NBA球队战绩影响因素的统计分析
许世杰林炳灿肖林
厦门大学经济学院计划统计系
内容提要：本文运用一系列统计分析方法对2008－2009赛季NBA参赛球队战绩进行影响因素研究。实证结果表明：(a) 常规赛中球队核心球员的作用明显；(b) 常规赛中主场优势确实存在；(c) 通过在模型中加入主客场虚拟变量后，发现球队的常规赛战绩受到许多因素的影响；(d) 替补球员能力和常规赛战绩也是季后赛战绩的重要影响因素。以NBA为参考，我们对我国CBA的发展和球队建设提出了一些有针对性的建议。
关键词：NBA；战绩；影响因素；统计分析
1 引言
NBA的全称是全美职业篮球大联盟，创办于1946年，已有60多年的历史,现已成为全球范围最职业化、最市场化的大联盟之一。NBA于1987年首次由中央电视台录播进入中国，并且随着姚明、易建联等的相继加入，使得这个世界上最高水平的篮球职业联赛越来越为中国人所了解和喜爱。近年来，NBA在中国的发展受到人们越来越多的关注，其体育文化价值、商业价值等得到了充分的显现。
NBA比赛的看点不仅在于其速度、力量、对抗、激情和联赛中球员高超娴熟的技术、良好的意识和过人的身体素质，还在于NBA科学细致的选秀制度、转会制度和限薪制度等制衡体系保障各球队的实力较平均，没有哪一支球队有绝对的把握能战胜另一支球队，比赛的胜负往往充满悬念，正如NBA的口号一样“Where Amazing Happen”。NBA的发展为篮球运动在全球的普及和推广做出了突出的贡献。
球赛越是激烈，结果悬念越大，球迷就越想预测球赛的结果。然而，球迷对球赛结果的预测基本上都是基于主观推断，有时还受个人对球队或球员偏好的影响，预测的科学性、准确性往往较差。球队中核心球员的作用如何？人们常说的主场优势是否显著存在？季后赛与常规赛的主要影响因素分别是什么？这些都是体育界专业人士和广大球迷关心的热门话题。为此本文在参考了前人研究的基础上，试图充分利用各种统计分析方法对他们进行了较深入的研究。其目的在于通过对NBA的球队战绩影响因素的统计建模分析，发现我国CBA 存在的不足，借鉴NBA在这些方面的发展优势，从而针对当前CBA所存在的不足提出意
见和建议，推动CBA更加健康长久地发展。
2 研究现状简评
NBA在全球的极大影响力，致使国内外有不少文献对其进行过较深入和全面的研究。
在国外，Chatterjee、Campbell和Wiseman(1994)对NBA所有球队一个赛季的数据建立统计模型，对球队胜率进行回归分析，发现比赛得分、罚球、篮板和失误在统计上是显著的并且回归系数在各年数据之间都相对稳定；Hausman和Leonard (1997)使用计量经济学方法对NBA赛事明星出场率与其电视收视率、门票收入等进行了相关性研究，得出了正相关的结论；Gandar、Zuber和Lamb(2001)等人对NBA博彩市场的主客场优势进行了分析；Leeds 和Allmen(2003)在其著作《体育经济学》中对美国职业体育联盟的制衡机制进行了较深入的探讨；Mizak、Stair和Rossi(2004)使用胜率标准差、HHI等指标衡量了各大联盟的竞争性平衡，并指出所使用指标的优缺点；此外，国外学者还对NBA球员、裁判是否存在种族歧视、工资差异等各方面进行了研究。
国内的相关研究文献并不多，其研究特色归纳起来可分为三类：(a)从市场营销的角度，对NBA的市场价值、品牌文化传播和在中国的市场营销情况等方面进行剖析；(b) 从制度经济学角度，对NBA的人力制衡、收益制衡及权力制衡三项机制的功能及相关制度的运行原理展开深入研究；(c) 从NBA比赛本身的技术角度，如球赛中冲抢技术、不同位置的球员、球员的攻防能力、球赛赛程安排等方面进行分析研究。有关参考文献见刘素蓉等(2009)、吴福珍和王晓军(2009)等。
尽管这些研究文献较多，但绝大多数是使用文献资料、比较分析和录像观察等方法进行的研究，部分也使用了一些较简单的描述性统计分析方法，仅有少数使用统计建模方法进行实证分析。由于分析的手段不同、角度不同，尚有许多问题没有涉足，尤其是基于统计建模方法对于NBA比赛胜负的影响因素进行较全面的分析，有待进一步深入。为此本文综合多种统计定量方法，试图较全面地考察NBA比赛的影响因素，从而为我国体育专业人士，特别是CBA的健康发展提供有价值的参考建议。
3 数据来源和指标选择
3.1 数据来源
本文涉及2008-2009赛季NBA的以下指标数据：30支球队各自核心球员的统计评价指标； 30支球队每队82场比赛的各项统计指标。有关数据分别来自虎扑网站(2009年7月20日)、
搜狐网站(2009年7月24日和26日)和NBA官方网站(2009年7月23日)。
3.2 指标选择
3.2.1 30支球队各自的核心球员和统计评价指标选择
核心球员的选择标准主要是综合考虑得分、首发率、上场时间等指标。尽管有些球员综合实力很强，但由于伤病等原因，出场次数并不是很多，对整个球队的战绩影响不大，此时选择该队出场次数较多的次佳球员进行分析，本文所选择的30支球队各自的核心球员见表1。
表1 30支球队各自的核心球员
大西洋赛区中部赛区东南赛区凯尔特人保罗-皮尔斯公牛本-戈登热火德维恩-韦德
篮网德文-哈里斯骑士勒布朗-詹姆斯魔术德怀特-霍华德尼克斯内特-罗宾逊活塞理查德-汉密尔顿奇才安托万-贾米森76人安德烈-伊戈达拉步行者丹尼-格兰杰老鹰乔-约翰逊
猛龙克里斯-波什雄鹿理查德-杰弗森山猫杰拉德-华莱士西南赛区西北赛区太平洋赛区黄蜂克里斯-保罗掘金卡梅罗-安东尼国王凯文-马丁
小牛德克-诺维斯基森林狼埃尔-杰弗森湖人科比-布莱恩特火箭姚明爵士德隆-威廉姆斯太阳史蒂夫-纳什
灰熊鲁迪-盖伊开拓者布兰顿-罗伊勇士斯蒂芬-杰克逊马刺蒂姆-邓肯雷霆凯文-杜兰特快船艾尔-索顿
由于不同球队的核心球员在场上的角色不同，各类指标之间差异较大，为综合考虑不同角色球员的不同能力，我们选取了能衡量球员各方面能力的12个指标（见表2）, 所有指标(出场数除外)均取场均值，其中除了失误和犯规是负指标外，其他均是正指标。
表2 衡量球员核心球员能力的12个指标
出场数出场时间命中率三分球罚球篮板
助攻抢断封盖失误犯规得分
3.2.2 30支球队2008-2009常规赛季每队82场比赛的各项统计指标
30支球队2008-2009赛季每队82场常规赛的指标包括12个正指标和2个负指标。其中正指标分别为：每场比赛得分(ppg)、篮板(rpg)、抢断(spg)、盖帽(bpg)、助攻(apg)、投篮命中率(fg)、3分球命中率(threeft)、罚球命中率(ft)、球队价值(va lues)、工资总额(pay)、教练执教能力(coach)和核心球员能力(player)；负指标分别为：失误(to)和犯规
(foul)。
3.2.3 进入2008-2009季后赛的16支球队替补球员的各项统计指标
替补球员主要指在季后赛中的大部分比赛以替补球员身份出场的球员，每个球队大概有3-5名替补球员。描述替补球员能力的指标与核心球员的指标一样。鉴于季后赛的指标波动性较大的特点，此时使用常规赛指标，数据更稳定。每支球队替补球员各项指标由各球队所有替补球员各项指标分别累加算得。
3.2.4 进入2008-2009季后赛的16支球队季后赛所有比赛各项统计指标
进入2008-2009季后赛的16支球队的季后赛指标在常规赛指标的基础上增加本队常规赛胜率（bsl）、对手常规赛胜率（rival）和替补球员能力（tb），共15个指标。
4 核心球员能力分析
4.1 主成分分析
核心球员对各自球队的作用不可忽视，因此在进行球队胜率因素分析之前，先对各队核心球员进行分析，然而衡量球员的指标有很多，各指标之间有可能存在交互影响，故主要采用主成分分析方法对球员进行打分,之后，将对球员的分析结果作为影响球队胜率的变量进行考察，从而得到影响球队胜率的较全面客观的因素。
对表1中选定的核心球员的12项统计指标进行主成分分析，用SPSS软件计算每个球员的各类主成分得分，其结果见表3。
表3 核心球员的各项统计指标进行主成分分析的结果
变量第一主成分Y1 第二主成分Y2 第三主成分Y3
出场数0.030577 0.028349 -0.51905
场均时间0.254478 0.210734 -0.09975
投篮0.150954 0.453246 -0.30942
三分球0.361769 -0.16825 -0.12291
罚球0.255533 0.365241 0.233043
篮板-0.30818 0.405924 0.058989
助攻0.384213 -0.17016 0.199813
抢断0.377309 0.111003 0.123995
封盖-0.27496 0.409272 0.248488
失误0.287051 0.032439 0.578296
犯规-0.31518 0.083328 0.268735
得分0.270281 0.453977 -0.16825
分析表4，我们发现：在第一个特征向量中，出场数、场均时间、投篮、三分球、罚球、助攻、抢断、失误和得分为正指标，篮板、封盖和犯规为负指标，其中以助攻(0.384)、抢断(0.377)、三分球(0.362)最为显著，可见第一主成分是对后卫、小前锋能力的描述；在第二个特征向量中，出场数、场均时间、投篮、罚球、篮板、封盖、抢断、失误、犯规、和得分为正指标，三分球和助攻为负指标，其中以投篮(0.453)、封盖(0.409)、罚球(0.365)、篮板(0.406)最为显著，可见第二主成分是对中锋和大前锋能力的描述；在第三个特征向量中，出场数、场均时间、投篮、三分球和得分为负指标，其他指标为正指标，其中以失误和出场最为显著，可见第三主成分为各类球员的反向指标，与球员位置关系不大。
由于第三主成分分析价值较低，此时主要分析第一和第二主成分。根据原始指标和特征向量计算各个核心球员的第一、二主成分的得分，结果见下页表4。
表4 核心球员的第一和第二主成分的得分
按第一主成分排序(从大到小) 按第二主成分排序(从大到小)
球员Y1 Y2 球员Y1 Y2
克里斯-保罗 3.733653 0.101985 德维恩-韦德 3.228255 3.177506 德维恩-韦德 3.228255 3.177506 德怀特-霍华德-3.27856 2.920097 勒布朗-詹姆斯 2.631929 2.369743 勒布朗-詹姆斯 2.631929 2.369743 凯文-马丁 1.972969 0.16716 埃尔-杰弗森-2.76202 2.118805 斯蒂芬-杰克逊 1.69209 -0.56694 德克-诺维斯基-0.35122 1.939904 德隆-威廉姆斯 1.644285 -1.85248 克里斯-波什-1.13543 1.695207 德文-哈里斯 1.56315 -0.71823 凯文-杜兰特 1.380865 1.369953 科比-布莱恩特 1.476076 1.2089 科比-布莱恩特 1.476076 1.2089 凯文-杜兰特 1.380865 1.369953 丹尼-格兰杰0.283646 1.003009 乔-约翰逊 1.160829 -0.95566 姚明-3.30216 0.974938 安德烈-伊戈达拉0.928861 -0.83742 蒂姆-邓肯-2.87164 0.523175 布兰顿-罗伊0.829121 -0.3482 安托万-贾米森-0.86072 0.431575 史蒂夫-纳什0.709206 -3.82858 卡梅罗-安东尼-0.4046 0.235598 本-戈登0.379407 -1.45623 凯文-马丁 1.972969 0.16716 丹尼-格兰杰0.283646 1.003009 克里斯-保罗 3.733653 0.101985 保罗-皮尔斯0.203263 -0.64786 布兰顿-罗伊0.829121 -0.3482 德克-诺维斯基-0.35122 1.939904 斯蒂芬-杰克逊 1.69209 -0.56694 卡梅罗-安东尼-0.4046 0.235598 杰拉德-华莱士-1.54053 -0.57441 安托万-贾米森-0.86072 0.431575 保罗-皮尔斯0.203263 -0.64786 鲁迪-盖伊-0.99224 -0.78302 德文-哈里斯 1.56315 -0.71823 理查德-杰弗森-1.09936 -1.25572 鲁迪-盖伊-0.99224 -0.78302 克里斯-波什-1.13543 1.695207 安德烈-伊戈达拉0.928861 -0.83742 理查德-汉密尔顿-1.25736 -2.35015 乔-约翰逊 1.160829 -0.95566
内特-罗宾逊 -1.31268 -2.99437 艾尔-索顿 -2.64908 -1.06828 杰拉德-华莱士 -1.54053 -0.57441 理查德-杰弗森 -1.09936 -1.25572 艾尔-索顿 -2.64908 -1.06828 本-戈登 0.379407 -1.45623 埃尔-杰弗森 -2.76202 2.118805 德隆-威廉姆斯 1.644285 -1.85248 蒂姆-邓肯 -2.87164 0.523175 理查德-汉密尔顿 -1.25736
-2.35015 德怀特-霍华德 -3.27856 2.920097 内特-罗宾逊 -1.31268 -2.99437 姚明
-3.30216 0.974938 史蒂夫-纳什
0.709206
-3.82858
由表5可以看出，描述后卫的指标(第一主成分)以克里斯-保罗的得分最多，德维恩-韦德和勒布朗-詹姆斯紧跟其后，而作为中锋的蒂姆-邓肯、德怀特-霍华德、姚明等在这方面则不占优势，排在靠后的位置。描述前锋和中锋的指标(第二主成分)以德维恩-韦德的得分最多，两个主成分得分均很高，说明德维恩-韦德的数据较全面，紧跟其后的是德怀特-霍华德等中锋和大前锋，而数据天王勒布朗-詹姆斯也居于第三位，名副其实。其中08-09赛季最抢眼的球星科比-布莱恩特的两项指标均名列第八，表现较全面，但相对德维恩-韦德和勒布朗-詹姆斯并不是很突出，此时一方面是指标的局限性，另一方面也说明球队取得好的战绩核心球员并不一定要表现极其优秀。
作为中国球迷最为关注的球星姚明，在第一主成分排名中排30名，在描述前锋和中锋的指标(第二主成分)的指标中也排名第10位。这些数据显示，一方面，姚明还不是联盟最好的中锋，还需要继续在各方面加强训练；另一方面，有些指标在这里可能没能得到体现，比如尽管姚明封盖能力不是很好，但凭借其NBA 第一高度，给进攻球员于极大的进攻压力，这点也是其防守能力的一大体现。
我们发现12个技术指标可以用两个综合指标代替，而综合指标的信息没有损失多少。在此基础上，我们不仅可以算出各球员的主成分得分，而且可以利用线性加权方法，以各主成分的方差贡献率为权数，即按公式：
12
112212121
()/i i Y Y Y Y λλλλ==+++∑ (1)
其中112,,λλ 为各主成分的方差，各主成分前的权数为主成分的方差贡献率。计算各核心球员的综合得分（即为本文分析的核心球员能力）并据此排名（见表5）。
表5 球队核心球员总的得分和排名
球员
综合得分 排名 球员 综合得分 排名 德维恩-韦德
1.826056
1
保罗-皮尔斯
-0.00762
16
克里斯-保罗 1.402603 2 卡梅罗-安东尼-0.05151 17
勒布朗-詹姆斯 1.397285 3 布兰顿-罗伊-0.08551 18
科比-布莱恩特0.631979 4 本-戈登-0.31935 19
凯文-杜兰特0.613568 5 安托万-贾米森-0.41091 20
斯蒂芬-杰克逊0.549019 6 鲁迪-盖伊-0.46354 21
凯文-马丁0.465325 7 姚明-0.46797 22
德文-哈里斯0.427943 8 杰拉德-华莱士-0.49506 23
丹尼-格兰杰0.294483 9 史蒂夫-纳什-0.51567 24
德隆-威廉姆斯0.204022 10 理查德-杰弗森-0.65725 25
德怀特-霍华德0.197981 11 蒂姆-邓肯-0.67997 26
安德烈-伊戈达拉0.130421 12 埃尔-杰弗森-0.68698 27
德克-诺维斯基0.082506 13 内特-罗宾逊-1.10306 28
乔-约翰逊0.014869 14 理查德-汉密尔顿-1.1426 29
克里斯-波什0.010962 15 艾尔-索顿-1.16203 30
主成分得分是综合考虑各个变量和主成分的方差贡献计算而得，从表中可见：第一、二主成分指标最靠前的德维恩-韦德、克里斯-保罗、勒布朗-詹姆斯的综合得分仍然很高而相对来说比较靠后的科比-布莱恩特此时排第四名，可见综合考虑各个因素之后，主成分得分较能体现球员的全面能力。姚明仍然排在22名，较靠后，原因与之前分析的一样。
4.2 聚类分析
核心球员的个人能力越强就越能带领球队取得胜利吗？针对这一问题，我们主要考虑的是球队胜率和核心球员能力之间的关系，本文采用系统聚类法进行分析。
系统聚类法的基本思想是：距离相近的样本先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样本总能聚到合适的类中。原理可在一般教科书中发现，不再详述。通过聚类分析，我们想了解各个球队与其核心球员个人能力之间的影响程度。
图1是聚类树状图，图形结构清晰。图形上面是类间距离，下面数字是球队代号，整个聚类过程用虚线连接。根据聚类研究的目的和差异的显著性，我们将其聚成以下四类：类别1：湖人(13)、魔术(22)、骑士(5)和凯尔特人(2)。此类球队核心球员表现好，而且球队战绩也很好，均排在各自所在赛区的前列，球员价值在这类球队得到体现。
类别2：热火(15)和黄蜂(19)。此类球队核心球员表现好，德维恩-韦德、克里斯-保罗在两个主成分中均排在最前列，但是球队战绩不好，其中热火排在东部第5，胜率为52.4%，黄蜂排在西部第七，球员价值在这类球队没能完全体现。
类别3：活塞(8)、尼克斯(20)、快船(12)、灰熊(14)、奇才(30)、山猫(3)、雄鹿(16)、和森林狼(17)。此类球队核心球员表现不好，在主成分得分中均排在较靠后的位置，球队战
绩也不是特别好，均排在联盟的靠后位置。
类别4：掘金(7)、火箭(10)和开拓者(25)等其余球队。此类球队核心球员表现一般，在主成分得分中均排在较中间的位置，球队战绩较好，但仍有一定的前进空间。此类球队核心球员表现和球队战绩与类别一的球队相比较差，但与其他类别的球队相比则较优。
图1 球队战绩和核心球员能力之间关系的聚类结果
4.3 相关分析
聚类分析的结果显示，不同球队中球队战绩和和核心球员能力之间的相关程度不一致，但究竟关系如何，还应计算二者的相关系数。球队战绩使用常规赛胜场数，核心球员指标使用主成分分析得到的核心球员综合得分指标，分别计算Pearson相关系数和Spearman秩相关系数，结果见表6。
表6 球队常规赛战绩与球队核心球员的相关系数结果
相关系数值P值
Pearson相关系数0.31 0.045
Spearman秩相关系数0.24 0.055
从表6可知，在6%的显著水平下均拒绝原假设，两种相关系数算得的球员得分和球队战绩之间都是显著正相关，只是相关程度都不是很高。这是因为部分球队相关性较高，而部分球队较低，从而使得总体相关程度不是特别高。
5 主客场差异分析
5.1 主客场胜场数差异检验
球队在主客场的战绩有所不同，然而这种差异是否显著呢？本文的检验步骤为：首先对数据进行正态性检验，若服从正态分布，则使用配对样本的t检验；若不服从正态分布，则使用非参数的Wilcoxon秩和检验。
由于30支球队的主客场胜场数的分布未知，故先对其主客场胜场数分别进行正态性检验。结果如正态概率图2和图3，可以看出：主客场胜场数的概率图均近似线性，AD统计量都比较小，分别为0.466，0.375，P值较大分别为0.235，0.395，在0.05的显著水平下，无法拒绝原假设，故认为30支球队的主客场胜场数服从正态分布，接着对其主客场差异使用配对样本的t检验。计算得的t值为8.34，P 值为0.000，说明主客场胜场数存在着显著的差异，确实存在明显的主场优势。
图2 主场胜场数正态概率图图3 客场胜场数正态概率图
5.2 主客场差异原因分析
使用配对样本t检验得出主客场差异存在，但究竟差异具体表现在哪些因素上呢？故对30支球队主客场的各项指标采用非参数检验中的Mann-Whitney检验进行分析。
Mann-Whitney检验原理是将所有两组变量的所有观察值混合后进行排列，比较小的变量的观察值倾向于排在前面，比较大的变量的观察值倾向于排在后面，从而计算所有观察值的秩，并算出U统计量，当两组变量的U统计量较大时，就存在差异，否则不存在。分析的因素主要包括每场比赛得分、助攻、篮板、抢断、盖帽、失误、犯规。其中前五个指标为
H：考察指标主客场不存在差异；备选假设为正指标，失误和犯规为逆指标。设原假设为
H：正指标变量主场大于客场(负指标变量主场小于客场)，利用Mann-Whitney检验，在1
显著水平为1%的单侧检验下，检验结果见表7。
表7 主客场差异原因分析的Mann-Whitney 检验结果
变量 得分 助攻 篮板 抢断 盖帽 失误 犯规 W 值 1395261 1368822 1412295 1476997 1396534 1545219 1588176
显著性
显著
显著
显著
显著
显著
显著
显著
由表7可知，研究的所有因素均严格体现主客场差异，主场的各项正指标显著大于客场，负指标显著小于客场，可见球队主客场战绩差异显著地表现在球队的各个方面。
6 常规赛球队战绩的影响因素分析
鉴于主客场各项指标的差异，以比赛净胜分(result )为因变量，以其他14个球队赛季指标（见第3节）为自变量，自变量还加入主客场因素(field )作为虚拟变量(主场值为2，客场值为1)，虚拟变量与前面非参检验中主客场存在差异的指标（每场比赛得分(ppg )、助攻 (apg )、篮板(rpg )、抢断 (spg )、盖帽 (bpg )、失误 (to )、犯规 (foul )）进行乘积的变量也作为自变量进入模型，通过逐步回归法，删除不显著的变量，得出最终的拟合方程：
14.0220.2530.13516.03529.5390.2380.8830.2060.3160.3890.321result apg field bpg field coach
field foul field player ppg field rpg field spg field to field
=-+*+*+--*++*+*+*-* (2) 其相应参数检验结果见表8。
表8 比赛净胜分与其显著影响变量的回归结果
变量 apg*field bpg*field coach field foul*field 常数项 t 值 7.764 2.612 7.219 -20.700 -7.590 -10.466 P 值 0.0000 0.0090 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
变量 player ppg*field rpg*field spg*field to*field t 值 3.005 15.731 14.980 8.320 -8.833 P 值
0.0027
0.0000
0.0000
0.0000
0.000
回归方程的20.7517R =，调整的20.7506R =，F =183.4976，p 值＝0.0000。我们通过相关统计诊断进行考察，并未发现模型存在残差异方差和多重共线性。因此，可以认为模型的拟合效果是较好的。
在不考虑主客场因素和交叉效应时，笔者曾经对模型做过类似的建模研究，发现仅有每场比赛得分、犯规、球队价值、核心球员能力和教练执教能力五大影响因素显著。但在考
虑主客场因素之后，模型大大改观。模型结果显示，教练执教能力和核心球员能力不论主客场均对比赛结果有显著影响，而得分、篮板、抢断、盖帽、助攻、失误和犯规则与主客场存在交叉效应，这些交叉变量对胜率影响均显著，主场影响比较大，客场影响相对较小；所有指标系数的符号均与理论值一致，其中主客场系数为负说明在主场，球迷的加油、球队期望值更高等因素同样会给主队造成一定的压力。因此我们认为主场既存在主场优势，也存在主场压力，但是主场优势大于主场压力，即相对于客场球队在主场更容易取得胜利。大部分变量的系数都不超过1，而教练执教能力的系数达到16.035，可见教练执教能力对一个球队影响很大。
7 季后赛球队战绩的影响因素分析
在NBA常规赛之后紧接着就是决定总冠军归属的更加激烈的季后赛。在季后赛中，我们采用与考虑了主客场差异的常规赛回归模型（2）中同样的变量，发现助攻、篮板、教练执教能力、工资总额、核心球员能力、球队价值这些因素均不显著，因此，我们可以认为影响季后赛比赛胜负的因素与常规赛的有所不同。季后赛采取的是两支球队相互交战直至其中一支球队获得四场比赛胜利才能晋级下一轮的形式，本队常规赛战绩和对手常规赛战绩会在一定程度上影响到比赛的胜负和球队晋级下一轮的可能性。再者，季后赛连续多天的比赛对球队主力队员体能的消耗也不可忽视，此时就需要替补队员的支持。因此，球队板凳球员的能力也会影响球队的战绩。
7.1 相关分析
从近几年NBA的发展可以看出其越来越重视防守，2008-2009赛季进入东西部总决赛的湖人队和魔术队就是防守中的典范。但究竟球队的防守能力与球队战绩之间的关系如何？为此，我们从2008-2009赛季季后赛每场比赛的相关技术指标中选出代表防守的3项技术指标（篮板数、抢断次数、盖帽次数）和每场比赛的失分来衡量球队的防守能力，计算其与每场比赛结果（用净胜分衡量）之间的相关系数，相关分析结果如表9。
表9 净胜分与4种防守指标的相关关系结果
失分抢断篮板盖帽
Pearson相关系数（P值）
-0.597
（0.000）
0.232
（0.002）
0.405
（0.000）
0.337
（0.000）
Spearman秩相关系数
（P值）
-0.5308
（0.000）
0.191
（0.013）
0.411
（0.000）
0.347
（0.000）
从上表我们可以看出，4个指标都与比赛结果净胜分显著相关，但相关程度都不很高。其中每场失分与球赛结果相关程度最大，其Pearson 相关系数将近-0.6。接着我们使用多元分析方法将4个防守指标综合成一个体现防守能力的指标，并计算其与净胜分之间的相关系数为0.5289，在5%显著水平下通过统计检验。球队防守能力与球队比赛结果之间的相关程度超过了50%，说明球队的防守能力在季后赛中得到充分的体现，球队的防守能力在很大程度上影响球队的战绩。
7.2 主成分分析
季后赛中替补球员对各自球队的作用不可忽视，因此在进行球队胜率因素分析之前，先对各队替补球员进行分析。替补球员指在季后赛的大部分比赛中以替补球员身份出场的球员。对替补球员分析的12项指标与核心球员类同（见数据描述3.2.1），每支队伍将各自所有替补球员的各项指标分别加总，得到每支球队替补球员总贡献指标。
由于本文在前面部分做过核心球员能力的主成分分析，因此方法不再赘述，直接得出替补球员主成分得分，见表10。
表10 球队替补球员主成分得分结果
球队 马刺 掘金 小牛 开拓者 火箭 黄蜂 爵士 湖人 得分 126.25 160.01 161.25 132.69 152.31 96.64 157.38 156.06
球队 骑士 凯尔特人 魔术
76人
老鹰 热火 公牛 活塞 得分 144.37
117.17
139.68 134.09
98.16
142.43
74.64
168.63
7.3 回归分析
通过上述的分析，我们以比赛净胜分(result )为因变量，以球队价值(values )、工资总额(pay )、教练执教能力(coach )、球队中核心球员能力(player )、本队常规赛胜率（bsl ）、对手常规赛胜率（rival ）和替补球员能力（tb ）为自变量并加入主客场因素(field )作为虚拟变量(主场值为2，客场值为1)，虚拟变量与球队常规技术统计（每场比赛得分(ppg )、助攻(apg )、篮板 (rpg )、抢断 (spg )、盖帽(bpg )、失误(to )、犯规(foul )）进行乘积的变量也作为自变量进入模型，通过逐步回归法，删除不显著的变量，最终得到回归模型结果为：
33.5560.5230.34628.3480.3820.5970.1020.386result field foul field ppg field rival
rpg field spg field tb to field
=--*+*-+*+*+-* (3)
参数显著性检验结果见表11。
表11 季后赛比赛净胜分与其影响变量的回归结果
变量 field foul*field ppg*field rival t 值 -6.218 -3.840 7.884 -4.478 P 值 0.0000 0.0002 0.0000 0.0000 变量 rpg*field spg*field tb to*field t 值 4.706 2.948 3.496 -2.656 P 值
0.0000
0.0037
0.0006
0.0087
回归方程的20.7530R =，调整的20.7423R =。采用上节同样的统计诊断进行考察，我们并未发现模型存在残差异方差和多重共线性，残差与自变量也不存在相关关系。因此，可以认为模型的拟合效果是较好的。
根据上述回归结果，我们可以看出替补球员能力和对手的常规赛战绩不论在主客场均对比赛结果有显著影响，而每场比赛得分、篮板、抢断、失误和犯规则与主客场存在交叉效应，这些交叉变量对胜率影响均显著，主场影响较大，客场影响相对较小。替补球员能力指标的系数为正，说明季后赛中，替补球员能力越好的球队获得比赛胜利从而晋级下一轮的可能性越高；对手常规赛战绩指标的系数为负，说明遇到的球队常规赛战绩越差，越有希望晋级；得分、篮板、抢断指标为正，说明这些指标越高，获胜可能性也越高；失误指标为负说明失误次数越少，越可能获胜。这些均与实际情况相符合。
8 总结及对CBA 的启示
8.1 总结
本文使用主成分分析、聚类分析、回归分析、非参数检验等方法对影响NBA 胜率的因素进行了研究。鉴于影响NBA 胜率的因素比较分散，常规赛部分主要从核心球员能力、主客场差异和球队胜率影响因素三个方面进行建模分析。季后赛部分则从防守指标、替补球员能力和影响季后赛的因素等方面进行建模分析。
从核心球员能力方面考察，我们得出：后卫方面克里-斯保罗、德维恩-韦德和勒布朗-詹姆斯得分最高，中锋方面德维恩-韦德、德怀特-霍华德和勒布-朗詹姆斯的得分较高；而在综合能力得分方面，德维恩-韦德、克里斯-保罗和勒布朗-詹姆斯分列前三，这与球员实际能力相符。从球队胜率影响因素方面考察，发现核心球员能力高低与球队战绩好坏并不完全一致。进一步分析得出，二者尽管存在一定的正相关关系，但相关程度不高，可见一个核
心球员虽然很重要，但并非仅仅考虑这个因素就能决定一个球队战绩的好坏。从主客场差异方面考察，发现NBA主客场差异确实存在，并从各个方面（得分、助攻、篮板、抢断、失误、盖帽、犯规等）对比赛结果一起产生影响。在不考虑主客场因素时，建模研究发现只有每场比赛得分、犯规、球队价值、核心球员能力和教练执教能力五大影响因素显著；在考虑主客场和其他技术指标的交叉影响之后，大部分技术指标和主客场的交互影响变量均显著，这表明主客场差异显著，并且凸显了各项技术指标的差异。
季后赛部分，尽管每个防守指标与净胜分的相关系数不高，但体现防守能力的综合指标与净胜分的相关系数较高，说明防守强度对季后赛胜率有一定影响。考虑到球员体力上的因素，季后赛中替补球员对球队作用不可忽视。本文对各支球队的替补球员进行综合打分，并将其纳入季后赛胜率因素的回归模型，得出替补球员能力和对手的常规赛战绩不论主客场均对球队胜率有显著影响，而每场比赛得分、篮板、抢断、失误、犯规与主客场因素存在交互效应，主场影响较大，客场影响相对较小。
对比常规赛和季后赛的模型，各项常规指标、主客场以及防守这三个因素对其比赛的胜率影响类似；而季后赛赛制与常规赛的差异，主要体现在替补球员能力、特定的战略战术以及差异更显著的主客场等方面。同时，由于常规赛是季后赛的前奏，球队在常规赛的排名将是决定季后赛对阵形式以及主客场分布的最主要因素。球队常规赛的胜率必然会对球队季后赛产生影响。
纵观全文，分析影响NBA球队胜率因素时应该将主客场因素纳入分析，各类技术指标的分析才会比较显著，同时应该考虑球员价值、教练执教能力等宏观指标，才能从整体上把握影响NBA球队发展的因素，得出的结论才能比较有价值。季后赛中还应该考虑到替补球员能力因素以及季后赛赛制特点制定出有针对性的战术战略。
8.2 对CBA的启示
NBA创办于1946年，已有60多年的历史，是目前世界上最顶级的篮球赛事，在运营管理、球队建设等方面已非常完善。中国职业化的CBA赛事起步较晚，在很多方面存在不足。CBA与NBA均是篮球运动，虽然有一些差异，但共同点不少。因此，NBA在各方面的许多经验值得CBA借鉴和学习。结合实证结果，本文给出下列启示：
(a) 主场文化。NBA球队主场优势特别明显，主要得益于其健全的主场文化。主场观众有组织的加油助威对主队各方面指标影响显著，直接影响到球队战绩。而CBA由于发展得较晚，主场文化尚未形成，各球队打球时主客场差异较不显著，这样将直接影响比赛的观赏性，尤其难以调动当地球迷观看比赛的热情。建立健全的主场文化，充分发挥主场优势，
不仅有助于主场文化的形成，更有利于整个CBA的发展。
(b) 教练执教能力。NBA球队胜率跟教练执教能力关系显著，而这点可能没有得到CBA 球队足够的重视。在选择教练的时候，CBA不仅应注重教练的执教经验，同时要兼顾教练对球队的了解程度，可以鼓励从球队退役的优秀球员留教、派送优秀教练到国外学习或者聘请一些国外知名的教练到球队任教，让球员接触新的培训方式和新的战略战术。
(c)核心球员能力。CBA核心球员尽管没有NBA核心球员能力那么强，但一个球队的核心球员的作用并不在能力多强，重点在于引进或培养高水平球员来带动整个球队打好比赛，鼓舞球队士气。鉴于NBA中核心球员对球队取得胜利影响显著，CBA各球队应该尽量保证拥有一位具有一定影响力的核心球员，在球队里面能起到领衔作用，更好地组织球队打球；同时依靠核心球员的知名度也能得到观众更多的关注，增加整个CBA联赛的观赏性。
（d）球队防守。在NBA中，战绩较好的球队都是防守能力强的（如湖人和魔术），而且NBA观赏性很高的原因之一也在于其高强度的防守，然而在目前的CBA比赛中，各队都过于注重进攻，追求比分而忽视了球队防守，使得比赛看起来得分很高，但观赏性不高。可见，为了提高球队的整体实力以及比赛观赏性，各队应该增强防守力度，让观众真正感受到比赛的紧张激烈。
(e) 年轻球员。NBA球队都比较重视年轻球员的培养和选拔，从NBA选秀制度和其年轻球员上场时间都可以体现，这是NBA联盟长期保持高水平的源泉。建议CBA各队要注重对年轻球员的培养和选拔，尽管CBA的选秀制度短期内没法达到NBA的水平，但较完善制度总能选到一些较优秀的年轻球员，这将有利于球队以及整个CBA的健康发展。
相信CBA若能参考NBA在各方面的成功经验，并针对自身存在的问题给予改进，将极大地促进各球队的发展，推动整个CBA联赛的长久健康发展。CBA的健康发展，必能为提升篮球在我国的进一步普及和中国国家篮球队的良好战绩做出应有的贡献。
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XX 学院 XXUNIVERSITY 题 目 院(系专业年级姓 学
Thesis: School or Department: Grade and Specialty: Name: Advisor: April20,2020 (说明：该页为扉页，在封二位置)
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HPGe γ谱仪系统死时间校正方法的实验研究 摘 摘 要(200-250字) 给出了HPGe γ 谱仪系统死时间校正的一种实用方法。用强源干扰找到了HPGe γ 从而解决了放射性定量测量中的一些困难。 谱仪，死时间，校正因子 注意标题上边有一空行 小二号黑体，加粗，居中，段前1.5行，段后1.5行。 小四号宋体/ Times New Roman ，1.5倍行距。 四号黑体，加粗，居中，段前0行，段后1行。 小四号黑体，加粗 小五号宋体/ Times New Roman 小四号宋体/ Times New Roman
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）：重庆工商大学 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期： 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
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葡萄酒的评价 摘要 酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定的程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。本论文主要研究葡萄酒的评价、酿酒葡萄的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相互关系问题。 对于问题一:我们从假设检验的角度出发分析，对两组的评分进行均值和方差运算，并在零假设成立的前提下通过使用Matlab 做T 检验，得出两组评酒员对于红葡萄酒的评价结果无显著性差异，而对于白葡萄酒的评价结果存在显著性差异的结果。再建立可信度模型 = H ，计算结果如下表， 对于问题二:根据葡萄酒质量的综合得分，将其划分为优、良、合格、不合格四个等级，并对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，得出对葡萄影响较大的 到了它们的偏相关系矩阵。利用通径方法建立了数学模型，得出了它们之间的线性回归方程： 11231123=2.001x 0.0680.015x +........=0.0540.7580.753x ......... y x y x x ----+红红红红白白白白 对于问题四:在前面主成分分析和葡萄酒分级的基础上，建立Logistic 回归模型，并利用最大似然估计法求出线性回归方程的参数，得出线性回归方程。运用SPSS 软件，通过matlab 编程运算，求出受它们综合影响的线性回归方程。在验证时，随机从上面选取理化指标，将它们带入P 的计算式中，通过所求P 值判断此时葡萄酒质量所属级别，得出了不能用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论。
第四届浙江省高校统计调查方案设计大赛通知 为锻炼大学生的统计调研技能，培养大学生的团队合作精神，加强不同学校之间的学术交流与合作，浙江省统计局、浙江工商大学、浙江省省属高校人文社科重点研究基地（浙江工商大学统计学科）、共青团浙江工商大学委员会和浙江工商大学统计与数学学院特举办第四届浙江省高校统计调查方案设计大赛。诚邀贵校各专业学生组队参加。 大赛具体事宜通知如下： 报名方式： 登录浙江工商大学统计与数学学院网站，点击统计调查方案设计大赛，进入报名系统（https://www.doczj.com/doc/e017348376.html,/redir.php?catalog_id=4074）请准备详细输入您的信息，以便组办方确认及统计。 报名时间：5月12日中午12:00————5月18日中午12:00 大赛流程： （一）初赛 时间：2011年5月18日——2011年6月12日； 内容：包括调研方案、调查问卷设计； 要求：参赛队伍需要在2011年6月12日12:00前将调查方案及调查问卷的电子稿以邮件的方式发送至大赛组委会办公室，邮箱（dcfasjds@https://www.doczj.com/doc/e017348376.html,）。 经过大赛评审委员会的评审，主办单位于2011年6月20日将评审结果发布在浙江省统计局网站、浙江工商大学及统计与数学学院网站。 （二）复赛 时间：2011年6月20日————2011年9月20日； 内容：包括实地调查、数据处理、调查报告撰写； 要求：晋级复赛的队伍即可开展实地调研，需要在2011年9月20日中午12:00前上交调查报告及相关材料（所有材料统一压缩成一个格式为“.rar”的文件）。经大赛评审委员会评选后，主办单位将于2011年2011年10月10日将结果公布在设计省统计局网站、浙江工商大学及统计与数学学院网站。 （三）决赛 时间：2011年9月21日————2011年10月30日； 内容：包括调研报告分析、现场答辩及PPT展示； 要求：晋级决赛的队伍暂定与2011年10月30日下午13:30在浙江工商大学图书馆报告厅将调查报告以PPT形式展示（不超过10分钟）各参赛选手需接受评审委员会和现场同学的提问，并就提问进行回答。 决赛将邀请部分市地统计局、行业协会常务理事单位专家参加现在评审和点评。后果反馈；
应用统计学案例统计调查方案设计
统计调查方案设计案例 ▲统计调查方案的内容和撰写： 一、统计调查方案的主要内容 1、确定统计调查目的和任务 2、确定调查对象和调查单位 调查对象是指依据调查的任务和目的，确定本次调查的范围及需要调查的那些现象的总体。 调查单位是指所要调查的现象总体所组成的个体，也就是调查对象中所要调查的具体单位，即我们在调查中要进行调查研究的一个个具体的承担者。 3、确定调查内容和调查表 （1）调查课题如何转化为调查内容 调查课题转化为调查内容是把已经确定了的调查课题进行概念化和具体化。 （2）调查内容如何转化为调查表 如何把调查内容设计为调查表，这一问题会在下一章中专门介绍。 4、调查方式和调查方法 5、调查项目定价与预算 6、统计数据分析方案 7、其它内容
包括确定调查时间，安排调查进度，确定提交报告的方式，调查人员的选择、培训和组织等。 二、统计调查方案的撰写 1、统计调查方案的格式 包括摘要、前言、统计调查的目的和意义、统计调查的内容和范围、调查采用方式和方法、调查进度安排和有关经费开支预算、附件等部分。 2、撰写统计调查方案应注意的问题 （1）一份完整的统计调查方案，上述1—7部分的内容均应涉及，不能有遗漏。否则就是不完整的。 （2）统计调查方案的制订必须建立在对调查课题的背景的深刻认识上。 （3）统计调查方案要尽量做到科学性与经济性的结合。 （4）统计调查方案的格式方面能够灵活，不一定要采用固定格式。 （5）统计调查方案的书面报告是非常重要的一项工作。一般来说，统计调查方案的起草与撰写应由课题的负责人来完成。三、统计调查方案的可行性研究 （一）统计调查方案的可行性研究的方法 1、逻辑分析法 逻辑分析法是指从逻辑的层面对统计调查方案进行把关，考察其是否符合逻辑和情理。
标准论文格式 一： 1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。论文摘要和关键词。 2、论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。 关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。 3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。 4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 5、正文。是毕业论文的主体。 6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。 7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 （参考文献是期刊时，书写格式为： [编号]、作者、文章题目、期刊名（外文可缩写）、年份、卷号、期数、页码。 参考文献是图书时，书写格式为： [编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。） 8、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。
二：本科毕业论文格式要求： 1、装订顺序：目录--内容提要--正文--参考文献--写作过程情况表--指导教师评议表 参考文献应另起一页。 纸张型号：A4纸。A4 210×297毫米 论文份数：一式三份。 其他（调查报告、学习心得）：一律要求打印。 2、论文的封面由学校统一提供。(或听老师的安排） 3、论文格式的字体：各类标题（包括“参考文献”标题）用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用Times New Roman字体。 4、字体要求： （1）论文标题2号黑体加粗、居中。 （2）论文副标题小2号字，紧挨正标题下居中，文字前加破折号。 （3）填写姓名、专业、学号等项目时用3号楷体。 （4）内容提要3号黑体，居中上下各空一行，内容为小4号楷体。 （5）关键词4号黑体，内容为小4号黑体。 （6）目录另起页，3号黑体，内容为小4号仿宋，并列出页码。 （7）正文文字另起页，论文标题用3号黑体，正文文字一般用小4 号宋体，每段首起空两个格，单倍行距。 （8）正文文中标题 一级标题：标题序号为“一、”，4号黑体，独占行，末尾不加标点符号。 二级标题：标题序号为“（一）”与正文字号相同，独占行，末尾不加标点符号。 三级标题：标题序号为“1. ”与正文字号、字体相同。 四级标题：标题序号为“（1）”与正文字号、字体相同。 五级标题：标题序号为“①”与正文字号、字体相同。 （9）注释：4号黑体，内容为5号宋体。
２01４高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》(以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载)。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从Ａ/B/C/Ｄ中选择一项填写)：B 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）: 所属学校（请填写完整的全名)： 参赛队员(打印并签名) :1. 2． 3．
指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): ?（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致,只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。) 日期： 20１4 年 9 月15日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号）:
２０14高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用）：
统计调查设计大赛方案参考 该项赛事每年举办1次大赛成立竞赛委员会和专家组负责指导和管理大赛相关事务大赛设置团队奖和单项奖由XX省大学生科技竞赛委员会颁发证书有关竞赛具体事宜将由竞赛委员会另行通知各高等院校要积极参与并做好赛事举行的协助工作 一、参赛队伍及指导教师 （一）参赛队和参赛学生 每所参赛学校设领队1名每支参赛队由1—2名指导老师和3名学生组成具有正式学籍的普通全日制在校本、专科生均有资格报名参赛每位学生只能参与1件作品每件作品的参赛人员中本科、专科、独立学院不得混报 比赛形式为团队赛每所本科类院校参赛队伍总数不超过8支每所专科类院校参赛队伍总数不超过6支独立学院单独组队参赛（二）指导教师 每支参赛队伍至少聘请一名教师担任指导教师每位指导教师最多可以指导2支参赛队对于赛前指导教师的辛勤工作各参赛学校应按照教育部高等教育司下发的《关于鼓励教师积极参与指导大学生科技竞赛活动的通知》（教高司函〔xx〕165号）精神承认并计算其工作量 二、竞赛事项 （一）竞赛时间 竞赛一般在每年的4月份启动11月份进行总决赛
（二）竞赛形式 竞赛采用统一命题和自选命题相结合的方式分为初赛、复赛和 决赛三个阶段历时6个月涉及内容包括调查方案设计、调查问卷设计、实地调查、数据处理、调查报告撰写等全部内容本科生组和专科生组按照不同的评分标准进行考核评审 （三）竞赛规则 竞赛采用学生自选或者指定的竞赛题目完成作品经过初评、复 评和总决赛答辩最终决出各等级奖项 三、竞赛命题与相关规定 竞赛题目是保证竞赛工作顺利开展的关键由专家组制定命题原 则在全省范围内广泛征题的基础上由命题专家统一进行命题自选命题须在题目类型、难度和工作量等方面参照全省统一命 题的规范并保证无相关知识产权方面的侵权纠纷 四、竞赛报名、评审和评奖工作 （一）竞赛报名 参赛学校应在广泛开展校内培训与竞赛的基础上选拔出规定数 量的优秀团队报名参赛每个报名的参赛队必须在报名时按照规则确 定本队参赛选题的组别（本科生组或专科生组）本科生组不能参加专科生组比赛专科生组可以参加本科生组比赛参赛的组别及队员在竞 赛开始后原则上不得更改各参赛学校需填写统一格式的报名汇总表 并在规定的截止时间内上报竞赛秘书处备案 （二）评审工作
“耳机使用情况调查报告” 统计调查方案设计 组员：张晓婷吕炉炉公共事业管理1001 一、引言 随着经济的发展和人民生活水平的提高，大学生的生活水平上升，生活条件日益富足。手机、电脑、MP3、MP4已蔚然成，不再新鲜。耳机的使用也随之上升，本次调查主要目的在于了解大学生对耳机的认识和态度。 二、理论框架与理论假说 （一）理论框架 Y：①性别、②年龄、③文化程度、⑤月生活费 X：①使用耳机的频率、②对耳机对耳朵伤害度的认识、③听力差、④购买耳机的价位、⑤DIY耳机 （二）理论假说： 大学生的年龄普遍差不多，这里主要研究的是性别的对相关问题的影响程度 1、性别差异对耳机和耳朵关系的认识 2、性别差异和使用耳机的频率的差异 3、性别差异和听力的关系 4、性别差异和购买耳机价位的差异 5、性别差异对DIY耳机的兴趣差异 6、性别差异对耳机要求的改进差异 三、调查名称：耳机使用情况调查 四、调查目的：通过调查不同性别的人们对耳机的认识的几个主要 指标的满意度程度，揭示大学生对手中的耳机的认识差异 五、调查计划实施时间：2012年5月10日——2012年6月9日 六、调查内容： （1）调查对象的基本特征：①性别、②年龄
（2）①使用耳机的频率、②对耳机对耳朵伤害度的认识、③听力差、④购买耳机的价位、⑤DIY耳机 七、调查对象：在校大学生 八、调查方法：网络调查 调查方式：随机抽样 样本容量：107份 数据分析运用软件：EXCEL、SPSS 九、调查步骤： 1.选题 2.调查方案设计 3.问卷设计 4.统计调查 5.数据整理与汇总 6.数据分析 7.撰写分析报告 十、项目细分： 1.选题：（1）查阅相关文献；（2）选定题目。 2.调查方案设计：（1）引言；（2）理论框架与理论假说；（3）调查名称；（4）调 查目的；（5）调查计划实施时间；（6）调查内容；（7）调查范围及调查对象；（8）调查方法、调查方式、样本容量和数据分析运用软件；（9）调查步骤；（10）项目细分； （11）实施计划；（12）费用预算；（13）棘手问题；（14）预期结果与提交资料。 3.问卷设计：（1）小组讨论；（2）查阅相关文献；（3）得出影响因子；（4）确定 问卷结构；（5）设置每层结构中的对应内容和问题；（6）修改问卷。 4.统计调查：（1）电话调查；（2）得到最终的数据结果和问卷的有效率。 5.数据整理与汇总：对得到的初级数据进行针对性的的汇总和整合。 6.数据分析：运用统计软件对汇总和整合后的数据进行针对性分析，得到分析数 据和图表：（1）频数分析；（2）t检验；（3）方差分析；（4）非参数检验（5）相关分析；（7）线性回归分析；（8）聚类分析；（9）因子分析等。
论文格式要求 （《文献检索》课程写作格式请在该课程题目要求中查看） 1.论文开本及版芯 论文开本大小：A4纸； 正文页面设置：左边距：30mm，右边距：25mm；上边距：30mm，下边距：25mm。 2.层次和标题 一级标题：宋体、三号、加粗，段前段后间距为一行、左对齐、单列一行； 如：1 课程论文； 二级标题：宋体、四号、加粗，段前段后间距为一行、左对齐、单列一行； 如：1.1课程论文； 三级标题：宋体、小四号、加粗，段前段后间距为一行、左对齐、单列一行； 如：1.1.1课程论文； 3.摘要 摘要标题：宋体、三号，加粗。摘要内容：段前段后间距为一行、居中、单列一行宋体、小四号； 4.关键词 3～5个，宋体、小四号、各关键词间距3个空格； 5.目录 目录标题格式要求同摘要标题，目录内容中一级标题、后记、参考文献和附录为宋体、四号，二级标题为宋体、小四。 6．正文 必须从正面开始，并设置为第1页。 （1）正文字体：正文采用小四号宋体，行间距为20磅。 （2）图、表、公式：图形要精选，要具有自明性，切忌与表及文字表述重复。图形坐标比例不宜过大，同一图形中不同曲线的图标应采用不同的形状和不同颜色的连线。图中术语、符号、单位等应与正文中表述一致。图序、标题、图例说明居中置于图的下方。 表中参数应标明量和单位。表序、标题居中置于表的上方。表注置于表的下方。 图、表应与说明文字相配合，图形不能跨页显示，表格一般放在同一页内显示。 公式居中对齐，公式编号用小括号括起，右对齐，其间不加线条。 文中的图、表、公式、附注等一律用阿拉伯数字按章节（或连续）编号，例：如图1-1，表2-2，公式（3-10）等。 文中表格均采用标准表格形式（如三线表，可参照正式出版物中的表格形式），图表单位要统一为国际单位制（SI）。 图、表标题采用小五号加粗；表格中文字、图例说明采用小五号宋体；表注采用六号宋体 (3)量和单位：应严格执行GB3100~3102：93有关量和单位的规定（参阅《常用量和单位》.
SARS传播的数学模型 (轩辕杨杰整理) 摘要 本文分析了题目所提供的早期SARS传播模型的合理性与实用性，认为该模型可以预测疫情发展的大致趋势，但是存在一定的不足.第一，混淆了累计患病人数与累计确诊人数的概念；第二，借助其他地区数据进行预测，后期预测结果不够准确；第三，模型的参数L、K的设定缺乏依据，具有一定的主观性. 针对早期模型的不足，在系统分析了SARS的传播机理后，把SARS的传播过程划分为：征兆期，爆发期，高峰期和衰退期4个阶段.将每个阶段影响SARS 传播的因素参数化，在传染病SIR模型的基础上，改进得到SARS传播模型.采用离散化的方法对本模型求数值解得到：北京SARS疫情的预测持续时间为106天，预测SARS患者累计2514人，与实际情况比较吻合. 应用SARS传播模型，对隔离时间及隔离措施强度的效果进行分析，得出结论：“早发现，早隔离”能有效减少累计患病人数；“严格隔离”能有效缩短疫情持续时间. 在建立模型的过程中发现，需要认清SARS传播机理，获得真实有效的数据.而题目所提供的累计确诊人数并不等于同期累计患病人数，这给模型的建立带来不小的困难. 本文分析了海外来京旅游人数受SARS的影响，建立时间序列半参数回归模型进行了预测，估算出SARS会对北京入境旅游业造成23.22亿元人民币损失，并预计北京海外旅游人数在10月以前能恢复正常. 最后给当地报刊写了一篇短文，介绍了建立传染病数学模型的重要性.
1．问题的重述 SARS （严重急性呼吸道综合症，俗称：非典型肺炎）的爆发和蔓延使我们认识到，定量地研究传染病的传播规律，为预测和控制传染病蔓延创造条件，具有很高的重要性.现需要做以下工作： （1） 对题目提供的一个早期模型，评价其合理性和实用性. （2） 建立自己的模型，说明优于早期模型的原因；说明怎样才能建立一个真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够信息的模型，并指出这样做的困难；评价卫生部门采取的措施，如：提前和延后5天采取严格的隔离措施，估计对疫情传播的影响. （3） 根据题目提供的数据建立相应的数学模型，预测SARS 对社会经济的影响. （4） 给当地报刊写一篇通俗短文，说明建立传染病数学模型的重要性. 2．早期模型的分析与评价 题目要求建立SARS 的传播模型，整个工作的关键是建立真正能够预测以及能为预防和控制提供可靠、足够的信息的模型.如何结合可靠、足够这两个要求评价一个模型的合理性和实用性，首先需要明确： 合理性定义 要求模型的建立有根据，预测结果切合实际. 实用性定义 要求模型能全面模拟真实情况，以量化指标指导实际. 所以合理的模型能为预防和控制提供可靠的信息；实用的模型能为预防和控制提供足够的信息. 2.1早期模型简述 早期模型是一个SARS 疫情分析及疫情走势预测的模型， 该模型假定初始时刻的病例数为0N ， 平均每病人每天可传染K 个人（K 一般为小数），K 代表某种社会环境下一个病人传染他人的平均概率，与全社会的警觉程度、政府和公众采取的各种措施有关.整个模型的K 值从开始到高峰期间保持不变，高峰期后 10天的范围内K 值逐步被调整到比较小的值，然后又保持不变. 平均每个病人可以直接感染他人的时间为L 天.整个模型的L 一直被定为20.则在L 天之内，病例数目的增长随时间t (单位天)的关系是： t k N t N )1()(0+?= 考虑传染期限L 的作用后，变化将显著偏离指数律，增长速度会放慢.采用半模拟循环计算的办法，把到达L 天的病例从可以引发直接传染的基数中去掉. 2.2早期模型合理性评价 根据早期模型对北京疫情的分析与预测，其先将北京的病例起点定在3月1日，经过大约59天在4月29日左右达到高峰，然后通过拟合起点和4月20日以后的数据定出高峰期以前的K =0.13913.高峰期后的K 值按香港情况变化，即10天范围内K 值逐步被调整到0.0273.L 恒为20.由此画出北京3月1日至5月7日疫情发展趋势拟合图像以及5月7日以后的疫情发展趋势预测图像，如图1.
统计调查方案设计大赛调研报告
报告审批结果: _____________________ --------------------------------------------------------------------- 浙江省高校 第二届 统计调查方案设计大赛 调研报告 团队编号: 所在学校: 团队名称: 团队负责人: 9月20日
内容提要 为了更好的了解***市***区中壮年对自身的养老意向, 使有关政府部门及时做出相应的改革措施, 改进本市的养老设施, 加强对老年人的关心与照顾, 真正做到使老人”老有所养, 老有所依”。为此, 本调研小组经过精心筹划与安排, 于8月15日至9月25日在***市***区展开调研活动, 共发放了500份问卷, 回收率100%, 其中有效问卷483份, 无效问卷17份。 问卷主要围绕***市***区的中壮年对自身的养老意向, 包括其自身的现有生活条件实况及对今后生活环境的期望, 同时调查了不同年龄层、不同收入、不同学历、不同职业的中壮年对将来自身的养老月花费、养老方式、养老环境等的意向及看法。 调研结束后, 本调研小组运用SPSS统计软件、EXCEL针对问卷中涉及的每一个问题, 采用描述性统计分析、数据透视分析, 对调研结果进行分类汇总, 同时针对调研的结果做出理性的分析, 采用主成分分析和因子分析法对调研结果进行分析。 最后, 本调研小组根据调研所得结果将调研报告分为以下五个部分, 大致结构如下: 第一部分: 项目简介, 主要介绍调查目的、意义、方法等内容。
第二部分: 调查分析结果, 即关于***市***区中壮年对自身养老意向的调查结果, 是本调研报告的主体部分, 既包含问卷受访者的基本信息分析, 又包含了问卷主体部分的分析。 第三部分: 对于调查分析结果进行总结, 并提出相应的解决措施。 第四部分: 结语 第五部分: 附录
优化和评价的收费亭的数量 景区简介 由於公路出来的第一千九百三十，至今发展十分迅速在全世界逐渐成为骨架的运输系统，以其高速度，承载能力大，运输成本低，具有吸引力的旅游方便，减少交通堵塞。以下的快速传播的公路，相应的管理收费站设置支付和公路条件的改善公路和收费广场。 然而，随着越来越多的人口密度和产业基地，公路如花园州公园大道的经验严重交通挤塞收费广场在高峰时间。事实上，这是共同经历长时间的延误甚至在非赶这两小时收费广场。 在进入收费广场的车流量，球迷的较大的收费亭的数量，而当离开收费广场，川流不息的车辆需挤缩到的车道数的数量相等的车道收费广场前。因此，当交通繁忙时，拥堵现象发生在从收费广场。当交通非常拥挤，阻塞也会在进入收费广场因为所需要的时间为每个车辆付通行费。 因此，这是可取的，以尽量减少车辆烦恼限制数额收费广场引起的交通混乱。良好的设计，这些系统可以产生重大影响的有效利用的基础设施，并有助于提高居民的生活水平。通常，一个更大的收费亭的数量提供的数量比进入收费广场的道路。 事实上，高速公路收费广场和停车场出入口广场构成了一个独特的类型的运输系统，需要具体分析时，试图了解他们的工作和他们之间的互动与其他巷道组成部分。一方面，这些设施是一个最有效的手段收集用户收费或者停车服务或对道路，桥梁，隧道。另一方面，收费广场产生不利影响的吞吐量或设施的服务能力。收费广场的不利影响是特别明显时，通常是重交通。 其目标模式是保证收费广场可以处理交通流没有任何问题。车辆安全通行费广场也是一个重要的问题，如无障碍的收费广场。封锁交通流应尽量避免。 模型的目标是确定最优的收费亭的数量的基础上进行合理的优化准则。 主要原因是拥挤的
方案设计大赛 方案设计大赛是为了征集出最优秀的方案而策划的，以下是小编收集的相关信息，仅供大家阅读参考! 该项赛事每年举办1次，大赛成立竞赛委员会和专家组负责指导和管理大赛相关事务。大赛设置团队奖和单项奖，由XX省大学生科技竞赛委员会颁发证书。有关竞赛具体事宜将由竞赛委员会另行通知。各高等院校要积极参与并做好赛事举行的协助工作。 参赛队和参赛学生 每所参赛学校设领队1名，每支参赛队由1—2名指导老师和3名学生组成。具有正式学籍的普通全日制在校本、专科生均有资格报名参赛。每位学生只能参与1件作品，每件作品的参赛人员中，本科、专科、独立学院不得混报。 比赛形式为团队赛。每所本科类院校参赛队伍总数不超过8支，每所专科类院校参赛队伍总数不超过6支。独立学院单独组队参赛。 指导教师 每支参赛队伍至少聘请一名教师担任指导教师。每位指导教师最多可以指导2支参赛队。对于赛前指导教师的辛勤工作，各参赛学校应按照教育部高等教育司下发的《关于鼓励教师积极参与指导大学生科技竞赛活动的通知》精神，承认并计算其工作量。
竞赛时间 竞赛一般在每年的4月份启动，11月份进行总决赛。 竞赛形式 竞赛采用统一命题和自选命题相结合的方式，分为初赛、复赛和决赛三个阶段，历时6个月。涉及内容包括调查方案设计、调查问卷设计、实地调查、数据处理、调查报告撰写等全部内容。本科生组和专科生组按照不同的评分标准进行考核评审。 竞赛规则 竞赛采用学生自选或者指定的竞赛题目完成作品，经过初评、复评和总决赛答辩，最终决出各等级奖项。 竞赛题目是保证竞赛工作顺利开展的关键，由专家组制定命题原则，在全省范围内广泛征题的基础上由命题专家统一进行命题。 自选命题须在题目类型、难度和工作量等方面参照全省统一命题的规范，并保证无相关知识产权方面的侵权纠纷。 竞赛报名 参赛学校应在广泛开展校内培训与竞赛的基础上选拔出规定数量的优秀团队报名参赛，每个报名的参赛队必须在报名时按照规则确定本队参赛选题的组别，本科生组不能参加专科生组比赛，专科生组可以参加本科生组比赛。参赛的组别及队员在竞赛开始后原则上不得更改。各参赛学校需填
标准论文格式范文 篇一：论文标准格式范文 试论现代信息技术条件下高校“两课”教师角色的转变 朱峰 （辽宁大学外国语学院辽阳 111000） 内容提要：深化“两课”改革必须解决“两课”教学方法的科学化、现代化问题。过去“两课”用专业课的教学方法，使“两课”的教学效果大打折扣。在现代信息技术条件下，如何适应新形势的需要，发挥新技术优势，开辟高校“两课”教学改革的新途径，是高校“两课”教学工作的新课题。本文试论现代信息技术条件下高校“两课”教师在角色方面的转变，以适应新形势下的“两课”教学工作。 关键词：信息技术、教学、角色转变、两课 一、现代信息技术对“两课”教师角色的挑战 与传统教育的教师相比，现代信息技术条件下的“两课”教师在内涵、作用、教学方式、方法、教学内容及设计、解惑行为等方面都发生了很大的变化。现代信息技术对“两课”教师的传统角色发起了挑战。 （一）、教师由教学者变为学生学习的导学者。德国教育家第斯多惠在《德国教师教育指南》中说过：“科学知识是不应该传授给学生的，而应当引导学生去发现它们，独立地掌握它们。”在现代信息技术的高等教育中，“两课”教师从传统的“教学者”转换为“导学者”。所谓导学，是指教师在教学过程中引导、指导及辅导学生完成学业。现代信息技术环境下学生的学习多大是以自我研究、自己学习为主，这种自学是在教师的导学下完成的，所以说，导学就成为教师的
重要工作。导学和教学的最大区别就是教师要在“导”字上下功夫：其一是引导学生根据自己的实际情况确定合适的学习目标，指导学生制定学习计划、选择教学媒体，帮助其找到实现目标的最佳途径。其二是指导学生掌握学习的规律，对学生进行辅导，解决学生在学习中的困难，也就是人们常说的“解惑”。它包括单元的总结。重点、难点的讲解等。根据“两课”课程的特点，教师要重点介绍学习方法，激发学生学习的积极性，培养学生的学习兴趣。作为引导者教师要帮助学生制定学习计划，选择达到目标的最佳途径，帮助学生设计恰当的学习方式，以各种方式调动和引导学生参与学习活动，引导学生在经过精心设计的情境中进行探索研究，帮助学生形成良好的学习习惯、掌握学习方法，帮助学生寻找、搜集和利用学习资源等。现代信息技术教育中教师借助于课程教学设计、资源开发、指导学习活动，扮演了设计者、指导者和学习活动参与者的角色。教师角色由传统课堂教学中的主讲人成为学生学习中的导演者。由于学生的个体存在差异，亦即学生的学习能力和学习方法、学习基础和智力水平都存在很大的差别，要完成学习任务，对教学内容要做到熟练掌握，抓住重点、突破难点，没有教师的引导是不可能实现的。教师必须全面考虑学生学习的整个过程和安排有关细节，其重要的内容包括如何运用计算机以及各种媒体和网络来激发学生学习的兴趣，引导学生正确使用和掌握现代信息技术，使学生从网上浏览的信息更有价值。因此导学对学生完成学业是至关重要的。 （二）、“两课”教师不仅要做知识的传播者，还要成为学生学习的鼓舞者、心灵的塑造者。现代信息技术背景下，技术媒体代替了常规的、口头讲授的、以及集体学习为基础的教育模式。为了使学生更好的完成自主学习、自我研究，信心是至关重要的。教师除了要参与设计出以学生为主体的、信息丰富的网络化学
城市表层土壤重金属污染分析 摘要 本文旨在对城市土壤地质环境的重金属污染状况进行分析，建立模型对金属污染物的分布特点、污染程度、传播特征以及污染源的确定进行有效的描述、评价和定位。 对于重金属空间分布问题，首先基于克里金插值法，应用Surfer 8软件对各数据点的分布情况进行模拟，得到了直观的重金属污染空间分布图形；随后，分别用内梅罗综合污染指数以及模糊评价标准和模型对城区内不同区域重金属的污染程度进行了评判。 对于金属污染的主要原因分析问题，基于因子分析法、问题一的结果和对各个金属污染物的来源分析等因素，判断出金属污染的主要原因有：工业生产、汽车尾气排放、石油加工并推测该区域是镍矿富集区。随后讨论了污染源之间的相互关系和不同金属的污染贡献率。 针对污染源位置确定问题，我们建立了两个模型：模型一以流程图的形式出现，基于污染传播的一般规律建立模型，求取污染源范围，模型作用更倾向于确定污染源的位置；模型二基于最小二乘法原理，建立了拟合二次曲面方程，在有效确定污染源的同时也反映了其传播特征，模型更加清楚，理论性也更强。 在研究城市地质环境的演变模式问题中，我们对针对污染源位置确定问题所建模型的优缺点进行了评价，同时建立了考虑了时间，地域环境和传播媒介的污染物传播模型，从而反映了地质的演变。 综上所述，本文模型的特点是从简单的模型建立起，强更准确的数学模型发展，逐步达到目标期望。 关键词：重金属污染，克里金插值最小二乘法因子分析流程图
一、问题重述 1.1问题背景 随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。评价和研究城市土壤重金属污染程度，讨论土壤中重金属的空间分布，研究城市土壤重金属污染特征、污染来源以及在环境中迁移、转化机理，并对城市环境污染治理和城市进一步的发展规划提出科学建议，不仅有利于城市生态环境良性发展，有利于人类与自然和谐，也有利于人类社会 健康和城市可持续发展[1] 。按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。 现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0~10 厘米深度）进行取样、编号，并用GPS 记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。 1.2 目标任务 (1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。 (2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。 (3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。 (4) 分析所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，分析还应收集的信息，并进一步探索怎样利用收集的信息建立模型及解决问题。 二、 模型假设 1）忽略地下矿源对污染物浓度的影响； 2）认为海拔对污染物的分布较小，故只在少数模型中讨论其作用； 3）认为题目中的采样方式是科学的，能够客观反映污染源的分布。 三、 符号说明 3.1第一问中的符号说明 i p ——污染物i 的环境污染指数 i C ——污染物i 的实测值 i S ——污染物i 的背景值 m ax (/)i i C S ——土壤污染指数的最大值 (/)i i avg C S ——土壤污染指数的平均值
大学生统计方案设计大赛策划书 【大赛背景】本次大学生统计方案设计大赛是由西南大学数学与统计学院承办的一项面向 全体在校学生的赛事。该赛事从xx年起开始举办，每学年第一学期举办，历时约两个月。去年首届西南大学统计方案设计大赛吸引了八十余支队伍参赛。作为一种偏向于学术性质的比赛，上届大赛充满了趣味性，参赛作品设计与实施过程也较为简单易行。通过比赛，参赛选手不仅锻炼组织协调能力，增强了实践能力和团结合作能力，而且培养了社会责任感。统计知识在生活中非常实用并且应用广泛，简单的统计模型可以简化繁琐的文字，体现问题的实质。举办统计方案设计大赛有助于同学更好地了解并运用统计这一技能，对以后的学习生活有良好的促进作用。统计并不是枯燥的数字与艰涩的文字，它无处不在，深刻地影响我们的生活。经过一年的发展，我校统计方案设计大赛将会规模变大，层次变高，调查领域将会更加广泛，理论与实践结合程度加深。统计方案设计大赛是面向全校学生的统计应用活动，统计方案着重细节问题，通过设计问卷制作调研报告等使参赛者对问题产生更加深入彻底的了解，从而尽可能达到解决问题的目的。【活动目的】◆ 引导同学们发现、研究、揭示生活中存在的问题，探究问题的本质与产生的原因，利于同学们更加深入地了解学校，社会。◆ 普及、推广统计知识，让同学们利用统计知识解决现实生活中存在的问题。◆ 提供反映广大师生心声的机会，以及向上反映问题，提出解决方案的平台。◆ 加强大学生之间的沟通交流与协调能力，培养同学们的团队协作精神◆ 提高同学们收集数据与分析数据的能力，鼓励同学勇于探索，不断攀登统计实践的高峰。【活动内容简介】一活动开展方式统计方案设计大赛是通过团队的形式发现、研究、揭示生活中存在的问题，通过各种调查方式，利用统计知识、统计工具，分析、处理数据，探究问题的本质与产生的原因，形成调研报告，并向上反映问题的偏重于学术性质的大赛。比赛分为初赛，复赛和决赛三个阶段。二活动详情1. 初赛：由评委对参赛队 伍上交的设计方案和调查问卷进行评比。◆ 设计方案：包括设计主题、主题背景、主题的分析，采取的调查方式和方法、调查实施过程中的安排及人员分工、数据处理办法、统计工具、得出结论的方式等等，要对这些内容作出详细说明，甚至还有其他增加的内容，越具体越好，并附上调查问卷,整个设计方案类似于一个活动策划，要求方案设计合理并具有可行性主题背景：参赛课题的产生背景。主题分析：参赛课题的实际意义、价值，实施此项调查的可行度、新颖度。◆ 问卷设计：要求问题精炼、切题，且富有一定的深度与广度，相关问题具有联系性，选项具有科学性和严密性。◆ 评分标准：初赛得分=设计方案*0.7+问卷设计*0.3,每项得分满分100）按初赛得分由高到低选定复赛队伍。注：1）参赛队伍将选择课题以及相关策划 整理成册，将纸质版和电子版交到25教16楼数学与统计学院团委学生会办公室。2）11月19日评出复赛队伍，并公布复赛队伍名单。2. 复赛：由评委对参赛队伍的调查实施过程、调查报告进行评比。◆ 调查实施：调查方式可通过发放调查问卷、进行访谈等，其中包括对参赛队伍上交的调查活动的照片作相关评比。（参赛队伍上交的相片要反应调查的过程，突出调查方法、方式，使用的调查、统计工具等）◆ 调查报告：主要是针对此次比赛的一些具体流程，调查方案的策划，对调查后得到的数据的处理，相关问题的详细分析，提出相应建议，并得出解决方案。◆ 评分标准：复赛得分=调查报告得分*0.75+调查实施得分*0.25（满分为100分，每项得分满分100）注：1)参赛队伍根据要求以及自己选择的课题和策划，进行问卷设计，问卷发放，问卷回收，统计以及分析，最后形成作品上交；2）27、28两天为作品上交时间，参赛队员将纸质版和电子版作品交至25教16楼数学与统计学院团委学生会办公室，电子档存入电脑留底。3）按复赛得分由高到低，评出前四名的队伍进入决赛。3.决赛：由评委组对参赛队伍的ppt制作、报告及现场答辩进行评比，大众评审对各队伍的表现进行投票。◆ 公开展示：各队采取自选形式（如ppt），向观众展示自己选择的调研课题以及调研方式，获取的调研成果以及解决方案（7分钟）。与观众互动答辩（8分钟），决赛注重调研课题的解决方案与观众互动答辩，限时十五分钟。评委老师针对各队现场表现进行点评并打分，20名 大众评审对各队伍的现场表现进行投票，每票记1.5分。◆ 评分标准：决赛得分=评委打分+大众评审投票分（评委打分满分为70，大众评审投票分满分为30）三活动流程策划
统计调查方案设计 模板
“耳机使用情况调查报告” 统计调查方案设计 组员：张晓婷吕炉炉公共事业管理1001 一、引言 随着经济的发展和人民生活水平的提高，大学生的生活水平上升，生活条件日益富足。手机、电脑、MP3、MP4已蔚然成，不再新鲜。耳机的使用也随之上升，本次调查主要目的在于了解大学生对耳机的认识和态度。 二、理论框架与理论假说 （一）理论框架 Y：①性别、②年龄、③文化程度、⑤月生活费 X：①使用耳机的频率、②对耳机对耳朵伤害度的认识、③听力差、④购买耳机的价位、⑤DIY耳机 （二）理论假说： 大学生的年龄普遍差不多，这里主要研究的是性别的对相关问题的影响程度 1、性别差异对耳机和耳朵关系的认识 2、性别差异和使用耳机的频率的差异 3、性别差异和听力的关系 4、性别差异和购买耳机价位的差异 5、性别差异对DIY耳机的兴趣差异 6、性别差异对耳机要求的改进差异
三、调查名称：耳机使用情况调查 四、调查目的：经过调查不同性别的人们对耳机的认识的几个主 要指标的满意度程度，揭示大学生对手中的耳机的 认识差异 五、调查计划实施时间： 5月10日—— 6月9日 六、调查内容： （1）调查对象的基本特征：①性别、②年龄 （2）①使用耳机的频率、②对耳机对耳朵伤害度的认识、③听力差、④购买耳机的价位、⑤DIY耳机 七、调查对象：在校大学生 八、调查方法：网络调查 调查方式：随机抽样 样本容量：107份 数据分析运用软件：EXCEL、SPSS 九、调查步骤： 1.选题
2.调查方案设计 3.问卷设计 4.统计调查 5.数据整理与汇总 6.数据分析 7.撰写分析报告 十、项目细分： 1.选题：（1）查阅相关文献；（2）选定题目。 2.调查方案设计：（1）引言；（2）理论框架与理论假说； （3）调查名称；（4）调查目的；（5）调 查计划实施时间；（6）调查内容；（7）调 查范围及调查对象；（8）调查方法、调查 方式、样本容量和数据分析运用软件； （9）调查步骤；（10）项目细分；（11） 实施计划；（12）费用预算；（13）棘手 问题；（14）预期结果与提交资料。 3.问卷设计：（1）小组讨论；（2）查阅相关文献；（3）得 出影响因子；（4）确定问卷结构；（5）设置 每层结构中的对应内容和问题；（6）修改问 卷。 4.统计调查：（1）电话调查；（2）得到最终的数据结果和 问卷的有效率。