2019年统计学数据分析报告
【2019年整理】临床试验数据管理与统计分析--第四军医大学卫生统计学教研室_夏结来
编码(Coding)
为便于统计分析，将研究者填写的合并用 药和不良事件根据相应标准进行规范化处理的 过程。
•不良事件编码：
1、如将上感、感冒等统一编码为上呼吸道感染
2、如将恶心呕吐拆分为两个AE编码，分别编码为“恶心”和“呕吐”
•合并用药编码(按药品通用名编码)
EPIAO、罗可曼、利血宝和济脉欣等均编码为“红细胞生成素”
或 “试验组(E) 与对照组(C ) 差但不多”
假设检验与两类错误 无效假设：试验组与对照组均数相等
Ho: C-T=0
备择假设：试验组与对照组均数不等
H1: C-T≠0
假设检验与两类错误
推论结果
拒绝
不拒绝 正确
假 设
把握度
错误
1-
误解
阳性对照试验的优效性检验
(P>0.05) ?
非劣效/等效
数据核查计划
通用数据项核查条件统一描述
按病例报告表页码和各页数据项内容顺序撰写。
所有已进入数据库的数据均需描述核查条件 对各数据项应描述其核查范围和发疑问或确认的标准 内容完成相同的页，可合并撰写(如各访视内容) 核查计划传递给申办方，申办方审核并提出修改意见 核查计划签字后方生效
数据核查程序
定量指标评价的统计学方法
应用协方差分析(ANCOVA)在18周时评 价SISBP变化这一主要终点，以研究中心和 治疗方法的因素，基线指标值为协变量。计 算每个治疗组从基线变化的最小二乘均数和 95%CI。计算95%CI显示最小二乘均数的 差异。
有效性分析
主要疗效指标（primary end points)
数据盲态审核会议
临床试验数据盲态下审核是指在完成 数据核查、疑问解答结束，数据库关闭后 直到揭盲前，对数据库数据再次进行的审 核与评判。 参加数据审核会议人员，一般由主要 研究者、统计分析员、数据管理员、监查 员和申办者组成。
统计工作现状的分析报告
统计工作现状的分析报告1. 引言统计工作是对数据进行收集、整理和分析的工作，用于揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
本报告旨在分析统计工作的现状，总结工作中遇到的问题，并提出改进措施，以进一步提高统计工作的效率和质量。
2. 统计工作现状概述目前，统计工作主要包括数据收集、数据整理和数据分析三个环节。
数据收集通过问卷调查、实地观察、访谈等方式获取原始数据，数据整理将原始数据进行排序、组织和分类，数据分析则运用统计学方法对整理后的数据进行描述性分析和推断性分析。
3. 存在的问题尽管统计工作是决策的重要依据，但在实际工作中还存在一些问题：3.1 数据收集数据收集过程中，缺乏对样本的合理抽样和样本纯净性的保证，导致收集到的数据可能不够全面、准确和代表性。
3.2 数据整理数据整理阶段，存在数据格式不统一、缺失数据和异常值处理不完善等问题，容易造成数据分析结果的偏差和误导。
3.3 数据分析数据分析环节运用的方法不够科学，缺乏对数据的假设检验和置信区间估计等统计学原理的应用。
同时，数据分析报告的表达方式单一，缺乏可视化展示，难以清晰传达分析结果。
4. 办法和建议4.1 数据收集- 加强对样本的抽样方法培训，确保从总体中选取具有代表性的样本。
- 提高问卷设计质量，减少问卷中的歧义和偏导。
4.2 数据整理- 创建统一的数据收集模板，规范数据格式和命名规则。
- 对缺失数据和异常值进行完整并合理处理，避免对结果产生影响。
4.3 数据分析- 在数据分析过程中，强调统计学原理的应用，确保结果的准确性和可靠性。
- 采用可视化手段，如图表、图像等，直观地展示分析结果，提高报告的可读性。
4.4 专业培训定期组织统计学培训，提高统计工作人员的专业水平，增强数据统计与分析的能力。
5. 结论统计工作在决策中起着重要作用。
然而，现阶段仍存在数据收集、数据整理和数据分析环节的问题，需要采取相应措施进行改进。
通过加强培训、完善工作流程和规范操作，可以提高统计工作的效率和质量，使其更好地服务于决策。
2022儿童及青少年分化型甲状腺癌外科治疗策略全文
2022儿童及青少年分化型甲状腺癌外科治疗策略（全文）摘要儿童及青少年分化型甲状腺癌少见，与成人相比常具有更高的淋巴结转移发生率、更多的腺外侵犯率以及更高的远处转移发生率和复发率，但总体病死率低于成人。
现有儿童及青少年分化型甲状腺癌的指南及共识对于外科治疗的方式提出了推荐意见，但对于这部分病人的个体化治疗仍存在争议。
临床应综合考虑这一部分病人的特点，将更加精准的术前评估与个体化外科治疗相结合，在制定外科治疗策略时兼顾肿瘤的彻底根治与功能保护，以期减少并发症，提高生活质量。
儿童及青少年甲状腺癌少见，根据美国国家癌症研究所监测、流行病学和结果（SEER ）数据库的数据以及国内最新数据显示，其发病率不足1/10 万［1-4 ］儿童及青少年甲状腺癌的病理学分型与成人一致，但在临床病理特征方面与成人相比具有很多不同之处。
以占比约90%的甲状腺乳头状癌（PTC）为例,该人群PTC与成人相比常具有更高的淋巴结转移发生率（LNRl更多的腺外侵犯（ETE ）率以及更高的远处转移发生率和复发率，但总体病死率低于成人［5 ］o基于上述特征,手术仍是首选的治疗方式［6 1 目前的儿童及青少年甲状腺癌指南和专家共识中，对于外科治疗的方式提出了推荐意见，但在针对个体化治疗与预后评估方面仍存在一些争议［7-11 J O本文结合主要指南和共识的推荐意见、现有文献的研究进展以及近年来的诊治体会，从原发灶的切除范围、颈部淋巴结的处理、手术并发症等方面探讨儿童及青少年分化型甲状腺癌（DTC）外科治疗策1 儿童及青少年DTC原发灶的切除范围目前，甲状腺癌原发灶的切除范围仍存在争议，近年来的研究结果提示应采用个体化的治疗策略，尤其是对无淋巴结转移和ETE等危险因素的单侧微小PTC [ 12 ]o 2015年美国甲状腺协会（ATA）的《儿童甲状腺结节与分化型甲状腺癌诊治指南》B月确建议对儿童及青少年DTC行全甲状腺切除术（TT ）,其主要依据是TT可降低持续性/复发性疾病的风险。
统计学在经济学研究中的应用与案例分析
统计学在经济学研究中的应用与案例分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域中都有广泛的应用。
经济学作为一门社会科学，同样也离不开统计学的支持和应用。
本文将探讨统计学在经济学研究中的应用，并以一些实际案例进行分析。
一、数据收集和整理在进行经济学研究之前，研究人员需要收集和整理相关的数据。
统计学提供了一系列的方法和技术，用于高效地收集、整理和管理大量的数据。
例如，经济学家可以利用抽样调查的方法，从整个人口中选择一部分样本来研究，并通过统计手段推断出整个人口的特征和规律。
此外，统计学还可以帮助经济学家处理和清洗数据，确保数据的准确性和完整性。
案例分析：某经济学家研究了某地区居民的消费水平。
他利用随机抽样的方法，选择了1000户家庭作为调查对象，并通过调查问卷收集了这1000户家庭的消费数据。
然后，他运用统计学中的数据清洗和处理技术，排除了一些异常值和缺失值，确保数据的可靠性。
最后，他利用统计分析方法对这些数据进行了整体分析，并得出了该地区居民的平均消费水平。
二、描述统计分析在经济学研究中，描述统计分析是非常重要的一环。
经济学家需要使用统计学工具来对收集到的数据进行描述、总结和展示。
常用的描述统计学方法包括测量中心趋势（如均值、中位数、众数）、测量离散程度（如方差、标准差）以及绘制图表（如直方图、饼图、散点图等）。
案例分析：一项经济研究旨在分析某国GDP的增长情况。
研究人员收集了该国从2000年到2019年的年度GDP数据，并对这些数据进行了描述统计分析。
他们计算了该期间的平均GDP增长率，并绘制了一张折线图，直观地展示了该国经济的增长趋势和波动情况。
三、假设检验与回归分析在经济学研究中，经济学家通常会提出某种假设，并使用统计学方法来检验这种假设的合理性。
假设检验是一种基于统计学原理的推理过程，其目的是通过样本数据来判断总体参数是否符合某种设定的假设。
此外，经济学家还常常使用回归分析来研究经济变量之间的关系，并对未来的经济走势进行预测和分析。
高中数学人教A版2019课标版必修二公开课统计分析案例 公司员工
高一年级 数学
统 计 学
统
收集数据
计
学
分析数据
统
收集数据
计
学
分析数据
认识 未知 现象
收 集 数 据
收
通过调查获取数据
集
数
据
收
通过调查获取数据 简单随机抽样
分层随机抽样
集
数
据
收
通过调查获取数据 简单随机抽样
分层随机抽样
集
通过试验获取数据
数
据
收
通过调查获取数据 简单随机抽样
分层随机抽样
绘制男、女员工BMI数值情况对比的折线图
频率 0.6 0.5 0.4
男员工 女员工
0.3
0.2 0.1
0 偏瘦 正常 偏胖 肥胖
2.用统计的思想形成一定的观点、态度
2.用统计的思想形成一定的观点、态度
用数据 推断 说话
总体 情况
2.用统计的思想形成一定的观点、态度 主要结论： （1）男员工的平均BMI数值与女员工的平均 BMI数值相比，哪个更高？哪个更稳定？
环节一 准备阶段
研究计划 研究的目的与意义，研究的内容，研究的方法、途 径，研究的程序（步骤），预期的成果，所需的设 备、条件，可能遇到的困难等．
研究计划
环节一 准备阶段
1.分组：6-8人一组． 2.了解调查分析的背景与数据，以及任务与要求， 制定研究计划（需要讨论和分析哪些问题？） 3.小组成员分工合作、明确责任．
(3). 列频率分布表
计算各小组的频率：例如女员工第一小组的频
率是：
第 样 一 本 组 容 频 量 数=520=0.04
计算各小组的频率：
在Excel表格中频率位置的第一行单元格输入 “=”→ 点击“频数第一行”→ 输入“/”→ 输入数字50 → 回车，即可得到第一组数据的 频率为0.04．
统计学数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述1. 项目背景随着大数据时代的到来，统计学数据分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。
本报告旨在通过对某企业销售数据的统计分析，揭示企业销售状况，为企业的决策提供数据支持。
2. 数据来源本报告所使用的数据来源于某企业2019年至2021年的销售数据，包括销售额、销售量、客户数量、产品类别等。
3. 分析目的通过对销售数据的统计分析，本报告旨在：（1）了解企业销售的整体状况；（2）分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；（3）识别销售过程中的优势和不足，为企业制定营销策略提供依据。
二、数据分析方法本报告采用以下统计学方法对销售数据进行分析：1. 描述性统计：计算销售额、销售量、客户数量等指标的均值、标准差、最大值、最小值等；2. 交叉分析：分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；3. 相关性分析：分析销售额与销售量、客户数量等指标之间的关系；4. 回归分析：建立销售额与相关影响因素的回归模型，预测未来销售趋势。
三、数据分析结果1. 描述性统计（1）销售额：2019年至2021年，企业销售额逐年增长，2019年销售额为1000万元，2021年销售额为1500万元。
（2）销售量：2019年至2021年，企业销售量逐年增长，2019年销售量为1000件，2021年销售量为1500件。
（3）客户数量：2019年至2021年，企业客户数量逐年增长，2019年客户数量为1000户，2021年客户数量为1500户。
2. 交叉分析（1）产品类别：分析不同产品类别的销售情况，发现A类产品销售额占比最高，达到40%，其次是B类产品，占比30%。
（2）销售渠道：分析不同销售渠道的销售情况，发现线上销售渠道销售额占比最高，达到60%，其次是线下销售渠道，占比40%。
3. 相关性分析（1）销售额与销售量：通过计算相关系数，发现销售额与销售量之间存在较强的正相关关系（相关系数为0.85）。
（2）销售额与客户数量：通过计算相关系数，发现销售额与客户数量之间存在中等程度的正相关关系（相关系数为0.65）。
统计学数据分析报告图表
统计学数据分析报告图表1. 引言数据分析是统计学的一项重要任务，通过对数据进行收集、整理、分析和解释，可以帮助人们了解数据背后的模式、趋势和关联性，为决策提供支持。
本报告旨在通过图表的形式，对一组统计数据进行详细的分析和解读。
本报告共包含四个主要部分：总体数据分析、时序数据分析、分组数据分析和关联数据分析。
2. 总体数据分析为了对数据进行全面的了解，我们首先对总体数据进行了分析。
图表1展示了总体数据的分布情况。
从图表中可以看出，数据呈现正态分布，均值为X，标准差为Y，符合统计学的基本要求。
图表1：总体数据分布情况分布特征均值标准差总体数据X Y接下来，我们对总体数据进行了假设检验，采用了t检验方法。
图表2展示了检验结果。
从图表中可以看出，在95%的置信水平下，我们拒绝了原假设，接受了备择假设，说明总体数据之间存在显著差异。
图表2：总体数据假设检验结果检验方法t值p值结论t检验Z 0.00X 拒绝原假设，接受备择假设3. 时序数据分析时序数据可以帮助我们了解数据的变化趋势和周期性。
我们对时序数据进行了分析，并绘制了图表3来展示数据的时序特征。
从图表中可以看出，数据呈现逐渐上升的趋势，并且存在明显的季节性变化。
图表3：时序数据变化趋势时期数据2018年X2019年Y2020年Z为了进一步分析数据的周期性，我们进行了季节性分解，并绘制了图表4展示分解结果。
图表4显示了数据的趋势、季节性和残差成分。
从图表中可以看出，季节性成分对数据变化的影响较大，而趋势和残差成分较为稳定。
图表4：数据季节性分解结果时期趋势季节性残差2018年X Y Z2019年X Y Z2020年X Y Z4. 分组数据分析分组数据分析可以帮助我们比较不同组别之间的差异和关系。
我们对分组数据进行了分析，并绘制了图表5展示数据的分组特征。
从图表中可以看出，不同组别的数据之间存在明显的差异和关联性。
图表5：分组数据特征比较组别数据X 数据YA组X YB组X YC组X Y为了进一步研究分组数据之间的关联性，我们进行了相关系数分析，并绘制了图表6展示相关系数矩阵。
统计学-数据的描述性分析
92801.20 10
80 70 1.43 7
计算结果表明,第二次考试成绩更好些.
② 对称分布中的 3 法则
4、如要分别反映甲、乙、丙三个班的考试情况，你会 选择用哪些指标来衡量？
5、如要比较甲、乙、丙三个班的考试情况的优劣，你 又会选择什么样的指标来衡量？ 6、甲乙丙三个班的考试成绩分别服从对称分布、左 偏分布、右偏分布中的哪种分布？为什么？
由组距数列确定中位数
n
先计算各组的累计次数，再按公式
i
1
fi
xnfn
fi
i1
fi
xi
例3.1.1 一位投资者持有一种股票,2019,2019,2019,2000年 收益率分别为4.5% ,2.0% ,3.5% ,5.4% .计算该投资者在这四 年内的平均收益率.
例3.1.2 某企业四个车间流水作业生产某产品, 一车间产 品合格率99%,二车间为95%,三车间为92%,四车间为90%,
适用范围
众数主要用于分类数据,也可用于顺序数据和数值型数据, 对于未分组数据和单项式分组数据,众数位置确定之后便 找到了众数.
例:分类数据的众数
例:顺序数据的众数
②.中位数(Median)
中位数是一组数据按一定顺序排列后,处于中间位置 上的变量
负偏 注: (1)中位数总是介于众数和平均数之间.
注:(1)
(2) 数值平均数主要适用于定量数据,而不适用于定性数据. (3) 简单数值平均数适用于未分组的资料,加权数值平均数 适用于分组的资料.
3.1.2 位置平均数
①.众数(Mode)
一组数据中出现次数最多的变量值.
主要特点: ●不受极端值的影响. ●有的数据无众数或有多个众数.
2019统计学考研深度详解,这些信息在考研前必须了解清楚
2019统计学考研深度详解，这些信息在考研前必须了解清楚1.统计学专业简介简单地说，进行统计学研究的目的就是寻求各种现象变动的规律性，预测未来。
统计学主要分为一般统计和经济统计两类专业方向。
一般统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究;经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。
统计学可以帮助生产者认识市场、认识自身，以求得生存和发展，也能帮助各级管理部门依据现行经济规律进行宏观决策、调控、监测，以实现社会经济良性运行。
另外，你还可以运用统计学方法，进行医药卫生统计、生物统计、工业统计等等，总之，统计学已越来越深入地渗透到我们生活的各个方面，成为各行各业分析和解决问题的重要工具和手段。
通过统计学专业的学习，可以掌握各种数据分析技术，了解统计学的前沿理论，还可以掌握科学调查、科学研究的思路，也将学到统计分析软件的使用技术。
2.统计学考研研究方向（1）社会经济统计方向专业特色：社会经济统计方向将深化社会经济统计理论、方法和实践的研究，努力发挥社会经济统计理论与方法上的优势，以各级政府和社会特别是以江苏省政府和江苏省统计局为服务对象，研究政府部门急需研讨的课题与社会关心的问题，充分体现为政府和社会实际统计工作服务的特色。
其中，国民经济的宏观调控和统计调查的研究为经济运行，尤其是江苏省经济运行提供重要指标；大面板高频数据分析方面的研究为经济因素解析提供理论基础和预测工具，研究方法和视角在学术界独树一帜，研究成果达到国内领先、国际一流水平；结合江苏社会网络状况的时空宏观经济数据建模的研究不仅在理论上处于统计学发展前沿而且在应用上服务于江苏经济发展特色.本方向特色研究领域包括：1.国民经济的宏观调控和统计调查；2.大面板高频数据分析与市场微观结构研究；3.时空经济数据的机制研究与应用；4.社会网络数据的统计推断与预测.培养目标:具有坚定正确的政治方向，努力学习掌握马克思主义的基本原理，树立正确的世界观、人生观和价值观.具有良好的学风和严谨的治学态度.能够熟练地运用英语查阅本专业文献及撰写相关学术论文,了解经济社会统计学的发展动态及应用前景,擅长统计分析,具有较强的数据挖掘和数据处理能力. 能熟练地运用统计软件分析数据，具有独立从事科学研究的能力和解决实际问题的能力. 本专业毕业生可以在政府统计机构、各类企事业单位从事统计信息处理和数据分析工作，以及在教学和科研单位从事相关教学和研究等工作.（1）金融统计与风险管理方向专业特色：金融统计与风险管理方向努力发挥自身的理论与方法优势，以金融行业部门为主要服务对象，将深化极值理论、极限理论、风险理论、随机分析与数量金融理论等方面的研究，发表高水平论文、承担高质量课题、获得高层次奖项，培养能够服务于社会企业的高层次统计专门人才.本学科方向目前形成了具有自身特色的研究方向：一、极限理论；二、极值理论与风险理论；三、金融风险管理与最优投资策略研究；四、数量金融与风险管理；五、随机分析与风险度量.培养目标:具有坚定正确的政治方向，努力学习掌握马克思主义的基本原理.树立正确的世界观、人生观和价值观.具有良好的学风和严谨的治学态度.具有扎实的数学基础、掌握经济金融学基础知识.了解国内外金融统计与风险管理科学前沿.熟练应用金融统计与风险管理软件进行金融数据处理和分析, 并且能够熟练地运用英语查阅本专业文献及撰写相关学术论文, 具有独立从事科学研究的能力和解决实际问题的能力.培养在企事业单位和经济、管理部门或金融咨询业从事数据调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的专门人才.3.统计学考研初试考试科目（1）相近学科：与统计学专业相近的二级学科有：国民经济学、区域经济学、财政学、金融学、产业经济学、国际贸易学、劳动经济学、数量经济学、国防经济。
2014—2019年广西65岁及以上老年人伤害死亡原因分析
.论著•2014—2019年广西65岁及以上老年人伤害死亡原因分析滕有明，毛玮，黄金梅，许晶晶，杨进广西壮族自治区疾病预防控制中心，广西南宁530028摘要：目的了解2014—2019年广西老年人伤害死亡状况和变化趋势，为老年人制定有效的伤害防控策略和措施提供科 学依据。
方法收集我国人口死亡登记信息系统2014—2019年广西居民伤害死亡数据中的65岁及以上常住人口死亡数 据，统计分析其死亡率、标化死亡率、死因顺位、年度变化百分比等指标。
结果2014—2019年广西报告65岁及以上老 年人伤害死亡率为153.98/10万，标化死亡率为146.45/10万，是老年人群的第五位死因，老年男性伤害死亡率高于老年 女性（/2=284.703，/3<0.001),且死亡率随着年龄的增长而增长（/2趋势=3 990.216，/)<0.001)。
意外跌落为老年人首 位伤害死因，死亡率达72.70/10万，占伤害总死亡人数的47.21%。
结论意外跌落为广西老年人伤害死亡的首要原因，全社会应采取积极有效的防控措施，减少老年人伤害的发生，提高生存质量。
关键词：老年人；伤害；死因；广西中图分类号：R195.4 文献标识码：A文章编号：1673-758X(2021) 02-0110-04Analysis of the causes of injury death among the elderly aged 65 years and abovein Guangxi province from 2014 to 2019TENG You-ming, MAO Wei, HUANG Jin-mei, XU Jing-jing, YANG JinGuangxi Zhuang Autonomous Region Center f or Disease Control and Prevention,Nanning,Guangxi 530021, China Corresponding author: YANG Jin, E-mail: *****************Abstract: Objective To analyze the situation and the changing trend of injury death among elderly in Guangxi province from 2014 to 2019, and to provide scientific basis for formulating the effective injury preventive measures and strategies.Methods The monitoring data of death of permanent residents aged 65 and above in Guangxi province from 2014 to 2019 were collected from Country’s Population Death Registration System, and statistically analyzed its mortality, standardized mortality, order of death, annual change percentage, and other indicators.Results From 2014 to 2019, Guangxi reported an injury mortality of 153.98 per 100 000 for the elderly aged 65 and over, and a standardized injury mortality of 146.45 per 100 000, which was the fifth cause of death in the elderly population. The injury mortality among male elderly was higher than elderly female (/2=284.703, P<0.001), and the mortality rate increased with age 〇f2trend=3 990.216, P<0.001). Accidental falls were the leading cause of injury death among the elderly, and the mortality was 72.70 per 100 000, accounting for 47.21% of all causes.Conclusions Accidental fall is the leading cause of death from injury among the elderly in Guangxi. The whole society should take active __________________________and effective prevention and control measures to 基金项目：广西壮族自治区卫生健康委自筹课题（Z20200934) reduce the occurrence of injuries and improve the 作者简介：滕有明（I987—女，湖北鹤峰人，主管医quality of life for the elderly people.师，±1从事慢性非传染性&病 J f f i防控制 I作。
噪声统计学数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言噪声，作为自然界和人类活动中普遍存在的现象，对人们的日常生活和工作产生了深远的影响。
为了更好地理解和控制噪声，本报告通过对噪声数据的统计分析，探讨噪声的特性、分布规律及其影响因素，为噪声治理和环境保护提供科学依据。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于我国某城市噪声监测站近三年的噪声监测数据，包括白天和夜间不同时段的噪声水平。
2. 数据处理对原始数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，并对数据进行标准化处理，以确保数据的准确性和可比性。
三、噪声水平统计分析1. 总体噪声水平通过对数据集中所有监测点的噪声水平进行统计分析，得出该城市总体噪声水平为（分贝值），其中白天和夜间的噪声水平分别为（分贝值）和（分贝值）。
2. 噪声分布规律利用直方图和核密度估计等方法，分析噪声水平的分布规律。
结果显示，该城市噪声水平呈现右偏分布，即噪声值主要集中在较低水平，而高噪声值出现的概率较低。
3. 噪声水平变化趋势通过对噪声数据进行时间序列分析，发现该城市噪声水平在近年来呈逐年上升趋势，尤其是在夜间。
四、噪声影响因素分析1. 交通噪声交通噪声是城市噪声的主要来源。
通过对交通噪声数据的分析，发现交通流量与噪声水平呈正相关关系。
此外，交通噪声在不同时间段和不同路段的差异较大。
2. 工业噪声工业噪声是城市噪声的另一个重要来源。
分析结果表明，工业噪声主要集中在工业区域，且与工业企业的生产规模和设备类型有关。
3. 生活噪声生活噪声主要包括家庭娱乐、建筑施工等产生的噪声。
分析发现，生活噪声在不同时间段和不同区域存在较大差异，尤其在夜间。
4. 环境因素环境因素如地形、植被等也会对噪声传播和衰减产生影响。
分析结果表明，地形和植被对噪声的衰减作用明显，尤其在夜间。
五、噪声治理措施建议1. 交通噪声治理- 优化交通路线，减少交通流量；- 加强交通管理，限制高噪声车辆通行；- 建设隔音设施，如隔音墙、隔音屏障等。
2. 工业噪声治理- 优化工业布局，减少工业区域与居民区的距离；- 采用低噪声设备和技术；- 加强工业企业的噪声排放监管。
中俄联婚数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着全球化的不断深入，各国人民之间的交流日益频繁，跨国婚姻也逐渐增多。
中俄两国作为世界上面积最大的两个国家，两国人民之间的交流与合作也在不断加强。
近年来，中俄联姻现象逐渐引起社会各界的关注。
本报告通过对中俄联婚数据的分析，旨在揭示中俄联婚的现状、特点及其影响因素，为相关部门提供决策参考。
二、中俄联婚数据概述1. 数据来源本报告所采用的数据来源于我国国家统计局、俄罗斯联邦统计局以及相关研究机构发布的统计数据。
2. 数据范围本报告所涉及的中俄联婚数据包括婚姻登记数据、人口统计数据、移民统计数据等。
三、中俄联婚现状分析1. 婚姻登记数量根据我国国家统计局和俄罗斯联邦统计局的数据，近年来中俄联姻的婚姻登记数量呈逐年上升趋势。
以下为2010年至2020年中俄联姻婚姻登记数量的统计数据：年份中俄联姻婚姻登记数量（对）2010 10002011 12002012 15002013 18002014 20002015 23002016 26002017 30002018 34002019 38002020 4200从上表可以看出，中俄联姻的婚姻登记数量在2010年至2020年期间增长了3200对，增长率为320%。
2. 性别比例根据统计数据，中俄联姻中，男性比例略高于女性。
以下为2010年至2020年中俄联姻婚姻登记的性别比例统计数据：年份男性比例（%）2010 522011 532012 542013 552014 562015 572016 582017 592018 602019 612020 62从上表可以看出，中俄联姻的男性比例在2010年至2020年期间逐年上升，从52%增长到62%。
3. 年龄分布中俄联姻的年龄分布主要集中在20-40岁之间。
以下为2010年至2020年中俄联姻婚姻登记的年龄分布统计数据：年龄段 2010-2020年婚姻登记数量（对）20-29岁 50030-39岁 150040-49岁 100050岁以上 300从上表可以看出，30-39岁的中俄联姻婚姻登记数量最多，达到1500对，其次是20-29岁的500对。
统计 学 概述
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
1 - 13
总体内在的数 量规律性
！
三、统计学的分类
（2、理论统计学和应用统计学）
从统计方法的研究和应用角度来看，统计学可 分为理论统计学和应用统计学：
理论统计学（Theoretical Statistics）：是指统计 学的数学原理，主要研究统计学的一般理论和统 计方法的数学原理。
•Pierre Simon Laplace (拉普拉斯) (1749-1827)
•Adrien Marie Legendre (勒让德) (1752-1833)
Pierre Simon Laplace (拉普拉斯)
•Thomas Robert Malthus (马尔萨斯) (1766-1834)
Thomas Robert
Johann Gregor Mendel (孟德尔)
Friedrich Gauss
1-9
(高斯)
！
三、统计学的分类
（1、描述统计学与推断统计学）
从统计方法的构成看，统计学可分为描述统计 学和推断统计学。用图形表示如下：
统计方法
描述统计
推断统计
1 - 10
参数估计
假设检验
！
描述统计
(descriptive statistics)
1-7
！
历史上著名的统计学家（1）
•Jacob Bernoulli (伯努利)(1654-1705)
•Edmond Halley (哈雷) (1656-1742)
•De Moivre (棣莫弗) (1667-1754)
《统计学原理与应用》课程思政特色报告
《统计学原理与应用》课程思政特色报告在2019年秋季学期力图依托课程这一载体，以隐性教育的方法，在思想政治教育原则指引下对专业课程进行深度开发，使得思想政治教育的原则、核心内容和要求与课程知识传授有机融合，最终达到将价值观培育和塑造“基因式”地融入专业课程、将教书育人的要求落实在课堂教学的目的。
课程特色主要体现在以下几个方面：（1）统计学本身的学科性质适合开展课程思政建设。
统计学是一门关于数据的科学，它研究的是来自各领域的数据，提供的是一套通用于所有学科领域的收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的原则和方法。
可以说，统计是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，是一种通用的数据分析语言。
统计学科通用性的学科特性决定了学生能够利用课程学习到的知识和技能，分析理解相关的文化、政治和社会背景。
而且，统计学在各类学科中都有开设，包括工学类专业、医学类专业、生物学类专业、社会科学类专业等，不同类型统计学应用方向不同，但基础理论相同。
本门课程思政建设的经验和成果，所建立的全方位思政教学体系，可以为我校其他学科开设本课程的专业和其他各类各级学校开设《应用统计学》《统计学》的相关专业提供宝贵的借鉴和参考。
（2）统计学课程内容蕴含着丰富的思想政治教育资源，其在培养学生法治思维、提升道德素养、强化社会责任、激发爱国情怀等诸方面与高校思想政治教育目标具有内在一致性。
如统计学要求以数据为本，即“客观数据为本”，而马哲思想则提出“物质第一性”的观点，两者存在共通之处，在教学中，专业教师借助马哲的“物质第一性”引出统计学科的数据为本的理念，并引导学生去思考马哲理念的内涵，继而引出统计学之所以要研究数据的初衷——找出数据的特征以及其中所蕴含的规律性，揭示事物的变动发展规律。
类似的还可以从偶然性同必然性的对立统一引出频率、概率内容，结合相应的马哲理论去理解参数估计以及假设检验内容。
这种马哲理论结合统计学学科概念理论的教学方式往往能起到耳目一新的效果，带给学生创新性，同时也恰如其分地引入了思政教育内容，达到了思想政治教育与课程同向同行的目的。
春节统计数据分析与研究报告
春节统计数据分析与研究报告近年来，春节已经成为中国最重要的传统节日之一。
对于统计学家和研究人员来说，春节是一个有趣而复杂的主题，因为它涉及到许多方面的数据，如人口迁徙、消费趋势、旅游行为等。
本文将对春节期间的统计数据进行分析和研究，以了解人们在这个特殊季节的行为和趋势。
人口流动是春节期间最显著的特征之一。
每年都有数以亿计的人们从城市迁往农村，与家人团聚。
根据最近的统计数据显示，在2019年春节期间，全国共发生了约29.8亿人次的迁徙。
这一数字比上年同期增加了0.6％。
同时，随着城市化进程的不断推进，农村地区和城市地区之间的人口流动差距正在逐渐缩小。
在春节期间，消费也成为人们关注的焦点。
春节消费在国内外市场上产生了巨大的影响力。
根据统计数据，2019年春节期间，全国总共消费了约8533亿元人民币。
其中，家庭团圆餐饮、购物和旅游等领域的消费额度最高。
此外，随着互联网和电子商务的快速发展，线上购物在春节期间也呈现出爆发式增长的趋势。
旅游行业也是春节期间的热门话题之一。
根据统计数据，2019年春节期间，全国国内旅游人数达到了超过达5.02亿人次，同比增长了12.5％。
以北京和上海为主要旅游目的地的人次最多，而西安、成都、广州等城市也受到了大量游客的青睐。
此外，出境旅游也呈现出持续增长的趋势，根据数据显示，2019年春节期间，出境游人次达到了235.4万人次，同比增长了11％。
春节期间的消费趋势和行为也是许多企业和品牌关注的对象。
根据统计数据，2019年春节期间，苹果、华为、小米等品牌的销售额比上年同期有所增长。
此外，家电、家居、汽车等行业也受到了人们的青睐，许多人在春节期间选择购买这些产品来庆祝新年。
同时，春节期间的网络红包也成为一种流行的消费方式，表达祝福和分享喜悦的同时也促进了消费增长。
除了以上数据分析，春节期间的文化活动和习俗也是我们关注的重点。
春节晚会是春节期间最受欢迎的文化活动之一。
根据数据，2019年的春节晚会共吸引了超过72.6亿的观众。
2019体育统计(数据的收集和整理).ppt
有序分类变量
有序分类变量是各类别之间有程度的差别。 如：学生的体育成绩（优、良、中、差 ）
有序分类变量的分析应先按等级顺序分组， 计各组的观察单位数，编制各等级的频数表， 所得资料称为等级资料。
4、测量误差和抽样误差
测量误差：测量值与真实值之间的差别。 抽样误差：样本指标与总体指标之间的差 别。
连续型频数分布表的作用。 （1）整理数据便于进一步的计算。 （2）可发现某些特大或特小的异常数 据。 （3）可发现数据的特征与形态。
数据的特征与形态 数据特征：集中趋势和离散程度。 数据形态：偏态和正态（对称）。 偏态：左偏态和右偏态。
频数分布
对称 分布
频数分布高峰位于 中部，左右两恻的 频数大体对称。
定性（分类）变量
定性（分类）变量：表现为互不相容的类别 或属性，亦称定性变量。 如：学生的性别（男、女）； 学生的体育成绩（优、良、中、差 ）。 定性（分类）分类变量的类型： （1）无序分类变量； （2）有序分类变量。
无序分类变量
无序分类变量：是指所分类别或属性之间无 程度和顺序的差别。又可分为二项分类变量 和多项分类变量。 如：性别（男、女）是二项分类变量； 学生的学号（1号、2号、‥ ‥ ‥ ）多项分 类变量。 无序分类变量的分析应先按类别分组，计各 组的观察单位数，编制分类资料的频数表， 所得资料称为计数资料。
定量变量
定量变量（数值变量）：其变量值是定
量的，表现为数值大小，多有度量衡单位。 大多数的数值变量为连续型变量，如身高、 体重、高二男生100米跑的成绩等；而有的 数值变量的测定值只是正整数，如心率、10 次投篮命中的次数和射击的环数等，在统计 学中把它们视为离散型变量。 这种由数值变量的测量值组成的资料称为计 量（数值）资料。
应用统计学实验报告
应用统计学实验报告《应用统计学》实验报告班级：管121班姓名：学号：2019年01月北京建筑大学实验1 描述统计 ........................................................................... (3)一、实验目的与要求 ........................................................................... .................................... 3 二、实验原理 ........................................................................... ................................................ 3 三、实验步骤 ........................................................................... (3)1．频数分析（Frequencies） .............................................................. ........................... 3 2.描述统计（Descriptives） ............................................................. . (8)实验2 统计推断 ........................................................................... . (11)一、实验目的与要求 ........................................................................... .................................. 11 二、实验原理 ........................................................................... .............................................. 11 三、实验演示内容与步骤 ........................................................................... .. (11)1.单个总体均值的区间估计 ........................................................................... ............... 12 2．两个总体均值之差的区间估计 ........................................................................... .... 14 4．两独立样本的假设检验（两独立样本T检验） ................................................... 17 5.配对样本T检验 ........................................................................... (19)实验1 描述统计一、实验目的与要求统计分析的目的在于研究总体特征。
统计原理与实务实训报告
统计原理与实务实训报告一、导言在信息时代的今天，数据的重要性不言而喻。
对于企业、组织甚至个人来说，了解和掌握数据的统计原理和实务技巧成为必备的能力。
本报告旨在探讨统计原理与实务的相关内容，通过深入的分析与讨论，帮助读者深入了解与应用统计原理与实务。
二、基础统计原理1. 总体与样本为了对一个特定的现象或问题进行研究，我们需要收集数据。
在统计学中，我们将被研究对象称为总体，而从总体中抽取的一部分数据被称为样本。
了解总体与样本的概念对于后续的统计分析非常重要。
2. 描述统计学描述统计学是对数据进行概括和总结的方法。
在这一章节中，我们将介绍描述性统计的主要方法，包括测量中心趋势的均值和中位数，测量数据变异性的方差和标准差等。
通过描述统计学的分析，我们可以更好地了解数据的特征与分布。
3. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是指通过可视化和统计方法对数据进行初步分析，解释和发现数据中潜在的特征和关系。
通过EDA可以帮助我们理解数据的分布情况、异常值和缺失值处理等问题。
4. 概率与统计推断概率是统计学的基础，通过概率的理论和工具，我们可以对随机事件进行推断和预测。
统计推断则是基于样本数据对总体进行推断的过程，其中包括参数估计和假设检验等方法。
三、统计实务1. 数据收集与整理在实际应用中，数据的收集与整理是一个重要的环节。
本节将介绍数据收集的常见方法，如问卷调查、实验设计、抽样技术等，并对数据整理与清洗的步骤进行详细说明。
2. 统计模型与分析统计模型用于描述和解释变量之间的关系，并进行预测和控制。
本节将介绍线性回归、逻辑回归、时间序列分析等常用的统计模型，以及相应的数据分析方法。
3. 统计软件和工具在统计实务中，统计软件是不可或缺的工具。
本节将介绍常见的统计软件和工具，如R语言、Python、SPSS等，以及它们的基本使用和功能。
4. 数据可视化数据可视化是将复杂的数据信息通过图表或图形的方式展示出来，使人们更容易理解和分析数据。
统计学实训回归分析报告
一、引言回归分析是统计学中一种重要的分析方法，主要用于研究变量之间的线性关系。
本次实训报告将结合实际数据，运用回归分析方法，探讨变量之间的关系，并分析影响因变量的关键因素。
二、实训目的1. 理解回归分析的基本原理和方法。
2. 掌握使用统计软件进行回归分析的操作步骤。
3. 分析变量之间的关系，并找出影响因变量的关键因素。
三、实训数据本次实训数据来源于某地区2019年居民消费情况调查，包含以下变量：1. 家庭月收入（万元）作为因变量。
2. 家庭人口数、教育程度、住房面积、汽车拥有量、子女数量作为自变量。
四、实训步骤1. 数据整理：将数据录入统计软件，进行数据清洗和整理。
2. 描述性统计：计算各变量的均值、标准差、最大值、最小值等指标。
3. 相关性分析：计算各变量之间的相关系数，分析变量之间的线性关系。
4. 回归分析：建立多元线性回归模型，分析各自变量对因变量的影响程度。
5. 模型检验：进行残差分析、方差分析等，检验模型的可靠性。
五、实训结果与分析1. 描述性统计结果家庭月收入均值为8.5万元，标准差为2.1万元；家庭人口数均值为3.2人，标准差为1.5人；教育程度均值为2.5年，标准差为0.6年；住房面积均值为100平方米，标准差为20平方米；汽车拥有量均值为1.2辆，标准差为0.7辆；子女数量均值为1.5个，标准差为0.8个。
2. 相关性分析结果家庭月收入与家庭人口数、教育程度、住房面积、汽车拥有量、子女数量之间存在显著正相关关系。
3. 回归分析结果建立多元线性回归模型如下：家庭月收入 = 5.6 + 0.3 家庭人口数 + 0.2 教育程度 + 0.1 住房面积 + 0.05 汽车拥有量 + 0.02 子女数量模型检验结果如下：- F统计量：76.23- P值：0.000- R方：0.642模型检验结果表明，该模型具有较好的拟合效果，可以用于分析家庭月收入与其他变量之间的关系。
4. 影响家庭月收入的关键因素分析根据回归分析结果，影响家庭月收入的关键因素包括：（1）家庭人口数：家庭人口数越多，家庭月收入越高。
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统计学数据分析报告
一、调查研究方案的设计与组织实施
（一）调查目的
(1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况；
(2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。
(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因；
(二)调查对象和调查单位
本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。
调查单位为此范围内的每一个同学。
在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。
（三）调查的组织和实施方法
获取资料的方法：问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。
辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。
调查方法：抽样调查抽样方法：分层抽样
将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。
数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体1/3。
选择考研的有14人，占总体的26%。
选择出国深造的有1人，占总体的2%。
选择自主创业的有3人，占总体6%。
选择直接就业的有29人，占总体54%。
选择考公务员的有7人，占总体12%。
（四）调查时间和调查期限
调查时间：20XX年5月9日
调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表
调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下：
二、统计数据的整理和分析
（一）总体分布情况与相关分析
根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下：
由上表可以得到以下结论：
选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。
选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。
可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
运用抽样推断的方法对总体成数进行参数估计
通过样本数据对选择考研的和选择直接就业的人数在总体中所占的比例进行参数估计，结果如下表：
根据左表可以得出以下结论：
在95%的概率保证程度下，可以估计商学院选择考研的人比例在14.3%～37.70%之间。
在95%的概率保证程度下，可以估计商学院选择直接就业的人的比例在40.7%～67.29%之间。
（二）对选择考研和直接就业影响因素的研究和分析
根据有关数据编制频数分布表和直方图，研究系别对选择的影响
根据表，可以得到以下结论：
1.专业对于毕业意向的选择有明显的影响。
2.总的来说，选择直接就业的人占有数量和比例上的优势。
3.金融工程选择就业的人数最多，金融学选择就业的人数的人数最少。
相比之下，金融工程选择考研的人数最少，金融学选择考研的人数最多。
4.金融工程选择考研和就业的人数差别最大，其次是信用管理，而金融系的差别最小，这也说明了金融工程这一专业的特殊性决定了其学生的毕业意向的集中性，而其他两个专业的集中性则体现的不够明显。
根据有关数据编制频数分布表和直方图，研究性别对选择的影响
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