学生学业成绩的统计学方法与应用

摘要：统计信息是信息的发送者。随着市场表现的不断发展，各行各业对信息的需求不断增加。政府和企业等领先企业在激烈的市场竞争中处于领先地位，对统计数据质量的需求也在逐步增加。统计数据的质量直接关系到绩效发展的顺利进行，是做出各种决策的重要实践基础。然而，根据中国最近的统计数据，所发布信息的准确性与公众需求之间存在一定差距，同时，统计数据的国际规范，特别是学生的学业成绩也存在一定差距有一个差距。一些学者发现，在研究过程中，学校提供的成绩总和远大于学生提供的学校成绩。可以看出，中国的统计数据质量普遍得到保证，但由于种种原因，中国的统计数据质量仍然存在很多问题。如果统计数据不正确，则统计信息较晚，统计数据系统与当前绩效管理系统的要求不匹配。因此，有必要评估和诊断统计数据的质量，以便找到相应的措施，以便最大化统计数据的质量。

众所周知，成就是一个国家表现的最佳指标，它不仅可以反映其表现，还可以反映其力量和财富。如果分数数据的质量准确性存在问题，则会影响市场开发中主要参与者的决策。分数的数据质量当然是社会关注的焦点。为了提高最终数据的质量，政府提高了各地区绩效的质量和效率，并开始改进原有的绩效评估和评估方法。该学生的学业成绩，在2009年制定为“区域季度数据评估和评估方法”，每个地区的季度成果，根据关键部门和行业宏观绩效指标的发展和变化在审计评估方法审查和率。。如果区域绩效会计数据不符合审核评估要求，将调整学生的学业成绩，调整区域绩效的当前总量和增长率，并向公众发布。

在本文中，我们仅使用统计知识的简单解释来对索引匹配的原始简单解释进行建模，即选择合理的模型以获得与性能的高度相关性。尝试。绩效指标之间的一致程度，以及使用逐步局部影响分析方法来评估和诊断数据。

关键词:数据质量;成绩;指标匹配;逐步局部影响分析;序列相关

abstract：The statistical data is the carrier of the information. With the continuous development of market economy, the community demand for informationIncreasing. Government and enterprises and other economic entities in the fierce market competition in the dominant position on the statisticsThe demand for data quality is gradually improving. The quality of statistical data is directly related to the smooth development of economic developmentIs an important realistic basis for making decisions. But in recent years, China's statistical data, will be madeThere is a certain gap between the accuracy of information contained in the information and the public demand. At the same time, with the international statisticsThere are some gaps in the guidelines, especially in China's provinces and cities of It can be seen, in general, the quality of our statistical data is guaranteed, but for various reasons,There are still many problems in the quality of our statistics. Such as statistical data is not real, statistical information lag, statisticsThe data system is out of touch with the requirements of the current economic management system. Which requires the quality of statistical data intoLine assessment and diagnosis to find the appropriate response to maximize the quality of statistical data.

data is presentProblem, will affect the economic subject to the market development of the judge, the quality of 成绩 data naturally become a social wideThe focus of attention. In order to improve the quality of 成绩 data, the government strengthens the quality and efficiency of regional economic operationBenefits, began to improve the original assessment of the growth rate of the region, and the public announcement.

The National Bureau of Statistics's assessment of the quality of statistical data uses only a simple description of statistical knowledge, andThis paper attempts to model the original simple description from the point of view of matching the index, that is, select a reasonable model

And the degree of matching between the macroeconomic indicators with strong correlation with using stepwiseThe impact analysis method evaluates the data.

Key words: data quality; index matching; stepwise local impact analysis; sequence correlation

1 引言

随着各行业统计数据分析的积极发展，统计工作成为数据处理的重要组成部分，统计调查的数据质量是科学有效决策和管理相关问题的重要依据。如今，统计数据的质量是统计工作测量和评估的重要指标，数据的准确性与数据方法的正确判断密切相关。

统计调查数据的质量越来越受到社会各界的关注，但统计调查数据所载的信息对每个市场的关键公司尤为重要。这不仅仅是为制定科学和正确的社会发展计划和宏观经济法规提供更准确，全面和及时的统计数据，以提高当今的实力。在市场竞争中占据更多优势。如果统计数据不正确或者数据质量不高，则不仅会影响决策的正确性，还会影响企业。国家声誉和信誉。

国外对统计数据质量的研究始于20世纪初，大量国外统计研究人员在统计数据质量评估和诊断方法的研究和开发过程中作出了重大贡献。从早期研究到当前的发展趋势，国外对统计数据质量的研究发现从浅层到深层的发展过程，从一般误差理论研究到统计数据误差理论研究。一些学者，由挪威统计学家AN Kiar和英国统计学家AL Bowley代表，首先使用随机抽样方法分析和研究统计数据，Dalenius测量“用于统计数据质量建议的向量。及时性，相关性，准确性，性能，水平数据的细节等。

国内学者开始落后于统计数据质量的研究，大多数数据质量的评估和诊断都是基于国外的研究成果。关于数据质量的影响因素，国内学者倾向于定性评价，其中包括傅德银提出的统计数据质量体系的框架和原理，统计数据质量控制技术体系和统计数据质量文件如何制作和刘红，黄Yan利用趋势模拟评价方法评估了2004年中国GDP的准确性，选择1978年至2003年的中国结果作为样本，并通过各种测试和预测建立了相应的模型。将模型拟合的预测值与实际值进行比较，以找出异常数据。

虽然目前对中国统计数据质量的研究与国外研究相比具有重要的理论和实践价值，但中国对统计数据质量的研究还比较落后，实证研究缺乏，潜在问题尚未得到有效解决。。不一致是严重的，可以提高数据质量。在这里，为了进一步将中国的统计工作与国际社会相结合，提高中国统计数据的国际可信度，对中国统计数据质量的研究需要进一步发展，更加系统化需要认真深入的调查。

本文在对统计调查数据质量评价方法的研究基础上，旨在阐述研究背景，研究对象的意义，研究现状以及国内外的研究现状和发展趋势。然后，我们通过对鲁棒回归M-估计方法的详细讨论和几种加权函数的分析，提出了一种改进的加权函数M估计方法，并提出了鲁棒M-估计方法的权重数据识别。建议。判断标准是根据异常值提出的。然后，使用改进方法和确定标准有效地分析统计数据，并且改进的加权函数M估计方法和确定标准通过分析结果有效地确定统计数据质量的异常值。能够。最后，我们总结和倡导这一主题，并提出可行的措施，为国家制定制定统计调查数据质量评估政策的基础。

（1）文学研究方法：通过图书馆，杂志，报刊等收集与本文有关的文献资料，掌握国内外统计调查数据质量的研究情况，总结，奠定基础。

（2）比较研究方法：通过对统计数据和影响统计管理体系质量的因素进行比较分析，寻求更有效，更合理的措施。

（3）案例分析方法：通过贵州统计数据质量问题的案例研究，了解统计数据质量工作中存在的问题，寻求提高区域统计数据质量的措施。

（4）定性分析与定量分析相结合：从定性分析出发，首先分析区域统计数据质量未解决的问题和原因，并在此基础上定量分析数据质量问题。使问题更直观，更清晰。

首先，我们收集和阅读大量文献，组织从中获得的数据，确定论文的整体结构，在论文大纲中总结，并阐明主题的方向性。在写作过程中，收集的信息很老，因此有必要使用在线访问方法获取最新信息，这可以使准备工作在早期成功。

2 重要理论概述

2.1正态分布

蕴涵2逻辑关系检验方法，实现对统计指标数据可靠性的粗略检验，以政府统计指标体系等统计指标作为决策标准，包含身份和相关内部逻辑关系。（1）比较逻辑测试2比较逻辑测试的逻辑关系是由概念，孔径和范围方面的统计指标之间的差异形成的单向包含或同一性关系。其中一种测试方法目前用于测试各级统计部门对各种统计数据的质量，也是质疑中国绩效统计的起点或重要基础。测试的逻辑关系是由密切相关的客观社会绩效现象确定的统计指标之间的高度相关关系。换句话说，由此计算的相对指标应该在特定范围内，例如增长率和财务收入。三个行业的比例应该相对稳定;其次，每个增长率之间的方向应该是一致的，总指数中相同或相反趋势的变化之间存在相当程度的一致性。

2.逻辑关系评价方法的问题是显而易见的，比较逻辑测验的基础是普遍关系的基本统计理论和整体和部分的社会绩效，因此操作简单，易于理解，具有扎实的检验优势。基础。然而，缺点也非常明显，这反映在测试结果的粗糙度和多个吐出点上。一方面，只要测试统计信息之间没有重大的逻辑关系冲突，数据就被接受但被接受。逻辑关系只是统计指标数据可靠性的最基本要求之一，但如果测试的统计指标数据违反特定的逻辑关系，则数据是可靠的。表示。上述问题仅取决于假设或进一步分析和验证，因为它可能无法以这种方式回答，并且无法显示可靠数据，哪些数据不可靠或整个数据不可靠。你第二个。

3.解决方案2从技术检验方法来看，逻辑测试方法过于粗糙或不稳定，因此有必要先加强基础知识，积极引进先进的科学技术。

2.2样本偏度与峰度

2.2.1 k阶原点与k阶中心距

蕴涵2测量模型分析方法是指一种统计数据质量评价方法，基于测量绩效模型的建立和相关指标的数据质量评价相关的统计指标之间的社会绩效非常复杂，相关的逻辑测试方法往往不及评估统计数据的质量，但使用更强大的工具，如测量性能模型来评估统计数据的质量，并尝试创建统计数据质量测量模型还有研究人员。：

测量模型的能力为统计数据质量评估的应用提供了坚实的基础，在测量模型分析方法中，问题指标之间的关系或指标数据的强度，这也是第二个优势。然而，该方法也存在缺点，并且难以获得为评估基准选择的解释变量的数据，因为样本数据的测量模型的要求和假设在实际评估中过于严格。通常假设在整个样本期间都是可靠的，这种严格的假设在实际评估中得出多个结论。

3.解决方案2强化模型的构建此时，有必要加强监控，然后，在模型估计阶段，为了尽可能提高参数估计的效果，评估中的每个参数模型是否正确需要估计。研究者在估计参数时执行一些处理，并消除违反参数估计假设的多重共线性，自相关，异质性方差等因素，或者在估计参数时“n”吐出。使用通常的最小二乘估计而不是相反，选择更稳健的估计方法，例如最小二乘估计，最大似然估计或广义矩估计，并且在估计特定评估模型之后执行初步测量性能测试。三种类型的分析方法：（1）分析拟合模型的每个解释变量的系数，并确定解释变量与模型中反映的解释变量之间的关系是否与社会成就常识或当时的期望相匹配模型构建判断。（2）重点分析拟合模型中某些参数估计的周期稳定性。最常用的拟合模型是生产函数。大多数参数估算与全要素生产率分析有关; （3）拟合模型分析基于参数估计，预测误差模型侧重于两个。

2.2.2样本偏度

1.含义2会计数据重估方法是一种统计数据质量评估方法，是从统计会计角度重新估计具体统计指标数据，实现相关统计指标数据质量评估的方法。指向。（1）偏差修正重估方法2主要用于评估市场价值结果的准确性及其组成项目水平的数据。（2）体积指数重估方法2 SNA的体积指数重估方法另一种。规范性方法，即体积指数外推法的应用，主要用于评估工业和农业等行业增值增长率数据的准确性。

会计数据重新评估方法的问题偏差校正重新评估方法存在一些问题：要评估的统计指标的重新估计结果容易受到所使用的替代数据和替代数据的计算方法的影响存在问题。用于计算替代数据以纠正特定问题对当前价格结果的影响的数据或不同方式，当前价格结果的重新估计结果可能显着不同，并且选择的替代数据或替代数据计算方法是主观的。

3.解决方案2偏差修正重估需要对会计实务中存在的具体问题进行具体分析，并客观地选择替代数据或替代数据计算方法。

2.2.3样本峰度

逻辑关系检验法是以政府统计指标体系中各个统计指标之间存在的包含、恒等以及相关等内在逻辑关系为判断标准、实现对统计指标数据的可信度的粗略检验。如果在检验中某一组统计指标数据违背了它们之间所存在的特定的逻辑关系，则表明该组统计指标数据存在可信度问题，有可能是其中的一个或一部分数据不可信，也有可能是整组数据均不可信，需要进行进一步的分析与核查。按照检验所依据逻辑关系的不同，该方法可分为比较逻辑检验法和相关逻辑检验法。

2.3样本均值及样本方差

2.3.1样本均值

比较逻辑检验所依据的逻辑关系是由于统计指标在概念、口径及范围等要素方面的差异而形成的单向包含或者恒等关系，它是传统的检验方法之一，目前在各级统计部门检查各种统计数据质量时普遍使用，也是多数学者、公众和媒体质疑中国UDP等统计数据的起点或重要依据。例如，基于中国存在己久的各地区UDP的总和显著大于学校UDP以及各地区UDP增长率的加权平均数显著高于学校UDP增长率等数据不一致现象，孟连、王小鲁认为各地区UDP增长数据普遍存在不可信问题，学校UDP增长数据虽然由学生学业成绩在汇总数据的基础上经过审核、评估、验证，并作了相当的调整，但在很大程度上也不可信，需进行进一步的分析与验证}l} ; Rawski则质疑中国UDP统计数据的可信性团。

2.3.2样本方差

相关逻辑检验所依据的逻辑关系是由紧密联系的客观社会成绩现象所决定

的统计指标之间的高度相关关系，主要有两种表现形式:一是总量指标本身之间存在比较稳定的比例或比率关系，即由此计算的相对指标应在特定的范围里取值，如增加值率、财政收入占UDP比重、三次产业间的比例等均应比较稳定;二是总量指标的变动趋势之间存在相当程度的同向或反向一致性，亦即各自的增长率之间应该在方向上相符、在幅度上一致，如菲利普斯曲线表明通货膨胀率与失业率之间的关系、能源消费增长率与UDP增长率之间应保持同向且大致相同的幅度等。在实证研究中，孟连、王小鲁通过分析各种价格指数、货运增长率以及电力和能源消费增长率等指标与UDP增长率之间的关系，认为1996-1998年中国UDP指数有较大虚增成分 ; Rawski则以1997-2018年间中国实际UDP增长24. 700、而在同一时期能源消耗却下降了12. 8%为理由明确提出对中国UDP增长的质疑，在详细分析1998年航空旅客运输的数据后，Rawski认为2. 2%是1997-1998年中国U DP增长率的一个上限，实际结果有可能远远低于它，甚至有可能是负数。对于这种观点，hardy则明确表示反对，理由是虽然能源消耗出现了下降，但在1997-2018年间中国财政收入和总进口却分别增长了近9000和7000。

3数据处理与结果显示

学生学业成绩的统计方法和应用测量模型分析方法是指基于测量绩效模型的建立和相关指标数据质量评价的一种统计数据质量评价方法。由于社会绩效统计指标之间相关性的复杂性，相关的逻辑测试往往无法评估统计数据的质量。开发了用于统计数据质量评估的计量经济模型分析方法。首先，通过详细分析，根据相应的成果或统计理论建立测量结果模型，因变量通常是待评估的指标;其次，样本数据用于估计建筑模型的参数。并对估算结果进行初步测试以获得特定模型;三，分析获得的特定模型，然后根据相应的理论或假设判断待评估的统计数据是否可靠根据

构建学生学业成绩统计模型是计量经济模型分析中最重要的步骤之一，也是计量经济模型分析中有效评估统计数据质量的关键点之一。。为了成功建立统计数据质量评估的计量经济模型，建模人员不仅具有良好的建模技能，还需要准确选择合适的模型类别。

统计模型估计学生的学业成绩是计量经济模型分析中非常重要的一步，是否有可能对评价模型中的每个参数进行优秀的估计，后续模型分析的重要性不仅是重要的因素，影响这也是影响整体统计数据质量评估的重要因素。当使用测量的性能模型评估统计数据的质量时，选择的解释变量越多，模型的影响机制就越具体，结果的性能就越现实，因此研究人员倾向于选择尽可能多的解释变量。。这更加现实。然而，这种趋势对于模型估计是非常不利的，并且选择的解释变量越多，违反参数估计假设的可能性越大，并且参数估计变得不太有效。模型更是如此。

4结果分分析

学生的学业表现统计使用得分与宏观绩效指标之间的相关性用于评估表现的数据质量。这需要在所选择的宏观绩效指标与结果之间存在一定的内部关系，并且随着时间的推移，宏观绩效指标与结果之间存在长期稳定发展的趋势。评估方法如下。与去年同期相比，弹性模量性能应基本稳定），以及目前的弹性模量。

宏观产业的业绩指标不应低于去年同期发展速度的弹性系数。这是一种方法，其中学生的学业表现使用弹性因子评估表现数据的质量，弹性因子，一个变量对应于另一个变量的变化率，以反映变量之间变化的敏感性。代表变化率。变化程度仍然在描述性统计水平，我的实证研究发现效果并不好。

在本文中，首先，在检验绩效与宏观绩效指标之间的一致程度时，我们分析了理论背景和实际获得的数据，并使用了成就水平与相关宏观绩效指标之间的具体量化模型。分析内在因素。在研究了指标之间的匹配关系后，采用逐步局部效应分析方法来诊断指标之间的匹配关系，此时，将获得一些异常值。合理稳定的调整和匹配不一致此时，可以标记异常年份，并且这些年的性能数据质量被认为是可疑的。本文讨论的五组匹配指数主要采用简单线性回归模型和二项式回归模型。

使用分级局部影响分析方法来诊断定量匹配关系是使用评估方法来检查分数数据的质量。根据是否存在异常值，它确定年度结果是否可疑。第二章讨论了五个匹配指标之间的匹配关系，在确定匹配指标之间的定量关系后，第三章采用逐步局部影响分析的方法来诊断匹配关系。。

在使用定量统计方法评估得分数据的质量后，我们分析了诊断结果并获得了学校的得分和结果异常的年份，但异常关系是这些年的结果数据是否意味着存在质量问题？分析了中国社会成就的背景。

由于我国统计方法和制度的不足，分级和计算的结果不能非常接近真实的价值。学校绩效与地区绩效的差异是分级会计中最好的问题。这是一个证明。多年来，社区关于中国绩效数据质量的问题逐渐转向区域绩效，因为年度会计的区域平均值一再超过学校绩效。可以看出，学校绩效数据质量异常的年份相对稳定，绩效数据质量异常的年份相对分散。中国的国家绩效核算体系相对成熟，可以看出国家绩效数据的质量比该地区更可靠。从目前中国现行会计状况来看，分数是衡量各地区绩效和绩效的重要指标，因此向学生报告学校绩效的区域结果在很多地区和城市调整，即使是严重的受金融危机影响，业绩增长仍高于去年。这是质疑我国表现的主要原因，也是学生学习成绩过程中遇到的重大挑战。

学校表现和成绩存在问题，结果背后可能与2007年次贷贷款全球金融危机有关。美国的金融危机于2007年爆发，并在2008 - 2009年期间蔓延至中国，开始影响我们国家实体的业绩。中国危机的影响主要体现在对金融和资本市场的重大影响以及出口的急剧下降，这些负面影响对中国的业绩产生了深远的影响。根据公布的数据，业绩增长率与上年相比有所下降，但仍以9％的高增长率增长。在表现为“政绩”的情况下，其他宏观绩效指标可能更清楚地反映实际发展水平。绩效指标与宏观绩效指标之间的差异。

本文的不足之处在于，由于学生学业成绩的评估方法采用的是弹性系数的指标，原本试图从弹性系数入手采用统计模型对数据质量进行评估，然而匹配指标的年度弹性系数都呈现出杂乱无章毫无规律可循的状态，故而采用匹配模型进行研究(但在使用匹配模型时，仅考虑简单的回归模型，虽己跳脱描述性统计的层面，但在实证方面，仍然显得有点单薄，是否需要更复杂更精确的模型，有待于进一步研究。

关于对统计数据质量检验的这个课题，希望本文可以起到抛砖引玉的作用。

也希望本文在研究过程所遭遇的困难及不足之处可以成为以后研究的方向。比如

对于指标匹配的定义，如何从统计学的角度找到更为准确合理的方法来衡量，目

前学术界对于这个方面的研究也较为稀少，是一个值得不断探讨的问题。同时，

对于弹性系数的分析，可以获取更多关于成绩数据质量是否异常的信息，利用统

计模型对弹性系数进行考察，若能取得较好的诊断效果，将会对数据质量研究有

很大的帮助。

致谢

在论文即将完成之际，衷心的感谢我的老师。导师严谨的治学态度诲人不倦的精神和崇高的品德，将使我受益终生。在论文的选题及撰写过程中，老师始终给予我鼓励、支持、帮助指导。借此机会向老师表示我最崇高的敬意和诚挚的谢意。在研究生期间，得到了众多老师的教导与帮助，他们孜孜不倦的教导使我终生难忘，在此向他们表示深深的谢意。

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学生学业成绩的统计学分析方法与应用