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信息統計分析方法有哪幾種

發布時間:2022-04-04 17:54:31

1. 分析信息的方法一般包括哪些內容

信息分析方法總共有四種,分別為:
1.信息聯想法;
2.信息綜合法;
3.信息預測法;
4.信息評估法。分析方法」主要探討上市公司財務信息剖析過程所使用的分析手段:比較分析法、比率分析法、趨勢分析法和因素分析法。「比較分析法」一節說明比較分析法的三種形式及應用中需要注意的問題。比較分析法是最基本的分析方法,其作用在於揭示財務活動中的數量關系和存在的差距,從中發現問題。「比率分析法」一節歸納敘述了財務信息分析中常見的三類比率關系,並提出使用比率指標分析財務信息時需要注意的三個問題。「趨勢分析法」可以揭示上市公司財務狀況和經營狀況的變化,幫助我們分析引起變化的主要原因、變動的性質,認識公司的現狀,並預測該公司未來的發展前景。「因素分析法」主要用來確定幾個相互聯系的因素對上市公司某個經濟指標的影響程度,在分析財務指標異動原因時比較常用。常用的信息分析方法分為兩大類:定性分析與定量分析。

(一)定性分析

定性分析即通過專家知識、經驗,對事物現狀的分析以及未來發展趨勢的預測。常用的定性分析法有頭腦風暴法、德爾菲調查法、主觀概率法、相互影響矩陣分析等。定性分析法發展至今,經過不斷完善,已廣泛運用於各類信息分析之中。定性分析最大的優點是,能充分運用專家的知識、經驗,從而對一些無法收集數據的分析預測活動進行評判。定性分析方法也是一種科學的方法。首先專家的知識、經驗是一種隱性知識,是專家在長期大量的實踐中形成的經驗總結,是建立在客觀科學基礎之上的認識,如某行業領域資深專家對行業發展趨勢的判斷,這是他對行業發展全面客觀的認識基礎上作出的推斷,這種推斷具有一定的合理性。其次,某個專家的認識由於受到自身學術行業背景、主觀判斷等限制,其看法具有片面性,但綜合該領域的專家認識,就能比較全面合理的作出定性的判斷,從這個角度這種方法也是合理的。最後,定性分析由於受到主觀因素影響,而且只能提供定性的結論,因此針對具體的微觀的需要作出量化決策的問題,就需要通過定量分析。值得一提的是,定量分析由於客觀具體,用數據和科學模型說話,在某些方面更具有說服力,但是由於應用時受到諸多條件限制,有時候得出的模型和結論未必合理,切不可盲目迷信復雜的模型。定性分析與定量分析需要相互結合使用,才能做出准確科學的結論。

(二)定量分析

定量分析基本上就是統計的內容了,相關分析、回歸分析、主成分與因子分析、獨立性檢驗(卡方檢驗)、分類與聚類等。

數理統計最主要的幾個分布函數:正態分布和t分布、F分布、卡方分布,因為回歸分析里參數檢驗涉及到t檢驗和F檢驗問題,要知道它們到底用來做什麼,有什麼特性。這里簡單介紹幾個一直讓我混淆的概念。

(1)相關分析與回歸分析

兩個事物之間可能存在一定的關聯,如子女身高與父母身高,一般來說父母個子高子女身高也高,但兩者沒有必然的因果關系,那麼這兩者之間有關系,但不是因果關系,這就是相關分析,相關可以是線性相關也可以是非線性相關。而回歸分析如,廣告支出增加,銷量增加,那麼廣告和銷量之間是存在某種因果關系,可以分析廣告支出對銷量增加的影響,這就是回歸分析。

(2)回歸分析與方差分析

前面講到回歸分析,當自變數和因變數都是數值變數,即分析某個自變數的變化對因變數的影響程度就是回歸分析。而方差分析也是分析自變數對因變數的影響程度,但自變數是定性變數,如分析農作物產量(因變數)與土壤種類、肥料種類、栽培方法之間是否有影響,這就是方差分析了。方差分析結論就是,這個定性變數對因變數到底有沒有影響。

(3)線性回歸、logistic曲線與probit曲線

線性回歸就是構建一個模型方程,同回歸分析,自變數和因變數都是定量變數,並且對其取值沒有要求。logistic曲線與probit曲線自變數和因變數也都是定量變數,但是因變數的取值是0或1(這里講的是二元定性選擇回歸)。

2. 大數據的統計分析方法有哪些

未至科技小蜜蜂網路信息雷達是一款網路信息定向採集產品,它能夠對用戶設置的網站進行數據採集和更新,實現靈活的網路數據採集目標,為互聯網數據分析提供基礎。
未至科技顯微鏡是一款大數據文本挖掘工具,是指從文本數據中抽取有價值的信息和知識的計算機處理技術, 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實體識別、關鍵詞標引、摘要等。基於Hadoop MapRece的文本挖掘軟體能夠實現海量文本的挖掘分析。CKM的一個重要應用領域為智能比對, 在專利新穎性評價、科技查新、文檔查重、版權保護、稿件溯源等領域都有著廣泛的應用。
未至科技數據立方是一款大數據可視化關系挖掘工具,展現方式包括關系圖、時間軸、分析圖表、列表等多種表達方式,為使用者提供全方位的信息展現方式。

3. 統計研究的基本方法有哪幾種

抽樣平均誤差是測定抽樣誤差的基本指標。它是隨機抽樣可變總體平均數(抽樣平均數的所有可能值)與全及平均數之間離差...這個指標反映抽樣平均數的所有可能值對全及平均數的平均離散程度,即反映誤差平均值的大小
分布數列是統計整理的一種重要形式,是統計描述和統計分析的一種重要方法,它可以說明總體的分布特徵、內部結構,並可據以研究總體某一標志值的平均水平及其變動的規律性。
1、統計學:是運用數理統計的基本原理和方法研究預防醫學和衛生事業管理中資料的收集,整理和分析的一門應用科學。具體地講,是按照設計方案去收集、整理、分析數據,並對數據結果進行解釋,從而做出比較正確的結論。
2、總體:是根據研究目的確定同質的所有觀察單位某種變數的集合。
3、變異:同一性質的事物,其觀察值(變數值)之間的差異。
4、抽樣研究:從所研究的總體中隨機抽取一部分有代表性的樣本進行研究,用樣本指標推論總體,最終達到了解總體的目的。這種用樣本指標推論總體參數的方法稱為抽樣研究。
5、統計描述:用統計圖表或計算統計指標的方法表達一個特定群體的某種現象或特徵。
6、統計推斷:根據樣本資料的特性對總體的特性作估計或推論的方法稱統計推斷,常用方法是參數估計和假設檢驗。
7、概率:是指某事件出現可能性大小的度量,以符號P表示。
8、醫學參考值范圍:參考值范圍又稱正常值范圍。醫學上常把包括絕大多數人某項指標的數值范圍稱為該指標的參考值范圍。
9、正態分布規律:實際工作中,經常需要了解正態曲線下橫軸上的一定區域的面積占總面積的百分數,用以估計該區間的觀察例數占總例數的百分數,或變數值落在該區間的頻數或概率。
10、可比性:是指對研究結果有影響的非處理因素在各處理組之間盡可能相
同或相近。
11、動態數列:是一系列按時間順序排列起來的統計指標,包括絕對數、相對數或平均數,用以說明事物在時間上的變化和發展趨勢。
12、抽樣誤差:在同一總體中隨機抽取樣本含量相同的若干樣本時,樣本指標之間的差異以及樣本指標與總體指標的差異。
13、標准誤:表示樣本均數間變異程度。
14、率的抽樣誤差:抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差,率之間的差異稱為率的抽樣誤差。
15、參數估計:是指用樣本指標(稱為統計量)估計總體指標(稱為參數)。
16、可信區間:總體參數的所在范圍通常稱為參數的可信區間或置信區間,即該區間以一定的概率(如95%或99%)包含總體參數。
17、I型錯誤:拒絕了實際撒謊能夠成立的H0,這類「棄真」的錯誤稱為I型錯誤。
18、II型錯誤:接受了實際撒謊能夠不成立的H0,這類「存偽」的錯誤稱為II型錯誤。
19、檢驗效能:1-b稱為檢驗效能又稱為把握度。它的含義是:當兩總體確實有差別時,按規定的檢驗水準a,能夠發現兩總體間差別的能力。
20、四格表資料:兩個樣本率的資料又稱為四格表資料,在四格表資料中兩個樣本的實際發生頻數和實際未發生頻數為基本數據,其他數據均可由這四個基本數據推算出來。
21、列聯表資料:對同一樣本資料按其兩個無序分類變數(行變數和列變數)歸納成雙向交叉排列的統計表,其行變數可分為R類,列變數可分為C類,這種表稱為R*C列聯表。
22、參數檢驗:是一種要求樣本來自總體分布型是已知的(如正態分布),在這種假設的基礎上,對總體參數(如總體均數)進行統計推斷的假設檢驗。
23、非參數檢驗:是一種不依賴總體分布類型,也不對總體參數(如總體均數)進行統計推斷的假設檢驗。
24、秩次:即通常意義上的序號,實際上就是將觀察值按順序由小到大排列,並用序號代替了變數值本身。
25、直線相關系數:它是說明具有直線關系的兩個變數間,相關關系的密切程度與相關方向的統計指標。相關系數沒有單位,取值范圍是-1〈=r〈=1,r的絕對值越大表明兩變數的關系越密切。
26、完全負相關:這是一種極為特殊的負相關關系,從散點圖上可以看出,由x與y構成的散點完全分布在一條直線上,x增加,y相應減少,算得的相關系數r=-1。
27、正相關:它是說明具有直線關系的兩個變數間,存在有正的相關方向,即當x增加時,y有相應增大的趨勢,所算得的相關系數r為正值。
28、等級相關:是對等級數據作相關分析,它又稱為秩相關,是一種非參數統計方法。
29、評價:是通過對某些標准來判斷觀測結果,並賦予這種結果以一定的意義和價值的過程。
30、綜合評價:是指人們根據不同的評價目的,選擇相應的評價形式,據此選擇多個因素或指標,並通過一定的數學模型,將多個評價因素或指標轉化為能反映評價對象總體特徵的信息。
31、優序法:為了比較某幾個事物或方案的優劣,在選定各項評價指標後,將待評價的對象或方案就各項評價指標的測量值大小分別排列,並分別對各序號(等級)以相應的評分值即優序數,然後綜合諸評價指標,分別計算評價對象的總賦優序數,並按總賦優序大小評定其優順序的方法即優序法。
32、Topsis:Topsis法常用於系統工程中有限方案多目標決策分析,此外,也可用於效益評價、衛生決策和衛生事業管理等多領域。
33、根本死因:WHO規定,根本死因是指:「(a)引起直接導致死亡的一系列病態事件的那些疾病或損傷,或者(b)造成致命損傷的事故或暴力的情況。」
34、衛生服務需要:是指人們因疾病影響健康,引起人體正常活動的障礙,實際應當接受各種衛生服務的需要(如預防保健、治療、康復)。
35、衛生服務調查統計:是衛生統計的主要內容之一,衛生服務調查統計是從衛生服務資料的設計、收集、整理、分析的角度,來闡述衛生服務研究的特點、研究方法和注意事項,以便使衛生服務研究服務更具有科學性。
36、衛生服務調查:是指對衛生服務狀況、人群健康的危險因素、人群衛生服務的需求和利用、衛生服務資源的分配和利用所進行的一種社會調查。
37、統計表:是以表格的形式列出統計指標,它是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
38、統計圖:是以各種幾何圖形(如點、線、面或立體)顯示數據的大小、升降、分布以及關系等,它也是對資料進行統計描述時的一種常用手段。
39、均數的抽樣誤差:統計學上,對於抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差。

4. 統計學的基本方法有哪幾種

(一)大量觀察法
(二)統計分組法
(三)綜合指標法
(四)時間數列分析法
(五)指數分析法
(六)相關分析法
(七)抽樣推斷法
從各個統計學專家的介紹來看,統計學的基本研究方法是上述的7類。

5. 統計數據分析的基本方法有哪些

1、對比分析法


就是將某一指標與選定的比較標准進行比較,比如:與歷史同期比較、與上期比較、與其他競爭對手比較、與預算比較。一般用柱狀圖進行呈現。


2、結構分析法


就是對某一項目的子項目佔比進行統計和分析,一般用餅圖進行呈現。比如:A公司本年度營業額為1000萬,其中飲料營業額佔33.6%、啤酒佔55%,其他產品的營業額佔11.4%。


3、趨勢分析法


就是對某一指標進行連續多個周期的數據進行統計和分析,一般用折線圖進行呈現。比如:A公司前年度營業額為880萬,去年900萬,本年度1000萬,預計明年為1080萬。


4、比率分析法


就是用相對數來表示不同項目的數據比率,比如:在財務分析中有“盈利能力比率、營運能力比率、償債能力比率、增長能力比率”。


5、因素分析法


就是對某一指標的相關影響因素進行統計與分析。比如,房價與物價、土地價格、地段、裝修等因素有關


6、綜合分析法


就是運用多種分析方法進行數據的統計與分析,比如:5W2H分析法、SWOT分析法、PEST分析法、漏斗分析法等。

6. 數據統計分析方法有哪些

這種籠統的問題,網路上一搜就有。
關鍵字:數據分析方法

7. 數據統計分析方法有幾種

數據分析的方法有很多種,不同領域不同專業有各自常用的方法。

「在線SPSS」SPSSAU中提供百種分析方法,可以登錄查看。

8. 數據統計分析方法有哪些

1、分解主題分析


所謂分解主題分析,是指對於不同分析要求,我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等,然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。


2、鑽取分析


所謂鑽取分析,是指改變維的層次,變換分析的粒度。按照方向方式分為:向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據,或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。


3、常規比較分析


所謂常規比較分析,是指一般比較常見的對比分析方法,例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。


4、大型管理模型分析


所謂大型管理模型分析,是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。


5、財務和因子分析


所謂財務和因子分析,主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析,以最少的信息丟失為前提,將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標,既能大大減少參與數據建模的變數個數,同時也不會造成信息的大量丟失,達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。


6、專題大數據分析


所謂專題大數據分析,是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有:市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

9. 統計分析中常用的有哪幾種「方法圖」

統計質量控制分析方法之一:排列圖法,利用排列圖尋找影響質量主次因素的一種有效方法。統計質量控制分析方法之二:統計調查表法,利用專門設計的統計表對質量數據進行收集、整理和粗略分析質量狀態的一種方法。統計質量控制分析方法之三:直方圖法,將收集到的質量數據進行分組整理,繪製成頻數分布直方圖,用以描述質量分布狀態的一種分析方法。統計質量控制分析方法之四:分層法,將調查收集的原始數據,根據不同的目的和要求,按某一性質進行分組、整理的分析方法。統計質量控制分析方法之五:因果分析圖法,利用因果分析圖來系統整理分析某個質量問題(結果)與其產生原因之間關系的有效工具。統計質量控制分析方法之六:控制圖,用途主要有兩個:過程分析,即分析生產過程是否穩定。過程式控制制,即控制生產過程質量狀態。統計質量控制分析方法之七:相關圖,在質量控制中它是用來顯示兩種質量數據之間關系的一種圖形。以上就是統計質量控制的幾種分析方法及用途,它不僅適用於質量控制,更可應用於一切管理過程。採用統計質量控制的這幾種方法可以幫助企業在質量控制上真正作到"事前"預防和控制。

10. 「統計學」的基本方法有哪幾種

「統計學」的基本方法有:

(一)大量觀察法。

(二)統計分組法。

(三)綜合指標法。

(四)時間數列分析法。

(五)指數分析法。

(六)相關分析法。

第三類是為了進行理論性推理而採用的例示性的數字。配第把這種運用數字和符號進行的推理稱之為「代數的演算法」。

從配第使用數據的方法看,「政治算數」階段的統計學已經比較明顯地體現了「收集和分析數據的科學和藝術」特點,統計實證方法和理論分析方法渾然一體,這種方法即使是現代統計學也依然繼承。

配第在書中使用的數字有三類:

第一類是對社會經濟現象進行統計調查和經驗觀察得到的數字。因為受歷史條件的限制,書中通過嚴格的統計調查得到的數據少,根據經驗得出的數字多;

第二類是運用某種數學方法推算出來的數字。其推算方法可分為三種:

(1)以已知數或已知量為基礎,循著某種具體關系進行推算的方法。

(2)通過運用數字的理論性推理來進行推算的方法。

(3)以平均數為基礎進行推算的方法」。

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