大家好，今天给各位分享统计学论文的一些知识，其中也会对经济统计学论文进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

　统计学作为数据处理的基础学科,被广泛应用到很多领域,金融、医学、管理学等各个方面。该学科主要的研究对象是数据,其研究的主要内容是通过对数据的整理分析,得出其内在规律。下文是学习啦小法为大家搜集整理的关于统计学硕士毕业论文的内容，欢迎大家阅读参考!

统计学硕士毕业论文篇1

试论企业统计在企业管理中存在的问题及对策

在现代的企业里面，企业在经营和管理方面会涉及到很多的服务工作，企业统计工作给予了企业很大的支持，使统计工作成了具有信息、咨询和监督三大职能的统计信息管理机构。

一、企业统计在企业管理中所存在的缺陷

1.统计工作得到到企业**重视

部分**认为统计只不过是数据的加加减减或汇总，填几张报表完事，把统计工作简单化，统计工作主要是为上级统计部门所用。因此，统计员**多，专职的少，且变动频繁，在企业改革、重组、调整中，统计机构和统计岗位也被首当其冲地撤销或合并，统计人员粗简、下岗的较多。

2.企业统计强账和原始记录越来越不健全，填报统计指标的随意性加大，统计数据质量下降

有相当一部分企业没有建立规范的企业统计制度，甚至没有明确设立统计职能部门和统计工作岗位。

3.统计人员的素质普遍不高

多数企业统计人员为**，以会计或其它工作为主，统计工作为辅。这些人员或学历较低，素质较差，或因事业心不足责任感不强，因此对统计工作的积极性、主动性就远不及专业人员，也没有多少自觉性挤出时间去学习统计理论，提高自身的业务水平。

二、企业统计在企业管理中的对策

1.建立健全企业统计的管理体制与运行方式

(1)设立综合综合统计部门并明确其职责

综合统计机构或综合统计岗位应具有以下职能：第一，设计并制定本企业的统计指标体系及统计信息的报送要求;第二，收集、审核、汇总、提供各种统计信息;第三，利用各种统计信息进行综合分析研究。

(2)明确各个职能部门的统计职能及责任

为确保企业统计资料的系统性完整性，应该在各部门的工作职责中明确相应的统计责任，要求其按统一确定的口径、范围及时间提供相应的统计资料及分析报告，要特别重视一些被忽视的部门的信息。

(3)将统计信息自下而上的单向运行变为上下左右之间的多向运行

这种信息运行方式应该包括三个层次：一是各种基础信息由各基层单位向各职能部门运行，满足各职能部门的汇总需要;二是各职能部门的专项信息向综合统计部门横向运行，满足其综合对比及分析研究的需要;三是经过加工、分析的各种综合信息由综合统计部门向企业**、各职能部门及基层单位多向运行，分别满足其管理决策，分别满足其管理决策、研究问题和了解情况的需要。

2.科学设置和完善指标体系，规范企业统计工作，使统计资料实现为企业经营管理所用与为统计部门所用的有机结合。

在具体设置和完善指标体系时，应当遵循以下原则：一是全面性原则：指标体系的内容应包括企业业务发展状况，企业运营收入、效益和投资情况，企业人力资源以及当地社会经济等方面的信息，并且尽量使指标按市场要求细化;二是规范性原则：指标体系应从指标名称、指标概念、统计口径、审核关系、取数来源等方面进行统一规范和要求，力求指标设置更加科学化;三是及时性原则：随着企业生产规模的不断扩大，新型业务的不断出现，市场竞争格局不断变化，要对指标体系及时进行调整。

3.以科技为手段，加快统计信息网络建设，强化企业统计信息决策功能。

企业统计应充分利用信息技术的优势，建立健全统计信息网络，实现主要统计数据的及时更新，加快企业统计信息网络与部门统计网络的连接，实行企业联网直报，使统计信息既可以及时地为政府和行业统计部门提供必要的统计资料，满足国家和行业的统计需要，又可立足本企业，建立适合本企业特点和市场需要的数据库与内部报表，及时反映本企业的业务发展和经济效益情况。

4.加强统计队伍建设，提高统计人员素质。

在市场经济时期，全面系统的统计工作需要具有一定的统计业务基础、专业技术和相对固定的统计人员来完成。相对稳定的统计队伍，可以积累经验，为企业管理做出更大、更快捷的贡献。如果责任心不强、上进心不足、业务素质低下，势必贻误正常工作。统计人员要善于学习，不断提高自己的业务素质，才能胜任本职工作。同时，企业单位，行业系统，尤其系统，尤其是企业集团需要具有责任心、富有时代感，并有开拓创新精神与较高业务素质，能带领同事一起学习与工作的统计负责人。

统计学论文如何分析数据

数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。

推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。

对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。

为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。

资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。

统计学领域有哪些必读的论文？

知识型产业的统计和指标知识型产业的统计和指标，财政管理体制改革与统计工作，这两个论文可以看一下，可以开拓视野。

统计学论文该怎么写？

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。 （一）统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方**的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。 这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 （二）统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年**展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。

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获赞：351 | 收藏：94 | 发布时间：2024-05-17 05:20:43