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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。
2.求关于房地产投资决策分析的毕业论文
实物期权下房地产投资决策研究摘要：传统的决策分析总是将不确定性因素视为损失，其实，不确定性不仅与损失相联系，同时还存在获利机会。
与传统房地产投资决策方法相比，本文的实物期权方法考虑了房地产投资中的时间价值和管理柔性价值，是一种更为科学合理的投资决策方法。关键词：实物期权；房地产；投资决策房地产投资的基本目标是在不确定的环境下，正确地选择投资方向和投资项目，以实现企业资源的最优配置和企业价值最大化。
为实现这一目标，企业的决策者必须对各种投资机会或项目做出科学、合理、及时地评价。我国房地产开发企业较普遍采用以现金流折现模型（DCF-NPV）为主的传统分析方法，其决策准则是：当一个项目的净现值大于零时进行投资，而在小于零时放弃投资，等于零时根据其他方法综合考虑。
而现实中房地产投资决策很多方面都存在较大的不确定性，其预期的现金流很难估测，所以采用DCF-NPV法可能会降低项目的价值，做出不合理的决策。为此，在房地产投资决策时可采用实物期权分析方法，它考虑了房地产投资中的时间价值和管理柔性价值，是一种更为科学合理的评价方法。
一、传统房地产投资决策方法的缺陷Myers(1977)在提出实物期权概念的同时批评DCF隐含地假定投资项目存在一个静态的预期现金流。Myers和Turnbull(1977)指出DCF模型错误地将公司的贝塔值当作投资项目的贝塔值，且忽视了增长机会的价值。
Hayes和Garvin(1982)认为传统的DCF模型总是假定投资是可逆的，例如购买一项资产后可无成本的将其出售，投资可以无成本地延期进行。这一假定明显与现实不相符合。
在DCF-NPV决策方法中存在以下的隐含假设条件：（1）认为投资是可逆的。（2）不考虑延期投资策略对项目预期收益的影响，投资者在决策和实施中不能因为环境的变化而采取相应的对策。
（3）未来现金流可以准确预测，项目的价值以项目预期所产生的各期净现金流为基础。按给定的风险贴现率计算，不考虑其它关联效应。
（4）项目寿命期内，认为内外部环境不会发生预期以外的变化。从这些基本假设中可以看出，传统的DCF-NPV法在房地产投资决策中存在天然的缺陷。
首先，房地产项目投资具有不可逆转性，最初的成本不可收回，投入已建建筑物的资金，出售时价格也会打折。其次，房地产项目投资决策具有明显的可延迟性和经营柔性的特征。
决策者可以根据市场情况决定什么时候进行投资，从而进行灵活决策。第三，项目周期内，内外部环境会发生巨大变化，DCF-NPV将这些不确定性当作风险来处理，通过折现率来反映。
而现代投资组合理论认为不确定性是机会，可能会带来收益。因此，采用传统分析方法不能准确地对房地产投资项目进行估价，而期权理论的产生为项目投资估价和决策方法提供了更为科学的理论基础。
二、实物期权的概念所谓实物期权是相对于金融期权来讲的，这一词汇的出现最初是由斯图尔特.迈尔斯提出的。他指出期权分析对公司成长机会的合理估价是重要的，许多公司的实物资产可以看成是一种看涨期权，强调实物期权是分析未来决策如何增加价值的一种方法，或研究将来灵活性有多大价值的一种方法。
第一个期权定价公式产生于1973年，由美国芝加哥大学教授Fischer Black和斯坦福大学教授Myron Scholes提出，并在此后得到逐步地完善和发展，它主要对金融期权进行了定价研究，在随后的理论和实践发展中，人们逐步认识到期权定价的本质是对更广泛意义上的“或有索取权”的权利价值进行分析，因此，期权定价理论也逐步由金融领域进入实物投资领域。1977年，Myers教授首次把期权定价理论引入项目投资领域，认为管理柔性和金融期权具有一些相同的特点，并提出把投资机会看作增长期权的观念，如对一项实物资产的看涨期权就是赋予企业一种支付约定的价格获取基础资产的权利而不是义务；同时，看跌期权就是赋予企业出卖一项资产而获得约定价格的权利。
权利和义务的不对称是期权价值的核心[1]。但有别于金融期权的是，项目投资中的期权是以实物资产为基础的，是项目投资者在投资过程中所拥有的一系列非金融性选择权，如推迟或提前、扩大或缩减投资、获取新的信息等，因此称这种期权为实物期权。
三、实物期权在房地产投资决策中的应用房地产开发投资具有明显的期权特性，房地产投资者在付出一定的成本后，便拥有了一项选择权，投资者可以选择投不投资，在何时进行投资，投资多大的规模，即拥有了投资的灵活性。因此，从实物期权角度看，一个房地产项目的价值应该包括两部分，净现值和灵活性价值，因此，房地产价值=传统NPV价值+期权价值。
在房地产投资开发的各个阶段，各种灵活的管理决策都会对项目的价值产生影响。房地产开发商需要选择项目投资开始时间，即企业可以根据实际的市场环境变化，采用灵活的决策，是立即投资还是等待获得新的信息以解决项目面临的不确定性，也就是等待期权，显然这种等待期权是有价值的，需要对其定价。
1、Black-Scholes期权定价模型：连续时间状态下的定价模型是借助金融期权的定价方法，即著名的。
3.求理学硕士论文统计学毕业论文Excel在统计学中的应用
前言：统计学是一门关于用科学的办法搜集、整理、汇总、描绘和剖析数据材料，并在此根底上停止推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义能够看出，统计的关键在于对数据的剖析与加工，而Excel强大的数据剖析功用则恰恰与统计所要处置的问题相顺应，因而从Excel产生之初便被普遍地应用于统计中，而专为统计剖析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计剖析中一种适用而高效的工具。固然SPSS、SAS等专业统计软件在某些方面具有更为强大的统计剖析功用，但其或者需求专业的编程，或者需求昂扬的价钱，因而提高性远远不如Excel。下面以Excel 2003为例，引见一下其在统计学方面的典型应用。
1.数据库统计函数与数据透视表
Excel作为电子表格软件，其数据构造的中心是单元格和单元格区域，因而Excel同数据库软件相同都是管理处置一批有规律的数据。基于Excel的行列构造，在工作表中依照规范的数据库标准对数据停止处置，这也被称为Excel的内部数据库技术，经过创立Excel的内部数据库，能够经过数据库函数完成对数据的统计剖析。
1.1 数据库统计函数
在树立内部数据库的根底上，Excel中特地包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据停止统计运算的工作表函数，这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数普通对应三个参数database、field和criteria，这些参数对应函数所运用的工作表区域，应用这些函数能够在日常统计工作中停止一些根本的统计运算。
Dfunctions具有相同的语法格式：Dfunctions(database,field,criteria)。其中：
①Dfunctions为数据库函数的称号，在Excel中总共有12个数据库函数；
②database为构成数据清单和数据库的单元格区域，数据库是包含一组相关数据的列表，其中包含相关信息的行为记载，而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项，为函数所运用的数据列或称作字段，数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项；
③field能够为文本，即两端带引号的标志项，如“类别”、“消费商”，也能够为数据清单中数据列的位置，如“1”表示第一列，“2”表示第二列。field也可省略，省略后函数将返回数据清单中一切满足条件的值；
④criteria为一组包含给定条件的单元格区域。能够为参数 criteria 指定恣意区域，只需它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条件的单元格。
完毕语：
Execl在统计学方面 百分百论文网 /article.asp?ID=32772论文网的应用还有很多，如概率散布图、抽样散布、参数估量、假定检验、回归剖析与预测以及时间序列剖析等，其强大的统计功用能够满足经济学、医学、气候、农业等各个范畴的数据剖析，为人们的剖析决策提供牢靠的参考，且随着Excel版本的不时晋级，其功用也日趋完善，有着宽广的应用前景。
4.求人力资源管理 统计方面的论文
人力资源管理信息系统分析 - [ 论文关键词 ]人力 资源 管理 信息系统 分析 [ 论文摘要 ] 在现代经营活动中，信息已成为重要资源之一，谁获得了最新的信息，谁重视了信息资源的开发与利用，谁就可能获得巨大的经济利益。
本文通过分析人力资源管理信息系统，力图阐述清楚一个有效的人力资源管理信息系统。 一、引言 任何一个管理系统都是动态的、可控的系统，一般由管理机构、管理对象和联结二者之间关系的信息系统这三个要素组成。
一般认为，管理信息系统是一个人机系统。从技术角度来讲，管理信息系统是为了支持组织决策和管理而进行信息收集、处理、储存和传递的一组相互关联的组成部分；从经营角度来讲管理信息系统是组织和管理上针对环境变化等带来挑战而做出的基于信息技术的（解决问题）方案。
信息系统的三种基本活动是：信息的处理、输出和反馈。 二、人力资源管理信息系统分析 人力资源管理信息系统是对人力资源信息进行收集和加工，利用信息进行人力资源的规划和预测，辅助公司领导进行人力资源开发管理与人事决策的信息系统。
以下将从人力资源管理信息系统的设计、人力资源管理信息系统的功能和人力资源管理信息系统的性能要求三个方面来对人力资源管理信息系统进行分析。 （一）人力资源管理信息系统的设计 人力资源管理信息系统作为公司管理信息系统的一个子系统，其本身也是一个较大的系统，还可以分为若干子系统。
本文作者把人力资源管理信息系统划分为五个子系统， 现对各信息子系统分析如下： 1.人事档案管理子系统 该系统完成对员工基础档案的管理，是人力资源管理信息系统最基础的工作。档案的建立以行政科室为基本单位，正式员工和雇佣制员工分别建立档案。
人事档案至少包括下列具体信息：①自然状况：性别、年龄、民族、籍贯、体重和健康状况等；②知识状况：文化程度、专业、学位、所取得的各种证书和职称等；③能力状况：表达能力、操作能力、管理能力、人际关系协调能力及其他特长的种类与等级；④阅历及经验：做过何种工作，担任何种职务及任职时间、调动原因、总体评价；⑤心理状况：兴趣、偏好、积极性程度和心理承受能力；⑥工作状况：目前所属部门、岗位、职级、绩效和适应性；⑦收入情况：工资、奖金、津贴和职务外收入；⑧家庭背景及生活状况：爱人情况和偏好，家庭职业取向和个人对未来职业生涯的规划等；⑨所在部门使用意图：提、留、调、降。子系统可完成对人事档案的输入、修改、删除、查询、分类统计及报表打印。
2.工资管理子系统 该子系统完成工资的核发与工资的调整，包括输入工资数据、查询个人工资、修改工资数据、统计部门工资和打印工资单，该子系统可以查询考勤与绩效考核子系统的数据，以便确定工资金额。 3.员工考勤与绩效考核子系统 该子系统包括员工考勤与员工绩效考核两部分。
员工考勤用于记录和统计员工出勤情况，可以通过员工上下班打卡的方式实现，旷工、病事假也要及时记录。员工绩效考核用于定量考察员工的工作绩效，包括完成工作的数量、质量、经济效益和社会效益。
子系统还可以统计打印报表，为确定劳动报酬和决定人员调配及职务升降提供依据。 4.员工录用与调配子系统 该子系统完成员工的录用和调配功能。
员工的录用包括新员工的录用和急需人才的招聘。对公司来说，营销员的招聘已成为现阶段比较关键的问题，因此有必要实现计算机管理，提高办事效率。
员工的调配包括员工的平行调动和职务升降，它能处理由于员工调配而引起的各子系统数据的变化。 5.员工教育培训子系统。
该子系统完成员工教育培训的管理，可进行员工素质的统计评价、教育培训过程的控制、教育培训结果的评价。[来源：论文天下论文网 （二）人力资源管理信息系统的功能 人力资源管理信息系统的五个子系统具有大致相同的五个功能模块，它们是信息录入、综合查询检索、统计、打印及系统维护。
1.信息录入：包括原始数据的输入、修改和删除。 2.综合查询检索：接纳查询要求，检索有关信息。
查询方法可以是多种组合条件查询，也可以是模糊条件查询。查询检索分为三类，即上级领导通过网络查询、该子系统管理人员查询和一般用户通过网络查询。
通过设置口令，各用户只能使用自己特权之内的查询。 3.统计：根据需要，各子系统能够统计有关数据并能够打印。
4.打印：各子系统能够打印出有关数据报表和统计报表。 5.系统维护：各子系统维护模块具有修改口令管理、系统库维护、数据整理、系统后备和系统恢复等功能。
①口令管理。口令共有五种类型，供不同的人员使用。
他们是数据库录入人员、数据维护人员、一般用户、部门经理和经理特权。除特权用户外，各用户只能使用自己权限内的操作。
②系统库维护。该模块可以对各子系统的数据库进行管理。
③数据整理。根据条件将数据分类处理。
④系统后备。将数据库的内容备份到软盘。
⑤系统恢复。将数据库从软盘驱动器恢复到系统。
（三）人力资源管理信息系统的性能要求 人力资源管理信息系统经过详细的系统分析和设计，确定为非实时性系统，至少应该满足以下系统性能要求。
5.关于统计学专业、
我是中国人民大学统计学专业的，学统计学的主要是跟数据打交道，除学习一些基本的统计学知识（如中国人民大学开设的统计学可能有多元统计分析、非参数统计、线性回归等）以外，重点还有一些专业统计软件如R、SAS、SPSS等需要掌握，这些统计软件的掌握，我们以后就靠她吃饭了。统计学就业还不错，因为任何一个公司都要做数据处理的。很多人都奔到了金融行业，如银行、证券、基金、保险等。至于工资的话，金融业从整个全国来说，算是工资水平比较高的一个行业吧。
我理解的统计学和会计学的区别在于：统计学，我们打交道的数据要比会计学宽泛的多，处理数据的方法多用到一些专门的统计软件。而会计学则不然，希望能对你有所帮助。
6.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。
7.什么是统计决策
统计决策是由统计学家A.瓦尔德在1950年提出的一种数理统计学的理论，这种理论把数理统计问题看成是统计学家与大自然之间的博弈；用这种观点把各种各样的统计问题统一起来，以对策论的观点来研究。
在一个统计问题中，统计工作者掌握的资料是样本X=(x1,x2…，xn),X所来自的总体的分布Fθ中包含的参数θ为未知，而只知道θ所属的集合（为θ所有可能取值的集合，称为参数空间）。但是，采取什么决策最好，则取决于未知的θ值。用形象化的说法，θ是由大自然在参数空间中选定的，人们力图去找到它。大自然掌握了θ的秘密，而这个秘密又通过样本泄露出来，统计工作者的任务就是根据样本 X中所包含的关于θ的信息，去作出良好的决策。例如，一家商店根据抽样决定是否接受一批来货，一个工厂根据市场调查的结果决定某种产品生产多少等，希望所采取的行动取得尽可能好的效果，或者说，使“行动不当”所造成的损失尽可能小。
8.统计学论文要怎么写啊
你现在的位置 ：远播网 >> 市场营销频道 >> 市场营销资料列表 >> 市场调研 >> 怎么找到合适的市场调查公司？ 怎么找到合适的市场调查公司？ 近年来，每天接到许多来自企业市场部或营销部打来的咨询电话，网上更是各种市场调查、研究分析的需求留言越来越多，提出的问题也越来越具体而复杂。
这说明我国企业目前对市场调查的需求已经进入高速成长期，市场研究行业的成长-成熟期也将加速形成。 近年来，每天接到许多来自企业市场部或营销部打来的咨询电话，网上更是各种市场调查、研究分析的需求留言越来越多，提出的问题也越来越具体而复杂。
这说明我国企业目前对市场调查的需求已经进入高速成长期，市场研究行业的成长-成熟期也将加速形成。 无论国际企业，还是国内企业，当你在决策出现迷茫、需要数据佐证时，您对于市场研究公司的期望都是一样的，你希望它能够提供使你日渐清晰的决策参考、行动指南，您需要调查公司给你指点迷津，提供专业的、可以信赖的数据、信息的充分支持，无论从定性到定量，还是从消费者行为或竞争者动态，您对于市场环境、消费者、竞争对手、对于特殊人群的细分理解，都越来越需要把握、清澈的明白。
即使你不可能在一个较短的时间内全部都能掌握这些，即使你获得的调查数据也有局限、也存在误差和视角上的不足，但是，越来越多的决策者-全球品牌网-已经证实：当您对市场各种要素的了解和掌握得越清晰，对消费者的行为、态度知悉的越多、越具体，您的决策的质量和效果也将随着这些成正比的提高，许多时候，我们宁肯否定一项决策，也不愿没有把握的做出一个充满风险的决策。 因此，企业急需专业的市场调查、市场研究支持，寻找适合的市场调查公司建立合作，就成了许多企业市场部和营销部的新的工作内容。
那么，怎么找市场调查公司合作呢？ 说实话，这个问题，谁也无法很好的回答你。因为，在目前的中国市场，各种市场调查、市场研究公司上千个，但实际能力、技术方法又千差万别，企业很难在短时间里找到一个合适自己的合作公司，所以，不少企业随意的找个公司合作后，由于不满意，就失望和随意的结论：市场调查公司都很差的结论。
----显然，这个结论是草率的、错误的，是不负责任的。 如果用一句话回答的话，我的回答是：只要是那种既具备了10年以上国际调查机构的技术培训、训练，也具备很强的现场管理组织能力、拥有足够资源的公司，就一定能保质保量的完成多数企业的市场调查需求。
也有少数年轻公司也可以完成常规项目，那是因为这些公司里有来自其它资深公司的成员在负责项目的缘故。 因此，我们说：找市场调查公司，关键是找对人。
一个从业十年以上的资深职业市场研究者，是完全可以信赖的，是值得合作的。 很简单，通过行业协会（CMRA）是一个捷径，大多资深公司都是行业协会的成员，在会员里面选择公司，出了问题，至少可以向协会投诉，这显然是明智的。
当然，协会也处在不断规范中，也有不少水平不高的公司只要交了钱，就也是协会会员了。因此，最终还是需要企业自身的识别能力，或者请内行高人介绍、推荐公司，这也是最常见的方式。
但是在许多情况下，企业可能没有市场调查经历、经验，或缺乏了解市场调查公司的信息资源，企业既对不敢相信调查公司的推荐意见，客观上很多不负责任的调查公司也只是一味的自吹不会推荐自己的同行。我经常在与客户交流后，如果发现自己所在的公司不适合为他提供服务，那只要客户需要，我就一定会给他推荐我了解的同行公司，这是许多资历长的研究者保持的习惯和禀性。
与其接一个不擅长的业务最终失掉信誉并给客户带来损失，倒不如帮助客户找到更适合的合作伙伴。 1984年就开始从事市场调查、研究，是国内最早的专职于市场调查的独立法人公司之一。
隶属北京对外经济贸易研究所，是世界民意调查协会会员、欧洲民意及市场调查协会会员、美国市场营销协会会员。擅长汽车、消费品研究，与TNS有紧密合作关系。
负责人：张文平。 1997年成立，成员来自中国早期市场调查机构，现由中科院中国发展战略学研究会咨询中心改组（原艾力森）。
北京、上海、杭州、重庆、香港分部，擅长消费品、药品、工业品、房地产和满意度研究，具有从研究到执行全面运作的质量优势。 另外，还有几家优秀公司如科思瑞智、赛诺等，也是我经常推荐给客户的公司，现已经被国际公司收购了。
当然，找到一个适合的调查公司，还要考虑你公司的行业、业务类型和研究目的等，不同的调查公司提供的服务也是有很大差异的。市场调查公司既有行业、研究领域上的不同擅长和优势，也存在人员背景、人力资源对于项目实施上的差异，所以，真正找到一个合适的公司绝不是简单的事，需要企业专业部门建立长期的市场调研合作机制，需要多次与市场研究公司合作，需要积累经验，参与市场调查行业的活动，加入市场研究协会等。
如何保证与市场调查公司的项目合作成功，以及避免各种合作的风险等，我已有另文介绍，请自搜参阅或与我留言联系。 /?ybtg=zhuyanxia。
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