第一章 引论
第一节 SAS与统计分析
SAS系统是美国SAS软件研究所的产品，是一个用于决策支持的大型集成信息系统。SAS系统经过二十多年的发展，以其卓越的数据处理能力，为在线数据分析、数据仓库、数据挖掘和决策支持提供了全面的解决方案。SAS系统的发展始终离不开它的强大的数据分析功能，而且随着SAS系统的发展，其分析功能也与它在信息技术上的发展相辅相成，发展得更加深入、广泛和强大。
SAS系统的分析功能是散布在几乎所有的模块之中，较为集中的具有统计分析功能的是SAS/STAT、SAS/QC、SAS/INSIGHT、SAS/ETS等一些模块。SAS系统的分析功能也在不断的发展之中，它随时地把用户需要的和学术研究中得到的一些有效的实用分析方法加入到SAS的不同模块之中，例如多变量分析中的偏最小二乘法便是一例。
在SAS系统分析功能的使用上，除了提供编程调用外，SAS对一些常用的分析功能都提供了简便的菜单系统，使用户不用编程就可以享用SAS 的许多深入的分析功能。对常用的一些统计分析方法而言，SAS/INSIGHT、分析员应用和直接编程都可以达到同样的目的。一般来说，SAS/INSIGHT 最为直观，便于步步深入；分析员应用可提供自动形成的程序，而且在属性数据分析和功效函数计算方面较INSIGHT强；编程是功能最强的，尤其是一些特殊或深入的分析功能只能用编程实现，但相对来说，编程较难熟练掌握。下面我们就结合SAS/INSIGHT和分析员应用来介绍常用的一些统计分析方法。
第二节 SAS/INSIGHT
SAS/INSIGHT是一个交互式的数据探索和分析的工具，用这一软件可以：
l 通过多窗口连动的图象和分析结果，对数据进行探索
l 分析单变量分布
l 用相关和主成分研究多变量间的关系
l 用方差分析和回归分析说明、拟合变量间关系的模型
一、 区间型变量 ( interval variable ) 和列名型变量( nominal variable )：
在SAS数据集中，变量的两种类型为：
l 字符型变量
l 数值型变量；
在SAS/INSIGHT中，为了区分变量在分析中的不同作用，变量又按其测量水平分为：
l 区间型变量：区间型变量必须是数值型变量，可以对其观测值进行各种四则运算，计算各种统计量；
l 列名型变量：列名型变量可以是数值型的，也可以是字符型的，在INSIGHT中常起分类作用。
字符型变量只能是列名型的，对取值不多而用以区分不同类别的数值型变量也可看作列名型的。
在缺省情况下，INSIGHT对所有数值型变量冠以区间型测量水平，对所有字符型变量冠以列名型测量水平。在有需要时，也可将数值型变量冠
以列名型测量水平。
二、 调用SAS/INSIGHT：
1、方法1：在命令行键入Insight →打开数据集(DTS. BCLASS)；
2、方法2：打开下拉菜单选解决方案→分析→交互式数据分析
→打开数据集(DST. BCLASS)。
3、数据窗口介绍：
1）窗的左上角给出了变量数和观测值个数；
2）每个观测值置以一个观测序号，观测序号前的符号表示该观测在作图时使用的符号和颜色；
3）数据集的变量在数据窗的顶部标明，每个变量都标以区间型 ( Int ) 或列名型 ( Nom ) 的。
三、 Insight功能概述：
l File 栏目下提供读入数据集，存储数据集、分析结果的表格和图形的管理；
l Edit栏目下提供对打开数据集的变量、观测进行增删、设定数据显示格式和窗口管理的功能；
l Analyze提供了作图和分析的功能，其分析功能归为分布拟合、线性模型（包括回归分析、方差分析等）、多变量分析三类；
l Tables , Graphs , Curves , Vars 栏目下随不同的分析项目提供不同的功能，Tables提供显示分析结果的各种表的功能，Graphs提
供生成与分析有关的各种图形的功能，Curves提供与分析有关的
各种曲线的功能，Vars提供由分析结果形成的新的变量的功能。
四、 INSIGHT中的有关操作：
1、设置测量水平：
在列的顶部单击鼠标右键，弹出菜单进行选择。
2、在数据窗中移动列：
l 移到最先或最后：
单击数据表左上角尖头，弹出菜单，选
1）Move to First：
2）Move to Last：
l 移到某两列中间：
选Edit → Windows → Tools →手；
选定移动变量的顶部，按住鼠标左键拖动到适当的地方
3、对数据集排序：
单击数据表左上角尖头，弹出菜单，选Sort，把要排序的变量移
到Y中，可同时根据多个变量进行排序，默认是升序排序，可
单击Asc/Des切换到降序。（按姓名字母进行升序排列，按年龄
进行降序排列）
4、创建新的变量：
选Edit → Variables → Other可通过原变量的关系定义新的
变量（根据学生体重与身高之比建立新变量WHRATIO，并在
Label中注明体重身高比）。
5、建立数据集的子集：
1）选Edit → Observations → Find确定建立新数据表的关系
式（找出所有男生的观测）；
2）单击数据表左上角尖头，弹出菜单，选Extract；
3）若要存库，可选File → Save → Data
6、直接输入数据建立新数据表：
1）选File → New
2）单击数据表左上角尖头，弹出菜单，选New Variables，输入变量个数，再选Define Variables，输入变量名及属性。
3）在单元格内输入收据
第三节 分析员应用
一、 调用分析员应用：
方法1：在命令行键入Analyst →打开数据集(文件→打开 SAS
→数据集）（打开DST. BCLASS）；
方法2：在菜单中选解决方案→分析→ Analyst →打开数
据集( 文件→打开SAS →数据集)。
二、 功能概述：
分析员应用画面的左侧随着分析的进行将形成一棵目录树，树的第一
级分支记录着所进行的各项分析任务，第二级分支包含该任务的输出
结果、输出图形和产生结果的SAS程序。可以像使用Windows的资源管理器一样来查询所进行的分析结果。
l 文件栏目下是有关数据文件新建、读、写、转换、打印和传输的许多功能；
l 编辑栏目下是关于修改选项的一些功能；
l 查看和数据栏目下是对读入数据表加工的一些功能，例如对数据表行列的增删，行列排序，行列转置和对数据集的随机取样；
l 图形栏目下是图形功能，包括直方图、盒形图、等高线图、三维散点图和曲面图等；
l 统计栏目下是主要的统计分析功能，包括描述统计量计算、列联表分析、假设检验、方差分析和回归分析等。
三、分析员应用的有关操作
1、已打开的数据表可处于浏览或编辑两种不同的方式，
浏览方式只允许显示变量的标题名，编辑方式允许修改数据表的内
容。可通过模式→编辑进行切换。
2、改变变量显示的次序：
选查看→列→移动，点击变量名后，使用上下箭头改
变变量显示的次序。
3、对数据集排序：
选数据→排序，把按排序的变量选入右框。（可选多个变量，但
只能按升序排列）；（按姓名字母进行升序排列）
4、创建新的变量：
1）直接插入变量，选编辑→插入列→指定变量类型；
2）根据原变量的关系得到新变量：
选数据→变换→计算，确定变量关系式。
（加入一个名为ratio的数值型胖瘦指标，等于WEIGHT /
（（HEIGHT / 100）2））
5、建数据集的子集：
选数据→过滤→子集数据，确定子集的关系式；若要保存，可
选文件→另存为 SAS 。（找出所有男生的观测）
6、由数据集随机抽样：
选数据→随机抽样，在菜单中，可设定样本的容量或抽取
的比例，若要保存，可选文件→另存为 SAS。（建一个容量为10
的样本）
7、数据集的转置：
在SAS的许多具有分析功能的过程中，例如方差分析和制作控制
图时，经常需要改变数据存放的格式，这时就要用到数据的转置。
1）将行列进行对换（整个进行）：
选数据→转置→把列名选入右上框，列变行；若要保
存，可选文件→另存为 SAS 。
（把DST. V2的五个变量的行列进行对换，把它存为临时库的
数据集TEM）
2）按某个变量的值分组进行：
在上面的步骤后，还要把某个变量的值选入右下框。
（把TEM按变量_NAME_的不同值分组进行转换）
第四节 统计分析基本概念
一、 总体 ( population )、样本( sample )和统计量( statistics)
1、一个总体就是所有感兴趣的对象的全体。
2、从总体中抽取部分的做法称为抽样（sampling），抽样所得到的总
体的一个子集就称为样本（sample）。
3、常用的抽样是简单随机抽样，此外还有系统抽样和分层抽样。
４、 统计量：由样本数据加工得到的量的统称。
５、 一个总体可以通过抽样得到不同的多个样本。
６、 由于条件的限制，我们都是通过研究样本的性质来推断总体的性
质。
二、 描述性统计和推断性统计：
利用样本的各种统计量（包括图形）可以：
1）进行描述统计，即描述样本的各主要特征；
2）进行推断统计，即扩大所收集到的信息的使用范围，用样本的特征
来推断总体的特征。
三、 统计的过程：
四、 总体的分布：
数值型变量 ( numerical variable ): 用数值进行记录
1、变量
字符型变量 ( characteristic variable ): 用字符进行记录
2、分布：
作为总体的指标，最重要的是了解它可能取什么值，以及取各个
不同值的个体所占的比例。
一个变量取不同数值的比例就称为这个变量的分布。
分布最完整地描述了变量取值的特性。
3、累计分布 ( cumulative distribution ):
一般地，若一个变量X所有可能取到的值为x1,x2,…,x n,…，则
X的分布列为:
x 1 x 2 … x n …
p 1 p 2 … p n …
其中p i = P ( X = x i ) 表示变量X 取值x i 的概率（或比例），用
d i =∑≤i
j x x j p 表示累计分布。
4、累计分布函数 ( cumulative distribution Function ):
对于取值可能充满某个区间的数值型变量，例如测量的误差，某个
地区学生的体重，我们无法或者没有必要将其可能的值一一列举，
而只需要给出它落在不同范围的比例，例如误差为正的比例，误差
绝对值小于0.1的比例。对这类变量，常用 累计分布函数 表示其
在不同范围取值的可能性。
F( x ) = P( X = x )
其中P( X = x ) 表示变量X 取值不超过x 的概率（比例），这个比
例随x 的增加而增加，作为x 的函数F （x ）就称为累计分布函数，
也简称分布函数。
5、分布密度：
分布函数的导数称为分布密度。
五、 分布的均值 ( mean )和方差 ( variance )：
1） 均值是表示数值变量取值平均的一个指标；
2） 方差是描述变量取值分散程度的一个指标；
六、 分布的偏度 ( skewness )和峰度 ( kurtosis )：
偏度和峰度是描述分布形态的指标。
1）偏度
偏度度量数据的一侧较另一侧更为扩展的趋向。
l 关于均值对称的数据其偏度为0；
l 在左侧更为扩展的数据，其偏度为负；
l 在右侧更为扩展的数据，其偏度为正。
2）峰度
峰度度量数据向分布尾端散布的趋势。
在SAS中，一个分布若
l 近似于正态分布，则峰度接近于零；
l 尾部较正态分布更粗，则峰度为正；
l 尾部较正态分布更细，则峰度为负。
七、 相关系数 ( coefficient of correlation )：
相关系数是描述变量之间线性联系程度的一个常用指标。
第一章练习
1、看数据表：
数据集SASUSER.CLASS包含一个学校19个中学生的基本数据，包含以下的变量：
NAME 学生的姓名
SEX 学生的性别
AGE 学生的年龄
HEIGHT 以英寸为单位的身高数值
WEIGHT 以磅为单位的体重数值
1）对数据集SASUSER.CLASS打开其窗口，这一数据集有多少个变量，多少个观测值？
2）对以下变量确定其类型和测量水平：
变量类型测量水平
SEX
AGE
WEIGHT
3) 在数据集中标题名，对变量NAME加标题名Students Name。
2、数据集排序：
1）按AGE对数据集排序，找出年龄最大的学生的身高和体重；
2）按变量AGE和HEIGHT排序，找出15岁的学生中身高最大的数值。
3、建立新变量：
创建一名为WHRATIO的新变量，其值等于体重与身高的比，并在其标题名中注明：体重身高比。
4、建数据集的子集：
将数据集中的所有男生抽取出来，形成新的数据集，并把它另存为
SASUSER.ZCLASS。
第二章 统计量计算
第一节 频数统计与柱状图
一、 概述：
虽然频(个)数统计只是一个简单的过程，但通过它可以了解样本中变量
取值的分布，并进一步估计总体的分布。此外，从样本取值的分布中也
可发现一些明显不合理的例外记录，从而帮助我们剔除不合理的数据。
因此，进行频数统计也是数据预处理中发现例外记录的一种重要的方法。
年龄 频数 百分数 累计频数 累计百分数
１２ ８ ２０ ８ ２０
１３ ７ １７．５ １５ ３７．５
１４ １２ ３０ ２７ ６７．５
１５ ７ １７．５ ３４ ８５
１６ ３ ７．５ ３７ ９２．５
１７ ３ ７．５ ４０ １００
二、 用SAS/INSIGHT作频数统计和直方图：
1 ) 作直方图：
选Analyze → Histogram/Bar Chart (Y) →选定变量；
（对数据集DST. BCLASS作变量SEX和WEIGHT的直方图）2）作频数统计：
选Analyze → Distribution (Y) →选定变量→ Output →
Frequency Counts.
（作DST. BCLASS中SEX和AGE的频数和百分数）
三、 用分析员应用作频数统计和直方图：
选统计→描述→频数计数→选定变量
→ Tables（选定统计内容）→ Plots（选定直方图类型）。
（作作DST. BCLASS中SEX和AGE的频数统计和直方图）
第二节 常用描述性统计量计算
一、概述：
对于数值型变量，分布是最全面地描述其取值特性的，但是要确定一个分布需要较多的信息。所以常用变量取值的某一方面的特征来描述变量，例如：均值、方差等等。对于样本也是如此，也常使用描述它某一方面的特征的各种统计量来描述样本，同时也对总体特征进行估计和推断。
1、位置的度量：
1）均值(Mean)：
样本均值就是X 1 ，X 2 , … ,X n 的平均值，即
=∑=n
i n 1
1X i 是描述样本取值中心位置的一个度量
2）中位数(Median)：
中位数是描述样本数据中心位置的统计量，大体上比中位数大（小）
的数据为整个样本的一半。中位数的一个优点是它不受个别极端数
据变化的影响，具有稳健性。 )
21(=n X n 为奇数； 中位数=
)(21)12
(2(++n n X X n 为偶数； 当分布比较有规则即不存在极端的值时，用均值代表分布的中心比
较好；而在有极端值时则用中位数更合适。
3）分位数（Quartile ）：
分位数是描述样本分布和位置的统计量。p 分位数又称为第100×p
个百分数。0. 5分位数就是中位数，0.75分位数和0.25分位数又分别
称为上、下四分位数，并分别记为Q3和Q1，上下四分位数之差Q3
–Q1称为四分位极差或半极差。
2、分散性的度量：
1）方差(Variance)：
样本方差是描述样本取值分散性的一个度量，它是样本数值相对于 其均值的偏差平方的平均。（样本方差的量纲与原变量不一致）
S 2
=∑=?n i n 1(11X i —X )2 （在此采用n -1的目的是为了 保证估计的无偏性。）
2）标准差(Standard deviation)：
样本方差的开方称为样本标准差。（样本标准差的量纲与原变量一致）
S=2S
方差和标准差所反映的是数据对其均值中心的某种离散程度，标准 差（或方差）较小的分布一定是比较集中在均值附近的；反之则是 比较离散的。
3）极差(Range)：
极差=)1()(X X n ?=i i X X min max ?
4）半极差(Interquartile range)：
上下四分位数之差Q3 –Q1称为四分位极差或半极差。
5）变异系数(coefficient of variation )：
将标准差表为均值的百分数，是变量分散性的一个度量。它在比较 用不同单位测量的变量的分散性时是有用的。
CV=100×X
s 一般来说，样本均值是对分布中心的最普通的度量，而样本标准差则是
对分布形状的最常用的度量。
3、形态的度量：
偏度和峰度。
4、样本的均值和方差分别是总体均值和方差的估计量。
与均值方差有关的还有以下统计量：
a. 标准误 (standard error ): 是均值X 分布的标准差； StdMean=n
s c. 校正平方和 ( corrected sum of squares )： CSS=21)(X X n
i i ?∑=
d. 未校平方和 ( uncorrected sum of squares )：
USS=∑=n
i i X 12
5、矩统计量(Moment Statistics)：
均值和方差都是由样本数值（或减去均值后）的某一次方的平均，这
类统计量统称矩统计量，均值和方差分别称为一阶矩和二阶矩，常用的
矩统计量还有偏度和峰度。
6、众数 ( Mode )：
众数指的是数值变量取值频数统计中对应频数最大的那个值。
二、用Insight计算常用描述性统计量：
( 在Insight环境中，只对区间型变量提供计算描述性统计量的功能)
以DST. BCLASS为例，计算HEIGHT和WEIGHT的描述性统计量：
1)选 Analyze → Distribution ，HEIGHT、WEIGHT →Y， OK;
2) 可以看到，对每个变量都有两张表，第一张为矩统计量（Moment）表，
在表中，N表示有效记录数（从样本容量中扣除了缺失值个数），Sum Wgts 表示权数之和，在此没有特别指定权数，故约定每个记录的权都是1。第一张为分位数（Quantile）表，列举了各种分位数、众数和由
分位数导出的一些统计量。
3）点击每个表左上角的尖头可弹出一个菜单，选Format 可改变表中数据显示的格式；选Save可将该表输出到Output窗口供进一步处理。三、用分析员应用计算常用描述性统计量：
在分析员应用环境下，有两种方法获得变量的描述性统计量。
1）方法一：（有选择地计算矩统计量或极值）
选统计→描述→汇总统计量，HEIGHT、WEIGHT →Analysis，
（点击Statistics可选定输出的统计量，点击Output可定义输出格式
还可以把某个变量选入Class进行分组计算统计量）
2）方法二：（提供详细的矩统计量和分位数）
选统计→描述→分布，HEIGHT、WEIGHT →Analysis；
（还可以把某个变量选入Class进行分组计算统计量，例如性别）
表中每个变量的信息包含五部分：
第一部分：为矩统计量的数值；
第二部分：为基本统计测量；
第三部分：为位置参数检验的结果（将在第三章介绍）；
第四部分：为分位数；
第五部分：为极值，包括最大、最小的五个值及相应的观测。
第三节直方图、盒形图和分布拟合图
一、直方图：
对于数值型变量，常用直方图来展示变量取值的分布。直方图的宽度
就是区间的宽度，高度可以是频数、百分数或比率。还有一种常用的
密度直方图，它以密度为纵坐标，用以估计总体分布密度。在此，分
组区间的宽度对直方图的形态有很大的影响，一个合适的分组是希望
直方图的形态能接近总体的分布密度，SAS软件会根据样本容量在样
本取值范围内自动地确定一个分组方式，也提供了设定分组的方法。
二、盒型图：
盒型图是用更为简洁的方法表现某一变量数据在数轴上的分布及其特
点的图形。
下四分位数中位数均值上四分位数 1.5倍四分位极差以外的数据点
1.5倍四分位极差范围内最远的数据点的位置
从盒型图上可以大体看出数据集中在什么范围，左右两侧是否对称等等。1.5倍四分位极差以外的数据点可能是例外数据点，提示我们去考察它在分析时是否需要剔除它。
三、分布拟合：
密度直方图可以作为样本对总体分布密度的一个估计量。但由于直方图本身构造的限制，它顶端的形态曲线只能是折线，而常用的一些分布密度曲线如正态分布等，都是一些有一定形态的光滑曲线，这就要用到分布拟合。
参数分布拟合就是在限定的参数分布类（如正态分布）中通过对参数的估计，用估计得到的参数所对应的密度曲线去拟合直方图顶部的形态。在SAS系统中提供的参数分布类型有：
l 正态（Normal）分布；（最为常用的分布）
l 对数正态（Lognormal）分布；
l 指数分布；
l Gamma分布；
l Weibull分布；
除了参数分布拟合，SAS系统还提供了几种非参数分布密度拟合的方法。
四、QQ图（Quantile – Quantile Plot）：
不论直方图或累计分布图，要从图上鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布是较困难的。QQ图可以帮助我们方便地鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布。
QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为纵坐标的散点图。
要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布，只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近，而且该直线的斜率为标准差，截距为均值。
用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息。
五、用SAS/INSIGHT作分布图形：
1、作直方图、盒型图：
选Analyze → Distribution（Y）→ WEIGHT →Y；
点击直方图菜单中的Ticks可改变区间的分组，有时直方图的分组
会改变它的形态；点击菜单中的Value，可在每个柱上标出柱的高度。
点击盒形图菜单中的Means可在盒形图上画一个菱形，其垂直的对
角线表示均值的位置，左右两个顶点分别向左右延伸一倍标准差的
距离；点击菜单中的Value可在图上标出中位数、四分位数等的数
值。
2、拟合分布密度曲线：
在制作了直方图后往往还希望拟合一个参数分布的密度曲线，例如
正态分布的密度曲线，以估计总体的分布。
选Curves → Parametric Density（默认值为利用样本估计量进行正
态分布拟合）。
在显示的图形中用红色的曲线表示拟合的正态分布密度曲线。
3、作QQ图：
选 Graphs → QQ Plot，在对话框中选中一个分布，如正态分布。
为了进一步考察QQ图上的点是否在一条直线附近，可以拟合一条
直线或画一条特定的直线供比较：
选 Curves → QQ Ref Line（默认为用最小二乘法拟合）。
4、作累计分布图：
若想得到变量的累计分布图，可在下拉菜单中
选 Curves → Empirical CDF
六、用分析员应用作分布图形：
1、作直方图、盒型图与QQ图：
选统计→描述→分布，WEIGHT → Analysis，点击 Plots ，
在相应的圆圈中点击想作的图形；
2、拟合参数分布密度曲线：
在分析员应用环境中，要对直方图拟合参数分布密度曲线是作为制
作直方图的附加选项进行选择的。如对变量WEIGHT的直方图拟合
正态分布密度曲线，其均值方差就取样本的均值和方差，则应：
选图形→直方图→选定变量→ Fit →点击Normal。
第二章练习
1、生成直方图和柱状图：
1）用数据集SASUSER.CLASS对变量SEX、AGE、WEIGHT和HEIGHT 生成直方图/柱状图。
2）用这些直方图/柱状图察看数据。你能对这些变量作出什么初步的结论？
2、生成盒形图：
1）对变量WEIGHT用NAME作标题名生成盒形图，是否有例外值？
2）在同一坐标系下生成变量WEIGHT的两个盒形图，每种性别一个。
3）在两个盒形图里是否有例外值？若有，分别是谁。
4）关于这两个盒形图，你能得出什么初步结论？
3、分析变量的分布：
1）用Distribution更细致地看变量WEIGHT的分布。
2）这个变量的均值是什么？中位数是什么？
3）WEIGHT的分布是否偏向一侧？
4）WEIGHT的标准差和极差是什么？这些信息告诉你什么？
5）WEIGHT的分布是否服从正态分布？
6）对每种性别察看变量WEIGHT的分布并填写下表：
SEX 均值中位数标准差极差
M
F
第三章置信估计与假设检验
第一节 置信区间
一、概述：
1、点估计：
估计μ，S估计s；
（样本均值估计总体均值，样本方差估计总体方差）
像这种用样本的统计量估计总体的统计量，称为点估计。
注意到，样本是具有随机性的，不同的样本产生总体均值的不同的估计值，这些估计值间的差异就是总体均值估计量的差异，所以不能把样本均值作为总体均值绝对精确的估计，而是需要总体均值的置信区间来估计总体均值。我们把具有一定可靠性和精度的估计称为置信估计。
2、中心极限定理（Control Limit Theoren）：
中心极限定理我们，对几乎任何总体的独立随机样本，当样本容量足够大时：
l 样本均值的分布接近于正态分布；
l 样本均值接近于总体均值。
3、正态分布：
正态分布描述落入不同范围的概率。例如，近似地有
l 68%的数据落入均值为中心一倍标准差的范围内；
l 95%的数据落入均值为中心两倍标准差的范围内；
l 99%的数据落入均值为中心三倍标准差的范围内；
若样本均值的分布为正态的，当构造置信区间时就可用正态分布规定的概率，这一概率对应于置信水平。所以，构造一个95%的置信区间，这个置信区间就有95%的概率包括总体均值。95%就为置信水平。
4、置信区间：
1）
上述图形是样本均值的分布密度曲线，铃型区域包含了分布密度曲线 下的区域面积的95%。
当构造一个95%的置信区间时，这个置信区间
l 包含以总体均值μ为中心的样本均值分布密度曲线下面积的95%；
l 它应以95%的概率包含总体均值。
所以，若样本均值落入样本均值分布的铃型区域时，所构造的置信 区间包含总体的均值。
2）SAS 软件用以下公式生成均值的置信区间： ),(x x ts X ts X +?
（1）其中：X 是样本均值；
t 是对应于置信水平和样本容量的一个 t 分布的值； x s 是均值的标准误。
（2）t 分布是一个自由度为n-1的对称的分布，SAS 软件中有专门 的函数计算它的分位数。
（3）置信区间的长度取决于置信水平、数据的波动和样本容量：
l 置信水平越高，置信区间长度越大；
l 样本方差越大，置信区间长度越大；
l 在相同的置信水平和方差的情况下，增加样本的容量可以
减少置信区间的长度。
选择置信水平和样本容量使置信区间有实用价值是重要的，一 个很高的置信水平和很小的样本容量可使置信区间长得毫无 实用价值。
计算置信区间的两种方法：
l 当总体方差未知时，使用ｔ值法；
l 当总体方差已知时，使用ｚ值法；
由于总体方差不易求出，所以大多使用ｔ值法，ＳＡＳ中的置信区间也是 使用此法求出。
二、用SAS/INSIGHT作均值、标准差、方差的置信区间：
在INSIGHT中提供了计算正态总体均值的置信区间的功能，例如要从
数据集DST. BCLASS得到变量HEIGHT的置信水平为95%的置信区
间：
选 Analyze → Distribution ，HEIGHT →Y →Output →点击Basic Confidence Interval，则可在结果中看到一名为95% Confidence
Interval的列表，表中给出了均值、标准差、方差的估计量以及下置信极限和上置信极限。
若要得到其它置信水平的置信区间，例如要97.5%的置信区间，可
选Tables → Basic Confidence Interval → Others。
可以看到，由于置信水平的提高，置信区间的长度在增加。
三、用分析员应用作置信区间：
在分析员应用中，置信估计是假设检验功能的一部分。因此，要得到某
一参数的置信区间，需要从关于这参数的检验菜单进入。例如要从数
据集DST. BCLASS得到变量HEIGHT的置信区间：
1）均值的置信区间：
选统计→假设检验→对于一均值的单样本T检验，HEIGHT → Variable，点击Test，选定置信估计类型和置信水平，在显示的结果中，有一部分为关于置信估计的。
2）方差的置信区间：
选统计→假设检验→对于一方差的单样本T检验，HEIGHT → Variable，在Var=后输入任一正数，例如1，点击Intervals，选定置信估计类型和置信水平。
3）比例的置信区间：
选统计→假设检验→对于一比例的单样本T检验，SEX → Variable，点击Level of Interest框右侧的下拉尖头，选男，点击
Intervals，选定置信估计类型和置信水平。
第二节假设检验
一、法院判决的类比：
在刑事庭上，因为怀疑某人在一个案子中犯罪而将他作为被告进行审判。审判的过程是如何进行的呢？
1、确定原假设（null hypothesis）和备选假设（alternative hypothesis）。备选
假设是最初研究的假设（被告是有罪的），原假设是与备选假设在逻辑上
对立的假设（被告是无罪的）。
2、选一个显著水平（significance level），一个拒绝原假设所需要的证据的数
量。在法庭上，证据必须证明罪犯超过了“合理怀疑”的水平。
3、收集证据。
4、运用决策规则判决，若
l 证据是足够的有力，拒绝原假设；
l 证据不是足够的有力，不能拒绝原假设。注意不能证明是有罪的并不是证明无罪的。
统计假设检验也按同一思路进行。
二、钱币例子类比：
为了检验投一个钱币两面出现是否公平
1、你怀疑正反面出现是有偏的，对照法庭的例子先假定钱币两面出现是公
平的。
2、选一个显著水平，若一次连续看到五次正面或五次反面，就认为是有偏
的，否则将证明有偏的证据不足。
3、投币五次并记录正反面出现的次数。
4、将决策规则用于试验的数据并作出决定：
l 或者有足够的证据拒绝钱币是公平的假定；
l 或者无足够的证据拒绝钱币是公平的假定。
三、两种错误类型：
1、第一类错误：
原假设成立时拒绝原假设称为第一类错误。
第一类错误的概率常以a表示，它是原假设为真时拒绝原假设的概率，
它也被称为检验法的显著水平，a常取0.05。
l 在法庭审判的例子里，就是他无罪时而法庭作出有罪的判决的概率；
l 在投币的例子里，就是钱币是公正的而被认为是不公正的概率。
2、第二类错误：
原假设不成立时接受原假设成为第二类错误。
第二类错误的概率常以?表示，它是原假设不对时没有拒绝原假设的概
率。
l 在法庭审判的例子里，就是他有罪时而法庭作出无罪的判决的概率；
l 在投币的例子里，就是钱币是有偏的而未能断定它是有偏的概率。
四、统计假设检验：
确立和解决一个假设检验问题有以下几步：
1、根据问题确立原假设H0和备选假设H1 ，H0通常是一个等式；
2、确定一个显著水平a，它是衡量稀有性的标准，常取为0.05；
3、选定合适的检验用统计量，并由样本观测值计算统计量的观测值和衡量
观测结果极端性的p值。p=P（z
Z>）。
（已知总体方差时，用Z统计量，总体方差未知时，用t统计量）
4、比较p和a作判断：
p〈a，拒绝原假设；p = a，接受原假设
在SAS系统中，用户只需根据软件提供的p值就可应用于不同的显著水平，作出拒绝或接受原假设的决定。
五、用Insight作均值检验：
在Insight中要根据样本数据对某个变量的均值进行检验，例如要从DST.
BCLASS出发检验变量WEIGHT的均值与50公斤是否有显著差异。常用的做法是先从Analyze → Distribution（Y）进入得到了该变量的描述性统计
量。然后从菜单中选 Tables → Tests for Location →输入50。
从显示结果可以看到三种检验法计算出的p值都大于0.05，所以不能拒绝原假设，即总体的均值与50无显著差异。
六、用分析员应用作参数检验：
在分析员应用中，打开数据集后，要利用打开的数据集进行参数检验都从以下方式进入：
选统计→假设检验，在弹出的菜单中列举了8种检验法，其前4种为单样本的参数检验法：
l 单样本均值Z检验法；
l 单样本均值t检验法；
l 单样本比例检验法；
l 单样本方差检验法。
1、均值检验：
以数据集DST. BCLASS为样本数据集，希望通过样本数据检验变量
WEIGHT均值的如下假设：
H0：μ＝５２， Ｈ１：μ〈 ５２。
由于此时的方差未知，所以使用t检验法。点击t检验法后弹出菜单，
选 WEIGHT → Variable，在假设框中Mean=后填原假设的均值数据52
并回车，点击备选假设中的Mean〈 52 → OK。
显示结果表明t统计量的p值为0.0048〈 0.05，所以要拒绝原假设，即
认为总体的均值显著地小于52
2、概率检验：
检验总体中男女生比例是否相同，选单样本比例检验法，若p表示总体
中男生的比例，则检验的是：
H0：p = 0.5，H1：p ≠ ０．５；
选 统计 →假设检验→对于一比例单样本检验，SEX → Variable；
点击 Level of Interest 框右侧的下拉尖头，选男，OK；
显示的结果表明样本中男生的比例为0.55，检验用地Z统计量的p
为0.5271 〉0.05，所以接受原假设，总体中男女生比例无显著差异。
第三节总体参数比较
一、概述：
上一节介绍了总体分布参数的比较，在实用中还常遇到另一类检验问题。例如学校中的男女生分别看为两个总体，希望检验男女生的身高或体重是否有显著差异。一个产品在生产过程中改变了原材料的配方或生产工艺，希望检验改变前后产品质量是否有显著差异。。
1、独立样本的均值比较：
对男女生身高体重比较和工艺改变前后质量的比较，可以用以下模型处
理。若总体A和B分别是正态分布的，X1，X2，…，Xn和Y1，Y2，…Ym
分别是总体A和B的独立样本，要检验的假设为：
H0：μｉ ＝μ２ ，Ｈ１：μｉ，≠μ２
若原假设成立，X和Y比较接近，T的值较小，所以T很大是稀有
的极端情况。因而根据样本观测值计算得到的统计量T的观测值t，可
以求得p值，并与显著水平a比较而作出判断。这样的方法称为两样本
t检验法。
用分析员应用作参数比较：
选统计→假设检验→对于均值的双样本T检验，HEIGHT →
Dependent，Sex → Group（可看到有两个组），若要得到μｉ －μ２的置信
区间，可点击Test，选上Interval。
在显示的结果中包括了方差相等和不等的两种情形，可以看到p值小于
0.05 = a，所以要拒绝原假设，即男女生的身高有显著差异，从显示的均
值之差的置信区间可以看到，以95%的把握，男女生的身高之差在1.16
到13.89的范围内。
2、配对观测的均值比较：
在药品疗效的比较中，往往需要对同一个病员在服药前后的某个生理指
标进行测量。例如鉴定降血压药物的疗效，需要比较同一个患者在服药
前后血压（X i，Y i）的变化，获得的是配对的观测值（X1，Y1），…..，
（X n，Y n），这时X1，…，X n与Y1，…，Y n独立的假定也难保证，所
以通常只假定（X i，Y i）是二元正态分布的。
用分析员应用作参数比较：
为了考察一种减缓心跳的药物的疗效，检验假设：
H0：μｉ ＝μ２ ，Ｈ１：μｉ，≠μ２
其中μｉ ，μ２分别表示服药前后心跳的均值。
1、在分析员应用中打开DST. PULSE；
2、选统计→假设检验→对于均值的双样本成对T检验；
3、PRE → Group1，POST → Group2，OK；
4、点击Tests → Interval后可设定置信区间的要求；
显示的结果表明，t统计量的p值小于0.05，拒绝原假设，所以服药前后
心跳次数是有差异的。前后差异的95%置信区间为（0.18，2.75）。
统计报表分析报告 我单位对人事统计工作始终高度重视，为了做好**年工资统计报表填报工作,我院于**年*月*日专门召开会议，对统计工作进行了安排部署，为确保基层单位准确、及时的填报统计报表，会上还就工资统计的范围与对象、统计原则、具体要求、填报方法和新软件的操作使用方法进行了详细的讲解。 会后，所属各基层单位积极行动，认真安排，责任到人，层层把关，努力克服工作手段落后、新软件运用不熟练、统计工作量大等困难，及时圆满的完成了统计报表工作。现就2007年我单位工资统计报表情况分析如下： 一、主要特点 1．工资水平有较大幅度提高 **年是全面落实《**省公务员工资制度改革和事业单位工作人员收入分配制度改革等实施意见的通知》精神的一年，新工资制度的实施，较大幅度提高了职工的工资水平。**年，我单位职工基本工资人均为***元/月，比上年增长**元，工资总额人均为**元/月，比上年增长***元。 2．人员结构趋于合理 **年底，我单位现有在职职工***人,其中管理人员**人,
专业技术人员**人,工人**人, 专业技术人员占全院职工的**%。管理人员、专业技术人员、工人的结构比例为*︰*︰*，人员结构充分体现我院科研性质的特点。 3．人才队伍年轻化，梯次结构合理 **年,我院职工平均年龄为**岁,35岁以下职工有**人,占全院职工的**%,36岁至45岁职工有**人,占全部职工的**%，全院职工正处于年富力强,朝气蓬勃的阶段,老中青结构合理。 二、存在的问题 1．工资改革尚未完全到位，薪级工资水平低 **年是全面落实工资改革的一年，基本工资改革已完成，但津贴、补贴的改革在公务员已完成的情况下，事业单位还未启动，并且薪级工资水平低，**年我院薪级工资最低的是***元，最高的**元，激励效果不够明显。 2．高技能型人才短缺 由于多年未进行技师和高级技师的选拔与培养工作，这几年技师和高级技师短缺。**年，我院技术工人共***名，其中初级工**名，中级工**名，高级工**名，而技师只有**名。高技能人才短缺比较严重。 三、主要对策 1.解放思想,深化改革
《统计软件》报告 聚类分析和方差分析 在统计学成绩分析中的应用 班级：精算0801班 姓名：张倪 学号：2008111500 报告时间：2011年11月 指导老师：郝际贵 成绩：
目录 一、背景及数据来源 (1) 二、描述性统计分析 (2) 三、聚类分析 (4) 四、方差分析 (6) 五、结果分析与结论 (8)
聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用 一、背景及数据来源 SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS 软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。 SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。 本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。 数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。将中文名称改为英文。 数据类型如下所示： 当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。删除缺考错误分数等异常值。命名为2010stat.xls
质量目标分析报告 一、合同履约率 2013年度合同统计如下：订单总量932份，邮件订单413份，其他（电话、传真）519份。2013年度合同履约率100%，无投诉现象。 合同执行方面，我公司每份订单均严格按照质量手册要求进行评审，按照客户要求的交货期、地点、包装等生产发货，满足客户不同需求。并在执行过程中，与客户，与生产部、品质技术部、供应部等部门保持联系，及时获取产品信息，一旦某一环节出现问题，会及时进行沟通斡旋，积极解决问题，以保证客户的需求和利益。 正是以如此严谨严格的态度履行合同，我们才会保证100%的合同履约率。在新的一年里，我们会继续保持优势，不断完善改进，进一步提升业绩的同时、保证高效的合同履约率。 二、客户满意度 本年度，我公司针对稳定的大客户，做满意度调查，共发出15份，收回15份，回收率100%。 本次调查中，客户对于产品方面，满意占67%，比较满意29%，一般4%，不作回应0%；对于服务方面，满意占67%，比较满意33%，一般0%，不做回应0%；产品交付方面，满意占70%，比较满意30%，一般0%，不作回应0%。 在多年企业发展过程中，作为行业的中坚力量，公司的产品质量已在消费者心中打下坚实的基础，在市场上享有很好的口碑，并形成了优良的品牌效应。这些成就，除了本身的高品质质量及服务外，更离不开的是广大客户的支持，正是通过客户多年来对我们提出的意见及建议，我们才得以有如今的产品满意率和服务满意率。在接下来的发展过程中，我们会保住现有的优势，不断创新，将产品做得更好，为客户提供更高端的服务。 我公司的下阶段的目标是稳中有进，在既有产品方面继续保持优势，精益求精，同时扩大新产品的开发，在服务、技术、检验等诸多方面不断改进和完
财务报表分析 一、资产负债表分析 （一）资产规模与资产结构分析 从上表可以瞧出，公司本年得非流动资产得比重2、３５％远远低于流动资产比重97、6５％,说明该企业变现能力极强,企业得应变能力强，企业近期得经营风险不大。 与上年相比，流动资产得比重,由8８、46％上升到9７、65%，非流动资产得比重由１1、54％下降到2、３5％，主要就是由于公司分立,将公司原有得安盛购物广场、联营商场、旧物市场等非超市业态独立出去，报表结果显示企业得变现能力提高了。 2、资产结构分析 从上表可以瞧出,流动资产占总资产比重为97、65％，非流动资产占总资产得比重为,2、3５％,说明企业灵活性较强，但底子比较薄弱,企业近期经营不存在风险，但长期经营风险较大。 流动负债占总负债得比重为57、４4%,说明企业对短期资金得依赖性很强,企业近期偿债得压力较大。 非流动资产得负债为４２、56％,说明企业在经营过程中对长期资金得依赖性也较强。企业得长期得偿债压力较大。
（二）短期偿债能力指标分析 营运资本=流动资产-流动负债 流动比率=流动资产/流动负债 速动比率=速动资产/流动负债 现金比率=(货币资金＋交易性金融资产）/流动负债 １、营运资本分析 营运资本越多,说明偿债越有保障企业得短期偿债能力越强。债权人收回债权得机率就越高.因此,营运资金得多少可以反映偿还短期债务得能力。 对该企业而言，年初得营运资本为２0014万元,年末营运资本为33２7２万元,表明企业短期偿债能力较强,短期不能偿债得风险较低，与年初数相比营运资本增加了13２58万元,表明企业营运资本状况继续上升，进一步降低了不能偿债得风险。 2、流动比率分析 流动比率就是评价企业偿债能力较为常用得比率。它可以衡量企业短期偿债能力得大小。 对债权人来讲,此项比率越高越好，比率高说明偿还短期债务得能力就强,债权就有保障。对所有者来讲,此项比率不宜过高,比率过高说明企业得资金大量积压在持有得流动资产形态上，影响到企业生产经营过程中得高速运转,影响资金使用效率.若比率过低,说明偿还短期债务得能力低，影响企业筹资能力,势必影响生产经营活动顺利开展。 当流动比率大于2时，说明企业得偿债能力比较强,当流动比率小于2时,说明企业得偿债能力比较弱,当流动比率等于1时,说明企业得偿债能力比较危险,当流动比率小于1时,说明企业得偿债能力非常困难。 我公司，期初流动比率为１、５2,期末流动比率为2、11,按一般公认标准来说，说明企业得偿债能力较强,且短期偿债能力较上年进一步增强. 3、速动比率分析 流动比率虽然可以用来评价流动资产总体得变现能力,但人们还希望,特别就是短期债权人，希望获得比流动比率更进一步得有关变现能力得比率指标．这就就是速动比率。 通常认为正常得速动比率为1，低于1得速动比率被认为企业面临着很大得偿债风险。 影响速度比率可信性得重要因素就是应收帐款得变现能力.帐面上得应收帐款不一定都能变成现金,实际坏帐可能比计提得准备要多；因此评价速动比率应与应收账款周转率相结合。速动比率同流动比率一样,反映得就是期末状况，不代表企业长期得债务状况。 企业期初速动比率为1、42,期末速动比率为２、04,就公认标准来说,该企业得短期偿债能力就是较强得. 进一步分析我公司偿债能力较强得原因，可以瞧出： ①公司货币资金占总资产得比例较高达３３、33％,公司货币资金占用过多会大大增加企业得机会成本。 ②企业应收款项占比过大,其中其她应收款占总资产得60、59%,该请况可能会导致虽然速动比率合理,但企业仍然面临偿债困难得情况。 ４、现金率分析 现金比率就是速动资产扣除应收帐款后得余额。速动资产扣除应收帐款后计算出来得金
《职业素质提升与就业指导》期末作业 目标岗位分析 学号：201430XXXXX :XXX 班级：14级动物医学X班 2018-6-19
目标岗位分析报告 1?目标岗位基本信息 1.1岗位名称：宠物医师 1.2岗位定义：从事宠物疾病临床诊断、治疗以及宠物传染病、人畜共患病预防和控制的专业人员。 13职业能力特征： 具有一定的学习和表达能力，嗅觉、色觉、听觉正常。 14岗位职责 （1）熟悉诊疗流程，能独立接诊；（对宠物疾病提前做出预警、预防，提供良好的宠物护理方案）； （2）能独立治疗常见疾病（犬猫传染病、消化系统、呼吸系统、泌尿系统等疾病）； （3）能独立进行常规手术（绝育、剖腹产、骨科、洗牙、常见腹腔手术）。 （4）?熟悉常规仪器的使用及数据判读能力；实验室化验结果判读（显微镜检、血常规、血气、生化、尿检结果判读）、X线片判读；了解常见药品的配伍禁忌、掌握输液疗法和输血疗法；熟练掌握气管插管、导尿、食道痿管、膀胱穿刺、引流等技能。 （5）能仔细检查宠物病惜，细心诊断、科学处方、合理用药。 （6）部分医院要求能够完成另类宠物病患的诊疗及处理（如：啮齿类动物（兔子、仓鼠、龙猫）） 1.5典型的生涯路径： 医生助理一住院医师一主治医师一院长 2?岗位发展前景 2.1岗位的发展与现状 宠物医疗行业的蛋糕很大，行业优势明显，发展空间十足，现处于低水平运行状态，是未被开荒拓土的好行业。但是，宠物医生奇缺，很多二三线城市宠物医生难求。
（X）行业发展空间十足 中国宠物医院行业启蒙于20世纪90年代，我国第一批专业宠物医疗机构开始在、建立。21世纪前十年为中国宠物行业孕育期，宠物数量快速增长，山1999 年的不足4000万只迅速增加到约1.5亿只宠物犬、1亿只宠物猫。同时，宠物情感经济逐渐启蒙，人们对自己养的宠物赋予更多情感因素，国开始出现宠物医疗机构。我国居民宠物饲养量快速增加，也带动了宠物诊疗业的兴起和发展，宠物产业呈现多种经营的方式。 我国的宠物市场需求正以每年15%的速度增长。根据资料测算，我国宠物经济的市场潜力至少能达到150亿元。伴随市场的迅速发屉，宠物人才俨然成了一支前景看好的就业新军。[1] （2）我国宠物医生专业人才缺乏 国兽医人才面临数量与结构性的不足（以下数据来源：网络） ?美国兽医师协会（AVMA）统计显示： 全美共有84, 946个兽医，，美国平均每3, 532人中就有一名兽医，每千人口0. 283个兽医;我国13亿人,按美国每千人口兽医0. 283讣算，我国应有36. 79 万兽医。?中国宠物医疗行业人才发展高峰论坛报告显示，截止到2015年，我国共有执业兽医76868人，其中33岁以下占85%,女性比例占到34%。我国每年动物医学本科专业毕业生7000-8000人，从事宠物诊疗的人数不足10%o ?预测：如果按照每年高校给兽医行业提供100%（实际占比远低于此）的兽医人才，即每年提供7000-8000人补充到这个行业，那么排除因行业的发展而扩增的人才需求，估算兽医行业（包括宠物医疗行业）需要超过50年才能补齐现有人员的缺 额。 ?据美国AAHA调查显示，21世纪，美国每10万人中，兽医有24人；日本每10万人中，兽医有超过30人；丹麦每10万人中，兽医超过40人：而中国每10万人中，服务兽医不足3人。[2]
某县公共机构能源消耗统计年度分析报告 为全面掌握公共机构能源消耗状况，根据县委县政府有关要求，现将我局xxx年度能源消耗情况汇总分析，汇报如下。 一、能源消耗总体情况 xxxx年，我局办公楼总建筑面积xxx平方米；用能人数xx人，其中编制人数xx人；公车总数x辆，为汽油车。能源资源消耗主要是办公及日常用电、用水，公车耗油等。 xxxx年全年用电消耗xxx千瓦时；用水消耗xxx立方米；汽油消耗xxx升。单位建筑面积用电量为xx度/平方米？年，人均用电量为xx千瓦时/年，人均用水为xx升/年，人均单车耗汽油量xx升/年。 二、能源资源消耗变动情况
经统计，xxxx年能源资源消耗呈现“有升有降，总体下降”的态势。其中，人均用电量同比下降xx%，人均用水量同比下降xx%，人均车耗汽油量同比下降xx%。2012年度能源消耗总量同比下降xx%，实现局级用电、用水、用油能耗指标节约x%以上。 三、下一步的工作打算 xxxx年我局公共机构节能工作取得了一定成效。但从总体上看，与县委县政府的要求仍有差距。下一步我局将重点采取以下措施，进一步提高公共机构节能的成效。 （一）加大节能改造力度。加强对大能耗设备的监控，尽量减少使用并加大改造力度。严格执行车辆淘汰制度。加快淘汰高耗能的办公设备，完成节能灯管的更换，积极推进办公室资源循环利用。 （二）加强节能宣传教育。进一步增强工作人员公共机构节能的意识，增强工作的主动性和自觉性。适时举办节能专题讲座，提高节
能管理能力，营造公共机构节能的良好氛围。 （三）深化机关节能管理。严格执行我局已有的各项节能制度规定，强化公务车节油、车辆维修、办公节电、日常节水、办公耗材、通讯和邮资、公务接待费用、差旅费用、会议费用、印刷费用及其它节能事务管理措施。 （四）完善节能考核评价。不断完善节能降耗工作目标责任制和问责制，切实加强对节能工作的组织领导和监督检查，对成绩突出的予以表彰和奖励，对考核不达标的科室通报批评和问责。《某县公共机构能源消耗统计年度分析报告》
2017 年度行政事业单位国有资产分析报告内容提要一、单位基本情况 河南省开封市尉氏县城关镇西关小学执行事业单位会计制度，单位基本性质为财政补助事业单位，单位属于普通小学教育。我单位在编人数98人，年末实有人数98人。 二、资产情况分析 （一）资产整体情况 截至2017年12月31日，资产合计444.70万元。其中：流动资产0.00万元，占资产总额的0.00%；固定资产444.70万元，占资产总额的100.00%；无形资产0.00万元，占资产总额的0.00%；在建工程0.00万元，占资产总额的0.00%。 资产整体情况表 1. 固定资产情况
经盘点统计，本单位固定资产总量为444.70万元。其中：土地、房屋及 构筑物265.72万元，占固定资产总额的59.75%(房屋265.72万元，占固定资 产总额的59.75%)；通用设备94.38万元，占固定资产总额的21.22%（汽车 0.00万元，占固定资产总额的0.00%；单价50万元含以上通用设备0.00万元，占固定资产总额的0.00%)；专用设备19.53万元，占固定资产总额的4.39%(单 价100万元以上专用设备0.00万元，占固定资产总额的0.00%)；文物陈列品 0.00万元，占固定资产总额的0.00%；图书档案21.14万元，占固定资产总额 的4.75%；家具用具装具动植物43.94万元，占固定资产总额的9.88%。 表1：固定资产情况表 单位:万元 固定资产各分类存量情况表
2. 无形资产情况 本单位无形资产总量为0.00万元。其中：专利权0.00万元，占无形资产总额的0.00%；非专利技术0.00万元，占无形资产总额的0.00%；商标权0.00万元，占无形资产总额的0.00%；著作权0.00万元，占无形资产总额的0.00%；土地使用权0.00万元，占无形资产总额的0.00%；商誉及其他财产权利0.00万元，占无形资产总额的0.00%(软件0.00万元，占无形资产总额的0.00%)；其他无形资产0.00万元，占无形资产总额的0.00%。 表2：无形资产情况表 单位:万元
八龙潭小学2017年第一季度 能源资源消耗分析报告 为深入贯彻落实公共机构节能工作要点，客观反映我校公共机构能耗情况，及时提供真实的节能数据，推进公共机构节能工作正常化、规范化，特作如下公共机构能源消分析报告。 一、基本信息情况 根据2017年第一季度统计，我校总用能建筑面积为600平方米，用能人数为50人，能源资源消耗主要是办公学习及日常用电、日常用水等。 二、能源资源消耗情况 2017年第一季度用电消耗880千瓦时；用水消耗350立方米；原煤消耗1160千克；单位建筑面积用电量为1.42度/ 平方米，人均用电量为17.6千瓦时/季度，人均用水为7吨/季度。 二、能源资源消耗变动情况 经统计，2017年能源资源消耗呈现下降的态势。其中，单位建筑面积用电量同比下降0.21%，人均用电量同比下降0.15%，人均用水量同比下降0.39%。 2017年度能源消耗总量同比总体下降，实现学校用电、用水、用原煤指标有所节约，但下降幅度还应进一步提高。 三、下一步的工作打算
2017年第一季度我校节能工作取得了一定成效。但从总体上看，与上级要求仍有差距。下一步我校将重点采取以下措施，进一步提高公共机构节能的成效。 （一）加大节能改造力度。加快淘汰高耗能的办公设备，完成节能灯管的更换，积极推进办公室资源循环利用。 （二）加强节能宣传教育。进一步强化节能工作的意识，增强工作的主动性和自觉性。 （三）深化学校节能管理。严格执行各项节能制度，强化办公节电、日常节水、办公耗材及其它节能事务管理措施。 （四）完善节能考核评价。不断完善节能降耗工作目标责任制和问责制，切实加强对节能工作的组织领导和监督检查。 二○一七年五月十日
XX办公楼 能源在线监测系统分析报告 2 XX 2015年9月
1.能源在线监测系统概述 1.1.能源在线监测系统背景 我国能源利用效率总体偏低，我国国内生产总值约占世界的8.6%，但能源消耗占世界的19.3%，单位国内生产总值能耗仍是世界平均水平的2倍以上。2010年全国钢铁、建材、化工等行业单位产品能耗比国际先进水平高出10%—20%。从这些比较的数字中不难看出，我国节能减排工作任重道远。节约资源和保护环境目前已经是我国的基本国策，推进节能减排工作，加快建设资源节约型、环境友好型社会是我国经济社会发展的重大战略任务。2012年8月6日，国务院印发了《节能减排“十二五”规划》（以下简称《规划》），《规划》提供了“十二五”期间的总体节能目标，即到2015年，全国万元国内生产总值能耗下降到0.869吨标准煤(按2005年价格计算)，比2010年的1.034吨标准煤下降16%(比2005年的1.276吨标准煤下降32%)。“十二五”期间，实现节约能源6.7亿吨标准煤。为了实现“十二五”时期节能减排工作目标，《规划》同时提出了十个方面的保障措施，包括坚持绿色低碳发展，在制定和实施发展战略、专项规划、产业政策时体现节能减排要求；强化目标责任评价考核，进一步完善节能减排统计、监测、考核体系，加强评价考核，实行问责制等。我国节能减排面临着巨大的挑战。面对挑战，《规划》要求充分认识节能减排的极端重要性和紧迫性，增强忧患意识和危机意识，大力推进节能减排。面对挑战，温家宝总理在国务院召开的全国节能减排电视电话会议上曾强调指出：“节能和减排两个约束性指标，是一件十分严肃的事情，不能改变，必须坚定不移的去实现。” 1.2.能源在线监测系统建设意义 通过对中XX大楼内各主要用能单位进行分项计量工作，建立能源监测平台，可以明确各类能耗的用量，进而明确能耗的大小关系，分析能耗的用处、用量以及使用习惯等，为提出节能管理方针提供依据，从而实现公司的节能。具体表现如下： （1）提供完善全面的能耗数据信息
院系：数学与统计学学院 专业：__统计学 年级：2009 级 课程名称：统计分析 ____ 学号：____________ 姓名：_________________ 指导教师：____________ 2012年4月28日 （一）实验名称 1. 编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；
2. 多元方差分析MANOVA。 （二）实验目的 1. 学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 2. 对数据进行多元方差分析。 （三）实验数据 第一题： 第二题:
（四）实验内容 1. 打开SAS软件并导入数据； 2. 编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 3. 编制sas程序对数据进行多元方差分析； 4. 根据实验结果解决问题，并撰写实验报告； （五）实验体会（结论、评价与建议等） 第一题： 程序如下： proc corr data=sasuser.sha n cov; proc corr data=sasuser.sha n no simple cov; with x3 x4; partial x1 x2; run; 结果如下： （1）协方差矩阵 $AS亲坯 曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DO COUR过程 x4 目由度=30 Xi x2x3x4x5X? -10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-￡0.e75?GS
-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM -8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.5674785 1.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24?17B 4.e093011 4.4C12473 2.B747CM -G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3 -IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E： -2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵 Pearson相关系数” N =引 当HO： Rho=0 时.Prob > |r| Xi Xi xl 1.QQ000 x2 -C.23954 0.2061 x3 -0,30459 0.0957 x4 0.18975 Q.3092 x5 '0.14157 0.4475 x6 -0.83787 0.0630 -0.49292 0.0150 x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761 x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97 x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213 x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130 + 1620 x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001 第二题： 程序如下： proc anova data=sasuser.hua ng; class kind; model x1-x4=k ind; manova h=k ind; run; 结果如下： (1)分组水平信息 The ANNA Procedure Cla^s Level Informat ion Class Level?Values kind 3 123 Number of observatIons CO (2) x1、x2、x3、x4的方差分析
90-08年人民消费能力分析 一、问题提出 改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下 食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。 三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;
宝丰能源2018年财务分析综合报告 内部资料，妥善保管 第 1 页 共 3 页 宝丰能源2018年财务分析综合报告 一、实现利润分析 2018年实现利润为428,330.99万元，与2017年的333,382.17万元相比有较大增长，增长28.48%。实现利润主要来自于内部经营业务，企业盈利基础比较可靠。在市场份额增长的同时，营业利润大幅度的增长，经营业务开展得很好。 二、成本费用分析 2018年营业成本为693,114.29万元，与2017年的698,385.82万元相比有所下降，下降0.75%。2018年销售费用为40,126.49万元，与2017年的46,475.87万元相比有较大幅度下降，下降13.66%。2018年在销售费用大幅度下降情况下营业收入却获得了一定增长，表明企业采取了较为成功的销售战略，销售业务的管理水平显著提高。2018年管理费用为38,599.73万元，与2017年的29,129.52万元相比有较大增长，增长32.51%。2018年管理费用占营业收入的比例为2.96%，与2017年的2.37%相比有所提高，提高0.59个百分点。企业经营业务的盈利水平也有所提高，管理费用增长合理。2018年财务费用为53,178.84万元，与2017年的50,946.04万元相比有所增长，增长4.38%。 三、资产结构分析 四、偿债能力分析 从支付能力来看，宝丰能源2018年的经营活动的正常开展，在一定程度上还要依赖于短期债务融资活动的支持。企业负债经营为正效应，增加负债有可能给企业创造利润。 五、盈利能力分析 宝丰能源2018年的营业利润率为34.51%，总资产报酬率为17.95%，净资产收益率为27.01%，成本费用利润率为50.34%。企业实际投入到企业自身经营业务的资产为2,094,962.78万元，经营资产的收益率为21.50%。 六、营运能力分析
资产统计分析报告 市财政局： 根据贵局《关于转发省财政厅<关于编报2010年度行政事业单位资产统计报表的通知>的通知》（X市财资…2011?10号）要求，我单位认真对截至2010年12月31日的单位资产情况进行统计和分析，统计数据显示我单位资产状况良好，本次填报的资产情况报表数据与2010年部门决算报表数据相符。现将我单位资产情况汇报如下： 一、单位基本情况 我单位是1个独立编制的副处级行政机关单位，实行财务独立核算，归口市X局管理。截至2010年12月31日，我单位共有行政编制74人，工勤编制6人；实有在职人员80人，退休人员9人。 二、资产基本情况 截至2010年12月31日，我单位资产总额为937.45万元，主要由以下三部分构成： 1、流动资产4.53万元,占资产总额的0.48%,主要为现金及银行存款； 2、固定资产724.32万元,占资产总额的77.27%，主要包括办公设备和家具、取证器材、汽车和摩托车、服务热线系统等； 3、其他资产208.6万元,占资产总额的22.25%，主要为财政零余额账户用款额度。
经认真统计、对比，我单位填报的资产情况报表数据与2010年度部门决算报表数据相符，资产状况良好。 三、资产管理情况 为加强对国有资产管理，我单位做了大量工作。 一是摸清家底。对本单位的资产定期进行清查，做到“不打埋伏、不留死角”，帐帐相符，帐实相符。 二是加强管理。我单位严格遵守国家财经方面的法律法规和国有资产管理制度，并结合单位实际情况，制订了一系列资产管理内部规章制度并严格执行。在日常工作中，不断完善在资产购置、使用、处置等方面的管理措施，有效维护了国有资产的安全和完整；合理配置国有资产，提高资产的使用效益，从而为有效开展工作提供了强有力的保障。 四、努力方向 在今后，我单位将一如既往地严格执行财经方面的法律法规和国有资产相关规定、制度，同时规范和加强国有资产管理工作。一是进一步建章整制，从制度上保证国有资产规范化、高效化管理；二是进一步加强对本单位国有资产的监督、检查，从源头上杜绝违规行为；三是进一步优化资产配置，按照“合理、节约、有效”的原则，对资产进行合理调剂，做到物尽其用，实现国有资产效益最大化。 二○一一年八月三十日
医学统计学案例分析评述 医学期刊论著：《口岸出入境人员预防接种统计分析》 【题目】口岸出入境人员预防接种统计分析 【研究目标】对口岸出入境人员的预防接种情况进行统计分析，为各种跨国传染性疾病的预防提供参考数据。 【研究人群】2010 年1 月--2012 年5 月口岸接受预防接种的出入境人员6870 位，其基本资料如下：男3678 人，女3021 人；年龄在3-79 岁之 间，平均年龄45.6 岁。经免疫前检查和询问，研究对象均无严重 的疾病，且无接种疫苗过敏史及禁忌症。 【资料类型】本资料是计数资料。 （1）原文：研究对象：选择我处2010 年1 月-2011 年4 月，2011 年5 月-2012 年5月两个时间段6870 位出入境人员，将其按公务人员、船员、劳 务人员、留学人员、旅游探亲及商务等进行分组。 （2）问题：①文献中未明确“我处”的具体含义，没有明确研究对象的来源。 ②文献中未提及“6870 位出入境人员”是如何产生的，即是普查， 还是抽样调查？如果是抽样调查，未明确抽样的方法，是如何应用 随机抽样的方法选择这6870 位研究对象的？ 【统计方法】 （1）本论著未明确使用了何种统计学方法，我们组认为：首先应对资料进行正态性检验和方差齐性检验，若满足正态、方差齐，选择χ2检验，否则应选用秩和检验。 一篇论文结论的正确与否，需根据该篇论文所选用的检验方法和检验结果进行判断。如果没有检验方法或检验方法不合理，就无法知道检验结果是否出错，也就无法对结论进行准确判断。 （2）文献尽管在“1.4 统计学处理”中提及了“使用SPSSl5.2 软件进行统计学分析”，注明所采用的统计软件，但方法中未注明统计推断方法，没有明确
海越能源2018年决策水平报告 一、实现利润分析 2018年实现利润为49,935.59万元，与2017年的13,209.07万元相比成倍增长，增长2.78倍。实现利润主要来自于内部经营业务，企业盈利基础比较可靠。2018年营业利润为50,946.33万元，与2017年的17,966.55万元相比成倍增长，增长1.84倍。在市场份额迅速扩大的同时，营业利润也迅猛增加，经营业务开展得很好。 二、成本费用分析 2018年海越能源成本费用总额为2,094,347.43万元，其中：营业成本为2,030,991.18万元，占成本总额的96.97%；销售费用为6,063.96万元，占成本总额的0.29%；管理费用为16,706.71万元，占成本总额的0.8%；财务费用为30,433.58万元，占成本总额的1.45%；营业税金及附加为8,835.82万元，占成本总额的0.42%。2018年销售费用为6,063.96万元，与2017年的4,443.08万元相比有较大增长，增长36.48%。2018年销售费用增长的同时收入也有较大幅度增长，企业销售活动取得了明显市场效果，销售费用支出合理。2018年管理费用为16,706.71万元，与2017年的43,964.58万元相比有较大幅度下降，下降62%。2018年管理费用占营业收入的比例为0.78%，与2017年的3.82%相比有较大幅度的降低，降低3.04个百分点。管理费用支出得到了有效控制，营业利润明显上升，管理费用支出的效率显著提高。 三、资产结构分析 海越能源2018年资产总额为970,970.42万元，其中流动资产为 315,742.96万元，主要分布在货币资金、应收账款、预付款项等环节，分别占企业流动资产合计的49.18%、19.66%和15.3%。非流动资产为 655,227.46万元，主要分布在固定资产和长期投资，分别占企业非流动资产的75.15%、12.66%。企业持有的货币性资产数额较大，约占流动资产的49.18%，表明企业的支付能力和应变能力较强。不过，企业的货币性资产主要来自于短期借款及应付票据，应当对偿债风险给予关注。企业流动资产中被别人占用的、应当收回的资产数额较大，约占企业流动资产的
对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验 成组设计定义： 设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。 在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件：
独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验 不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析 方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。 方差分析的假定条件为： （1）各处理条件下的样本是随机的。 （2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。 （3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析 协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
企业统计分析报告 企业统计分析报告 一、公司一级目标值完成情况 公司二月份（不含东旭公司及库区装卸作业）实现经营收入26.86万元，为年度目标值的4.09%，比上年同期下降31.82%，比历史同期最好水平（xx年2月实现收入97万元）下降了72.3%。其中，仓储服务部本月实现 6.48万元，为年度目标值的9.27 %，比上年同期下降了26.83%，创公司改制十三年来同期新低；仓储二部本月实现16.25万元，完成年度目标值的3.53%，比上年同期下降1.03%；物流部本月实现2.08万元，为年度目标值的4.17%，比上年同期增长5.18%，为公司改制十三年来的同期次低（仅高于上年同期）。 从客户使用面积上看，三个经营部门的客户月末使用面积均较上年同期有所下降。但与月初比较，仓储二部客户库房使用面积增加878平方米，场地使用面积增加136平方米；仓储服务部客户库房使用面积增加65平方米；物流部没有变化。截止2月29日，我公司库房闲置面积达5574平方米，占公司库房面积的12.53%。空仓面积较上月减少了1.71个百分点。另有8间办公用房待租。
二月份，各经营部门创新业务收入此消彼长。仓储二部实现微商销售额1.8万元，毛利额895.50元，较上月有较大增长；仓储服务部配送服务收入218元，物流部60元，均较上月有所下降。 二、影响公司一级目标值完成的因素分析 1、市场承揽工作成效不显著。造成这一局面的原因较多：（1）、公司长期缺乏热心市场承揽工作，并具有一定工作能力的人员；（2）、经营部门存在观念陈旧、思维僵化的问题；（3）、公司经营服务功能不配套，对潜在客户没有“吸引力”；（4）经营服务价格近三年来居于市区同行业中上水平，已形成“价格高地”；（5）国际国内市场大环境处于下滑调整期。其中，第（5）项因素是相对的，在普遍不景气的市场环境中，仍有表现突出的。如：不断壮大的东八宜世达，从无到有的铁岭河物流中心，以及能逆势而上或基本没有受到影响的大商、广汇等。由此可见事在人为。 2、铁路施工和制裁对公司的后续影响。由于铁路长达四个多月跨年度的施工和制裁，直接导致我公司流失客户3家，合同面积逾千米，年合同收入额12万元。同时，减少专用线年到货量数百车皮，年影响专用线收入十余万元。以上两项分解到全年各月，每月影响公司收入两万多元。
公共机构能源消耗统计分析报告20XX年度 为全面掌握公共机构能源消耗状况，根据县委县政府有关要求，现将我局20XX年度能源消耗情况汇总分析，汇报如下。 一、能源消耗总体情况 20XX年，我局办公楼总建筑面积750平方米；用能人数80人，其中编制人数20人；公车总数1辆，为汽油车。能源资源- 消耗主要是办公及日常用电、用水，公车耗油等。 20XX年全年用电消耗千瓦时；用水消耗立方米；汽油消耗升。单位建筑面积用电量为度/ 平方米?年，人均用电量为千瓦时/年，人均用水为升/年，人均单车耗汽油量升/年。 二、能源资源消耗变动情况 经统计，20XX年能源资源消耗呈现“有升有降，总体下降”的态势。其中，人均用电量同比下降%，人均用水量同比下降%，人均车耗汽油量同比下降%。 20XX年度能源消耗总量同比下降%，实现局级用电、用
水、用油能耗指标节约5%以上。 三、下一步的工作打算 20XX年我局公共机构节能工作取得了一定成效。但从总体上看，与县委县政府的要求仍有差距。下一步我局将重点采取以下措施，进一步提高公共机构节能的成效。 （一）加大节能改造力度。加强对大能耗设备的监控，尽量减少使用并加大改造力度。严格执行车辆淘汰制度。加快淘汰高耗能的办公设备，完成节能灯管的更换，积极推进办公室资源循环利用。 （二）加强节能宣传教育。进一步增强工作人员公共机构节能的意识，增强工作的主动性和自觉性。适时举办节能专题讲座，提高节能管理能力，营造公共机构节能的良好氛围。 （三）深化机关节能管理。严格执行我局已有的各项节能制度规定，强化公务车节油、车辆维修、办公节电、日常节水、办公耗材、通讯和邮资、公务接待费用、差旅费用、会议费用、印刷费用及其它节能事务管理措施。 （四）完善节能考核评价。不断完善节能降耗工作目标责任制和问责制，切实加强对节能工作的组织领导和监督检查，对成绩突出的予以表彰和奖励，对考核不达标的科室通报批评和问责。 （