数理统计课程论文
数理统计论文
谈数理统计的社会应用姓名：胡强达专业班级：理科0916班学号：3090103757 数理统计是研究随机现象的统计规律性的一门数学学科。
它以概率论为基础，研究如何合理有效地收集受到随机性影响的数据，如何对所获得的数据进行整理和分析，从而为随机现象选择合适的数学模型并提供检验的方法，在此基础上对随机现象的性质、特点和统计规律做出推断和预测，直至为决策提供依据和建议。
19世纪时，比利时的凯特勒（L.A.Quetelet）将概率论等数学原理引入社会经济现象的统计研究，将概率论原理应用到了人口、人体测量和犯罪等问题的研究，并对观测的数据进行误差分析，创立了数理统计学。
而数理统计作为一个进一步完善的数学学科的奠基者是英国人费舍尔（R.A.Fisher）。
费舍尔最终的理论研究成果颇丰，它包括：数据信息的测量、压缩数据而不减少信息、对一个模型参数估计等。
而后20世纪的瑞典数学家拉默（H. Cramer）运用测度论方法总结数理统计的成果，美籍罗马尼亚数学家瓦尔德（A. Wald）提出“序贯抽样”方法，还用博弈的观点看待数理统计的问题，他们极大地推动了数理统计向应用于社会生活的方向发展。
由于随机现象是客观世界中普遍存在的一种现象，因而数理统计的应用十分广泛，在自然科学、社会科学、工程技术、军事科学、医药卫生以及工农业生产中都能用到数理统计的理论与方法。
随着计算机的普及和软件技术的发展，多种使用便捷的统计软件的面世，使得各行各业中只要粗通统计知识的人，都可以方便地运用统计分析的各种工具来为自己的研究课题服务。
数理统计正在发挥着越来越大的作用，它的应用更加广泛深入。
数理统计在我们的生活中的各个方面影响几乎无处不在。
可以说，数理统计学的理论和方法，与人类活动的各个领域在不同程度上都有关联。
因为各个领域内的活动，都得在不同的程度上与数据打交道。
都有如何收集和分析数据的问题，因此也就有数理统计学用武之地。
首先，专门的统计部门会做社会统计工作，定期公布社会生活各方面数量规律的情报，例如研究CPI，GDP，基尼系数这些社会经济指数时，都必须用到数理统计进行各种分析，得出结论，供决策部门和研究部门使用，社会学工作者利用这些公布的资料，可以进行广泛的社会研究。
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。
统计学课程论文(5篇)
统计学课程论文(5篇)统计学课程论文(5篇)统计学课程论文范文第1篇自1998年之后，统计学课程两次被教育部列为高等学校经济学类各专业的共同核心课程和工商管理类各专业的九门核心课程之一。
2000年，教育部还特地组织力气进行讨论，为统计学课程的教学确定了基本教学要求、详细教学内容和教学要点，指出统计学“不是着重于统计方法数学原理的推导，而是侧重于阐明统计方法背后隐含的统计思想，以及这些方法在实际各领域中的详细应用②”。
至此，统计学的主要教学内容也被明确了下来，主要包括绪论、描述统计、推断统计、经济管理中采纳的统计方法和国民经济统计基础学问等。
在教育部的指挥棒下，统计学老师开头了统计学教学的讨论探究、试验论证和改革创新。
统计学也由此开头肩负起培育同学统计学问方面的基本技能和应用统计方法发觉、分析、解决问题的力量之重任。
二、当前高校统计学课程的教学现状一提到统计学，同学普遍反映难学、难懂、难理解，广阔老师也倍感难讲、难教、难入心。
教育部虽然统一确定了统计学课程的主要教学内容和基本教学要求，从人才培育的角度提出了课程性质和地位、教学任务及总体要求，但是各高校在开展统计学教学过程中还应结合本校实际对其提出详细要求或做出适当调整。
可是圆满的是，在调查中笔者发觉很多高校生搬硬套，从而导致当前统计学课程教学中仍存在以下共性问题。
第一，教材选用的针对性不强，教材建设落后于实践需要。
很多老师在教材选用过程中完全不考虑学校层次、生源质量、专业设置、师资结构等实际状况的差异而盲目选择，甚至消失了一本、二本和三本院校选用同一本统计学教材的怪相。
因此，老师在教学中只能随机自行删减、调整内容，基本教学要求根本得不到保证。
另外，目前国内有些统计学教材完全忽视从应用层面上介绍统计学在专业领域的运用，从而导致有些同学把统计学课程当成了一门高等数学课程，把统计学教材当作一本数学书籍。
其次，教学大纲设计严峻滞后，学时少、内容多的冲突尖锐。
医药课程数理统计论文
医药课程数理统计论文一、教学目标的改革医药数理统计是应用概率论与数理统计的原理和方法研究医药学等领域中的随机现象统计规律性的一门应用类型课程，该课程教学目标的改革要充分体现课程标准与职业标准的有效对接，旨在开阔学生视野，培养学生具备初步处理随机现象的基本思想和方法，提高运用数理统计知识分析解决医药学实际问题的能力，并能够借助相关统计软件将数理统计基本理论和基本方法应用到分析解决医药学实际问题中去，为学生更好地学习后继相关专业课程、阅读专业文献及进行科研工作打下必要的统计学基础。
1.知识目标的改革主要是使学生掌握常用试验设计方案，掌握正态总体的统计量的分布，掌握常用统计描述指标的计算方法、正态总体的均值和方差的置信区间的求法等。
2.能力目标的改革主要是使学生能熟练地运用所学知识对统计数据作医学参考值范围（质量控制、可疑值取舍）、参数区间估计、参数假设检验、方差分析、线性相关与回归分析，能熟练使用SPSS进行统计数据的处理等。
3.人文素质培养目标的改革主要是引导学生逐步养成良好的学习习惯、创新意识和实事求是的科学态度，具有沟通、组织、协调等能力以及团队合作的精神，在专业方面要引导学生初步具备自主学习医药数理统计新知识的方法能力以及信息处理能力，树立终身学习的观念。
二、教学内容的改革根据高职高专医药学院校教学定位和医药专业学生的专业特点，强化岗位工作任务与课程教学内容的有效对接（尝试专业基础课体现“工学结合”），积极推行任务引领、案例或项目驱动课程。
打破原来课程的知识体系，根据岗位工作过程的系统化确定的课程教学内容的标准为依据，适当删减、合并教学内容并且引进专业需要的新内容，加大实践教学内容比例，着重培养学生分析问题和解决问题的能力以及实际动手能力，使课程尽可能体现应用的特点，使其知识结构更具实用性、可读性，更具医药学的特点。
要改变以前重概率轻统计、重理论轻应用的现象，淡化定理证明和计算技巧训练，加强统计试验设计和统计思想方法的讲解，注意阐释数理统计应用的背景及应用中所需的条件，对得出的结论进行合理的解释，重点介绍如何用统计方法解决实际问题，做到学以致用，突出应用。
数学系概率论数理统计毕业论文
数学系概率论数理统计毕业论文概率论与数理统计是所有高等院校的理工、经济管理、金融类专业本科阶段开设的一门必修数学课程。
下文是店铺为大家整理的关于数学系概率论数理统计毕业论文的范文，欢迎大家阅读参考!数学系概率论数理统计毕业论文篇1概率论与数理统计教学浅谈摘要：随着本科院校近年来不断扩大招生规模，在一定程度上影响了生源质量。
与此同时，普通高等院校在精简课程方面也做了较大调整。
在此新形势下，作为一名的教师，针对普通高等院校概率论与数理统计课程的教学改革提出相关见解，认为目前普通高等院校，尤其是一些偏应用型的工科院校，在概率论与数理统计课程的教学中，不应该死守教师满堂讲解的教学模式，而是应该提供给学生应用的机会，设立教学实验课;教学中应突出实际应用，与数学建模相揉合，以达到更好的教学以及学习效果。
关键词：概率论与数理统计教学实验SAS软件揉合数学建模概率论与数理统计是工科院校的重要课程，但是由于课程自身的特点决定了学生在学习过程中常常会感觉概念太抽象，理解起来相当费劲。
如果不能很好地理解概念，那么后续学习就很可能会出现一系列的问题。
大多数的时候，在处理习题以及在考试中就会出现很多不必要的错误，根源在于没有很好地理解概念，思维没有得到相应地拓展。
教师在整个教学环节，包括课前备课中必须要思考的，包括如何安排教学，使得学生在学习过程中，能够愿意学习这门课程，能够接受该课程的理论体系。
通过近十年来对概率论与数理统计课程的教学，笔者认为可以从以下几个方面来把握。
1 建立良好开端概率论与数理统计作为一门数学学科，会让大多数学生在心理上产生莫名的抵触。
在以前的教学过程中，遇到过一些学生，自己认为数学就是很难，很难，太抽象，从开始上课就觉得自己肯定学不好。
很显然，这并不是一个好预兆。
我们都知道，兴趣是最好的老师。
一件事情难或者易，都是和做这件事情的人的主观意愿有很大关系。
如果愿意去做，有兴趣，那么难题会变得简单。
同样，如果不愿意去做，迫于外界压力不得不去做，即使是很简单的问题，也不见得就会得到圆满的解决。
数理统计论文_张强
华中科技大学硕士学生数理统计课程论文密码算法输出序列随机性的检验学生：张强学号：M201272456学生类型：硕士专业：控制工程华中科技大学图像所二O一二年十二月密码算法输出序列随机性的检验1 密码学的背景在二十一世纪电子商务和电子政务时代，人们所面临的一个至关重要的问题就是信息安全问题。
密码学是保障信息安全的核心技术，它以很小的代价提供很大的安全保护，其应用涉及军事、国防、商贸以及人们日常生活中的各方面。
密码学是一门古老而又年青的科学，它用于保护军事和外交通信可追溯到几千年前。
在当今的信息时代，大量的敏感信息如病历、法庭记录、资金转移、私人财产等常常通过公共通信设施或计算机网络来进行交换，而这些信息的秘密性和真实性是人们迫切需要的。
因此，现代密码学的应用己不再局限于军事、政治和外交，其商用价值和社会价值也己得到了充分肯定。
密码学是数学、计算机、通信等多学科的交叉。
密码学的基础包括数论、概率论与数理统计、信息论、编码等等。
概率统计主要用于对密码算法的统计性能进行测试和分析，从而给密码编码人员和密码分析人员提供一定的信息。
密码学中的Hash函数(cryptography Hash functions)能够用于数据完整性和消息认证以及数字签名。
其基本思想是把Hash函数值看成输入的消息摘要(message digest)，当输入中的任何一个二进制位发生变化时都将引起Hash函数值的变化。
关于Hash的算法研究，一直是信息科学里面的一个前沿，尤其在网络技术普及的今天，他的重要性越来越突出，其实我们每天在网上进行的信息交流安全验证，我们在使用的操作系统密钥原理，里面都有它的身影。
目前己经公开的代表性的Hash算法有MD4、MD5、SHA-1、SHA-2、RIPEMD-128等。
为了满足数据完整性和消息认证的需要，Hash函数必须满足特定的密码学要求，例如单向性和抗碰撞等。
基于分组密码的Hash函数也是最近的研究热点之一。
概率论与数理统计 课程论文
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载概率论与数理统计课程论文地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容“概率论与数理统计” 课程论文姓名：朱..学号： 1305062019专业班级：电子信息工程2班成绩：教师评语：年月日标题：概率统计与梳理统计在信号中的应用摘要：概率论与数理统计是一门十分重要的大学数学基础课,也是唯一一门研究随机现象规律的学科,它指导人们从事物表象看到其本质.的概率论与数理统计学实际应用背景很广范。
正如世界知名概率学家、华裔数学家钟开莱于1974年所说：“在过去半个世纪中，概率论从一个较小的、孤立的课题发展为一个与数学许多其它分支相互影响、内容宽广而深入的学科。
”概率论与数理统计学应用于自然科学、社会科学、工程技术、经济、管理、军事和工农业生产等领域.经过不断的发展,学科本身的理论和方法日趋成熟,在社会生活中,就连面试、赌博、彩票、体育和天气等等也都会涉及到概率学知识。
近年来,概率统计知识也越来越多的渗透到诸如物理学、遗传学、信息论等学科当中。
尤其在电子信息通信方面尤为重要，甚至是通信原理的基础课程。
可以说,概率统计是当今数学中最活跃,应用最广泛的学科之一。
在此文中，进一步讨论概率统计在电子信息方面的应用。
关键词：信息论概率论统计目录1 对早期概率论的发展有过重要贡献的数学家2 概率统计在电子专业中的应用3致谢4参考文献1 对早期概率论的发展有过重要贡献的数学家莱布尼兹（Leibniz，1646—1716）于1672—1676年侨居巴黎时读到帕斯卡概率方面的研究成果，深刻地认识到这门“新逻辑学”的重要性，并且进行了认真的研究。
在帕斯卡与费马通信讨论赌博问题的那一年，雅各·伯努利（Jacob Bernoulli，1654—1705）诞生了。
数理统计课程论文【范本模板】
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。
数理统计课程教学论文
数理统计课程教学论文1“概率论与数理统计”课程在经管专业的教学现状1.1学生不明确该课程教学目的。
对经管专业学生而言，仅仅知道按照人才培养计划，“概率论与数理统计”是他们的通识课平台必修课，他们需要修得这门课程的3个学分。
大部分学生没有认真考虑过为什么经管专业一定要学习这门课程，因此学生对该课程的学习只能是被动接受，缺乏学习的积极主动性，多数学生明确表示学习目标只是通过考试不挂科即可。
具体表现为（1）在学习过程中，只关注考试涉及的知识点，对考试涉及不到的知识，仅仅了解甚至一点不学；（2）认为能看懂例题，课后习题肯定会做，考试就不会挂科；（3）不重视理解和领悟课程知识呈现的方法和思维训练，仅仅关心是否会写解题步骤。
1.2课程教学课时少、内容多。
以笔者所在学校为例，“概率论与数理统计”课程教学由17周减到15周，一周3课时，共45课时。
教学内容从概率论的基本概念到假设检验，教师为了完成教学任务，只能加快教学速度，知识点不可能讲得很细致，学生们课后用于该课程的学习时间少，就会出现“消化不良”状况。
另一方面，该课程的教学内容较多，教师基本上只能介绍定义、定理和解题方法，很难抽出培养学生对实际问题中应用概率统计的能力。
1.3课程教学与相关经管学科联系不密切。
“概率论与数理统计”课程是数学学院开设的课程，其授课教师大都是数学专业毕业的教师。
毋庸置疑，数学专业的教师有丰富的理论知识，然而不能否认经管相关知识却相对缺乏，致使该课程讲授以理论为主的数学课，没有考虑到经管类专业的学生特点。
经管专业的学生，大都对该课程中严密的定理逻辑推导过程兴趣不大，若认为该课程仅仅是一门数学课程，也看不到学习该课程与经管专业课程之间的联系，定会对繁琐的逻辑推导更加反感，从而影响到学习效果。
1.4课程教学适应不了大数据时代的发展。
现在的社会已经处于大数据时代，而“概率论与数理统计”课程教学过程设计到的分布函数相关计算等仍然是采用传统的查表计算，没有相关的实验课程教授学生使用统计软件计算，学生不会使用数据分析软件计算，显然已跟不上社会的发展。
概率论与数理统计论文(优秀3篇)
概率论与数理统计论文（优秀3篇）【摘要】针对近年来医学院校招生规模不断扩大，学生基础知识和学习能力参差不齐的实际状况，探讨了概率论与数理统计分层次教学的必要性，提出了医学院校概率论与数理统计课程分层教学模式，总结了在概率与统计教学中利用现代化信息技术进行分层次教学的实践经验。
【关键词】因材施教；素质教育；概率论与数理统计；分层次教学早在2500年以前，儒家代表人物孔子把教育内容分为德行、言语、政事、文学四科，其中以德行为根本。
而德育方法由不同层次的方法构成的，特别是方法论层次上的德育方法，如因材施教法。
既然不同的学生自身的特点不同，那么在教学中就应采用不同的教育，我们所提出的分层次教学思想，就源于孔子的因材施教。
近年来，随着教育的深入，本科教育从精英化向大众化进行转变，高等院校招生规模大幅度地增加，医科院校入校学生的数学基础和学习能力参差不齐。
而大学生由于其专业对概率与数理统计知识的要求不同，其学习目标和态度不尽相同，这就使得大学生对该课程的需求有了进一步的分化；同时由于不同学生的数学基础和对数学的兴趣爱好也不尽相同，对数学学习的重视程度和投入有很大差别。
在长期的教学实践中我们深刻地体会到，为了在有限的课堂教学时间内尽可能地满足各层次学生学习的需要，满足各专业后续课程学习的前提下，最大程度地调动学生的学习积极性，必须推行分层次教学，提高数学教学的质量[1，2]。
1概率论与数理统计分层次教学研究的背景自1995年国家教委立项研究“面向21世纪非数学类专业数学课程教学内容与课程体系”以来，对于数学教育在大学教育中应有的作用，国内数学教育界逐渐认识到，我国高等院校的规模水平、专业设置、地区差异、师资力量、生源优劣都相去甚远。
而随着我国高等教育大众化趋势的步伐加快，这些差距到21世纪更加凸显，分层次教学法的提出必然是大学数学教学的规律。
这也是我们在进行大学数学分层次教学研究时的一个基本出发点。
我校在概率论与数理统计的教学实践中提出分层次教学，是在原有的师资力量和学生水平的条件下，通过分层次教学，充分满足各专业各水平不同层次学生的数学素质的要求，最大限度地挖掘学生的潜能，引导学生发挥其优势，使每个学生都能获得所需的概率统计知识，同时能够充分实现学校的教育功能和服务功能，达到教书、育人的和谐统一[3]。
统计学论文范文
统计学论文范文在大学教育中，统计学课程是统计专业的专业基础理论课，也是财经类各专业学科的基础课和必修课。
下文是店铺为大家整理的关于统计学论文范文的内容，欢迎大家阅读参考!统计学论文范文篇1数理统计在统计学中的地位一、数理统计与统计学的主要特点(一)数理统计的主要特点数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。
概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。
二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。
三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。
四是采用的研究方法主要为归纳法。
最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。
用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。
从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。
由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。
综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。
(二)统计学的主要特点统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集$数据的整理和数据的分析。
首先，这三大领域随着统计学的不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些。
也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。
在对1900 年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务的全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。
概率论与数理统计论文
概率论与数理统计论文•相关推荐概率论与数理统计论文（精选16篇）在学习、工作生活中，大家最不陌生的就是论文了吧，借助论文可以有效训练我们运用理论和技能解决实际问题的的能力。
那么，怎么去写论文呢？下面是小编为大家收集的概率论与数理统计论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
概率论与数理统计论文篇1摘要：在现实世界中，随着科学的发展，数学在生活中的应用越来越广，无处不在。
而概率统作为数学的一个重要分支，同样也在发挥着越来越广泛的用处。
概率统计正广泛地应用到各行各业：买保险、排队问题、患遗传病、天气预报、经济预测、交通管理、医疗诊断等问题，成为我们认识世界、了解世界和改造世界的工具，它与我们的实际生活更是息息相关，密不可分。
关键词：概率论,概率论的发展与应用正文一、概率论的起源说起概率论起源的故事，就要提到法国的两个数学家。
一个叫做帕斯卡，一个叫做费马。
帕斯卡是17世纪有名的“神童”数学家。
费马是一位业余的大数学家，许多故事都与他有关。
1651年，法国一位贵族梅累向法国数学家、物理学家帕斯卡提出了一个十分有趣的“分赌注”问题。
这两个赌徒说，他俩下赌金之后，约定谁先赢满5局，谁就获得全部赌金。
赌了半天，A赢了4局，B赢了3局，时间很晚了，他们都不想再赌下去了。
那么，这个钱应该怎么分？是不是把钱分成7份，赢了4局的就拿4份，赢了3局的就拿3份呢？或者，因为最早说的是满5局，而谁也没达到，所以就一人分一半呢？这个问题可把他难住了，他苦苦思考了两三年，到1654年才算有了点眉目。
于是他写信给的好友费马，两人讨论结果，取得了一致的意见：赌友应得64金币的。
通过这次讨论，开始形成了概率论当中一个重要的概念——数学期望。
这时有位荷兰的数学家惠更斯在巴黎听到这件新闻，也参加了他们的讨论。
讨论结果，惠更斯把它写成一本书叫《论赌博中的计算》（1657年），这就是概率论最早的一部著作。
二、概率论的发展概率论的应用在他们之后，对概率论这一学科做出贡献的是瑞士数学家族——贝努利家族的几位成员。
概率论与数理统计课程小论文
浅谈随机变量的数字特征摘要：我们知道，随机变量的分布函数完全刻画了随机变量的统计规律，它反应了随机变量的全貌，而随机变量的数字特征只是随机变量的统计规律的某一个方面的数量描述，不能完整地描述随机变量，但却反映随机变量取值的一些特征。
本文就从这点出发，主要讲述随机变量的数字特征的引出、相关知识点及重点和随机变量数字特征的应用。
关键字：数字特征 数学期望 方差 协方差 相关系数我们知道随机变量的分布函数能够全面地描述随机变量的统计特性。
但实际问题中，由于有时很难求出随机变量的分布函数或者不需要知道随机变量的一切统计特性，而只需要知道随机变量的某些特征。
例如在分析某校学生英语四级水平时，只要计算该校的平均成绩和计算该校每位学生的考试成绩与平时成绩的偏离大小，便可以对该校的学生英语四级水平做出比较客观的判断，这种能表示随机变量某些方面特征的数就是随机变量的数字特征。
另外我们还注意到许多的重要分布都会含1到3个参数，而这些参数都与数字特征重合或关系密切，因此只要知道分布的类型，通过数字特征就能完全确定分布函数。
由此可见，随机变量的数字特征的研究具有理论上和实际上的重要意义。
通过这章的学习，我理解了随机变量的数学期望、方差的概念，并会运用它们的基本性质计算具体分布的期望、方差；掌握了二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布的数学期望和方差；会根据随机变量X 的概率分布计算其函数()g X 的数学期望[()]E g X ；会根据随机变量(,)X Y 的联合概率分布计算其函数(,)g X Y 的数学期望正[(,)]E g X Y ；理解协方差、相关系数的概念，掌握它们的性质，并会利用这些性质进行计算，了解矩的概念。
下面是我总结出来的本章知识要点：1．数学期望设X 是离散型的随机变量，其概率函数为(),1,2,,i i P X a p i ===如果级数i iia p∑绝对收敛，则定义X 的数学期望为()i iiE X a p =∑；设X 为连续型随机变量，其概率密度为()f x ，如果广义积分()xf x dx+∞-∞⎰绝对可积，则定义X 的数学期望为()()E X xf x dx+∞-∞=⎰．2．随机变量函数的数学期望设X 为离散型随机变量，其概率函数(),1,2,,i i P X a p i ===如果级数()iiig a p∑绝对收敛，则X 的函数()g X 的数学期望为[()]()i iiE g X g a p =∑设(,)X Y 为二维离散型随机变量，其联合概率函数(,),,1,2,,i j ij P X a Y b p i j ====如果级数(,)i j ijjig a b p ∑∑绝对收敛，则(,)X Y 的函数(,)g X Y 的数学期望为[(,)](,)i j ijjiE g X Y g a b p =∑∑；特别地();()i ij j iji i j i E X a p E Y b p ==∑∑∑∑.设X 为连续型随机变量，其概率密度为()f x ，如果广义积分()()g x f x dx+∞-∞⎰绝对收敛，则X 的函数()g X 的数学期望为[()]()()E g X g x f x dx+∞-∞=⎰．设(,)X Y 为二维连续型随机变量，其联合概率密度为(,)f x y ，如果广义积分(,)(,)g x y f x y dxdy+∞+∞-∞-∞⎰⎰绝对收敛，则(,)X Y 的函数(,)g X Y 的数学期望为[(,)](,)(,)E g x y g x y f x y dxdy+∞+∞-∞-∞=⎰⎰；特别地()(,)E x xf x y dxdy +∞+∞-∞-∞=⎰⎰, ()(,)E Y yf x y dxdy+∞+∞-∞-∞=⎰⎰.3．数学期望的性质3.1 ()E c c = (其中c 为常数)；3.2 ()()E kX b kE X b +=+ (,k b 为常数)； 3.3 ()()()E X Y E X E Y +=+；3.4 如果X 与相互独立，则()()()E XY E X E Y =. 4．方差与标准差随机变量X 的方差定义为2()[()]D X E X E X =-．计算方差常用下列公式：22()()[()]D X E X E X =-’当X 为离散型随机变量，其概率函数为(),1,2,,i i P X a p i ===如果级数2(())i iia E X p -∑收敛，则X 的方差为2()(())i iiD X aE X p =-∑；当X 为连续型随机变量，其概率密度为()f x ，如果广义积分2(())()x E X f x dx+∞-∞-⎰收敛，则X 的方差为2()(())()D X x E x f x dx+∞-∞=-⎰.随机变量X 的标准差定义为方差()D X 5．方差的性质5.1 ()0D c = (c 是常数)；5.22()()D kX k D X = (k 为常数)； 5.3如果X 与Y 独立，则()()()D X Y D X D Y ±=+.6．协方差设(,)X Y 为二维随机变量，随机变量(,)X Y 的协方差定义为cov(,)[(())(())]X Y E X E X Y E Y =--．计算协方差常用下列公式：cov(,)()()()X Y E XY E X E Y =-．当X Y =时，cov(,)cov(,)()X Y X X D X ==． 协方差具有下列性质：6.1 cov(,)0X c = (c 是常数)； 6.2 cov(,)cov(,)X Y Y X =；6.3 cov(,)cov(,)kX lY kl X Y = (,k l 是常数)； 6.4 1212cov(,)cov(,)cov(,)X X Y X Y X Y +=+ 7．相关系数随机变量(,)X Y 的相关系数定义为XY ρ=相关系数XY ρ反映了随机变量X 与Y 之间线性关系的紧密程度，当||XY ρ越大，X 与Y 之间的线性相关程度越密切，当0XY ρ=时，称X 与Y 不相关．相关系数具有下列性质： 7.1 ||1XY ρ≤；7.2 ||1XY ρ=的充要条件是()1P Y aX b =+=，其中,a b 为常数； 7.3 若随机变量X 与Y 相互独立，则X 与Y 不相关，即0XY ρ=，但由0XY ρ=不能推断X 与Y 独立．7.4下列5个命题是等价的： ． 7.4.1 0XY ρ=；7.4.2 cov(,)0X Y =；7.4.3 ()()()E XY E X E Y =；7.4.4 ()()()D X Y D X D Y +=+)； 7.4.5 ()()()D X Y D X D Y -=+． 利用协方差或相关系数可以计算()()()2cov(,)()()2D X Y D X D Y X Y D X D Y ρ±=+±=+±． 8．原点矩与中心矩随机变量X 的k 阶原点矩定义为()kE X ； 随机变量X 的k 阶中心矩定义为[(())]kE X E X -]； 随机变量(,)X Y 的(,)k l 阶混合原点矩定义为()k lE X Y ； 随机变量(,)X Y 的(,)k l 阶混合中心矩定义为[(())(())]k l E X E X Y E Y --．一阶原点矩是数学期望()E X ；二阶中心矩是方差D(X)；(1,1)阶混合中心矩为协方差cov(,)X Y . 9．常用分布的数字特征9.1当X 服从二项分布(,)B n p 时，(),()(1)E X np D X np p ==-．9.2 当X 服从泊松分布()p λ时，(),()E X D X λλ==，9.3 当X 服从区间(,)a b 上均匀分布时，2()(),()212a b b a E X D X +-==9.4 当X 服从参数为λ的指数分布时，211(),()E X D X λλ==9.5 当X 服从正态分布2(,)N μσ时，2(),()E X D X μσ==．9.6 当(,)X Y 服从二维正态分布221212(,,,,)N μμσσρ时， 211(),()E X D X μσ==；222(),()E Y D Y μσ==；12cov(,),XY X Y ρσσρρ==上面讲了那么多的知识点，看起来很是繁琐，个人认为重点是期望、方差、协方差、相关系数的概念、计算和性质；常用分布的数字特征；利用性质计算随机变量函数的期望。
数理统计课程报告论文
影响城镇居民储蓄存款的主要因素分析摘要随着国民经济的飞速发展，人民的收入水平不断提高，居民储蓄存款余额也迅速增长。
本文基于我国2001年至2011年的统计数字，运用相关经济学理论及回归分析知识建立起城乡居民储蓄存款与各影响因素的的线性回归模型，并利用matlab软件编程求解，得到回归方程。
然后依次检验线性回归模型的显著性和回归系数的显著性，剔除掉不显著因素，修正回归模型。
最后对影响居民储蓄存款的主要因素进行分析，揭示中国城乡居民储蓄存款的现状及问题并提出自己的看法和意见。
一、问题提出，问题分析。
改革开放以来，我国的经济呈现蓬勃发展趋势，与此同时我国居民的储蓄存款也随之快速增长。
居民储蓄存款的迅速增长对推动国民经济的持续、快速发展有着积极作用: 一方面，居民储蓄存款对投资、消费有着拉动作用。
另一方面，居民储蓄存款的迅速增长相对缓解了我国经济严重依赖外资的状况。
储蓄存款有力地支持了经济的发展，也为社会投资与社会建设提供了有力的资金支持。
因此，对居民储蓄存款的影响因素进行分析，找出主要因素，并对其进行有效的预测是很有必要。
根据有关的经济理论和我国居民储蓄存款余额的发展状况，笔者认为影响居民储蓄存款余额的主要因素有国内生产总值、股票筹资额、居民消费价格指数等。
国内生产总值反映了一个国家的总体经济水平，只有国家富裕了，人们手头的钱才会增多，才会将更多的钱存入银行。
股票是居民的另一种投资手段，相对于储蓄，股票具有投资回报率高、风险大等特点，因此股票筹资额的增加将从一定程度上削减储蓄存款。
居民消费价格指数反映了物价水平和通货膨胀率，也将影响居民的储蓄活动。
对于存款利率，考虑到它变动频繁及国内实际情况，存款利率对居民储蓄存款的影响并不明显，所以不把它作为主要因素考虑在内。
当然，影响储蓄的因素还有很多，它们或多或少都会对储蓄产生一定的影响。
如社会保障体系健全与否、文化背景、城乡居民储蓄的心态、人口老龄化等等。
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福建农林大学计算机与信息学院（数学类课程）课程论文报告2011 年 6 月25 日福建农林大学计算机与信息学院数学类课程论文报告结果评定目录摘要 (2)1、问题的提出 (3)2、问题的分析 (4)3、问题的解决 (4)3.1 问题重述 (4)3.2 建立模型 (4)3.3 模型求解 (5)3.4 模型检验 (7)4、小结 (9)参考文献 (9)附录 (1)摘要：回归分析是数理统计中重要的一种数据统计分析的思想。
它是研究一个随机变量与一个或多个普通变量之间的相互关系的统计方法。
主要是解决从一组数据出发，确立变量间是否存在相关的关系，如果存在相关关系，确定他们之间合适的数学表达式即经验公式或回归方程，并对它的可信度作统计检验；还可以针对从共同影响一个变量的许多变量中，判断哪些变量的影响是显著的，哪些变量是不显著的，并利用所确定的回归方程进行预测和控制。
本文就是针对实际问题运用回归分析中一元线性回归分析的统计方法，来确定自变量与另一个变量的相关关系，并确立出较为合理的回归方程，再对其的可信度进行统计检验。
关键词：回归分析；回归方程；F检验法1、问题的提出根据以下9组关于营业税税收总额y和社会商品零售总额x的数据[1]，确定出两者的关系。
表1 社会商品零售总额和营业税税收总额序号社会商品零售总额营业税税收总额1 142.08 3.932 177.30 5.963 204.68 7.854 242.68 9.825 316.24 12.506 341.99 15.557 332.69 15.798 389.29 16.399 453.40 18.452、问题的分析营业税税收总额是受很多的因素所决定，但是题目中已经将主要的因素确定为社会商品零售总额，这就大大的减少了在对于自变量的多因素进行分析的过程，从而减少了在计算以及统计上的困难，但是这也在很大的程度上减少了结果的实际意义。
在针对本题所给的两个变量之间的关系，作出回归分析以及运用重要的数学软件的实现，从而来确定这两个变量之间的关系，并计算出两者之间的回归方程，再对方程的可信度进行检验。
3、问题的解决3.1 问题重述在本题目中已经明确地给出只有两个变量之间的关系，所有可以忽略影响营业税税收总额除社会商品零售总额之外的其他因素，这对于解决问题减少了难度。
只要在运用回归分析的统计方法来比较二者之间的关系以及它们之间的相关性，并运用经验的回归公式，计算出二者之间的数学关系式。
3.2 建立模型根据表中所给的数据初步作出营业税税收总额y和社会商品零售总额x之间的数据散点图，并在散点图中找出关于二者之间的初步关系 。
运用数学软件来作出二者的散点图如下：（MA TLAB程序代码如附录一）从散点图中可以看出，这9个点分布在一条直线l 的附近，从而可以初步认为y 和x 的关系基本上是线性的，而这些点与直线l 的偏离是由其他一切随机因素影响而成的。
因此可以假设表1中的数据有以下的关系式ψ：10ˆyx ββε=++ （3-1）其中10x ββ+表示y 随x 的变化而线性变化的部分，ε是一切随机因素影响的总和，有时也称随机误差，它是不可观测其值的随机变量，并假定其数学期望()0E ε=,方差2()Var εσ=，并且ε服从正态分布2(0,)N σ。
x 可以是随机变量也可以是一般变量。
而在以下的讨论中，都假定社会商品零售总额x 是一般变量，即它是可以精确测量或严格控制的。
由式子（3-1）可知营业税税收总额y 是一个随机变量，但其值是可以观测的，其数学期望是社会商品零售总额x 的线性函数10()E y x ββ=+ （3-2）这即是营业税税收总额y 与社会商品零售总额x 的相关关系形式。
对表1的几组数据观测值，由式子（3-1）可得10ˆ,1,2,.....9i i i yx i ββε=++= （3-3） 各i ε是相互独立；2()0,(),1,2,......9i i E Var i εεσ===，并且将式子（3-3）称为一元线性回归模型。
3.3 模型求解建立一元线性模型（3-3）后的首要任务就是根据所给数据求出10ββ、从而确立二个变量之间的关系ψ。
而通常采用最小二乘估计求模型（3-3）中的10ββ、的值。
令201011(,)(),niii Q y x ββββ==--∑ （3-4） 10ˆˆββ、应满足010101,ˆˆ(,)min (,),Q Q ββββββ= （3-5） 称这样得到的01ˆˆ,ββ称为01,ββ的最小二乘估计[2]。
由于0Q ≥，且对01,ββ的导数存在，因此最小二乘法估计可以通过求偏导数并令其为零而得到：011001112()02()0ni i i n i i i i Qy x Q y x x ββββββ==∂⎧=---=⎪∂⎪⎨∂⎪=---=⎪∂⎩∑∑ （3-6）这组方程称为正规方程组，经过整理可得01201ˆˆˆˆi i i n nx ny nx x x y ββββ⎧+=⎪⎨+=⎪⎩∑∑ （3-7） 记222211,,,,ii xy i xx i yy i i x x y y l x y nx y l x nx l y ny n n===-⋅=-=-∑∑∑∑∑ 则有式子（3-7）得101ˆ/ˆˆxy xxl l y xβββ⎧=⎪⎨=-⎪⎩ （3-8） 这就是求模型（3-3）的最小二乘估计方法。
则可以运用以上的模型将表1的数据进行统计计算，利用数学软件01ˆˆ,ββ算出可得关系ψ如下：（程序代码见附录二）ˆ0.0487 2.2582yx =- （3-9） 将这个回归方程的图像图与散点图进行比较，并进行分析。
画出二者的图如下：（程序代见附录三）可以从图中看出表中的9个数据都比较稳定在落在直线l 的附近，从而可以初步的认为模型（3-3）所确立而得到的回归方程是有意义的，但是还是要通过科学的检验方法来检验它的可信度。
3.4 模型检验建立经验回归方程的目的在于揭示两个相关变量x 与y 之间的内在的关系，然而对于任意样本的观测值(,)(1,2,....)i i x y i n =作出的散点图，即使一眼可以看出x 与y 之间根本不存在线性关系，也可以通过式子（3-8）求出回归方程10ˆˆˆy x ββ=+，但此时的回归方程是毫无意义的。
所以必须有一种方法去检验回归方程的可信度，在统计中称为回归显著检验[3]，如果10ˆyx ββε=++，当1β越大，y 随着x 的变化明显；当1β越小，y 随着x 的变化趋势不明显；特别当1β=0,，就意味着y 与x 没有线性关系。
实质上就是要对假设01ˆ:0H β=进行检验。
为了寻找合适的统计量，对关系式22yy i l yny =-∑进行分解，并称yy l 为总的偏差平方和T S ，它反映12,....n y y y 的离散程度，由于T S =yy l =222ˆˆ()()()i i i i y y yy y y -=-+-∑∑∑ （3-10） 记22222010111ˆˆˆˆˆˆˆ()()()()R i i i xx S y y x x x x l ββββββ⎡⎤=-=+-+=-=⎣⎦∑∑∑ （3-11） 2ˆ()e i i S y y=-∑ （3-12） 从而得21ˆe yy xxS l l β=- （3-13） 所以若回归方程有意义，即引起y 波动主要是由x 变化而引起的，其他因素是次要的。
即要求R S 尽可能大，e S 尽可能小。
为此，在此基础上建立F 检验，其主要思想如下：在01ˆ:0H β=为真时，有 (1,2)/(2)Re S F F n S n =--: （3-14）当0H 不为真时，/(2)Re S S n -有变大的趋势，因而F 也有变大的趋势，故应当取单向拒绝域。
对给定的显著水平α，当(1,2)F F n α≥-时，认为1ˆ0β=不真，我们称方程是显著的，反之方程是不显著的，这种用F 检验对回归方程作显著性检验的方法也称为方差分析。
其检验过程可以由一张“方差分析表”来进行。
见表2.表2 方差分析表方差来源 偏差平方和 自由度 方差 F 值F α显著性 回归 R S 1R MS ReMS F MS =剩余 e S 2n - e MS总和T S1n -所以运用以上的F 检验方法来检验回归方程（3-9）的可信度，具体可以运用回归分析中的方差分析程序来实现方差分析表的确立。
实现的结果如下：建立回归数据分析变量之间的.txt 文件，在利用回归分析程序包来作出如下的回归分析的方差分析表。
经过回归分析的方差分析表的结果，可以看出这个回归方程所确定营业税税收总额y和社会商品零售总额x的关系 是符合线性关系的。
4、小结本文主要针对实际问题运用了数理统计中的回归分析的知识去解决。
对于营业税税收总额y和社会商品零售总额x的关系能较为准确的表达式，这对实际有很大的应用，此外还对于预测营业税税收总额y有很大的作用。
另一方面，在实验的过程中，对于我的理论的实践运用有很大的作用，同时也会给自身带来在实践中的经验。
但是在实验的过程中，还是存在着一些问题，如回归方法的确定等。
经过这次课程论文的研究中，让我更加明白了数理统计中回归分析对于实际问题的应用于解决，同时也让我明白自己在某些方面还存在着不足，还需要在以后的学习中强化自己的理论知识以及实践能力。
参考文献[1]：茆诗松，程依明，濮晓龙著．概率论与数理统计教程．北京：高等教育出版社，2010．第413页．[2]：茆诗松，程依明，濮晓龙著．概率论与数理统计教程．北京：高等教育出版社，2010．第397至398页．[3]：王岩，隋思莲，王爱青著．数理统计与MA TLAB工程数据分析．北京：清华大学出版社，2007.7．附录附录一%给出向量x和y，利用下面的程序代码可以绘制散点图x=[142.08 177.30 204.68 242.68 316.24 341.99 332.69 389.29 453.40]; y=[3.93 5.96 7.85 9.82 12.50 15.55 15.79 16.39 18.45];plot(x,y,'*')xlabel('社会商品零售总额x')ylabel('营业税税收总额y')附录二%给出向量x和y，利用下面的程序代码可以求出回归系数x=[142.08 177.30 204.68 242.68 316.24 341.99 332.69 389.29 453.40]; y=[3.93 5.96 7.85 9.82 12.50 15.55 15.79 16.39 18.45];xp=sum(x,2)/9;yp=sum(y,2)/9;lxy=sum(x.*y,2)-9*xp*yp;lxx=sum(x.*x,2)-9*xp*xp;beta1=lxy/lxxbeta0=yp-beta1*xp附录三%作出散点图与回归方程直线的图像比较x=[142.08 177.30 204.68 242.68 316.24 341.99 332.69 389.29 453.40]; y=[3.93 5.96 7.85 9.82 12.50 15.55 15.79 16.39 18.45];plot(x,y,'*')xlabel('社会商品零售总额x')ylabel('营业税税收总额y')hold on,x=100:500;y=0.0487*x-2.2582;plot(x,y);10。