前言：中文期刊网精心挑选了多元统计分析论文范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
多元统计分析论文范文1
论文关键词：R软件，聚类分析，主成分分析，典型相关分析
引言：多元统计分析是统计学的一个重要分支，也称多变量统计分析；在现实生活中，受多种指标共同作用和影响的现象大量存在，多元统计分析就是研究多个随机变量之间相互依赖关系及其内在统计规律的重要学科，由于多元统计分析方法一般涉及复杂的数学理论，一般无法用手工计算，必须有计算机和统计软件的支持。
在统计软件方面，常用的统计软件有SPSS、SAS、STAT、R、S-PLUS等。R软件是一个自由、免费、开源的软件，是一个具有强大统计分析功能和优秀统计制图功能的统计软件，现已是国内外众多统计学者喜爱的数据分析工具。本文结合实例介绍了R软件在多元统计分析中的应用，具体内容包括R软件在聚类分析、主成分分析、对应分析等方面的应用。
一 在聚类分析教学中的应用
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。在社会经济领域中存在着大量分类问题，比如若对某些大城市的物价指数进行考察聚类分析，而物价指数很多，有农用生产物价指数、服务项目价指数、食品消费物价指数、建材零售价格指数等等。由于要考察的物价指数很多，通常先对这些物价指数进行分类。总之，需要分类的问题很多，因此聚类分析这个有用的工具越来越受到人们的重视，它在许多领域中都得到了广泛的应用。
聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等，具体详见参考文献[3]。
R软件及其相关包提供了各种聚类方法，主要是系统聚类方法、快速聚类方法、模糊聚类方法，常用的是系统聚类方法。
R软件实现系统聚类的程序如下：
Hclust(d,method=“complete”)
其中d是由“dist”构成的距离结构,具体包括绝对值距离、欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离等，默认为欧氏距离；method包括类平均法、重心法、中间距离法最长距离法最短距离法、离差平方和法等，默认是最长距离法。
例1 下表是山东省2008年各市居民家庭平均每人全年消费性支出，利用所给数据对各市进行系统聚类。
山东各市居民家庭平均每人全年消费性支出 元/人
地区
食品
衣着
居住
设备用品
交通通讯
文化教育
医疗保健
其它
济南
1628.16
252.86
790.11
285.64
634.83
355.54
394.37
43.9
青岛
1999.61
523.76
901.56
297.76
595.34
618.12
260.17
106.42
淄博
1691.6
372.21
844.44
300.46
494.67
580.6
370.84
102.16
枣庄
1370.59
272.95
614.3
227.52
454.73
245.93
220.88
84.2
东营
1580.86
234.17
813.58
253.12
532.19
432.05
275.3
39.1
烟台
1673.19
337.92
719.28
201.3
414.08
497.57
286.03
77.11
潍坊
1516.36
299.67
1327.72
243.72
583.04
494.65
269.82
92.95
济宁
1375.4
287.17
722.05
282.16
380.68
412.42
218.11
56.94
泰安
1412.44
225.66
567.66
257.96
411.98
450.57
177.02
70.07
威海
1684.64
517.59
759.36
227.12
424.41
565.75
444.31
77.48
日照
1451.12
351.21
562.91
208.81
457.2
332.16
182.2
37.69
莱芜
1516.22
198.94
624.72
207.03
464.06
469.35
256.53
36.33
临沂
1339.69
212.36
625.26
191.34
409.39
314.9
156.01
63.31
德州
1114.47
173.88
553.14
169.23
319.41
220.45
137.97
42.2
聊城
1146.53
182.53
566.92
186.05
317.48
332.64
155.94
54.31
滨州
1177.49
179.96
979.01
206.88
451.85
407.49
298.7
47.51
菏泽
1265.03
170.85
550.68
143.11
329.99
349.41
多元统计分析论文范文2
【关键词】教学质量；评估；主成分分析
教学评价是系统地收集教学信息，基于所获得的信息，确定培养目标和要求对教学过程与结果进行衡量和价值判断，为教学决策提供依据，从而实现对教学活动的宏观调控，来达到预期结果的过程。对教师教学过程、教学水平进行科学合理的评价能够显示教师教学质量所达到的指标，亦能不断给对教学提供反馈信息。
根据学校的教师教学质量评价细则，调查了我校不同年级的部分学生。除去外出或拒绝回答等因素外实际调查人数153，应答率为85%。
主要是通过教学态度、教学技能、教学效果三方面来，确定了7个指标，公平对待每位学生鼓励学生对学习负责；上课准备充分、熟悉教学内容并注重课堂纪律；讲课条理清楚、层次分明、重点突出程度；积极开展教学改革不断改进教学；按要求完成教学任务，实际预期教学目标；学生能掌握或理解大部分教学内容；善于引导我们深入思考，课堂互动气氛浓厚，最后对教师的教学质量做一个总评价。教学质量评价（10分制）：优秀：8.5分以上；良好：7.5分以上；合格：6.5分以上；基本合格：5.5分以上；不合格：5.5以下。
根据采集的100多份数据，利用excel录入数据，通过加权平均处理分析得到样本数据。论文根据多元统计分析建立了模型，应用了SAS软件和MATLAB神经网络环境分析处理。
在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
从上文中确定评价指标有7个，按顺序分别编为，代表学生对教师上课评价满意程度。我们将评价指标的取值范围定为[0，10]，表格通过随机的153名同学评价，经过EXCEL处理得到数据，如表1所示。
将表1的组数据全部导入SAS中，调用主成分分析过程，编写程序如下：
提交运行，完成相关性分析。从结果中得到各个变量之间的相关性，如表2所示。
从表2中可以看出，于的相关关系最为显著，依次为0.6888，0.6550，0.5451，0.4496，0.4182。同时可以看到与的相关系数为0.6343；与的相关系数为0.6000。这些预测因子之间的相关系数较大，因此，需对预报因子做主成分分析，以提高评价准确性。
主成分分析将研究对象的多个相关变量指标化为少数几个不相关变量的一种多元统计方法，而且这些不相关的综合变量包含了原来变量提供的大部分信息。直接调用上面的SAS的主成分分析主程序，可以得到8个主成分的贡献率和累积贡献率如图1所示，同时可以得到其主成分的相关负荷表如图2所示。
从图1中可以看出前5个主成分的特征值的累积贡献率达到了91.18%，因此可以认为，用前面5个就足以获取原始数据的方差结构了。在看对主成分分析的解释，图2中给出了主成分与各变量的相关系数（即因子负荷）。从因子负荷中我们可以看到第一主成分中和的相关系数比较高；而在第二主成分明显的是由所支配的；同样可得到第三主成分是，第四主成分中和特征向量系数比较大，第五主成分中是。综述所述，可以得出特征性比较显著。
本文主要是对目前我院教学质量效果评价进行了研究。基于多元统计分析的教学质量评价，在主成分分析基础上建立教学质量评价模型。以主观评价试验和统计分析为基础，SAS和MATLAB为运行环境，得到结果。通过试验分析验证了该方法的可行性和有效性，完成了研究工作，并得出结果，即影响教学质量评价的主要因素和因素对教学质量评价影响程度。
参考文献
多元统计分析论文范文3
[关键词]立体化 实践教学课程 设置 实验项目
[中图分类号] G642.423 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2014）07-0115-02
统计学专业的实践教学应是连续的系统的一个教学过程。统计学专业实践教学体系的探索和构建对于实现人才培养方案的目标，培养学生统计思维能力和创新能力至关重要。它不是单一的课堂实践教学，也不仅仅是单层次的社会实践，它应由课堂实践教学、综合实践教学、社会实践和毕业实训实习四部分构成，是多维的、系统的、层进式的、立体化的实践教学体系。它应由以下几部分组成：
一、立体化统计学实践教学体系的构建
1.课堂实践教学是实践教学体系的基础。课堂实践教学蕴涵着巨大的生命活力，只有师生们的生命活力在课堂实践教学中得到有效的发挥，才能真正有助于学生们的培养， 实践教学的课堂才有真正的活力。在统计学专业的课程设置中，可以开设实验项目的主要有统计学导论、统计实验、投资统计、多元统计分析、时间序列分析、计量经济学、调查设计与组织、企业统计等。
2.综合实践教学强调学生通过实践，增强探索和创新意识，学习科学研究的方法，发展综合运用知识的能力，增进学校与社会的密切联系。它是根据相应的统计工作来设置的。SARP和EXCEL统计报表软件实践是根据用人单位统计工作性质开设的实践课，开设统计分析R软件选讲是让学生更熟练地使用各种统计分析软件，从而提高他们的就业技能。开设统计写作和统计制图是为了提高学生的统计应用综合能力。
3.专业社会实践，可以在不拘泥于统计模拟实验室的环境中进行，可以让学生到真实的环境中，分析近在身边的经济问题和社会热点问题。它可以分两个层次去实现：第一层次是开展社会调查实践。如对金水区外来务工人员计划生育情况的调查，对郑州市主要路通流量的调查等。通过社会调查实践活动，锻炼、提高了学生的实际调查能力，并形成对事物的实质性及客观性认识。另一层次是让学生进入校外实习实训基地实习。如郑州市各区统计局、企事业单位等。这种校外实习能使学生真正体会到所学专业知识在实际工作中的应用，从而激发学生的专业兴趣。
4.毕业实训实习，它包含毕业论文的撰写和到统计局等单位的毕业实习。毕业实习以及毕业论文的撰写是实践教学的一个重要环节，如何将前三个方面的实践与毕业实习以及将来的就业结合起来，将直接影响我们的人才培养质量。在学生实习的岗位中，学生可以将前三个实践中整理的资料与毕业论文的写作结合起来，理论联系实际，从而更好地完成毕业论文的撰写。这样，实践单位也会对学生的表现给予高度的评价。
二、制约立体化实践教学体系发展的瓶颈
（一）积极发挥教师的主动性和创造性
立体化实践教学方案的实施必须由教师来具体完成。实践教师是学院教师队伍的重要组成部分，主要包括：担任各实践教学管理教师、指导实践教学的教师。因此要专门成立专业实践领导小组，实践教学人员应有明确的分工和相应的岗位职责。实践教学人员要按照各实践教学环节的管理规范，积极承担实践教学工作，努力完成各项实践教学任务。同时要形成激励机制鼓励他们要积极研究实践教学问题，主动开发和设计实践教学项目，切实保证实践教学工作的顺利开展和进一步加强。
（二）要保证立体化实践教学体系的顺利实施，课程设置是核心
笔者认为在课程的设置上，应强调学生统计应用能力的培养，突出统计学专业“工具型”和“协同型”课程体系的内涵。为此，应把“运筹学”和“统计建模”课程增加到专业特色课程中去，从而突出统计专业定量分析和决策对象的特色。为加强统计分析及其应用需要，建议统计软件选讲侧重介绍SAS和R软件编程技术和应用，另外统计学专业还需增设一门数据库课程，一方面有助于统计软件的学习，另一方面可突出统计专业办学定位。
（三）教学方法的改进是实施立体化实践教学的保证
立体化实践教学中，多种教学方法如：启发式教学、案例教学法、模拟实验教学法、项目教学法都需要及时而全面地展开。以往在专业课程实践教学中，学生缺少一种受启发和相互激励的环境，无法去思考和分析自己的问题。例如对多元统计分析的实践教学，只重视统计思想和各种数据分析方法的讲解，对如何分析解决实际的经济问题，却关注得很少，学生缺少这种主动性综合实践。因此我们要借助于统计分析软件SAS，通过大量的国内外经典案例介绍各种数据分析方法，使学生在掌握基础理论和方法的同时，也能较快地进入实际应用的领域。要以社会的经济问题和热点问题项目为驱动，充分发挥学生的积极性和创造性，优化实践教学内容，创新实践教学。
三、立体化实践教学体系困惑与对策
（一）对于新升本科院校，立体化实践教学中发挥指导、引路作用的师资队伍却存在严重匮乏的问题
现有统计教师队伍中，理论型教师多，“实践型”教师比例偏低。为此，我们制订了统计实践教师培训的十二五规划，鼓励教师向“实践型”教师发展。通过“走出去，引进来”双向机制，及时掌握岗位工作对统计人才的实际需求。另外，我们还建立了有效激励机制，为实践教师外出访学、调研 、科研提供各种机会和条件，不断提高实践教师的整体素质。同时我们还在企事业聘请了专家教授，到我们学院担任兼职教师和讲座教授，而且他们也兼任我们统计学专业学生实习的指导老师，逐步形成了专兼职相结合的实践教师队伍。
（二）年轻的统计学专业缺乏规范性、系统性的实践教材
统计课实践教学往往是在理论课结束之后，安排一定课时的实践教学。一些实践项目单一、肤浅，缺乏应用性和实用性。这种实践教学不仅破坏了实践教学体系的系统性，同时也偏离了立体化实践教学的初衷。目前我们正组织一部分相关教师和实践教学领导小组成员，编写和设计实验指导书、教学案例集，制作和开发多媒体课件，目的是要切实加强立体化实践教学的专业基础建设。《统计学导论》、《多元统计分析》、《SPSS软件及其应用》等课程都已经编写了实践教学大纲和实验指导大纲。其他课程的实践教学大纲和实验指导教程也都在加紧编写过程中，相信很快我们的统计学专业就会有一套规范性、系统性的实践教材。
（三）统计专业大学生传统的毕业实地实习存在许多困难
具体体现在：1.大学毕业生多，实习单位不足，实训基地接受难度大；2.院校下发的实习的经费少，用人单位不愿接受实习；3.实地实习形式往往岗位单一，实习内容偏少，不能对统计工作全过程进行展开实习。4.实习时大多是观摩，实际操作很少，学生缺乏实习的积极性和主动性。学生实习基地分散不便管理，实习很难达到预期效果。显然这种传统的实地实习方式，已违背我们立体化实践教学体系的初衷。为此针对这一现状，我们也试着开发了形式多样的统计实习规划项目。统计实习规划项目如下表：
郑州航空港实验区是中国首个航空港经济发展先行区，建设郑州航空港经济综合实验区，是中原经济区建设的必然要求，是中国新型城镇化建设在中原经济区的升华。它可以形成中原经济区的产业高地、开放高地、创新高地，带动中原经济区快速发展。作为省市共建的一所本科院校，统计学专业必然承载着中原经济区经济建设中统计人才的培养工作，为顺应各类应用型、创新型、综合型统计人才的需求，我们还要不断地探索立体化的统计学实践教学体系，积极推进研究性的实践教学体系，逐步形成我们的实践教学特色，实现人才培养为经济发展服务，促进河南经济的良性和健康发展。
[ 参 考 文 献 ]
[1] 何剑. 统计学专业”四位一体”实践教学体系的探索与实践[J].实验室研究与探索，2011（2）.
[2] 徐龙封.对高等统计学专业课程建设的建议[J].理论与实践，2007（6）.
多元统计分析论文范文4
关键词：核心竞争力；评价体系；评价指标；评价方法
中图分类号：G64文献标识码：A文章编号：1009—0118（2012）11—0020—03
一、引言
近年来，各式各样的高校排行榜炙热着人们的视线，高校排名的提升也成了各个校长和领导的工作目标，很多高等教育研究者也将眼光放在了如何能增强高校竞争力研究的范畴上来。随着研究的不断深入和展开，高校核心竞争力研究作为高等教育研究的一个新领域和新方向为高校的积极的竞争发展带来了新的思路和更明确的方向。它借鉴企业核心竞争力的理论结合高校特征、构成要素和职责等高校属性逐渐形成了其多样的研究模式，评估方法也五花八门，为了促进研究的进一步深入，有必要对其评估过程与方法进行梳理和分析。本文首先分析了高校核心竞争力评价指标体系的特点、类型和结构，接着对其进行分析，再探讨了评价过程中评估方法的使用性问题，最后对高校核心竞争力的评价方法进行了展望。
二、研究样本的选择
本研究主要针对专著、学位论文和一般研究论文为研究对象。
主要有：《地方高校核心竞争力》（朱明，2005）；《赢得未来——高校核心竞争力研究》（成长春，2006）；《民办高校发展战略和政策需求研究——基于核心竞争力理论之视角》（杨树兵，2009）；《企业视角的高校核心竞争力研究——基于地方性高校的分析》（徐和清，2010）；《民办高校核心竞争力研究》（刘龙刚，2012）；《高等学校核心竞争力研究》（戴开富，2007）；《大学核心竞争力理论与实践研究》（张卫良，2005）；《高校核心竞争力分析模型研究》（成长春，2005）；《我国研究型大学核心竞争力评价与培育研究》（任喜峰，2007）；《知识管理视域中的高校核心竞争力提升策略》（徐学兰，2006）；《中国高等学校核心竞争力评价研究》（金涛，2003）等。
三、高校核心竞争力指标体系的分析
通过对大量文献的分析，我们发现高校核心竞争力评估体系的构成和类型主要存在以下几种类型：
（一）基于高校职能要素的评价体系
一类学者认为高校核心竞争力应该是围绕着高校职能和构成要素所展开的，所以构成评价体系如表1所示。
（二）基于能力论的评价体系
该理论认为，高校核心竞争力由各种能力综合、相互作用而成，正是其独特的、不可模仿的能力水平决定了其核心竞争力。所以基于这种理论，高校核心竞争力可以分解为文化力、学习力和创新力，搭建的评价体系如表2。
高校核心竞争力评价体系学科建设全国重点学科比例；博士学科比例：一级学科比例、二级学科比例；重点实验室比例；教师人均学科数。
学科梯队专任教师学历结构；科研人员比例。
资金教学经费占支出比例；收入支出差额占收入比；生均基建投资。
科研科研收入占总收入的比例；单位教师科研产出：单位教师出版专著、单位教师、单位教师取得科技成果、单位教师取得专利；单位教师科研经费数。
人才培养研究生比例；留学生占研究生比例；毕业生就业率。
高校核心竞争力评价体系文化力核心价值观办学指导思想和原则；教师的育人理念；
学生的人生追求。
精神领导的办学理念；办学理念的认知程度；美誉度；办学地位；教师的忠诚度；教师的道德素质；管理制度的健全程度。
学习力学习精神领导者的学习精神；教师的学习精神。
学习机制鼓励教师学习的机制；学习机制对有效学习的促进程度；师生间沟通程度。
创新力创新精神领导者的创新精神；教职员工创新精神；学生创新精神。
创新机制创新制度的有效度。
创新过程科研成果在教学中应用的程度。
（三）基于资源论的评价体系
该理论认为，高校核心竞争力是显性资源和隐性资源共同作用的产物。显性资源是指高校系统运行的工具，具体指学术生产水平和人才培养水平；隐性资源是指高校系统运行的体制和方法，或者说目标，具体指管理和校园文化。基于这种观点，评价体系如表3所示。
高校核心竞争力评价体系显性资源学术生产水平教师学历、职称结构；人均学术论文、专著数量；
特色学科数；国家级、省级部级重点科研项目数；人均科研经费。
人才培养水平就业率；硕、博士比例；重点学科数、实验室数；师生比例。
隐性资源管理素质教育程度；科研和科技成果转化力；办学能力。
校园文化校风、校园精神；学术声誉、知名度、形象、第一志愿报考率。
综合以上三种评价体系，我们发现高校核心竞争力评价体系从指标类型上看有定量评价指标和定性评价指标，定量评价指标按照用途不同又有总量指标和比例指标，比如总量指标有专著数量、重点科研项目数等；比例指标有师生比例，就业率等。再比如校风，形象等就是定性指标。
评价体系从结构上看，基于高校职能要素的评价体系是纯定量指标评价体系；基于能力论的评价体系是定性指标评价体系；基于资源论的评价体系是定性和定量相结合的评价体系。
四、评价过程及方法研究
高校核心竞争力的评价方法不仅仅是构造数学模型计算的过程，而是包括评价流程、定性指标的评价和综合评价三个方面的内容：
（一）评价流程研究
通过归类分析，我们发现核心竞争力的内在结构要求我们将评估工作看成是一个层级性流程的整体评价工作。首先，从基层开始，逐层逐级进行，如果行进到某层存在问题则停止评价。以上文中的评价体系为例，评价先从最底层（三级指标）开始，逐步上升到二级指标，最后将二级指标汇总做综合评价。
（二）定性指标的评价
我们发现高校核心竞争力评价体系中大量的用到了定性评价指标，因此评价的方法和评价者的能力、知识结构、阅历以及对评价对象信息的获取量都直接影响定性指标的测评。所以，为了使得评价结果更接近事实，要在选择评价小组的成员上制定一系列的标准，以找到最合适的专家、学者进行评估。评价方法主要采用专家评价法。具体的方法有：德尔菲法、专家会议法、头脑风暴法、个人判断法。
德尔菲法指根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法；专家会议法指依靠一些专家，对预测对象的未来发展趋势及状况做出判断而进行的一种集体研讨形式；头脑风暴法指通过专家间的相互交流，引起“思维共振”，产生组合效应，形成宏观智能结构，进行创造性思维的过程；个人判断法指依靠个别专家对预测对象未来发展趋势及状况做出专家个人的判断。
（四）综合评价
影响高校核心竞争力的因素比较复杂，这就需要我们的评价体系是多层次、多元化的。有时我们需要用图表的形式明显的显示出对比来，比如两所性质相同的高校如果想对比其师生数量的时候；有时我们又需要计算出每个指标的权重，以此来为众多高校进行总的核心竞争力的排名。所以，为了满足不同的需求，多元统计分析法就被大多数学者普遍使用。
高校核心竞争力评价方法汇总
推断统计分析法
多元统计分析是研究客观事物中多个变量之间相互依赖的统计规律性。随着计算机技术的发展和普及，多元统计分析在医学、生物、气象、经济、教育上得到了广泛的应用。人们越来越想通过更为全面的变量集合去评估某一项事物，并试图用数学模型找到变量之间的关系。
纵观研究文献，一个全面的能体现核心竞争力的评价体系应该是分层次分目标的一个多指标评价体系。基于这种评价体系，研究方法主要分两类：描述统计法和推断统计法。
描述统计法指通过各种图形显示，对数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析以及分布分析。主要有5种图形表示法：散点图、折线图、条形图、雷达图和星座图。
推断统计法指研究客观事物中多个变量之间相互依赖的统计规律性。主要有聚类分析、主成分分析、因子分析、判别分析等，其主要是用来给指标体系确定权重的方法。
五、模糊数学在高校核心竞争力评估中的应用
模糊数学是1965年以后，在模糊集合、模糊逻辑的基础上发展起来的模糊拓扑、模糊测度论等数学领域的统称。是研究现实世界中许多界限不分明甚至是很模糊的问题的数学工具。在模式识别、人工智能等方面有广泛的应用。它可以在无法判断各评价指标与总排名的关系的情况下，且样本数据有限的情况下进行评价，并通过模拟人类神经系统的活动为系统管理带来决策支持。目前，已有少数几篇的论文使用了模糊数学的方法，比如《高等学校核心竞争力研究》（戴开富，2007）使用了BP算法的神经网络技术对13所高校进行了评估，并对其有效性进行了验证。
方法是固定的，为了达到不同的使用目的，我们会选择不同的方法，其目的是为了更贴切、真实的体现其高校核心竞争力水平，为我们的研究服务。
参考文献：
[1]赖德胜，武向荣.论大学的核心竞争力[J].教育研究，2002，（7）：42—46.
[2]朱明.地方高校核心竞争力[M].北京：中国大百科全书出版社，2005：116—144.
[3]刘向兵.大学核心竞争力构成要素辨析[J].中国人民大学学报，2007，（2）：143—148.
[4]任喜峰.我国研究型大学核心竞争力评价与培育研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2007，（10）.
[5]成长春.赢得未来——高校核心竞争力研究[M].北京：人民出版社，2006：240，130.
多元统计分析论文范文5
关键词：工业设计 优秀硕士毕业论文 趋势 分析
中图分类号：TB47
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2013）07-013-03
引言
在工业设计研究中，出现了很多优秀的相关硕士论文，本文从工业设计论文的研究方向以及发表数量等，初步分析出2000—2012年间工业设计发展的趋势与变化，从而了解每个工业设计发展阶段的新趋势，研究成果以及仍然存在的问题。
一、分析方法与步骤
在《中国知网之中国期刊全文数据库》、《万方之中国学术会议文献数据库》分别检索论文以及会议文献题目中包含“工业设计”关键词的文献，在《中国知网之中国期刊全文数据库》以“工业设计”为关键词检索结果，截止到2012年7月19日，为557篇。
二、结果与分析
1.时间分布。考虑到要对现有工业设计趋势进行研究分析，所以选择了较近12年（2000年—2010年）的论文，通过使用“工业设计”为关键词进行搜索发现，2000年没有相关优秀硕士，从2001—2003年相关硕士优秀论文属于发展起步阶段，从2004—2012年每年都会很多优秀硕士，属于迅速发展阶段，相关优秀论文增至557篇，2009年（88篇）是相关数量最高峰点。
经过推断可知，在2009年工业设计的论文达到历史最高的原因在于我国本专科扩招是从1999年开始的，自1997年以后，随着广大群众渴望子女接受高等教育愿望的增加，对扩大高等教育规模的呼声也越来越高。同时，考虑到国家快速发展的需要，1999年我国高等教育开始大规模扩招，当年本专科生招生数与1998年相比增长了47.4%。本专科规模的迅速扩大给高校毕业生的就业带来了更大的压力，而研究生的扩招能够对本科生的就业压力起到一定的缓解作用，因此，硕士研究生的招生规模也不断攀升，录取比例和入学率都在大幅提高。
2.作者分布。在检索到的工业设计方面的优秀硕士论文中，作者主要分布在以下几个学校中，可见相关院校的工业设计发展程度。如表1所示。
小结：由于优秀工业设计硕士论文具有一定的删选性，由表1可以看出工业设计发展较快的院校，并且通过涉及最多的关键词可以看到每所院校所侧重的工业设计发展方向或者是发展程度较深的方向。
3.关键词分布。从2000年到2012年，以“工业设计”为关键词搜索的期刊论文中，论文的关键词主要集中在产品设计、CAID构思与表达、设计教育教学、IDFORCNC（先进制造设备工业设计）、设计管理、绿色设计等。由于搜索分布时采用了关键词“工业设计”，所以这里忽略“工业设计”关键词的数量。所有论文相对较多的关键词如下：可持续发展设计（绿色）、中国传统文化（符号学 语义学）、设计管理/用户研究交互设计、CAID构思与表达、数据库、设计教育、造型语言、工设工程（材料、工艺）、汽车设计、时尚设计、服务设计、品牌PI（产品形象识别）设计、人机工程、可用性、设计史、信息视觉化、故事版/情景设计、设计心理学、体验/情感化设计、IDFORCNC。
其中有代表性的有如下几篇：2010年，北京服装学院屈新波在《现代新材料在产品设计中的应用研究》{1}一文中论述了现代新材料在产品设计中的应用，借助于“需求”将产品设计与材料联系起来。2008年，山东大学张志强在《面向家用健身器材的人机工程理论分析与研究》{2}一文中论述了如何运用人机工程理论对健身器材进行分析，以及针对相关器材人机方面的具体研究。2006年，山东大学吴兰萍在《面向产品设计自动化的人机工程研究与应用》{3}一文中论述了人机工程学的定义以及与工业设计之间的关系，阐述了人机工程学的原理以及产品设计的不同阶段的具体内容，此外还重点分析了现有计算机辅助人机工程软件，例如JACK、SAMMIE、SAFEWORK等。2004年，武汉理工大学刘红在《简论设计项目管理》{4}一文中论述了由于市场竞争的激烈化，用户需求的多样化，项目管理的组织及团队建设的内容与项目管理的执行关键，以及设计项目的生命周期。2007年，西北工业大学韩娟在《CAID系统的用户界面研究及应用》{5}一文中论述了以用户为中心的设计方法，综合认知心理学、人机工程学、计算机信息科学等对CAID用户模型进行分析，将基于用户模型构建的用户界面原型引入到界面设计过程中。
4.影响力分布。在检索到的期刊论文中被引用频次最高的，排在前6位的论文，如表2所示。
通过引用频次最多的文章中发现，关注最多的工业设计方向多为产品设计、交互界面方面。因为产品设计和交互设计的研究较早，所以时间早的被引用的几率就很高。但也充分说明这些优秀论文有一定的借鉴价值。
三、工业设计研究趋势
工业设计从2000—2012年这12年间，发展速度是迅猛的，这一点可以从优秀硕士论文的发表数量日趋增多看出来，并且也是在跟随着社会每一步的发展而发生着变化，从简单地仅仅研究工业设计的表面内容，即“产品设计”，变成研究工业设计更加细节化的方面，是一个从量变到质变的过程。现在工业设计优秀硕士论文中，研究方面数量最多的依次为产品设计、设计管理、设计教育、ID FOR CNC以及可持续发展设计。
李北在2006年中国科协年会的会议论文《未来工业设计的多元化发展趋势》{12}中阐述，现在工业设计呈现多元化发展趋势，并且可以看到，工业设计是一种战略资源，是国家创新战略体系中的重要组成部分。工业设计正在向着跨专业跨学科的综合领域发展。此外通过计算机使用的普及，工业设计信息化也成为主流。
通过对2000—2012年优秀工业设计硕士论文逐年的分析发现，发表的时间与内容和2000—2012年工业设计发展的过程、发展的主题是一致的。通过对这些论文关键词的统计分析，可以看到工业设计在每段时间里发展的内容、重点、趋势，这与社会的需求具有着强烈的联系。
每篇论文的关键词是不变的，在以“工业设计”为关键词搜索到的硕士论文中，通过对新的一年与以往相比较新出现的关键词进行统计，洞察出工业设计每个阶段的新趋势。如表3所示工业设计研究方向从泛泛的大方向上的研究，比如“产品设计”、“可持续设计”等，发展成为细分的研究方向。研究表明，从抽象的工业设计，变为具体的产品设计，后来人们发现工业设计离不开与社会、人的联系，所以研究方向渐渐与社会、人联系起来，最终发展成多方向的、细分的研究方向。这与现有工业设计研究人员对工业设计发展方向的研究结果不谋而合。
2000—2012年有关产品设计、人机工程学以及设计管理等成为研究的主要趋势。此外，还可以发现每年相比前几年新增的研究方向即是工业设计发展中研究趋势的新方向。例如可持续发展（Sustainable Development）是上世纪80年代提出的一个新概念。1987年世界环境与发展委员会在《我们共同的未来》{13}报告中第一次阐述了可持续发展的概念，得到了国际社会的广泛共识。那么工业设计对此也进行了研究，在2002年第一次出现在相关优秀工业设计硕士论文中。例如2002年湖南大学龚克在《非物质与可持续的工业设计道路》{14}中阐述了有关可持续的工业设计道路的相关内容。
再例如，在现代信息化的大背景下，计算机信息库在工业设计专业得到了广泛的应用，2006年第一次出现有关数据库研究的硕士论文。例如2006年东华大学孙明华发表的《设计艺术学专业建立设计材料数据库的必要性研究》{15}。2009年山东大学郝松发表了《基于产品表象信息库的工业设计构型方法研究》{16}。
同时也发现，由于优秀硕士论文是要在社会需求的大背景下提出，受发表时间和评审的限制，虽然相对滞后，但是也能够体现出近十年间的工业设计的大体研究趋势、新的研究方向。工业设计研究趋势的发展变化受社会发展因素（技术、环境、国情、学科交融等）的影响较大。
四、结束语
2000—2012年，我国优秀工业设计数量以及发表的内容质量都有着质的飞跃，这也说明我国工业设计方面研究的水平日趋深入。但是从近几年发现，已经存在研究过（下转第16页）（上接第14页）热的现象，主要表现在研究课题的重复性，例如人机工程学，此间不乏相关类似课题的出现。
从2000—2012年间优秀工业设计硕士论文中，可以看到工业设计事业发展迅速，方向由单一转为多元化，并且呈现多学科融合趋势。此外，研究趋势受社会发展的因素（技术、环境、国情、学科交融等）影响较大，比如在信息化的大背景下，工业设计专业与计算机应用越来越密切，因此出现了CAID等相关研究。可以看到工业设计的研究趋势在以后会围绕产品设计、计算机辅助工业设计（CAID）、设计管理等热门话题展开。随着工业设计的深入研究，也会出现更多新的设计概念，而这些概念一定是可持续性地围绕用户的人机设计，相信在以后的研究中，会有更多优秀的硕士论文出现。
注释：
{1}屈新波.现代新材料在产品设计中的应用研究[D].北京服装学院，2010
{2}张志强.面向家用健身器材的人机工程理论分析与研究[D].山东大学，2008
{3}吴兰萍.面向产品设计自动化的人机工程研究与应用[D].山东大学，2006
{4}刘红.简论设计项目管理[D].武汉理工大学，2004
{5}韩娟.CAID系统的用户界面研究及应用[D].西北工业大学，2007
{6}吴瑜.人机交互设计界面问题研究[D].武汉理工大学，2004
{7}周睿.基于可用性的手机交互界面设计研究[D].南京理工大学，2006
{8}杨大年.中国民间儿童玩具再设计研究[D].江南大学，2004
{9}王巍.ICAID系统的实现机制研究[D].湖南大学，2004
{10}王军锋.计算机游戏界面设计方法研究[D].西北工业大学，2007
{11}熊湘晖.产品造型设计的外观质量美学评价理论及研究[D].昆明理工大学，2005
{12}李北.未来工业设计的多元化发展趋势[R].中国科协年会，2006
{13}我们共同的未来[R].世界环境与发展委员会.1987
{14}龚克.非物质与可持续的工业设计道路[D].湖南大学，2002
{15}孙明华.设计艺术学专业建立设计材料数据库的必要性研究[D].东华大学，2006
{16}郝松.基于产品表象信息库的工业设计构型方法研究[D].山东大学，2009
多元统计分析论文范文6
关键词： 回归分析法 科技产出能力 影响因素分析 预测研究
一、回归分析理论简介
回归分析方法是多元统计分析的各种方法中应用最广泛的一种。它是处理多个变量间相互依赖关系的一种数理统计方法。
1.多元线性回归
多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。多元回归分析方法是根据实际问题的要求，在众多相关变量中，考查其中一个或几个变量与其余变量的依赖关系。
2.多元线性回归模型
称此模型为经典多元线性回归模型，其中Y是可观测的随机向量，？藓是不可观测的随机向量，C是已知矩阵，β，σ是未知参数，并设n>m，且rank（C）=m+1.
3.回归预测的步骤
第一步：获取自变量和因变量的观测值。
第二步：绘制XY散点图。
第三步：写出带未知参数的回归方程。
第四步：确定回归方程中参数值。
第五步：判断回归方程的拟合优度。
第六步：进行预测。
4.回归模型的检验
（1）判定系数R
用来判断回归方程的拟合优度，通常可以认为当R大于0.9时，所得到的回归曲线拟合得较好，而当R小于0.5时，所得到的回归曲线很难说明变量之间的依赖关系。
（2）t统计量
如果对于某个自变量，其t统计量的p值小于显著水平（或称置信度、置信水平α），则可认为该自变量与因变量是相关的。
（3）F统计量
如果F统计量的P值小于显著水平（或称置信度、置信水平），则可认为方程的回归效果显著[1]。
二、回归分析法的应用
本文根据黑龙江省高校2000-2008年的理工类科技数据进行回归分析，文中数据来源于《历年统计年鉴》。我们将研究2000-2008年中影响黑龙江省高校科技产出能力的因素并作出回归模型，以便于预测其他年份的科技产出能力。
文中高校的科研产出能力用高校当年产出的论文与著作的加权和衡量，高校当年的经费使用情况我们采用当年经费支出的数据[3]。我们用Y来表示黑龙江省21所高校科技产出能力（单位：项），为黑龙江省21所高校当年经费支出总数（单位：百元），为黑龙江省高校当年投入的人员总数（单位：人）。把这九年的数据录入到SAS中，输出结果见表1[2]。
表1 输出结果
The REG Procedure
Model：MODEL1
Dependent Varible：y
Analysis of Variance
Sourc DF Sum of Squares Mean Square F Value pr>F
Model 2 46454159 23227079 11.61 0.0087
Error 6 12002893 2000482
Corrected Total 8 58457052
Root MSE 1414.38400 R-Square 0.7947
Dependent Mean 9727.88889 Adj R-Sq 0.7262
Coeff Var 14.53948
Parameter Estimates
Parameter Standard
Variable DF Estimate Error t Value pr>|t|
Intercept 1 -348.67105 4372.23945 -0.80 0.4566
X1 1 0.00400 0.00082996 4.82 0.0030
X2 1 0.23290 0.11848 1.97 0.0969
表1的输出结果中截距项的p值为0.4566大于显著性水平α，显著性水平α取为0.05，截距项在模型中不显著，可以将截距项去掉，修改程序重新拟合模型，输出结果见表2。
表2 输出结果
The REG Procedure
Model：MODEL1
Dependent Varible：y
Analysis of Variance
Sourc DF Sum of Squares Mean Square F Value pr>F
Model 1 896874210 2095.20175 236.57
Error 7 13269242 1895606
Uncorrected Total 8 2103.98725
Root MSE 1376.81007 R-Square 0.9854
Dependent Mean 8.17193 Adj R-Sq 0.9957
Coeff Var 6.62214
Parameter Estimates
Parameter Standard
Variable DF Estimate Error t Value pr>|t|
X1 1 0.00360 0.00709 84.58
X2 1 0.14238 0.00721 8.09 0.0030
1.回归方程
2.回归方程显著性检验的结果
均方误差MSE=13269242/7=1895606，它是模型中误差方差σ的估计；该表还给出检验统计量F值为236.57，P值小于0.0001，这表示拟合的模型是高度显著的，该模型解释了这组数据总变差中的主要部分。
3.回归系数显著性检验的结果
该输出中参数估计表不仅给出回归方程的系数，并给出检验∶β=0（i=0，1，…，m）的结果：见该图的最右边列Prob>|T|（即显著性概率P值），若给定α=0.05自变量x的P值均小于0.05，说明这个模型是高度显著的[4]。
4.有关的回归统计量
决定系数R=0.9854，标准差σ的估计量为1376.81007回归平方和U=896874210残差平方和Q=13269242.
输出的方差分析表显示，各项指标都较好，说明模型拟合较好，同时这是一个意义直观且便于应用的二元线性模型。模型表明：每年的综合成果数与当年用于课题的经费投入成正相关关系，即经费投入越多，相应的成果产出也较多；同时综合成果数与当年用于课题的人员投入也成正相关关系，也就是说，投入的人员多也意味着有较多产出，因而从这几年理工类课题的人员投入趋势看，其一直都在增加，各个高校似乎也抓住了这一规律。
当然，基于这一关系，我们便可以进行合理预测和控制。我们已知2009年黑龙江省高校投入的经费总数为2503876千元和人员投入的总数为35746人，应用以上模型预测2009年黑龙江省的综合成果总数14103.5项。而2009年综合成果总数的真实值为15308.8项。相对误差为7.9%，根据区间估计的理论我们可求出回归函数在x=2503876，x=35746处的值的置信水平为0.95的置信区间为[10464.66908，17742.26908]而我们的真实值又确实落在其中，所以又一次证明了我们的模型较好，我们可以通过这个模型进行预测，为政府部门的决策提供参考。
参考文献：
[1]李卫东.应用多元统计分析[M].北京大学出版社，2008.
[2]黄燕，吴平.SAS统计分析及应用[M].机械工业出版社，2005.
