統計學論文

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統計學論文15篇（優秀）

　　在學習、工作生活中，大家都跟論文打過交道吧，論文對于所有教育工作者，對于人類整體認識的提高有著重要的意義。你寫論文時總是無從下筆？以下是小編精心整理的統計學論文，僅供參考，歡迎大家閱讀。

統計學論文15篇（優秀）

統計學論文1

　　不確定性是統計學的研究對象。統計的任務就是處理數據，研究數據背后的規律，這個規律究竟是什么，應該如何刻畫，其實困擾過很多人。而概率論徹底解決了這個困難：把觀測到的數據視作樣本值，而把數據背后的規律看成是“總體分布”，并用服從這個總體分布的某隨機變量來表示該總體。從“數據”上升到“統計模型”，這是人類思想史上的一大跨越。統計學提供了一種將數據模型化處理的觀點和方法。當今統計學的一個重大任務就是將龐大的數據進行壓縮和降維，使之進入到現代計算機能夠處理的范圍之內。

　　1.現實世界中不確定的普遍性

　　現實世界中存在巨大的不確定性，實際上，在每個人的一生中，上大學，結婚，投資以及處理每天工作中，我們都面臨很多不確定性，都必須做出各種決策。比如，明天會不會下雨，出門要不要帶傘?不確定性的產生是由于缺乏足夠的信息或缺乏足夠的知識去利用有效的信息。通常，需要我們了解自然界和人類行為中的不確定性，在利用自己和他人的經驗做出決策時，能使風險最小化。所以，學好統計學對學生來說具有深遠的意義。

　　統計是一門解決不確定問題的方法和策略，凡是確定性的問題，用統計去解釋完全是庸人自擾。對于一個命題“所有的男人都是人”，這是一個確定性的問題，自然不屬于統計學研究的范疇;“所有的男人都是女人”，這是一個偽命題，解決這種問題沒有意義。而只有當問題是一些人是男人，一些人是女人的時候，統計學才能發揮作用，統計方法可以為決策提供信息。比如說抽樣中顯示男女的比例為1.3：1，男女之間數量的差異太大了，這就要引起警惕了。出現這種情況的原因，可能是因為總體中男女比重的失衡，或者抽樣的有偏性。

　　2.現實世界中不確定現象背后的規律性

　　統計學所用到的技術或思路完全和科學研究一致，或者說統計學正是隨著科學研究的進展而誕生的，科學的研究需要統計學給出一個較為準確的判斷思路。科學研究的主要目的是為了描述、解釋、控制和預測人與萬事萬物發展變化的規律，但任何一個事物的發展變化，除了必然性之外，必然隱藏著一些偶然性。

　　統計最關心的是數據背后的規律，這個規律究竟是什么。比如，從總體來說，我國公民的預期壽命是非常穩定的。而且女性的預期壽命也穩定地比男性高幾年，這就是規律性。一個人可能活過這個壽命，也可能活不到這個年齡，這是隨機的。但是總體來說，預期壽命的穩定性，卻說明了隨機之中有規律性。這種規律就是統計規律。

　　又比如擲骰子，只要沒有人在骰子上做手腳，你得到任何點的概率都應該是六分之一。這反映了擲骰子的規律性。但擲出骰子之后所得到的結果還只可能是六個數目之一。這體現了隨機性。如果你擲1000次骰子，那么，大約有六分之一的可能會得到6;這也說明隨機結果也具有規律，而且有可能通過試驗等方法來推測其規律。

　　3.基于不確定性的統計推斷

　　統計離不開數據。數據傳達什么信息，為了特定的目的我們如何利用數據呢?為此，我們必須知道在解決一個給定的`問題時，從觀測的數據中可以獲得怎樣的信息，可以獲得多少信息。數據本身不是問題的答案，但是我們以什么樣的程度來圓滿回答問題，以及在一個特定的答案中含有多大程度的不確定性，或者財答案的信賴程度有多大，這些問題的考慮來說，數據是基本的資料。人們需要對所有觀測的數據進行處理，以便確定所能解決的不確定性程度。統計分析的目的是從觀測得到的數據中提取所有的信息。當信息逐漸增多時，不確定性逐漸減少到一個可接受的最低水平。

　　比如顧客是否喜歡某種飲品?事先不易猜測顧客喜歡與否的概率。在問了1000人之后，可能有364人說喜歡，而480人說不喜歡，其余的人可能不回答，或說不知道，或從來沒有喝過這種飲料。當然，它僅僅反映了1000個被問到的人的觀點;但這對于估計整個消費群體的觀點還是有用的。從該數據可以估計喜歡該飲料的人占大約0.364左右。

　　統計學是一門十分實用的科學。可以看出，我們以什么樣的程度來圓滿回答問題，以及在一個特定的答案中含有多大程度的不確定性，或者對答案的信賴程度有多大這些問題的考慮來說，數據是基本的資料。人們需要對所有觀測的數據進行處理，以便確定所能解決的不確定程度。

統計學論文2

　　一、統計學與會計學概述

　　（一）統計學概述

　　統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其他學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。20世紀初以來，科學技術迅猛發展，社會發生了巨大變化，統計學進入了快速發展時期。而用于會計分析中的統計方法主要有比較分析法、比率分析法、趨勢分析法和因素分析法。

　　（二）會計學概述

　　會計是以貨幣為主要計量單位，以憑證為主要依據，借助于專門的技術方法，對一定單位的資金運動進行全面、綜合、連續、系統的核算與監督，向有關方面提供會計信息、參與經營管理、旨在提高經濟效益的一種經濟管理活動。具體而言，會計是對一定主體的經濟活動進行的核算和監督，并向有關方面提供會計信息。會計的職能包括進行會計核算和實施會計監督兩項基本職能和預測經濟前景，參與經濟決策，評價經營業績等拓展職能。

　　二、統計學在會計專業的應用分支

　　（一）統計學在財務會計中的應用

　　在財務會計核算中關于存貨計量核算時，通常采用移動平均法，加權平均法，其原理是通過統計平均數闡述的，財務報表分析時關于償債能力、盈利能力、營運能力等的各項比率，其原理是由統計相對數闡述的。統計學廣泛應用于會計核算中，除此之外，統計學對于會計預測也有極大的幫助。隨著經濟全球化步伐的加快，企業之間的競爭越來越激烈，企業只有轉變管理模式，走向精細化管理，對市場進行預測，以做出更好的決策，才能在競爭中立于不敗之地。財務預測在此發揮著重要作用，而統計學中的一些方法，能夠為市場預測和決策提供服務。多元回歸分析法、時間序列模型、相關性檢驗、殘差檢驗等均能對企業未來的發展做出預測。

　　（二）統計學在管理會計中的應用

　　管理會計是從傳統會計中分離出來的與財務會計并列的、著重為企業改善經營管理、提高經濟效益服務的一個企業會計分支。管理會計定量分析的使用始于科學管理時代，而在今天，又在原來基礎上新發展了許多定量分析的技術工具，包括回歸分析、假設檢驗等，這些均是統計學中的統計方法，運用統計方法，管理會計可以更好的進行分析與預測，從而為管理者提供改善經營的辦法。

　　（三）統計學在審計學中的應用

　　審計學是一門研究審計理論與方法，探索審計發展規律，對經濟活動進行有效監督的社會學科。在監督過程中，最常用的方法是抽樣審計，是對不同行業的經濟業務進行抽樣監督審查以保證審計結果正確性的一種方法。而抽樣則是統計學中的重要方法。

　　三、統計學在財會發展中的重要性

　　（一）統計學為財務分析提供了重要的方法和依據

　　由于現代社會經濟業務較為復雜，所以財務會計信息也較為復雜，因此尋求一種簡化財務信息，讓財務信息顯得條理清晰的方法就顯得尤為重要，而統計學正是提供了這樣的方法，比如經濟預測與決策中的回歸分析，審計中的抽樣等，為會計學的不斷發展做出了巨大的貢獻。

　　（二）提高統計技術在會計中的作用能夠促進企業的發展

　　一個企業生產經營的好壞，離不開財會管理，最大限度地提高財會信息的質量，是企業長久發展的.必要條件。統計技術，就是通過收集，整理財會信息，運用數理統計推斷的原理，推測企業未來發展，并對其提供發展建議，從而促進了企業的發展。

　　四、結束語

　　在企業中，財務管理是核心的工作，在進行財務分析時通常用到的方法就是統計方法，在學術上，二者有著諸多的不同，但卻有著密切的聯系，將統計方法運用到財務領域中，不僅為財務管理工作帶來了便利，在某種程度上也豐富了財務的內容，從而擴展了財務的職能，傳統的財務管理方法不能適應現代企業的發展，財務分析運用統計方法不僅是為企業提供簡單的財務信息，同時，對企業的現狀及未來發展狀況做出了分析和預測，企業能夠利用這些有效的信息參與到決策工作中，對日常經濟業務，利于企業進行有效控制與考核，因此，財務的管理職能也得到了進一步強化。

　　目前，在我國統計學在財會方面的發展與應用還處于初級階段，任重而道遠，在我們投入更多的人力物力來發展統計學的時候，更重要的是要堅持應用與實踐的態度。統計學是建立在數據的基礎上的一門科學，要一切從實際出發。在統計學中，重要的是運用統計方法將其運用到各個領域中。企業統計手段的現代化己成為現實。為了適應企業統計工作在企業管理中運用，企業統計在企業管理中的運用已發生了質的飛躍，不管在統計工作人員還是在企業統計統計軟件方面都發生了很大的變化，這就需要國家，政府和企業的支持。在市場經濟時代，為市場服務，服務于市場是統計工作的一大體現，它不僅為企業財務管理管理，也為市場信息提供具有說服力的數據作為企業決策和市場走勢的一個重大渠道。而且通過計算機網絡可以加工處理大量的統計信息資料，極大地提高了統計工作的質量和效益。

　　在企業財會管理方面，企業統計工作的信息、咨詢、監督三大職能很好的為企業的財會工作做出貢獻，在統計調查、統計分析、統計資料、統計咨詢和統計監督內容上給企業在經營和發展方面上的預測與決策有很大的幫助。因此，在市場經濟、網絡時代的今天，中國企業統計面臨著很大的挑戰，就是如何建立健全統計的管理體制與運行方式，如何使統計工作與財會技術接軌，如何加強隊伍建設，提高統計人員素質，提高中國企業的國際競爭力，實現企業的高速發展。

統計學論文3

　　摘要：統計學是經管類專業核心課程，主要是通過定量分析方法培養學生對統計數據的分析處理能力。大數據時代的到來對統計學人才的培養既是挑戰也是機遇，因此本文從大數據時代對統計學教學的要求入手，針對當前高校經管類專業統計學教學中存在的問題，提出統計學教學應從教學模式、教學內容、教學方法以及加強實踐能力的培養等四個方面探索改革途徑，以提高統計學教學質量，培養更加契合時代發展的專業人才。

　　關鍵詞：大數據時代;經管類專業;統計學;教學改革

　　一、引言

　　《統計學》課程是以研究數據為中心，借助概率論和數理統計的原理和方法，通過對數據的收集、整理、分析和推斷，研究數據之間的內在規律性的一門應用性課程。它是高等院校經管類專業的核心課程之一，培養目標是使學生能夠把統計學知識應用到經濟領域解決實際問題。《統計學》在經管類學生的知識體系中占有重要位置。但隨著大數據時代的到來，企業對經管理學生的數據挖掘、數據處理及分析能力有了更高的要求，因此以往我們在《統計學》課程的教學過程中著重偏重于理論講授的授課模式很難滿足當前社會的需求。大數據時代如何改革統計學教學方式，如何提升學生的實踐能力，是我們在統計學教學過程中迫切要解決的問題。

　　二、大數據時代對統計學教學的要求

　　大數據是當今高科技時代發展的產物，它是大量、多樣、有價值的數據集合，以多元形式，由許多來源搜集而來的龐大數據組，是伴隨網絡發展形成的信息數據流。在當今高速發展的社會，大數據已成為重要的發展戰略，在全球的生產、流通、分配、消費、科技發展、人際溝通等方面將產生重要的影響。20xx年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。《綱要》指出，目前我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有巨大市場優勢和發展潛力。與大數據相關的職位需要復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。為此，高校經管類統計學課程的教學目標為契合當前社會的發展要求，在統計學課程的教學中應著重對學生突出以下兩個方面能力的培養。

　　1.加強數據的分析處理能力

　　傳統的統計學理論研究是建立在小樣本基礎上的，主要采用抽樣估計、假設檢驗等方法對樣本數據進行分析來推斷總體概況。但在大數據時代，所研究的數據數量不再區分總體與樣本，統計數據數量非常龐大且種類繁多，與傳統的數據分析相比，數據的含義已經大大超出傳統范疇，數據處理理論、方法、手段日新月異，這就要求我們在統計學課程的教學中重點培養學生對數據的分析處理能力。一方面要提升學生的數據挖掘能力，數據類型除數字形式外，文字，圖像、圖片、音頻、視頻、網絡日志等也都是數據，意味著統計數據的收集方式、渠道、數據的整理方式都將會改變；另一方面，由于傳統統計研究方法難以處理復雜的海量數據，因此在統計學的教學中除了讓學生掌握傳統的數據處理方法，還需掌握一些新的數據分析方法，這就要求學生具有扎實的數學基礎，能夠設計統計分析流程，建立統計模型并對結果進行有效性評價。

　　2.提升學生的軟件操作能力及實踐能力

　　大數據時代的數據分析面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。在大數據背景下，學生不但要能收集海量數據，還要把不同類型的數據恰當處理后進行數據分析，通過模擬運算得出分析結論。因此，統計教學不但要讓學生掌握統計知識，還要擁有很強的軟件操作能力。此外，在統計理論的教學中要注重培養學生實踐能力，培養學生能夠運用理論知識解決某一領域實際問題的能力。

　　三、經管類專業統計學課程教學中存在的問題

　　統計學是經管類專業的核心課程之一，是一門應用性很強的課程。但目前統計學課程的教學效果并不理想，通過研究發現主要存在以下方面的問題。

　　1.學生數學功底參差不齊

　　統計學的研究對象主要是統計數據，分析統計數據之間的內在聯系，所以統計學又是一門一定量研究為主的科學，在學習中必然要有大量的統計理論、繁雜的公式推導以及統計建模，這些需要扎實的數學功底。但這恰恰也是很多經管專業學生的軟肋。經管類學專業開設的很多課程主要是進行形象思維和識記能力的培養，但缺乏抽象思維和數學推導及分析方面的系統訓練，學生數學知識的基礎比較薄弱。在學習統計學課程時，一些同學反映聽課像聽“天書”，短時間內對統計學知識點不能完全掌握。

　　2.教學內容與大數據時代脫節

　　現有的統計學課程重點在于統計思想和統計理論的講解，統計研究的對象主要針對統計數據，參數估計和假設檢驗是利用樣本數據推斷總體的主要方法。但在大數據時代，統計數據的形式已經多樣化，海量的統計數據也是研究對象，不再區分總體與樣本，傳統的統計方法難以處理復雜的統計數據，因此在教學內容中還應講授一些新的數據處理方法。

　　3.教學方法陳舊

　　當前經管專業的統計學課程主要以講授為主，授課內容主要是有教師在課堂上講述，學生通過課堂聽講、課后復習及作業對知識點進行理解和消化。這種傳統的授課方法有一定的優勢，如授課內容直觀、重點突出。但缺點也很突出，首先這種填鴨式的教學模式，學生難以整堂課集中精神聽課，而且授課內容又是相對枯燥乏味的數字分析，授課質量難以保證；其次這種授課模式傳遞的信息量有限，有限的授課時間傳統的知識點都難以講完，更不用說要講授大數據時代接軌的統計理論、方法和模型了。

　　4.對實踐教學不夠重視

　　統計學是一門應用型的科學，培養目標是利用統計理論分析實際問題。因此統計學課程也應對學生的實踐能力進行培養。當前統計學課程對學生實踐能力的培養主要通過兩條途徑：其一是上機實驗，主要是讓學生熟悉統計軟件的操作。但目前專業的統計軟件較多，各有特色，不同的學校選擇也不盡相同。在有限的上機課時中，選擇哪個軟件講授，講哪些內容是，值得我們思考和合理安排的。其二是實訓訓練。由于種種原因，統計實訓環節安排的課時比較少，甚至根本沒有實訓環節，學生對課堂中學習的理論不知道該如何使用，學習的目標更多是應付理論考試，獲得學分，無法理解統計研究的現實意義。

　　四、大數據背景下經管類專業統計學課程教學改革的措施

　　大數據技術以及新的教育技術的出現，對傳統的統計學教學提出了新的要求。經管類統計學的教學改革應結合經管專業的特點，轉變教學思路，創新教學方法，加強實踐環節和軟件的訓練，構筑統計理論、實踐訓練、軟件操作三位一體的教學體系。

　　1.建立任務驅動型的教學模式

　　就本科統計學的教學而言，一方面統計學課程是以定量分析為主，繁雜的數學公式、數學推導以及統計模型導致學習起來相對枯燥；另一方面由于沒有科研壓力，大多學生的學習目的就是拿到學分，缺乏主動學習的熱情，所以統計學的教學效果并不理想。要提高統計學的教學效果，關鍵還要從內因入手，激發學生的學習主動性，僅僅通過有限課時的.課堂講解，學生無法了解更多的統計知識，只有調動學生的學習主動性，通過學生自學為主、教師輔導的方式才能讓學生了解更多的統計知識。任務驅動是教師通過設計項目、布置任務的方式主導學生，學生通過網絡、APP或組間團隊進行自學或復習的一種主動學習模式。要使任務驅動學習模式取得更好的效果，統計學考核方式也要進行相應的改革，增加平時成績的比重，將任務的完成效果也納入考核的一部分。

　　2.教學內容緊密結合大數據時代特色

　　在大數據時代，數據的采集、類型及分析方法都發生了很大的變化，傳統的統計方法已難以滿足海量數據分析的要求。因此，除了傳統的統計學理論的講解外，教學內容還應增加針對大數據采集、導入、分析、挖掘的統計方法。此外，教師也可以結合經管類學生的不同專業，有針對性地選取案例進行實例講解，提高學習效率。

　　3.采用多元化的教學方法

　　傳統的統計教學多采用課堂板書或多媒體的形式上課，板書的優勢在于授課重點突出，教學內容直觀，缺點是授課信息量有限。多媒體上課的優勢是能夠將聲音、視頻、圖片、圖像等融入其中，授課內容呈現形式多樣，缺點是傳遞的信息量大，教學節奏快，部分學生難以跟上教學進度。在大數據時代，統計信息更加龐雜，統計理論及統計方法更加復雜，因此教師可以在教學中采用一些現代科技手段。例如，在授課前后教師可以采用微課、慕課的形式讓學生利用網絡資源進行預習和復習；利用網絡交流的群組織課后的統計答疑及輔導；直接在課堂上利用手機進行即時的輔助教學。

　　4.強化對學生實踐能力的培養

　　在大數據時代，學生實踐能力是反映統計學教學質量的關鍵指標，統計學教學的主要目的是學生具備應用統計理論處理及分析實際問題的能力。提高實踐能力和水平的主要途徑包括：

　　（1）融入案例教學。案例教學是統計理論與實踐之間的橋梁，教師在課堂上通過對案例進行梳理與分析，可以讓學生直觀地了解統計分析的過程。

　　（2）課后教師可以設計案例，以慕課的形式引導學生對案例進行操作分析。

　　（3）組建學習小組，給每個小組分配任務，引導學生完成從統計案例選題——數據收集——數據整理——數據分析等整個統計分析流程，教師隨時跟進指導。

　　（4）提升統計軟件操作水平。目前專用的統計軟件很多，各有特點，在大數據時代，鼓勵學生除了掌握一般統計軟件的操作之外，還要具備處理和海量數據的能力。總之，在經管類專業統計學的教學改革中，我們要注重結合當前大數據時代特色，讓學生除了掌握傳統的統計學知識外，更要具備大數據思維和對海量數據的處理和分析的能力，激發學生的學習和研究興趣，提升學生的實踐能力及軟件操作水平，培養出適應時代需要的專業人才。

　　參考文獻：

　　[1]劉帆.大數據時代經管類專業管理統計學教學改革研究[J].中國管理信息化，20xx

　　[2]陶雪萍,邱紅.經管類專業統計學教學效果提升策略研究[J].高教學刊，20xx

　　[3]黃小艷,李君.應用型本科經管類專業統計學實踐教學調查分析[J].產業與科技論壇，20xx

　　[4]孟生旺,袁衛.大數據時代的統計學教育[J].統計研究，20xx

統計學論文4

　　【摘要】統計學的應用范圍覆蓋了社會科學和自然科學的許多領域，在人們的生產生活中占據著重要地位。因此許多高校設有統計學的相關課程，借以增強學生的統計相關能力。本文對于目前我國高職高專院校的統計學教學所存在的問題進行了闡述，針對這些問題對高職高專統計學教學改革提出了幾點思考和建議。旨在通過本文的分析，促進和提高我國高職高專院校的統計學教育水平。

　　關鍵詞高職高專；統計學；教學改革；思考

　　【中圖分類號】G712

　　【文獻標識碼】B

　　【文章編號】20xx-3089（20xx）08-0155-01

　　前言：

　　統計學是一項基礎技能學科，關系著很多專業學科的學習與發展。現今，我國許多高職高專院校開設了統計學課程，但其統計學教學水平卻是參差不齊，許多院校的統計學教學中存在著不可忽視的問題。

　　一、高職高專統計學教學中存在的問題

　　（一）高職高專學生基礎素質較差

　　高職高專院校的學生由于客觀原因的制約，相對來說基礎素質較差，這對統計學教學的展開造成了一定的阻力。數學知識是統計學中運用到的重要知識面，而許多進入高職高專的學生，其數學知識嚴重不足，為其統計學學習造成了先天的不足；同時，語文水平較差造成了學生在教學中對于課本和教師的教學不能夠有效地理解，使得統計學學習存在困難；另外，高職高專學生在邏輯思維、計算機應用技能等方面的薄弱，使其對大學生活和大學課程不能夠良好地適應，不利于統計學教學的展開。

　　（二）統計學教學課程體系不夠完善

　　統計學是一門實用性較強的學科，進行統計學學習需要在高等數學、經濟學及數理統計等課程的輔助下進行。高校不能夠創設良好完整的統計學教學課程，造成學生知識體系不完善，將嚴重制約高職高專院校學生統計學學習的開展。另外，在面對專業和非統計專業的統計學教學中，高職高專院校不能進行有效的區別對待，使得統計學教學不能取得良好的效果[1]。非統計專業的統計課程并非為了專業的統計工作而展開的，高職高專院校在其統計課程中沒有注重面對社會生活和企業進行統計學教學，使得統計學教學的收效甚微。

　　（三）統計學教學課程內容陳舊且對計算機技術應用不足

　　統計學是一門與時俱進發展的學科，許多的高職高專院校不能夠及時更新教學內容，部分教學內容陳舊落后，對于現代數據分析法等內容的教學不足。此外，計算機技術在科技高速發展的今天對于統計學的學習有著至關重要的作用，計算機的輔助運算等功能能夠大大簡化統計分組工作的展開。許多的高職高專院校學生不會利用現代信息技術進行信息的搜集工作，不善于使用專業軟件開展數據的整理、分析工作，其統計學學習不能夠良好地利用現有的科技手段。

　　（四）統計學教學實踐性不足

　　許多高職高專院校的統計學教學以理論教學為主，其統計學教學僅僅是在向學生灌輸理論的同時進行例題教學，在教學工作中忽視了統計實訓教學的展開[2]。統計學教學工作實踐性的不足，使得學生對于統計學的用途失去了正確的認識，許多學生學習統計學只是為了獲得學分或者是考試過關；此外，統計學教學實踐性的缺失使得學生在進入社會后，不具備市場所需要的實用技能，其統計學知識不能夠得以運用，失去了其市場競爭力。

　　二、高職高專統計學教學改革的幾點思考

　　（一）增強學生統計學基礎技能增加其學習的信心

　　高職高專院校在進行統計學教學前，要正視學生基礎素質較差的問題，對于學生在學習中所欠缺的素質進行教導。避免忽視其基礎薄弱的問題，盲目地對學生灌輸統計學知識，要在進行統計學教學中，對與統計學學習相關聯的數學、語文及計算機等基礎技能進行增強。此外，教師在教學中要注意對于學生學習統計學信心的培養和建立。高職高專院校的學生已進入成年人階段，對于其在統計學學習中出現的問題進行處理時，要講究方式方法，避免對學生的自尊心和自信心產生挫傷。

　　（二）針對不同專業的統計學教學合理設置教學課程

　　統計學的學習與數學、市場營銷學和計算機等多門學科有著密不可分的關系，互相具有相輔相成的關系。在統計學教學中，要合理設置和安排相關的學科教學，并且針對不同的專業有所側重地進行課程設置。例如在市場營銷專業的統計學教學中，要適當增加市場調查分析的案例來輔助教學；再比如，在會計學專業的'統計學教學中，要重視財務方面知識的教學和應用。對于不同專業的統計學教學實施因地制宜的教學，能夠使高職高專院校學生實現體系完整的學習，增強其知識內涵和深度。

　　（三）與時俱進地將統計學教學與計算機技術緊密結合

　　現代信息技術的發展，使得計算機技術對于統計學的學習和運用有著很大的促進作用，將統計學教學與計算機技術進行緊密的結合，能夠極大地促進統計學教學的展開。EXCEL、SPSS等計算機軟件對于統計學中的數據處理和分析工作有著巨大的促進作用[3]。在對學生進行統計學教學中，教師要對計算機技術加以大力利用，同時注意提高學生的計算機技能，這樣能夠增強學生統計學學習的效率和技能，使學生更好地掌握和運用統計學技能。

　　（四）課堂教學與實踐教學相結合

　　高職高專院校要秉承著培養技術型人才的理念來開展，在統計學教學中注重理論與實踐的結合。在統計學教學中，學校和教師在夯實學生統計學基礎理論的同時，要注重為學生創造社會實踐的機會，提高學生的實際操作能力。例如學校為學生聯系實訓基地，讓學生對現實進行了解和接觸，將所學統計學知識在實際中進行應用，切實增強自身的統計學實用技能。

　　結束語：

　　統計學是與人類生產生活息息相關的學科，高職高專統計學教學成效的好壞，對于學生和社會都有著重要影響。本文從學生基礎素質較差、教學課程體系不夠完善、教學課程內容陳舊且對計算機技術應用不足以及教學實踐性不足四個方面，對于高職高專統計學教學中存在的問題進行了闡析，并就這四個方面對高職高專統計學教學改革提出了幾點建議，以促進高職高專統計學教學的進步。

　　參考文獻

　　[1]李呈琛，高鵬.高職高專統計學實踐教學改革研究[J].中小企業管理與科技（中旬刊），20xx，6（2）：205.

　　[2]魯小麗.淺談高職高專統計學的教學體會[J].中小企業管理與科技（上旬刊），20xx，14（11）：178.

　　[3]楊志.對高職高專統計學教學改革的思考——以德宏師專為例[J].科技視界，20xx，24（10）：61-62.

統計學論文5

　　一、引言

　　體育統計是運用數理統計的原理和辦法對體育范疇里各種隨機現象規律性進行研討的一門根底應用學科。隨著體育科學的開展，體育范疇中許多問題都需求運用統計學原理、辦法來處理。體育系的大學生學習《體育統計學》有助于提高他們科學地研討或解釋體育范疇中的各種問題。但大學生參與科研活動的時機較少，運用統計學問的理論時機也很少，形成他們對《體育統計學》的學習目的不明白，且存在一定的成見。所以，有必要對《體育統計學》的教學辦法、方式進行考慮與研討，以提高體育系大學生學習《體育統計學》的積極性。

　　二、研討辦法

　　（一）研討對象

　　山西體育職業學院09級的全體學生，共6個班級，237人。

　　（二）研討辦法

　　運用簡單隨機抽樣法中的隨機數表法隨機在每個班抽取10名學生，共60名學生進行座談，并做好訪談記載。訪談內容包括對體育統計學的學習目的及意義、學習辦法、學習中存在的問題及對教學的倡議等。

　　三、大學生學習《體育統計學》的現狀及存在的問題

　　（一）大學生對《體育統計學》課程開設的誤解

　　經訪談發現山西體育職業學院沒有學生以為開設《體育統計學》課程十分必要，僅18%的學生以為開設此課程很有必要，82%的學生以為該課程的開設是沒有必要的，以為上體育統計學課就像是在上數學課，學習計算一些統計指標，計算步驟及過程，覺得在今后的學習、工作中運用不到。

　　（二）大學生在學習《體育統計學》過程中存在的問題

　　固然在教學過程中不斷強調《體育統計學》是應用性學科，屬辦法論范疇，重點是控制辦法，但經過與學生訪談后，發現學生在這門課程學習中存在的主要問題是：側重教科書中羅列的各個指標的計算過程和統計推斷的計算步驟，也僅限學習書中的例題，不會靈敏運用到其他類同的實踐教學、鍛煉及科研問題中。學體育的學生數學根底比擬單薄，招致學習興味低落。

　　（三）大學生對《體育統計學》教材的見地

　　《體育統計學》課程在體育院校開設已有二十幾年，體育統計教材多達幾十本，但合適于教學的卻較少。經訪談后，學生以為教材中的例題比擬空，且與實踐相差較遠；還以為教材中統計理論學問較多，引見的多是統計辦法的推導、計算與步驟，太籠統，不是很契合體育院校學生控制學問的特性。

　　四、對大學生學習《體育統計學》的倡議

　　（一）擺正學習態度，明白學習目的

　　學生不論學什么課程首先要擺正學習態度、明白學習目的，學校開設《體育統計學》課程的目的是為了使學生可以體會體育統計的根本思想、概念、根本思緒，并能把體育范疇中存在的實踐問題，運用科學合理的統計思想及辦法進行定量處理，并為未來畢業論文設計或從事體育科研工作打下堅實的根底。

　　（二）熟習常見的根本概念及其統計學意義

　　體育統計中常見的根本概念有正態散布、均勻數、方差、規范差、規范誤、誤差、相關系數等，學生在學習過程中應該重點控制這些根本概念及統計指標的統計學意義，而不是去弄清每一個指標的計算步驟，計算過程能看明白即可不需求記憶。

　　（三）控制假定檢驗的根本思想

　　假定檢驗的根本思想：統計假定有兩個類型H0和HA。在詳細的研討工作中，樣本統計量之間或樣本統計量與總體參數之間普通是存在偏向的，這種偏向存在的緣由有兩種：抽樣誤差和非抽樣誤差。

　　（四）熟知常用假定檢驗辦法的適用條件

　　體育統計學中常見的假定檢驗辦法有t檢驗、方差剖析、卡方檢驗、正態性檢驗、相關剖析、回歸剖析等，不同的檢驗辦法適用的條件是不同的，在進行數據統計的.過程中必需嚴厲依照適用條件選擇正確的統計推斷辦法。

　　（五）純熟控制SPSS軟件處置數據的過程

　　1.在SPSS軟件中的數據輸入與編輯

　　SPSS軟件是以數據為操作對象，按統計辦法請求整理數據格式，是運用SPSS進行統計剖析前首先要進行的工作。數據的輸入格式要嚴厲依照相對應的統計辦法請求進行編輯，不同的統計辦法數據的錄入格式不同，假如數據錄入錯誤，就不能進行統計剖析，以至統計出錯誤的結果。

　　2.在SPSS軟件中的統計辦法選擇及處置步驟

　　在SPSS軟件中提供了很多統計辦法，大局部的統計辦法在數據編輯窗“Analyze”的下拉菜單中。在保證數據錄入正確的前提下，依據本人研討需求選擇適宜的統計辦法，在翻開的窗口中導入相對應變量，并在復選框當選擇想要的統計指標，再點擊 “ok”，即可得到統計剖析結果。

　　3.正確解釋SPSS軟件處置數據的結果

　　關于統計結果的剖析，首先要依照假定檢驗思想進行剖析，用小概率程度來控制，其次要聯絡實踐問題進行剖析，從統計結果去估量發作某種體育事情的緣由，進而來反映實驗或調查的科學性、理論性、合理性，并依據研討結果的適用性投入理論。

統計學論文6

　　[摘要]本文根據我多年的工作經驗和鞍山天力精密帶鋼有限責任公司出發，通過對目前國內外對人力資源統計的研究現狀分析，應用人力資源經濟學原理，建立了“人力資源統計學”的框架體系，以期促成“人力資源統計學”的發展。

　　[關鍵詞]人力資源統計學研究

　　一、人力資源統計學研究

　　統計作為一種為管理和決策提供信息支持的活動，必須服務于特定的社會經濟環境，新經濟時代統計遇到了強大的挑戰，同時新經濟也為統計的新領域——人力資源統計的發展和完善提供了難得的時機。

　　人力資源統計學是關于如何描述、衡量、跟蹤、預測人力資源狀況，并對人力資源進行統計分析的方法論學科。對于人力資源統計學研究，將對人力資源經濟學和人力資源管理學向定量化和精確化發展提供有力的支持。而目前國內對人力資源統計研究體系尚未達成統一的認識，未能建立一套完整的對人力資源狀況進行衡量的指標體系和統計研究方法體系，國內外對人力資源統計的研究也涉及較少。目前，國外對人力資源的研究主要集中在人力資源管理、人力資源計劃、人力資源招聘、績效管理、薪酬管理、人員聘用與人員流動管理、人員培訓管理、職業生涯管理、勞動關系管理、組織文化建設及領導者開發等方面。

　　通過我多年的工作經驗和研究發現，目前國內學者對于人力資源統計的研究主要圍繞概念、內容、指標體系、計量方法等方面展開，旨在豐富和完善人力資源統計學體系。概念方面，我對人力資源與人力資本做了區分，其中，我認為二者不僅概念不同,而且所研究的視角和分析的內容也不同，并將人力資本理解為人力資源質的方面。在內容方面，將人力資源投資統計、人力資源產出統計和人力資源投資效益統計以及人力資源供求統計納入人力資源統計研究范圍。而認為人力資源統計應包括人力資源現狀統計、人力資源投入與產出統計、人力資源供求情況統計。

　　針對指標體系的設置，我認為本企業人力資源統計指標應圍繞人力資源的數量、質量、開發、利用來設置;從數量指標、質量指標、結構指標、動態指標、效能指標五個方面構建了人力資源統計指標體系。

　　以上的研究給人力資源統計學的基本框架和內容的形成，提供了多種思路，起到了奠基作用。但是，這些研究成果從統計學的角度來看，主要是關于人力資源的描述統計，而在結合統計推斷理論對人力資源未來趨勢進行預測以及人力資源管理決策統計分析上還比較欠缺。總之，系統化、規范化的人力資源統計學學科體系尚未形成。

　　二、建立人力資源統計學框架體系

　　建立人力資源統計學重點在于如何反映人力資源數量特征，從而來構建人力資源統計學的理論與方法論框架。因此，需在首先界定人力資源統計學的研究對象及基本范疇;以此為出發點設計考察人力資源的綜合指標體系，如人力資源的`存量、流量、投入、產出及效益等統計指標;進而進入統計分析階段，介紹一系列的統計研究方法對人力資源的總量、結構、未來趨勢、配置等情況展開研究。

　　1.人力資源統計學理論基礎

　　包括人力資源經濟學理論基礎和統計學基礎，人力資源統計學的研究對象、研究方法、研究內容、基本范疇、與其他相關學科的關系等。

　　2.人力資源統計數據調查、整理與顯示包括人力資源數據獲取的主要調查方法，如，全面調查、抽樣調查、典型調查、重點調查等;進而介紹數據整理方法，如統計分組、統計圖表等。

　　3.人力資源綜合指標設置

　　人力資源統計指標體系的建立，從宏觀和微觀分為國家、部門、企業、個人，從時間上分為靜態和動態，從空間分為國家、地區、行業、職業，從范圍分為群體和個體，包括設定人力資源存量指標、流量指標、相對指標、平均指標、變異指標等五大板塊，并確定各指標計算方法。

　　4.人力資源回歸與相關分析

　　包括人力資源總量和結構分析、人力資源與經濟增長關系分析、人力資源配置效率、主成分分析、因子分析及人力資源發展趨勢預測等。

　　5.人力資源統計制度的系統設計

　　包括人力資源統計制度的內容，在人力資源統計指標體系的應用以及人力資源統計分析中的作用，對現有人力資源統計范圍、方法、調查方式、資料完整性等方面的反思等，并在此基礎上提出建立規范統一的人力資源統計制度的初步設想，以適應知識經濟時代各行各業，各級經濟活動單位對人力資源統計研究的需要，規范數據來源渠道，保證人力資源統計數據的權威性、統一性、準確性。

　　三、結語

　　通過我多年的工作經驗和研究，我發現人力資源統計指標體系是一系列相互聯系、相互依存、相互制約的多層次、多角度反映人力資源狀況和規律的指標群所構成的有機整體，比單一指標、綜合指標等能提供給人更多更豐富的信息資源和更強的功能。它提供了一套完整的人力資源統計數據，可以反映事物的各個方面及其發展變化的整個過程。利用這些統計數據，進而界定、統一人力資源的范圍、統計口徑、統計方法，提高人力資源統計信息收集和分析的科學性、可比性和可操作性，可以了解人力資源的現狀和供求狀況，客觀地反映人力資源的數量、結構、投入、配置等狀況及其發展趨勢和規律。由于人力資源本身所具有的特殊性、復雜性、不確定性和難以數量化，使得對人力資源價值計量的難度遠遠超過物力資源，國內外研究了幾十年，但至今尚未解決這一難題。

　　人力資源是國家財富，人力資源統計是了解掌握和監控人力資源規模、水平及其變動情況的根本手段。但通過我的研究，我發現目前我國的人力資源統計無論是從理論方法還是實踐活動上都缺乏系統規范的研究成果，應盡快與國際接軌完善人力資源存量統計指標，建立人力資源流量統計指標,并加快建立一個對人力資源數量、質量、投入產出及效益等進行跟蹤監控和輔助決策的長效機制，完善人力資源統計調查體系，實現人力資源統計信息共享，為國家長期持續發展提供人力資源保障和支持。

統計學論文7

　　面向統計學專業，為培養理論基礎扎實、專業應用性強的學生，相應進行其基礎課程數學分析和概率論的教學改革。將兩學科統籌安排，從教學內容重點的調整、教學內容順序的變更、數學分析和概率論知識點在統計學中的應用以及兩課程知識點的相互滲透等方面進行課程教學改革。本文通過諸多實例，具體闡述了教學改革的方法。

　　為培養一批理論基礎扎實、專業應用性強的統計學專業的學生，對其專業基礎課程數學分析和概率論進行相應的教學改革。不僅在兩門課程各自的教學中調整了內容重點，滲透相關知識點在統計學后繼專業課程中的應用，而且在兩門課程同步教學的過程中，合理安排了教學內容的順序，相互滲透兩門課程的知識。在統籌安排下，我們進行了數學分析和概率論的課程改革。

　　一、統計學專業數學分析課程改革的研究

　　數學分析內容經典，體系完整，理論推理嚴密，既對培養學生數學思維有著重要的作用，也為統計學后繼課程提供必要的基礎知識和應用工具。在數學分析的教學過程中，除了在教學理念中突出數學分析的思想性和增強應用能力，在教學內容中抓住主要內容，融入建模思想，增設實驗課程，以及在教學方法中按學生能力，采用分層等教學改革外，我們結合統計學專業的特點，從以下幾個方面進行教學改革的研究。

　　第一，調整課程教學的重點。統計學專業以培養理論基礎扎實，專業應用性強的學生為目標。在數學分析的教學中，對重要知識點深入講解，使學生理解其思想，并通過例題加深體會;而對過于繁雜的證明可適當降低要求，且對一些知識點在幾何、物理中的應用部分可作為學生課下自學內容。例如在講授“實數的完備性”這一章的內容時，授課時重點講解定理的思想，而對定理的證明適當降低要求，并且證明部分在數學分析第三學期講授。這樣安排一方面是由于統計學專業的學生對數學理論證明的要求并不是很高，另一方也可以避免學生在數學分析學習的前期因繁雜的證明而失去信心和興趣，而且可以在有限的課時內講解更多的例題、以及數學分析知識點在統計學中的應用。例如在學習“定積分的性質和計算”之后，講解定積分在統計學中的應用，而對于定積分在幾何以及物理中的應用略講。諸如利用定積分求平面曲線的弧長與曲率，旋轉曲面的面積等幾何應用部分，以及利用定積分求液體靜壓力，引力等物理應用部分安排作為學生課下自學內容。同樣，在講解隱函數定理、重積分等的應用時，對其在幾何、物理中的'應用略講，而講解其在統計中的應用。這樣，一方面可以增強統計學專業學生學習的興趣，感受到數學分析的基礎性作用，另一方面讓學生提前感受統計學的相關專業知識和應用。

　　第二，滲透數學分析知識在統計學中的應用。比如在講授“微分中值定理”、“泰勒公式”、“極值定理”、“定積分”、“隱函數定理”、“傅里葉級數”時，可滲透其在統計學中的應用。在介紹知識點和性質之后，以例題的形式講解這些知識在統計學中的應用。例如在“多元函數極值問題”的教學中，以一元線性回歸模型參數的最小二乘估計為例題，講解極值判別法在統計學中的應用，并且提出有實際應用背景方面的例題，比如銷售收入和廣告費用支出之間的關系。這樣既使學生了解了數學建模的方法，又使學生體會到了數學分析的奇妙，增強了學習的興趣。例如在講解“導數的運算”時，以數理統計學的最大似然估計中對似然函數求導取得最值點為例題，滲透導數知識在統計學中的應用;在講解“高階導數”時，以時間序列分析中的ARIMA模型為例題，滲透高階求導在時間序列分析中的應用;在講解“一致連續性”時，以概率統計中特征函數為例題，證明特征函數的一致連續性。這樣，既使學生體會到數學分析對統計學專業課程的重要性，又使學生提前了解了統計學中的部分知識點及其應用，增強了學生學習數學分析和統計學課程的興趣，提高了學習的主動性。

　　第三，調整課程教學內容的順序。為加開更多的應用型統計專業課程，在統計學專業的培養計劃中，概率論課程開設在大學一年級第二學期，數理統計課程開設在大學二年級第一學期。這便需要對先修課程數學分析的進度安排加以調整，以便適應后繼專業課程的開設。例如學生在學習概率論中“多維隨機變量及其分布”的相關知識之前，在數學分析中已經學習了重積分的概念、性質和計算，因而在數學分析三個學期的教學中，應合理調整講授內容的順序。具體安排如下：講解了一元函數的極限和微積分后，介紹多元函數的極限、微分學和重積分，之后再講授數項級數、函數項級數和冪級數的知識;對于實數的完備性部分僅在數學分析第一學期中講授定理的思想和應用，而將定理的證明部分安排在第三學期講解;對于曲線積分、曲面積分、含參量積分部分，安排在第三學期講授，同時隱函數定理、傅里葉級數也安排在第三學期講授。這樣調整數學分析課程教學內容的順序，既可以使得概率論、數理統計等課程正常開展，又可以兼顧數學分析知識體系本身的系統性和完整性。

　　第四，在數學分析的教學中開設專題。在數學分析第三學期的教學中，學生已經學習了概率論的相關知識，可開設“數學分析方法在概率論中的應用”、“數學分析方法在統計學中的應用”、“概率論方法在數學分析中的應用”等專題。在專題課上，可通過歸納總結、引入相關例題的方式，介紹數學分析知識在概率論、數理統計、回歸分析、時間序列等中的應用;同樣也可介紹用概率論方法解決極限問題、無窮級數問題、積分問題、恒等式與不等式問題等。通過這些專題使學生體會到數學各學科間千絲萬縷的聯系，感受到數學的奇妙，增強了學生的學習興趣。

　　二、統計學專業概率論課程改革的研究

　　概率論是隨機數學的典型代表，其理論性強，內容抽象，應用廣泛。結合統計學專業特點，從以下幾個方面進行教學改革的研究。

　　第一，在教學中運用案例教學法，融入數學建模的思想。一方面精心挑選具有實際背景的例題，使學生在學習中感受到概率論廣泛的應用性，激發學生的求知欲和學習的興趣;另一方面，在知識點和例題的講解中，盡量以具體數字代替抽象的數學符號，避免因符號的抽象性而帶來學生理解難度的增大，降低概率論在教學過程中的抽象性。

　　第二，調整課程教學的重點，并且滲透概率論知識在統計學中的應用。我們將從以下四個方面進行教學改革。(1)重點講解在統計學后繼專業課程中使用較多的知識點，并通過例題讓學生深入體會這些知識點的內涵和應用。例如“貝葉斯公式”、“二項分布”、“泊松分布”、“正態分布”、“指數分布”、“隨機變量函數的分布”、“相關系數”、“大數定律”和“中心極限定理”等知識點。(2)對于一些極限定理，授課時重點講解定理和性質的思想，并通過例題使學生理解其內涵，學會其應用的方法;而對于證明部分，可適當降低要求，或采取學生課下自學的方式。例如“概率的上(下)連續性”相關性質的證明，常用的幾個“大數定律”的證明和“中心極限定理”的證明。(3)由于授課對象為統計學專業的學生，對一些概率論中的非核心內容而在后繼統計學專業課程中比較重要的知識點要詳細講解。例如“伽瑪分布”、“蒙特卡羅法”(由隨機變量函數的性質獲得產生隨機數的方法)、“分位數”等內容。(4)在概率論課程的教學中，滲透概率論知識在統計學中的應用。例如講解“中心極限定理”在大樣本檢驗中的應用，“二項分布”在符號檢驗中的應用，“超幾何分布”在Brown-Mood中位數檢驗中的應用，“Lindburg-Levy中心極限定理”在正態隨機數的產生和數值計算誤差分析中的應用。

　　第三，在概率論課程上，適當提前講解部分數學分析的知識。雖然在數學分析課程的教學改革中，對數學分析課程教學內容的順序進行了調整，但是為了保證概率論課程的正常進行，仍需在概率論課上提前講授數學分析的部分知識點。例如在講解“概率的公理化定義”和“離散型隨機變量數學期望”時，經過教學改革調整后的數學分析課程還未講授數項級數部分，這便需要在概率論課程上提前講解級數的定義和絕對收斂的相關知識。這些講解無需深入，只需滿足概率論課程的正常開展即可。

　　第四，開設處理實際生活中隨機問題的專題。通過介紹一些處理概率論問題中既有趣又有用的新思想、新方法與新內容，開闊學生的視野。例如可開設“分賭資問題”、“抽牌游戲”、“信封與信配對問題”、“人壽保險問題”、“乘客等車時間問題”、“下電梯問題”、“價格預測”等專題。

　　三、概率論與數學分析方法的相互應用

　　雖然數學分析與概率論是數學的兩個不同分支，但數學分析的發展為概率論奠定了基礎，而概率論中隨機性、反因果論也推動著數學分析的發展。二者的緊密結合性不僅體現在學科發展上，而且在教學上也有著相輔相成的意義。

　　(一)在數學分析教學中融入建模思想，引入用概率解題的方法

　　概率論思維與一般數學思維的結構類同，通過建立適當的模型，應用概率方法不僅能解決一些隨機的數學問題，而且還可以解決一些確定的數學問題。尋找并歸納總結概率方法、模型和概率論中相關定理在數學分析中的應用，比如用概率論知識方法解決極限問題、無窮級數問題、積分問題、恒等式與不等式問題等。將一些確定性的問題轉化為隨機性的問題，使得數學分析中某些比較繁雜的問題得以高效、簡捷地解決，以期激發學生的學習興趣，使學生從中體會到數學的奇妙所在。例如用“蒙特卡羅方法”計算定積分(隨機投點法)，利用“隨機變量分布函數”的性質簡化積分的計算等。在下述數學分析求重積分的例題中，用普通的近似方法無法求解，而利用概率論中的“大數定律”可獲得n重積分(n很大時)的極限值。

　　(二)在概率論教學中體會數學分析的思想內涵，增強學生的學習興趣

　　概率論是研究隨機現象統計規律性的一門學科，有廣泛的應用性。但同時，自Kolmogrov提出公理化體系之后，概率論中用以解決實際問題主要是通過分析手段。概率論是在數學分析課程的基礎上進行教學的，學生在概率論的學習中可鞏固數學分析的基礎知識，在概率論數學化論證和嚴密的推理中進一步體會數學分析的內涵，理解數學分析解決問題的思維方式，使知識整體化、系統化。例如，在概率論中講授“分布函數”時，學生可鞏固數學分析中“無窮積分”的知識;在講授“泊松分布”時，學生可體會“泰勒展開”的意義;在講授“正態分布的數學期望與方差”時，學生可通過積分求值的計算過程對數學分析知識有所鞏固提高;在講授“連續隨機變量函數的分布”時，學生可鞏固“變上限積分”的知識;在講授“分布”時，學生可認識到“歐拉積分”的重要性;在講授“連續隨機變量的條件分布”時，學生可體會“積分中值定理”的應用。

　　在概率論教學中，不僅要幫助學生從中體會數學分析的思想內涵，而且通過概率論的實際解題，幫助學生體會到了數學分析的基礎性作用，增強了學生的學習興趣。例如在處理“配對問題”——“在一個有n個人參加的晚會上，每個人帶了一件禮物，且假定各人帶的禮物都不相同。晚會期間各人從放在一起的n件禮物中隨機抽取一件，問至少有一個人自己抽到自己禮物的概率是多少”時，通過概率的加法公式可得到至少有一個人自己抽到自己禮物的概率。當n≥5時，計算較為繁雜，這時若用的泰勒展開，便可得到此概率的近似值，極大地簡化了計算。

　　總之，通過在探索中不斷實踐，在實踐中不斷探索，能夠很好的進行統計學專業基礎課程《數學分析和概率論》的教學改革。

統計學論文8

　　摘要：

　　大數據所應用的是一種新處里模式，這種處理模式擁有非常強大的決策力和洞察發現力，同時具備多樣化的信息資產。對大數據的研究過程當中應用統計學，可以有效地對大數據進行簡化，在大數據中進行搜索和分類時需要應用統計學，大數據具有統計學的一些特點。統計學當中并沒有吸收大數據的完全特點，大數據和統計學仍然存在著一定的區別，在大數據時代快速發展的背景之下，需要對應用統計學專業進行深刻的研究。

　　關鍵詞：大數據；應用統計學；改革

　　一、對統計學的研究分析。

　　統計學在原來就有一定的發展基礎，其中主要是對數據進行比較深刻的研究，一直發展到今天，已經形成了較為成熟的數據研究體系。市場調查公司、銀行、會計事務所、企業單位，這些是統計學專業學生的未來就業方向，統計學教育主要是為了培養獨立完成問卷設計的高級統計人才，其中所要教授的專業課程范圍非常的廣泛，包括市場調查實務、高等概率論、數理統計、應用回歸。

　　現代統計學專業仍然保留著傳統的課程設置，隨著大數據時代的來臨，需要對統計學專業的學科培養內容進行有效的調整，根據未來就業方向以及具體就業層次，可以對基本院校的應用統計學培養模式進行轉變。大數據潮流已經成為未來的發展趨勢，大數據的發展給統計學專業帶來的挑戰，需要對統計學的課程內容進行資源有效的分配，通過對數據進行不斷的分析和處理，改變以往依賴隨機抽樣的教學模式。通過分析數據挖掘和統計分析之間的聯系和差異，有效地去培養出高級統計人才，向企業單位輸送高級多元化的人才，應用型本科院校應該順應時代的發展，培養統計學專業高層次人才。

　　二、統計分析與數據挖掘的區別與聯系。

　　運用統計學當中的統計方法，可以對分析的對象進行定量和定性的活動，這個過程就是統計分析，在整個過程當中需要對數據的性質進行確定，仔細的對群體當中的數據關系進行有效的劃分。通過建立有效的模型來總結數據和基礎群體之間的關系，對于未來數據的發展趨勢，一定要通過預測來進行分析。在判斷數據之間是否存在關系的過程當中，需要采用推斷統計的方法來進行確定，對于每一個統計值都要進行總體特征來進行推測。

　　總體參數估計還有一系列的方法都可以進行龐大數據分析，在分析之前首先就是要確定目標數據群，其次才可以在大量的數據當中篩選出具有決策的信息內容。數據挖掘的數據量是非常大的，在龐大的數據群當中需要找出一些規律，這樣才可以進行精準的數據挖掘和數據分類。在數據挖掘的整體過程當中，需要對業務進行定義需求分析，明確問題所發生的整體范圍，對相關的模型進行最初的定義。在準備數據的過程當中，需要對一些錯誤的數據進行刪除，如果在數據當中出現數據員的不穩定性，就要對數據源進行精準的測定。數據挖掘過程當中需要瀏覽大量的數據群，在大量的數據中需要計算出最大值和最小值，通過相應的數據測量可以得出最新的模型。對于模型的性能以及相關配置要進行不斷的驗證，驗證完成之后才可以對模型進行初級測試，在不斷的測試當中就可以得出最佳的模型。在所有的基礎測驗完成之后就可以生成模型，生成模型的過程當中，首先要對模型的'結構進行創建，然后再對數據列以及一些數據結構鏈進行數據源測定。

　　三、大數據對統計人才及統計教育的機遇與挑戰。

　　對大數據的應用現狀和未來的發展趨勢展開一系列的調查，其中最受關注的大數據技術就是數據分析、數據處理、數據采集。在大數據發展的背景之下，企業在數據管理方面面臨著許多挑戰，在企業當中缺乏專業的大數據管理人才，由于缺乏該方面的人才，就導致在大數據處理上存在著一些困難。在對大數據進行分析和處理的過程當中，沒有結構化的系統調整，沒有引進新型的大數據處理技術，傳統技術在處理大數據的過程當中非常困難，想要引入新技術但是門檻過高。在大數據快速發展的背景之下，許多企業都在爭先恐后地挖掘大量的數據，但是在擁有大量的數據之后，卻不懂得如何進行大數據處理。

　　數據的結構包括結構化、半結構化和非結構化，只有對數據進行深入的分析和討論，才可以將數據的價值發揮到最大化。就目前我國企業對于大數據的利用情況來看，并沒有真正的對大數據的應用進行規劃，所以在應用的過程當中并沒有將大數據的優勢發揮到最大化。許多企業大多數都復制了大數據，但是企業當中缺乏大數據專業人才，在應用的過程當中就會影響大數據市場的未來發展。傳統的工作人員對于大數據的運用不清楚，大數據運用真正需要的是復合型人才，復合型人才需要掌握的知識范圍非常廣泛，包括數據分析、數學、機器學習、自然語言處理和統計學。統計學專業下面開設不同的方向，學生需要結合自己的學習特長來選擇適合自己的統計學方向，結合大數據所需人才的特點，有效地區制定應用型人才培養方案。對于統計學課程教學內容進行深化改革，通過更新教學的整體內容，使統計學專業更加貼近于時代的發展。重視教學方法的改革，為了有效提高統計學專業的學習效率，需要更新教師的教學理念，轉變教學的整體模式。通過應用一些教學案例來引出實際的問題，注重對于學生綜合能力的培養，不斷的去提高他們的動手操作能力和創新能力。建立較為完善的實踐教學系統，在用的過程當中去充實基本知識技能，不斷的去提高人才的培養效率。

　　四、結語。

　　對大數據的研究過程當中應用統計學，大數據具有統計學的一些特點，需要對應用統計學專業進行深刻的研究。統計學教育主要是為了培養獨立完成問卷設計的高級統計人才，現代統計學專業仍然保留著傳統的課程設置，根據未來就業方向以及具體就業層次，需要對統計學的課程內容進行資源有效的分配。通過建立有效的模型來總結數據和基礎群體之間的關系，數據挖掘的數據量是非常大的，在數據挖掘的整體過程當中，需要對一些錯誤的數據進行刪除，在不斷的測試當中就可以得出最佳的模型。

　　參考文獻：

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　　[3] 李金昌。大數據與統計新思維[J]。統計研究，20xx，31（1）：10—17。

　　[4] 邱東。大數據時代對統計學的挑戰[J]。統計研究，20xx，31（1）：16—22。

統計學論文9

　　統計學原理”是開放電大經濟類專業的一門專業基礎課程，通過講授數據的搜集、整理、計算及分析，認識事物現象本質及預測現象未來發展趨勢。這門課程涉及大量的基本概念以及統計公式，需要學生有較強的記憶能力、較強的理解能力及數學功底。中央電大、江蘇電大和地方教學點在電大教學平臺上提供了大量的學習資料，但是大部分學生仍然認為該門課程比較難學。筆者結合在教學點的實際情況，針對如何提高開放電大“統計學原理”的教學效果，從課程本身性質、教師、學員等方面進行了分析，并提出相應的解決措施。

　　筆者從1999年起至今一直從事開放電大“統計學原理”課程的教學工作。目前開放電大采用遠程教學方式，以學生自我學習為主，教師授課為輔。教師在教學平臺提供大量的學習資料，如課件、復習資料等，學生利用網絡及相關學習資料自主學習，學校安排1到2次的面授，面授課時最多8課時。遠程教學方式與時俱進，但是從教學效果來看，并不是很理想。針對以上情況，筆者主要對如何提高遠程教學方式下“統計學原理”的教學效果提出一些看法。

　　一、“統計學原理”教學效果不良的原因分析

　　任何課程的學習效果都涉及課程本身的性質、教師、學員及學習資料四方面，筆者將從以上四方面逐一探討。

　　1.“統計學原理”課程的性質

　　“統計學原理”是經濟類專業的一門基礎課程，通過講授數據的搜集、整理、計算及分析，認識事物現象的本質及預測現象未來的發展趨勢。學生學習這門課程的難度比較大。首先，該門課程會涉及很多抽象的概念，如總體、標志、指標、標準差、抽樣平均誤差等，掌握這些概念并不是停留在死記硬背層面，而是要能夠理解并靈活運用，這對于學生來講是學習的難點之一;其次，該門課程主要講授數據的計算分析，因此會有大量的統計公式，如標準差、抽樣平均誤差、抽樣極限誤差、質量指標指數、數量指標指數等公式，這就要求學生要有一定的數學功底，能在理解層面上記住這些公式并加以熟練運用，對于很多學生特別是文科生來講這是學習的難點。從考試角度來講，本課程不像其他社會科學的課程一樣，只要學生臨考前強制背誦即可，它不僅需要學生記憶，更需要學生理解，因此對部分學生來講學習難度較大。

　　2. 教師業務能力有待提升

　　首先，教師實踐能力有待提高。江陰電大“統計學原理”授課教師全部畢業于會計學專業，而非統計學專業，自身并沒有受過完整的統計學教育，因此在講解某些知識點時缺少相關實踐經驗，顯得有些空洞無力。比如，在講解統計調查時，教師沒有經歷過真實、完整的'統計調查，從設計調查問卷，到實地調查，再到整理、計算、分析數據，這一完整的過程沒有實際操作過，給學生講解時就只能搜集網上的案例，或者僅是布置一個身邊的小案例;在講解指數這一內容時，會涉及全社會零售物價指數編制這一現實問題，教師沒有在統計部門實踐過，所以也只能參考統計局網上的相關資料進行講解。總體來講，教師在講授這些操作性強的內容時缺少實踐經驗，缺少真實感。

　　其次，教師的授課方法有待提高。很多教師仍舊將“統計學原理”這門課程像上數學課一樣，重點講解統計公式的推導，然后進行反復練習。數學基礎較差的學生聽后覺得云里霧里，索然無味，更加覺得這門課程難以掌握。

　　3. 學員素質呈下降趨勢

　　第一，學員的心態較以前浮躁。以前的學員把開放電大當成是學習充電的神圣地方，到教室后就是安靜聽課、做筆記。現在的學員把開放電大當成是拿文憑的必然渠道，雖然辦學理念是寬進嚴出，但是學生對此缺乏正確的認識。目前開放電大的招生形勢越來越嚴峻，在招生時可能把開放電大的學習宣傳得較為輕松，這樣導致學生從一開始就沒有端正認真學習的心態。

　　第二，學員的學習主動性呈下降趨勢。在20xx年以前，開放電大教學面授課的到課率一直在80%左右，但是目前的面授課到課率只有20%左右，幾乎沒有學生來上課，也沒有學生和教師討論問題。

　　第三，學員的學習能力呈下降趨勢。以前的學員能主動預習、復習，面授課結束后能把相應的作業準確完成。但是，現在的學員基本是通過網絡平臺搜索答案，很少有學員能夠自學并獨立自主完成平時作業。

　　4. 網絡資料不能滿足學習需要

　　目前，無論是中央電大、江蘇電大還是地方電大，上傳的資料無外乎是導學方案、課程說明、平時作業、平時作業答案、考前復習題目、課程PPT等，基本全部是以靜態文字為主的學習資料。而很多學員本身文字理解能力就差，看到這些以文字為主的資料就頭疼，根本無法理解一些重要的概念。他們在考試時僅是依葫蘆畫瓢，原封不動的題目可能依靠記憶能應付，但是換了數字、換了題型就做不出來。而“統計學原理”這門課程的考試關鍵在于對重要概念、基本計算過程的理解。而理解這些重要概念、基本計算過程，最有效的辦法就是教師面授，當面解惑，但是在目前面授課時非常少，雖然開通了BBS討論專區，真正進入討論區的學生很少。因此，如何提供適合學生的學習資料成為一個很重要的問題。

　　二、提高“統計學原理”教學效果的措施

　　1. 改善學校招生、教學管理現狀

　　第一，樹立正確招生宣傳導向。目前電大招生的難度越來越大，學校方面不斷提高招生技巧，在招生宣傳時只是片面強調免試入學，而忽略了入學以后課程考試的難度，致使學員認為只要交了學費，就可以輕松拿到畢業證，從而產生輕視學習的心理。因此，學校在招生宣傳時應實事求是地和學員講清“寬進嚴出”的原則，講清通過課程考試的難度，讓學員從心理上重視學習。

　　第二，改革教師工作量的計算方法。目前地方電大也要求建設網絡資源，教師基本是從中央電大、江蘇電大下載網絡資料后上傳，實際上這些工作是一種重復勞動，學生完全可以自行下載，教師最關鍵的作用應是給學生進行輔導、答疑解惑。而現在任課教師的工作量主要是上傳網絡資源，面授課時占的比重很少，這樣的工作量分配并沒有真正體現教師的作用。因此，學校應該減少重復上傳網絡資源的課時，加大教師對學生輔導答疑的課時。

　　第三，應適當增加面授課時。目前，很多學校由于種種原因，減少了面授課時。學校應注意到純粹的網絡教學效果是不夠理想的，因此兼顧經濟利益的同時也要兼顧教學的實際情況，適當增加面授課時。筆者認為面授周課時應該不少于4次，和平時作業進度相結合，教師在面授時主要講重點內容以及學生普遍不理解的內容，提高學生對內容的掌握程度。

　　2. 提高教師業務能力

　　第一，增加教師的實踐經驗。教師利用業余時間積極參與統計部門組織的各種統計調查活動，增加教師實踐經歷，豐富教師實踐教學經驗，增加課堂的信息量，提高學員的學習興趣。

　　第二，統籌安排課程內容。由于面授課時少，考試內容多而且難度較大，為了使學生順利通過考試，教師應根據上課內容和安排的面授次數編排課程的學習進度表，并要求學生根據進度表的要求安排自學。這樣，學員在面授時就能做到心中有數，對于不理解的內容可以及時和任課教師探討，有利于提高學習效率。

　　第三，面授時抓考試重點。教師需要深入分析教材，總結出考試重點內容，精煉課堂教學內容，在面授時就重點、難點加以深入講解，做到有的放矢，讓聽課的學員感受到一堂課的價值。一是重點講解基本概念。對于總體、標志、質量指標指數、數量指標指數等考試中出現頻率高的概念，在講解時必須抓住要點。二是重點講解計算統計公式的原理。很多學員都反映統計公式很難，不容易記憶。對于這一問題，只有教師講清統計公式的原理，學生才能深刻地記憶統計公式。三是重點講解解題思路。“統計學原理”期末考試的計算分析題一般有5大題，對于電大學員來講，難度較大。為了順利通過考試，考生在考前對這些題型應當非常熟悉，教師有必要幫助學生整理解題思路。四是重點講解錯題。教師在每次授課時將學員在平時作業中普遍出現的問題進行集中講解、答疑。教師不僅要給出正確答案，關鍵要把每道題的基本原理、解題思路解釋清楚。

　　第四，做好課后輔導工作。在自學過程中學生可能會發現更多的問題，需要教師解答疑問，因此任課教師有必要給學員留下聯系方式，便于課后與學員保持聯系，解決他們遇到的問題。在考試之前，教師把學員容易出現錯誤的題目及典型試題全部整理出來，供學生復習，提高考試通過率。

　　3. 制作教學視頻，完善教學資料

　　中央電大和江蘇電大是網絡教學資料的主要提供者，在現有資料的基礎上，筆者建議中央電大和江蘇電大請“統計學原理”課程組教學經驗豐富的教師錄制授課和作業講解視頻，方便學生隨時學習，這比其他文字資料更加直觀、易懂，能產生與面授相似的教學效果，從而提高學生學習興趣，提高學習效率，最終提高課程通過率。

　　4. 嚴抓學員學風，培養良好學習習慣

　　任何事物的發展都是由內因起決定性作用，課程學習效果的好壞最終取決于學生本人。對于學員來講，要想學好一門課程必須做好以下幾方面：

　　一要有腳踏實地的學風，轉變“交了學費就可以拿畢業證”的錯誤想法。學校可以利用開學典禮，邀請學習成績優異的學員給新學員做一場關于開放電大學習經驗的演講，以提升新學員的精神風貌。

　　二要充分利用各種學習資源進行自學。學生在學習過程中，要結合課程的教學大綱、課程課件、期末復習、教材、作業、電子教案等學習資源進行自主學習，避免死記硬背，正確處理好各種學習資源之間的關系：

　　(1)教學大綱是該門課程的綱領性文件，絡課件前一定要認真學習、領會。

　　(2)教材、輔導習題冊作為一種傳統的學習資源，是學生學習的核心內容。因為開放電大的考試以教材和輔導習題冊為依據，學員應該將教材和學習指導仔細研讀，尤其學習指導已經對每一章節的內容進行歸納、整理、提煉，是整門課程的精華。

　　(3)網絡課件是課程的教學內容，雖然中央電大和江蘇電大并沒有上傳課件，但是在江陰電大在線平臺上有教師制作的課件，因此網絡課件是學生學習的輔助內容。

　　(4)平時作業作為形成性考核的一個環節，是用來檢查學生學習效果的一種形式，平時作業能夠體現一門課程的教學重點，因此通過做作業能夠檢查學生的學習效果，及時發現不足之處。

　　(5)期末復習是一種重要的學習資料，學生在進行期末復習時一定要認真學習。有些教師也會在期末復習中說明考試的形式和題型，對學生參加期末考試有幫助。

　　三要做好期末復習。期末復習是學習過程的最后階段。它不能代替平時踏實、努力的學習，而是對整個課程的學習進行檢查和補充：

　　(1)制定一個清晰的復習計劃。把每門課程分成幾個復習單元，列出每個單元的復習目標，努力獲得對整個課程的整體概念，并尋找各知識點之間的關系，畫出整個課程的知識結構圖表。

　　(2)重溫做過的作業，了解該門課程的重點和難點所在，注意考試中的自我心理調節，熟悉考試題型，仔細審題，精確理解題意，總結、改進應試方法。

統計學論文10

　　摘要：隨著我國經濟的發展，統計思想及統計工作在我國經濟發展中的地位越來越重要。本文就統計思想體系及其在統計工作的指導意義進行了討論。

　　關鍵詞：統計思想；統計工作；影響

　　在當前我國統計工作中，認清統計的真諦、領會統計思想，對統計本身來講，有利于提高統計水平和統計工作者的整體素質；對外界而言，有利于樹立別的工作及別的理論不能取代和比擬的統計權威。

　　一、統計思想簡述

　　統計思想是指統計工作中應樹立的世界觀和方法論。哲學上世界觀和方法論是基礎，是人們行動的指南，也是統計工作中應遵守的指南。這里統計思想是指統計不同于別的學科所特有的世界觀和方法論，也是樹立統計權威的基礎。

　　統計的總體思想使統計始終要站在研究對象的整體角度來看問題，形成了大量觀察法和大數定律等一系列認識規律。所謂“站得高，看得遠”、“把握大局”也是這種思想的體現。這要求統計工作者在工作中，做到萬變不離其宗。因為，總體資料是由作為承擔者的個體身上搜集后綜合而來的，而個體資料千差萬別，有些界限還不好判斷。這時就需要站在總體的角度，看哪些符合總體要求，哪些不符合總體要求，避免“旁觀者清，當局者迷”，避免偏離統計本身的功能。

　　二、統計思想的幾個方面

　　1.均值思想。

　　均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。它告訴我們統計認識問題是從其發展的一般規律來看，側重點不在總規模或個體，體現了數量觀和推斷觀。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

　　2.變異思想。

　　統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。如果各單位之間不存在差異，也就不需要做統計，如果各單位之間的差異是按已知條件事先可以推定，也就不需要用統計方法。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。可以說，均值與方差這兩個概念分別起到“隱異顯同”和“知同察異”的作用。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

　　3.估計思想。

　　估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質，樣本才能代表總體，但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

　　4.相關思想。

　　馬克思主義哲學認為，事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，我們所研究的事物總體是在同質性的基礎上形成。總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間是相互關聯的。相關概念表現的就是事物之間的關系。

　　5.擬合思想。

　　擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的`關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢，趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

　　6.思想。

　　統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

　　三、統計工作

　　統計工作應包括統計設計、統計調查、統計整理、統計分析、統計信息應用和發布等D 個環節；而作為統計工作成果的統計資料顯然應包括調查的原始資料，整理的系統資料和分析的深度加工資料；統計學研究統計工作的全過程，同時也研究統計資料的可行性、可信性和可用性。3個涵義之間存在著嚴密的辨證關系。

　　統計工作的5個環節中，設計是基礎，說統計學是方法論的科學，最主要的就體現在統計設計上；統計工作能否達到目的，關鍵也在于設計。若把統計工作看作是產品生產過程，統計設計就相當于產品設計，統計調查就是施工，統計整理就是組裝，統計分析就是質量檢驗與分析，統計信息應用與發布就是廣告宣傳與銷售。每一環節都具有很強的技術性，但設計和分析是技術性、理論性最強的工作，統計的特殊功能也主要體現在這兩個環節上。統計設計實際上是告訴操作者怎樣去調查，怎樣去整理；分析與信息發布就是告訴用戶統計可以達到什么目的，而這些目的是別的專業達不到的。發達國家為什么對統計如此重視，聯合國為什么專門設立統計委員會，關鍵也體現在這兩個方面。

　　今天的社會，統計已相當發達，無論是資料搜集方法研究，還是統計規律研究，其目的都是為了認識我們所研究的對象，或者說認識統計總體。統計工作者從調查開始到整理出對外服務的系統資料，這一過程使人們對統計總體的外貌有比較清楚的認識，如果我們能再從數字后面找出內部特征，就能總結出現象發展的規律性，結合社會經濟運行的法則，就可以提出管理社會經濟的有效建議。統計指標體系是一個完整的科學系統，由統計指標所核定的數量是有科學涵義的，指標之間是有嚴密分工的。因此，統計分析是別的分析所不能比擬的。

　　四、統計工作如何改進

　　統計學雖然在20 世紀已經取得了無可比擬的偉大成就, 但還沒有成熟為一個具有完整穩固基礎的知識領域, 因為就統計學的研究對象而言, 其所能涉及到的范圍是如此之大、我們所面臨的未知是如此之多而不得不需要不斷夯實和拓展其學科基礎, 以保證統計學定量認知的職能與功能。所以, 從人類不斷增加和提高的對統計的要求出發,我們要更強調多學科的交叉與相融, 要不斷汲取其他相關學科例如數學、復雜系統科學、混沌學、仿真學、計算機學等的最新發展成果來補充、拓展統計學的基礎, 否則，統計學的發展就會缺乏生命力, 就會裹足不前。

　　在市場經濟時期，全面系統的統計工作卻需要具有一定統計業務基礎、專業技術和相對固定的統計人員來完成。相對穩定的統計隊伍，可以積累經驗，為企業管理做出更大、更快捷的貢獻。如果責任心不強、上進心不足、業務素質低下，勢必貽誤正常工作。統計人員要善于學習，不斷提高自己的業務素質，才能勝任本職工作。同時，企業單位，行業系統，尤其是企業集團需要具有責任心、富有時代感，并有開拓創新精神與較高業務素質，能帶領同事一道學習與工作的統計負責人。

　　在這種情況下，統計人員應自尊，要自信、自強，方能自立。統計人員務必刻苦學習，努力工作爭取創新，多出成果。與此同時，企業領導和有關部門，也應為統計人員創造機會，組織他們學習統計知識及相關的業務知識、法律制度和微機知識，支持他們參加統計工作會議，鼓勵統計人員參加業務水平和技術職稱的考試，引導他們積極提供統計資料，主動參與企業管理，對工作積極并有較大貢獻或較快進步者，應該及時給予表彰。

　　隨著社會的發展，統計學在我國的地位越來越高，也越來越受重視，統計思想體系也越來越完善，相信不久的將來我國的統計工作將會不入更高的一層臺階。

　　參考文獻：

　　〔1〕思想探討[J]. 合作經濟與科技, 20xx,(04)

　　〔2〕龐有貴.統計工作及統計思想 [J]. 科技情報開發與經濟,20xx,(03)

　　〔3〕唐源鴻.統計學的普及及應用[j].經營管理者,20xx,(01)

統計學論文11

　　摘要:針對現有生物技術專業生物統計學課程存在的問題和面臨的新形勢，從實踐能力的培養、課程內容、考核內容和方式、課程設置進行了改革創新的思考與實踐，本文總結了這些改革創新的思路和經驗。

　　關鍵詞:生物技術;生物統計學;教學創新

　　生物統計學是將概率論和數理統計的知識應用于生物科學，為生物學科提供試驗設計和數據分析的方法和理論。生物統計學是適應生物類科學的客觀需要而產生的，無論是傳統的生物學科還是現代分子生物學時時刻刻都在與數字打交道，所以生物統計學也是現代生物技術研究必備的工具。[1]生物統計學是生物技術專業的一門專業基礎課，在教學中培養學生或然性思維能力，使學生自覺地對生物試驗設計和數據分析產生興趣，從而使或然性思維在工作實踐中得以應用。

　　1當今高校生物技術專業生物統計學教學出現的問題和面臨的新形勢

　　生物技術的快速發展，給生物統計學提供了發展機會，同時也給該課程教學提出了改革創新的要求。原有的生物統計學教學出現的問題和面臨的新形勢主要體現在：（1）日趨減少的教學時數與日益增大的教學內容這一對矛盾是每一個承擔生物統計學教學的老師必須面對的挑戰。因為生物統計學課程是統計理論的應用，因而該課程的教學內容與統計理論的發展是緊密相關的。隨著現今統計學基礎理論和計算機技術的發展，新的理論與新的統計分析方法不斷產生，《生物統計學》的課程內容在近年來也發生了很大變化，以多元回歸分析、多因素試驗、逐步回歸與通徑分析、多項式回歸分析、關聯分析、聚類分析、抽樣方法等為代表的知識單元與知識點的增加以及以SAS和SPSS分析軟件為代表的新的分析方法的增加，使得生物統計學課程的容量被大大地增加了。與此同時，面對新時代人才培養的要求，包括生物統計學課程在內的各門“經典”基礎課程的教學時數都被大大地壓縮了。如何在較少的教學學時內保證生物統計學課程的教學質量是每一位承擔生物統計學課程教學的教師必須面對的問題。（2）教學內容陳舊，不能適應生物技術學科的快速發展。在我國，生物技術專業是近十多年才設立的新專業，順應專業前沿的迅猛發展，其專業許多課程內容也相應更新較快，對生物統計學的技能掌握和內容更新提出了新的要求，而現今各院校生物技術專業仍然沿用傳統生物學、醫學、農學所使用的教材，其內容無法充分滿足現代生物技術的發展需要，如現代分子遺傳學基因連鎖與關聯分析，微陣列生物信息學實驗設計、數據分析中差異表達分析、主成份分析、聚類分析，DNA序列生物信息學的多序列對比，生態學的多元回歸等內容，原有生物統計學有關教材根本沒有提及或語焉不詳，更沒有應用實例。（3）教學方式過時，缺乏新意。目前的生物統計學教學，課堂講授仍然是教學的主要方式。傳統的教學理論認為，教學就是向學生灌輸知識，學生僅被看作講授知識的受體，教師是課堂教學的中心，過分強調學生的接收知識、死記知識、機械訓練；教師引導學生按自己預設的方向發展，不重視學生或然性思維、統計分析能力、試驗設計能力的培養，學生不敢或不善于向書本有爭議的問題提出質疑和挑戰，不敢或不主動就學生學術研究課題進行試驗設計和統計分析，從而限制了學生學習的積極性和創造性。（4）考核內容和方式不利于學生掌握知識和能力培養。課程考核是檢驗教師教學效果和學生掌握知識程度的手段，現在卻被視為教學的目的。學生學習的目的好像只是為了通過考試。考核內容一成不變、方式缺乏新意和科學性，仍然以名詞解釋、計算題、問答等有明確答案的機械題目為主，不重視靈活運用統計方法解決實際問題能力的考核，容易出現知識不理解，死記能過關的結果。考試方式單一，以期末考試為主，不重視形成式成績的考核，往往出現平時不努力，照樣考高分的現象。如此下去，培養出來的學生難免成為“高分低能”。（5）課程設置還有待改進。生物統計學是一門生物技術和統計學相結合的應用科學，要注重學科滲透和交叉，從生物技術學科的整體與綜合化發展出發，合理構建課程體系。要強調生物統計學基礎課程的學習、生物技術學科知識對生物統計學課程內容的影響以及生物統計學知識在生物技術學科其他領域中的廣泛運用。目前，各高等院校的生物技術專業對專業課程較為重視，而對生物統計學或專業課程中統計運用重視不夠。生物統計學課時偏少，或者對于作為生物統計學的先修課程數學的教學，少數院校只開設微積分，而不開設線性代數、概率論和數理統計，或者在專業課程中省去與統計學有關的內容，這些做法都是不恰當的。

　　2生物統計學教學創新的思考與實踐

　　部分院校或部分教師認為現代的生物技術研究已經不同于傳統的生物學研究，其領域已經完全實現了從原有的群體或個體層次的宏觀研究向細胞或分子層次的微觀研究轉化，研究手段也倚重物理和化學手段，其研究結果只有必然性沒有或然性，所以生物統計學顯得不再重要，殊不知，生物技術研究只能借用物理和化學方法，而不能等同于物理、化學，它仍然遵從生物學規律，其試驗設計和數據分析必須依賴生物統計學的方法。所以，在生物技術專業不開設或不重視生物統計學課程的想法和做法都是錯誤的。要實現生物統計學為生物技術專業打好基礎的目的，必須對課程的設置、教學內容、教學方法、考核的內容和方式進行全方位的改革，改革創新的主旨在于知識的運用，其教學的重點不在于統計理論學習，而重在解決與生物技術各領域有關的實際問題；不限于僅會使用計算器或EXCEL進行簡單的統計運算，而應著重于掌握現代的統計軟件的具體操作；不在于教師的講解，而重在學生的操作能力訓練。為此，可以嘗試從以下方面改進教學。2.1強化實踐能力的培養。生物統計學是一門應用科學，或然性思維和統計能力須在實踐中培養，同時也應該接受實踐的檢驗，所以必須注重培養學生實踐能力。[2]首先，處理好統計學理論與生物學應用的關系。生物統計學教學內容中用到的統計學的概念、定義和公式很多，按照舊有教學方法，在應用某一公式之前，都要弄清其來龍去脈，而學生普遍反映這些公式“難記”更“難用”。事實上，一方面許多公式的推導已在高等數學中進行了講解，所以，要解決好高等數學與生物統計學的課程銜接問題，沒有必要再花費過多的時間講解概念和推導公式，另一方面，按照能力教育體系的理論，要把教師的知識傳授轉變為學生的能力獲得。[3~4]而能力獲得的直接體現便是對所學知識的實際運用，所以，也不應該把教學的重點放在統計學理論學習上。筆者在對生物統計學課程進行教學改革時，改革的目標很明確，就是所學為所會服務。每學習一種統計方法時，著眼點放到運用上，充分了解每種方法在分子生物學、發酵工程、基因工程、微生物工程等領域的運用，以強調應用增加興趣，以實踐運用強化知識，以掌握技能促進知識鞏固，以運用熟練加深理解。在學習正交設計試驗方案和結果統計分析時，本人不把正交表的編制和簡便分析公式的由來放在重點，只讓學生掌握如何利用正交表及簡便公式在解決哪些生物學研究問題時應用？如何應用？同時強化訓練，使學生對正交設計運用得心應手。只要給出相關的研究課題，就能科學熟練地進行設計和結果分析，得出正確的結論。其次，處理好傳授知識與能力培養的關系。能力教育理論認為，要以學生為主體，教師為主導，在教學中要重視學生的學，應注意采用高效教學法調動學生參與學習的積極性。[5]一方面，對于課堂教學筆者多采用案例教學的方式。案例教學是實踐的直接模擬，是以培養學生分析和處理實際問題能力為中心的一種科學的教學方式。首先，對案例進行了精心選擇，因為現有教材選用的多是傳統的農業、畜牧業、水產、醫學方面的實例，不太符合生物技術的學科特點，筆者從大量的教材、期刊、教師和學生科研課題、學生畢業設計中精心挑選了一些學生較為熟悉的生物技術案例。其次，對案例分析，以學生為主體，換位教學，分組講解，注重培養學生的獨立性和自主性，結合教學進度，引導學生進行結果分析和試驗設計，或對原有設計和分析提出質疑，并提出自己的見解，然后進行總結。如在理解試驗設計原則和樣本代表性概念時，學生對一篇研究湖泊微生物污染的抽樣方法提出了質疑，認為僅從湖邊取一次一定量的湖水不能構成樣本，其原因在于取樣點不具代表性，且取一次沒有重復，違背了試驗設計的原則。另一方面，課余時間鼓勵學生積極運用所學生物統計學知識完成學生學術課題的申報和研究。學生學術課題的申報和研究則是生物統計學知識真正意義上的實戰運用。學生學術課題研究是我校以專項經費資助的政策來提高學生專業素質的一項有力舉措，也可以作為生物統計學的課程實踐平臺加以充分利用，要求學生以課題組的組織形式，從課題的選題，課題的研究內容、依據、目的和意義，試驗方案的設計，技術路線的`制訂，到試驗數據的分析進行全方位的實際訓練，課題組在課堂上重點闡述各自課題與生物統計學有關的試驗設計與統計分析的核心內容，通過學生之間相互提問、討論和交流，不斷糾偏、反饋和完善，達到了真正提高學生動手能力的顯著效果。再次，筆者還要求學生參與教師科研課題的研究，利用開放性實驗進行一些小型的自選課題的研究，或者是開展專業調查研究，發表相應的專業論文，通過靈活多樣的方式，開展課程實踐活動，并將其表現和成果作為平時成績的重要考核依據，鼓勵和督促學生實踐能力的提高。2.2完善課程內容的改革。首先，該課程學時數有限，而生物技術研究的領域在不斷地擴大，研究的重點也在不斷發生改變，為適應學科特點，教學內容必須作出較大調整。為此，筆者刪除了大部分與概率論和數理統計重疊的內容，如方差分析中均方期望的推演，概率分布中隨機變量的數學期望和方差的推演，也刪除了一些不常用的內容，如非參數檢驗的秩和檢驗。簡略了一些運用計算機和軟件能完成的復雜運算的講解，也簡略了一些依靠前期基礎知識可以理解的內容，如一元非線性回歸，補充了一些現代分子生物學常用的統計分析方法，如基因連鎖與關聯分析、DNA序列生物信息學的多序列對比等知識。其次，為了提高學生統計軟件應用能力，增添了國際上常用的統計軟件SAS、SPSS的軟件使用方法的介紹。2.3改革考核內容和方式課程考核不能作為學生學習的一種目的，應該通過考核提高學生進一步鉆研的興趣，督促平時復習，開闊視野、真正理解試驗設計和統計方法的內涵及其應用價值，檢驗學生實際分析的能力。首先，總評成績的構成，既要有期末考試成績，也要包括提問、作業、小測驗、課堂討論、案例分析報告、課程論文的成績，特別要提高反映學生實踐能力的案例分析報告、課程論文的成績在總評成績所占權重。其次，題型應該多樣化。廢棄名詞解釋這種對于“死知識”的考核，而采用概念辨析的題型，考核學生理解和區分概念的能力；計算題不以考核公式的運用為主，而以實際的案例考核分析方法的選用和分析結果的生物學涵義的解釋；減少填空、判斷、選擇等考核單項知識的題型分值，增加綜合題等考核試驗設計和分析綜合知識的題型分值。再次，考核方式改閉卷考試為開卷考試，使學生明白該課程學習的重點不在于死記硬背概念、原理、公式和方法，而在于靈活運用所學知識解決實際問題。明白該課程不同于數學類的統計學，而是將統計學應用于生物學，根據生物學問題的性質和特征，選用適當的統計學方法。2.4合理構建以生物統計學為主體的課程體系。生物統計學在生物技術學科原有領域中的運用，已經足以體現其在生物技術學科整體中不可或缺的重要地位，特別是近年來作為生物技術領域最熱門的生物信息學的發展，更說明了生物統計學的重要性。生物信息學作為一門新型的學科，正在對生物技術產生空前的影響。它是以計算機技術為研究手段和工具，同時采用數學、統計學的模型、模擬研究手法來解決生物科學的問題，因而成為生物學、統計學、數學、計算機學甚至工程學等多學科之間的交叉領域，其發展—方面為這些學科開辟新的研究領域，但同時也依賴于這些學科的發展。[6]顯而易見，掌握好生物信息學需要有扎實的生物統計學根基。生物統計學的教學應該放在生物技術學科整體體系中通盤考慮，既不應該減少微積分、線性代數、概率論和數理統計等先修課程的門數和學時數，又不應該在專業課程中過多地出現生物統計學的內容重復，同時，還要以生物統計學為主體合理安排授課順序，構建課程體系。所以，我們對生物技術專業培養方案和課程教學大綱進行了調整，在原有微積分的基礎上，增開了線性代數、概率論和數理統計兩門課程，同時對專業課程中關于生物統計學的內容進行了增減調整，在學完生物統計學之后，還開設了生物信息學選修課，通過三年的改革和實踐，生物統計學的教學乃至其他專業課的教學效果都得到了較為明顯的提高。

　　總之，生物技術專業生物統計學的教學應該順應生物技術學科發展的特點，遵循生物統計學本身的教學規律，充分分析當前教學的現狀和存在的問題，不斷地改革現有的教學模式，完善考核方式，培養學生的獨立性和創新性，從而培養適應時代需要的全面發展人才。

　　參考文獻

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　　[6]張陽德.生物信息學[M].北京:科學出版社,20xx.

統計學論文12

　　摘要：Meta分析是對具有共同研究目的的相互獨立的多個研究結果進行系統合并,剖析研究間差異特征,定量綜合評價研究結果的統計方法.它在國內外醫學文獻中的應用日益增多,其統計學方法也在發展.根據研究的資料類型及統計指標,Meta分析可選用不同的統計分析方法.本文綜述了目前Meta分析中應用的比較廣泛和成熟的統計學方法.

　　關鍵詞：統計學論文

　　當前，統計學的基本問題引起了一些專家學者的激烈爭論。這種爭論從統計學理論引進我國開始，就沒有停止過。近年來，一些統計學專家學者又提出把數理統計學和社會經濟統計學等所有有關統計學方面的科目都統一起來建立一個新的學科，是為 “大統計學”。從發展趨勢來看，這種來勢洶涌的“大統計學”概念好像是解決統計學基本問題的一劑良藥。但從現有事實來看，“大統計學”并沒有解決誰是真正的統計學的基本問題，它只是掩蓋了數理統計學和社會經濟統計學之間的激烈爭論。

　　1.統計學的真正關系

　　數理統計學把抽象的數學關系看作是真正的統計學，它認為例如社會經濟統計、天文統計、衛生統計等等只不過是在基本數學關系上的具體運用。而社會經濟統計學把社會經濟統計看作是統計學，其大多數研究方法運用的是科學的搜集、分組等社會性工作，與理科思維的邏輯性和實驗室式的取得統計資料是完全不同的。而且，它包含各種非概率統計方法，如普查、全面調查方法、平衡表和經濟賬戶方法以及經濟指數等，這些都是數理統計學容納不了的內容。筆者認為之所以會產生這些爭論的焦點和差異，其根本原因在于數理統計學和社會經濟統計學的思維出發點不同。數理統計學強調的是邏輯性的理科思維和數量邏輯關系極強的推理推導。社會經濟統計學強調社會實踐性的經濟學思維。一般說來，文科思維和邏輯性的理科思維是分別由左右兩個不同的大腦控制的，而人一般是偏向于開發利用某一側大腦。所以，擅長應用統計學的人偏重開發右腦，于是理論統計學方面不太擅長;而擅長理論統計學的人偏重開發左腦，在應用統計學方面不太擅長。這種數理統計學與應用統計學之間的關系可從數學與物理之間的關系窺見一斑。一個杰出的物理學家首先必須是一個數學家，一旦物理上有數學理論的需要，物理學家完全可以根據理性思維來研究出物理所需要的數學理論。例如高等數學上的.通量、散度、密度等都是根據物理學中的電磁通量、物質密度等概念的需要而引入的。而理論統計學與應用統計學卻不同。理論統計學采用的是邏輯性的理科思維，強調理論公式的邏輯縝密性，很少涉及理論模型的實際運用。

　　2.理論統計學的運用

　　應用統計學強調的是理論統計學中模型的熟練運用，對于其理論只是要求簡單用同一思維模式，存在著理論應用共生領域。正是由于因這種同一思維模式產生的應用共生領域的缺乏，要打破統計學目前應用與理論的界限是一項非常艱巨的工作。由于這種領域的缺乏，統計學出現了不分高下的兩大陣營。一方面數理統計學者強調理論的重要性，運用邏輯思維來研究理論，缺乏文科思維而不會研究或不適應研究應用統計學方面的內容。另一方面應用統計學者強調應用的重要性，運用文科思維來研究理論的應用，缺乏邏輯性思維而不會研究應用統計學最初理論模型建立和推導。原美國統計學會會長伯克斯(G.E.P.Box)說：“以往統計學者分布表現為一邊是以研究理論為主的統計學者，另一邊是以研究統計應用為主的統計學者，即呈現出結合部分偏低較薄弱的雙峰分布。但理想的分布應是中央部分較高較寬厚的分布，即以統計理論與統計應用相結合為主的所構成的單峰分布。”

　　3.結束語

　　綜上所述，參照物理與數學的關系，把數理統計學、多元統計分析，時間序列分析具有數學基礎的學科理論統計學稱為統計學，而把其他的統計學當作是理論統計學的應用，就像數學與物理的關系一樣，只有有了數學基礎，才能更好地研究應用。同時，像數學與物理關系那樣，把社會經濟統計學獨特的研究方法以及能夠反映應用統計學的研究方法的理論反映到理論統計學中去，并創造出理論統計學中的相關理論，例如指數理論等。同時，把那些不能歸納到數理統計學中的內容，例如普查、平衡表、各種統計調查方法等，都當作是應用統計學的內容，將其歸納到《社會調查方法》等社會學科中。運用學科和理論學科有一定的差異是完全允許的，我們不需要把統計學當作萬金油，把應用統計學的所有的理論基礎都容納到數理統計學里面。正如研究物理的時候，并不是所有的物理模型都有相應的數學理論基礎，它可能借助一些非數學的手段，如化學方面的知識來研究，但我們不能說數學也要把化學方面的內容也包容進來。如此一來，統計學的基本問題也就迎刃而解了。(作者單位：沈陽師范大學數學與系統科學學院)

　　參考文獻

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統計學論文13

　　無響應問題無論在抽樣調查理論還是實踐中都是十分重要的問題。然而，我國使用的統計學教材極少討論這一問題。本文系統地論述了無響應問題引起的后果和對無響應問題的處理方法，希望能引起重視。

　　一、引言

　　抽樣調查是統計學課程中的重要內容，而無響應(Nonresponse)問題是抽樣調查中的重要問題。“無響應”也稱為“無回答”。概括地說，無響應是指在抽樣調查中無法從所有的樣本單位及問卷中的所有項目獲得有效數據。無響應可具體分為兩種類型，一種是“單位無響應”，一種是“項目無響應”。單位無響應是指被調查單位沒有接受調查;而項目無響應是指被調查單位雖然接受了調查，但對調查中的某些項目沒有給出有效的回答。在我國使用的經濟管理類統計學教材(包括引入的國外教材)中，基本上都沒有涉及這方面的內容，個別討論到的，也只是很簡單的幾句話。

　　但是，“無響應”在實際的抽樣調查中是經常碰到的問題。如果學生不了解這方面的知識，就不知道該如何處理;而直接使用帶有“無響應”問題的調查問卷，后果將很嚴重。筆者認為，經濟管理類統計學教材中亟需增加無響應的后果及其處理方法方面的內容。

　　二、無響應的后果

　　1.無響應從兩方面影響推斷結果。在抽樣調查中，無響應問題會從如下兩個方面影響推斷結果。一方面，由于部分調查單位或調查項目無響應，使得樣本容量減少，從而使估計量的方差變大。這種后果相對來說是較容易處理的，比如，可以用補充樣本、事先估計回答率并由此相應增加調查單位數量等方法來處理。

　　另一方面，無響應的樣本單位與回答的樣本單位如果在所調查的項目上存在顯著差異，則會使得依據回答樣本單位的數據所作的統計推斷存在偏差，即無響應偏差，這是一種系統偏差。這種后果的處理比第一種復雜得多，但由于它對調查結論的影響很大，我們不能不重視這一問題的研究。事實上，在實際調查中，在回答的樣本單位與無回答的樣本單位(尤其是拒絕回答的樣本單位)之間往往存在著很大的差別。比如，在對私營企業的依法納稅情況的抽樣調查中，回答的樣本單位比無回答的樣本單位(如上所述，含有拒絕回答和提供不合乎要求的回答等單位)通常有較少的偷稅漏稅行為。

　　2.對無響應誤差的分析。在分析無響應誤差的影響問題時，不同統計學家持有不同的觀點。兩種通常的觀點分別被稱為無響應的“確定論”和“隨機論”。如果記第i個總體單位的回答概率為pi，則“確定論”認為，總體所有單位有pi=0或pi=1，就是說，總體的N個單位含有兩類單位，一類是如果被抽中則肯定回答的單位(N1個)，另一類則是如果被抽到肯定不回答的單位(N0個，N=N1+N0)。而“隨機論”則認為對所有的總體單位有0≤pi≤1，各pi可能取各種不同數值，而且在大多數情況下，pi被視為條件概率，即它的大小取決于調查時的環境。無論是從哪種觀點出發，我們都可看到，無響應偏差的大小取決于兩個因素：一個是回答率;另一個是回答單位與無響應單位在Y變量值之間的差異(這里，Y變量是指對調查中具體分析的指標的測度)。而兩種觀點的差別則體現在對形成回答率的機制的不同看法。

　　3.關于可接受的回答率問題。如上所述，較低的回答率將會破壞樣本的代表性，從而產生較大的無回答偏差。那么，什么樣的回答率是可以接受的呢?這一問題目前尚沒有一個明確的、公認的結論。科克倫和伯恩鮑姆(A.Birnbaum)等人認為對一般調查而言，回答率應在90%甚至95%以上。美國廣告研究基金會則建議郵寄調查的回答率應80%以上。我國學者盧淑華也持這種看法。愛爾達斯(Erdos)則認為一個可靠的郵寄調查應有50%以上的回答率，或能用某種方法證實不回答者與回答者是相似的。萊斯勒(J.T.Lessler)認為對這一問題的回答不應是絕對的，而應考慮多方面因素。她指出應結合如下因素來討論：(1)調查前對回答率的期望值，它取決于調查的內容、總體與數據收集方式;(2)提高回答率的成本;(3)是否對無回答采用補救方法以及采用何種方法。(4)調查內容及其結論的重要性。

　　應該指出的是，在調查報告或研究結果中說明回答率是一項良好的調查研究應有的內容。

　　三、無響應問題的處理方法

　　為了盡量減少無響應誤差的影響，統計學家們提出了許多的處理方法。這些處理方法可以歸納成兩類，一類是在進行統計分析之前的處理，即在調查階段的處理，一類是在統計分析中進行的處理，即調查完成之后的處理。

　　1.分析前的處理。分析前的處理方法的主要目標是提高回答率。主要方法包括：(1)認真選聘、培訓、督導調查員。(2)對被調查者進行適當激勵。(3)由有名望的機構出面組織調查。(4)多次訪問。(5)改進調查方法。如，科學地設計調查項目與問卷外觀，以使被調查者能較輕松地回答問題;調查前先與被調查者聯系;仔細分析不同受訪者最可能在家的時間;等等。(6)在無響應的樣本單位中再次抽樣。(7)使用隨機化回答技術。如果引起無響應的主要原因是問卷或某些項目為敏感性問題(如隱性收入、偷稅漏稅、吸毒等)，則可用使用隨機化回答技術來進行調查。這種調查技術通過設置巧妙的'“隨機化裝置”，使得被調查者可以說出實情而調查者并不會知道他的回答的真正含義。但調查者可以由整個樣本的回答獲得某類人數所占比重或某敏感性指標的均值等的估計值。

　　2.分析中的處理。如果由于某些原因未能采用上文所述的分析前的處理方法，或者雖已采用但仍未能達至足夠高的回答率，我們就需要采取事后的補救措施。各國統計學家已為此而提出了許多方法。(1)波利茲-西蒙斯(Politz-Simmons)方法。這種方法是預先在調查時詢問回答者在K個類似的期間里他有多少期間可以被找到，然后在分析時用他可被找到的期間數對其Y變量值(Y為所研究的指標的測度)作“倒數加權”。例如，對于在調查的前5天中在相同時間內呆在家里并可以接受調查的天數分別為0、1、2、3、4和5的回答者，分別用6/1、6/2、6/3、6/4、6/5、6/6作為其Y變量值的權數(分母是前5天可接受調查的天數加1，即加上調查的當天)。

　　這種方法的隱含假設是在家天數越少者，其Y變量值越接近不在家者。(2)時間趨勢法。這種方法通過考察連續各批回答者(如郵寄調查中按時間先后對回件分批)的答案，分析其中的趨勢，然后將此趨勢延伸，以此推測出無響應者的答案。比如，如果各批回答者的收入呈上升趨勢，則推測無響應者的收入是最高的。(3)分組加權估計。這種方法要求按某些輔助信息將總體單位分成若干組，使組內各單位的Y變量值盡可能相近。在抽樣調查之后，若出現無響應問題，則按各組的單位數占總體單位數的比例進行加權調整。我們用一個簡化的例子來說明，設總體分成兩組，第一、二組單位數分別占總體單位數的30%與70%。假設抽樣調查的結果如下表。

　　如果不作加權調整，則對總體的Y變量均值的估計為：

　　(3230×300+2110×500)/800=2530

　　但考慮到第2組的不回答率遠高于第一組，為減少無響應偏差，使用分組加權估計，則總體的Y變量均值的估計調整為：3230×30%+2110×70%=2446。(4)替代方法。概括地說，替代方法是用“精心選擇”的回答單位的數據或者用按輔助信息推測的數據來“替代”無響應單位數據的方式來處理無響應問題。而具體的替代方法則多種多樣。

　　——均值替代法。指將總體分組，用組內回答單位的樣本均值替代無響應單位的值。這種方式實質上與“分組加權估計”方法非常類似。

　　——完全匹配替代法。使用某些外部來源的記錄來替代無響應單位或無響應項目的數據。如從工商、稅務、海關等管理部門取得無響應的被調查企業的注冊資本、所得稅、出口貨物情況等來作替代值。

　　——最后回答者替代法。以最后一批回答者的答案替代無響應者的答案。比如，在郵寄調查中，以幾次追蹤后最后寄回問卷者來代表未回件者。

　　——演繹估計法。如果所研究的Y變量與另一變量X存在已知的函數關系，即Y=F(X)，且可了解到X的值，則可用此方法得出Y的缺失值。

　　——回歸替代法。如果所研究的Y變量與另外一些變量存在高度的相關關系，則可建立一個回歸模型，并利用回答數據對模型參數進行估計。然后利用估計的回歸方程預測Y的缺失值。

　　——“熱層”(Hot-deck)方法。通常用于項目無響應。一般做法是對調查中的項目缺失值用同一調查中具有類似背景的回答者的數值來替代。

　　——最近距離替代法。通常用于項目無響應。這種方法要選擇一些輔助變量及一種距離測度。它按照輔助變量距離最近的原則選擇替代者。有人認為“熱層”方法采用的是非數值分類的方式，而最近距離替代法采用的是數值分類方式，因而后者是前者的修正。

　　幾十年來，統計學家們針對無響應問題提出了許多的處理方法，本文難以一一介紹。統計學教材應按照所針對的學生層次、教學時間等來選擇介紹適當的方法。

統計學論文14

　　《衛生統計學》是關于如何運用概率論與數理統計學的原理和方法對醫學科學研究中數據進行收集、整理和分析的一門科學，該學科具有很強的應用性，側重于培養醫學生的統計思維，具備統計研究設計的能力，為今后的醫學科學研究工作打下扎實的基礎，以適應今后社會對醫學人才的多方面的需求。《衛生統計學》是所有醫學專業的基礎課程，所以作為預防醫學的專業課程，不容置疑更是一門重要的必修課程。目前大部分醫學院校的預防醫學專業衛生統計學課程仍然采用傳統的教學模式，專業學習主要是課堂講授和課堂理論練習，沒有機會實踐應用統計學，只有到畢業實習時，才開始社會實踐，一來基本的統計學思想都忘得差不多了，而且很多人即使學了多遍統計學仍不得要領，不會將實際問題正確地轉變成相應的統計學問題，一用就錯，并且帶有相當大的普遍性，由此衛生統計學傳統教學模式已不再適應未來醫學領域人才培養的要求。二來預防醫學專業的學生數學功底比較薄弱，“死記硬背”式的學習模式，使得他們在《衛生統計學》課程的學習過程中存在很大的困難和瓶頸，給教師帶來了大量難題和困擾。因此，加強衛生統計學課程教學改革就顯得尤為重要。本文從教學理念轉變、教學內容改革、教學方法和教學手段以及課程考核四方面進行了探討，并提出了相應的改革措施。

　　《衛生統計學》既然是一門應用性很強的學科，是預防醫學專業必開的基礎課，統計學課程的設置就應該遵循“淡化理論，著重技能，強調應用”的原則。在教學過程中，首先要求學生具備收集和整理統計資料的能力，其次要掌握根據分析指標正確選擇統計分析方法以及規范撰寫統計分析報告等技能，最終做到熟練地將統計理論思維結合到專業思維上，以達到解決實際問題的目的[1]。傳統的統計學教學模式不容樂觀，即使預防醫學專業的很多人學了多遍統計學仍不得要領，不會將實際問題正確地轉變成相應的統計學問題，一用就錯，臨床等其他專業的這種情況可能普遍，更加嚴重的是在醫學研究中統計方法的誤用可能會導致嚴重的倫理問題。學生數學基礎較差，統計素質較低，缺乏使用統計思維“透過現象看本質”的能力，缺乏正確使用統計方法去分析問題、解決問題的能力，對學生專業能力的發揮造成困擾。上述問題的癥結在于教和學兩方面：一方面在進行醫學統計學教學時，采取單一的正面灌輸的死板方式，結合統計學本身就跟數學息息相關的學科特點，就會使學習者僅有的一點學習興趣蕩然無存，使他們感到統計學難學難懂難用，枯燥乏味，甚至望而生畏;另一方面，醫學專業的學生“死記硬背”式的學習模式，導致他們在《衛生統計學》課程學習過程中存在很大的困難和瓶頸，也給課程的教學人員帶來了大量的難題和困擾。在幾年的教學實踐中，結合該課程的特點及培養目標，我們對課程教學改革做了一些嘗試性的探索工作。

　　一、轉變教學思路

　　將教學目標從讓學生理解統計學方法的原理、掌握統計學分析過程和步驟，轉變為讓學生理解統計學基本概念，了解統計學方法的原理，掌握統計學分析方法的應用條件，正確應用各種基本統計分析方法。教會學習者用辯證的思維去思考問題，用透視的眼光去洞察事物，掌握透過現象看本質的統計思維模式。統計思想的精髓是“透過現象看本質”。但在實際工作中需要進行統計處理的問題呈現出一種“表現型”的面貌，直接根據這種常常帶有假象的“表現型”盲目地去按照統計學教科書上的“標準型”進行套用，出錯的概率極大。這就要求人們在運用統計學方式時，必須先將“表現型”的本質——“原型”剖析出來，進而將“標準型”套用在“原型”上，這樣極大減少了錯誤的發生，進而有利于提高統計學的正確運用水平和科研工作的質量。傳統的統計學教學內容一般分為三個部分：基本概念、原理和方法，公式的來源、簡單推導和詳細的手工計算過程，分析結果的正確解釋和結論。在這些內容中，公式的推導有利于對公式及其概念的.理解和記憶，手工計算可以進一步加深學生對公式的印象，但對醫學學生而言，公式推導過程已很困難，更不論記憶這些冗長的公式了。更重要的是公式的推導嚴重消磨了學生的積極性，因此，我們首先對教學思路進行了調整：把教學重點放在理解統計學的基本原理、掌握統計學方法的應用條件和培訓統計學思維上，而不是煩瑣的計算過程或數學算法的講解[2]。教學的主要目標是掌握統計學基本概念和理解統計學方法的基本原理，重點講解統計學概念、基本原理，強調統計分析方法的使用條件，培養學生的統計學邏輯思維能力，減少對數學公式及數學推理過程的灌輸，淡化相關統計公式的要求，最終達到學生的學習與實際工作需求緊密銜接的目標。

　　二、教學方法和教學手段的改革

　　1.將灌輸式教學改變為啟發式教學。教學時注重教育的多樣化和多層次化，讓學生掌握搜集、整理資料方法的同時，還要教會學生能夠“透過現象看本質”。在整個學習過程中充分發揮其主動性，學會用辯證的思維去思考問題，用透視的眼光去洞察事物，掌握透過現象看本質的統計思維模式。上課過程中將教師直接灌輸改為教師應用實例或某個問題引導讓學生找到解決問題的方法，從而更好地發現問題，這樣更好地激起了求知的欲望，在教學過程中才能很好發揮主動作用，配合好完成教學任務。

　　2.在《衛生統計學》課程中增加案例教學內容。僅僅停留在書本上的統計教學不再適應目前醫學科研的發展需求，因此應將案例式教學加入到統計課程中。案例式教學法能夠克服傳統教學方法僵硬死板的缺陷，充分發揮教學互動、教學相長的優點。在《衛生統計學》課程中加入案例式教學，不但可以提高學生閱讀、理解統計文獻的能力，還能通過案例培養他們在統計文獻中發現問題、分析問題、解決問題的能力，最終達到學生正確利用資料和文獻的能力;案例中會涉及到不同學科的內容，通過案例鍛煉學生多門學科進行融會貫通，進而引導他們勇于創新;在案例討論課堂上，學生們會就自己的觀點進行激烈的討論，討論過程中讓他們學會傾聽，正確表達自己的觀點，鍛煉學生的語言表達能力。在授課過程中，我們發現案例式教學可以充分調動學生的主觀能動性，讓學生從被動接受到主動學習，真正成為學習的主體，學習效果提高。

　　3.培養統計分析軟件的實際操作技能。隨著信息化時代的到來，傳統的計算器教學已經逐漸被淘汰，各種統計分析軟件的應用越來越受到重視，在理論課教學工作中，每講授一種統計學方法都隨之加入統計分析軟件的講解和實驗，給學生講授各種統計數據的記錄方式、相應統計學方法的軟件操作過程以及軟件輸出結果的讀取，將統計學結果結合上專業知識做出解釋。讓體會到借助統計學軟件實現復雜統計學分析方法的簡便性，使學生克服對《衛生統計學》課程的恐懼心理，加強學生應用統計學方法解決醫學實際問題的能力。鼓勵學生將所學的統計方法應用于醫學實踐。實驗教學的內容采用教師講授與學生上機結合的方法，經過自己上機親自操作，更深入理解了所學的理論知識，要求學生掌握數據庫的建立、菜單的操作及結果的解釋。實習課的內容也是由淺到深，由例題數據類型到實際收集的原始資料的類型，這樣統計學實習課不僅擴展了知識面，獲得了分析處理數據的手段，還加深了學生對統計學知識的理解，激發了學習興趣和學習熱情，更重要是獲得了良好的教學效果。

　　三、改革考試模式和內容，合理評價教學效果

　　作為衡量學生學習效果，評價教學質量的重要手段，無論是哪種課程都將考試視為整個教學過程中的重要環節。長期以來，傳統教學模式中的《衛生統計學》考試都是采用閉卷筆試的方式。不可忽略閉卷筆試的方式對維持正常的教學秩序、評價教學質量的重要作用，但絕大部分學生為了應付考試而機械化地死記硬背，這樣根本不利于學生創造能力的培養。為此，我們將統計學的考核思路和內容圍繞教學思路做了相應的改革，減少了“名詞解釋”和“簡答題”這些需要死記基本概念和原理的題型比重，增加了“綜合數據分析”和“案例辨析”等題型，將重點放到考查學生對基本概念和原理的理解、靈活應用統計學知識解決實際問題的能力方面。試題形式以考查概念理解和知識融會貫通能力為目標，廣泛地涵蓋課程的學習內容，一個題目中會涉及到多個章節的內容，客觀地考查學生的學習效果。分為理論知識的考核和統計軟件應用能力考核兩部分。

　　1.理論知識的考核。統計學的理論知識主要包括概念、原理、案例分析、統計思路等，這部分以筆試形式進行。但不局限于死記概念和原理，需要學生能夠把理論知識轉化為解決實際問題的能力，可以利用“案例辨析”這一題型，考查學生對理論的理解程度。目的是要考核是否能夠將所學統計方法正確進行應用，解決本專業實際問題。

　　2.統計軟件應用能力的考核。目前計算機的普及，對統計分析軟件的廣泛應用，解決了過去冗長的統計分析計算過程。這就要求學生不僅掌握統計學的基本理論和方法，還要求學生能夠利用計算機和統計分析軟件進行資料的錄入、整理和分析。對學生對計算機軟件的熟練操作和結果正確讀取的考核則可通過上級操作考核完成，通過它檢驗學生統計應用能力，并把它作為考核學習效果的重要方面納入綜合考核中。

統計學論文15

　　摘要：本文以統計學在建筑企業管理工作中的作用為主題，論述運用統計來指導建筑工程企業管理工作，提出加強統計在建筑工程各個領域的指標建立，為企業領導提供微觀管理依據，為有關部門提供宏觀的決策數據，使建筑企業管理更加科學化、規范化，提高企業的經濟效益。

　　關鍵詞：統計學；建筑企業管理；建筑材料；施工機械

　　一、引言

　　建筑業是關系國計民生的重要行業，雖然剛剛經歷了“嚴寒”，但回暖態勢已很明顯，建筑業轉型升級勢在必行。作為建筑企業的管理者應該抓住這一時機，清醒的意識到，要想使企業重振雄風，就必須尋求科學手段管理企業，因此統計工作即成為企業經營管理的重要手段之一。喜歡統計數據，善于用數據說話，用數據作為依據預測、分析、規劃、決策企業的未來，正成為一個合格領導者、企業家必備的素質之一。

　　二、建筑企業統計概述

　　建筑企業統計是反映建筑企業生產經營活動的數量及其關系的專業統計。其研究對象是建筑產品的生產和經營等全部經濟活動的數量方面，即不僅要反映建筑產品的生產數量情況，而且要研究數量之間的關系，研究建筑施工的經營管理情況，以提高建設速度，確保工程質量，挖掘節約資金的潛力。為此，建筑企業統計必須要掌握施工的人力、物力、財力的配備，以及建筑產品的生產、供應、銷售的成果。在企業管理中，許多方面工作都要由數據來進行系統呈現。統計信息的數量性得到最為得到廣泛體現，具體而言就是通過統計信息資源對工程各個環節的數量特點予以呈現，促進企業對工程項目管理定性、定量分析，進一步制定可靠、精準的管理計劃。同時，在企業管理中，結合相關信息數據對工程項目管理開展定性、定量分析，可對與施工企業管理相關的一系列外部情況呈現出來。

　　三、加強統計學在建筑企業管理中的應用的措施

　　（一）建筑企業發展中統計的任務

　　建筑企業統計應該從本行業、本企業實際需要出發，來確定自己的具體任務，努力做到數字準確、資料豐富、信息靈通及適應時代的需要。具體如下：

　　1.采用多種調查方法，準確、及時、全面地搜集反映建筑企業生產經營活動的統計資料。

　　2.科學的整理和分析統計資料，提出切合企業實際的建議和預測；為行業主管機關制定政策和行業規劃，檢查政策、法規執行情況提供事實依據；為編制計劃和檢查計劃執行情況及企業領導決策提供可靠依據；為企業開展民主管理提供資料。

　　3.長期地積累統計資料，為進行建筑科學、建筑企業經營和建筑經濟的研究提供重要依據。

　　4.積極完成國家統計局和上級主管部門布置的統計任務。

　　（二）建筑企業統計指標體系及其內容

　　建筑企業統計指標體系，是指由若干相互聯系、相互制約的反映建筑企業生產經營情況的統計指標組成的一個統計指標體系，它圍繞建筑產品的生產和經營管理進行設置，包括建筑產品的生產、勞動力與機械設備的配置和利用、原材料消耗、財務成本及建筑經濟效果等方面。

　　1.建筑產品統計：建筑產品生產統計包括建筑產品產量、產值和質量統計三部分。建筑產品產量統計用實物量來反映，通常又分為實物量統計、房屋建筑面積統計和工程形象進度統計三幅分。產品的產值統計用價值量來反映，可分為總產值統計、凈產值統計和增加值統計。質量統計包括建筑產品本身質量情況統計和質量事故統計。建筑產品本身的質量統計用優良率來放映；建筑產品質量事故統計，可以放映企業質量管理的'情況，通過對質量事故的統計，可以促進產品質量的提高。

　　2.建筑材料與施工機械統計：建筑材料統計主要反映建筑生產過程中構成工程實體或者有助于形成建筑產品的各種材料。主要指標有原材料、燃料的收入、消耗和儲備情況。

　　施工機械統計主要反映施工企業建筑施工機械的擁有量和利用情況。主要指標有各種建筑施工機械的實有數量、能力和完好程度，以及技術裝備水平、利用情況、經營管理情況等方面。

　　3.建筑企業的勞動工資統計應用：建筑企業的勞動力就是企業參與經營活動的勞動者，是企業中所有從事著各種各樣的勞動工作的，并在企業中獲得報酬的人員。包括職工人數統計、勞動時間使用情況統計和勞動生產率統計。勞動時間的利用指標是企業在生產者的各種勞動時間總數相加的基礎上進行核算的，就是員工的出勤率、作業效率與企業制度時間的利用效率。

　　建筑企業中的工資總額是企業在一定時期內直接支付給本單位全部從業人員的勞動報酬總額，是與企業勞動人數統計范圍適應，依照實際發放給勞動者的數額進行統計的。

　　4.建筑企業財務狀況與經營成果統計分析：財務狀況統計主要有固定資產擁有量、流動資金占有量、工程成本、利潤和稅金等，用以集中反映施工企業的經營情況和經濟效果。其中工程成本構成表可以分析成本超支或節約的影響因素，也是計算建筑產品價值、價格指數的重要參考資料。

　　四、結論

　　建筑企業制度的建立和現代化管理的發展，要求我們必須加強統計隊伍建設，提高統計人員素質，進一步改進工作方法，健全統計法制，形成一套合理有效的統計管理模式，真正體現統計的“信息”、“咨詢”、“監督”三大職能。應充分利用信息化技術的優勢，建立健全統計信息網絡，使統計信息、統計數據及時地為統計部門提供必要的統計資料，為其他崗位的分析預測提供真實的信息數據，為各個崗位工作者提供全方位的咨詢，為企業的發展前景進行預測。搜集匯總的各種統計信息進行更高層次的綜合分析，使企業內部各部門之間實現有效的信息交換與共享，對工作中存在著弊端及時溝通交流，使大量的、有價值的統計數據得以有效利用，最大限度發揮統計數據的作用。

　　參考文獻：

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　　[2]錢紅.計劃統計工作在建筑施工企業管理中的重要作用[J].當代經濟，20xx（14）：54-55.

　　[3]韓溢麗，韓光財.淺析統計工作在建筑施工企業管理中的重要作用[J].投資與合作，20xx（8）：217-21.

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