统计学研究方法范文

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统计学研究对象的研究方法有：以已知数或已知量为基础，循著某种具体关系进行推算的方法、通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法、以平均数为基础进行推算的方法。等这几种研究方法。

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。应用的范围十分广泛。

（来源：文章屋网 ）

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【分类号】：P618.13

一、引言

在油气开发过程中必然会涉及到相关数据测量，测量过程中就会不可避免的出现误差，这些数据误差会给油气地质储层建模带来直接的影响。另外得到确定性的地质变量空间变量模型是不太现实的，那么在这个过程中就需要引用到概率论方法来完善数据建模。举例来说对于储层中流体的流动而言就需要结合微分方程系数等参数来进行探讨。在利用传统方法的建模过程中正常情况下都会使用内插方法得到储层参数但同时也会对流动方程造成影响那么就会产生一定的偏差。因此在油气地质储层建模的过程中需要根据实际条件来对数据模型进行调整并筛选合理的模型来进行构建让油气产量预测可靠性得到保障。

二、多点地质统计学与训练图像

基于变差函数的传统地质统计学随机模拟是目前储层非均质性模拟的常用方法。然而，变差函数只能建立空间两点之间的相关性，难于描述具有复杂空间结构和几何形态的地质体的连续性和变异性。

针对这一问题，多点地质统计学方法应运而生。该方法着重表达空间中多点之间的相关性，能够有效克服传统地质统计学在描述空间形态较复杂的地质体方面的不足。多点地质统计学的基本工具是训练图像，其地位相当于传统地质统计学中的变差函数。对于沉积相建模而言，训练图像相当于定量的相模式，实质上就是一个包含有相接触关系的数字化先验地质模型，其中包含的相接触关系是建模者认为一定存在于实际储层中的。

三、地质概念模型转换成图像训练

地质工作人员擅于根据自己的先验认识、专业知识或现有的类比数据库来建立储层的概念模型。当地质工作人员认为某些特定的概念模型可以反映实际储层的沉积微相接触关系时，这些概念模型就可以转换或直接作为训练图像来使用。利用训练图像整合先验地质认识，并在储层建模过程中引导井间相的预测，是多点地质统计学模拟的一个突破性贡献。

可以将训练图像看作是一个显示空间中相分布模式的定量且直观的先验模型。地质解释成果图、遥感数据或手绘草图都可以作为训练图像或建立训练图像的要素来使用。理想状态下，应当建立一个训练图像库，这样一来建模人员就可以直接选取和使用那些包含目标储层典型沉积模式的训练图像，而不需要每次都重新制作训练图像。

四、二维和三维训练图像

二维训练图像就是在纵向上没有变化，比如人工划相图，因此二维训练图像又称为伪三维训练图像。二维训练图像在纵向上不能反映河道微相的加积，在横向上也不能反映各沉积微相的迁移。因此二维训练图像比不能很好的反映沉积构型。在三维训练图像中，可以反映各微相在横向上的迁移和垂向的加积，能够很好的反映沉积体的空间结构。因此在实际应用中多使用三维训练图像。

五、油气地质储层建模发展趋势展望

从大环境来看目前我国的油气地质储层建模较以往取得了很大的进展，但是在某些环节上依然暴露了一定的问题，需要在以下几方面进行完善。首先遇到地质条件较为复杂的情况时需要将侧积体视为目标体来进行储层构型分析并根据分析结果来进行建模。（2）需要进一步提升地质知识水平并且将这地质知识应用并整合到建模中。（3）加强目标体连续性过程。（4）对三维训练图像构建和三维模拟中数据事件进行更具深度的把握。（5）对井数据模拟条件进行优化。除了在算法上进行改进外还应该让原型模型变得更为丰富并体现出层次感，将地震信息进行高度整合化，构建出地质约束原则，另外在建模过程中对层次分析与模式拟合给予充分的重视。

六、结论

将更多的地质资料整合到储层建模过程中以确保最终数值模型更加符合地质认识，这在预测储层流体特征时是十分必要的。多点地质统计学为地质工作者提供了一个强大的工具，使得他们可以通过训练图像将概念模型和先验地质认识整合到建模过程中。

目前研究的重点是提高多点模拟算法的性能，包括：提高运行速度，降低内存开销，提高沉积模式再现效果以及更灵活的整合不同来源的信息等。有理由相信，随着多点建模方法不断趋于主流，以及越来越多的地质工作者对这一方法变得熟悉，多点地质统计学将成为下一代地质建模工具。

参考文献

[1]王家华，张团峰.油气储层随机建模[M].北京：石油工业出版社，2001：119-143.

[2]王家华.迎接油气储层建模理论、应用的大发展-从2007年国际石油地质统计学大会谈起[J].地学前缘，2008，15（1）：16～254.

[3]李桂亮，王家华.多点地质统计学储层建模的实用展望[J].国外油田工程，2009，25（11）：1～2.

[4]Andrew Clark S.Challenges for Horizontal Well Placement Optimization in a Giant Mature Onshore Oilfield Abu Dhabi.UAE [C].SPE137070，2010，1～15.

[5]Matheron G. Principles of Geostatistics[J].Economic Geology，1963，58（1）：21～28.

[6]王家华，赵巍.基于地震约束的地质统计学建模方法研究[J].海洋石油，2010，30（4）：46～49.

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0引言

 

起源于上世纪七十年代的层次分析法(简称AHP)是由美国运筹学家T.L.Sattyti提出的，主要是对多指标系统方案给出一种层次化、结构化的决策方法。该方法综合考虑了定性与定量两种决策分析方法，在决策分析问题中有着广泛的应用。层次分析法主要是一个模型化、数量化的过程，通过对复杂系统的分解，将其转化为若干因素，在各因素之间通过比较和计算，从而得出不同方案的权重，该权重可为最佳方案的选择提供依据。在处理实际问题的过程中，经常会遇到诸如目标准则层次较多以及非基本结构的复杂决策问题，此时如何能够将该问题简化主要取决于如何从少量的定量信息入手，深入探究问题的本质及其内在关系，将思维的过程数字化，从数学的角度思考，用数字说话，达到准确计量的目的。

 

层次分析法中各层次的结构反映了各因素之间的关系，如何确定该结构是关键所在。通常准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，处理的关键在于如何较为准确的将这些比重进行量化。很多时候，对某个因素有影响的因子比较多，如若直接给出各个因子的比重，难免出现偏差，主要原因有：问题考虑不全面、首尾数据顾此失彼、所有数据可能不符合整体性为1的隐含条件等。比如我们有这样的生活常识：假如有若干个大小不一的西瓜，每个人都能按照自己的感觉给出每个西瓜所占总体重量的大致比重，但是由于不知道每个西瓜具体的重量，每个人给出的数据都不尽相同，而且由于只是估计值，可能所有的比值会出现相互矛盾的情况，也容易出现比值和不等于1的情形。因此，当影响某因素的因子较多时，通常将众多专家研判的均值作为各因子的比重，但这些比重只是初始值，通常要在初始值的基础上经过一系列严格的转化、换算，才能最终得出各准则层的相对权重。各准则层相对权重求解的过程大致可以分为三个步骤：1.构造判断矩阵——分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，从而构造得出两两比较的判断矩阵;2.构造判断转化矩阵——由上一步中的判断矩阵中数据计算各比较元素所在准则的相对权重，并进行一致性检验。通常由判断矩阵到判断转化矩阵的转化方式不唯一，不同的转化构造方式往往对应不同的适用和使用效果;3.计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序。以上三个步骤中，第二步是关键，最终可以得到各方案对于总目标的总排序。

 

在用层次分析法解决某些具体问题时，可能会出现相对权重明显集中，权重差距较大的现象。因此，需要对层次分析法相对权重进行改进计算，努力提升层次分析法实际应用效果。本文主要介绍确定相对权数的一种新算法—方程法，并且通过实例检验其使用效果。1层次分析法中相对权重的算法新思路

 

1.1建立判断矩阵

 

判断矩阵是在对每一层次中的所有因素进行相对重要性的两两比较的基础上而建立的矩阵，即：

 

R=r111…1R1n

 

rn11…1rnn，其中r11。，r22，…，rnn=0.5，rij表示第i个元素相对于第j个元素的重要程度关系，采用0.05-0.95标度给予数量表示，且rij+rji=1。江苏理工学院学报第20卷第6期孙丹丹：确定统计权数的新方法——方程法

 

rij的取值不应由个别人来确定，应由众多专家共同研判，最终取其均值。专家研判的取值是第i个元素相对于第j个元素的重要程度确定：特别重要(0.85-0.95)、重要(0.75-0.85)、相对重要(0.65-0.75)、稍重要(0.55-0.65)、重要程度相当(0.5)。

 

1.2判断转化矩阵

 

判断转化矩阵：A=a111…1a1n

 

an11…1ann，其中a11，a22，…，ann=1。

 

判断转化矩阵，需要将rij转化为aij。

 

判断转化矩阵中aij和aji必须满足两个条件：①aij*aji=1;②aij-aji=rij-rji(其中i为i和j两个元素中较重要者，否则条件②改为aij-aji=rij-rji)。

 

将以上两个条件进行变换，即aij-11aij=rij-rji或aji-11aji=rji-rij，求解可以得aij或aji(取正数解)。

 

1.3准则层的相对权重的计算

 

①计算判断矩阵中各行元素乘积：Mi=∏N1j=1aij=ai1·ai2…ain(i=1，2，....n)。

 

②计算Mi的n-1次方根：Wli=n-11Mi。

 

判断转化矩阵中涉及元素是n个，反映元素间的关系应是n-1个关系。事实上，由于判断转化矩阵中a11，a12，…，ann=1，因此对角线上的元素对计算判断转化矩阵中各行元素之乘积是没有影响的。基于以上考虑，应该计算Mi的n-1次方根。

 

③对Wli进行正则化处理：Wi=Wli/∑n1i=1Wli，其中Wli为判断矩阵中各行元素乘积的n-1次方根。正则化处理后，∑n1i=1Wi=1。

 

从上述过程可以看出，新方法中准则层的相对权重计算过程与传统层次分析法相比，区别主要在于第二步，即判断转化矩阵的计算。在判断转化矩阵中，aij保留了最初判断矩阵中rij之间的差异性，并进一步将最初判断矩阵的对角线相应因素和为1转化为了判断转化矩阵中的对角线相应因素积为1，这在一定程度上解决了相对权重明显集中，权重差距较大的现象。下面将通过实例，来验证该方法在处理权重差距较大问题时的可行性和优越性。2层次分析法中相对权重的改进算法实际应用

 

全部国有及规模以上非国有工业企业主要经济效益指标：工业增加值率、总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率，记这7个指标分别为1、2、3、4、5、6、7。

 

2.1判断矩阵：11121314151617110.510.2510.8010.5510.7010.8010.75210.7510.510.9010.8010.8510.9510.90310.2010.1010.510.3510.3510.8010.40410.4510.2010.6510.510.5510.8510.60510.3010.1510.6510.4510.510.7510.60610.2010.0510.2010.1510.2510.510.25710.2510.1010.6010.4010.4010.7510.52.2判断转化矩阵

 

由上述矩阵结合算法新思路中判断转化矩阵的求法，不妨以a12与a21为例。

 

由r12=0.25，r21=0.75可知：a21·a12=1，

 

a21-a12=r21-r12，即a21·a12=1，

 

a21-a12=0.5。

 

解方程组可得：a12=0.780 8;a21=1.280 2。

 

同理，可求得所有a1ij，i，j=1，2，…，7。

 

汇总整理后可得如下判断转化矩阵：1112131415161711110.780 811.34411.051 211.219 811.34411.280 8211.280 81111.47711.34411.409 511.546 611.477310.74410.6771110.861 210.861 211.34410.905410.951 310.74411.161 21111.051 211.409 511.105510.819 810.709 511.161 210.951 31111.280 811.105610.74410.646 610.74410.709 510.780 81110.780 8710.780 810.67711.10510.90510.90511.280 8112.3准则层的相对权重的计算

 

由上述矩阵结合算法新思路中准则层的相对权重的计算方法可得：Mi分别为：2.316 294，8.186 244，0.454 378，1.345 582，0.909 344，0.154 815，0.612 73。Mi的n-1次方根分别为：1.150 268，1.419 648，0.876 805，1.050 715，0.984 286，0.732 772，0.921 605。

 

从而可以求得每个Mi相对权重，汇总整理如下：

 

%11121314151617统计局公布权重116120112115114110113新算法权重116.12119.89112.29114.72113.79110.27112.91传统层次分析法权123.36146.5913.1518.95111.8611.5414.55本例中，由最后的计算结果可以看出：若使用传统层次分析法，则最终计算出的权重值差距较大且仅集中于个别因素;而使用新方法所计算出来的相对权重明显更接近于统计局所公布的数值，且由此方法计算出的权重值也有更为合理的解释。

 

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随着经济全球化的推进和新经济时代的到来，如何科学地测定社会经济现象，如何科学地设置指标，如何对社会经济问题进行统计分析显得尤其重要。统计理论和方法已经渗透到许多学科领域，统计学成为当代最活跃的学科之一。统计方法已成为经贸、金融、管理等许多领域科学研究的重要方法。《统计学》作为普通高校经管类专业必修核心基础课程之一，其培养目标是能为社会输送具有统计思维和统计应用能力的经管人才。统计活动主要分为收集数据、整理数据，分析数据等三个步骤。作为研究客观事物数据特征和数量关系的方法论科学，它是各专业、各行业整理分析数据所必须使用的一种重要工具，是一门应用性很强的学科。

但是，由于教学理念的影响和条件的制约，作为应用型统计人才培养起点和基础的高校统计学本科教学中存在较多的问题。目前大多数经管类统计学教学，仍偏重于统计理论知识讲授，忽视理论在实践中的应用，偏离了该门课程的培养目标。独立学院作为培养“应用型”人才的院校，如何改进经管类专业的统计学教学方法，如何适应时展的需要，为社会输送更高质量的毕业生，是一个值得我们研究的问题。

1 当前统计学教学存在的问题

1.1 缺乏理论性与实践性的结合

客观的说，在中国，社会经济统计学是一门年轻的学科，它从无到有并逐步发展不过几十年时间，它的发展速度非常快。但在当前的统计学教学过程中，仍重视统计理论的学习，而统计实践的教学相对落后，因而培养的学生不能满足社会发展的需求。只有以社会需求为导向，以培养实践能力为核心，对统计教学理念、教学内容、教学方法以及考核方式等课堂教学的全过程进行改革创新，才能对症下药，解决上述问题。

1.2 缺乏灵活的教学模式

目前，各独立学院管理类专业的统计学教学模式较为单一。从教学目的方面来看，许多教师往往只注重统计基本原理和方法的传授，很少考虑如何使得学生养成统计思维模式，从而真正提高学生的统计实践水平。而从教学内容上看，管理类专业的统计学教学内容大多是抽象地介绍概念、理论与方法，很少涉及到统计与学生所学专业的具体实践相结合。因此，造成学生对统计学的意义和作用难以深入理解。从教学方式上分析，填鸭式的教学方法在经管类专业的统计学教学中仍较为普遍，学生机械的记笔记、背笔记，考试考笔记，这样的教学方式缩小了学生思考、分析、判断的空间，也降低了学生的学习兴趣。

1.3 缺乏科学的考核方式

统计学作为一门应用性学科，要注重学科交叉，以学科的整体发展与综合化发展为出发点，合理构建课程体系，注重学生的专业知识对统计学的影响及在统计学领域中的运用。独立学院的经管类专业的统计学课程多采用闭卷考试的形式，考核内容多注重对基本知识点的考察，而忽视对统计方法综合应用能力的测试。在这样的考核方式中，学生通过短期突击强化可能能够取得不错的考试成绩，但是却未必得到综合应用能力的提升，不能全面反映学生分析问题和解决问题的能力。

2 统计学教学方法改革研究

2.1 案例教学法的引入

案例教学法是实现统计理论与实践相结合的有效手段。统计案例一般可分为调查型案例、描述型案例、解题型案例、综合型案例等。这种教学法的特点在于：教学内容以实际案例为研究对象，可以在课前引入与所学章节内容相关的小案例，由案例需要解决的问题引出本部分需要学习的统计原理和方法；也可在章节结束后，由教师根据所讲内容编写一些案例，由学生对案例进行分析或解答，教师做归纳和总结；或者也可让学生自己通过调查研究，收集案例素材，教师给予正确的引导和专业指导。要寻找具有较强的现实意义的案例，要使案例与教学内容、教学目标协调一致，通过案例教学能够极大地调动学生学习的积极性和学习热情，对培养学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。要做好案例教学，教师在课前必须做充分的准备，以应对随时可能出现的各种问题。

2.2 项目教学法的运用

统计学作为一门方法论的学科，收集、整理、分析数据是统计工作的主要过程。在案例教学法中，学生要研究的问题和观察的变量往往是给定的。然而在实际研究工作中，这些步骤包括数据获取过程往往是最困难的。因此，我们可以将项目教学法引入。美国学者R.L.奥特与M.朗格内克将统计学理解为“从数据中学习的科学”，这一学习过程包含四个环节，即1.设计数据收集过程；2.准备用于分析的数据；3.分析数据；4.解释数据分析的结果。两位学者提出的从数据中获取知识的“四步法”体现了项目教学的精髓。

与案例教学法相比，项目教学法更加重视学生的数据收集（包括二手数据或次级资料的收集整理）能力的培养，它要求学生就某一个实际问题设计一份调查问卷，进一步组织调查从而获得数据。由于调查环节在实证研究中往往是最耗费时间和经费的，因此，它从根本上决定了一项实证研究的质量乃至成败。数据收集能力的培养有利于学生的“干中学”。教师需要在问卷设计、调查组织、数据收集方式方法等方面给予学生指导。教师与学生一起参与调查问卷设计、数据资料的收集、整理和分析，不仅使学生获得了设计问卷、资料收集、整理和分析的基本技能，而且还培养了学生应用统计理论开展统计调查和分析的调查研究能力。

2.3 软件操作能力的培养

统计学的教学活动多半是围绕着数据展开的。由于概念多、图表多、公式多、计算过程繁琐、难教难学、学生缺乏学习兴趣，使统计学教学面临严峻的困境。随着计算机及计算机网络的普及，大大减轻了统计运算的工作量，同时也使计算结果更为精确。因此，统计学教学的重点应由统计理论的传授逐步转向统计应用的学习。在教学中，教师在讲清楚统计基本思想、计算的基本原理后，大量的复杂的计算可交由计算机去完成。目前现有的统计分析软件有Excel、Spss、Minitab等，但是Excel是最易得的，无论是在多媒体教室或机房或者学生自己的计算机上，一般都安装有现成的Excel软件，在统计学教学中的应用，可以节省学生大量的时间，丰富教学内容、增强趣味性、活跃课堂气氛。一些比较抽象、难以理解的内容具体化、简单化，可以完成那些在传统教学手段下难以完成的任务，并且教师的课堂操作、演示还可以激发学生课后动手的兴趣。

2.4 考核方式的转变

教学观念的改变将会引导教学过程进行改变，教学过程的改变包括要求考核方式也必须做出相应改革。以前传统教学模式下教师、学生、学校三方只关注最后的结课考试的书面成绩，而改革后的考核方式应包含全方位的考核因素：课堂讨论、案例分析、调查研究、数据分析、书面考试等形式，全方位的考核有利于学生全程主动参与到学习中来。具体的考核可分为：理论知识部分可采用闭卷考试的形式；实践部分可以用撰写调查报告、案例分析考评和计算机操作等形式。通过多种考核形式与方式，将大大提高学生的统计学理论知识与实践运用水平。

3 结语

统计学是一门方法论的学科。对于独立学院经管专业的学生来说，他们数理基础相对薄弱。传统的教学方式加大了学生学习该门课程的难度。对现行教学模式进行改革，需优化教学内容、创新教学方式。各独立学院应改革现有的教学方式，树立新的教学理念，强化实践能力训练，着重培养学生的发现、分析、解决问题的能力，塑造既具备良好的专业知识，又具有较强的解决实际问题能力的，适应社会各行业所需要的实用型统计人才。

【参考文献】

[1]谷冠鹏，等.基于研究过程的统计学教学模式[J].旅游学刊，2006（12）：63-66.