众文网1.谁可以给篇多元统计分析的论文关于经济类的
多元统计分析在宏观经济分析中的应用摘要：研究多元统计分析的理论，利用主成分分析和聚类分析的方法对区域经济指标体系进行分析和综合，找出实质体的数量特征和内在统计规律性。
通过实际的历史数据进行演算，证实与当时的客观实际情况相吻合，为决策部门衡量本地区的经济发展，制定科学决策提供了有利的支持。关键词：多元统计分析；主成分分析；聚类分析统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。
在工业、农业、经济、生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据。因此，对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。
随着电子计算机技术的普及，以及社会、经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际工作中。主成分分析[1]是一种常用的多元统计分析方法，相对于其他统计学方法，更强调用数据本身来指导分析过程，而不是依赖事先给定的某些假设。
主要目的是希望用较少的变量解释原始资料中的大部份变异，期望能将许多相关性很高的变量转化成彼此互相独立的变量，从中选取较原始变量个数少且能解释大部份资料中变异的几个新变量（降低原始变量的维数），也就是所谓的主成分，而这几个主成分也就成为用来解释资料的综合性指标。聚类分析[2]是研究事物分类的一种方法，是认识和探索事物内在联系的一种手段。
聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、机器学习和模式识别等，并作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，概括出每个簇的特点，或者集中注意力对特定的某些簇进行分析。聚类就是将数据对象分组成为多个类或簇，划分的原则是在同一个簇中的对象之间有高度的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
聚类分析通常被用作最初的分析工具，可以使数据挖掘具备识别群这一功能，它的流程通常是首先对数据进行图形描述，再用量化方法来描述数据的特征。1设计思想1.1主成分分析主成分分析主要应用于简化观测系统，将原始因子变换为新因子，把多个单项指标转化为最少数量的综合指标。
其设计思想[3]是通过对每个变量的实际观测值的协方差矩阵进行计算，依次提取方差贡献最大的各个主成分，以达到选择、浓缩和提炼变量的目的。主成分分析中的因子分析所涉及的计算与此类似，是研究一组样品之间的相关关系的一种统计方法，即对于一组具有复杂的相关关系的样品，可以通过研究其相关矩阵的内部结构，找出若干个对这组样品起着支配作用的独立的新因子（实际上是原始变量在通常的、或者是最小二乘意义上的线性组合），用这些独立的新因子（称为公因子或主因子的数目往往比原始变量的数目要少）来表达所有观测数据，既极少损失总的关于原始变量的相关信息，又合理解释了包含在原始变量（样品）的相关性，简化了观测系统，抓住了影响所有观测数据的主要矛盾。
传统的一些综合评价方法在选择权数时有很大的主观随意性，而用主成份方法综合评价经济效益、既避免了信息量的重复，又克服权数选择的人为性。可以方便地得到全面、客观的评价结果。
此方法已被我国许多统计工作者应用到实际工作中，正在产生积极的效果。1.2聚类分析聚类分析的思想来自于方差分析，是由Ward于1936年提出，1967年经Orloci等人发展建立起来的一种系统聚类方法[4-5]。
具体做法是在一批样品的多个观测指标中找出能度量样品（或指标）之间相似程度的统计量，构成一个对称的相似性矩阵，在此基础上进一步找寻各样品（或指标）之间或样品组合之间的相似程度，按相似程度的大小把样品（或指标）逐一归类，进行比较。具体做法就是先将N个样品各自视为一类，然后计算确定样本之间、类与类之间的距离，选择距离最小的一对样本合并成一个新类，计算包括新类在内的其余各类的距离，再将距离最近的两类合并，这样每次减少一类，直至所有的样品都成为一类为止。
在宏观经济的分析研究中根据经济指标体系的多个指标值，找出一些能够度量样品相似程度的指标，以这些指标为划分类型的依据，使一些相似程度较大的区域聚合为一类，再将另一些彼此之间相似程度较大的聚合为另一类，直到把所有区域都聚合完毕，形成一个由小到大的分类系统，最后将整个分类系统绘成一张聚类图，并结合因子分析的评价结果和实际情况具体分类。2数学模型及算法实现2.1主成分分析选择所确立的宏观经济指标作为样品的原始数据组成矩阵，设有N个地区，并各观测P个指标变量，其 （2）若2个样品中有1个在某组中出现过，另一个就加入该组。
（3）若2个样品都在同一组中，这对样品不再分组。（4）若2个样品都已在不同组中出现过，则把2组连接在一起。
通过选用28个地区的实际数据，并利用此方法进行聚类分析，得出了对总体规模指标和综合效益指标进行综合后的聚类谱系图，如图2所示。本文是通过主成分分析和聚类分析对我国区域经济发展进行比较分析的一个应用实例，采用了上世纪 80年代的历史数据进行了比较分析，从结果中可以看出完全符合当时我国区域宏观经济的发展状况。
总之，应用主成分分析和。
2.统计学毕业论文选什么题目比较容易
可以参考下面的
1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例
2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析
3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究
4、上海市人口规模与结构变动趋势分析
5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例
6、上海市居民幸福感现状的调查研究
7、上海市经济增长与环境污染的实证研究
8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究
9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究
10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究
11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究
12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析
13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析
14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析
15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析
16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术
17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法
18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例
19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例
20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例
21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策
22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例
23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）
24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析
25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角
26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究
27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用
28、上海市各区县综合发展潜力评价研究
29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究
30、上海市城镇居民消费的典型相关分析
31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例
32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例
33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析
34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型
35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法
36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析
37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法
38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例
39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究
40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例
41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析
42、中国各地区能源效率的测算与分析
43、XX地区产业能源效率的测算与分析
44、XX地区能源效率的影响因素分析
45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究
3.请问谁有关于统计的论文,具体要求是使用多元统计分析方法分析数
1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
因子分析的基本思想： 把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下： （1）X = (x1,x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 （2）F = (F1,F2，…，Fm)￠ （m统计意义 模型中F1,F2，…，Fm叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。
公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。e1,e2，…，ep叫做特殊因子，是向量x的分量xi(i=1,2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。
模型中载荷矩阵A中的元素（aij）是为因子载荷。因子载荷aij是xi与Fj的协方差，也是xi与Fj的相关系数，它表示xi依赖Fj的程度。
可将aij看作第i个变量在第j公共因子上的权，aij的绝对值越大（|aij|￡1），表明xi与Fj的相依程度越大，或称公共因子Fj对于xi的载荷量越大。为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。
因子载荷矩阵A中第i行元素之平方和记为hi2，称为变量xi的共同度。它是全部公共因子对xi的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量xi的影响。
hi2大表明x的第i个分量xi对于F的每一分量F1,F2，…，Fm的共同依赖程度大。 将因子载荷矩阵A的第j列（ j =1,2，…，m）的各元素的平方和记为gj2，称为公共因子Fj对x的方差贡献。
gj2就表示第j个公共因子Fj对于x的每一分量xi(i= 1,2，…，p)所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。gj2越大，表明公共因子Fj对x的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。
如果将因子载荷矩阵A的所有gj2 ( j =1,2，…，m)都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。 3. 因子旋转 建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。
如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。 旋转的方法有很多，正交旋转（orthogonal rotation）和斜交旋转（oblique rotation）是因子旋转的两类方法。
最常用的方法是最大方差正交旋转法（Varimax）。进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。
因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。常用的斜交旋转方法有Promax法等。
4.因子得分 因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。
这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。 设公共因子F由变量x表示的线性组合为： Fj = uj1 xj1+ uj2 xj2+…+ujpxjp j=1,2，…，m 该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。
若取m=2，则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。 但因子得分函数中方程的个数m小于。
4.求一篇统计学原理的论文
一、福建省统计局科研所介绍 科研所是统计局内部的一个重要职能部门，而统计科研涉及的领域也十分广阔，包括统计基础理论研究、统计应用研究和统计信息技术研究。
同时在政府统计工作中，对政府和社会关心的有关经济、社会、科技、资源与环境等重大问题，都需要从统计的角度进行分析研究，得出结论，提出建议。“十五”期间，国家统计科技研究的重点是统计观念的创新、统计方法的创新、统计手段的创新以及统计体制的创新。
要积极组织、指导重大课题研究，统计科研所每年要完成一项以上具有重要影响的课题。统计杂志是展示优秀科技成果的重要窗口，是科技成果转化为生产力的重要媒介。
要加强对统计杂志的领导和支持，不断提高杂志的质量，增加发行量，扩大影响力，努力创办一流杂志。科研所的主要职能有五点，具体包括：1.拟订全省统计科研计划和科研制度，并组织实施；2.组织协调本局及全省各地区、各部门的统计科研工作；3.承担统计科研课题，负责向国家统计局和省直有关部门进行统计科研课题的申报立项及管理工作；4.承担全省统计科研成果的评审、选优、奖励工作，并推荐优秀成果参加国家和省级评奖；5.拟订省统计学会章程，负责省统计学会日常工作，履行省统计学会秘书处的职责。
根据国务院有关文件精神，国家和各地统计科研所作为非营利性社会公益类科研机构，只能加强，不能削弱。统计科研所担负着从事统计科学研究、进行科研管理（组织统计科技交流、发布课题指南、课题立项、成果评奖等）、编辑出版统计杂志等重要职能。
统计局要为科研人员配备先进的计算机设备、统计分析软件、通讯工具以及其他办公设备；要建设内容丰富的统计科研网站等。二、科研所认识实习的具体内容 第一天到科研所报到时，一进门，就看到书柜上排列着诸多奖章，象年度科研先进单位、统计学会先进单位等等，都是国家统计局给予福建省统计局科研所的表彰，也是对他们工作的肯定，我为自己能有幸到这里认识实习而感到骄傲。
俞明所长和所内同事对我们的到来也表示了欢迎。俞所长对我们今后几天实习的具体工作做了安排，具体包括《福建统计》杂志的出版，统计科研网站的建设，如《国际经济信息摘编》，统计论文出版的校对及统计学会的一些工作。
在次，我也就这几个工作做汇报。首先，是关于论文集的校对工作，也是此次实习中的重点工作，由于这本论文集的重要性，更要求我们校对工作的严格，在次之前，科研所的同事已经对该论文集校对过三遍，但为了确保论文集的正确无误，我们又进行了第四次校对工作。
我也不得不为科研所里同事们认真负责的工作态度感到钦佩。首先我们学习了校对工作的基本常识，要求我们对哪怕是一个标点符号的错误也不能放过。
校对了《区域R&D投入对经济发展影响的研究》、《从资金流量和流向的变化看福建经济运行》九篇学术论文。在校对过程中，印象较深的是关于统计报表的校对，统计报表就严格的编制规则，如规定表号采用一位英文字母或罗马字母和三位数码表示。
英文字母或罗马字母表示全局统计报表制度的排列顺序，三位数码分为两段，第一位数码为第一段表示统计报表的报告期别，或报表的性质，即是年报还是定报，是综合表还是基层表；是经常性调查还是一次性调查或是普查、试行表。第二、三位数码为第二段表示统计报表的顺序。
还学习了统计报表的性质代码：1、基层年报；2、基层定报；3、综合年报；4、综合定报；5、一次性调查；6、普查。从中不仅学习了如何查找错误遗漏还懂得了如何制表。
其次，是关于科研所网站的建设，也是本次实习过程中工作时间较长的工作。我的主要工作是学会网站建设的一些基本知识，并单独处理网站的文章录入，信息搜集等任务。
我负责的主要是“国际经济信息摘编”的编制工作，这个项目主要包括观点聚焦、经济综述]经济比较、热点追踪、市场动态、行业发展动向、统计数据等七个主要项目。搜集了当今国际上经济发展的最新动态的50余篇文章，并录入入网，以供统计相关部门采编并出版成书。
再次，在实习期间，利用科研所书籍多的优点，阅读了大量关于统计方面的书，如《中国统计》、《福建统计》以及诸多统计专业论文，充实了自己的理论知识，收益非浅，还了解统计学会工作的大致流程。三、认识实习的收获与感想 在此之先，我想向所有为我的实习提供帮助和指导的老师和科研所的领导和同事致谢，感谢你们为我的顺利实习所作的努力和帮助。
通过实习，我在统计学方面获得了一些实际的工作经验，巩固并检验了自己三年来本科学习的知识水平。实习期间，我了解并参与了统计论文集的校对工作，并且对统计科研的网站寻找了资料，提出了自己的一些想法。
在此期间，我进一步学习了统计学的理论知识体系，对统计有了更深的理解，将理论与实践有机结合起来。我的工作得到了实习单位充分的肯定和较好的评价。
本次认识实习是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实际的工作中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固，解决。
5.统计学的论文资料
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法论的科学，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，最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年代发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。最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。
6.统计学毕业论文选什么题目比较容易
可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用28、上海市各区县综合发展潜力评价研究29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究30、上海市城镇居民消费的典型相关分析31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析42、中国各地区能源效率的测算与分析43、XX地区产业能源效率的测算与分析44、XX地区能源效率的影响因素分析45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究。
7.统计学毕业论文可以写什么内容
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
5、论文正文：
(1)引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证与步骤；
d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：
(1)所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。
(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
8.求一篇大学统计学论文
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