統(tǒng)計學讀書報告

1、統(tǒng)計學讀書報告統(tǒng)計學是應用數(shù)學的一個分支，主要通過利用概率論建立數(shù)學模型，收集所觀察系統(tǒng)的 數(shù)據(jù)，進行量化的分析、總結，并進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據(jù)和參考。它被 廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業(yè)及政府的情 報決策之上。統(tǒng)計學主要又分為描述統(tǒng)計學和推斷統(tǒng)計學。給定一組數(shù)據(jù)，統(tǒng)計學可以摘要 并且描述這份數(shù)據(jù)，這個用法稱作為描述統(tǒng)計學。另外，觀察者以數(shù)據(jù)的形態(tài)建立出一個用 以解釋其隨機性和不確定性的數(shù)學模型，以之來推論研究中的步驟及母體，這種用法被稱做 推論統(tǒng)計學。這兩種用法都可以被稱作為應用統(tǒng)計學。另外也有一個叫做數(shù)理統(tǒng)計學的學科 專門用來討論這門

2、科目背后的理論基礎。統(tǒng)計學以推斷為特征的方法論科學，“由部分推及全體”的思想貫穿于統(tǒng)計學的始終。具體地說，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數(shù)字資料，并以此為依據(jù)，對 總體特征進行推斷的原理和方法。用統(tǒng)計來認識事物的步驟是：研究設計一抽樣調查一統(tǒng)計推斷一結論。這里，研究設計就是制定調查研究和實驗研究的計劃，抽樣調查 是搜集資料的過程，統(tǒng)計推斷是分析資料的過程。顯然統(tǒng)計的主要功能是推斷，而推斷的方 法是一種不完全歸納法，因為是用部分資料來推斷總體。增加定義：是關于收集、整理、分 析和解釋統(tǒng)計數(shù)據(jù)的科學，是一門認識方法論性質的科學，其目的是探索數(shù)據(jù)內在的數(shù)量規(guī) 律性，以達到對客觀事物的

3、科學認識。統(tǒng)計學是收集、分析、表述和解釋數(shù)據(jù)的科學。統(tǒng)計學原理和財務管理，這兩門課程是財經類專業(yè)的必修課程，在幾次財務管理的教學中發(fā)現(xiàn)：財務管理中有很多用到統(tǒng)計學知識的時候，很多學生在這方面知識簿弱，給財務管理的學習帶來一定的難度，本文通過統(tǒng)計學在財務管理 學習中的重要性提出應結合統(tǒng)計學知識來學習財務管理，以達到事半功倍的效果。統(tǒng)計學在財務管理學習中的重要性主要體現(xiàn)在以下兩個方面：.統(tǒng)計學基礎知識在財務管理學習中的普遍應用不少同學在財務管理的學習中抱怨財務管理的計算公式多，要記的公式總記不下來，其實認真分析一下會發(fā)現(xiàn)財 務管理中大多公式都是統(tǒng)計學原理中一些公式和模型的具體運用。這投資決策過程中

4、的計算使用了統(tǒng)計學的知識。此外，綜合指標，統(tǒng)計指數(shù)，時間序列 中的相關統(tǒng)計計算方法在財務分析方法的比較分析法，比率分析法，趨勢分析法和因素分析 法中應用得淋漓盡致。如果能很好的掌握統(tǒng)計學基礎知識，財務管理中的計算公式的理解和 記憶就相對簡單了，在財務管理的學習過程中，對公式的理解和記憶的加強，為財務管理的 學習掃清了很大的障礙。.統(tǒng)計學思維在財務管理中的應用。財務管理的學習目標是能夠對企業(yè)的財務活動進行財務預測、決策、計劃、控制和分析，達就要求學生要有較強的信息獲取 能力以及分析和解決財務管理中實際問題的能力。統(tǒng)計學是一門研究大量社會經濟現(xiàn)象總體數(shù)量特征的方法論科學，通過收集，整理，分析社會經

5、濟現(xiàn)象數(shù)據(jù)的內在數(shù)量性，發(fā)現(xiàn)數(shù)量方面的特征，并對經濟現(xiàn)象 進行預測和分析。財經類專業(yè)學生通過學習相關統(tǒng)計理論和方法，可為其學習財務管理課程 和從事財務管理活動的數(shù)量分析理論和方法奠定一定的基礎，通過統(tǒng)計學的學習也能培養(yǎng)其以定量分析為主的“統(tǒng)計思想”，能夠應用各項基本統(tǒng)計方法對財務活動中所表現(xiàn)的數(shù)量特征進行分本成本進行決策比較時，每種方案根據(jù)各自 資本成本與其所占比重進行加權平均得到總的資本成本的比較就是對平均指標中加權平均法的應用；企業(yè)對擬定的籌資總額，可以采用多種籌資方式來 籌集，同時每種籌資方式的籌資數(shù)額也可以有不同安排，由此形成若干個資本結構（或籌資方案）可供選擇。經濟統(tǒng)計學是一門比較靈

6、活的課程，我覺得也是學的有滋有味的一門課。通過這一個學期的經濟統(tǒng)計學知識學習，在授課老師的講授和指導下獲益良多。老師喜歡和我們同學一起互動，不象有的老師只是填鴨式教學，而不管學生吸收了沒有。經濟統(tǒng)計學不好懂是眾所周知的，老師在上課時列舉了很多生動鮮活的例子讓我們更容易理解。老師還會給我 們留出提問的時間，解答疑難問題，更難得是在課后的時間里對我們同學提出的問題作了詳 細的解答。統(tǒng)計學一是有些內容比較抽象，不易于理解；二是有些內容涉及到一些數(shù)學知識， 學習起來有些困難；三是該門課程的內容較多，不易于從總體上把握。學習這門課時在平時 要把計算性問題的邏輯弄懂。主要是記住集中檢驗方法，理論方面不用過

7、分計較。假設檢驗 和方差分析也是重點。要多做習題，做到各個檢驗類型都能熟練運用。這一點“多做習題” 很重要，熟能生巧就是這個意思。 對照課程教材可以看出， 涉及的數(shù)學計算較多， 公式難記， 有的同學由于經濟數(shù)學基礎不牢，害怕計算，往往在重點章節(jié)都聽不懂，做題困難。在學習 時，以理解運用方法為主，不要去追求公式的推導，以掌握教材例題和計算程序為主，不要 把經濟統(tǒng)計課理解成為數(shù)學課。統(tǒng)計學中的方法問題很多，許多計算公式也需要記住并會運 用。僅僅具有數(shù)學基礎和記住計算公式是遠遠不夠的， 因為統(tǒng)計學畢竟是一門方法論的科學， 它所研究的是社會經濟現(xiàn)象的數(shù)量方面，不同于純數(shù)學，如果對社會經濟現(xiàn)象認識不清，

8、即 便背熟了計算公式，也未必能做到靈活運用。將統(tǒng)計學中的計算方法和公式恰當運用到社會 經濟現(xiàn)象中去，除了需要具備一定的數(shù)學基礎、記住計算公式以外，更為重要的是對社會經濟現(xiàn)象內涵的理解。有些 習題表面上看很簡單，但其中卻繞了不少的彎子，只有經過仔細剖析，真正理解其涵義，才 能靈活運用各種計算公式。掌握正確的學習方法。1、從整體、局部到知識點。 在弄清教材內容體系及各章節(jié)之間邏輯關系的基礎上，學習每一章時，應先了解該章在全書中的地位， 與前后章節(jié)之間的聯(lián)系，然后再弄清本章的內容組成，各節(jié)之間的聯(lián)系，最后再去掌握每一 節(jié)的具體內容和知識點。 2、先理解、后記憶。學習統(tǒng)計學 ，首先要掌握教材中的各個基

9、 本概念和范疇。這些概念和范疇很重要，但不能死記硬背，要通過理解來加強記憶，要抓住 要點，能用自己的認識和語言表達出來。同時，要能聯(lián)系實際或其它課程的知識，并將它們 具體落實到每一個概念和范疇上去，因為這些概念和范疇都是從具體實踐中抽象出來的，學 習時也要能夠返回到具體實踐中去。3、多做習題，通過練習掌握方法和內容。 做習題是掌握統(tǒng)計方法和公式的重要手段，只記住公式，不做習題，不僅公式難以記住，即使記住了，也 不會應用。在最初做題時，先按照書上的例題去做，然后逐步養(yǎng)成獨立完成的習慣。另外， 做題時，要注意弄清楚給定的條件，不要盲目去套公式。分清重點難點，認真組織學習。實 際上，如果我們能對該門

10、課程的性質和內容體系有一個清楚的認識，學習起來還是比較容易 的。從學科性質上看，統(tǒng)計學原理是一門應用性方法論學科。它既包括適用于各個領域的一 般性統(tǒng)計方法，如抽樣估計、相關與回歸等；也包括適用于某一專業(yè)領域的特殊統(tǒng)計方法， 如指數(shù)分析方法等，該門課程并不著重于統(tǒng)計方法數(shù)學原理的推導，而是側重于闡明統(tǒng)計方 法背后隱含的統(tǒng)計思想、特點和這些方法在實際各領域中的具體應用。抽樣推斷，要求掌握利用抽樣資料來估計總體的數(shù)量特征，計算抽樣誤差，估計總體的平均指標和成數(shù)指標。相 關分析回歸分析是研究變量之間相互關系密切程度和聯(lián)系方式的重要方法。通過學習，要理解相關分析的有關概念，掌握計算相關系數(shù)和配合回歸方程

11、進行相關分析的方法。指數(shù)分析，要求了解指數(shù)的意義， 指數(shù)體系和指數(shù)數(shù)列。掌握各種指數(shù)的計算，編制綜合指數(shù)，平均指數(shù)表，運用指數(shù)體系表 進行因素分析。時間數(shù)列分析，介紹了時間數(shù)列表的編制和分析方法，要求熟練掌握時間數(shù) 列的各項分析指標及計算方法，并能結合實際分析社會經濟現(xiàn)象數(shù)量方面的變化過程。在經歷了一個學期的學習之后，我對統(tǒng)計學的學習也來到了最后的階段。在這一個 學期的學習中，有很多感想，也有很多收獲。雖然課程有些枯燥，但無疑的是，我掌握了統(tǒng)計學這門實用的工具，在未來的人生中，也必將會運用這個工具，陪伴我前行。希望在這個 統(tǒng)計學的課程完成之后，在未來的學習或者是工作中，我能夠運用統(tǒng)計學的知識，

12、提高我的 學習和工作效率及水平，讓我能夠成為一個更加符合社會需求的人才！篇二：應用統(tǒng)計學讀 書報告（華電）讀書報告- 讀 regional development assessment:a structural equation approach一、文章的總體結構文章分為六個部分：第一部分為介紹。主要介紹為對區(qū)域發(fā)展進行評估對歐盟的重要性，對目前各種區(qū)域評 估方法的評價以及對評估方法提出的建議。第二部分是描述數(shù)據(jù)，以及進行必要的描述性統(tǒng)計分析。第三部分是統(tǒng)計方法和估計方法介紹。第四部分是模型的規(guī)范性和結構模型的估計結果，同時也介紹了計算結構方程模型中潛 變量得分的工具。第五部分介紹了聚類分析的

13、結果。最后一部分為文章的總結。二、文中對斯洛文尼亞和克羅地亞兩國數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的過程。本文旨在通過對斯洛文尼亞9個發(fā)展指標和克羅地亞11個發(fā)展指標的分析來對兩國的發(fā)展狀況進行評估，主要使用了結構方程，聚類分析及探索性因子分析等多元統(tǒng)計分析方法。 文中提出了基于結構方稱的模型，這個結構模型使用各種發(fā)展區(qū)域當作潛變量建模，而且通 過結構模型能夠建立因果遞歸和非因果遞歸模型，同時，進行評估和擬合統(tǒng)計量的分析。文 中對兩國發(fā)展指標的分析主要分為四個部分：1 、對兩國數(shù)據(jù)進行處理。 包括對兩國原始數(shù)據(jù)使用塔方檢驗進行正態(tài)檢測，根據(jù)檢驗結果對原始數(shù)據(jù)中其分布不是正態(tài)分布的轉化為正態(tài)分布數(shù)據(jù)。2、基于潛變

14、量lisrel建立區(qū)域發(fā)展結構方程、對模型的分析及估計結果、聚類分析（一）對兩國原始數(shù)據(jù)的預處理文章中數(shù)據(jù)的預處理方法是：首先對斯洛文尼亞和克羅地亞兩國的原始數(shù)據(jù)進行正態(tài)性 測試，結果顯示除斯洛文尼亞的人均收入和就業(yè)率除外，兩國其他指標均不服從正態(tài)分布。 因為文中對兩國變量的分析希望使用高斯最大似然法進行分析，因而需要所分析的變量大致 呈正態(tài)分布。因而需要將兩國原始數(shù)據(jù)中其分布不是正態(tài)分布的轉化為正態(tài)分布數(shù)據(jù)，并通 過塔方檢驗驗證轉化后的數(shù)據(jù)是否呈現(xiàn)正態(tài)分布。轉化的方式是：將一個樣本在第j個變量上的觀測量表示為xj?xj1,xj2,xjn 。正態(tài)得分的計算過程如下：k 定義一個k的不同樣本值的

15、向量， xj?xj1,xj2,xjk ,這里k 1. xji的正態(tài)得分通過下面的公式計算得到：ns?xnsji?n/fji?j,i?1?ji?這里的？是標準高斯密度函數(shù)，?的定義如下：?,i?0,?1?1i?ji?n?fjt?,i?1,2,.,k?1,t?1?,i?k,其中？是標準高斯分布函數(shù)的逆。對斯洛文尼亞和克羅地亞兩國數(shù)據(jù)轉化結果的塔方檢驗顯示：轉化后的數(shù)據(jù)均接受原假 設，即，轉化后的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布。標準化得分與原變量具有同樣的的均值和方差。（二）、基于潛變量lisrel建立區(qū)域發(fā)展結構方程指定內生潛變量為？，外生潛變量為？，它們的觀測值分別為y和x,結構模型為：?1?b?其中？為內生

16、潛變量向量，？為外生潛變量向量，？為潛誤差向量，？、？是系數(shù)矩陣。內生潛變量的測量模型為y?y?外生潛變量的測量模型為：x?x?其中：y?q?1?和x?p?1?是可觀測變量向量，?y 和？x是系數(shù)矩陣，?和？是前誤差矩陣。?e?e?e?e? 定義 e?, , , ?模型的協(xié)方差陣是由三個單獨的協(xié)方差陣組成的?yy?xy?yx? ?xx?其中：？yy為內生潛變量觀測指標的協(xié)方差陣?yx 、?xy為內生潛變量與外生潛變量觀測指標的協(xié)方差陣?xx 為內生潛變量觀測指標的協(xié)方差陣最大似然法模型參數(shù)的估計是通過最小多元高斯（差異）對數(shù)似然函數(shù) f?ln?tr?s?1?lns?p?q?得到的。其中：p和q

17、分別是內生潛變量和外生潛變量觀測指標的數(shù)量。?i?b?1?i?b?1?,?i?b?1?y?y?x?y? ?1?x?i?b? y?,?x?x?使用lawley 和maxwell方法可以計算潛變量得分：?y?x? =?0?x?0?+? ?y?其中：?y?00?y?,?a?,?a?,xa? ?x?x?計算隱變量得分可以運用公式：1?a?udvlv?du?axa其中：udu是？a?e?a?a?的奇異值分解，？ vlv 是dutbud1/21/2 矩陣的奇異值分解，?a 為觀測變量協(xié)方差矩陣誤差（三）、對模型的分析及估計結果初步探索性因子分析顯示斯洛文尼亞和克羅地亞都有4個潛在的發(fā)展層面，然而，因子分析

18、結果并沒呈現(xiàn)出簡單模型，而是顯示出復雜的因子載荷和因子間的高相關性，這表明因 子間可能具是結構性或者因果聯(lián)系。因此，使用探索性因子分析提取簡單結構以便進行更多 初步描述分析在這種情況下可能是不適合的。因子載荷結構可能因為模糊載荷和因子間的結 構關系而變得復雜，這就要求要對模型進行檢測，同時檢測模型的擬合度以及模型的假設。本文將指定一個斯洛文尼亞和克羅地亞簡單的非遞歸結構模型?1?0?12?2?=?00?00?3?13?1?11?1?23?+2211?2? ?0?3?31?3?這個模型假設四個發(fā)展層面每個由因子分析測量模型檢測。我們同樣指定了兩個國家的結構模型，可用數(shù)據(jù)顯示在期待的測量模型中有一

19、定的區(qū)別，尤其是斯洛文尼亞的內生測量模型，它的矩陣表達形式如下：1?y1?0?y2?y?y3?31?y4?= ?0?y5?y?51?y6?0?y?y?7?71?01?y?32?y?420000?1?0?2?0?1?3?y?+ ?4? ?43?2?y?53?3?5?6?1?7?0?外生變量測量模型為?x?x1?11?1?+ ? ?= ?x?1?x?2?21?2?內生測量模型潛在誤差的協(xié)方差陣是對角陣，然而初步分析和測試指標顯示放寬?42上的零限制能夠提夠模型的擬合度。因此指定？?矩陣為：?11?0?22?00?33? ?=?0?420?44?0?000?55?0?0000?66?000000?7

20、7?需要注意的是？42是農業(yè)人口份額和就業(yè)率指標之間的剩余相關。？42參數(shù)的估計值導致塔方檢驗從108顯著下降值67.22.最終外生測量模型潛在誤差的協(xié)方差矩陣被表示為對角陣：?110?=? ?0?22?如上說述，檢驗結果為：？檢驗彳1為67.22 ,擬合優(yōu)度為 0.927 ,標準均方根為 0.057 ,可以看出分析結構與數(shù)據(jù)有很好的擬合度。而且估計的模型沒有顯著的修改指標和為模型化 的剩余相關。克羅地亞的內生測量模型的矩陣表示為：2篇三：地質統(tǒng)計學讀書報告地質統(tǒng)計學課程讀書報告地質統(tǒng)計學讀書報告地質統(tǒng)計學包含經典統(tǒng)計學與空間統(tǒng)計學，按其基本原理可定義為：地質統(tǒng)計學是以區(qū) 域化變量理論為基礎，

21、以變異函數(shù)為主要工具，研究那些在空間分布上既有隨機性，又有結 構性的自然現(xiàn)象的科學。其為數(shù)學地質領域中一門發(fā)展迅速且有著廣泛應用前景的新興學科。 國內外的生產實踐表明，地質統(tǒng)計學除了在異常評價、找礦勘探、礦體圈定、儲量計算、采礦設計、礦山生產及地學科研等方面具 有明顯的優(yōu)越性外，它在石油地質、第四紀地質、地層學、生物學、生態(tài)學、巖石學、地球 化學、構造地質、地震地質、海洋地質、農業(yè)、水文地質、工程地質、古氣候、古地理、環(huán) 境、林業(yè)、醫(yī)學等許多方面都有成功應用的實例。地質統(tǒng)計學在不到 50年的研究和實踐中得到了很大的發(fā)展1。一、理論研究及進展經歷了數(shù)十年的發(fā)展，地質統(tǒng)計學的理論與方法研究有了很大

22、的提高2-3。包括：從初期二維平面分析到三維立體空間的靜態(tài)估計，發(fā)展到今天在時空域內對研究對象進行四維 乃至更高維空間的動態(tài)估計和模擬。journel4將克立格法的估值問題，從一般矢量空間擴展到個原始數(shù)據(jù)的全部可測度函數(shù)所形成的矢量空間（希爾伯特空間）進行考察；在單變量區(qū)域化變量理論的基礎上，提出了適合多變量的協(xié)同區(qū)域化理論4:發(fā)展了許多計算變異函數(shù)（或協(xié)方差函數(shù)）的方法；線性地質統(tǒng)計學與非線性地質統(tǒng)計學共同發(fā)展；參數(shù)地質 統(tǒng)計學與非參數(shù)地質統(tǒng)計學相互補充。matheron5為首的參數(shù)地質統(tǒng)計學派以正態(tài)假設為前提，在協(xié)同區(qū)域化理論的基礎上，提出多元地質統(tǒng)計學的基本思想。journel 發(fā)展了無

23、須對數(shù)據(jù)分布作任何假設的非參數(shù)地質統(tǒng)計學，提出了一些非參數(shù)地質統(tǒng)計學克立格方法；由 于時空多元地質統(tǒng)計學的研究得到重視，早期空間域靜態(tài)建模技術的研究逐漸過渡到研究時 空域多元動態(tài)條件模擬，各種模擬方法得到了發(fā)展；早期的等因子模型的因子是埃爾米特 多項式，它要求原始數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。為了拓寬等因子模型的應用，matheron提出了離散的等因子模型和連續(xù)的等因子模型，rivoirard利用析取克立格技術建立了正交指標剩余模型，lajauine 和la ntuejoul等也提出了建立等因子模型的一些方法；已有的地質統(tǒng)計學 方法相互融合。如指示克立格法與協(xié)同克立格法相Z合形成指示協(xié)同克立格法；指示克立

24、格法與因子克立格法相結合形成主分量指示克立格法；協(xié)同克立格法與其它不同的線性地質統(tǒng)計 技術相結合形成各種協(xié)同克立格技術等6。這里重點介紹一下多點地質統(tǒng)計學 7。多點地質統(tǒng)計學是相對于基于變差函數(shù)的兩點地質統(tǒng)計學而言的。在兩點統(tǒng)計里，儲集層相關性通過空間兩點協(xié)方差(變差函數(shù))進行描述。在多點統(tǒng)計里，則是利用空間多個點組合模式進行描述。空間多點組合樣式稱為數(shù)據(jù)樣板， 如果在空間點賦予了值，則為一個特定的空間多點組合模式，稱為數(shù)據(jù)事件。在建模時，對 每一個未知點，估計在其處滿足給定條件的數(shù)據(jù)事件出現(xiàn)的概率，隨后抽樣獲得未知點處值 或者數(shù)據(jù)事件，即完成單次模擬。一旦所有節(jié)點得到訪問，即完成一次模擬實現(xiàn)

25、。二、地質統(tǒng)計方法應用及進展克立格估計方法概述8-9:克立格法是法國 mathron以南非礦山工程師d.g.krige的名字命名的一類方法。簡單地說是一種特殊的加權移動平均法。是一種對空間分布數(shù)據(jù)求最優(yōu)線性無偏內插估計量的方法。根據(jù)估計式形式、區(qū)域化變量平穩(wěn)性、分布及涉及的區(qū)域化變量個數(shù)等克立格方法有如下分類10:.線性克立格法一非線性克立格法.參數(shù)克立格法一非參數(shù)克立格法(指示、概率).平穩(wěn)克立格法(普通)一非平穩(wěn)克立格法(泛克立格).單變量克立格法一多變量克立格法(多元克立格) 指示克立格法. 基本思路在地質、物探化探數(shù)據(jù)處理及相關儲量計算中往往存在以下情況：特異值的出現(xiàn)。所謂特異值是指那

26、些比全部數(shù)值的均值或中位數(shù)高得多的數(shù)值。它既非分析誤差所致；也非采樣方法等人為誤差引起，而是實際存在于所研究的母體之中，這些 特異值只占全部數(shù)據(jù)的極少部分，但卻控制了總金屬資源量的很大比例，同時局限于一定的 空間位置11。在一個研究區(qū)或一個礦床中存在幾種不同類型的礦化作用，這也影響了品位和儲量的精確估計。在礦山地質工作中經常要知道諸如：在區(qū)a及其附近，大于邊界品位值 z的可選采礦單元占多大比例全部可選采礦單元的平均品位是多少等等。為了解決上述問題，地質學家及統(tǒng)計學家進行了許多有成就的研究，而指示克立格法是一種更好的非參數(shù)地質統(tǒng)計學方法，它可以在不必去掉重要而實際存在的高值(特異值)數(shù)據(jù)的條件下

27、處理各種不同的現(xiàn)象，而且給出在一定風險條件下未知量 z(x)的估計量及空間分布。.指示函數(shù)及其二階矩指示函數(shù)定義：設在礦床d上得到了某金屬的品位值，約定其邊界品位為 z,則在d上的每一樣品點x?d上定義一個z的階梯函數(shù)：?1, 當x點上品位值z(x)?zi(x;z)?0, 當x點上品位值z(x)?z在d上的任一區(qū)域a?d內，低于邊界品位 z的品位值z(x)占區(qū)域a的比例表示如下：1i(x;z)dx?0,1a?a ?(a;z)?(a;z) 稱為廢石函數(shù)，而高于邊界品位z的品位值z(x)所占區(qū)域a的比例為：?(a;z)?1?(a;z)?pz(x)?z,x?a稱為礦石回收率。指示函數(shù)的二階矩。在邊界

28、品位 z確定的條件下，隨機函數(shù)i(x;z)服從二項分布，其期 望值是平穩(wěn)的，與 x無關。e i(x;z)=prob z(x)?z ?f(z)?二項分布的概率函數(shù)kn?kprobx?k?cknp(1?p) zk?z?probz(x)?z?pkzk?zk非中心協(xié)方差是ki(h;z)?ei(x?h;z),i(x;z)?probz(x?h)?z同時 z(x)?z方差是vari(x;z)=ci(0;z)?f(z)-f2(z)中心協(xié)方差是c1(h;z)?k1(h;z)?f2(z)變異函數(shù)是?i(h;z)?ei(x?h;z)?i(x;z)2?f(z)?ki(h;z)i(x;z)滿足平穩(wěn)假設指示克立格方法廢石

29、函數(shù)的估計：估計量設計：設在礦床 d上有n個有效數(shù)據(jù)，在 d上的一個域a?d內有n個有效數(shù)據(jù) z(x?),x?a,?1,2,n，給定邊界品位值為z,則指示函數(shù)空間為：12?ci(0;z)?ci(h;z)i(x?;z),?1,2,3,n有？(a;z)的估計值可以表示如下：?(a;z)?(z)i(x?;z)*n?1若給一系列邊界品位值zl時：？zl,l?1,2,l?,這時，估計量可寫為：?(a;zl)?(zl)i(x?;zl)*n?1克立格方程組建立：在無偏和估計方差極小的條件下為求?*(a;z)或？*(a;zl)可得權系數(shù)？?(z)(?1,2,n), 滿足的方程組，即指示克立格方程組：?n?(z

30、)i(x?,x?;z)?i(x?,a;z)?1?1,2,n?n?(z)?1?1?估計方差的表示：其指示克立格方差?2ki?(z)i(x?,a;z)?i(a,a;z)?1n?i(x?,x?;z)息域表示在給定的邊界品位z條件下，矢量h的兩個端點分別在信x?,x?內的所有對點的平均指示變異函數(shù)值；?i(a,a;z)表示在給定邊界品位z條件下，矢量h的兩個端點在待估域a內所有對點的平均指示便宜函數(shù)值；?i(x?,a;z)表示在給定邊界品位 z條件下，矢量h的一個端點在信息域 x?內，另一端點在待彳t域a內所有對點的平均指示半變異函數(shù)值；?為拉格朗日乘子。協(xié)方差函數(shù)表示的方程及方差：用協(xié)方差函數(shù)分別表

31、示如下：?n?(z)ci(x?,x?;z)?ci(x?,a;z)?1?1,2,.,n?n?(z)?1?1 ?2 ki?c(a,a;z)?(z)c(x?,a;z)? ?1n若有l(wèi)個邊界品位zl(l?1,2,.,l)就應該解l個指示克立格方程組。 廢石函數(shù)的意義：相應位置品位值低于 z的概率廢石函數(shù)的作用：用于概率估計及品位值估計篇四：多元統(tǒng)計讀書報告多元統(tǒng)計分析方法在大氣污染評價中的應用【摘要】本文主要運用多元統(tǒng)計中回歸分析及聚類分析的方法對我國主要城市的工業(yè)廢 氣排放量和處理量進行分析，得出了影響評價工業(yè)廢氣排放量和處理情況的簡單方法及估計 污染處理成本的算法，實證分析的結果與其它方法所得結論

32、一致，并收到較好的效果。引言在生產和科學研究中，我們常常遇到多個變量同處于一個過程之中，他們是相互聯(lián)系， 相互制約的。人們通過各種實踐發(fā)現(xiàn)變量之間的關系大致可以分為兩類。一種類型是各變量 之間完全存在確定的關系，即所謂的函數(shù)關系。另一種類型是各變量之間存在著關系，但這 種關系不確定，不能用一個確定的函數(shù)關系式表示出來。因為這些變量其實都是隨機變量(或至少其中一個是隨機變量)，變量之間存在著一種相關性。為了深入了解事物的本質，尤其是 生產實踐和科學技術問題的需要，往往需要我們尋求這些變量之間的數(shù)學關系?；貧w分析就 是處理這些不完全確定的變量之間相關關系的用力工具?；貧w分析就是一種處理變量間相關關

33、系的數(shù)理統(tǒng)計方法。它不僅可以提供變量間相關關系的數(shù)學表達式(通常稱為經驗公式)，而且可以利用概率統(tǒng)計知識對此關系進行分析，以判別其有效性；還可以利用關系式，由一個或多個變量值，預測和控制另一個因變量的取值。 進 一步可以知道這種預測和控制達到了何種程度，并進行因素分析。分類學是人類認識世界的基礎科學，而聚類分析是研究事物分類的其本方法，廣泛的運 用于自然科學研究、社會科學研究、工農業(yè)生產的各個領域。聚類分析是直接比較各事物間 的性質，將事物相近的聚為一類，將性質差別大的歸為不同類，從而將事物分開，能讓人們 更加準確和充分的認識事物。研究方法和研究對象研究對象本文的研究對象是 2005年我國主要

34、城市工業(yè)廢氣排放量及處理情況統(tǒng)計表(如下表2 - 1),并對數(shù)據(jù)進行分析，獲得一些結論。(2005 年)表2-1主要城市工業(yè)廢氣排放及處理情況城 市工業(yè)二氧化硫排放量北京天津石家莊大海南京杭州合 肥福沙廣州南寧重 慶成川烏魯木齊105473241174 181460 150460原呼和浩特沈陽長春哈爾濱上州南昌濟南關B州武漢長都貴陽昆明西安蘭州銀107676 46179 50007 60319 375231 149171125844 24264101502 27002 79117 160953 133442 58887 145009 66509 683162 122697 220297 102

35、343 94341 60924 16727 94482工業(yè)煙塵 工業(yè)粉塵 排放量 17688 76601 89624 56469 71590 51046 61711 67959 49556 47560 35782 13338 19459 24852 24691 139179 46273 43162 16106 52457 131289 156760 53765 12401 39541 18399 4244 45444排放量 32511 19349 149802 37689 16571 9890 25059 35947 10617 58871 60561 3602 1721 7713 29487

36、 92731 14404 100581 5112 36679 212754 32601 34234 8156 25976 16959 3223 11105工業(yè)二氧 化硫去除量 47003 107701 193427 74828 3136 11116 11797 5375 74882 315614 40216 1381 3715 14694 61803 38366 45706 14708 100132 37209 400610 23349 90759 425221 9424 838 12084 41738工業(yè)煙塵 工業(yè)粉塵 去除量 2500967 2724475 2917478 2449455 2178495 1060926 1540351 749043 5742450 2837822 987053 786955 616022 546197 1253016 2517459 2103511 29899 1234292 253123 2073281 791022 1355104 86468