gaogaoswj
背景学生评价是按照一定的教育目标和标准，通过系统地收集、运用有关信息，对学生综合素质状况和教育客观效果在质量上作出判断，它起到反馈、诊断、导向、激励的作用。评价是一个质量保证的工具，它激发潜力、促进发展。临床医学本科教育是整个医学高等教育的基础和根本。因此，临床医学本科生综合素质评价保证着高等院校医学人才培养的的质量。实施评价的最重要前提就是要构建一个科学的评价指标体系，包括指标内容和每个指标的权重大小。随着对人素质内涵的认知不断深化，随着社会的发展、高等教育的发展、医学卫生事业的发展，给临床医学本科生的教育目标和评价指标带来新的要求和挑战。而目前医学院校对临床医学本科生的评价并没有跟上新的变化、满足新的要求，普遍存在“重分数，轻能力”的问题，过于注重学业成绩，过多考查医学生对书本知识的记忆，而忽视对其创新能力、医德、沟通能力等重要综合素质的评价，即评价指标内容不全面；对评价指标，目前研究比较多的只是对医学知识、临床技能、沟通能力这些外显特征和行为的评价，严重缺乏对内隐特征和行为的重视和研究；素质分解零散、不系统，素质界定交叉、模糊；对于评价指标缺乏定量研究赋予其权重值。总之，还没有一套完整的系统的临床医学本科生综合素质评价指标体系。因此，建立一套临床医学本科生综合素质评价指标体系的重要性和紧迫性不言而喻。目的旨在建立一套科学、量化可比、适应医学发展、符合教育目标，并能为各医学院校提供借鉴乃至被其应用的临床医学本科生综合素质评价指标体系。方法1、文献研究法：指通过搜集、阅读、分析文献，形成对事实科学认识的方法。本研究主要集中在以下四方面进行资料收集：一是人的素质结构和内涵；二是卫生事业发展；三是医学教育目标；四是医学生综合素质。通过文献研究，确定最初的评价指标条目池。2、系统分析法：指把研究对象看作一个有机联系的系统，考察它内部诸要素的多方面联系和作用，以及这种作用所形成的整体效应。临床医学本科生综合素质评价的指标可分为“课程分数指标”和“非课程分数指标”两个一级指标；“课程分数指标”分为医学知识、人文知识、技能等二级指标，“非课程分数指标”分为人际关系能力、身心素质、理想道德等二级指标；每个二级指标又有各自的若干细分条目，从系统分析角度，应让每级指标分解得都很准确、细化且不交叉重复。3、头脑风暴法：又称智力激励法，选择南方医科大学、南方医院的相关老师、专家进行开放性讨论，主要目的是针对最初评价指标条目池的内容、层次进行调整，形成归类明确、层次清晰的相对完整的指标内容体系。4、专家访谈法：针对形成的相对完整的指标内容体系，邀请南方医科大学、南方医院、武警广东总队医院从事临床医学生管理、教学，以及在临床一线的医生、老师、专家逐项讨论条目，进行调整和修改，以求进一步完善，并确定预调查表。5、德尔菲专家咨询法(Delphi Method):本研究采用Delphi法将拟定的指标内容框架，送给22名专家进行评定，征询和论证各分级指标的合理性、重要性、可行性、权重值。共进行了预调查和两轮正式的Delphi法问卷调查。为有效保证指标体系的科学性和可靠性，在本次研究中以专家积极系数、专家权威系数、意见集中程度、意见协调程度来衡量专家咨询的可靠性程度。6、统计学方法：(1)描述性统计。描述咨询专家年龄结构、知识结构等基本情况，统计专家积极系数(即问卷回收率)、问卷有效率。(2)变异系数。变异系数，即方差与均值的比。本研究根据实际，在筛选指标时重要性和可行性以小于25%为标准，大于25%删除。同时，因权重指标给定基础分为100分，分值跨度较大，因此本研究权重变异系数以小于40%为标准，大于40%的删除。(3)专家权威系数。专家权威程度由两个因素决定，一个是专家对条目的判断依据，用Ci表示，一个是专家对问题的熟悉程度，用Cs表示。专家权威程度计算公式为：Ca=(Ci+Cs)/(4)肯德尔系数(Kendall’sW)肯德尔系数是一项十分重要的指标，通过计算可以判断专家对一组指标或全部指标的协调程度。一般用W表示，W在0-1之间，W越大，表示协调程度越好。反之，意味着专家意见协调程度较低。本研究将各指标权重的肯德尔系数定为7。7、层次分析法：本研究在第二轮确定二级指标权重的过程中采用层析分析法。调查问卷中设计了含义清楚、明确的表格，请专家按1-9比例标度分别对两组4个二级指标的重要性程度赋值，通过构造两两比较的判断矩阵来计算被比较元素的相对权重。由于在咨询中可能会出现专家作出违反常识的判断，即判断的不一致性，因此本研究对判断矩阵进行一致性检验。结果1、第一轮专家咨询结果(1)专家积极系数为45%，问卷有效率为24%。(2)20位专家的权威系数均数在78-95之间，平均为87。(3)“课程分数指标”和“非课程分数指标”的权重值分别为5%和5%，变异系数均小于25%。(4)专家对各指标权重判断的总协调系数小于7(为697)，经卡方检验，P<01。(5)重要性均值介于90～85之间，变异系数均小于25%；可行性均值介于15～50之间，变异系数均小于25%；权重变异系数只有“尊重”变异系数大于40%(为1%)，其余均小于40%。2、第二轮专家咨询结果(1)专家积极系数为91%，问卷有效率为00%。(2)专家的权威系数均数在75-97之间，平均为88。(3)“课程分数指标”和“非课程分数指标”的权重值分别为63%和37%，变异系数均小于25%。(4)层次分析法结果：对20位专家判断矩阵进行正规化处理和一致性检验，所有专家CR<1。综合专家意见，医学知识、人文知识、其他基础知识、技能权重分配分别为5078、1310、0793、2819；人际关系能力、身心素质、理想和道德、其他(创新能力、特长爱好、综合人文知识)权重分配分别为2561、2570、2829、2040。(5)专家对各指标权重判断的总协调系数为828，经卡方检验，P<01。(6)可行性均值介于85～45之间，异系数均小于25%；重要性评价均值介于00-95之间，变异系数均小于25%；各项指标权重变异系数均小于40%，最大的是8%，为指标“历史和政治方向”。结论本研究通过逐级分解教育目标要素和征求专家意见，草拟出临床医学本科生综合素质评价的指标内容框架。在此基础上运用德尔菲专家咨询法和统计学方法确定了各级指标的权重。经检验专家积极系数、专家权威系数、意见集中程度、意见协调程度都符合要求。最终确定一个完整的指标体系：课程分数指标(00)，包括医学知识(24)、人文知识(08)、其他基础知识(98)、技能(70)4个二级指标和11个三级指标；非课程分数指标(00)，包括人际关系能力(25)、身心素质(53)、理想道德(19)、其他能力素质(03)4个二级指标和12个三级指标。 [1] 刘勇 学生综合素质评价方式改革的理性思考[J] 教学与管理 2013(03) [2] 陈继红，李朋伟 浅谈当代大学生创新能力培养[J] 中国西部科技 2013(01) [3] 孔国庆 大学生评价的视角转换[J] 教育学术月刊 2010(10) [4] 单增春，杜旸，刘紫萍，杜云，李冬宁 Fuzzy综合评价法在医学生职业素质评价中的应用[J] 卫生职业教育 2010(16) [5] 胡笑甜，刘英，姚小康，吕力 国内外医学生临床沟通技能评价的比较研究[J] 医学教育探索 2010(06) [6] 刘政江 国内外医学教育标准以及带给医科院校的启示[J] 农垦医学 2010(02) [7] 肖郑利 层次分析法及其在数学建模竞赛中的实际应用[J] 科技风 2009(12) [8] 余仙菊，彭如宽，卢凤娟 走向整合:医学生临床能力评价的范式选择[J] 高教论坛 2008(05) [9] 刘军红，刘恩霄 基于模糊理论的大学生综合素质评价方法研究[J] 河北农业大学学报(农林教育版) 2007(03) [10] 冯志英，王建荣 应用专家咨询法设计患者对医院护理工作满意度量表[J] 护理管理杂志 2007(02) 
首先，你可以去咨询下你的导师，你的师哥师姐，其次就是自己去看相关的文献（如：临床医学进展），看看别人是怎么选题的，结合自己擅长的部分，找下自己的写作灵感
统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究)，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 (重复、随机、对照、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。资料的表达与描述:用ｘ±ｓ表达近似服从正态分布的定量资料、用Ｍ(ＱＲ)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时，要合理安排纵横标目，并将数据的含义表达清楚;用统计图时， 所用统计图的类型应与资料性质相匹配，并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时，分母不宜小于20，要注意区分百分率与百分比。统计分析方法的选择:对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用ｔ检验和单因素方差分析;对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析，对具有重复实验数据的回归分析资料，不应简单化处理;对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。统计结果的解释和表达:当Ｐ<05(或Ｐ<01)时，应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义， 而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的ｔ检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的ｑ检验等)，统计量的具体值(如:ｔ=45，χ2=68，Ｆ=79等)，应尽可能给出具体的Ｐ值(如:Ｐ= 0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%置信区间。
时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成， 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分， 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象， 因此， 选取省区经济数据进行区域经济的研究， 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响， 已从背后走到了台前， 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用， 而发展相对较慢的省区， 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究， 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元， 人均 GDP13130 元， 达到中等发达国家水平。从省域经济来说， 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面， 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用， 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地， 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动，从最初的强大势力到如今的挣扎期， 湖北省的经济面临着发展困境。近年来， 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势， 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律， 将这种规律延伸到未来， 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型， 由博克斯， 詹金斯创立， 是一种精度较高的时序短期预测方法， 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量， 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性， 但整个序列的变化却具有一定的规律性， 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析，能够更本质的认识时间序列的结构与特征， 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中， 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究， 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列， 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言， ARMA模型存在一定的缺陷， 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上， ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型， 简记为 ARIMA ( p， d， q) 模型，是美国统计学家 GEPBox 和 GMJ enkins 于 1970 年首次提出， 广泛应用于各类时间序列数据分析， 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p， d， q) 模型计算复杂， 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p， d， q) 模型的建立方法， 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p， d， q) 预测模型。( 二) 数据选择本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编，中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。本文的所有数据处理均使用 EV0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的， 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳， 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p， q) 拟合。ARIMA ( p， d， q) 模型的具体建模步骤如下:平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断， 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列， 如果存在一定的增长或下降趋势等，则需要对数据取对数或进行差分处理， 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程， 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p， d， q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确， 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要， 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p， q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验， 可以以直观的方法直接观测得到结论。ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值， 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言， 由于样本的随机性， 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况， 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性， 随着延迟阶数的增大， 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明， 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数， 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择， 从 ARMA ( p，q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果， 检验整个模型对信息的提取是否充分， 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验， 即残差序列不是为白噪声序列， 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列， 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p， d， q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据， 运用统计学和计量经济学原理， 从时间序列的定义出发， 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法， 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测， 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。模型预测。根据检验和比较的结果， 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测， 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值， 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响， 这些因素之间又有着错综复杂的关系， 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列， 得出其变化规律， 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析， 为了对模型的正确性进行一定程度的检验， 现用前 50 个数据参与建模， 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性， 因此需要再次进行差分， 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值， 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性， 因此 ARIMA ( p， d，q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:对数。利用 EViews 软件， 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分， 然后进行 ADF 检验:由上表可见， 现在的对数一阶差分序列是平稳的， 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分， 因此认为 ARIMA ( p， d， q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p， q) 模型的建立ARMA ( p， q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 136479 - 161144 - 506374 - 183002 20582非平稳1 - 764521 - 165756 - 508508 - 184230 171892 - 101495 - 170583 - 510740 - 185512 180023 - 418890 - 175640 - 513075 - 186854 205434 - 230514 - 180911 - 515523 - 188259 27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 714836 - 170583 - 510740 - 185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 448501 - 574446 - 923780 - 599925 - 536478 - 458512平稳 1 - 832346 - 577723 - 925169 - 600658 - 662966 - 5448712 - 398029 - 581152 - 926622 - 601424 - 770517 - 6115043 - 324520 - 584743 - 928142 - 602225 - 747432 - 546692图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR， MA的取值进行实现， 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知， 最优情况本应该在 AR ( 1) ， MA ( 1) 时取得， 但AR， MA都取 1 时无法实现平稳， 舍去。对于后面两种情况进行比较， 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小， 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验， 得出残差序列相互独立的概率很大， 故不能拒绝序列相互独立的原假设， 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验， 模型通过残差自相关检验， 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型， 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1， 1， 0) 预测值与实际值的比较由上表可见， 该模型在短期内预测比较准确， 平均绝对误差为 876% ， 但随着预测期的延长， 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面， 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中， 湖北省的地方生产将保持增长的势头， 但 2008 年的增长率不如 2007 年， 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关， 虽然我们一致认为， 作为我国首次主办奥运的一年， 2008 将是中国经济的高涨期， 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高， 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应， 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示， 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势， 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省， 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说， ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题， 做出了较为精确的预测， 尽管不能完全代表现实， 我们仍能以ARIMA模型为基础， 对将来的发展作出预先解决方案， 进一步提高经济发展， 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法， 其模型比较简单，对资料的要求比较单一， 在实际中有着广泛的适用性。在应用中，应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中， 由于 GDP 的特殊性， ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择， 但是预测只是估计量， 真正精确的还是真实值， 当然， ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型， 运用了差分、取对数等等计算方法， 最终得到进行预测的时间序列， 无论是在预测上， 还是在数量经济上， 都是不小的进步， 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析， 拟合 ARIMA( 1， 1， 0) 模型， 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测，得到了较为满意的拟和结果， 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考， 究竟是什么原因造成了这样的结果， 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较， 以此来再次确定 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 536412 - 321820 - 135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 458445 - 282837 - 097119Variable Coefficient S Error t- Statistic PAR(1) 586643 115236 090781 0000R- squared - 226023 Mean dependent var 104967Adjusted R- squared - 226023 SD dependent var 111688SE of regression 123668 Akaike info criterion - 321820Sumsquared resid 718807 Schwarz criterion - 282837Log likelihood 72369 Durbin-Watson stat 132697Inverted AR Roots 59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 63 72 - 8762003 71 82 - 122004 92 78 - 892005 78 83 - 682006 00 05 - 26年度 2006 2007 2008GDP 值 00 08 59增长率(%) — 06 16表 6 ARIMA ( 1， 1， 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时， 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价， 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性， 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果， 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法， 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28
这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
