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关键词： 应用统计学   生产实际   应用  

摘要： 应用统计学来源于人们的生产实际,又服务于人们的生产实际,在当前社会中,应用统计学已经与人们生活紧密地联系了起来,推动着人们的生活往更好、更科学的方向发展.基于此,本文中笔者将先分析应用统计学与生产实际的关系,以此提高人们对应用统计学的重视程度;再讲述几种应用统计学在生产实际中的应用意义,以期能供相关人员商榷.

关键词： 定量资料   卡方检验   方差分析   定性资料   t检验   统计学处理   统计学意义   正确选用  

摘要： 关于资料的统计学处理:应根据试验或调查设计的条件,选用合适的统计学分析方法。对于定量资料,应正确选用t检验、q检验或方差分析;对于定性资料应选用卡方检验等。统计结果的解释和表达:用概率P表达时,对比组之间的差异应叙述为:具有统计学意义。如P<0.05,差异具有统计学意义。

关键词： 统计学课程思政   统计辩证思维   家国情怀  

摘要： 统计学课程是财经类本科院校专业基础课程,统计学课程思政覆盖面广,学生受益面大.本文通过理论课堂课程思政构建、实验课堂课程思政构建、统计学家的优秀案例事迹渗透以及统计辩证思维培养,阐述了统计学课程思政中的方法与实施情况,可以为统计学课程老师提供参考.

关键词： 师生双配合   概率统计学   教学与复习  

摘要： 不同的数学教师有不同的教学方法,不同的学生也有不同的学习方法,没有任何一种学习方法是适用于所有师生的。在高二数学教学过程中,教师应采用一种适合大多数学生的教学方法,提高师生之间教与学的配合度,并与学生共同探索一种相对适合的学习方法,以提高学生的数学学习成绩,达到事半功倍的学习效果。基于此,本文将分析师生双配合提高概率统计学教学与复习效率的策略,希望能给处于紧张状态的高二师生提供参考和帮助。

关键词： 应用型本科   统计学   教学改革  

摘要： 统计学作为一门应用型学科,与多门学科存在交叉.在大数据时代,应用型本科院校以培养应用型人才为目标的培养模式下对统计学专业的教学现状进行分析,总结目前统计教学中常见问题,提出相应的改革建议.以期通过科学有效的统计学教学改革措施,培养出具有统计思维、统计知识和统计技能的应用型统计专业人才.

关键词： 人工智能   应用统计学   课程思政   大数据  

摘要： 人工智能背景下,大数据的产生和使用更加便捷.应用统计学专业作为一门通过熟练地运用计算机对大量数据处理和分析数据,用以解决各个领域内的实际问题的学科.其相关课程教学的课程思政正是迎来了机遇和挑战.在此背景下,应用统计学课程思政应顺势而为,探索人工智能背景下课程思政的变革、理论创新,从而培养专门能力、加强监测机制建设.本文以培养高素质、复合型统计应用人才为目标,挖掘智育、体育、美育、劳育等方面教学创新,将课程思政间接、内隐地可持续进行下去.

关键词： 统计学   财务管理   应用  

摘要： 统计学作一门应用功能很强的重要科学，在行政事业单位财务管理中发挥着重要作用。在大数据发展快速的背景下，财务管理从设备、技术、专业能力与人才培养等方面都有了不断的创新和进展，如何充分发挥统计学作用，对各项财务工作采取科学有效管理，是现阶段需要探索和研讨的重要课题。

关键词： 课程思政   统计教学   探索   实践  

摘要： 思想政治教育与统计学课程教学深度融合，统计学的教学中要从人才培养方案、教学内容、教学设计、教学反思等 方面融入思政元素。

关键词： 青稞   高效液相色谱法(HPLC)   指纹图谱   聚类分析   主成分分析  

摘要： 为了筛选品质良好的青稞,选择不同产地的10批青稞样品,建立了青稞的高效液相指纹图谱,并进行了聚类分析和主成分分析,测定了儿茶素、表儿茶素和芦丁3种指标成分的含量。首先采用高效液相色谱法测得了10批青稞的色谱图,建立其共有模式,确定了11个共有峰,蓝青稞指标成分含量均高于白青稞。对共有峰数据进行聚类分析和主成分分析,10批青稞被分为两类,主成分分析得到了3个主成分,方差累积达82.266%,综合得分最高的三个样品分别为S4、S3、S1,均为西藏地区的蓝青稞,与指标成分含量测定的结果一致。指纹图谱、聚类分析结合主成分分析为青稞的指标筛选和综合评价提供了新的方法。

关键词： 科研方法   析因设计   交叉设计   临床试验设计   自身配对设计   概要说明   正交设计   科研设计  

摘要： 1.科研设计:应交代科研方法的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性或横断面调查研究);实验设计(应交代具体的设计类型,如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等);临床试验设计(应交代属于第几期临床试验,采用了何种盲法措施等)。主要做法应围绕4个基本原则(随机、对照、重复、均衡)概要说明,尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。