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统计类论文摘要范文统计类论文摘要写 随着六西格玛管理的深入应用,面对企业积累的大量数据,六西格玛管理面临着如何有效处理大量复杂的数据的问题,而数据挖掘是从大量的、模糊的数据中,提取隐含其中的有用的信息和知识的过程. 学术期刊对学科的发展起着至关重要的载体和导向作用.本文通过对统计类学术期刊历年被CSSCI收录情况,即年评价指标和综合评价指标的统计分析,对统计类学术期刊进行了动态、综合评价.结果表明,我国统计类学术期刊在其发展过程中存在诸多亟待解决的问题,并给出了相应的对策,从而为我国统计类学术期刊的协调发展提供了新思路. 计算机辅助工艺过程设计(Computer Aided Process Planning,简称CAPP)是伴随着当代机械制造业的转型和计算机技术的迅猛发展应运而生的,是先进制造系统的技术基础之一.随着CAPP应用的不断发展,CAPP技术的研究自然从生产用工艺卡片的自动生成,向统计类卡片的自动生成转变.为了充分利用产品的工艺数据,有必要对生产工艺卡片和统计类工艺卡片做深入的研究,从而自动生成统计类工艺卡片. 文章结合统计类课程国际化建设项目的开展,在推动双语教学的过程中借鉴ESP教学法的主要内涵,针对统计专业本科生的自身特点,对若干统计类课程的教学模式和方法进行了探讨.实践表明,要实现统计类课程的双语教学目标,推进相关专业建设的国际化进程,是一项长期而艰巨的任务. 随着科技的快速发展,知识呈爆炸式增长,如何从海量知识中揭示知识的发展规律及其结构特征等可视化的信息,已成为科学研究的重要课题.军事医学符合一般科学发展规律,军事医学知识的快速增长需要从大量知识中揭示其发展规律和结构特征.此外,军事医学科学院在十二五规划中提出两型一流发展目标,针对一流的发展目标,需要全面把握国际重要军事医学机构的研究方向及其变化趋势,需要对优势学科、优秀科研团队和优秀人才等进行科技评价.这就需要基于定量分析的知识可视化方法来揭示. 本研究采用文献调研、系统分析、综合分析和专家咨询相结合的研究方法,全面梳理了知识可视化理论的发展过程、研究基础、不同学科中知识可视化研究存在的问题以及关联性,提出了情报界的知识可视化定义、研究内容和研究对象.全面梳理了情报界知识可视化方法的分类、流程以及流程中各步骤涉及的数学和计算机方法.采用知识可视化方法集成分析、多元统计方法集成分析、知识可视化工具的综合应用和实证研究等方法,对科研机构、研究方向、学科领域和研究团队进行了知识可视化试验研究,较好地证明了方法和工具的适用性以及部分不足. 重点研究内容及结论分为以下三个部分： 第一部分：理论研究. 首先,系统分析了教育界和情报界的知识可视化理论的形成和发展,教育界的知识可视化概念为“视觉表征应用于改善两个或两个以上人之间知识创造和传递的研究”.发现教育界的研究缺乏可视化作用效果研究,所使用的经典表征方法只是一些图解表示,未形成批量的实际应用范式或工具.情报界的知识可视化可归纳为利用各种数学和计算机辅助方法对科学知识进行图表展示,来揭示科学发展规律和科学知识内部结构特征. 其次,探讨了情报界知识可视化的理论基础为计量学和知识图谱,将计量学分为统计分析、科学发展规律的数学模型和揭示知识单元结构特征.知识图谱则是将计量学中揭示知识单元结构特征的系列方法集成的系列软件. 最后,提出情报界知识可视化的概念、研究内容和研究对象.情报界知识可视化的概念：运用数学和计算机辅助方法,以图表等直观方式揭示科学技术产出的文献、专利和成果等知识的数量、质量、发展进程与结构关系的方法.研究内容：衡量知识的量化指标、知识的发展规律和知识的结构特征.并归纳了衡量知识的量化指标的10种常用科学技术指标和7种常用科学计量指标.研究对象：作者/发明者、关键词（主题词）、期刊、学科、引用作者、引用文献、引用期刊、机构、国家/地区和时间等. 第二部分：方法和工具研究. 将情报界知识可视化分为统计类、数学模型类和结构特征类.系统梳理了知识可视化流程,统计类和数学模型类知识可视化流程为数据获取、数据和数据分析三个步骤.结构特征类知识可视化的流程为数据检索、数据清理、选择知识单元、构建知识单元关系、数据标准化、数据简化、可视化和解读七个步骤.总结各步骤涉及的方法,其中构建知识单元关系的二维、三维或多维共现是结构特征类知识可视化揭示研究对象的 _结构、概念结构、知识结构等的重要手段. 将常用集成工具分为统计分析软件、社会网络软件和专业软件,并描述各软件的特点和使用方法.根据数据处理需求和军事医学知识可视化需求选择了本论文试验研究中使用的TDA、TI、BIB、SPSS和CiteSpaceII软件和相关方法. 第三部分：应用和实证研究. 首先,根据军事医学知识可视化应用分析,将军事医学知识可视化按照目的、功能和内涵进行分类.军事医学知识可视化目的分为科学研究和科研管理中的知识可视化应用,军事医学知识可视化功能分为统计类、关联网络类、结构空间类和路径决策类知识可视化.统计类包括科学技术指标、科学计量指标、科学发展规律的数学模型以及一维知识单元数量等的统计.关联网络类是知识节点之间的属性连接关系.结构空间类是从知识的位置关系角度,揭示研究对象在知识空间中的结构.路径决策类是在关联网络类和空间结构类知识可视化基础上加入时间的动态分析考量.将常用内涵分为研究机构、科研方向、研究领域和科研团队知识可视化. 然后,针对军事医学机构知识可视化试验研究,选取全军医院为例,基于全军医院的SCI文献和TI专利数据,得出全军医院的研究方向及其随时间变化、军内医院合作及其随时间变化、与外单位合作的原因、重要作者之间的可能合作/竞争领域以及领域的潜在快速发展可能.证明了词共现、机构合作、作者合作、词共现与时间以及机构合作与时间知识单元关系方法能够进行军事医学机构知识可视化研究.但专利地图与专利技术词条共现聚类相比较,专利技术词条共现聚类更适合军事医学机构重要专利技术的领域划分. 然后,针对军事医学研究方向的知识可视化试验研究,选取国际重要军事医学机构的研究方向为例,分析了这些机构的主要研究方向及其随时间变化,并与情报调研结果比较,证明了基于SCI论文的关键词共现聚类和多维尺度分析能够揭示军事医学的研究方向,但还需要增加非英语文献和专利数据的知识可视化揭示才更完善. 然后,针对军事医学科研领域的知识可视化试验研究,选取睡眠剥夺领域为例,分析了睡眠剥夺领域的子领域分类、子领域方向随时间变化,领域突现词,重要机构合作、重要作者合作和重要研究基础.证明了主题词共现方法能较好的进行子领域分类,突现词能够揭示领域中的突发研究方向和技术,文献共被引能够揭示领域的重要研究基础. 最后,针对军事医学研究团队的知识可视化试验研究,选取军事医学科学院的蛋白质组学创新团队为例,分析了团队的主要研究方向、主要成员、与外部机构合作、作者合作、团队子结构以及团队的重要研究基础.证明了作者合作网络可揭示研究团队的内部结构,文献和期刊共被引能揭示科研团队的重要研究基础.H指数能够评价研究团队和研究人员的学术影响力,但还需要增加发表文献的期刊评价指标、文献的同行评议分值（如f1000分值）以及专利强度指标（如Innography的专利强度分值）等质量评价指标. xx年11月,美国统计学会适应大数据时代的要求,发布了统计学本科专业指导性教学纲要.而在xx年,我国统计类本科专业刚刚进行了一次较大调整,目前的专业课程设置和教学内容改革还处于探索阶段.美国统计学会发布的这份指导性教学纲要对于推进我国统计类本科专业教育改革具有重要借鉴意义.本文首先概括性地介绍了美国统计学会发布的统计学本科专业指导性教学纲要的核心内容,包括统计专业本科生应该掌握的基本技能和应该修读的主要课程,然后分析了我国统计类本科专业教育存在的问题,并提出了在大数据时代改进我国统计类本科专业教育的几点建议. 随着我国经济与科学技术快速发展,少数民族地区急需应用型统计专业人才,这就要求少数民族地区高校要积极探索统计类专业实践教学体系.以喀什师范学院为例,分析了少数民族地区高校统计类专业实践教学中存在的问题,并对少数民族地区高校统计类专业实践教学体系进行了研究. 目前,网络在教育教学中扮演了一个非常重要的角色.在网络环境下,在统计类课程中开展研究性学习,不但为统计类课程中的理论与实践相结合提供了一条特殊的路径,而且有利于培养学生的团队与协作意识.为统计类课程研究性学习的有效开展,应科学选题、合理提供资源,同时强化对教师的培训. 反映股票市场总体走势的各类股票指数一直以来是经济波动的晴雨表,是政府对股市进行调控和监督的重要依据,同时也是投资者进行投资不可或缺的重要投资指南.因此,如何对股指进行准确预测,使得政府能够对股市进行有效监管与调控、投资人能够有效避免投资风险,就成为金融领域理论界长期以来的研究焦点.但是,由于股指的波动受宏观、微观、内部、外部等诸多因素的影响,因此,对股指的预测存在较大的难度.本文在前人研究的基础上,对股指预测理论方法及模型构建做了如下几个方面的研究： (1)股指波动影响因素及股指预测模型特点研究.由于影响股指波动的因素众多,本文从宏观经济、技术指标、心理因素三个层面对影响股指波动的因素进行了系统的归纳与总结；结合股指波动特点和影响因素,分析并归纳出股指预测模型应该具备的功能和要求, (2)股指波动统计类预测模型与创新类预测模型比较研究.本文首先在理论上将两种预测模型进行了比较,对两种预测方法在建模的理论基础、数据要求与处理、模型稳定性与适用性、预测精度与长度等方面进行了比较与探讨.其次,将两类模型进行了实证方面的比较,进行了单一指标输入和多指标输入的大样本、小样本及组合模型的比较, (3)运用生物进化算法对神经网络股指预测模型进行优化.本文运用被GA, PSO, AFSA三种生物进化算法优化后的RBF神经网络对上证综指进行预测,并将三种优化算法得到的预测结果进行了预测精度的比较, (4)建立基于数据挖掘的RBF+AFSA股指预测模型和GA-BP股指预测模型,运用数据挖掘技术,将影响股指波动的数量性指标逐一带入预测模型,将表现不好的淘汰,表现较好的再进一步进行优化组合,直到寻找到一个预测精度最好的最优组合为止, (5)建立基于知识挖掘的FPBP股指预测模型和REPTree+RBF+AFSA股指预测模型,在数据挖掘的基础上,运用知识挖掘技术,将影响股指波动的文本性因素,包括宏观经济性因素和心理因素等,进行筛选、分级、归类等预处理,然后带入相应的预测模型,使预测结果能够更为接近真实值. 论文综合应用股指预测理论、经济学理论、神经网络理论、群智算法理论、数据挖掘理论、知识挖掘理论以及现代数学方法与计算科学技术,对股指预测理论及方法进行了全面系统的研究.具体研究方法包括：(1)理论与实证相结合的研究方法；(2)定量与定性相结合的研究方法；(3)归纳与比较相结合的研究方法等. 本文的主要创新点包括：(1)将统计类的股指预测模型与创新类的股指预测模型在理论与实证两方面进行了比较,结果显示,创新类预测模型在股指预测方面优于统计类预测模型.(2)建立了一种新的对RBF神经网络进行修正的模型-鱼群修正的径向基神经网络预测模型(RBF+AFSA),在数据挖掘的基础上,运用该模型对上证综指进行了预测,并将该种模型的预测结果与其它预测模型进行了比较.(3)运用知识挖掘理论,建立了一个FP_Tree+BP混合预测模型FPBP预测模型,选用FP Tree决策树技术,对影响股指波动的文本因素进行了筛选,寻找出影响股指波动的主要文本因素：经济增长、CPI、货币政策、投资者心理和突发事件.之后将文本因素做适当数量化处理后输入BP模型.实证结果显示,加入文本因素后的FPBP模型的预测效果好于仅输入数量化指标的BP模型.(4)建立了一个基于知识挖掘的REPTree+RBF+AFSA模型.在RBF+AFSA模型数据挖掘的基础之上,将数量化指标的训练误差和文本指标都带入REPTree分类器做决策树IF-Then规则分析,得到一个预测调整率.根据预测调整率调整数据挖掘得到的预测结果.实证结果表明,引入了文本因素之后的REPTree+RBF+AFSA模型预测精度得到了一定程度的提高. 论文研究结果表明：创新型智能化预测模型在股指预测方面优于传统的统计类预测模型；通过建立基于数据挖掘的股指预测模型,对影响股指的数量化因素进行数据挖掘,表明无论在何种预测模型中,经过数据挖掘的多因素组合指标的预测效果都好于单一