【统计学】统计学案例
生活中的统计学案例
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生活中的统计学案例生活中的统计学案例无处不在,统计学作为一门应用广泛的学科,其实际应用涵盖了生活的方方面面。
从日常生活中的消费数据到医疗领域的疾病统计,从教育领域的学生成绩分析到经济领域的市场调查,统计学都扮演着不可或缺的角色。
下面,我们将通过几个生活中的具体案例,来展示统计学在实际生活中的应用。
首先,我们来看一个关于市场调查的案例。
某公司推出了一款新产品,想要了解消费者对该产品的满意度。
他们进行了一次市场调查,通过问卷调查的方式收集了大量数据。
在统计学的帮助下,他们可以对这些数据进行分析,得出消费者对产品的整体满意度,以及不同年龄、性别、地域等因素对满意度的影响。
通过统计学的分析,公司可以更好地了解消费者的需求,为产品的改进提供依据。
其次,我们来看一个关于医疗领域的案例。
某医院统计了一段时间内的疾病发病率数据,发现某种疾病的发病率呈上升趋势。
统计学的方法可以帮助医院分析这些数据,找出可能的病因和影响因素。
通过统计学的分析,医院可以及时采取相应的预防措施,有效控制疾病的传播。
再次,我们来看一个关于教育领域的案例。
某学校对学生的期末考试成绩进行了统计分析,发现数学成绩普遍较低。
通过统计学的方法,学校可以对学生的学习情况进行分析,找出存在的问题和不足之处。
同时,还可以通过统计学的方法,找出学习成绩较好的学生的学习方法和习惯,为其他学生提供学习的借鉴和指导。
最后,我们来看一个关于日常生活消费数据的案例。
某家庭通过统计每个月的生活消费数据,发现了一些意想不到的情况。
通过统计学的方法,他们可以对不同方面的消费进行分析,找出存在的问题和改进的空间。
通过统计学的分析,他们可以更好地理财,合理安排生活消费,提高生活质量。
通过以上几个生活中的统计学案例,我们可以看到统计学在实际生活中的重要作用。
无论是在市场调查、医疗领域、教育领域,还是在日常生活中的消费数据分析,统计学都可以为我们提供有力的支持和帮助。
因此,学习统计学,掌握统计学的方法和技巧,对我们的生活和工作都是非常有益的。
统计学在决策分析中的实践案例
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统计学在决策分析中的实践案例随着社会的发展和竞争的加剧,决策分析在各个领域中的重要性日益凸显。
而统计学作为一种重要的决策工具,在决策分析中也起着关键的作用。
本文通过介绍几个实践案例,来探讨统计学在决策分析中的应用。
案例一:市场营销决策在市场营销中,决策者需要根据市场的需求和竞争情况来进行产品定位和市场推广。
统计学通过市场调研和数据分析,为决策者提供了有力的决策支持。
以某企业的市场推广决策为例,该企业计划推出一款新产品。
为了了解市场的需求,他们进行了一次市场调研,并采集了大量的数据。
通过对这些数据进行统计分析,他们发现目标客户群体更倾向于价格相对较低的产品。
基于这个发现,他们决定以价格优势为主要推广点,制定相应的市场推广策略。
通过引入统计学的分析手段,该企业最终在市场中获得了成功。
案例二:风险管理决策在金融行业中,风险管理是一个重要的问题。
通过统计学的方法,可以对市场风险进行预测和控制。
某投资公司在进行投资决策时,需要考虑不同投资组合的风险和收益。
通过对历史数据进行回归分析和风险评估,他们可以得到不同投资组合的预期风险和收益。
通过权衡各个投资组合的风险和收益,他们可以最大程度地提高投资回报,同时降低投资风险。
案例三:质量管理决策在生产制造领域中,质量管理是确保产品质量的关键环节。
统计学可以帮助企业进行质量控制,提高产品的质量。
某汽车制造公司在生产过程中,发现某批次产品出现了较高的不合格率。
为了解决这个问题,他们通过统计学的方法进行了质量分析。
通过对生产数据进行抽样和假设检验,他们发现问题出现在某个工段的生产过程中。
通过对该工段进行优化和改进,最终将产品的质量问题解决,提高了整体产品的质量水平。
总结统计学作为决策分析的工具之一,在实践中发挥着重要的作用。
通过统计学的方法,可以对市场需求进行分析,帮助企业制定市场推广策略;可以对风险进行预测和控制,帮助金融机构做出更明智的投资决策;可以对质量问题进行分析,帮助企业提高产品质量。
统计学教学案例(精选)
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用于研究不同组别间均值差异的显著性,判断因素对结果的影响是 否显著。
回归分析
用于研究变量之间的关系,通过建立回归方程预测因变量的取值。
应用实例
在农业生产中,通过方差分析比较不同施肥方案对作物产量的影响 ,利用回归分析预测未来产量趋势。
04 非参数统计案例
非参数检验方法简介
非参数检验的定义与特点
先验概率
根据以往经验和分析得到的概率。
似然函数
表示在给定参数下,观测数据出现的概率。
后验概率
在得到新的观测数据后,对先验概率进行更新得到的概率。
贝叶斯网络模型构建与评估
贝叶斯网络
一种概率图模型,用于表示变 量间的依赖关系。
网络结构学习
通过数据学习贝叶斯网络的结 构,即变量间的依赖关系。
参数学习
在已知网络结构的情况下,通 过数据学习变量的条件概率分 布。
提高统计软件应用能力
通过实践操作,学生应熟练掌握至少一种统计软 件(如SPSS、R、Python等),提高数据处理 和分析效率。
统计学发展趋势探讨
大数据与人工智能融合
随着大数据和人工智能技术的不 断发展,统计学将更加注重与这 些技术的融合,提高数据处理和 分析的智能化水平。
跨领域应用拓展
统计学将在更多领域发挥重要作 用,如生物医学、环境科学、社 会科学等,为跨学科研究提供有 力支持。
频数分布表
通过分组整理数据,展示 各组数据的频数,直观反 映数据的分布情况。
直方图与条形图
利用图形展示数据的分布 情况,便于观察数据的分 布规律。
概率密度函数
描述连续型随机变量的分 布情况,反映数据在不同 取值范围内的概率大小。
数据集中趋势度量
统计学专业经典案例分析【精选】
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案例2 美国国家健康照顾协会美国国家健康照顾协会的主要任务是了解健康照顾人力资源的短缺情况,并为未来制定发展规划。
为了掌握护理人员对所从事工作的满意程度,该协会发起了一场全国性的有关医院护理人员的调查研究。
调查项目包括:工作满意度、收入、晋升机会等,填答方式采用打分制,从0~100分,分值高表示满意度高。
下面是其中的一部分调查结果:工作收入晋升工作收入晋升714958727631845363712574847437694716876649905623725979842862723786863759725740703854634878867272846029875157906266779051735655713655946052755392844266745982855664765154885552956652747051896662714568855767884942654268902767823754858946826056795941898064726045744763883647824891776075907670644361785272另外,按医院招募护理人员的方式,对上述资料的分组结果如下:私人医院退伍军人医院大学附属医院工作收入晋升工作收入晋升工作收入晋升7259407149588453639062668474378766498442667237867259798556646348768855527145688460297470518849427356558589464 11 01628726045946052795941883647902767494716776075727637905623644361863759779051712574867272713655842862956652755392703854654268765154875157823754898064745982826056896662907670855767785272744763824991要求:运用描述统计方法对资料进行处理,采用的表示方法要让人能够方便地获取相应的信息,对你发现出的问题给予讨论。
《统计学》案例——时间序列趋势分析

《统计学》案例——时间序列趋势分析囤积粮食可以创高价吗1、问题的提出某贸易公司是经营粮油副食品的批发公司,基于前4年当地的消费物价指数的变化,该公司认为今后两年内消费物价指数将有大幅度上涨,为此该公司计划囤积粮食至下一年(第6年)以创高价。
这个计划是否可行?2、方法的选择根据下表的数据,可采用时间序列的趋势分析方法和季节变动分析方法,进行相应的分析预测,以了解消费物价指数的发展趋势。
表23 122.434 139.373、消费物价指数的预测根据题意需预测出第6年各季的物价指数,若指数升幅较大,那么粮食价格将会提高,否则囤积货物只会增加保管成本而不可能得到高价。
在物价指数预测中,循环变动和不规则变动难以准确预测,故仅考虑长期趋势与季节变动的影响。
本案例分析应用EXCEL软件。
(1)计算移动平均数。
输出结果见下表和图:表3.(2)分离长期趋势T。
对于T×C,按照表8.14中时间顺序,用最小平方法建立长期趋势模型yc=111.498+1.173t ,据以计算各期趋势值T(见上表)。
(3)分离季节变动S。
首先剔除长期趋势的影响y/T×C,即T×C×S×I/T×C=S×I;然后根据S×I序列计算各期季节比率S。
计算结果为:1季度季节比率=0.9773,2季度季节比率=0.9874,3季度季节比率=1.0076,4季度季节比率=1.0277。
(4)预测第6年各季消费物价指数。
首先需要根据时间序列模型计算第6年各季的趋势值,即将t=19、20、21、22分别代入yc=111.498+1.173t计算得第6年各季度趋势值:1季的趋势值为133.792季趋势值为134.963季趋势值为136.144季趋势值为137.31然后分别乘以各自季节比率得到各季预测值,1季物价指数=133.79×0.9773=130.75%2季物价指数=134.96×0.9874=133.26%3季物价指数=136.14×1.0076=137.17%4季物价指数=137.31×1.0277=141.11%。
有趣的统计学案例
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有趣的统计学案例
第一个案例是有关“猜猜看”的游戏。
在这个游戏中,一个人会想一个数字,然后其他人可以猜这个数字是多少。
我们可以用统计学的方法来分析这个游戏。
比如,我们可以计算所有猜测的平均值,然后和真实的数字进行比较,看看平均值是否接近真实值。
通过这个案例,我们可以了解到平均值在统计学中的重要性,以及如何利用平均值来估计未知的数值。
第二个案例是有关“点菜”的餐厅统计。
假设我们去一家餐厅吃饭,我们可以观察到不同菜品被点的频率。
通过统计每道菜被点的次数,我们可以得出哪些菜是最受欢迎的,哪些菜是不受欢迎的。
这个案例可以帮助我们了解如何利用统计学来分析消费者的偏好,以及如何根据统计结果来调整菜单和经营策略。
第三个案例是有关“天气预报”的统计分析。
天气预报是我们日常生活中经常关注的事情,而天气预报的准确性也是大家关心的问题。
我们可以通过统计方法来分析天气预报的准确性,比如计算实际天气和预报天气的差异,然后得出准确率和误差范围。
通过这个案例,我们可以了解到如何利用统计学的方法来评估和改进天气预报的准确性。
通过以上几个案例,我们可以看到统计学在日常生活中的应用和意义。
无论是游戏、餐厅还是天气预报,统计学都可以帮助我们理解和解释现象,从而更好地应对各种问题。
希望这些有趣的统计学案例能够激发你对统计学的兴趣,让你在日常生活中也能够运用统计学的知识来思考和解决问题。
统计学案例分析范文
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统计学案例分析范文统计学是一门利用数理统计方法研究数据的科学,通过收集、整理、描述和分析数据来推断和判断问题的方法和原理。
统计学在各种领域中都有广泛的应用,包括经济、生物学、医学和社会科学等。
在本文中,我们将以一个统计学案例分析为例,展示统计学在实际问题中的应用。
假设我们要研究一些小镇的居民收入情况,我们希望了解居民的平均收入水平,并通过统计学方法验证我们的假设。
我们采用简单随机抽样的方式,从该小镇的居民中选取一定数量的样本。
首先,我们需要确定抽样大小。
根据统计学原理,较大的样本容量可以提高估计的准确度。
因此,我们决定选择抽取500个样本。
然后,我们使用简单随机抽样方法从抽样框架中选取样本。
简单随机抽样是指每个个体都有相等的机会被选入样本。
在本例中,我们可以使用随机数表来选择样本,或者使用计算机生成随机数。
假设我们使用计算机生成随机数,我们将生成500个随机数,代表样本的编号。
然后,我们从抽样框架中选择对应编号的个体作为样本。
在得到样本后,我们需要进行数据收集。
在本例中,我们需要收集每个样本的收入数据。
为了确保数据的准确性,我们可以要求样本回答一个有关收入的调查问卷,或者使用其他适当的方式进行数据收集。
收集数据后,我们需要进行统计分析。
最常见的统计学描述方法是计算平均值。
在本例中,我们可以计算选取样本的平均收入,作为对整个小镇居民平均收入的估计。
此外,我们还可以计算样本的方差,作为对小镇居民收入的变异程度的估计。
当我们得到估计值后,我们需要进行推论统计分析,以验证我们的假设。
一个常用的方法是进行假设检验。
假设检验允许我们根据样本数据推断总体参数的信息。
在本例中,我们可以假设小镇居民的平均收入为其中一特定值,然后使用统计学方法来确定该假设的接受或拒绝程度。
如果我们拒绝了假设,我们可以得出结论,即小镇居民的平均收入与所假设的值不同。
最后,我们需要对结果进行解释和报告。
我们可以使用图表、表格和文字来展示和解释我们的数据分析结果。
临床试验精选案例统计学解读
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临床试验精选案例统计学解读
在临床试验中,统计学是重要的工具,可以帮助我们确定试验结果的可信度和有效性。
以下是几个临床试验精选案例的统计学解读。
案例1:药物治疗心肌梗塞
这个研究的目的是比较一种新药和常规治疗对于心肌梗塞患者安全性和疗效的影响。
研究包括1000名患者,其中500人接受新药治疗,500人接受常规治疗。
在随访6个月后,发现新药治疗组中有80人患病复发,常规治疗组中有120人患病复发。
使用相对风险比作为比较两个组之间疗效的指标。
在这个研究中,相对风险比为0.67,说明接受新药治疗的患者患病复发的风险要比接受常规治疗的患者低33%。
同时,还需要
计算出置信区间,以确定这个结果的可靠性。
在这个案例中,置信区间为0.52-0.85,说
明有95%的可信度认为接受新药治疗的患者比接受常规治疗的患者患病复发的风险低33%,这个结果是具有显著性的。
案例3:手术治疗膝关节疼痛
总结
在临床试验中,统计学是一个重要的工具,在解读试验结果时需要注意使用合适的统
计学指标和计算方法,同时注意评估结果的可信度和显著性。
只有在结果具有显著性,并
且在置信区间内排除了零假设,才能认为结果是可靠的。
统计学案例数据分析—描述统计
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统计学案例数据分析—描述统计描述统计是统计学中的一个重要分支,主要研究如何对数据进行整理、总结、描述和展示。
它通过汇总和描述数据来揭示数据的特征和规律,从而从整体上了解数据集的信息。
下面将给出一个描述统计学案例,用于展示描述统计在实际问题中的应用。
假设我们收集到公司过去一年来的销售数据,该公司主要销售电器产品。
数据集包括每个月的销售额、销售量、销售地区和销售渠道等信息。
我们想要通过描述统计方法对这个数据集进行分析,以了解销售状况和销售趋势。
首先,我们可以对销售额进行描述统计分析。
我们可以计算销售额的平均值、中位数、最大值和最小值等,来描述销售额的整体水平和分布情况。
比如,平均销售额可以反映公司的整体销售水平,最大值和最小值可以告诉我们销售的波动范围,中位数可以反映销售额的中部位置。
接下来,我们可以对销售量进行描述统计分析。
类似地,我们可以计算销售量的平均值、中位数、最大值和最小值,来描述销售量的整体水平和分布情况。
这可以帮助我们了解公司的销售产品的数量和规模。
然后,我们可以对销售地区进行描述统计分析。
我们可以计算每个地区的销售额和销售量的总和,来了解各个地区的销售情况。
这可以帮助我们判断哪些地区是公司的主要销售市场,以及哪些地区的销售情况较差,可能需要加大市场开发力度。
最后,我们可以对销售渠道进行描述统计分析。
我们可以计算每个渠道的销售额和销售量的比例,来了解各个渠道的销售贡献程度。
这可以帮助我们判断哪些渠道是公司的主要销售渠道,以及哪些渠道可能需要调整或者优化。
除了上述的描述统计指标,我们还可以使用图表来展示数据的分布和趋势。
比如,我们可以使用直方图、饼图、折线图等来直观地呈现销售额和销售量的分布情况,以及不同地区和渠道的销售情况。
通过以上的描述统计分析,我们可以得到关于销售状况和销售趋势的详细信息。
这些信息可以帮助公司做出相应的决策和战略调整,以进一步提升销售业绩。
总之,描述统计是统计学中的一个重要工具,可以帮助我们对数据进行整理、总结、描述和展示。
趣味统计学经典案例
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趣味统计学经典案例1. 生日悖论生日悖论是指在一个房间里,只需要23个人,就有50%以上的概率至少有两个人生日相同。
这个案例经典的体现了概率论中的鸽巢原理和生日悖论的概率计算。
2. 蒙提霍尔问题蒙提霍尔问题是指一个选手会面对三扇门,其中一扇门后面有奖品,另外两扇门后面是空的。
选手先选择一扇门,然后主持人会打开剩下两扇门中的一扇门,露出一扇空门。
选手是否应该换门以增加获奖的概率,这个问题引发了很多争议和讨论。
3. 红绿灯问题红绿灯问题是指在一个红绿灯路口,红灯亮的时间为60秒,绿灯亮的时间为90秒。
假设一个人随机到达这个路口,他等待的时间有多长?这个问题可以用概率统计的方法来解答,并且可以拓展到更复杂的情况。
4. 奇偶校验奇偶校验是一种常用的错误检测方法,常用于计算机数据传输中。
它利用二进制数中1的个数的奇偶性来检测错误。
比如,一个字节中有奇数个1,则奇偶校验位为1,否则为0。
这个案例可以帮助我们理解错误检测的原理和应用。
5. 投掷硬币投掷硬币是统计学中最基础的实验之一。
通过投掷硬币的结果,我们可以计算出正面和反面出现的概率,进而进行概率分布的推断和假设检验。
6. 高尔夫球洞问题高尔夫球洞问题是指在一个高尔夫球场上,有一个球洞和一个标杆。
如果球员将球随机击打,求平均击打到球洞的距离。
这个问题可以通过统计模拟和概率分布计算来解答。
7. 疾病筛查疾病筛查是统计学在医学领域的重要应用之一。
通过对人群进行检测和筛查,可以计算出疾病的发病率、敏感性、特异性等指标,对疾病的预防和控制起到重要作用。
8. 艾滋病传播模型艾滋病传播模型是指通过数学模型和统计方法,研究艾滋病在人群中的传播规律和预测。
通过对不同人群的感染率、传播速度等指标的估计,可以制定有效的防控措施。
9. 电影评分电影评分是一种常见的统计学应用,通过对观众的评分和评论进行统计分析,可以计算出电影的平均评分、评分分布、观众对电影的满意度等指标,对电影的推广和市场研究具有重要意义。
统计学数据分析案例
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统计学数据分析案例在统计学中,数据分析是一项重要的工作。
通过对数据的收集、整理、分析和解释,我们可以发现数据背后的规律和趋势,为决策提供支持和参考。
下面,我们将通过几个实际案例来展示统计学数据分析的应用。
案例一,销售数据分析。
某公司在过去一年的销售数据显示,不同产品的销售额有所不同。
为了更好地了解产品销售情况,我们对销售额进行了统计分析。
通过对比不同产品销售额的均值、中位数和标准差,我们发现其中一款产品的销售额波动较大,而另一款产品的销售额相对稳定。
结合市场情况和产品特点,我们提出了针对性的销售策略建议,以优化产品组合和提高销售效益。
案例二,用户行为数据分析。
某互联网平台收集了大量用户的行为数据,包括浏览量、点击量、购买量等。
我们通过对用户行为数据的分析,发现了不同用户群体的行为特点。
通过构建用户行为模型,我们可以预测用户的行为偏好和购买意向,为平台运营和营销活动提供了有力的数据支持。
案例三,医疗数据分析。
在医疗领域,数据分析对于疾病预测、诊断和治疗具有重要意义。
通过对患者的临床数据进行统计分析,我们可以发现不同疾病的发病规律和影响因素。
同时,结合医学知识和统计模型,我们可以建立疾病预测和诊断模型,为临床决策提供科学依据。
通过以上案例,我们可以看到统计学数据分析在不同领域的广泛应用。
通过对数据的深入挖掘和分析,我们可以发现隐藏在数据背后的规律和价值,为决策和实践提供有力支持。
因此,数据分析不仅是统计学的重要内容,也是现代社会决策和管理的重要工具。
希望通过本文的案例分析,能够加深对统计学数据分析的理解,提高数据分析能力,为工作和生活带来更多的价值和意义。
统计学应用的案例
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实用文档
统计学应用的案例
1、利用统计学进行居民消费模式的量化研究:消费与收入之间
有着密切的关系。
消费函数是可支配收入与总消费支出之间关系的数学描述。
研究中国居民消费与收入之间的关系,量测中国居民的消费水平,探讨影响居民消费的主要因素。
研究者应考虑到影响消费的众多因素,利用统计数据,建立消费模型,并总结建立中国消费函数应注意的问题和经验。
2、利用统计学进行关于灾害损失统计指标与方法的研究:自然
灾害是人类不能回避的一个现实问题,几乎每年都有不同的自然灾害,给人民生命财产造成极大损失。
总结研究自然灾害及其造成的损失具有重大的现实意义。
统计指标的建立,数据的收集,规律的探讨这是总结和掌握灾害规律的重要过程。
统计理论和方法在这一领域将会发挥重要作用。
一枚标准硬币(正反面重量一致),随机抛掷10次,得到3次
正面,7次饭面。
试问:我们能否证明该硬币正反面出现几率为30%,70%?
ps:可以扩展到其他关于概率的现实现象。
统计学—案例2-13-1Pelican商店-作业

Pelican商店案例分析报告(一)70%顾客使用优惠券消费,并有70%顾客选择签帐卡付费方式;93.0%的顾客为女性,已婚的占总体84%图1 Pelican商店促销期间顾客基本情况分布(二)71.0%的女性顾客及57.1%的男性顾客使用了优惠券,72.6%的已婚顾客及56.3%的单身顾客使用了优惠券;使用美国运通、万事达和维萨卡的促销顾客与普通顾客各占一半,选择签帐卡支付的顾客中有81.4%使用优惠券,使用发现卡支付的全部为普通顾客图2 顾客类型在性别下的对比图3 顾客类型在支付方式下的对比图4顾客类型在婚姻状况下的对比图5顾客类型在性别及支付方式下的的交叉对比(三)每位顾客的净消费额集中于10~90美元区间,仅有3%的顾客当日消费在240美元以上;购物数量集中于1~5件区间,仅有3%的顾客当日购物在10件及以上图6 当日净销售额的频数分布图7 当日销售商品数量的频数分布(四)当日卖出的商品中72.67%通过签帐卡支付,仅有3.11%和2.17%通过美国运通及发现卡支付;但使用美国运通支付的顾客平均购买商品数量为5件,使用签帐卡支付的顾客平均购买商品数量则为3.34件图8 不同支付方式下购物数量的对比(五)普通顾客与促销顾客在消费额上均集中于10~89美元区间;但整体上看促销顾客比普通顾客更愿意高消费,促销顾客中有10%的消费额在170美元及以上,14.29%的消费额在110~169美元区间;而普通顾客中,消费额在110~169美元区间的占10%,170美元及以上的则没有3.11% 2.17%13.04%72.67%9.01%5.001.753.003.342.900.001.002.003.004.005.006.000.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%American ExpressDiscoverMasterCardProprietary CardVisa求和项:Items 平均值项:Items表1 净销售额与顾客类型的交叉频率表TypeNet Sales10~29 30~49 50~69 70~89 90~109 110~129 130~149 150~169 ≥170TotalPromotional 11.43% 22.86% 20.00% 11.43% 10.00% 7.14% 4.29% 2.86% 10.00% 100% Regular 16.67% 33.33% 20.00% 13.33% 6.67% 3.33% 3.33% 3.33% 0.00% 100% Total 13% 26% 20% 12% 9% 6% 4% 3% 7% 100% (六)进一步的分析表明,持有优惠券的女性顾客消费额整体高于普通的女性顾客,男性顾客同样如此,但与女性顾客相比,男性顾客消费的金额主要集中于10~49美金区间;持有优惠券的已婚顾客整体消费水平高于普通的已婚顾客,但持有优惠券的单身顾客中有11.11%消费金额在170美金及以上,明显高于其他类型的顾客表2净销售额与顾客类型在性别分类下的交叉频率表Type GenderNet Sales10~49 50~89 90~129 130~169 ≥170TotalPromotional Female 33.33% 31.82% 16.67% 7.58% 10.61% 100% Male 50.00% 25.00% 25.00% 0.00% 0.00% 100%RegularFemale 44.44% 37.04% 11.11% 7.41% 0.00% 100% Male 100.00% 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 100% Total 39% 32% 15% 7% 7% 100%表3净销售额与顾客类型在婚姻情况分类下的交叉频率表Type Married StatusNet Sales10~49 50~89 90~129 130~169 ≥170TotalPromotional Married 34.43% 31.15% 16.39% 8.20% 9.84% 100% Single 33.33% 33.33% 22.22% 0.00% 11.11% 100%RegularMarried 56.52% 30.43% 8.70% 4.35% 0.00% 100% Single 28.57% 42.86% 14.29% 14.29% 0.00% 100% Total 39% 32% 15% 7% 7% 100%(七)当日净销售额的均值为77.60美金,95%置信水平下的区间为[66.56,88.65];而促销顾客当日消费金额的均值为84.29美金,95%置信水平下的区间为[69.64,98.95],普通顾客当日消费金额的均值为61.99美金,95%置信水平下的区间为[41.03,75.09]表4净销售额在总体及顾客类型下的描述性统计结果NNet SalesMean95% Confidence Interval for Mean StDevMedianMinMaxSkLower boundUpper bound Total 100 77.60 66.56 88.65 55.66 59.71 13.23 287.59 1.71 by Type Promotional 70 84.29 69.64 98.95 61.46 63.42 13.23 287.59 1.52 Regular3061.9941.0375.0935.0751.0022.50159.751.35(八)虽然使用美国运通支付的顾客数最低,仅占2%,但其消费能力最强,当日消费额的均值为166美金;选择签帐卡支付的顾客当日消费额的均值为80.27美金,95%置信水平下的区间为[66.54,94.00]表5净销售额在总体及顾客类型下的描述性统计结果Method of PaymentNNet SalesMean95% Confidence Intervalfor Mean StDev Median Min Max SkLower bound Upper boundAmerican Express2 166.00 — — 141.42 166.00 66.00 266.00 — Discover 4 60.25 27.19 93.31 20.78 56.25 39.50 89.00 1.09 MasterCard 14 67.11 44.77 89.46 38.70 56.00 25.00 145.20 1.23 Proprietary Card70 80.27 66.54 94.00 57.59 62.80 13.23 287.59 1.56 Visa1062.8432.5893.1042.3154.0019.50160.401.49图9 支付方式与消费金额均值的对比(九)女性顾客当日消费额的均值为79.19美金,95%置信水平下的区间为[67.47,90.91],男性顾客当日消费额的均值为56.49美金,95%置信水平下的区间为[28.37,84.60];已婚顾客当日消费额的均值为78.03美金,95%置信水平下的区间为[65.51,90.54],单身顾客当日消费额的均值为75.35美金,95%置信水平下的区间为[51.28,99.42],但通过中位数可以看出单身顾客的消费水平整体高于已婚顾客1070144262.880.367.160.3166.00.020.040.060.080.0100.0120.0140.0160.0180.001020304050607080VisaProprietary CardMasterCardDiscoverAmerican Express计数项:Method of Payment 平均值项:Net Sales表6净销售额在性别及婚姻类型下的描述性统计结果NNet SalesMean95% Confidence Intervalfor Mean StDev Median Min Max SkLower bound Upper boundby Gender Female 93 79.19 67.47 90.91 56.90 62.40 13.23 287.59 1.66 Male 7 56.49 28.37 84.60 30.40 47.20 29.50 118.80 1.78 By Married StatusMarried 84 78.03 65.51 90.54 57.67 59.00 13.23 287.59 1.73 Single1675.3551.2899.4245.1764.4629.50192.801.35(十)50~59岁年龄段的顾客消费能力最强,当日消费额的均值为102.95美金,95%置信水平下的区间为[63.45,142.44],但同时这一群体消费额的标准差也最高,达92.03美金;30~39岁年龄段的顾客消费相对更稳定,当日消费额均值为78.24美元,95%置信水平下的区间为[56.47,100.00],消费额的标准差为59.00美金表7净销售额在年龄分段下的描述性统计结果AgeNNet SalesMean95% Confidence Intervalfor Mean StDev Median Min Max SkLower bound Upper bound 20~29 10 77.12 50.99 103.26 36.54 71.50 31.60 146.80 0.44 30~39 30 78.24 56.47 100.00 58.29 59.00 14.82 253.00 1.67 40~49 33 69.76 52.07 87.44 49.88 54.50 13.23 198.80 1.26 50~59 16 102.95 63.45 142.44 74.12 92.03 22.42 287.59 1.59 ≥601162.9633.2992.6244.1645.2218.00159.751.05(十一)并未有证据表明顾客的年龄与消费额之间存在显著的相关性,两者的Pearson 相关系数为-0.011,p 值为0.916图10 年龄与净销售额的散点图501001502002503003501525354555657585N E T S A L E SAGE图11性别分类下年龄与净销售额的散点图。
统计学在决策分析中的实际应用案例

统计学在决策分析中的实际应用案例统计学作为一门独立的学科,旨在通过数据的收集、分析和解释,为决策提供科学依据。
在各个领域中,统计学都发挥着重要的作用。
本文将介绍几个统计学在决策分析中的实际应用案例,以展示其重要性和实用性。
案例一:市场调研与产品定价一家公司打算推出一款新产品,但在决定最终定价之前,他们需要了解市场的需求和竞争对手的定价策略。
于是,他们进行了一次市场调研。
通过随机抽样的方式,他们调查了一定数量的潜在消费者,了解到他们对于该产品的需求和愿意支付的价格。
通过统计学的方法,他们分析了调查结果,得出了市场需求曲线和价格弹性等重要指标。
最终,他们基于统计学的分析结果,制定了最佳的产品定价策略。
案例二:质量控制与生产优化一家制造业公司生产的某种产品出现了质量问题,导致客户投诉率上升。
为了解决这个问题,公司决定对生产过程进行优化。
他们采集了大量的生产数据,包括原料的质量、生产线的运行状态等。
通过统计学的方法,他们对这些数据进行了分析,找出了导致产品质量问题的关键因素,并制定了相应的改进措施。
通过质量控制和生产优化,公司成功解决了质量问题,提高了产品的合格率,提升了客户满意度。
案例三:金融风险评估与投资决策在金融行业,风险评估是非常重要的一环。
一家投资公司决定对某只股票进行投资,但在做出决策之前,他们需要评估该股票的风险。
通过统计学的方法,他们分析了该股票的历史价格数据,计算了其波动率和相关性等指标。
同时,他们还分析了市场的整体情况和其他相关因素。
基于这些统计学的分析结果,他们做出了投资决策,并采取了相应的风险控制措施。
最终,他们成功实现了投资收益最大化。
案例四:医疗决策与疾病预测在医疗领域,统计学的应用也非常广泛。
例如,在疾病预测方面,医生可以通过统计学的方法,分析大量的病例数据,找出疾病的潜在风险因素。
同时,他们还可以利用统计学的模型,预测患者的疾病风险,并提前采取相应的预防措施。
这种基于统计学的医疗决策可以帮助医生更好地诊断疾病,提高治疗效果,减少不必要的医疗费用。
统计学案例集
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统计学精品课程建设小组二○○六年十一月【案例一】全国电视观众抽样调查抽样方案一、调查目的、范围和对象1.1 调查目的准确获取全国电视观众群体规模、构成以及分布情况;获取这些观众的收视习惯,对电视频道和栏目的选择倾向、收视人数、收视率与喜爱程度,为改进电视频道和栏目、开展电视观众行为研究提供新的依据。
1.2 调查范围全国31个省、自治区、直辖市(港澳台除外)中所有电视信号覆盖区域。
1.3 调查对象全国城乡家庭户中的13岁以上可视居民以及4-12岁的儿童。
包括有户籍的正式住户也包括所有临时的或其他的住户,只要已在本居(村)委会内居住满6个月或预计居住6个月以上,都包括在内。
不包括住在军营内的现役军人、集体户及无固定住所的人口。
二、抽样方案设计的原则与特点2.1 设计原则抽样设计按照科学、效率、便利的原则。
首先,作为一项全国性抽样调查,整体方案必须是严格的概率抽样,要求样本对全国及某些指定的城市或地区有代表性。
其次,抽样方案必须保证有较高的效率,即在相同样本量的条件下,方案设计应使调查精度尽可能高,也即目标量估计的抽样误差尽可能小。
第三,方案必须有较强的可操作性,不仅便于具体抽样的实施,也要求便于后期的数据处理。
2.2 需要考虑的具体问题、特殊要求及相应的处理方法2.2.1 城乡区分城市与农村的电视观众的收视习惯与爱好有很大的区别。
理所当然地应分别研究,以便于对比。
最方便的处理是将他们作为两个研究域进行独立抽样,但代价是,这样做的样本点数量较大,调查的地域较为分散,相应的费用也就较高。
另一种处理方式是在第一阶抽样中不考虑区分城乡,统一抽取抽样单元(例如区、县),在其后的抽样中再区分城、乡。
这样做的优点是样本点相对集中,但数据处理较为复杂。
综合考虑各种因素,本方案采用第二种处理方式。
在样本区、县中,以居委会的数据代表城市;以村委会的数据代表农村。
2.2.2 抽样方案的类型与抽样单元的确定全国性抽样必须采用多阶抽样,而多阶抽样中设计的关键是各阶抽样单元的选择,其中尤以第一阶抽样单元最为重要。
趣味统计学经典案例
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趣味统计学经典案例1. 投掷硬币的概率问题假设有一枚公平的硬币,我们想知道连续投掷10次硬币,出现正面和反面的概率分别是多少。
通过使用二项分布,我们可以计算出正面和反面出现的可能性,并绘制成柱状图,从而更直观地理解硬币投掷的概率分布。
2. 骰子的均值问题假设有一个有100个面的骰子,每个面上的数字从1到100。
我们想知道连续投掷100次骰子,投掷结果的均值是多少。
通过模拟投掷骰子并计算均值,我们可以得出投掷100次骰子的均值接近于50.5的结论。
3. 蒙特卡洛模拟与洗牌问题蒙特卡洛模拟是一种基于概率的计算方法,可以用于模拟和估计各种随机事件的概率。
例如,我们可以使用蒙特卡洛模拟来估计一副牌经过洗牌后,每张牌在牌堆中的位置的概率分布。
通过多次模拟洗牌过程,并统计牌堆中每张牌出现在不同位置的次数,我们可以得出这个概率分布。
4. 高尔夫比赛中的标准差问题假设有一场高尔夫比赛,我们想知道参赛选手的成绩的标准差是多少。
通过收集参赛选手的成绩数据,并计算标准差,我们可以评估选手之间成绩的差异程度,从而判断比赛的竞争水平。
5. 电影评分与票房的关系问题假设我们想研究电影评分和票房之间的关系。
通过收集一定数量的电影的评分和票房数据,并进行相关性分析,我们可以得出评分和票房之间的相关程度,从而评估电影评分对票房的影响。
6. 赌博策略的期望值问题假设我们想知道在赌博中使用不同的策略,能否提高我们的期望收益。
通过使用概率论和期望值的计算方法,我们可以分析不同的赌博策略,并计算出每种策略的期望收益,从而选择最佳的赌博策略。
7. 音乐偏好的聚类分析问题假设我们想研究人们的音乐偏好,通过收集一定数量的人的音乐偏好数据,并使用聚类分析的方法,我们可以将人们分成不同的群组,每个群组代表不同的音乐偏好类型,从而了解人们的音乐偏好分布情况。
8. 产品销售量与广告投放的关系问题假设我们想知道产品销售量和广告投放之间的关系。
通过收集一定数量的产品销售量和广告投放数据,并进行回归分析,我们可以得出销售量和广告投放之间的相关程度和回归方程,从而评估广告对产品销售的影响程度。
统计学案例
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统计学案例总量指标与相对指标案例1:指出下面的统计分析报告摘要错在哪里?并改正:1、本厂按计划规定,第一季度的单位产品成本应比去年同期降低10%,实际执行结果是,单位产品成本较去年同期降低8%,仅完成产品成本计划的80%(即8%÷10%=80%)。
2、本厂的劳动生产率(按全部职工计算)计划在去年的基础上提高8%,计划执行结果仅提高4%,劳动生产率的计划任务仅实现一半(即4%÷8%=50%)。
3、该车间今年1月份生产老产品的同时,新产品首次小批投产,出现了2件废品(按计算,车间废品率为1.2%)。
2月份老产品下马,新产品大批投产,全部制品1000件,其中废品8件,废品量是1月份的4倍,因此产品质量下降了。
4、在组织生产中,本厂先进小组向另一组提出高产优质的挑战竞赛。
本月先进小组的产量超过了另一小组的1倍,但是在两组废品总量中该组却占了60%,所以在产品质量方面,先进小组明显地落后了。
案例11试计算所有可能计算的相对指标。
案例2:根据下表资料分析哪个企业对社会贡献更大?平均指标与变异指标案例3、以组平均数补充说明总平均数案例4:某单位有10个人,其中1人月工资为10万元,9人每人月工资为1000元。
该单位职工月平均工资为10900元。
即:)(109001091000100000元=⨯+你认为这个平均数有代表性吗?如果缺乏代表性应如何改正?案例5:以下是各单位统计分析报告的摘录1、 本局所属30个工厂,本月完成生产计划的情况是不一致的。
完成计划90%的有3个,完成96%的有5个,完成102%的有10个,完成110%的有8个,完成120%的有4个。
平均全局生产计划完成程度为104.33%。
即:304%1208%11010%1025%963%90⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=104.33%2、 本厂开展增产节约运动以后,产品成本月月下降,取得显著的成绩,根据财务部门的报告,1 月份开支总成本15000元,平均单位产品成本为15元,2月份开支总成本25000元,平均单位产品成本下降为10元,3月份开支总成本45000元,平均单位产品成本仅8元。
统计学案例——相关回归分析
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《统计学》案例——相关回归分析案例一质量控制中的简单线性回归分析1、问题的提出某石油炼厂的催化装置通过高温及催化剂对原料的作用进行反应,生成各种产品,其中液化气用途广泛、易于储存运输,所以,提高液化气收率,降低不凝气体产量,成为提高经济效益的关键问题。
通过因果分析图和排列图的观察,发现回流温度是影响液化气收率的主要原因,因此,只有确定二者之间的相关关系,寻找适当的回流温度,才能达到提高液化气收率的目的。
经认真分析仔细研究,确定了在保持原有轻油收率的前提下,液化气收率比去年同期增长1个百分点的目标,即达到12.24%的液化气收率。
2、数据的收集序号回流温度(℃)液化气收率(%)序号回流温度(℃)液化气收率(%)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1536 39 43 43 39 38 43 44 37 40 34 39 40 41 4413.1 12.8 11.3 11.4 12.3 12.5 11.1 10.8 13.1 11.9 13.6 12.2 12.2 11.8 11.116 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 3042 43 46 44 42 41 45 40 46 47 45 38 39 44 4512.3 11.9 10.9 10.4 11.5 12.5 11.1 11.1 11.1 10.8 10.5 12.1 12.5 11.5 10.9目标值确定之后,我们收集了某年某季度的回流温度和液化气收率的30组数据(如上表),进行简单直线回归分析。
3.方法的确立设线性回归模型为εββ++=x y 10,估计回归方程为x b b y10ˆ+= 将数据输入计算机,输出散点图可见,液化气收率y 具有随着回流温度x 的提高而降低的趋势。
因此,建立描述y 和x 之间关系的模型时,首选直线型是合理的。
从线性回归的计算结果,可以知道回归系数的最小二乘估计值b 0=21.263和b 1=-0.229,于是最小二乘直线为x y229.0263.21ˆ-= 这就表明,回流温度每增加1℃,估计液化气收率将减少0.229%。
统计学日常生活中的应用案例
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统计学日常生活中的应用案例
嘿,朋友们!你们知道吗,统计学在咱们日常生活中那可真是无处不在啊!
就说买东西吧,你有没有发现超市里某些商品总是摆在最显眼的地方?这可不是随便摆的呀!那是超市根据统计学分析出来的,哪些商品最受欢迎,摆在那儿能吸引更多人购买。
比如说饮料区,销量最好的饮料肯定就在最容易被你看到和拿到的地方嘛。
这就好像是舞台上的主角,聚光灯都打在它身上呢!
再看看天气预报,那可不是乱猜的哟!气象学家们通过收集大量的数据,运用统计学的方法来预测天气。
“明天会不会下雨呀?”你肯定经常这么问。
他们就能根据以往的数据和各种因素的分析,给我们一个大概的答案。
就像一个神奇的预言家一样!
还有啊,你有没有注意过电影的票房排行榜?为啥有些电影票房超高,而有些就不行呢?这也和统计学有关系呀!片方会根据观众的喜好、前期的宣传效果等等数据分析,来预估票房成绩。
这多有意思呀!
甚至你的健康也和统计学有关呢!医生通过分析大量病人的数据来诊断疾病和制定治疗方案。
“哎呀,我这次体检指标正常不?”这时候统计学就派上用场啦!
统计学真的就像我们生活中的小助手,默默地发挥着大作用。
它让我们的生活更加有秩序,更加科学合理。
难道不是吗?所以呀,可别小瞧了统计学,它真的就在我们身边,影响着我们生活的方方面面呢!。
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统计学案例案例一我国高等教育国际竞争力的分析研究一、教学目的1、明确对高等教育国际竞争力进行研究的意义及方法;2、学会根据研究的问题,正确、科学地设置对该问题进行评价的统计指标;3、掌握统计数据的收集与整理的方法,认识到统计数据在统计分析中的重要性;4、在综合掌握各种统计分析方法的基础上,根据所提问题的性质,能选择合适的统计分析方法;5、明确指标无量纲化的意义,掌握无量纲化的一般方法;6、掌握统计分析中权数的确定方法,明确模糊综合评价法在统计分析中应用;7、学会根据统计资料,对所研究的问题进行分析研究,并提供有情况、有分析、有对策的分析研究报告。
二、背景材料我国高等教育国际竞争力的分析研究经济全球化趋势及知识经济浪潮使包括人才在内的资源竞争更加激烈,信息共享程度更高,我国高等教育面临严峻的考验和挑战,对现代大学教育提出了新的要求和使命。
研究我国高等教育国际竞争力,科学发展我国的高等教育,应站在全球化高度,优化资源配置,增强创新能力,提高高等教育的竞争力,把握机遇,谋划未来,深化改革,提高教学质量,增强其国际竞争力。
因此,进行高等教育国际竞争力的研究,保持我国高等教育的可持续发展,具有非常重要的理论意义和现实意义。
一、高等教育国际竞争力的基本理论1、竞争、竞争力及高等教育国际竞争力的基本涵义“竞争系个人(或集团)间的角逐;凡两方或多方力图取得并非各方均能获得的某些东西时,就会有竞争,竞争与人类历史同样悠久。
”竞争是市场经济的基本法则,它不仅是经济学家和生物学家研究的对象,也是教育学家常常思考的问题。
从理论上讲,竞争力具有相对与绝对两种含义:绝对竞争力指个人、单位或国家在竞争日趋激烈的条件下其持续发展的能力,它很难用一个准确的计量单位来衡量。
而相对竞争力指个人、单位或国家其持续发展的能力在相互比较中所处的位置,一般可通过比较排名来相对体现。
从统计学的角度来说,绝对竞争力采用的是定距尺度,而相对竞争力采用的是定序尺度。
迄今为止,所有关于竞争力的描述和度量大多采用相对度量或采用相关的指标来代替。
高等教育国际竞争力是一个动态的属性化的概念,目前虽无统一的定义和解释,但随着人们对竞争力观念认识的深入,对高等教育国际竞争力概念的认识也从单纯的竞争能力转变为合理建立高等教育的管理体制、高等教育持续发展的竞争能力和对经济的促进作用等多个角度来衡量。
对于高等教育国际竞争力,本课题研究小组认为应从两个方面来加以考虑:一是注重从持续发展的竞争能力角度来衡量高等教育国际竞争力,强调其持续发展的能力;二是高等教育国际竞争力是一个综合性概念,应从多角度、多方面来衡量。
因此高等教育国际竞争力可定义为一个国家的高等教育发展体系在世界经济一体化的形势下,与世界各国高等教育发展体系相比较所具有的持续发展的能力。
它是以高等教育的管理体制为研究主体、其持续发展的国际竞争能力为研究核心、对经济发展的促进作用为研究目标的重要研究课题,是一个国家综合国际竞争力的重要组成部分。
进行我国高等高教育国际竞争力的分析研究,就是要研究我国高等教育现有的教学资源、管理体制、指标评价体系,以科学的发展观提升高等教育的发展理念。
2、高等教育国际竞争力与国民经济发展之间的关系在知识经济时代,高等教育国际竞争力的强弱已成为一个国家或地区经济发展的重要推动力和衡量经济发展的重要指标之一。
它的提高不仅可以提高劳动者的劳动生产率,还可以促进产业结构从低级到高级的不断优化。
根据罗斯托的经济发展理论,经济发展过程从起飞前的传统社会,依次经历各阶段后才实现经济发展。
在传统社会中,农业所占比重最大,人力资本对经济的贡献最小,经济增长主要依赖劳动力数量的投入;在起飞阶段和工业化阶段,工业在国民经济中所占比重逐步增大,对人力资本的要求逐渐提高,人力资本对经济增长的贡献也逐步增大;在后工业化阶段,服务业在国民经济中所占比重最大,对人力资本的要求最高,人力资本对经济增长的贡献也最大。
以战后日本的发展为例,日本战后经历了起飞阶段(1950—1970年)和工业化阶段(1970—1979年),这两个阶段经济增长率分别为10.2%和5.4%,人力资本的提高分别为0.50%和0.60%,而经济增长中,人力资本的贡献由起飞阶段的4.90%提高到工业化阶段的11.11%,变化巨大。
高等教育国际竞争力的提高可以促进国民经济全面快速健康发展。
自20世纪50年代末60年代初,西方各国在分析探讨促进经济增长的各种因素中发现,人力资本是一个非常重要的因素。
人力资本理论创立者舒尔茨指出,教育是一项生产性投资,其结果可看作资本的一种形式;改善穷人福利的决定性生产要素不是空间、能源和耕地,而是人口质量和知识的增进;劳动者所拥有的人力资本知识和技能,既是经济增长的结果,又是经济增长的原因。
舒尔茨1961年在《教育和经济增长》一文中研究美国1929~1957年的经济增长时就认为,美国整个国民收入增长额中33%的贡献率是通过教育投资获得的。
1996年联合国人力资源开发报告指出:依据100多个国家的调查表明,财富资源(指资金、有形资本)占这些国家总资源的12%,自然资源(指土地、矿山、水资源等)占24%,人力资源与社会资源占64%。
自人力资本理论提出以后,人力资本作为重要的生产要素日益受到人们的重视。
以上理论与事实表明,在日趋激烈的现代社会,一个国家要想国民经济取得持续健康的发展,在世界竞争中立于不败之地,必须确立教育与人才力资源是国家“第一战略资源”的发展观,努力提高高等教育的国际竞争力。
而高等教育国际竞争力的提高归根结底取决于高等教育的发展程度与发展质量。
二、高等教育国际竞争力的统计指标体系1、统计指标设置的原则(1)各项指标必须有机配合,形成体系,指标之间不能重复和矛盾;各项指标要有一定的依据,真实可靠。
(2)应以对高等教育持续发展的竞争能力指标为核心,对定量因素和定性因素进行综合考察,并使定量分析与定性分析相互校正,以形成对高等教育国际竞争力的综合结论。
(3)指标要尽量精简。
为了反映高等教育国际竞争力,要选取有代表性的指标,避免由于指标过于庞杂而导致的内容冲突、相互矛盾等现象。
(4)选取的指标应具有较强的横向、纵向可比性,并尽可能排除偶然或异常事项的影响。
2、高等教育国际竞争力的统计指标体系高等教育国际竞争力包含高等教育的管理体制、其持续发展的国际竞争能力和对经济发展的促进作用等内容。
因此高等教育国际竞争力的统计指标体系也应从这三个方面来加以考虑。
(1)高等教育的管理机制及管理水平指标我国现在实行的是国家和省级二级负责的高校管理体制,作为国家代表的高校主管部门应当根据形势发展的需要,在坚持“适度超前发展”的原则下,科学制定合理的高等教育发展规划,正确引导高校的办学方向及办学的指导思,一个完善而合理的管理机制对提高高等教育国际竞争力起着很大的促进作用,而高校主管部门的管理机制及管理水平指标主要由以下四个指标组成:①高等教育政策。
用以反映高等教育管理部门政策的制定及执行效率。
体现着一个国家或地区高等教育管理部门的管理机制是否合理,管理水平是否适应高等教育发展的需要等内容。
②高等教育的发展规模。
该指标通过高等院校个数、师资队伍人数及高等院校在校学生人数在世界各国中的排名情况反映一个或地区高等教育的发展规模。
③高等教育中国家财政性教育经费占GDP的比重。
该指标反映一个国家或地区高等教育的发展程度。
④高等教育管理部门的服务质量。
该指标主要反映高等教育管理部门能否及时将世界高等教育的发展趋势及国际国内人才市场的需求特点反馈给各高等院校,体现高等教育管理部门的服务意识和服务质量。
(2)高等教育持续发展的国际竞争能力指标一个国家或地区高等教育构成的主体是高等院校,其持续发展的国际竞争能力指标主要体现在该国高等院校持续发展的能力上。
对于这方面的统计指标可采用中国科学评价研究中心与中国青年报联合开发的中国高校综合竞争力指标体系,具体如下:办学资源方面的统计指标:①基本条件:校舍总面积;生均校舍面积;仪器设备总额;生均仪器设备额;图书总量生均图书量。
②教育经费:当年教育经费支出总额;当年生均教育经费支出额。
③教师队伍:中科院院士与工程院院士数;杰出人才(长江学者、跨世纪人才、教学名师);博士生导师数;高级职称教师占教师总数比例(%);生师比。
④优势学科:博士点数;硕士点数;国家级重点学科数;特色专业数。
教学水平方面的统计指标:①生源与毕业生:新生入学平均分数;博士毕业生数;硕士毕业生数;本科毕业生数;毕业生一次就业率。
②研究生与留学生:研究生与本科生比例;留学生与本科生比例。
③教学质量:教育部优秀教学成果奖;教育部精品课程;教育部优秀教材;全国百篇优秀博士论文;各类国际性、全国性竞赛获奖数。
科学研究方面的统计指标:①科研队伍与基地:国家科技创新团队;国家重点实验室;研究中心;科研基地;R&D全体人员占教师比重。
②科研产出:专利申请与授权数;SCI,SSCI,A&HCI收录论文数;EI,ISTP,ISSHP收录论文数;CSTPC,CSSCI收录论文数;社会科学专著(部)。
③成果质量:获国家最高科学奖、自然、发明、进步奖、教育部人文社科奖;Science,Nature论文;ESI顶尖论文数;标志性精品成果数;SCI,SSCI,A&HCI被引次数;CSTPC,CSSCI被引次数。
④科研项目与经费:国家自然科学基金项目数;国家社科基金项目数;科研项目总数;当年科研支出经费。
⑤效率与效益:人均产出率;万元产出率学校声誉方面的统计指标:包括学术声誉和社会声誉两方面的内容。
(3)高等教育发展对经济促进作用的指标高等教育的发展一方面引领社会发展的方向,为社会培养合格的人才人;另一方面又离不开社会的支持,社会的支持为高等教育的发展提供良好的发展环境和发展空间,而良好的发展环境和空间建立在高等教育对经济的促进作用上。
高等教育发展对经济促进的作用主要体现在两个方面,一方面通过高等教育规模的发展,从社会需求与供给的角度对经济的刺激作用,另一方面高等教育通过培养人才及科研成果对经济产生的作用。
因此可考虑设置以下几个指标。
①高等教育的发展对经济的刺激效果。
该指标主要反映由于高等教育的发展对与高等教育发展相关的饮食业、建筑业、文化用品等产业部门的刺激作用。
可通过相关分析的方法来得到相应的指标。
②高等教育学历人才。
该指标主要反映一个国家或地区通过高等教育培养人才的数量和质量,以及该国劳动力市场上高等教育学历人才是否容易获得的情况。
③高校科研成果实际采用数及其效益考核。
该指标主要反映一个国家或地区的高等院校科研成果转化为生产率的情况统计,以及由此而产生的经济效益和社会效益。
该指标可通过专项统计跟踪调查,横向、纵向比较分析的方法来取得相关数据。