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祭卷昙 ／J大-了 密级 UDC 学 位 论 文 我国A―H股双重上市公司财务报告问题研究
作者姓名： 郭娟 指导教师： 王义秋教授 东北大学工商管理学院财务管理研究所 申请学位级别： 硕士 学科类别： 管理学
学科专业名称： 会计学
论文提交日期： 2009年6月论文答辩日期：2009年6月
学位授予日期： 答辩委员会主席：王金玲教授
人 ： 王金玲教授李荣梅教授 东 北大学 2009年6月 ㈣㈣㈥Ⅷ㈣㈣
AThesisin Y21 Accounting 59838 A―H ResearchonFinancialof Reports dual―liStingEnterprises Juan Guo By SupeⅣisor：ProfessorW-angYiqiu Northeastern UniVersi姆 June2009 独创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得
的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过
的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工
作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢
思。 学位论文作者签名：‘岛由儡 日 期：
加7．”7 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论
文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和
磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部
或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后： ／ 半年口 一年口 一年半口 两年乩／
学位论文作者虢’暂角 导师签名： 游
签字日期：
如7．iI立J7 签字日期：
出杖．6、弓一。 东北大学硕士论文 摘要 我国A―H股双重上市公司财务报告问题研究 摘要 随着经济全球化进程的加快，越来越多的内地企业选
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The total effective rate was no significant difference
以上为机器翻译结果，长、整句建议使用
结果：两组总有效率和症状积分比较均无显著性差异（P>0.05）。
Results:The total effective rate and symptom score had no significant difference between two groups(P>0.05).
结果：治疗组总有效率为83.33%，对照组总有效率为80%，两组总有效率比较差异无显著性意义（P>0.05）。
Results :The total validity rate of treatment group is 83.33% , contrast group is 80% , there was no significant difference between two groups (P >0.05) .
两组总有效率比较无显著性差异（P>0.05），围绝经期症状改善率有显著性差异（P<0.05）。
Comparison of the total efficiency of the two groups there is no significant difference (P> 0.05), peri-menopause symptom improvement rates were significantly different (P< 0.05).
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感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！21. 相关分析 相关分析和回归分析是研究变量与变量间相互关系的重要方法。相关分析是研究两个或两组变量之间的线性相关情况，回归分析是拟合出变量间的表达式关系。 （一）Pearson直线相关 一、适用于两个变量均为服从正态分布，每对数据对应的点在直角坐…相关分析和回归分析 一、相关分析 （一）相关的概念两个变量之间不精确、不稳定的变化关系称为相关关系。两个变量之间的变化关系，既表现在变化方向上，又表现在密切程度上。（二）相关的种类1、从变化方向上划分正相关：一个变量增大，另一个变量对应值也随之增大；…相关分析一、两个变量的相关分析：Bivariate1．相关系数的含义相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r表示。①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r≤ 1。②计算结果，若r…
差异显著性分析摘要 本文通过差异显著性分析解决了两专业的每门课程和数学水平是否有明显差异问题，通过Pearson相关系数解决了高等代数分别与线性代数，概率论和数理统计得分是否有相关的问题。关键词 t-检验 Pearson相关系数问题重述 下述2个表格是工科甲乙两个专业的高等数学上册、高等数学下册、线性代数、概率论等数学课程的成绩数据，请根据数据分析并回答以下问题：
（1）针对每门课程分析，两个专业的分数是否有明显差异？
（2）针对专业分析，两个专业学生的数学水平有无明显差异？（3）高等数学成绩的优劣，是否影响线性代数、概率论与数理统计的得分情况？
（4）根据以上分析，面向工科同学，撰文阐述你对于大学数学课程学习的看法。
模型假设1、甲专业中有一个数大于100分，由于是百分制，所以将此数换成0.2、因为每一科的分数总体多数都是处在中间60分左右，不会高分的占多数也不会是低分的占多数，所以样本可以看作是来自正态或近似正态总体。模型建立1、对问题（1）用T检验来判定两个专业每一科的平均值的差异是否显著，因为T检验就是用于小样本，总体标准差σ未知的正态分布资料，是用于小样本的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。1.建立假设、确定检验水准αH0：μ = μ0 =60（无效假设，）
H1：（备择假设）双侧检验，检验水准:α=0.05
2.计算检验统计量 ，v=n-13.查相应界值表，确定P值，下结论2、问题（2）也是用T检验来判定两专业的数学水平的均值的差异是否显著，方法与问题（1）一样。只是针对对象不同3、问题（3）用Pearson相关系数来分别判断线性代数，概率论和数理统计得分是否与高等代数的优劣相关。Pearson相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示，其中n为样本 r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大，表明相关性越强。模型求解1、分别对高数I，高数II，线代，概率，用T检验对两个专业样本求出它们的P值，若P值小于0.10，则差异显著，因为P（高数I）=0.362586，P(高数II)=0.003922，P(线代)=0.779552，P（概率）=0.718893.所以针对高数II，两专业的差异显著。 2、先对甲专业样本的每一科求均值，得出高数I，高数II，线代，概率的均值作为样本一，再对专业样本的每一科求均值，得出高数I，高数II，线代，概率的均值作为样本二，用T检验对这两样本求出它们的P值，若若P值小于0.10，则差异显著。因为P（专业）=0.419651，所以两专业的数学水平差异不显著。3、对先求出每位学生两科高代上下册的平均值来当作是高代的分数，然后分别算出高代与线代r1=0.552091，高代与概率论和高代与数理统计的Pearson相关系数r2=0.508041，若r的绝对值越大，表明相关性越强。4、从求解3就可以看出高代的优劣是会影响到线代和概率论和数理统计的得分情况的，所以可以知道一科学得不好是会影响到其他相关学科的，毕竟对于工科学生，大学里的大部分课程都是相互有贯通的，都是有联系的，一般地，一科可能是另一科的基础，只有在学好这科的前提下才能学好另一科。模型评价这个模型可以用于比较两个专业之间各科成绩和数学水平的优劣，以及各科之间的相关性。也可以推广到到其他领域，用来比较两组数据之间的差异显著性和两种变量之间的相关性。
差异显著性分析摘要 本文通过差异显著性分析解决了两专业的每门课程和数学水平是否有明显差异问题，通过Pearson相关系数解决了高等代数分别与线性代数，概率论和数理统计得分是否有相关的问题。关键词 t-检验 Pearson相关系数问题重述 下述2个表格…第十章 直线相关与回归 一、教学大纲要求 （一） 掌握内容⒈ 直线相关与回归的基本概念。 ⒉ 相关系数与回归系数的意义及计算。 ⒊ 相关系数与回归系数相互的区别与联系。 （二）熟悉内容⒈ 相关系数与回归系数的假设检验。 ⒉ 直线回归方程的应用。 ⒊ …农村人均生活消费支出支出与纯收入的相关性分析 摘要本文使用了2008年各个地区农村人均消费支出和人均纯收入的数据作为样本数据。研究农村人均消费支出和人均纯收入的相关关系。首先画出散点图，直观的判断出农村人均消费支出与收入的相关关系——线性相关；然后计…样本间独立性与其均值差异显著性之关系研究李武选长安大学经济与管理学院，西安（710064）E-mail：摘 要：鉴于国内统计学届和数学届对于样本独立性和统计显著性缺乏真正意义的认识和理解，本文利用现代统计分析软件SPSS13.0结合具体数据对这一问题…就爱阅读网友整理上传,为您提供最全的知识大全,期待您的分享，转载请注明出处。
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