。高校的计量经济类课程是培养学生通过建立经济模型对经济现象进行分析的重要工具。高校开设的计量经济类课程主要有计量经济学、数理经济学、经济统计学、数理金融学、数据模型与决策等。由于计量分析类课程对相关数学和经济学知识基础要求较高，呈现出不同程度的“难教”和“厌学”，但该类课程在本科生撰写毕业论文时被广泛使用，起到重要的研究性作用。
以往文献极少以本科生毕业论文中对计量经济类方法的使用现状作为计量经济类课程教学效果的反映，而这正是本文分析的切入点。本文基于对经济类本科生计量经济类能力的现状分析，发现该类课程教学中存在的问题，有针对性地提出教学模式的改革方向。
二、经济类本科生计量经济类分析能力的现状
经济类专业本科生的学位论文，能够较真实地反映出学生的计量经济类分析能力，也是该类课程研究性教学效果的体现。本文以江苏师范大学商学院2016—2018届金融类专业（包括金融工程和金融学）毕业生共377份学位论文为样本（其中，2016、2017和2018届毕业生论文数量分别为78、108和191份），详细统计了这三届毕业生学位论文采用研究方法的结构分布（见表1所示）。
（一）本科生计量经济类方法使用的特征
由表1呈现的数据结构特征，能够客观地反映经济类本科生对研究方法的掌握情况，主要表现为以下三点：
1.使用定量分析方法的比例逐年提升。定量分析方法比例由2016届的67.07%逐渐上升至2018届的86.54%，即绝大多数毕业生在毕业论文fZu5CHyufTN5Yy/ie48E1w==中加入了经济数据的分析，使分析结论更加科学。相对来说，采用定性分析方法撰写毕业论文的学生比例大幅下降。
2.定量分析中，采用计量经济学方法的比例大幅提高，但计量经济分析仍以简单回归为主。在2016届毕业生中，采用计量经济学分析方法的学生仅有7.32%，到2018届，该比例上升至51.92%，即超过一半的学生采用计量经济建模的方式撰写毕业论文。在采用建模分析的学生中，绝大多数仍以简单的回归分析（包括协整分析、滞后变量模型）为主，对VAR模型、面板分析等较复杂方法的使用较少。
3.统计学分析方法的比例逐渐下降，该方法中以描述统计分析为主。该类论文中大多通过绘制线性图表现数据的时间序列过程，通过绘制饼图或柱状图对比数据的结构，通过绘制表格对比数据的均值、标准差等统计量。描述统计方法是最简单的定量分析，严格来说不属于计量经济类课程的内容，只是初级的统计学内容。2016届有57.32%的学生采用统计学方法撰写论文，在随后的两年，这一比例逐渐降低。值得说明的是，因子分析和主成分分析是多元统计分析方法，掌握该方法的学生具有较好的学习能力。另外，个别同学通过自己设置调查问卷并进行数据调查、获取、审核和清洗，以此为基础做描述统计分析是非常值得鼓励的。
（二）计量经济类分析在本科阶段广泛应用的原因
经济类本科生对计量经济类分析方法的掌握程度快速提升，主要有以下三点原因：
1.系统在毕业论文审核中的广泛应用。随着高校对学位论文要求的提升，众多高校在本科生毕业论文考核中采取了先再答辩的管理模式。例如江苏师范大学要求本科生毕业论文的率不得超过25%，申请校级和省级优秀论文的重复率分别不超过15%和10%，这在很大程度上保证了本科生毕业论文的质量。如果仅采用定性分析方法从理论层面阐述经济问题，并且要保证較低的率，这对经济学专业的本科生来说难度极大，因为经济理论是很难创新的。而通过自己查找经济数据，结合计量经济学方法进行实证分析，每个人的思路、查找数据的途径和范围、选择模型的指标，以及构建模型的框架都各不相同，所得到的结论也具有独立性，因此极大降低了与以往论文的重复率。
2.教学水平提高与教学内容拓展。高校教师的学历层次与研究水平不断提高，计量经济类研究方法也在陆续更新，为了让课程与时俱进，计量经济学类课程教师在课堂上不再拘泥于讲授简单计量模型，以往研究生阶段掌握的计量模型也陆续向本科生进行讲解，甚至DID等更加复杂的计量经济模型也可以对学有余力的本科生有所启发。当然，研究生阶段必须掌握更高深和前沿的计量经济模型，这是计量经济类知识不断外溢的结果，也是经济类科研环境的发展趋势。
3.经济软件教学的有力支撑。随着计量经济模型的不断更新，对应的分析软件也在快速发展，以往众多高校在本科教学中，要求学生掌握Eviews软件和SPSS软件，而近年来，为了让学生接触更新的计量经济学模型，并辅助考研的学生更好地衔接研究生阶段学习，很多高校在本科生教学中加入了State软件或R软件的教学，有效地提升了本科生对计量经济分析软件的掌握程度。
（三）计量经济类课程研究性教学中存在的问题
1.部分数学基础薄弱的学生有畏难情绪。计量经济类课程是数学、统计学和经济学的交叉学科，该类课程的所有模型都以数学和统计学为基础，但教学中应更多地强调对原理的理解而非推导，重视构建适合的模型，再借助软件对模型进行估计并解释。部分数学基础薄弱的学生把计量经济类课程学习等同于数学公式推导，弱化其应用性，内心产生抵触，很难学好该类课程。
2.数据收集过程粗糙，数据质量不高。可靠的经济数据是计量经济建模的重要原料，一个有研究价值且有趣的主题需要科学且高质量的数据，收集工作需要花费很多时间与精力，而且为保证经济模型的质量，数据审查、清洗、筛选等整理过程也很费时。很多本科生论文中的数据收集过程本着省时省力不问质量的态度，更多地通过百度而非源于官方和权威的网站及数据库，数据质量得不到保障，且样本量较小，分析价值有限。
3.建模过程缺乏推敲，大多选择简单模型。建立计量经济模型是一门艺术，模型不深究对错，只关注哪个模型更好，这就注定建模需要多番比较和权衡，经过一次次对变量的筛选、剔除和添加才能确定最终变量和模型的结构。但多数学生没有细致思考，仅通过最易获得的变量建立最简单的模型，完全没有筛选和比较过程，因此估计结果的解释力度十分有限，模型质量不高。
三、计量经济类课程教学模式的改进方向
1.从问题导向入手。兴趣是最好的老师，为培养学生对于计量经济学的兴趣，老师可以在计量经济学类课程的第一节课，就建议每个学生找到自己感兴趣的选题，选题未必紧扣专业，只要能与建模相关即可。老师可以对每个选题进行建议和讨论，梳理变量选择。例如，爱美的女生可以关注“容貌是否有助于劳动者获得更高的工资”，甚至变通为“整容是否有助于劳动者获得更高的工资”。学生通过课程的深入学习，自行查找对应的指标和确定模型的选择，每一节课学生都可能考虑新模型是否有助于解决自己的选题。经过一个学期的深入学习，学生学会了将计量经济类方法用于解决这类有意义且有趣的问题。此外，对有价值的论文选题，老师可以更多地引导，帮助他们获得本科生科研项目资助，最终在学术期刊上进行发表，这会给学生带来极大的成就感，也起到了极好的示范效果。
2.教师用自己的研究成果作为案例，并鼓励学生参与教师的课题。教师研究成果中的模型必定经过多番筛选和细节处理，学生通过了解这些模型，能够深刻体会从论文选题，到变量选择，再到模型确定的整个流程与细节处理，不仅能学到建模的技术，还能深刻体会设计思路，这比学习教材中缺乏前因后果与细节介绍的短小案例更有效。同时，教师也可以鼓励学生参与自己在研的课题，让学生体验具体的研究过程。
3.重视通过板书讲解模型原理。现阶段高校讲课均以PPT讲解为主，教师很少在黑板上写字。但讲解计量经济学模型原理时，通过板书更有助于引导学生的思路，因此教师应重视板书的使用。随着教学技术的不断发展，老师可以更多地利用电子板书，即使用数位板进行书写，使板书随时放大和多彩呈现，也能在PPT或PDF上随时标注，并在课后将板书保存后发给学生，有助于学生在课后整理电子笔记。
4.计量经济类软件教学多元化。部分高校在本科生阶段只开设一门经济软件课程，在这一门课上不可能介绍多种软件，经济类本科生仅掌握一种计量分析软件也是不够的。因此可以在统计学与计量经济学的课时中拿出6—9课时讲解对应的软件，有助于学生理解对应的原理。可以在统计学课程中讲SPSS软件，在计量经济学课程中讲解Eviews软件，在单独开设的经济软件应用课程中讲解Stata软件或R软件，并配合介绍相关的经济模型。
0 工业工程简介
随着国外工业工程学科的发展，我国政府、企业、医院等逐渐认识到工业工程的这一门学科的重要性，也渐渐的将其运用于工作、生活各方各面。工业工程是把技术与管理有机结合起来的一门交叉学科[1]，它通过对待改善的项目进行监测与统计，汇总成各个环境以及人因素的统计数据，工业工程专业人才根据统计数据进行分析、诊断，找出不合理的地方并对此设计改善方案，多次试验以及多次修改统计数据之后得出最优的选择，以此来降低成本提高效率，更重要的是提升了人作业时的舒适度，保障作业环境的安全性。但作为参考价值的这些数据来源于多元统计，有了统计才可以发现问题所出现的原因，可知，多元统计对于工业工程在待改善项目方面的运用来说至关重要。
1 多元统计应用
对于待改善的项目需要从各方面对其进行研究，收集各方面影响结果的因素数据，将研究对象的多个方面的信息加以汇集，从整体上以定量形式确定对象的优劣水平与次序，在划分可改善以及不可改善两方面的基础上对多个变量进行综合处理，特别针对于可改善部分进行研究，得出综合评价中最该改善的地方。朱夏芳[2]等结合工业工程多元统计方法，根据某橡胶厂的生产情况对其生产的轮胎进行研究和分析，对整个生产过程进行了改进，缓解了橡胶厂中人因工作压力大而产生的疲劳，同时也提高效率，保障生产环境的安全。不仅如此，苏旻昱[3]等针对我国物流企业的运行现状，将经典工业工程技术添加到运作环节中，对操作进行合理改进，提高了流程的效率。在多元统计的基础上，王华[4]针对于政府统计数据质量的不同侧面进行研究，推出了八项质量维度，通过之间的不同情况，综合评价出用于满意度特征，同时使得用户可以更加有效的认知其重要性，表现出两者的关联模式。
因为事件需要改善，所以多元统计运用于各行各业，不只包含企业生产、运行环节以及政府服务等方面，刘利[5]就如何减少和预防交通事故这个问题，对于重庆市道路交通在原有的基础之上，通过对人、车、路、环境等等多方面采取了统计分析，建立相关模型，了解各因素情况，计算出事故发生的可能性，从而减少事故损失，改良交通安全状况。多元统计不是只适用于经济效益，也适用于保障社会群体人身安全，是促进社会和谐发展的有效方式，我们也可以通过它来达到对未来环境变化的预测，佘诗刚[6]等通过对与岩石相关论文信息和被引用特征的统计，便可猜测近几十年来岩石中力学与科学发展的情况，乃至于窥视未来对于岩石更进一步的研究。梁萌[7]以数据分析来作为基础，运用“两总体等价性检验”的理论和方法，探讨了家庭的贫富情况，城乡差异对于青少年大学生的成绩有何影响，并且以此来作为家庭情况影响青少年成长的有力依据。面对这么多的统计方向，那么统计分析也是多种多样，周全[8]仅仅举例聚类分析、因子分析、主成分分析方法就可以解决生活中多指标、复杂相关等问题，可见统计分析在生活、工作中运用非常广泛。但对于此，需要拥有大量的专业人才来运用这些知识才可以达到最优的效果，所以在专业人才的培训上也是一个重要的环节，蒋增强[9]等为了保证工业工程专业人才培养质量，加强了实际教学方面的学习，通过这个方式，培养专业性人才将所学知识理论运用于实际，并以此提升解决实际问题的能力。只有在专业性人才以及专业知识能够运用于各方面之中两者相结合，才可以解决生活、工作上的一些不足，达到改善事件项目，达到最优的方案。
2 结束语
总而言之，多元统计不仅运用于企业生产、运作环节上，还运用在政府管理、医院服务上，运用在生活、工作等各方各面，所以对于遇到的每一个事件，每一个环节基本都有改善的空间，以及改善的方法。但如何使用最有效的方式得到最优的方案就需要工业工程专业人才结合所学的多元统计方法，对于所选的对象进行多方面、大量的统计，并对所得到的多元统计数据进行综合评价来获得，由此说来，多元统计在工业工程中具有无法替代的地位，它是改善项目的基础，是研究项目的根本。在改善方案里面不单单是需要多元统计的专业性知识，更需要将其运用于生活、工作上的工程工业专业性人才，两者相互结合才能达到最优的效果。在未来，工业工程专业性人才将会更加需求，所以在学校中对于这方面学生需要加强实践训练，并且落实好多元统计专业性学习，通过一段时间对各种方面进行改善，我们生活、工作等将会变得更加系统，高效运作。
（1.沈阳工程学院，辽宁沈阳110136；2.辽宁广播电视大学装备制造学院，辽宁沈阳110000）
摘要：本文以在沪深上市的63家物流业上市公司为研究对象，选取了2010至2013三年间能够反应物流业上市公司多元化程度的指标，采用描述性统计方法对，对其实施多元化经营的现状进行了定性和定量分析，试图对改善物流业上市公司的多元化经营提供建议。
关键词 ：物流业；上市公司；经营多元化；多元化测度
中图分类号：F276.6 文献标志码：A 文章编号：1000-8775（2015）04-0081-02
收稿日期：2015-01-12
基金项目：本论文为2014年中国物流学会研究课题项目“物流业上市公司多元化经营战略与企业绩效关系的研究”（2014CSLKT123）阶段性成果。
作者简介：沈艳丽（1969-），女，汉族，辽宁省开原人，沈阳工程学院副教授，管理学硕士，研究方向：财务管理。李刚（1970-），女，汉族，辽宁省本溪人，辽宁广播电视大学装备制造学院副教授，管理学硕士，研究方向：工商管理。
一、相关文献综述
西方有关企业多元化经营的文献可以大致分为两部分，一部分从理论角度分析了企业多元化的动机，即企业为什么会选择多元化经营，另一部分则从实证角度研究多元化对企业经营绩效的影响以及对不同的企业多元化动机理论进行经验验证。下面将对有关企业多元化的实证研究文献进行综述，自Gort（1962）最早对企业多元化进行实证研究以来，关于多元化实证研究的文献很多，包括：
（一）企业多元化程度测度。
研究企业多元化问题，最根本的是如何测度企业的多元化水平，因为它直接影响到研究结论的可靠性。其中熵指数法在度量企业多元化程度时克服了Herfindahl指数的缺陷，但它仍然没有满足异质性。而且由于计算量比较大，在后来的实证中没有被广泛采用。
（二）企业经营绩效的测度。
对于企业多元化的实证研究最终可以归结到多元化对企业业绩的影响问题，即正面抑或负面。因此，企业经营业绩的测量方法至关重要。业绩衡量方法不同，最终所得出的结论可能产生很大偏差。关于业绩测度的方法方面的分歧较大，目前尚未达成共识。总体来讲，目前对于经营业绩的度量指标包括计指标、股票收益、托宾q值、总资本等四大类。
（三）多元化对经营绩效的影响。
主要观点有两类：1）多元化存在折价。Lang和Stulz（1996）采用托宾q值作为绩效衡量指标，结论证明：公司业务的集中程度与托宾q值正相关。Megginson等（2004）采用超额收益、经营活动现金流量和托宾q值衡量企业的长期业绩，结果表明：公司的长期绩效与集中程度正相关。2）多元化创造价值。Hubbard和Palia（1999）对392起兼并事件进行了研究，发现多元化购并的超额收益为正。Schoar（2002）等证实了兼并后要素生产率随所有权的变更而上升。
国内学者关于多元化的研究在理论上侧重一般多元化意义和应用的探讨，例如我国学者顾松（1999）、李睿（2004）等探讨例如企业如何进行多元化；尹义省（1999）、胡盛松（2000）等研究了如何利用企业的核心能力发展多元化经营；陈洁（2001）、师征（2002）、谭晓明（2002）、尹宾（2000）等人探讨了多元化战略在具体行业的应用。实证研究侧重于对“多元化和企业经营绩效之间关系”的研究。对中国上市公司多元化和绩效的研究目前存在两种观点，一种认为存在多元化折扣（姚俊等，2004；许陈生等，2006），另一种认为多元化经营对公司绩效没有显着影响（马洪伟、蓝海林，2001；姜付秀等，2006）。近年来，学者们逐步认识到，样本选择的偏差可能是导致研究结论差异的主要因素。由此，可以合理推断，多元化经营与企业的绩效之间的关系，在不同的国家、不同的时间和不同的行业会呈现出不同的特征，因此，仍需进一步研究。对物流业上市公司多元化的研究较少，其中有学者对物流业上市公司经营效率评价研究进行了实证研究，所采用的方法是简单的DEA方法，而且衡量多元化的指标也是单一的。大多数多研究伏在多元化和专业化、相关多元化与无关多元化的层面。关于物流上市公司多元化经营分析的学术论文很少，学者们对物流上市公司的研究多集中在经营业绩，融资等方面。
二、物流上市公司多元化经营分析
（一）变量选取
本文以物流业A股上市公司为研究对象，剔除ST上市公司和数据不全的公司，最终选取了63家上市公司作为分析样本，并使用上市公司2010—2013年的行业经营数据，通过各公司数据中主营业务收入按行业分类的数据采集方法，整理计算各行业收入占主营业收入的比例，数据分别来自Wind资讯、证券之星等网站。
（二）多元化测度方法
采用衡量多元化程度的指标主要包括经营行业数（N）、赫芬达尔指数（HDI）和熵指数（EDI）。其中经营业务行业数量测度多元化程度的方法简单，只统计企业内部不同的行业的单元个数，不能反映各个行业的单独贡献，本文列示其描述性统计值，作为总体的多元化测度的需要。其次采用熵指数（EDI）和赫芬达尔指数（HDI）衡量多元化程度，这两种方法使用较广，即考虑经营行业的单元数，又考虑单个业务单元的贡献率，较好地反映企业多元化经营的程度。
分析物流上市公司多元化经营状况和衡量多元化经营的程度时，本文以物流上市公司年报中披露的分行业主营业务收入信息为依据，分别采用经营行业数（N）、赫芬达尔（Herfindahl）指数法和熵（Entropy）指数对物流业上市公司经营的多元化程度进行测量，以此来衡量我国物流业上市公司多元化经营的程度。
在具体实证研究时，本文首先采用熵指数衡量企业的多元化水平，该数值越大，表示企业多元化水平越高。熵指数EDI计算公式如下：
其次采用Herfindahl指数（H）对多元化程度进行了更为准确的衡量，该数值越小，表示企业多元化成都越高。HDI计算公式如下：
其中Pi为第i个产业主营业务的收入占公司总主营业务收入的比例，n为经营的行业数量。
公司涉及的行业参照我国证监会2012年修订的《上市公司行业分类指引》。
（三）物流业上市公司多元化测度的描述性统计分析
本研究从行业数目角度对物流业上市公司多元化情况进行了总体考察。表1给出了2010-2013年我国63家物流业上市公司以行业数目衡量的多元化程度的描述性统计。
从表1可以看出，我国物流业上市公司平均跨3个大类行业进行多元化斤经营，最少的经营行业为1个，即进行专业化经营方式；最多跨行业数到达5个，跨行业经营数的中值为3个，跨行业经营的平均值是约2.6个，四年中多元化程度变动很小。
在表1的基础上，本文进一步统计了分行业多元化经营收入的比例，见表2。从表2可以看出：物流上市公司中大约有74.6%的公司采取不同程度的多元化经营方式，采取专业化经营的公司16家，占样本总数25.6%的比例；多元化经营公司中，跨2个行业经营的公司比例大约占19%左右，跨3个行业进行多元化经营的公司占样本总数的27%左右，跨4个行业的公司数在逐年增加，2013年达到15.87%，跨5个行业个以上（含5个）行业的公司比例约为12.7%。
表3显示的是熵指数（EDI），2010—2013年平均熵指数（EDI）的统计结果如下：
平均值为0.3824，中值为0.3098，最大值1.3548，表示多元化经营程度最大为1.3548，最小值是0，表示专业化公司，从指标各年的标准差来看，物流业上市公司多元化经营的差别较大，达到0.37。
表4显示的是赫芬达尔指数的描述统计分析，赫芬达尔指数（HDI）计算的统计结果如下：赫芬达尔指数平均值为0.758，中值为0.8224，最大值为1，即完全的专业化经营，最小值为0.2929，表示多元化经营程度最大。
三、结束语
本文首先对上市公司多元化经营的文献进行综述，并对物流业上市公司多元化经营指标进行了测度、评价，其次对物流业上市公司进行多元化程度的描述性统计分析，结果表明：75%的物流上市公司都进行了一定程度的多元化经营，但与物流不相关的多元化经营数目不多，物流上市公司多元化经营的行业包括房地产、服务业等收益较好、风险较高的行业；从2010年到2013年的数据分析来看，物流上市公司多元化经营程度有上升趋势。通过对63家物流业上市公司的多元化程度的描述性分析、评价，了解物流上市公司在各行业经营状况，为上市公司经营决策提供一定参考。
参考文献：
[1]李刚，沈艳丽.交通运输业上市公司财务绩效评价——来自上市的数据分析[J].经济研究导刊，2014，（21）
[2]肖星，王琨.关于集团模式多元化经营的实证研究——来自“派系”上市公司的经验证据[J].管理世界，2006（9）
