多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法，它的理论内容包含了多个方面的理论方法，每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用，应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论，再应用到实际经济生活中。
1聚类分析在证券投资中的应用
（1）定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。（2）在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。1）弥补影响股票价格波动因素的不确定性证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的发展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础发展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。2）聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司发展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的发展历史和未来发展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，获取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。因此，再利用聚类分析法进行行业和公司分析和证券投资分析时要注重选取正确的、关键的指标进行检查，例如主营收入增长率、净利润增长率等指标，这样才有利于正确预测证券市场上股票的发展潜力。3）在实际操作中更加直观实用聚类分析是根据现代证券市场发展水平和特点发展出来的新的分析方法，这种分析方法的出现与现代的基本的投资组合理论形成了比较，突出了聚类分析方法更加贴近实际生活，更加直观、实用的特点，并且由于技术的发展，聚类分析方法在实际应用中所受到的局限较小，而且易操作，因此它的适用范围就比现资理论更加的广泛。
2主成分分析在证券投资中的应用
（1）定义：在统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。主成分分析由卡尔•皮尔逊于1901年发明，用于分析数据及建立数理模型。其方法主要是通过对协方差矩阵进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征矢量）与它们的权值。（2）主成分分析的应用非常广泛，判别分析的分析方法就是通过对各种分类数据的研究，分析出自变量各组间存在的差异，并总结出差异性，判断哪一个自变量对组间差异的贡献是否完全，根据这些数据将自变量的转变方法进行样本归类。1）降低影响证券投资市场变动的因素之间的互相影响在证券市场中有非常多的因素在影响着证券市场的稳定，这些因素之间有着非常多的关系，相互影响、相互关联，但相互之间的影响也存在着非常多的影响。而主成分分析方法就是在对影响证券投资相互关系的因素中进行分析，并对原始数据指标变量进行认真分析，将其中重要的主成分因素概括出来，并进行转换形成相互彼此相互独立的成分，而且经过实践证明在影响证券市场投资分析中的指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。2）通过主成分分析减少指标选择的工作量主成分分析的目的就是要通过对各种数据、因素的分析总结出相对各种因素的不同影响程度，总结总体因素中的主要影响成分，并总结出不同层次的影响因素梯度，在分析时采取逐级分析的方法，这样既可以抓住主要矛盾进行分析，也可以节省时间，并且提高分析的准确性，减少分析人员的工作量，因此，主成分分析法指标选择上的优势更加的突出。3）由主成分分析法构造回归模型更加的精确、节省时间在进行证券投资因素分析时，为了能够更加清晰准确的对模型中的相关数据进行分析，都要对各种数据进行模型处理，这样的处理方式可以提高整个证券投资分析的准确性，是模型更加易于做出结构分析、控制和进行证券市场变动的预报。
3因子分析
（1）定义：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。（2）应用因子分析最主要的作用是确定证券投资组合的模型。因子分析将影响股票价格的各种因素看成是不同的变量，建立股价因子模型，利用各因子不相关性确定股票的分类，再分析股票的发展潜力的基础上确定出合适的证券投资模型。
4总结
随着经济发展的不断加快，金融证券市场的发展也达到了又一个高度。我国证券市场的发展还不完善，暴露出来的诸多经济问题必须引起政府和社会的广泛关注。证券市场研究着也要积极进行证券市场的各种理论对市场的发展做出合理的预测和控制。多元统计分析方法是近年来应用比较广泛、科学的方法，它为整个证券市场的健康发展做出了辅助性作用。为了证券市场能够更好发展，多元统计分析方法也要进行积极创新，为将来的发展做出贡献。
作者：刘新仁单位：浙江经贸职业技术学院
1授课安排与原则
笛卡尔曾说：“只有两种方法使人们获得真正的知识，清晰的直觉和必要的推理”。我国大学数学课程的教材和教学中，多着重于数学推理，而对创新能力至关重要的“清晰直觉”的培养重视不够。应注意锻练学生对图像和数值的敏感性，增强其直覚猜测和判断能力。课程的开篇就从图形直观入手：绪论及多元统计图形的表示（对应教材中的第13章，下同）――绪论介绍多元统计分析的参考书、应用等。多元统计图形：多维变量在二维平面上用图形表达，例如折线图、轮廓图、脸谱图、雷达图、星座图。多元正态分布（第1章）：本章的介绍注重一元正态和多元正态的对比，强调“温故而知新”。统计距离之马氏距离（第1章）：1936年印度统计研究所所长马哈拉诺比斯（P．C．Mahalanobis）提出。介绍欧式距离、闵氏距离、相似系数等多种距离的优缺点，使学生树立起“统计上的方法无对错之分，只有好坏之分”的思想。多元分布数字特征及估计（第1章）：对二次型的期望重点介绍，因为后面做参数估计、检验的抽样分布很多都是二次型。多元三大抽样分布（第1章）及在估计和检验中的应用（第2章简介）。专题讲座：相关性度量，取材自著名统计学家张尧庭的讲座“传统统计学有两大基本任务：研究数据变异和相关”。本节介绍相关性度量的依据，分别从不变性、阿达玛不等式、判别信息量三个角度，介绍回归方程的本质，介绍近代统计学的重要概念：熵、信息量等。主成分分析（第5章）：由于后面的方法（因子分析、典型相关分析等）会用到该方法，所以方法的学习从主成分分析开始。因子分析（第5章）：主要用于降维、评价、排名、聚类等。起源于20世纪初KarlPearson和CharlesSpearmen等人关于智力测验的统计分析。典型相关分析（第8章）：多维变量和多维变量的相关性研究。对应分析（第7章）：定性数据相关性的研究。聚类分析（第3章）：物以类聚，包括系统聚类、快速聚类、模糊聚类、最优分割法等。判别分析（第8章）：对有训练样品的数据进行判别归类，包括逐步判别、费歇尔判别、距离判别、贝叶斯判别等。定型数据的建模分析（第9章）：定性数据的研究也称为“离散多元分析”，相对于定量数据研究有专门的研究方法。路径分析及结构方程模型简介（第10、11章）：是近年心理学、教育学、社会学领域研究潜变量的主要统计方法，成功运用在“顾客满意度”、“主观幸福感”的研究中。
2介绍并提供材料
为了增强学生学习兴趣，随着课程的进行，陆续介绍相关的资料。以2010年度授课提供的资料为例。①人大经济论坛，此论坛资料丰富，有很多案例分析的数据资源。②《女士品茶》统计科普书籍，该书生动有趣，可作案头书。③《北美一流统计学专业课程设置》，了解到很多同学想出国深造，所以提供该研究报告。④2010国内统计学热点研究问题，以此了解统计研究热点问题。⑤《离散多元分析-理论与实践》，主要介绍定性数据分析的理论，以此做相关课程介绍。⑥中国人民大学统计学院2010境外讲学课表，从中可以了解统计学热门研究领域。⑦西南财经大学博士论文《个人住房抵押贷款提前还款风险实证研究》，培养统计方法的综合运用和资料查询。该论文里面用到了因子分析、判别分析、聚类分析、逻辑斯蒂回归等统计方法。
3作业的布置及相关培养
在大学数学课程学习过程中，培养学生应用数学的意识和兴趣，提高学生的应用能力是大学数学课程教学改革的重要方向。根据选课人数分成兴趣小组，以小组为单位留大作业，鼓励大家查找资料、编程、实证分析，处理实际数据，分析解决实际问题的能力，侧重于数学知识的综合应用（见表1）。
4结语
“真正的教学效果，并不是看教师教了多少，而是要看学生学到了多少。”教学过程是师生双向活动的过程，要努力引导学生去思考、去发现、去创新。
作者：李亚杰单位：北京邮电大学理学院
多元统计分析是数理统计学中近20多年来迅速发展的一个分支,它探讨高维数据的内在规律,如研究多元变量间的相互关系、数据结构和数据简化等。在现在医院统计分析中运用多元统计分析方法来分析医院的运营情况，药品利用情况等有着广泛和实际的意义。为了更好地运用多元统计分析方法进行论证，现将在医院统计分析中运用最多的几种多元统计分析方法进行描述与对比，便于更好的应用，为医院管理服务。
1.几种多元统计分析方法的概念
主要成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。
因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同进行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为研究所用有所裨益。
2.聚类分析、主成分分析和主因子分析基本思想的异同
2.1共同点
主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子)来综合反映原始变量(因子)的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85%以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1，x2，...，x3，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi作线性变换，每个主成分都是由原有p个变量线性组合得到。在诸多主成分Zi中，Z1在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量进行进一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。
2.2聚类分析、主成分分析和主因子分析的不同之处
主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量)，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0，或样本向量彼此相互垂直的随机变量)，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和)不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。
因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。因子分析只能解释部分变异，主成分分析能解释所有变异。
3.聚类分析、主成分分析和主因子分析数据标准化的比较
主成分分析中为了消除量纲和数量级，通常需要将原始数据进行标准化，将其转化为均值为0方差为1的无量纲数据。而因子分析在这方面要求不是太高，因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量，并且因子变量是每一个变量的内部影响变量，它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大，当然在采用主成分法求因子变量时，仍需标准化。不过在实际应用的过程中，为了尽量避免量纲或数量级的影响，建议在使用因子分析前还是要进行数据标准化。在构造因子变量时采用的是主成分分析方法，主要将指标值先进行标准化处理得到协方差矩阵，即相关矩阵和对应的特征值与特征向量，然后构造综合评价函数进行评价。
聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。因此在聚类过程进行之前必须对变量值进行标准化，即消除量纲的影响。不同方法进行标准化，会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。如果是正态分布应该采用z分数法。
4.应用中的优缺点比较
4.1主成分分析
4.1.1优点
首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价。再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。
4.1.2缺点
当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。命名清晰性低。
4.2因子分析
4.2.1优点
第一它不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；第二，它通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高。
4.2.2缺点
在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。
4.3聚类分析
4.3.1优点
聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。
4.3.2缺点
在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。
结论
聚类分析、主成分分析和主因子分析三种分析方法既有区别也有联系，在医院统计分析中广泛应用，但无论用哪中多元统计分析方法都要确着的数据和可行性。所以在应用多元分析时应注意：
（1）必须思路清晰，知道自己要干什么。
（2）在作多元分析前，必须先作描述性分析。只有在充分了解资料性质的基础上，才有可能正确选择方法，得出有价值的结论。
（3）当所得结果不符逻辑，或有悖于专业知识时，既不要轻易接受，亦不要轻易放弃，必须弄清楚为什么。
［摘要］随着社会的全面发展与“互联网+”时代的到来，大数据平台下的统计分析方法应运而生，在此背景下，我国若要实现可持续发展，并做出科学的决策，就必须严格落实多元统计分析法的应用。基于此，本文从经济学角度，对多元统计分析方法进行了介绍，并剖析了其在经济中的应用，以期能为我国经济的稳健发展尽绵薄之力。
［关键词］多元统计分析；经济；经济学角度
社会各组织机构离不开统计分析工作，其不仅能够让各个组织机构明确相关领域过去和现在的发展状况，更能对未来的发展趋势做出准确的预判，从而制定出科学的决策。经济领域是一个复杂、庞大的系统，国家在进行经济发展战略的制定时，往往以完整、准确的经济数据为基础，进行科学化的决策。而多元统计分析是统计分析方法的创新，对我国经济战略的制定和决策具有积极的作用。
1多元统计分析的概述
随着科技水平的不断提高，在互联网的发展背景下，多元统计分析方法与智能化分析逐渐融为一体，且在新媒体上进行数据处理与分析的过程中，从传统统计分析中衍生出来，并在大数据背景下继续发展，推动着统计分析工作迈向一个新的发展阶段。多元统计分析是利用数理统计的方法研究变量的问题和理论的，在经济领域中，经济统计所涉及的变量是多边的，而传统的统计分析是“一对一”的统计方式，这种统计分析方法不仅不能实现分析的时效性，更难以保证统计变量之间的关系，而多元统计分析便能弥补传统分析法的弊端，减少信息的流失，保证信息的准确性和完整性，进而全面反映出数据的情况。
2多元统计分析方法在经济中的应用
2.1多元回归分析的应用
为了能够客观地对经济规律进行分析，需要对经济变动形式进行计量模型的建立。多元回归法是通过经济计量模型分析经济走势的，目前比较常用的是通过数字方程进行模型的建立，通过模型进行数字方程的建立，且将模型中变量之间的关系进行梳理，并通过对经济计量数据进行预测，从而对经济的发展态势进行判定分析，进而全面的研究经济问题。例如，多元回归分析在我国通货膨胀问题中的应用。众所周知，通货膨胀最显著的特征就是整体的物价上涨，在这种情况下可以将已上涨的物价按照因变量进行统计分析，并将各种影响因素作为统计分析中的自变量，在此基础上研究影响各个物价上涨的因素。通过两种因素的结合制定相应的多元回归方程，进而让整个通货膨胀率能以经济模型的形式呈现，使引起通货膨胀的原因得以更系统的形式体现。
2.2聚类分析的应用
聚类分析法是多元统计分析方法中研究分类问题的一种方式，其所研究的领域较为宽泛，例如，在分类研究的问题上，从企业出发，可以将企业的发展类型进行分类、经营方式进行分类、收益模式进行分类。从国土资源出发，可以将国民的生活水平进行分类、土地资源类型进行分类、土地资源等级进行分类。例如，聚类分析法在企业经营效益分类的应用中，其能够通过对企业自身的指标进行整合，并以这些指标数据为基础进行统计量的整合。聚类分析法通过统计量的整合数据进行分类分析，将其他一些具有相似性的数据进行类比，以此将各个企业进行分类。最后，建立一个顺序排列系统，将不同类别的企业按实际情况从小到大进行排序。此外，还能以时间轴为基础，对不同的资料进行时间上的排列，这种有序聚类亦是经济学中经常应用的方式。
2.3主成分分析应用
在经济学数据分析中，各项经济指标和经济要素较多。此外，经济学指标相互之间多数会存在一定的相关性，这就导致部分数据与指标重复，通过主成分分析便能实现数据的“降维”，将主要数据进行提炼并加以整合，简化统计分析工作。例如，在评价经济效益的应用中，为了明确经济效益，就必须对相关数据进行统计分析，然而，经济指标的重叠让指标体系呈现多个指标。这给经济效益的评价带来了一定的困难，主成分分析能够将指标体系中的多个指标进行“降维”，将重叠指标信息进行重组，防止了数据的叠加统计，进而使经济的综合评价更加准确、客观。
2.4判别分析的应用
在多元统计分析中，判别分析旨在对不同经济数据与指标进行归类，这与文中的聚类分析不同，判别分析是在聚类分析基础下进行的，是将已知的数据进行合理归类，确定测试样品的属性范围。判别分析是通过分布函数进行统计分析，通过给定的多个个体数据和总体，对各个个体数据与指标相应所属的主题进行归类。例如，在经济指标归类中，可以依据判别分析法将我国企业的经济效益进行统计分析，将不同企业的经济效益进行聚类分析，形成优、良和差三个等级，当对一个新的企业进行等级分析时，可以通过其内部的经营数据与三个大类的企业数据进行对比，与之相似度最贴近的，即为同一类别企业。通过判别分析，能够明晰社会各个领域的经济发展情况，以此来有针对性的制定发展策略，实现科学化发展。判别分析法已成为我国经济发展中常用的一种多元统计分析法。
3结语
在多元统计分析中，任何分析法之间都存在着关联性。各种方式共同揭示着我国经济现象的发展形式和规律，所以，在利用多元统计分析时，若能充分进行定量与定性两种分析的结合，可以使统计分析工作更加全面、更加准确。
作者:程荣荣 单位:山西农业大学信息学院
摘要：目前，进行财务分析的依据指标主要有三个，分别是：盈利能力、运营能力和偿债能力。但是这三个指标又各有自己的优缺点，单独依据哪一个指标进行分析得到的结论都是不科学的。因此，要综合运用各种手段，进行多元统计分析。
关键词：盈利能力；运营能力；偿债能力；多元统计分析；财务分析
近些年来，随着经济的迅猛发展，无论是一个小企业，还是一个跨国大企业，甚至是一个国家，进行财务分析都是当前工作的重中之重。因此，将多元统计分析应用于财务分析中是很重要的。
1常用的评价指标
目前，我们对财务进行分析时主要有三个常用的指标——盈利能力、营运能力和偿债能力。但是这三个指标各有自己的优、缺点。1.1盈利能力盈利能力，也叫收益能力，指的是企业资金、资本的增值能力。简单地说，就是指企业的获利能力。盈利能力一般表现为：企业获得利润数额的多少以及获利水平的高低。这一指标是企业股东最为关注的。因为企业运营的主要目的就是盈利。如果经营者即将上线的一个项目的利润率很低或者很难盈利，那就要调整企业的经营中心，转变企业的生产目标，以扭转当前面临的不利局面。因此，这一指标是进行财务分析时最直观的一个指标。但是值得注意的一点是，盈利能力是在企业正常营业的情况下计算的。因此，在实际分析中，我们要排除一些非正常的营业情况。例如：重大意外事故、国家法律变更、国家财务制度变化等。
1.2偿债能力
偿债能力，顾名思义，指的是企业偿还债务的能力。这种债务包括短期债务和长期债务另种。企业有无偿还债务的能力，是判断一个企业可否继续生存、发展的关键。也是反映企业财务情况的一个直观指标。偿债能力分为静态和动态两种。静态指的是企业用固有资产清偿债务的能力。动态指的是企业用经营过程中的盈利来偿还债务的能力。所以在计算企业的偿债能力是必须以企业的可持续发展为基础。不然我们得到的只是企业清偿债务的能力。
1.3营运能力
营运能力，指的是企业运营的能力。简单地说，营运能力是指企业综合运用各种资产获取盈利的能力。它直观的反映了企业经营、管理资本的效率。企业资金运转周期越短，资金的流动性就越高，企业的偿债能力就越高，获利速度就越快。因此，营运能力在一定程度上决定企业的获利和偿债能力，是一个财务分析的核心部分。上述三个标准相互联系，又相互影响。单独使用哪一个，都有一定的偏颇，都不能充分展示企业整体的财务情况。因此，要综合运用这些指标，在财务分析中进行多元统计分析。
2多元统计分析的运用
多元统计分析，是在传统统计学基础上发展起来的一个重要分支。它实际上是一种综合分析方法。它可以在多个对象、多个指标相联系、纠缠的情况下，综合运用多种方式，分析多个指标，揭示它们之间深藏的统计规律。上文我们已经提到，营运能力在一定程度上决定企业的获利和偿债能力。由此可见，财务分析的各部分是相互联系的。因此，多元统计分析很适合应用于财务分析之中。多元统计分析在财务分析中的运用主要有几下几方面：
2.1选取样本、变量
分析企业的财务状况离不开建模，而建模的关键就是样本和变量的选取。一般而言，我们主要采取随机抽样、对应样本法两种方法进行选取。一份财务分析往往包括很多变量，例如：销售净利率、净资产收益率、总资产周转率等。这些变量越多，可供选择的余地就越大，建立的模型也就越好。
2.2判别分析
在建模过程中，要对样本和变量进行分析。这就需要运用多元统计分析的知识。我们一般采用Fisher线性判别函数进行判别分析。
2.3分析主要成分
分析主成分也是财务分析的一种常用方式。它的实现也主要依托于建模，但与上文提到的建模有明显的区别。在这种方式中，监测的指数、指标是有基本规定的。当变量过多时，对样本进行研究是很困难的。这时可以采用主成分分析法，使建模过程简单化。随着经济的发展，上到一个国家，下到一个小企业，财务分析都是很必要的。目前，我们常用的财务分析的指标主要有三个，分别是：盈利能力、偿债能力和营运能力。盈利能力主要体现企业的利润率；偿债能力主要体现企业偿还债务的能力；营运能力主要体现企业运用资本获取收益的能力。这三者各有优点，但又相互牵连。因此，我们可以借鉴多元统计分析的知识对财务进行进一步的分析。它可以帮助我们在建模的过程中更好的选择样本和变量，对这些样本和变量进行判别分析。如果变量过多，还可以采用主成分分析法，以简化建模过程。
作者:高雅 单位:沈阳师范大学
1区域地质概况
研究区位于新疆维吾尔自治区富蕴县境内，海拔2000～3200m，气候寒冷、年降水量丰富，多以降雪为主，属典型的北温带大陆性气候寒冷区。区域大地构造位置处于阿尔泰地槽褶皱系哈纳斯—忙代恰褶皱带—诺尔特复向斜内。区内构造以断裂构造为主，褶皱构造次之，构造线总体呈NW—SE向分布，NW—SE向断裂具有明显的控岩作用。近EW向和NE向断裂多属平移断层，横切地层和NW向构造。褶皱构造主要为诺尔特复向斜，因受到近EW向断裂的影响，向斜中部呈NWW向。区内侵入岩较为发育，呈较大的岩基或岩株产出，岩性以黑云母花岗岩、二云母花岗岩为主。
2土壤地球化学测量数据处理
采用Spss统计软件进行数据处理，首先对原始数据进行要求排序，然后检验数据是否服从正态分布。对不服从正态分布的数据，首先采用迭代法处理特高值以及特低含量值，或采用对数进行统计，将高值剔除，直至总体样品近似服从正态分布;然后通过直方图与正态曲线直观对比和结合峰度及偏度等参数，选择最佳分组生成特征数据，统计得出各种元素的背景含量和标准差，计算得出各元素的异常指标以及异常分带指标;最后利用Spss软件对各元素进行多元统计分析，对相关元素组合进行分类，找出元素之间的亲疏关系，探索成因联系，进而提取元素组合异常，从而更有效的圈定预测靶区。
3地球化学异常找矿模型
依据成矿背景及多元统计分析结果、化探元素异常组合特征等可建立区域地质-在地质环境和成矿条件相对比较好的区域如果有矿体存在，采用土壤地球化学测量法在此处进行找矿时，均有强弱不同的异常存在。因此可以利用地质-地球化学综合信息找矿模式，在新疆富蕴县喀依尔特河上游地区进行找矿靶区预测。
4结论
(1)采用多元统计分析方法对研究区土壤地球化学采集数据进行相关分析、聚类分析、因子分析，得出Au-Sb-Cu、Pb-Zn-As、Sn-W等元素异常组合。
(2)依据成矿背景研究及多元统计分析结果、化探元素异常组合特征，建立了区域地质-地球化学综合信息找矿模型，该模型为研究区找矿工作提供了理论依据。
(3)结合区内成矿模式和区域地质特征，按照异常形态、规模以及强度、出现的空间位置和套合对映关系等信息，对研究区内的异常进行综合分类，圈定找矿远景区范围，将异常地段进行分类分级处理，圈定出Ⅰ、Ⅱ、和Ⅲ类找矿靶区。
作者:王振东马维明罗永统单位:青海省地质调查局
一、加强软件教学
多元统计分析的方法往往涉及大量数据的处理与运算，很多问题必须通过软件操作完成。因此统计软件的选择和教学也是多元统计教学中必须面对的问题。在众多的统计软件中SAS因其功能强大而被统计专业人员所乐道，但其不菲的价格和只租不卖的销售策略阻碍了它在高校中的流行。SPSS以其”易学、易用”的特点成为许多高校统计相关课程的首选教学软件，与SPSS相关的软件教程也较多，但SPSS不具备扩展性，不能编写新算法，只能使用系统提供的功能，不利于学生创新能力的培养。R语言是一个免费的开源软件，研究人员不仅可以自由地使用系统提供的各种统计方法，可以方便地查看其源代码以便深入了解统计思想的实现过程，同时在R语言社区网站有超过3000个解决各种问题的工具包可供免费下载使用。此外研究人员可以编写自己的程序来实现自己的理论和方法，因而R语言成为发展最快的软件，深受统计师生和专业人员的欢迎。基于以上优点，笔者选择R语言作为教学辅助软件。为了减少R语言软件学习的难度，方便学生快速上手，笔者利用电脑屏幕录制软件，将R语言的语法和操作以视频的形式分模块录制下来并上传网络，方便学生在课后自主学习，提高软件操作水平。此外，为提高学生的软件操作能力，笔者有意识地搜集了一些学生感兴趣的问题（如湖南省2013年数学建模竞赛暨全国大学生数学建模选拔赛试题），用R语言作为工具去分析实现，不仅能让学生熟练掌握R语言的语法和相关函数，同时让学生看到R语言高效的解决实际问题能力，提高了学生的学习兴趣。
二、强化基于可重复研究的案例教学
（一）可重复研究的内涵
所谓可重复的统计研究，就是一个研究结果既可以在作者手中生成出来，也可以“移植”到他人的平台中用同样的工具重复生成出来，可重复研究的思想来源于文艺化编程。从形式上看，可重复研究的案例或论文是一个文字与代码的混排文档，这个混排文档称为“源文件”，从源文件可以清晰地看到案例分析的过程和相应的代码。对源文件进行处理之后就可以得到“结果文件”。通过不同的设置，这个“结果文件”既可以包含代码，也可以只包含代码运行的结果，这时的结果文件与普通的分析报告就没有区别了。在R语言中，实现可重复研究非常简单，下载免费的R语言集成环境RStudio（http：///），安装免费的knitr包，就能够编写MarkDown格式的文档（可以方便地转换为网页形式），如果电脑上安装有latex，也可以生成tex文件，并最终得到pdf格式的文档。
（二）基于可重复研究的教学实践
为配合学校“应用型人才”的培养目标，强化学生的实践能力，系内多元统计分析课程的上机课时占到了课程学时的1/3，使学生有足够的时间上机练习。在教学实践中，充分利用课堂时间，重点讲解统计方法的基本思想和实现步骤，弱化统计理论的推导（仅就关键理论进行推导），利用多媒体和R语言，结合课本上的例题演示软件的操作和结果提取。让学生在课堂学习中达到理解统计思想，熟悉分析步骤，掌握重点理论结果，熟悉相关函数的目的。为开拓学生视野，培养初步的科学研究能力，教师通过精心选择优秀和便于操作的相关杂志论文，以典型案例的形式，利用R语言再现其结果。通过对论文的深入剖析，让学生感受科学研究的魅力，体会统计方法的作用，提高解决实际问题的能力。切实掌握统计方法和软件操作离不开上机实践。在上机实验之前，教师通过规定实验内容，撰写实验报告提纲，总结实验方法和R语言相关函数与参数，在学生上机实验之前发给学生学习，并要求学生在实验完成之后撰写实验报告。这一做法让学生在实验之前对实验内容胸有成竹，实验过程中有章可循，又能充分发挥所学撰写实验分析报告，调动了学生学习的积极性，提高了学习效率。
三、改革考核方式与内容
课程考核是教学活动的重要组成部分，是检验学生学习效果、评估教学质量的重要手段。传统的考核方式是期末试卷与平时成绩综合得分，但这一评价方法与应用为导向的教学并不匹配。笔者采用综合课程论文、实验报告和平时表现得出最终成绩的评价方式，在实践中效果较好。将课程的最终成绩与平时的学习、实验报告的完成质量结合起来，改变了以往“一考定终身”的考核方式，最终的成绩以不同的权重分散于学习的各个阶段，有效地破除了部分学生“平时不学，考试作弊”的心理，因而更全面、公平地考查了学生的学习效果和学习态度。五、打造网络教学平台在信息时代的背景下，充分利用网络资源，加强师生之间的网络互动，既能改变现在大学师生间缺乏有效沟通这一现状，又能激发学生的学习兴趣，提高学习效果。笔者在搜索网络协同工具时无意中了解到科研在线的团队文档库，经深入了解之后发现，这一免费的平台能够基本满足网络教学这一需要。下面，结合笔者的教学实践，对这一个平台做简单介绍。科研在线是中国科技网面向科研学者的科研应用服务门户，中国科技网是中国科学院领导下的学术性、非营利的科研计算机网络。而团队文档库则是科研在线提供的面向团队的文档协作与管理工具。教师通过注册一个账号，创建一个团队，同时邀请所有的学生加入该团队，一个由学生和教师组成的教学系统就具有了初步的轮廓。在教学过程中，教师首先将课件、参考论文、实验要求、典型案例、软件操作方法视频等相关资料上传到文档库的公共资源部分，所有学生都可以自由地下载和学习。其次，在文档库中为每一个学生建立相应文件夹，学生平时的实验报告和课程论文都以word形式上传至自己的文件夹下，由于文档库具有版本控制的功能，学生每次都可以在同一个文件中输入相关内容，系统会自动记录不同版本之间的区别，待课程结束，只需将最终版本下载下来，就可以得到属于学生自己的实验报告手册。最后，系统中的文件都记录了版本，具有评价、分享等功能，因此教师可以对学生的报告、论文进行修改指导，对优秀的实验报告、论文可以分享给所有人学习、模仿。使用文档库的另一个重要意义在于随着教授学生人数的增长，文档库中的相关资料也会越来越多，教师通过整理选出优秀的学生实验报告和论文，不仅可以充实课程的教学资料，也可以成为课程的“知识库”，使后来的学生可以站在“前人的肩膀上”，获得更好的学习效果。
四、结语
多元统计分析课程是一门应用性很强的统计课程，由于其应用的广泛性，各大高校越来越重视该课程的教学改革。笔者基于教学实践，介绍了以可重复研究为核心的案例教学和相应的考核方式，重点介绍了以科研在线文档库为平台打造的网络教学模式。随着计算机和网络技术的发展，未来的课程教学和组织中网络的成分必然会越来越大。
作者：陈伟利陈国华余星单位：湖南人文科技学院
一、多元化企业经济效益评价体系
建立多元化企业经济效益评价体系不仅要考虑企业财务能力，还有综合考虑企业市场竞争能力、经营管理水平和企业发展能力。可以从五个方面综合评价企业经济效益：一是获取利润的能力，包括资产利润率、资本收益率和成本费用收益率；二是参与竞争的能力，包括产品销售增长率、订货合同履约率；三是开展资产运营能力，包括资产周转率、偿债比率、不良资产比率；四是经营管理能力，包括企业领导决策水平、职工积极性和凝聚力、企业内部协调控制能力、激励约束机制；五是企业发展能力，包括企业自我积累比率、技术创新能力、人力资源质量。这五大类指标构成多元化企业经济效益评价体系，要结合定性评价和定量评价对企业经济效益进行全面系统评估。
二、多元统计分析在企业经济效益评价中的应用
多元统计分析为综合评价企业经济效益提供了重要的工具，使用多元统计分析可以把多维度的复杂问题映射到单一维度，再通过加权平均、模糊决策综合评价法等技术方法反映企业经济效益全面，得到一致性、综合性的评价结果。本文重点研究四种常用的多元统计分析方法在企业经济效益评价中的应用。
（一）聚类分析
聚类分析也称为群分析，是一种基于数据分类的分析方法，它的核心是将相似元素集合为一类，然后根据样本间的相似程度合并，依次合并减少分类，直到所有样本都合并为一类为止。在企业经济效益评价中，需要对企业的资产运营能力进行评价，可以使用的指标包括资产周转率、应收账款周转率、存货周转率、偿债比率、利息倍数、流动比率、速动比例等等，因此首先要对这些指标利用聚类分析方法进行分类，得到关于企业资产运营能力的整体评价。
（二）判别分析
判别分析也是一种分类分析，与聚类分析不同，判别分析是已知样本类型和判别规则，然后对未知类型的样品进行判别分析的多元分析方法。例如已经确定资产运营能力的指标体系，并指定指标间权重，就可以判定企业资产运营能力的强弱或者划分资产运营能力等次。最常使用的是Fisher线性判别函数，在行业或地区样本判别分析的基础上，计算出函数分类的准确率，并结合研究企业的实际情况就可以做出比较结论。
（三）主成分分析
主成分分析将具有一定相关性的原来指标重新组合、分解，形成一组新的无关联的综合指标，以尽可能小的数据损失，反映尽可能多的指标信息。在企业经济效益评价中主成分分析可以将复杂的数据指标综合成几个无相互关联的指标，例如评价企业资产运营能力可以使用的财务指标很多，要将这些指标重新划分为生产经营成果指标、消耗资源指标和资金利用效率指标，利用杜邦分析图，得到企业资产运营能力的综合评价。
（四）因子分析
因子分析是主成分分析的推广，它的区别在于能够将随机的错综复杂的变量综合为主要的少数几个变量，并以有限数量的变量（或因子）反映原始数据的内在结构，减少了数据丢失，使评价分析更接近数据本身。例如企业经济效益评价内容广泛，从企业营销到员工激励无所不包，但是应用因子分析可以概括为五个方面，例如获取利润的能力、参与竞争的能力、开展资产运营能力、经营管理能力和企业发展能力等等。这种数据处理不仅减少分析变量的数目，而且避免不同变量权重设计的误差。
三、结束语
如何在企业经济效益评价中合理设计评价体系和评价指标，在错综复杂的企业经济效益评价指标中选择适合的定量指标和定性指标，成为应用多元统计分析的关键。应用多元统计分析需要借助SAS、SPSS等统计分析软件，可以提高多元统计分析的使用效率，为企业开展经济效应评价、提高经济效应提供技术支持。
作者：贾鹏鹏单位：海南师范大学数学与统计学院
1案例教学
案例式教学法始创于美国哈佛商学院，其科学性、创新性已经被我国的教育工作者认同和接受，并在很多高校的教学中得到广泛应用。案例式教学法是一种在老师引导下学生自己解决实际问题的学习方法[1]。统计案例教学法，就是根据统计学科自身的特点、教学目的及教学要求，在教师的指导下，将统计课程中实际案例的处理过程搬入课堂，通过例题讲解渗透知识点，引导学生进行思考、分析、讨论和交流。通过学生的独立思考或集体讨论，促进学生对教学内容的理解，进而提高学生分析问题和解决问题的能力。该方法用于应用性特别强的多元统计分析课程，效果尤其明显。
2石油案例教学特点
首先，统计案例素材来自于石油院校的各院系的真实课题。整个解题过程涉及到大量的专业背景，完整的教学过程可以有效地将统计教学培养和专业教学培养结合起来，对于学生将来就业、提高解决实际问题的能力有很大的帮助。其次，案例分析是进行案例教学的重要环节，它是以学生为主体对案例进行辨析并得出自己结论的一种创造性教学活动。以石油为背景的案例教学过程，不仅可以作为多元统计分析课程的教学主体，还可以作为各专业学生实习实训的课题，同时也可以为毕业设计提供一定的参考。最后，任何一个统计问题都需要论证和检验，这是至关重要的一步。对于所选择的案例，结果都是客观存在的，这就促使学生思考自己所做的结论是否具有可行性。如果学生所得到的结论比预期的结果要好，就可以适当考虑统计模型的可行性及与原始结论的差异性。
3案例教学分类
依照案例性质可分为解题型、分析型。解题型是指为了使学生正确理解统计原则和具体方法而采用的教学案例，其特点是通过实例性习题、例题进行具体的计算，简单地体现出多元统计学中的原则、定义、原理和方法。分析型案例是指由教师提供背景和材料，并具有明确针对性地提出几个问题，引导学生自主思考，研究问题存在的状况、条件以及问题的发展演变趋势，最终提出解决问题的办法。依照案例内容多少可分为专题型和综合型。专题型是针对某一特定问题或问题的某个方面的案例，也称专门型案例。综合型案例是对统计全局性关键性的问题进行全面研究或分析，涉及范围广泛，知识点含量多。综合型案例的特点是具有全面性、综合性和系统性。
4案例式教学法三个步骤
4.1提出问题。
案例教学当中的案例必须具备真实性、可操作性、知识体现性这三个要素。真实的案例可以激发学生主动解决问题的积极性，开阔学生的眼界，同时为将来处理实际问题做好有效的前期铺垫。可操作性是指案例应该有合适的解决办法，结果不能含糊，整个过程尽量思路清晰。知识体现性是充分考虑到我们的目的是教学，因此选择案例时候需要挑选能充分体现多元统计分析方法及知识点的案例。
4.2解决问题。
整个过程的主体是引导学生解决问题。对于陌生的问题学生会提出各种各样的解题方案，作为教师不能只按照自己的思路想法去讲解，要充分肯定学生的思维能力及创新能力，总结利弊，再借助统计软件向学生演示，讲解问题的整个过程。讲解的同时注重理论的渗透和方法的总结。
4.3实验操作。
通过案例的演示，明确具体要求，由学生运用学过的知识和方法，独立地分析和解决问题。可以考虑让学生进行分组讨论，鼓励学生充分发表白己的意见，虚心听取他人的意见，最后由教师进行总结、讲评，并介绍在其他问题中的实际应用，以利于学生知识的升华。
5结论
传统的教学法虽然加入了统计软件的操作，却忽视了学生主体作用的发挥。案例教学法能让学生真正成为学习主角，从问题入手，带着思考去学习一项新的知识和技能。针对石油院校的特殊背景，要充分利用自身的便利条件，油田的海量数据为多元统计分析的学习提供了丰富的数据资源，大量的研究课题为学生提供了生动的教学案例。要将理论教学和研究课题有机地结合起来，充分实现多元统计分析案例教学的整个过程，为学生将来的就业提供扎实的实践基础。
作者：辛华王银凤杨云峰单位：东北石油大学
本文作者：李敏工作单位：上海少年儿童图书馆
小学阶段是人生的起步阶段，作为一名少儿教育工作者不禁要思考，小学生究竟是出于什么动机去阅读?如何根据小学生读者群的划分实施个性化教育?一直以来，关于少儿阅读教育的讨论，往往着眼于读者阅读的数量、种类、时间长短等方面，对学生的阅读倾向的实证研究相对较为缺乏，这是本文的研究意义所在。
数据采集过程
笔者借鉴美国Wigfield教授1996年编制的MRQ问卷［1］，并自行设计了调查问卷。借助问卷主要调查被测者的背景信息，比如年级、阅读载体、家庭阅读氛围、成绩等。选定的样本对象为:3—5年级的小学生。样本的抽取采用随机方法，在全市范围内选择了300名小学生，最终获得272名有效样本。调查中采用四点评分制，4表示“非常符合”，1代表“非常不符合”。
数据分析方法
对于调查数据，笔者采用数理统计方法进行处理，主要思路为:1．根据数据情况，将测试语句分为几大类，找出每一类中的共同因子并作出合理解释。2．利用因子分析的结果，对数据重新评估打分，然后再进行聚类分析，确定最终采用的分类个数。3．根据分类结果对每一样本判别其所属类别，然后对各类型读者的背景进行交叉分析。4．所有数据采用SPSS统计软件进行数理分析。
数据结果分析
由于测试的语句之间存在一定的相关性，通过因子分析可以将相关因素综合为一个因子，因此，笔者首先采用因子分析进行数据分析。1．因子分析由相关系数矩阵R计算得到特征值、方差贡献率和累计贡献率后，有六个因子特征根大于1，这六个因子的方差累计贡献率接近70%，因此，提取这六个公因子可以描述小学生阅读倾向的基本状况。由输出表可以看出，第一公因子在变量V8、V9、V10、V49、V51上有较大载荷，因此定义为挑战;第二公因子在变量V25、V26、V9、V10上有较大载荷，因此定义为顺从;第三公因子在变量V22、V35、V9、V49上有较大载荷，因此定义为社会;第四公因子在变量V38、V40上有较大载荷，因此定义为成绩;第五公因子在变量V13、V29上有较大载荷，因此定义为逃避;第六公因子在变量V34、V51上有较大载荷，因此定义为［2］。这六个因子的性质较好地体现了其所代表的因素对小学生阅读倾向的影响，也比较符合小学生的认知规律。2．聚类分析在模型通过统计检验的情况下，本文采用了快速聚类K均值分析的方法，选择了有7个中心的聚类分析，迭代次数为5次，收敛数据为0，这7个聚类中心(类别)如下:3．各类型小学生的背景特征在得到小学生阅读倾向的分类以后，笔者对各类型的小学生的背景进行分析，以判断这些分类是否符合我们通常的认识类别。以下是实际统计结果:分享型:这类小学生约占样本量的10%。家庭教育的主要监管人基本上都是母亲，而母亲很少阅读，33．3%的母亲平均每天花在看书或报刊的时间在半小时以下，66．7%的学生语文成绩为良。上进型:这类小学生占样本量的41．5%，他们的学习态度比较积极。父母关系较为和睦，而且父母亲都比较关心孩子的教育问题，有25．7%的家庭是父亲担当了主要监管人的责任，49．6%的学生语文成绩为优。任务型:这类小学生占样本量的12．1%。父母关系和睦，并且能以身作则，母亲是学生学习情况的主要监督者，也有12．1%的学生是由祖父母或外祖父母担当主要监管者责任。这类学生成绩不错，有63．6%的学生语文成绩为优，30．3%的学生语文成绩为良。放松型:这类小学生占样本量的4．5%。这一类型学生的父母关系较为和睦，学业情况基本上由母亲监督，但是其母亲文化程度不高，平时很少看书读报，家庭月收入偏低。这部分学生43．3%的语文成绩为良，26．7%的学生语文成绩为中。自我型:这类小学生占样本量的11．8%，其中女生占了68．8%。母亲是主要的学业情况监督者，69%的母亲拥有大学本科学历而且注重自身的学习，平均每天花在阅读上的时间超过半小时的达到了87．6%。这类学生喜欢阅读，语文成绩以优良为主。迷茫型:这类小学生占样本量的20．5%，这一类别学生的成绩与阅读动机之间无明显联系，44．4%的学生语文成绩为优，51．9%的学生语文成绩为良。
本文作者：杨茜梁颖华陈银京解忠诚工作单位：中国传媒大学
研究方法
如果降低级别处理，也可以分析较高测量级别的变量。交互分析中所采用的检验方法叫做χ2(卡方)检验，它适用于拟合优度检验和变量间的独立性检验。可以用于测定两个分类变量间的相关程度。若用fo表示观察频数(observedfrequency)，用fe表示期望值频数(expectedfrequency)，则χ2统计量可以写为:χ2=∑fo－f()e2feχ2统计量有这样几个特征:首先χ2≥0，因为它是对平方值结果的汇总。其次，χ2值得大小与观察值和期望值的配对数，即R×C的多少有关。R×C越多，在不改变分布的情况下，χ2值越大，因此，χ2统计量描述了观察值与期望值的接近程度。如果两者越接近，fo－fe的绝对值就越小，计算出的χ2值越小;反之，如果fo－fe的绝对值越大，计算出的χ2值也越大。χ2检验正是运用χ2的计算结果与χ2分布中的临界值进行比较，做出对原假设的统计决策。拟合优度检验是使用χ2分布进行统计显著性检验的重要内容之一。在假设检验中曾讨论过对两个比例是否相等进行的检验。若要对多个比例是否相等进行检验，就需要利用χ2检验的方法。如果样本是从总体的不同类别中分别抽取，研究目的是对不同类别的目标量之间是否存在显著性差异进行检验，我们就把它称为拟合优度检验。在研究问题时有时会遇到要求判断两个分类变量之间是否存在联系的问题。这种情况下可以使用χ2检验，判断两组或多组的资料是否相互关联。如果不相互关联，就称为独立。这类问题的处理就称为独立性检验(testofindependence)本文的研究就是基于列联表交互分析方法进行，主要对居民家庭非金融投资中的健康投资与房地产投资进行研究。虽然，教育投资也属于居民的非金融投资，但是教育属于长期投资，并不会于短期内得到回报，因此本文只研究居民健康投资与房地产投资这两种非金融投资。
城镇居民家庭非金融投资分析
本文从非金融资产角度，讨论城镇居民家庭的投资状况以及发展趋势。在非金融资产方面的研究主要涉及实物投资、教育投资和健康投资。其中，在实物资产投资的研究中，侧重于房地产投资。目前，房地产投资、教育投资和健康投资是我国出现的居民家庭投资的新热点。在此，本文仍主要采取北京市居民的样本数据来进行研究，从首都城市的情况，观察我国整体居民家庭的未来发展态势。数据来源主要为《中国统计年鉴2011年》、《2009－2010IMI城市居民消费行为与媒体接触度研究报告》、《中国家庭的投资理财模型》、《中国居民收入分配年度报告(2010年)》。居民家庭健康投资分析由于我国社会医疗体制的改革，未来医疗支出比例可能越来越大，所以居民家庭很重视家庭成员的健康问题，从而大多数居民家庭每年需要拿出一部分资金进行健康投资常见的健康投资方式有五种:购买健康保险、营养保健品、旅游、参加健身俱乐部和关注生活环境质量等形式。由于健康投资是近几年出现的居民家庭新的投资方式，所以还没有口径一致的数据可以比较分析。因此，本文利用北京市居民购买营养保健品的数据进行健康投资方面的分析。根据《2009－2010IMI城市居民消费行为与媒体接触度研究报告》中的数据，其涉及了北京市不同人口特征的城镇居民保健品购买比例。其中，被调查总人数为490人。在受访者中，从未购买过保健品的人数为389人，所占比例为79.4%，而曾买过的人数仅为101人，所占比例20.6%。(如图1所示)图1过去一年北京市居民购买保健品比例图(资料来源:《2009－2010IMI城市居民消费行为与媒体接触度研究报告》)由此可见，健康投资是我国近几年新兴的一项投资方式，还并未引起居民家庭足够的重视，且发展空间较为广阔。那么，不同人群特征对于保健品的购买、健康投资的动机是否有显著差别呢?本文将对性别、年龄、学历、收入这四个属性做列联分析，考察不同层面的人群对于健康投资的差异，具体分析不同人群在健康投资上有何差别。首先，观察发现，不同性别居民保健品购买比例略有差异。20－24岁和25－29岁居民购买保健品的比例相对较低，而30－39岁居民购买保健品的比例相对较高。不同学历和收入的居民保健品购买比例没有明显差别。本文从统计上采用卡方检验来判别不同性别、年龄、学历、收入的人群在购买保健品上是否有显著差异。假设H01:购买保健品居民的性别没有显著差异，即性别对居民是否购买保健品没有显著影响。假设H02:购买保健品居民的年龄没有显著差异，即年龄对居民是否购买保健品没有显著影响。假设H03:购买保健品居民的学历没有显著差异，即学历对居民是否购买保健品没有显著影响。假设H04:购买保健品居民的收入没有显著差异，即收入对居民是否购买保健品没有显著影响。利用SPSS软件，结果如表1所示:由表1所示，在显著性水平为0.05时，假设H01未通过，而其他各个假设均能通过假设，即接受原假设。也就是说，居民性别对是否购买保健品有显著差异，而年龄、学历、收入水平对是否购买保健品并无显著差异。由结果可知，女性、中年人、学历高、收入高的人群更倾向购买保健品。从统计上讲，不同性别对健康的投资有显著性差异，即女性更容易购买保健品。并且，女性购买保健品的类型主要涉及“美容养颜”类、“补充人体所需元素”类等。而年龄、学历、收入的人群对健康的投资并无显著性差异。由此可见，城镇居民家庭对健康投资的意识还较为薄弱，对健康投资的方式也不甚了解。但是，随着社会的发展，居民家庭渐渐开始重视健康投资。居民家庭房地产投资分析房地产投资是近年来非常热门的领域。在传统的体制下，我国城镇居民家庭的住房是作为福利进行分配的，居民家庭住房的多少取决于政府对住房投资的决策及其所在单位的行政职位。而1998年以后，我国城镇住房改革进入深化阶段后期，逐步向住房社会化、商品化过渡。直至2008年，一度蓬勃发展的房地产市场开始调整，房地产销售出现了自1998年以来的首次负增长，房价涨幅持续回落，部分区域房价下跌明显。2009年，国家宏观调控政策效应逐渐显现，回暖的迹象似乎在房地产界有了明显的痕迹。那么，在我国城镇居民经历了房价的起落、国家宏观政策的变化后，房地产投资现状如何?不同的人群对是否购房有怎样的差异呢?根据《2009－2010IMI城市居民消费行为与媒体接触度研究报告》中的数据，其涉及了北京市不同人口特征的城镇居民房产购买情况。其中，被调查总人数为490人。在受访者中，过去一年内没买过房产的人数为439人，所占比例为89.6%，而买过的人数仅为61人，所占比例10.4%。由此可见，房地产投资的前景并不清晰。总体而言，住房既是投资品，也是消费品。近几年，国内房地产需求已由消费主导向投资主导发生了转换。因此，房地产投资作为积累预防性资产的方式已引起了居民家庭的注意。但是，由于自身经济条件的不允许和房地产市场情况的不明朗，居民家庭在房地产投资上更多地出于观望状态，并没有将其当作积累预防性资产的主要方式。也可以说，虽然房产具有一定的保值、增值属性，但大部分居民家庭并不把它当作家庭稳定器的主要方式。那么，不同人群特征在购买房产上是否有显著差别呢?本文对性别、年龄、学历、收入这四个属性做列联分析，考察不同层面的人群对于房地产投资的差异，具体分析不同人群在房地产投资上有何差别。首先，观察发现，不同性别居民购买房产时的比例差别不大。而不同年龄、学历、收入的居民房产购买情况差异较为明显。25－29岁和30－34岁居民购买过房产或者在房产购买过程中起决定作用的比例相对较高。大学本科和研究生及以上学历购买过房产的比例较高。并且，月收入越高的居民购房比例越高。图2过去一年北京市居民购买房产比例图(资料来源:《2009－2010IMI城市居民消费行为与媒体接触度研究报告》)。本文从统计上采用卡方检验来判别不同性别、年龄、学历、收入的人群在房产购买上是否有显著差异。假设H01:购买房产居民的性别没有显著差异，即性别对居民是否购买房产没有显著影响。假设H02:购买房产居民的年龄没有显著差异，即年龄对居民是否购买房产没有显著影响。假设H03:购买房产居民的学历没有显著差异，75即学历对居民是否购买房产没有显著影响。假设H由表2所示，在显著性水平为0.05时，各个假设均能通过假设，即接受原假设。也就是说，居民性别、年龄、学历、收入水平对是否购买房产并无显著差异。若放宽条件，在显著性水平为0.1时，H03、H04未通过，即拒绝原假设。也就是说，在显著性水平为0.1时，学历、收入水平对购房情况有显著差异。由结果可知，学历高、收入高、有一定社会基础的人群更倾向购买保健品。从统计上讲，不同学历及收入水平对于是否购买房产有显著差异。即学历越高、收入水平越高的人群买房的可能性越大，这可能是由于对于高学历、高收入的人更易于拥有稳定的社会地位以及资产剩余，因此更倾向于利用房产投资的方式积累预防性资产。综上所述，房产是高关心度产品，并且更多以家庭消费为主。作为积累实物预防性资产的方式，房产投资受到了居民家庭的关注。但是，由于自身条件以及国家宏观调控等情况，大多数居民家庭并没有把房产投资当作主要方式。从大体上来说，学历高、收入高的人群更倾向于用这样的方式积累资产。
结论与建议
(1)从我国居民购买保健品的方面来看，女性、中年人、学历高、收入高的人群更倾向于购买。与男性相比，中国女性更注重健康与美丽，她们认为，保持健康与美丽是提高生活品质的重要标准。因此，女性对于保健品的投入占有更大比例。从年龄层次来看，中年人由于经过了青壮年时期，身体素质下滑，生活压力逐渐降低，生活平稳，更加倾向于关注自身的身体状况，因此这类人群购买保健品的比例较高。从教育程度来看，由于学历高的居民对于现今社会的环境问题、能源问题、饮食安全问题都有更加清晰的认识，他们更加注重自身的健康，因此会更加倾向于购买保健品。由于保健品的费用高昂，因此高收入人群的购买力更加大也是可以预测的。(2)从我国居民购买房产的方面来看，高学历、高收入的人群更倾向于通过购买房产来积累资产。当今社会房价攀升飞速，在经济实力允许的情况下，学历越高的人群更容易倾向于房产投资，这是因为高学历人群能够看准房产的保值与增值。而高收入人群更加必然成为房产投资的主力军。通过对我国居民样本预防性非金融资产的研究分析，我们提供以下建议:第一，国家应完善社会各类保障制度。下岗失业、身体健康状况的恶化等是造成居民未来收入不确定性的主要因素。因此，失业救济，医疗保险，养老保障等社会保障制度的完善可以保证居民发生意外时仍然可以保证基本生活需求。这样可以降低居民生活风险、刺激居民消费。要探索建立不同地区城市最低生活保障水平的协调机制，并由国家有关部门根据各地的生活费用水平及经济发展水平确定最低生活保障标准，合理调节各地低收入居民的收入差距。第二，国家应继续保持现有的宏观调控政策，继续调整房价与银行信贷。从数据来看，高学历高收入人群是我国购房的主力军，大多数民众由于房价增长速度过快而买不起房，可是他们的需求也是很大的。我们经常看到大片的商品房闲置，而城市的年轻人却不得不蜗居在有限的空间里，资源分配不均，不合理现象无疑对和谐社会的发展无益。房地产行业泡沫过大对政府也是一个挑战，银行无节制的贷款会加速房地产行业泡沫的崩裂。在这两大问题上，我国较欧美日等发达国家有一定优势。因为我国并非是完全的市场经济，国家宏观调控可以起到相当大的作用。因此，只要政府保持现有的宏观政策，刺激消费，一定会增加居民投资房产的热情。另外，增加居民收入，并使之保持一个较高的、稳定的增长率，可以增加居民的当期消费，还富于民。建立稳定有效的收入调控机制，缩小收入分配差距，使居民对未来收入和支出都怀有信心。这对于我国实现可持续发展，建立和谐社会的目标是非常有益的。
摘要：目的 探讨非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）中医病机规律，为临床辨证论治提供依据。方法 采用横断面研究方法，利用NAFLD中t四诊临床观察表，对患者资料进行采集。采用因子分析、奇异值分解方法，研究四诊表现的内在因子特征，比较各种分析方法的差别。结果 因子分析采用了α因子解析法、主成分分析法、映像因子法，其中α因子解析法结果为最佳，前3个因子对数据解释率最高，分别为脾湿因子、肾虚因子和气虚因子，三者构成了NAFLD的基本病机因素；奇异值分解法得到的前3个奇异值分别为脾肾气虚、肝肾阴虚和气阴两虚，同样突出了脾肾两虚在NAFLD病机中的作用。结论 脾肾两虚在NAFLD病机组成中占有重要地位，从虚论治NAFLD具有重要的临床意义。
关键词：非酒精性脂肪性肝病；病机；因子分析；奇异值分解
非酒精性脂肪性肝病（nonalcoholic fatty liver disease，NAFLD）是一种无大量饮酒史，以有肝实质细胞脂肪变性和脂肪贮存为特征的临床病理综合征。近20年来，中国脂肪性肝病的流行率约增加2倍[1]。
NAFLD属中医学“胁痛”“肝着”“肝癖”“痰痞”等范畴[2]。各家论述对NAFLD病位阐释不外肝、脾、肾，病机分虚实，虚在脾肾，实在痰浊、湿热、气郁。有学者提出本病根于本虚，本虚核心在于脾肾两虚的观点[3]，但尚未通过多元统计分析方法获得直接的临床证据。本研究对NAFLD中医数据进行多元统计分析，旨在了解其主要病机因素，探寻脾肾虚性因子在该病病机中的作用，为中医诊治NAFLD提供参考。
1 资料与方法
1.1 研究对象
选取2014年9月-2015年5月北京市丰台区铁营医院及北京市丰台区铁营社区卫生服务中心、西罗园社区卫生服务中心NAFLD患者251例。年龄20～70岁，平均年龄（48.29±10.78）岁；男118例，女133例；病程1～360个月，平均（43.99±60.98）个月。
1.2 纳入标准
①符合《非酒精性脂肪性肝病诊疗指南》[4]诊断标准；②年龄18～70岁；③无饮酒史，或饮酒折合乙醇量男性
1.3 排除标准
①合并心、肝、肾等系统严重损害者；②长期服用损肝药物，难以排除药物性肝损伤者；③有明确病毒性、酒精性、其他代谢性、遗传性肝病者；④孕妇及哺乳期妇女。
1.4 调查表设计与采集
采用Epidata3.1软件，根据文献报道（利用万方数据库、中国医院数字图书馆，以“脂肪肝，中医”为关键词，检索5年内NAFLD相关文献134篇）及《中医诊断学》[5]，提取NAFLD临床四诊表现，设计调查表，包括患者基本情况、中医四诊表现（一般证候、消化系统表现、面色、口咽、眼目、精神情志、形体肢体、二便、舌象、脉象）、实验室检查、B超影像、治疗等105项。由经验丰富的中医师对患者进行调查，舌脉部分由2名副主任以上医师核实后填写。
1.5 数据处理与统计
通过Epidata3.1软件录入数据，经不同人员进行2次核查后导出SPSS文件。采用SPSS21.0的降维-因子分析，奇异值分解（SVD）采用UCINET6.232软件。
2 结果
2.1 数据精简与准备
在患者四诊表现数据中，删除频数
2.2 因子分析
2.2.1 α因子解析法 适用性检验中KMO统计量为0.752，效果较好，Bartlett球形检验各变量的独立性假设不成立，因子分析适用性通过。通过相关系数矩阵得知，因子1能解释方差的13.507%，因子2为8.921%，因子3为4.498%，共取16个因子，总解释率63.112%，各因子贡献碎石图见图1。根据碎石图取前6个因子，利用SPSS21.0去除旋转成分矩阵中得分值绝对值
因子1主要与滑脉、头重如裹、体倦困重、纳差、神倦嗜睡、便溏、苔厚、面有油垢、舌色淡白、头晕、舌体胖大有关，乃脾虚生湿的表现，是脾湿因子；因子2主要与肢体软弱、腰膝酸软、健忘、气短、乏力有关，是肾虚因子；因子3与舌苔白相关，与舌苔黄负相关，是气虚因子；因子4和胸闷、嗳气吞酸有关，是肝郁因子；因子5与咽干、口干有关，是阴虚因子；因子6与弱脉相关，与弦脉负相关，是虚证因子。按照因子分析结果相关的四诊表现，患者中的公因子首先为脾湿，第二位为肾虚，第三位也与气虚有关，这3个因素对NAFLD贡献最大，构成了基本病机因素。
2.2.2 主成分分析法 主成分分析法（PCA）的可行性检验同α因子解析法。碎石图、各个因子的贡献均与α因子解析法相同。取前6个因子，因子1与滑脉、体倦困重、头痛如裹、纳差、神倦嗜睡、苔厚、面有油垢、便溏、头晕、舌色淡白、舌体胖大有关，是脾湿因子；因子2与肢体软弱、健忘、腰膝酸软、气短、乏力有关，是肾虚因子；因子3与舌色淡白、苔白相关，与舌苔黄负相关，是脾虚因子；因子4与口苦、口干、咽干相关，是阴虚因子；因子5与咽干、咽中痰阻、口淡口黏、胸闷有关，是湿邪阻滞因子，因子6与嗳气吞酸有关。
2.2.3 映像因子法 可行性检验同α因子解析法。碎石图、各个因子的贡献均与α因子解析法相同。取前5因子，因子1与滑脉、头重如裹、体倦困重、纳差、苔厚、便溏、神倦嗜睡、面有油垢、舌色淡白、舌体胖大、头晕有关，是脾湿因子；因子2与腰膝酸软、肢体软弱、健忘有关，是肾虚因子；因子3与舌苔白相关，与舌苔黄负相关，是脾气虚因子；因子4与自汗、咽中痰阻有关，可能也与气虚相关；因子5与弱脉相关，与弦脉负相关，是虚证因子。
2.3 奇异值分解
SVD是为了提取矩阵的最重要的特征，也可挖掘数据中的重要因素。本研究采用2模数据，利用UCINET6.232对患者四诊数据进行奇异值分析，结果分析得到49个奇异值，其中奇异值1为40.203（占总体的11.5%），奇异值2为18.320（占总体的5.2%），奇异值3为11.370（占总体的3.3%），3个累计占总体的20%，前3个奇异值见表2。由表2可知，奇异值1主要和乏力、头晕、健忘、口干、视昏、烦躁易怒、形体肥胖、腰膝酸软、舌质黯、舌体胖大、舌有齿痕、苔白或黄、弱脉有关，为脾肾气虚奇异值；奇异值2主要与健忘、胸闷、口干、咽干、面色少华、目干涩、肢体软弱、腰膝酸软、舌质黯、舌苔黄、弱脉有关，为肝肾阴虚奇异值；奇异值3主要与乏力、健忘、口干、肝区不适、目干涩、抑郁不舒、虚烦不眠、失眠多梦、腰膝酸软、肢体软弱、便秘、舌色淡白、舌苔白有关，为气阴两虚奇异值。
3 讨论
为探索各种因子在NAFLD患者中的作用，本研究对所有患者的临床四诊数据进行了因子分析和SVD，因子分析的方法有多种，目前应用最广的是PCA，本研究因为样本例数较少，理论上应选用α因子解析法、映像因子法最为合适[6]，所以研究中选用了3种方法（PCA、α因子解析法、映像因子法）进行尝试，均得到16个因子，根据碎石图选用解释率较高的前6个因子，发现α因子解析法最适合临床。3种方法结果因子情况相似，前3个因子均为脾湿、肾虚和脾气虚，差别在于贡献率较小的因子4之后，PCA法为阴虚、湿邪阻滞，α因子解析法为肝郁、阴虚，映像因子法为气虚，根据临床所见并结合样本例数，以选择α因子解析法结果最为适宜。无论采用何种方法，前3位因子均为脾湿、肾虚和脾气虚。
本研究还进行了SVD分析。SVD和PCA虽然有所差别，但从数学分析上看，PCA可谓是对SVD的包装，如果实现了SVD，也就实现了PCA，有了SVD，就可以得到2个方向的PCA。数学上计算方法的差异虽然导致了SVD结果和因子分析有所差异，但也发现前3个奇异值分别为脾肾气虚、肝肾阴虚和气阴两虚，提示虚证因子在NAFLD病机中的作用。通过因子分析和SVD分析的结果，结合文献报道可以认为，脾肾气阴的虚性表现在NAFLD病机组成中占有重要地位，应当引起临床重视。NAFLD的要点在于脾肾两虚，以气虚为主。《脾胃论》云：“脾胃之气既伤，而元气亦不能充，而诸病之所由生也。”说明脾胃之气虚，三焦气化不利，气血津液运行不利，痰湿瘀血、气滞等实邪随生；又《景岳全书・胁痛篇》云：“肾虚羸弱之人，多有胸胁间隐隐作痛。”所以从脾肾两虚能解释所有病理过程和证型特点。
《金匮要略》《圣济总录》即有“肝着”记载。《金匮要略・五脏风寒积聚病脉证并治第十一》云：“肝着，其人常欲蹈其胸上，先未苦时，但欲饮热，旋复花汤主之。”说明肝着是阳气痹结、气郁血滞的结果。《圣济总录・肝脏门》称“夫食气入胃，散精于肝，淫气于筋。今风寒客于肝经，不能散精，气血凝留，故着于胸上，其未苦时，但欲饮热者，盖血得温则行，遇寒则涩也。治肝气虚寒，邪着胸中，实塞不快，气血留滞，胸上欲人蹈之者，桂附汤方”。桂附汤可作为此种病机的代表性方剂。后世叶天士等温病学家提出久病入络学说，并宗旋复花汤进行络病诊治。即“肝着”的络病说，与之相对应的《圣济总录》则为经病说，此即为“肝着”治疗的2个流派。临床具体治疗根据辨证化裁，桂附汤应成为NAFLD的代表性方剂之一，络阻明显可参用旋复花汤加减，湿重则参入《圣济总录》蹈胸汤。
本研究通过因子分析和SVD分析，不仅证实了NAFLD以虚为本的观点，也为从虚论治NAFLD提供了文献和临床数据支持。
摘要：近几年来，我国的科技在不断地发展的同时，农业生产也从原先传统的生产方式渐渐转向现代化的方向，农业生产条件在农业经济发展中占据着主导的地位，多元统计也渐渐在农业生产经济发展的过程中起着重要的作用。
关键词：农业经济发展；多元统计；指标体系
众所周知我国是一个地大物博的国家，也是一个农业大国，农业经济的发展与国民经济的整体发展相互联系着，但是局限农业经济发展的因素有很多，比如土壤、气候、水分等。农业生产条件会因为各个地区的不同而存在差异，有些地势复杂、土质较差、通水排水设施不便，都会减少农作物的种类和数量，而当地的农业经济发展就会受到影响。多元统计的运用可以很清楚的分析出生产农业条件在农业经济发展中的影响，因此，提高对农业生产条件的多元统计已经是农业经济发展进程中刻不容缓的事情。
一、多元统计的重要性
农业经济的发展取决于多种大大小小的因素，为了能够更好的了解农业经济发展的方向和促进农业经济的发展，需要对农业进行多元统计。多元统计是数理统计中的重要组成部分，能够从各个方面进行同时统计，将多元统计运用到农业经济的发展中，能够同时了解到气候变化、土壤情况、农药使用状况和化肥用量等问题，还能多方面同时了解、同时分析找出其中的相关性，能够更加有效的想出对策来提高农业产量，改善农业状况。
陕西省地形复杂多变，农业统计人员能够运用多元化，对每个地区的不同耕地状况进行详细的了解，然后根据当地的气候、技术水平来制定适当的方案，将农业进行改革，因地制宜才能使农业经济更快的发展。在多元统计的过程中，能够使农业资源得到合理的分配，使农业物质生产条件得到最大化的利用，而且也能够配备适当的劳动力，有效的完成农业所需工作，推进农业经济发展进程。
二、多元统计在农业中的应用的分析
农业的生产条件在农业经济发展过程中有着举足轻重的地位，对农业生产条件进行多元统计分析，可以使农村的资源得到合理充分的利用。在对农业生产条件进行多元统计的过程中，需要对农村的劳动力、农村土质和农村的机械化程度进行一个合理的统计和分析。根据对生产条件的多元统计分析之后可以发现，农村劳动力、农村土质和农村机械化程度在对农业经济发展的影响中所占的地位均会在不同乡镇发生改变。比如在咸阳地区，农村土质和农村机械化程度对农业经济发展的影响中并不占据着主要因素，而是农村劳动力为主要影响因素。多元统计的分析可以很快的了解各个乡镇当地的农业所需状况和农业资源情况，然后进行合理的利用，能够更好的分配农业资源，有效促进农业的经济发展和持续性发展。
三、利用多元统计完善农业生产统计指标体系
1.政府要想真正做好农村农业生产，首要任务必须先做好农业多元化统计工作，因为农村经济发展涉及到的问题比较多，给农业统计工作造成了不少困难。一些乡镇农业统计部门人员少，在统计过程中出现了不少指标不合理的现象，统计的方法也存在很大的问题，这就导致了统计数据不精确，统计结果不科学。为了全面提高农业统计工作水平，首先要利用多元化统计来减少基层报表的上报数量和次数，但是还要保证报表的真实性和质量。这样一来就可以减少部门之间的工作量。在这个过程中报表分为定报和年报，其中定报可以结合秋播与春播。在此期间还可以取消预计夏秋产量报表，适当延后实际产量报表，这样不仅可以提高数据的准确性还可以减少统计量。另一个方面就是可以对畜牧指标报表进行缩减，对统计对象进行精减，保留代表性较强的猪、牛、羊、禽、蛋、奶等统计指标。除了对畜牧业的统计，此方法还可以将瓜果、蔬菜等农作物生产进行合并报表来减少重复统计。年报中的农业总产值、增加值和中间消耗量可以按照乡镇统计报表数据进行汇总，乡镇部门还要根据所管辖区的实际情况，建立自己的统计指标体系，除了将本辖区的农业产业纳入到统计范围中，同时还可以借鉴一些农业先进乡镇或示范县市的统计指标体系，利用多元化统计指标体系制定出自己的农业统计指标体系，并及时关注转型发展中的乡镇在不同阶段的农业指标，尽量将现代化农业、农民专业合作社、新农村建设、土地流转、农业社会服务等新的产业形势反映到统计工作中去。
2.以往由于r村统计调查方法缺乏一定的科学性和一些不合理的现象，使得统计数据出现偏差，甚至造成了统计数据的不真实。目前统计报表制度以全面报表为主。农业统计的大量基础数据基本由村级来完成，但是在这个过程中也存在许多问题，比如村级缺少专业的统计人员，因此统计工作经常是由村会计兼职完成。由于村级工作人员，人数较少，工作量大，而且工作人员水平又有限，所以对数据的真实性难以保证，这样就导致了统计效率的低下。此外农业总产值的消耗计算表太过复杂，比产值计算表多六十余项，并且没有确切数据来源，只能靠统计人员凭经验估算。要想改变这一问题，就必须制定一个科学合理的调查方法，改变以往这种落后的调查方式，实行全面抽样调查任务。这些问题源于改革开放后，家庭联产承包责任制导致的，原有的生产队等组织形式迅速瓦解，生产单位变成千家万户，统计对象成倍增加。在这种情况下，如果仍然按照以往的全民统计方法进行统计，工作势必不切实际。因此要建立严格的抽样调查统计制度，来确保统计方法的科学性和有效性。在定期报表中，播种面积和产量报表要由镇村按照实际数据科学上报、汇总，这样既降低了县级统计的工作量，也可以提高统计数据的准确度。农业总量指标的测算要有确切的数据依据，计算产值的价格要以市场平均价格为准。
四、结语
农业经济发展已经是我国农业的重中之重，而多元统计应用在农业经济发展中也是十分重要的。国家在进行农业发展中，需要对各个地区的情况进行多元统计，只有在对农业生产条件的多项指标中进行详细的分析，然后有效的掌握当地的农业生产条件，才能够因地制宜的进行农作物的选择和栽培。经过多元统计分析，可以更好的了解我国各地区的农业经济发展的弊端，才能够有效快速的制定出新的发展方案，合理利用农村资源，加快农业经济发展的步伐。
作者简介：关雁冰（1977-），男，陕西咸阳人，统计师，经济师，主要从事农业经济和统计研究。
