应用数理统计课程小论文数据,结果,分析过程
应用数理统计教学方法研究论文
应用数理统计教学方法研究论文【摘要】应用数理统计是应用性很强的一门学科。
在教学过程中深感教学内容抽象复杂、难以理解而又博大精深。
因此，正确认识该门课程，在教学过程中若能灵活采用各种教学方法授课，注意增强学生的学习兴趣，注意对学生实际运用能力和创新能力的培养，必将收到事半功倍的效果。
【关键词】应用数理统计；教学方法；实践教学应用数理统计是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学，已经成为越来越多专业的学生必修的一门基础课。
但是学生在学习掌握这门课的过程中普遍感到概念难以理解，思维难以展开，问题难以入手，方法难以掌握，习题难做。
如何解决这一问题？具体可以概括成以下几种方法。
1引经据典，消除学生的畏惧心理应用数理统计作为数学的一门有特色的分支学科，所以比较抽象，很多学生对该门课都有畏惧心理，因此在每学期的第一次课，首先可以向学生介绍应用数理统计的起源和发展，增强学习的趣味性，然后还可以介绍应用数理统计的一些热门运用。
概率论起源于博弈问题。
15～16世纪，意大利数学家帕乔利、塔塔利亚和卡尔丹的著作中曾讨论过”如果两人赌博提前结束，该如何分配赌金”等概率问题。
而数理统计的发展史相对简单一些，在19世纪20、30年代，费希尔提出了许多重要的统计方法，开辟了一系列统计学的分支领域，如相关分析、回归分析、试验设计、多元正态总体的统计分析等。
在教学过程中，我们特别注意这些知识背景的补充介绍，一方面让学生了角前后知识的联系，同时也在无形之中向他们灌输了研究问题的思想方法。
更重要的是，了解这些知识使他们能更好地理解课程内容之间的内在联系，学习的时候不再孤立地看待这些知识点。
2理论联系实际，加强实践教学传统的教学方式是知识传授型的，教师是教学的主体，只重视教的过程，忽视了教学是教与学互动的过程，教师在课堂上满堂灌，注入式的教学方法不能充分调动学生学习的主动性，没有立足于培养学生的学习能力和不同学生的个性发展，现代教学方法主要是挖掘学生的学习潜能，以最大限度地发挥和发展学生的聪明才智为追求目标。
应用统计毕业论文
应用统计毕业论文【引言】近年来，随着计算机技术和互联网的迅速发展，应用统计在各个领域得到了广泛的应用和普及。
应用统计作为一种常用的数学工具和方法，能够对各种数据和现象进行深入的分析和研究，从而为实际问题的解决提供有效的支撑和指导。
本文将以应用统计为题，对其在实际应用中的作用和意义进行探讨和分析。
【应用统计的基本概念】1. 统计学的基本概念统计学是一门研究如何收集、处理、分析和解释数据的学科，其应用范围广泛，包括社会科学、自然科学、医学、工程学等领域。
统计学的主要任务是通过对数据的收集、整理和分析，得出相应的结论和推断。
2. 应用统计的基本方法和步骤应用统计是指将统计学的方法应用到实际问题中，以解决各种现实问题。
其主要方法包括数据的收集、整理和分析，以及计算和推断等。
应用统计的步骤一般包括问题的确定、观察和数据收集、数据整理和分析、结果的推断和结论的得出等。
3. 应用统计的主要应用领域应用统计在诸多领域中都得到了广泛的应用，例如经济管理、医疗卫生、社会调查、环境保护、科研开发和工程设计等。
应用统计主要用来支持决策、评估成效、揭示内在关系、预测趋势、探索新规律等。
【应用统计在数据分析中的作用】1. 数据分析的概念和意义数据分析是一种通过使用统计工具和技术，对收集的数据进行分析和应用的过程。
数据分析可以揭示数据之间潜在的内在关系，发现数据的特性和规律，并据此做出相应的决策和规划。
数据分析在各个领域中都得到广泛的应用和发展。
2. 应用统计在数据分析中的作用应用统计是数据分析的重要工具和手段，通过应用统计方法，可以对数据进行深入的分析和研究，从而发现其潜在的关系和规律。
应用统计在数据分析中的作用主要包括：(1) 数据的整理和分析通过应用统计方法，可以对数据进行分类、整理、筛选和分析，以便更好地进行研究和应用。
通过数据的统计分析，可以发现数据之间的相关性和规律，揭示数据隐藏的潜在规律和趋势。
(2) 结果的推断和模型建立通过应用统计方法，可以对数据的结果进行推断和预测，建立相关模型以对数据进行进一步分析和研究。
应用数学应用统计大学期末论文
应用数学应用统计大学期末论文应用数学在统计学中的应用摘要：本文将讨论应用数学在统计学中的重要性和应用。
统计学作为一门关于收集、分析、解释和呈现数据的学科，与应用数学有着密切的联系。
通过运用各种数学方法和模型，统计学可以帮助我们更好地理解和解释各类数据，从而做出合理的决策和预测。
一、引言统计学作为一门学科旨在通过统计数据来揭示数据背后的规律和趋势。
而应用数学则是一种利用数学方法和模型来解决实际问题的学科。
应用数学在统计学中的应用使得统计学的研究更加深入和准确。
本文将具体介绍应用数学在统计学中的几个重要应用领域。
二、回归分析回归分析作为统计学中的一种重要方法，可以通过建立数学模型来研究变量之间的关系。
应用数学在回归分析中的作用是通过使用各种数学方法来拟合出最佳的回归方程。
例如，线性回归模型可以通过最小二乘法来求解，而非线性回归模型可以通过使用数值优化算法来得到最优解。
三、假设检验假设检验是统计学中用于验证某个假设是否成立的方法。
在假设检验中，应用数学可以帮助计算出相应的统计量，从而对假设进行推断。
例如，可以利用概率论和数理统计的知识，计算出一个样本的均值是否与总体均值有显著差异。
应用数学的方法和定理为假设检验提供了重要的工具和理论基础。
四、时间序列分析时间序列分析是统计学中研究随机过程中数据随时间变化规律的一种方法。
应用数学在时间序列分析中的应用非常广泛。
通过运用微分方程、差分方程以及傅里叶分析等数学方法，可以对时间序列数据进行建模和预测。
时间序列的趋势、周期性以及随机性可以通过应用数学的工具进行分析。
五、抽样理论抽样理论是统计学中研究如何从总体中抽取样本以及如何利用样本数据进行推断的一门学科。
应用数学可以帮助我们计算出样本抽取的概率，从而保证样本的代表性和可靠性。
同时，通过应用数学的方法，可以确定样本的大小以及样本估计量的误差范围。
六、结论本文介绍了应用数学在统计学中的几个重要应用领域，包括回归分析、假设检验、时间序列分析和抽样理论。
数理统计论文.doc
浅谈数理统计摘要：数理统计学是统计学的数学基础，从数学的角度去研究统计学，为各种应用统计学提供理论支持。
它研究怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题做出推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议的数学分支。
概率论作为一门研究随机现象统计规律的数学学科，已在包括控制，通讯，生物，力学，金融，社会科学以及其他工程技术等领域得到了广泛的应用。
关键字：数理统计学；发展；工程；应用；1引言数理统计是以概率论为基础，根据实验或观察到的数据，研究如何利用有效的方法对这些已知的数据进行整理，分析和推断，从而对研究对象的性质和统计规律做出合理和科学的估计和判断。
数理统计学是统计学的数学基础，从数学的角度去研究统计学，为各种应用统计学提供理论支持。
它研究怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题做出推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议的数学分支。
英国是数理统计的发源地和研究中心，但从第二次世界大战开始，美国也发展得很快。
近几十年来，数理统计的广泛应用是非常引人注目的。
在社会科学中，选举人对政府意见调查、民意测验、经济价值的评估、产品销路的预测、犯罪案件的侦破等，都有数理统计的功劳。
在自然科学、军事科学、工农业生产、医疗卫生等领域，哪一个门类都离不开数理统计。
数理统计学内容庞杂，分支学科很多，难于做出一个周密而无懈可击的分类。
大体上可以划分为如下几类：第一类分支学科是抽样调查和试验设计。
它们主要讨论在观测和实验数据的收集中有关的理论和方法问题，但并非与统计推断无关。
第二类分支学科为数甚多，其任务都是讨论统计推断的原理和方法。
各分支的形成是基于：（1）特定的统计推断形式，如参数估计和假设检验。
（2）特定的统计观点，如贝叶斯统计与统计决策理论。
（3）特定的理论模型或样本结构，如非参数统计、多元统计分析、回归分析、相关分析、序贯分析，时间序列分析和随机过程统计。
数理统计论文
数理统计论文数理统计在实际生活中的应用摘要：数理统计学是统计学的数学基础，从数学的角度去研究统计学，为各种应用统计学提供理论支持。
它研究怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题做出推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议的数学分支。
概率论作为一门研究随机现象统计规律的数学学科，已在包括控制，通讯，生物，力学，金融，社会科学以及其他工程技术等领域得到了广泛的应用。
关键词: 点估计;方差分析;假设检验;1 绪论数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛和深刻的应用，其研究的内容也随着科学技术和政治、经济与社会的不断发展而逐步扩大，但概括地说可以分为两大类：⑴试验的设计和研究，即研究如何更合理更有效地获得观察资料的方法；⑵统计推断，即研究如何利用一定的资料对所关心的问题作出尽可能精确可靠的结论，当然这两部分内容有着密切的联系，在实际应用中更应前后兼顾。
但按本专业的总体设计，我们的数理统计课程只讨论统计推断。
数理统计以概率论为基础，根据试验或观察得到的数据，来研究随机现象统计规律性的学科。
本课程的目的是让学生了解统计推断检验等方法并能够应用这些方法对研究对象的客观规律性作出种种合理的估计和判断。
掌握总体参数的点估计和区间估计。
掌握假设检验的基本方法与技巧。
理解平方差分析及回归分析的原理，并能运用其方法和技巧进行统计推断。
数理统计是伴随着概率论的发展而发展起来的一个数学分支，研究如何有效的由集、整理和分析受随机因素影响的数据，并对所考虑的问题作出推断或预测，为采取某种决策和行动提供依据或建议.数理统计起源于人口统计、社会调查等各种描述性统计活动.公元前2250年，大禹治水，根据山川土质，人力和物力的多寡，分全国为九州；殷周时代实行井田制，按人口分地，进行了土地与户口的统计；春秋时代常以兵车多寡论诸侯实力，可见已进行了军事调查和比较；汉代全国户口与年龄的统计数字有据可查；明初编制了黄册与鱼鳞册，黄册乃全国户口名册，鱼鳞册系全国土地图籍，绘有地形，完全具有现代统计图表的性质.可见，我国历代对统计工作非常重视，只是缺少系统研究，未形成专门的著作.在西方各国，统计工作开始于公元前3050年，埃及建造金字塔，为征收建筑费用，对全国人口进行普查和统计.到了亚里土多德时代，统计工作开始往理性演变.这时，统计在卫生、保险、国内外贸易、军事和行政管理方面的应用，都有详细的记载.统计一词，就是从意大利一词逐步演变而成的.2 数理统计的方法（一）点估计1、点估计概念点估计是数理统计理论的一个重要内容，主要包括制定估计量得一般方法，制定估计量的合理的优良性准则，寻求特定准则下的最优估计，记明特定估计量（用直观或某种一般性方法得到）在某种准则之下有最优性。
数理统计分析报告
课程设计（论文）课程名称：数理统计课程论文题目：数理统计分析报告姓名：系：专业：年级：学号：指导教师：职称：2016年12 月22日在钢线碳含量对于电阻的效应的研究中，得到以下数据:碳含量x(%) 20℃时电阻y(μΩ)0.1 52.40167678 0.2 54.6904792 0.3 56.3945817 0.4 58.49188037 0.5 60.11129139 0.6 62.14310937 0.7 63.41399047 0.8 65.37949354 0.9 67.80890151 1 69.39871814(1)画出散点图； 归;(2)求线性回(3)求ε的方差σ2的无偏估计； (4)检验假设 H 0：b=0,H 1: b ≠0;(5)若回归效果显著，求b 的置信水平为0.95的置信区间； (6)求x=0.50处）（x μ的置信水平为0.95的置信区间； (7)求x=0.50处观察值Y 的置信水平为0.95的预测区间。
解：（1）这里x 是碳含量x （%），y 是20℃时电阻（μΩ）。
画出散点图如图所示。
由图大致看出μ(x)具有线性函数a+bx 的形式。
x ba y ^^^+=（2）现在n=10,为求线性回归方程，所需计算列表如下：x y x^2 y^2 xy0.1 52.40167678 0.01 2745.935729 5.240167678 0.2 54.6904792 0.04 2991.048515 10.93809584 0.3 56.3945817 0.09 3180.348845 16.91837451 0.4 58.49188037 0.16 3421.300069 23.39675215 0.5 60.11129139 0.25 3613.367352 30.05564569 0.6 62.14310937 0.36 3861.766042 37.28586562 0.7 63.41399047 0.49 4021.334187 44.38979333 0.8 65.37949354 0.64 4274.478176 52.30359483 0.9 67.80890151 0.81 4598.047124 61.02801136 1 69.39871814 1 4816.182079 69.39871814 求和5.5610.2341225 3.8537523.80812 350.95501910.82511212S =∑=-=⎪⎭⎫ ⎝⎛∑=n i i n x x ni i xx 915.32625171111S =⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑∑===ni i n i i i ni i xy y x y x n 18.5772749/^==S S xx xy b550.8059110^11^11=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==bn n a n i n i i i x y 在得到a,b 的估计b a ^,^后，对于给定的x,我们就取x ba ^^+作为回归函数bx a x +=）（μ的估计，即x b a x ^^)(^+=μ，称为Y 关于x 的经验回归函数。
数理统计的一些应用 毕业论文
毕业论文论文题目：数理统计的一些应用系别数学系专业数学教育班级10数教（3）班学号*********姓名指导教师2013年 6 月 5 日目录目录 (1)一引言 (2)二数理统计在生活中的应用 (2)三数理统计的基本内容 (7)2.统计推断 (8)四统计工作的重要性 (8)1.统计工作的重要性 (9)２.当前统计工作存在的问题及原因 (9)3.解决统计工作问题的对策 (10)五运用数理统计的方法对考试成绩的分析 (10)1.编制成绩频数分布表 (11)2.算术平均数 (12)3. 离中趋势的度量 (12)4.成绩频数分布为正态的拟合度检验 (13)５.用正态分布的性质分析两个班的成绩 (15)六结束语 (16)七参考文献： (16)八致谢 (17)数理统计的一些应用赵芳娟【摘要】：数理统计学的基本方法已成为教育评估中的重要工具。
本文通过对数理统计的起源、发展、基本内容以及重要性的讲述，以一次考试成绩为例，给出了数理统计方法在教学评估中的一个应用，通过编制频数分布表、计算均值、方差、标准差、进行正太分布的拟合度检验等过程，得出了一些结论。
【关键词】：数理统计, 频数分布,标准差,拟合度检验一引言数理统计学是从本世纪初开始发展起来的一门学科，它是以概率论的理论为基础，根据观察得到的大量数据进行整理、分析并对所研究的随机现象的概率特征做出合理的估计和判断的数学分支。
虽然数理统计学是一门比较年轻的学科，但随着概率论的产生和应用正在逐渐兴起，现已广泛的应用于工农业生产及科学技术之中，成为一门理论严谨、应用广泛、发展迅速、方法独特的学科。
在教育领域，考试是各级各类学校评定学业成绩，进行教育学评估，取得教学反馈信息的主要手段。
因此，在世界上的许多国家都很重视对考试工作和考试方法的研究。
当学生考试结束后，为了了解学生对所学知识与技能的掌握情况，发现教与学中存在的不足，使考试真正为素质教育服务，我们需要对考试成绩进行一次较为深入细致的定量分析。
数理统计课程论文
大学生考试成绩的量化分析摘要：本文以某某大学化学化工学院2009级高等代数成绩为样本，结合概率论理论基础及统计学原理，探讨学生成绩的整理、成绩分布曲线的描绘以及怎样研究分布曲线所包含的“教”与“学”两方面的信息的方法。
关键词：正态分布频数直方图数字特征值优度检验偏度一、引言目前，考试仍然是高校教学过程中不可或缺的组成部分，对教与学双方而言，考试均起着检查工作成果进而评价绩效、查漏补缺的重要作用。
考试是反馈教学信息，检测和评价教学质量，调控教学过程的重要手段。
大学生在校期间的考试成绩可从多个层面折射出学生学习努力的程度、教师教学的效果、试卷的质量和学校教学管理水平等。
正态分布是连续随机变量概率分布的一种，对于一门课程的考核从掌握参照的角度来说，如果命题设计的合理，学生分数一般服从或近似服从正态分布。
当然并不是所有考试都要求其分布为正态分布，这要根据考试的目的和性质等因素来决定。
对于大学成绩，已经不再是诸如各种竞赛性测验和择优录取的升学测验等选拔性的测验，而是一种成就测验，即合格水平测验。
从而，目的在于考核学生是否达到了预定的教学目标和要求，反映了学生的学习功效。
此时，不要求学生成绩呈现正态分布，反而希望学生成绩的分布能呈现负偏态分布。
从学校的教育目的的角度来看，合格水平测验具有普遍意义、更重要的测验。
因此，学生成绩测验呈现负偏态分布时，说明教学恰恰是成功的教学。
本文对某某大学化学化工学院2009级高等代数成绩加以统计，运用英国统计学家K.Pearson提出的2 检验方法进行了实证分析，得到合理的结论。
二、学生成绩分布直方图、成绩分布曲线在刚得到数据时，各种数据信息是杂乱无章的，本文通过对数据进行由低到高分组分类得到各组的频数，求出各组的比例，然后编制出频数直方图，并求出数字特征。
某某大学化学化工学院2009级高等代数成绩表（百分制）2.1数据整理本文将所得数据采用百分制方法，按将从小到大分成了5组。
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1 聚类分析
我们利用Matlab6.5中的cluster 命令实现,具体程序如下
x={
{n,m}=size(x); Stdr=std(x);
xx=x./stdr(ones(n,1),;); % 标准化变换
y=pdist(xx); %计算各样本间距离(这里为欧氏距离) z=linkage(y); %进行聚类(这里为最短距离法) h=dendrogram(z); %画聚类谱系图 t=cluster(z,3) % 将全部样本分为3类 find(t==2); %找出属于第2类的样品编号 执行后得到所要结果 聚类谱系图见图1
t={3,1,3,1,1,2,2} 即全部样本分为3类。
结果见表1
从图 1可以看出：七条河流中, 二干河、横套河、四干河属于一类, 污染
较重, 主要是CODmn 、BOD5超标多; 华妙河、盐铁塘属于一类, 污染一般, 主要是氨氮、石油类超标; 张家港河、东横河属于一类,污染较轻, 总的来说,各河流都存在不同程度的污染,因此全市应对各河流严格监督管理, 着力实施水污染防治工作, 太湖流域水污染源应限期治理达标排放, 巩固水污染防治工作成果,加大投入,新建或改、 扩建废水治理工程, 确保达标排放。
3.14 5.47 3.1 5.67 6.81 6.21
4.87
8.41 9.57 4.31 9.54 9.05 7.08 8.97
23.78 26.48 21.2 10.23 16.18 21.05 26.54
25.79 23.79 22.48 20.87 24.56 31.56 34.56
4.17 6.42
5.34 4.2 5.2
6.15 5.58
6.47 5.58 6.54 6.8 5.45 8.21 8.07 }
图1 ：聚类谱系图
2 主成分分析
我们对江苏省十个城市的生态环境状况进行了调查, 得到生态环境指标的指数值, 见表2。
现对生态环境水平分析和评价
表2 指标指数值
我们利用Matlab6.5中的princomp命令实现,具体程序如下
x=x’
stdr=std(x); %求各变量标准差
{n,m}=size(x);
Sddsta=x./stdr(ones(n,1),:); % 标准化变换
{p,princ,egenvalue}=princomp(sddata) %调用主成分分析程序
P3=(:,1:3) %输出前三个主成分系数
sc=princ(:,1:3) %输出前三个主成分得分
egenvalue %输出特征根
per=100* egenvalue/sum(egenvalue) %输出各个主成分贡献率
执行后得到所要结果, 这里是前三个主成分、主成分得分、特征根即
Egenvalue=[3.8811,2.6407,1.0597]’, per=[43.12,29.34,11.97]’
这样, 前三个主成分为
Z1=-0.3677x1+0.3702x2+0.1364x3+0.4048x4+0.3355x5-0.1318x6+0.4236x7+0.
4815x8-0.0643x9
Z2=0.1442x1+0.2313x2-0.5299x3+0.1812x4-0.1601x5+0.5273x6+0.3116x7-0.0 267x8+0.4589x9
Z3=-0.3282x1-0.3535x2+0.0498x3+0.0582x4+0.5664x5-0.0270x6-0.0958x7-0. 2804x8+0.5933x9
第一主成分贡献率为43.12%,第二主成分贡献率为29.34%, 第三主成分贡献率为11.97%,前三个主成分累计贡献率达84.24%如果按80%以上的信息量选取新因子, 则可以选取前三个新因子第一新因子Z1包含的信息量最大为43.12%, 它的主要代表变量为X8(城市文明)、X7(生产效率)、X4(城市绿化), 其权重系数分别为0.4815、0.4236、0.4048, 反映了这三个变量与生态环境水平密切相关,第二新因子Z2包含的信息量次之为29.34%, 它的主要代表变量为X3(地理结构)、X6(资源配置)、X9(可持续性), 其权重系数分别为0.5299、0.5273、0.4589, 第三新因子Z3包含的信息量为11.97%, 代表总量为X9(可持续性)、X5(物质还原), 权重系数分别为0.5933、0.5664这些代表变量反映了各自对该新因子作用的大小, 它们是生态环境系统中最重要的影响因素。
根据前三个主成分得分, 用其贡献率加权, 即得十个城市各自的总得分
F=43.12%princ(:,1)+29.34% princ(:,2)+11.97% princ(:,3)
=[0.0970,-0.6069,-1.5170,1.1801,0.0640,-0.8178,-0.9562,1.1383,0.1107 ,1.3077]’
根据总得分排序, 结果见表2。