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关键词： 企业   经济效益   经济统计学   提升路径  

摘要： 经济统计学即统计分析企业长期生产经营活动产生的一系列账目信息，为企业调整经营策略提供参考，促进企业规范发展，实现经济效益扩增目标。当前，很多企业运用经济统计学知识分析财务问题，旨在发现企业经营缺陷。对此，文章以企业经济活动特征为切入点，从经济统计学视角分析提升企业经济效益路径，旨在为相关工作者和研究者提供参考。

关键词： 新建本科院校   统计学教学   应用创新能力  

摘要： 随着人工智能和大数据的快速发展，新建地方本科院校需要加快向应用型大学转型升级的步伐，教学作为人才培养的重要环节，在转型发展中扮演重要角色。作为实践性和应用性较强的方法论学科，开展统计学教学有利于培养学生的创新能力和实践能力。文章从统计学教学视角，分析地方本科院校传统教学中的问题，并从师资建设、教材选择以及课时安排等方面，提出该课程改革的对策建议，以期能够达到统计学教学的目的，让学生更好地掌握统计方法，形成统计思维，提升统计分析能力，从而提升实践能力和应用创新能力。

关键词： 新文科建设   量化类课程   公共管理   统计学   教学改革  

摘要： 新文科建设是中国高等教育改革的系统工程之一。量化类课程建设应将课程内容与相关学科及信息技术有效融合，以培养综合能力较强的专业型、复合型人才。然而，当前高校量化类课程仍然采取传统教学模式，存在重理论轻应用、重科学轻艺术、重工具轻思维的问题。因此，教师可以从教学内容、教学形式、教学方法三个方面进行教学改革，为量化类课程教学实践提供新发展思路。

关键词： 语料库语言学   翻译补偿   信息型文本   学术翻译  

摘要： 本翻译报告以伦敦大学学院的Sean Wallis博士所著的Statistics in Corpus Linguistics:A New Approach(《语料库语言学研究中的统计学:一种新方法》)的翻译实践为例,以德国功能学家赖斯的文本类型理论为指导,探索翻译补偿策略对信息型文本翻译的作用。原书具有信息型文本的特点,逻辑严谨,语言凝练,为读者清晰阐释了具体的语料库语言学统计分析方法及相关案例。在本篇翻译研究报告中,笔者主要借鉴了夏廷德的翻译补偿理论,在词汇、语法和语篇三个层面对翻译过程中发现需要补偿的地方进行了信息补足,并应用了相关的翻译补偿技巧,如在词汇层面采用了增益、具体化、注释等方法,在语篇层面对逻辑连接和人称指称进行补偿。通过完成翻译项目,笔者发现借鉴翻译补偿理论可以有效提高学术文本翻译质量和译文的可读性,从而更好地实现翻译目的。通过此项目,笔者希望对进一步解决翻译补偿在学术文本英译汉以及语料库语言学翻译中存在的其它问题提供借鉴,为语料库语言学领域研究尽个人绵薄之力。

关键词： 种群统计学对策   积分投影模型(IPM)   马尾松   随机弹性   生命率方差  

摘要： 了解植物在不断变化的环境中的生存策略是恢复生态学和理论生态学的一个基本目标,探究生态恢复中先锋树种的种群特征变化和生活史对策,是有效指导生态治理和植被重建的关键。物种可以通过其种群的生命率（存活率、生长率或繁殖率）来形成种群统计学对策以应对环境变化。种群统计学对策假说认为,物种可以通过最小化对种群动态影响最大的生命率的变化在随机环境中生存（即种群统计学缓冲假说,Demographic Buffering Hypothesis,DBH）,或者通过允许对种群动态影响最大的生命率追踪环境变化的有利窗口来从中获益（即种群统计学易变性假说,Demographic Lability Hypothesis,DLH）。近些年的大量种群统计学对策研究表明,DBH和DLH可能是物种种群统计学对策连续体的两个极端。生态恢复中的先锋物种对环境变化响应敏感,生境的连续变化会影响种群生命率产生变化,从而导致先锋物种的种群统计学对策发生变异和调整。然而,作为在受干扰生态系统中最具适应性的长寿命物种,尚不清楚先锋树种形成何种生活史对策,以及受哪些生活史阶段和生命率的变化影响。研究这一问题将有助于理解先锋植物在生态恢复中对环境变化的适应策略及其形成机制。为了研究生态恢复过程中先锋树种的种群统计学对策模式,本研究以福建省长汀县水土流失区的亚热带次生林先锋树种马尾松作为研究对象,考察了2011-2020年5个代表了早期生态恢复过程中从初期先锋种群建立（第I阶段,BH样地）,到晚期阔叶树种进入（第V阶段,SDF样地）的一系列样地上的马尾松的种群统计学表现（存活、生长、繁殖）。本研究使用积分投影模型（Integral Projection Model,IPM）计算了随机种群增长率（λ）,并根据基于生命率的均值随机弹性与方差随机弹性之和的种群统计学缓冲（Demographic buffering）-种群统计学易变性（Demographic lability）连续体对各样地的马尾松种群进行了排序,分析了其种群统计学对策在早期生态恢复过程中的变异性。此外,本研究分解了各样地马尾松种群的转移类型,并通过计算每个种群的方差弹性矩阵中每个转移类型的弹性值来解释种群统计学对策变异性的来源,并结合自然选择类型和生活史特征分析马尾松在生态恢复过程中的种群统计学对策变异的影响机制。（1）通过对生态恢复过程中马尾松的种群动态变化进行了分析,本研究发现:种群增长率λ值在5个样地之间有所不同,在生态恢复初期（即第I阶段）BH样地上比后期（即第IV和V阶段）LD和SDF样地高,这反映了随生态恢复的进行马尾松种群动态逐渐趋于稳定。在样地内,λ的年际时间变化也是如此,除LD样地（第IV阶段）外,其他四个马尾松种群的λ都有数值上的年际波动的证据,表明马尾松种群在其个体密度最高的样地上会达到最稳定的种群动态。然而,所有五个样地的生命率每年都有波动,总体趋势表现为存活概率的下降,基径生长增量和繁殖概率都没有显示出一致的趋势。松果和新生幼苗在SDF样地（第V阶段）有明显的时间变化,分别表现为松果和新生幼苗数量的上升和下降趋势,这反映了此时马尾松种群试图通过提高繁殖能力维持种群的更新的努力正在遭遇失败。生命率的平均值也没有显示出明显的变化模式,只是松果的数量随着生态恢复过程呈现出普遍上升的趋势。（2）通过对生态恢复过程中马尾松的种群统计学对策分析,本研究发现:马尾松三个主要生命率在各样地之间都有时间上的变化,说明作为先锋物种马尾松会在生态恢复中发生生活史对策的调整。在三个生命率中,繁殖的时间变化是最大的,马尾松可能正是依靠了繁殖的高变异性从而产生了生活史对策的转变。从各样地在调查期间的生命率的时间变化可以发现,生态恢复序列中较晚阶段的LD和SDF样地（第IV和V阶段）的生命率变化范围比较早的BH和HSK样地（第I和II阶段）大,说明马尾松生活史对策的多样性会随生态恢复而提高,表明随生态恢复的进行马尾松的适应能力会上升。CGC样地（第III阶段）和LD样地（第IV阶段）的生命率组合的变化范围是最分散的,同时这两个样地生命率的变异程度也相似,反映了此时马尾松种群具有相似的生活史对策来适应环境。尽管时间变化范围大小不同,存活率和繁殖率随生态恢复阶段始终表现为相反的变化趋势（LD样地,即第IV阶段）,这反映了马尾松种群中存活和繁殖的权衡关系会随生态恢复而发生调整。（3）通过分析生态恢复过程中马尾松的种群统计学对策模式,本研究发现:马尾松的种群统计学对策会经历从DL端到DB端的转变,但最终在早期生态恢复过程后期又强烈地趋向DL端,这说明马尾松作为先锋树种会通过采取相对一般长寿命物种更为灵活的种群统计学对策来维持生态恢复中的种群维持。随生态恢复阶段的进行,生命率的变异对种群动态的正贡献逐渐转变为负贡献,并最终在最后的SD

标准号: GB/T 6113.402-2022

关键词： 析因设计   临床试验设计   交叉设计   统计研究设计   自身配对设计   概要说明   正交设计   成组设计  

摘要： 1.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)。主要做法应围绕四个基本原则(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。

关键词： 算术平均数   中位数   标准差   英文大写   GB/T   统计学处理   统计学符号   小写  

摘要： 1.统计学符号:按照GB/T3358.1-2009《统计学词汇及符号》的有关规定,统计学符号一律采用斜体排印。常用的有:(1)样本的算术平均数用英文小写(中位数用英文大写M);(2)标准差用英文小写s。

关键词： 显著性检验   总体均数   置信区间   医学论文   两因素析因设计   方差分析   统计量   t检验  

摘要： 统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时,应说对比组之间的差异具有统计学意义,而不应说对比组之间具有显著性的差别;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SNK-q检验等),统计量的具体值(如t=3.453,χ^(2)=4.683,F=6.793等),应尽可能给出具体的P值(如P=0.023);当涉及总体参数(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。

关键词： 妇幼卫生   定量资料   方差分析   定性资料   t检验   统计学分析方法   统计学处理   统计学意义  

摘要： 关于资料的统计学处理:应根据实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χ2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。而不应说“对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差异”。