量化统计（精选四篇）
量化统计 篇1
一、关于建筑劳资统计中的分层量化
(一) 劳资分层统计中的基点找取原则——全面性与分段性
劳资统计的前提就是找好对象, 对象具有多样性, 因此统计中的分层量化统计首先要分出层次性, 针对不同的层次性做出X轴与Y轴的坐标统计点, 其次根据不同层次量化的平均数做出基准点, 最后连点成线, 描绘出基本的趋势, 然后根据每一层次的统计上下限, 在曲线上进行分段, 每一段对应统计中的变量, 每个变量对应建筑劳资统计的一个群体。这个时候, 我们根据以前做过的劳资数据进行多次取点统计做平均数, 即可找出相关的基点。
(二) 劳资统计基点查取数据分析举例——小样本的积分计算
在建筑行业中, 我们可以将劳资按照对象分为甲方监理层, 乙方管理层, 一线施工层, 后勤保障层等, 其中骨干的力量就是管理层还有施工层。按照劳资统计的重点, 其中中心数值就是这两个层次, 在XY坐标的基准点中, 我们以此为核心进行两边的设点连线。
按照建筑劳资统计的行业平均数计算, 除了甲方的工资需要从乙方补贴一部分之外, 乙方管理层有分为高层和中层, 高层的劳资数值在8000-10000之间, 中层的劳资数值在4000-8000之间, 一线施工层劳资数值在4000-6000之间, 后勤保障层劳资数在3000-5000之间。我们发现这些数值之间并没有完全的界限, 并且有相互的交叉, 于是在坐标轴上就会形成交汇点, 这些交汇点就是基准数值的参考, 也是我们以后做统计定点的起点。按照这个理解, 我们进行统计的分层量化, 我们别用 (a, b) 、 (c, d) 、 (e, f) 、 (g, h) 四个点进行基准点的表示, 可以计算出我们增减劳资数量的范围, 由此我们发现几个重合点的统计原点, 这就是8000, 4000, 6000, 5000.这四个数值就是四个劳资数量体的原始数值, 也是统计中的最低数限制, 我们根据这个数值进行二次的加权计算, 就可以得出结论。
二、在劳资统计中进行系数的加权计算, 通过离散点的衔接勾勒范围
按照劳资统计的最后表格显示, 我们要做到标准和公平, 就是要确定一个加权的范围, 这个范围就是每个对象的有效范围, 权数就是系数, 按照劳资的人数与固定的比例进行加权的二次计算, 计算出一个样本的数值, 然后再做整体的分层统计, 每一个层次就是一个样本, 四个层次就是四个样本, 同时可以确定四个离散点进行衔接, 我们发现其趋势就是先低后高, 符合现实中的对应量。
在劳资的统计中, 为了求得数值的更加精确, 为了获得更加符合现实的劳资数值, 我们进行样本的比例抽取进行统计, 在比例一定的情况下, 我们进行相同百分数的相乘, 获得最后的应该统计的数量。按照一般的比例我们可以取30%-50%的比例进行系数的加权, 这是按照四个对象进行的, 每个样本又可以按照数量的多少, 按照20%、40%、60%进行分层的计算, 从中获取新的统计数值。
(二) 按照加权数值进行分层量化的统计——有效对比, 动态优化
劳资的分层量化统计, 首先要做到有效的对比, 对比就是将劳资对象进行比例抽取, 进行小范围内的统计, 通过以上的数值进行加权得出的数值就是我们进行劳资确定的最后结果, 通过与以前的统计, 我们可以看出升降的变化。
此外, 劳资的统计还要考虑到当地的经济发展水平与物价水平, 在当地最低保障的80%以上进行计算, 同时给予一定的福利与补贴, 同时做到动态的优化, 每个月为单位, 进行10%左右的增值与减值, 这是为了激发员工的积极性, 属于绩效的计算范围, 也是我们最终进行总数计算的最终结果。通过动态的优化对比, 在统计的实践中进行改进。
经上所述, 关于建筑劳资统计中的账目分层细化, 要考虑到一线的工长和员工, 还有后勤人员, 包括分包的各个工队等, 这其中已经包含了分层的几种劳资统计量表, 这种劳资统计具有差异性, 同时缩减了最大化, 使之无限接近, 便于激发员工的工作积极性, 同时能最大限度发挥劳资的巨大作用, 使其满足各种层次分工的需求, 这种统计要做到全面兼顾公平, 同时结合以往的经验进行分析与改进, 优化统计的层次与数量, 同时进行项目的二次整理。
参考文献
[1]上海建筑劳资统计所.建筑来自统计分样调查[D].DGJ08-372010-09:35-55.
[2]王力华.统计中的动态研究[M].中国建筑工业出版社2011:12-33.
[3]刘金东.建筑劳资纠纷与统计原始记录比较[J].中国高新技术企业期刊.2009, (01) :08-14.
[4]民用建筑组织协会.建筑统计技术规范[D]. (JGJ94-2008) 2009:12-18
量化统计 篇2
我国要实现社会的可持续发展,必须要有对各个地区发展情况的`正确认识,实现这一目的的一个有效途径就是根据可持续发展的要求对各个地区进行量化考核.本文利用统计数据,选择绿色GDP统计指标运用主成分分析和谱系聚类法对各个地区进行数值分类,得到了一些颇有意义的结论,开拓了一条研究社会叮持续发展量化考核问题的新途径.
作 者：张庆丰 王国富 作者单位：安阳工学院,455000 刊 名：中国科技信息 英文刊名：CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： “”(12) 分类号：G913.9 关键词：可持续发展 主成分分析 谱系聚类法 量化考核
量化统计 篇3
摘要：本文对课程成绩应用因子分析、多元线性回归分析，实现对课程分类，检验课程设置的相关性、合理性和实施情况，判断课程的相对重要性，进而探索建立课程体系量化评价模式。
关键词：多元统计分析；课程体系；量化评价
一、研究背景
“课程体系”指在一定培养目标指导下，依据相关学科知识和能力要求按一定比例和逻辑关系选择并加以组织的课程结构、课程内容和教育教学活动的系统。它不是各类课程的简单“拼盘”，而是各门学科及要素相互联系与配合的结果。本科课程根据其在专业人才培养中所发挥的不同作用、所表现的形式、讲授的方式、修读的要求等分成不同的课程类别，根据不同的人才培养目标，合理处理不同课程在整个课程体系中的比例是课程体系优化要处理的一个重要问题，也是保证课程整体功能的条件。但由于对不同类型课程功能认识不到位，对不同类型课程重视程度不一，导致高校本科课程体系存在学分不断膨胀，学时与课程安排不尽合理，课程体系结构存在欠优化的现象。同时随着时代的发展及培养目标的调整，课程体系优化始终是管理者需注意的问题。
课程体系的优化的前提是对课程体系的有效分析评价，目前对课程体系的评价一般分为课程计划执行前、执行中、执行后的评价，且较多从执行前和执行中进行，以考察计划课程是否开出、各类课程学时学分比例等为主，该类评价是片面且粗放型的。对执行课程计划后实际构成的课程体系的评价为执行后的评价，它是针对课程体系目标、内容、过程三个要素全面的评价，虽然该评价是后验式的，但对新一轮计划的制订和课程体系优化具有指导意义。但目前执行后评价仅是计划制定者凭感觉或简单的学时学分比例计算为主，这类粗放的、定性化的评价对课程体系优化不能提供有效的依据。因此对课程体系定量化的分析与评价是课程体系优化的需要，也是管理者期待解决的问题。
我们知道，课程体系中的所有课程经过考核形成成绩，它是衡量学生是否掌握所学课程的重要标志，同时也是教师教学效果的检验，更是评估教学质量的重要依据。在正常情况下，课程成绩会由于知识结构、能力培养、评价手段等方面存在本质的不同而出现明显的差异，这表明课程之间相似程度很低。另一方面，常常发现数学成绩好的学生，其物理成绩通常较好。相对应的类似课程还有：思想修养与马克思主义哲学原理；机械原理与机械设计；电工电子与测量技术等等，这说明同一领域内的有些课程因知识结构、能力培养、评价手段等方面存在着较强的相似性。课程之间的相似性一般不会随试题的难易而发生改变。所以我们可以根据学生各门课程成绩之间的相似性将所学的课程进行分类，把成绩相似程度大的课程归在同一类，相似程度小的归入不同的类。学生所学课程的分类与课程体系目标分类的吻合程度，即为各课程在整个教学过程中达到专业教学目标所要求的程度。吻合程度越高，课程体系目标就实现得越好。
由于成绩分析是定量化的，因此对课程进行分类，检验课程设置的相关性、合理性和实施情况，判断课程的相对重要性也具有了定量化的特征，形成了定量化的课程体系评价。具体分析方法可使用因子分析或聚类分析实现课程分类与相关性分析，使用多元线性回归分析方法实现课程设置合理性、课程的相对重要性分析。
二、课程体系量化评价实例
下面以某校机械设计与制造及其自动化专业课程体系分析为实例，探索课程体系定量化评价的一般过程与方法。
1.专业培养目标的分析与数据准备
该校机械设计制造及其目动化专业培养目标为：“培养德、智、体、美全面发展，适应社会主义市场经济建设需要的，基础厚、口径宽、具备机械设计制造及自动化专业的基础知识与应用能力，能从事机械制造领域内机电一体化装备的设计、制造、产品开发、应用研究等方面工作的具有创新精神和实践能力的高级工程技术人才。”按照这一要求，该专业形成了192个学分、必修与选修相结合、“平台+模块”的课程体系。从基础能力、专业核心能力、其他能力这三个角度出发，对该专业课程体系目标具体划分如下：
基础能力：具有较为扎实的自然科学基础知识、较好的人文社会科学基础知识及较好的科技写作、外语运用能力和计算机运用能力。
专业核心能力：具有扎实的、较为宽厚的专业技术理论基础知识，主要包括工程力学、机械设计、电工电子技术、机械制造工程技术、计算机技术、机电控制技术、测试技术、数控编程与加工技术等基本知识；掌握绘制工程图样的基本技术和能力，具备本专业所必需的计算、实验、测试及工程实际操作等基本技能；掌握本专业所必需的专业知识，了解本专业的科学前沿及发展趋势。
相关能力：具有一定的机电一体化装备设计、制造、研发及组织管理的能力；具有较强的自学能力、创新与工程意识和较高的综合素质。
学生成绩数据来源于该专业2004届171名本科生四年全部成绩。样本总量为171，有效样本为167，有4人因转专业或降级使得数据不充分，因此剔除了这部分数据。其中对重修成绩仅取其第一次考试的成绩，即不考虑学生重修后的成绩。同时将五级分制成绩转换成百分制成绩。该专业除体育课外必修课57门，限选课6门，课程的选择以必修课与限选课为主，学生个人的任选课不做选择。对于类似大学英语分四个学期上的课程取其四个学期成绩的平均值。经整理后取得32门课程。
2.宏观课程体系结构量化分析
应用因子分析对32门课程进行分类，提取公因子原则为不考虑因子特征值，以方差累计贡献率接近80％为原则。在spss软件中计算结果为提取了14个因子，累计方差贡献率达81.03％，分析过程从略。对14个因子按能力角度命名并将各自的方差贡献率作为权重系数标注出来，再按照培养目标的三项能力结构分类表示，如表1。
通过表1，对照课程体系目标要求可以看出：
基础能力课程满足要求，占到38.15％，说明体现了基础扎实的要求。其中自然科学基础占到基础能力的40.39％，计算机应用课程开设全面，其权重系数比例达13.93％，在基础能力中占到了36.51％，说明将计算机技术应用作为本科毕业生的基本能力得到了加强，符合信息社会的要求。外语应用、人文基础仍较弱，但这也与工科学生的要求有关。培养要求所要求的“科技写作”目标无对应课程，故建议应适当开设有关该类课程。
专业核心能力课程群全部满足了课程体系目标要求，占到了36.82％，说明核心专业能力强。其中工程设计能力比例较大，突出了其设计能力的培养。
满足相关能力要求的课程面窄，数量不足。相关能力中仅有两门课程，所要求的“自学能力、创新与工程意识和较高的综合素质”不能体现。当然由于选取数据仅为必修与限选课程，学生个性发展的任选课程未选取，对于个别学生而言，该能力有所体现，但该能力作为必
须的要求在课程体系设计中应引起足够重视，适当增加课程或者将部分选修变为必修。
综上所述，该校机械设计及其自动化专业毕业生课程体系特点为基础扎实，专业核心能力强，其他相关能力待改善，基本符合培养目标要求。
3.微观课程间相关依赖性的量化分析
应用线性回归分析，可针对具体某门课程建立线性回归方程，从而分析与其他课程的关系。
现以机械设计课程分析为例，利用向前筛选策略求解机械设计的回归方程的计算步骤从略。默认的显著性水平α为0.05。可得出回归表达式如下：
Y1-一7.839+0.223X12+0.232X13+0.538X15
该方程中，X12为电工电子技术，X13为工程力学，X15为机械工程材料。该方程清晰地说明了机械设计课程与电工电子技术、工程力学、机械工程材料这三门课程相关依赖性大，其中电工电子技术课程尤为重要。
在应用该分析时应注意以下两个问题：
一是课程自变量的选取应先观察因变量Y与各自变量间是否有比较好的线性关系，以便选择恰当的数学模型形式，可采用散点图的方式初步判断；
二是进入回归方程的自变量的筛选策略通常有向前筛选、向后筛选、逐步筛选等方法，在不完全清楚哪些课程对预分析的课程有影响时，可采用向前筛选策略，建立回归方程后进行相关统计检验。
不难看出回归方程就是该课程与相关课程依赖性的量化表述，由此方程可以分辨课程的相对重要程度，找出课程设置的合理性依据，为教师授课提出建议，为教学管理人员合理设置课程提供依据。该方法可用于不同类课程的相关依赖性分析，也可用于同类课程间的分析。应用该方法该专业其他课程的分析从略。
三、课程体系量化评价模式
根据以上实例分析，总结建立课程系统量化评价模式，
该评价模式有以下主要环节：
(1)成绩数据的整理，应选取全部必修课程，部分选修课程；转换百分制成绩、成绩缺失数据的剔除，注意不及格重修后成绩应选取原始不及格成绩。
(2)对所选课程成绩的正态分布的检验，剔除不符合正态分布的课程，同时对该部分课程应通知管理部门及任课教师，分析原因。
(3)分别进行宏观分析与微观分析。
宏观分析对全部选取后的成绩数据应用因子分析，提取公园子的原则要以累计方差贡献率大于80％，根据各因子的方差贡献率作为权重系数做出课程体系分类比例表，对比分解后培养目标能力要求进行比较评价。
微观分析对预检验的课程进行线性回归分析，建立该课程回归方程，进行统计检验。若检验通过则该方程成立，依据该方程对照实际课程设置进行评价。
(4)根据以上量化评价，总结优势与不足，提出优化的建议并反馈相关管理部门或教师。
必须要说明的是，该量化评价模式是针对毕业生所有课程学完后进行的，是后验式的评价，对课程计划实施过程中可能出现的问题不具有预测性，只能在下一轮制订课程计划时解决；同时由于选取成绩数据是以必修课为主要对象，对于完全学分制下选取课程成绩数据可能存在困难，待进一步研究。
参考文献：
[1]肖芬.本科课程体系优化研究[MA].湖南农业大学，2007.
[2]何以建.从考试成绩的聚类分析看专业教学目标的实现[J].职教论坛，2002(8).
[3]刘影.多元统计分析在高校教学中的应用[MA].东北师范大学，2006.
[4]游家兴.如何正确运用因子分析法进行综合评价[J].统计教育，2003(5)；10～11.
[5]俞能福.多元线性回归在分析学生成绩相关性中的应用[J].大学数学，20137(2)：42
量化统计 篇4
关键词：地震属性,平均道能量,初至前能量,量化评价,自动舍率,坏炮或坏道
0 引言
地震勘探野外数据采集过程中, 需要对采集的原始数据进行适时的监控和等级评价。监控和评价的内容包括有效波的能量和频率、干扰波的类型和强度以及低信噪比资料的占比等等。以往定性的评价方法由于缺乏一个客观的标准, 评价往往带有个人经验, 不能客观、真实地反映原始资料质量状况[1]。另外在地震资料处理前, 处理人员需要对叠前数据进行去噪处理和对异常炮 (或道) 进行编辑处理。由于没有明确的标准, 不同处理人员的认识和要求不同, 进行定义和处理的随意性较大。利用原始地震数据的属性统计对资料品质进行量化分析, 可有效地解决这个问题。
地震属性是对叠前或叠后地震数据经过数学计算而提取的地震波本身所携带的、可描述和可量化的各种信息, 一般可以分为几何属性和物理属性两大类[2]。人们既可以通过这些属性来认识地震波本身的性质, 也可以通过这些信息进行地质解释和储层预测等。以山东某工区一条二维煤田地震资料为例, 通过提取原始地震数据的部分物理属性, 如平均道能量、优势频率、振幅衰减率以及初至前能量等, 以量化的方式对原始资料进行规范化的质量评价, 并且对认定的低信噪比资料和异常炮 (或道) 在数据道头中进行标注, 进而做到系统自动进行编辑处理。
1 地震属性的计算
1.1 平均道能量
地震波能量 (或振幅) 是地震数据非常重要的一个属性。检波器接收的地震信号的能量与震源的激发能量、地震波的传播途径、地层岩性及激发接收条件有很大的关系。正常情况下, 纯地震信号能量是在一定变化范围内的。如果某一道或某一炮的能量严重偏离这一正常值, 则可能是环境干扰造成的。图1是一个单炮记录的部分道及其平均道能量的显示。
从图1中可以看到, 受异常脉冲影响的资料处理, 其平均道能量明显高于其他资料处理。在求取平均道能量时, 将地震道分为若干时窗, 将所有非零样点的能量绝对值之和除以非零样点总数, 求取该时窗的平均能量, 这几个时窗平均能量的中值即为平均道能量。图2是根据上述计算方法得到的测线地震道平均道能量示意图。
1.2 优势频率
地震波可以看成是由许多不同参数的简谐波合成的, 优势频率即地震资料中占比最大的主要成分的频率。正常情况下激发接收的地震信号, 其频率范围不会相差很大。对地震道优势频率作量化分析, 如果某一道优势频率过高或过低, 则这一道有效反射信息含量少, 其主要成分为高频或低频的噪音, 导致信噪比偏低。优势频率过大的道, 可能受高频随机噪音影响严重, 而优势频率偏低, 则可能受面波干扰或其他低频干扰影响, 如图3所示。
从图3可清楚地看到, 作为比较的两个单炮的优势频率相差很大。在资料处理前, 可以根据测线的优势频率范围设置1个合理的门槛值, 对低于或高于这个门槛值的地震道当作噪音道进行处理。
1.3 振幅衰减率
地震波在传播过程中, 地震波波前能量随着传播距离的增大而衰减 (即球面扩散) , 地震波在传播过程中被非弹性地层吸收以及地震波在地层界面发生透射而发生振幅损失, 使得地震波随着时间的增大而快速衰减。如果在数据采集过程中, 有环境噪音被记录进来, 则能量随时间快速衰减的规律被打破。因此, 根据振幅衰减率的大小, 可以判断是否受噪音影响以及影响的程度。求出地震道的最后某一时间窗口内的样点平均振幅以及之前同样时间长度的窗口内的平均振幅, 二者的比值转换为分贝值后再除以该时间长度即为该道的振幅衰减率。该参数可以估算地震波的能量衰减的快慢, 在没有噪音干扰的情况下, 振幅衰减率大于0, 且值越大, 衰减越快, 受噪音影响越小。当某一道的振幅衰减率发生突变, 该值接近0或者小于0时, 则可能受环境噪音影响较大。
1.4 初至前能量
理想情况下, 环境噪音应该为0, 即炮点激发的能量传到检波点之前, 检波器接收的能量应该为0。但实际情况并非如此, 环境噪音无处不在, 所以地震信号到来之前 (即初至之前) , 检波器接收的信号均为干扰信号。因此, 对初至之前的干扰波能量进行分析, 可以快速地对地表环境噪声进行直观有效的监控[3]。实际操作时, 对初至前的样点分为若干个时间窗口, 求取每个窗口内样点的平均振幅, 取它们的中值作为该道的平均初至前能量。由于接收点的环境和条件不同, 各种随机干扰影响初至前的能量强度不一, 因此可以根据初至前的能量, 判断地震资料受噪音影响的强弱。
除上面描述的4种地震属性外, 与野外原始资料品质相关的地震属性比较多, 如众所周知的资料信噪比。信噪比定义和计算方法比较多, 对原始单炮记录进行信噪比估算, 是评价资料品质最直接的方法, 国内关于地震信噪比的文章很多, 这里不展开讨论。
2 异常道集的定位和统计
对于信噪比较高的原始地震数据的某一个地震属性, 其值的大小是有一定范围的。如果在进行属性分析时, 某一个属性值明显偏离这个范围, 那么这一道可能受到环境噪音和其他噪音的影响。在统计与资料能量和频率有关的地震属性以后, 即可根据全部原始资料品质的好坏, 灵活设置1个门槛值, 地震属性值大于和 (或) 小于这个门槛值的地震道, 可以认为是异常道, 资料处理时作编辑处理。图4~7是在计算上述几个地震属性并且设置一定的门槛值后查找的部分异常道。
单个地震道的属性值求取后, 以炮集记录为单位, 对其道集内的地震道属性值做平均处理或其他处理, 即可求出本炮集的地震属性值。同理可以根据某些属性值的大小对原始单炮记录进行级别分类, 从而达到监控和评价野外原始记录品质的目的。图8是利用炮集记录的平均振幅衰减率对异常炮快速定位的一个例子。也可以把这些属性值作统计和分析后, 作为指导确定后续资料处理的流程和模块参数的依据。
在进行地震属性计算时, 时窗的选择非常重要。另外在对地震原始资料是否异常炮 (或道) 的划分时, 要根据实际地震资料的品质对地震属性的门槛值进行选择和调整, 过高或过低都将影响划分的结果。
3 结论
随着地震勘探技术和地震采集仪器的发展, 小道距、小面元、高覆盖的地震勘探方法已逐步成为主流。面对海量的地震数据, 需要通过对原始炮集数据的分析研究, 定量地求取与地震资料品质密切相关的多种地震属性。然后对这些属性进行分析和研究, 既可以通过制订和量化原始资料的评价标准, 达到快速准确地对野外采集的资料进行科学评价和质量监控的目的;也可以在资料处理阶段设置合理的门槛值, 对异常炮 (或道) 进行定义和定位, 利用人机结合的办法, 快速、客观地对这些资料进行编辑处理;还可以对部分属性值进行统计分析后, 作为确定处理流程和参数的依据。
参考文献
[1]孙喜平, 李凌锋, 郭真华, 等.地震原始记录量化评价研究[J].石油天然气学报, 2006 (3) :276-278.
[2]陈冬, 王彦春, 张小波.地震属性分析和应用[J].内蒙古石油化工, 2008 (2) :105-108.
