統計學相關概念精選(九篇)

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第1篇：統計學相關概念范文

【關鍵詞】統計學 平均思想 應用

一、統計學的基本內容

統計學的基本內容由描述統計、推斷統計和實驗設計三部分構成。

（一）描述統計（descriptive statistics）

是對實驗或調查所獲得的數據加以整理（如制表、繪圖），并計算其各種代表量數（如集中量數、差異量數、相關量數等），其基本思想是平均。如在集中量數中將原始數據進行平均，在差異量數中將離均差進行平均，在相關量數中將積差進行平均等。通過描述統計的工作，我們可以把大量零散的、雜亂無章的資料加以簡化、概括，從而更加清晰明確地顯示出這些數據的分布特征。

（二）推斷統計（inferencial statistics）

又稱抽樣統計（sampling statistics），它是根據對部分個體進行觀測所得到的信息，通過概括性的分析、論證，在一定可靠程度上去推測相應的總體。換言之，就是根據已知的情況推測未知的情況。推斷統計主要用于兩個方面，一是從單一樣本得到的統計量去推斷較大總體的有關特征，我們稱之為統計估計或參數估計。二是比較多個樣本或總體的差別情況，評價一項實驗的結果，我們稱之為假設檢驗。

描述統計和推斷統計均是針對數據進行計算的分析方法，因此，只要有數字我們就可以進行計算和分析。然而，要使這些數據真實、可靠地反映客觀現實，首先要保證其本身的可靠性和有效性，因此僅靠分析方法是遠遠不夠的，還需要一種獲得準確數據的理論與方法，即實驗設計。

（三）實驗設計（experimental design）

是研究如何更加合理、有效地獲得觀測資料，怎樣更正確、更經濟、更有效地達到實驗目的，以揭示實驗中各種變量關系的實驗計劃。實驗設計的具體內容包括怎樣選擇被試，控制那些無關因素，提出什么樣的假設，觀察哪些實驗內容，如何安排實驗步驟，采取何種統計方法來處理和分析實驗結果等。實驗設計時，每一項調查、測量和實驗事先都必須進行合理的設計才能實施。有人曾說，假如給我三天的時間做研究，我會用兩天的時間進行設計，用一天的時間進行實施，可見實驗設計在整個統計學中的地位。

三者之間的關系：統計學的內容之間既互相區(qū)別，又互相聯系。從統計學發(fā)展的歷史來看，先有描述統計，后有推斷統計，再有實驗設計，因此描述統計為前驅，推斷統計為核心，實驗設計為后衍。但是從實驗研究進程來說，則應先進行實驗設計，再進行描述統計和推斷統計。

二、幾種基本的統計思想

統計要認識的對象是一個總體，按統計總體的定義，它必須是許多事物的集合。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，形成了大量觀察方法和一系列認識規(guī)律。既然統計學是通用的數量認識模式，就需要我們對這些模式進行總結。這既是學科內的必需，也有利于弄清統計學與其他學科的區(qū)別。

統計思想包括平均思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。平均概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想，算術平均數是簡明而重要的代表。均值思想告訴我們統計認識問題是從其發(fā)展的一般規(guī)律來看，側重點不在總規(guī)?；騻€體；所謂變異指的是個別對一般的偏離程度，個體變異在宏觀上看就是方差?？梢哉f，算術平均數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；估計的本質是類比，把已知的事物特征推廣到更大的范圍，以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法；相關概念表現事物之間的關系，它的度量對象是“關系”，是多維現象，是前述統計思想的重要擴展；擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。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；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(guī)律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程是保證判斷可靠的邏輯要求。

三、平均思想的基本內容

第2篇：統計學相關概念范文

生物統計作為畜牧學科的核心課程一直是高校的講授重點與難點。本文將結合筆者在講授生物統計學課程中發(fā)現的一些現實問題,如:理論課與實操分割,學生的數理基礎薄弱,課堂交流的缺乏等探討生物統計學課程的教學改革方向。

關鍵詞:

生物統計；教學改革

統計學可以分為數理統計和應用統計兩大范疇。生物統計學就是應用統計學中的一個重要分支,同時也是生物信息分析和超級計算機平臺上進行大數據分析的重要理論基礎。隨著國際大數據時代的到來,中國不論從政府,企業(yè)還是高等學府越來越重視統計學的相關課程。通過生物統計學課程的講授,筆者發(fā)現了一些生物統計學課程講授中一些值得探討的問題。

1高校教學安排中通常將理論課的講授和實踐操作分割開來

舉個例子來說,在高校的生物統計學課程通常是先進行基礎理論的講授,內容包括統計資料的整理,資料的描述統計,常用的概率分布,假設檢驗,方差分析,卡方檢驗,直線回歸與相關分析,以及試驗設計方法。所有的理論課程講完以后,一般情況下就過去10個教學周了。之后是安排一整周的教學實習。教學實習的安排通常是一種統計學軟件(如SAS)的操作,以SAS軟件為例,主要教授如下內容:SAS軟件的基本操作,SAS程序結構、程序的輸入、修改調試和運行,常用生物統計方法的SAS程序(描述性統計、資料的正態(tài)性檢驗、t檢驗、方差分析、直線回歸分析等)[1]。這里有幾個小問題值得高等教育的工作者去思考。首先,學生的記憶能否再10周以后對于抽象的理論知識依舊清晰。在微機課程開始的時候,所學的知識已經是幾周以前講授的內容了,在教學中,我經常發(fā)現當我提出一個指令讓學生輸入的時候,一部分學生還可以馬上跟上教師的節(jié)奏,另一部分學生在線面瞪著眼睛茫然不知所措。其次就是實踐操作的部分內容和理論課程脫節(jié)。這樣講授的后果就是不論理論課程還是實踐操作,學生學習結果都是半桶水,而生物統計學課程也成為同學們心目中的難點課程。

2涉及大量的抽象概念和公式,導致學生缺乏學習該課程的興趣

生物統計學涉及大量抽象概念,例如:總體與樣本,參數與統計量,準確性與精確性,隨機誤差與系統誤差,小概率事件實際不可能原理等[2]。生物統計學涉及大量的數學知識。雖然我院的學生在開設生物統計學課程之前已經學習了部分高等數學的知識。但對于理工口的學生而言,農科口的學生對數學的掌握和運用程度仍然有所欠缺。而這些抽象的概念和公式導致了部分學生的恐懼心理。

3統計學課程的數理屬性導致了課堂交流開放性的欠缺

和管理或文法課程不同的是,生物統計學課程中講述例題的結果是在概率論的基礎下做出的結論。比如說:當計算出的試驗參數小于或超過試驗閾值的時候,我們可以接受或否定預先建立的零假設,而否定或接受備擇假設,從而對試驗結果做出統計學上的判斷[3]。而管理學課程往往可以是多元開放的結果。比如:請用S(strengths)W(weaknesses)O(opportunities)T(threats)分析法來討論一家企業(yè)的優(yōu)勢,劣勢,機會和威脅。同學在和教師的討論過程中就可以根據自身的知識,經驗和理解給出開放多元的答案。根據以上三點在生物統計學講授課程中所發(fā)現的問題。我對生物統計學課程有如下思考:1)將理論課時和實踐課時結合講授。首選的方案是在機房里講授統計學課程,2個標準學時的大課可以一堂課程講授理論課程,一堂課講授相關的微機操作。次選方案是在多媒體教室講課時,老師用自己的筆記本電腦連接連接多媒體平臺,切換理論和操作課程的講授,每節(jié)課程結束后,下次課帶學生進機房實操。2)對于數學基礎相對薄弱學科的學生,在每節(jié)課的講授之前先做一個簡單的概念回顧,將本節(jié)課程所需要運用的數學知識進行一個幾分鐘的短時間review以消除學生對數學知識的恐懼心理。3)加強和學生的課堂溝通。盡管無法做到象文科類課程那樣隨心所欲的暢所欲言,課堂交流在生物統計學課程上仍然是必要的。一般而言,我會選擇上一堂課結束前講授過的習題和同學們進行溝通交流。溫故而知新,對自己已經聽過的課程同學們進行解答和回顧往往更有信心,也能更好的活躍課堂的氣氛。

4總結

生物統計是一門農業(yè)口重要的核心課程,在生物統計的教學中,筆者發(fā)現了一些困擾現在高校教師和學生的問題,也提出一些教學改革的探討,以期提高教學效率,改善教學效果。

參考文獻

第3篇：統計學相關概念范文

【摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。

一、關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規(guī)律，也研究統計方法。統計學是繼承和發(fā)展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發(fā)展。

二、統計學中的幾種統計思想

1統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想?，F分述

2.1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。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發(fā)展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2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。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。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.3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。

2.4相關思想

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，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.5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(guī)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”。

2.6檢驗思想

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(guī)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。

3統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養(yǎng)，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

三、對統計思想的一些思考

1要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創(chuàng)建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發(fā)現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環(huán)節(jié)。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續(xù)開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻:

陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).

龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發(fā)與經濟,2004,(03).

第4篇：統計學相關概念范文

關鍵詞：經管專業(yè)統計學；跨學科；教學能力

統計學是一門關于數據的收集、整理、顯示和分析的科學。當今大數據時代，無論是社會、自然或實驗，凡有大量數據的出現，都要用到統計學的理論和方法。特別是在社會經濟現象的研究和經濟管理中，統計理論和統計方法的應用日益廣泛。因此，統計學是高校經管專業(yè)的基礎必修課，也是教育部規(guī)定的核心課程之一。因此提高信息管理專業(yè)統計學課程任教教師的教學能力，對提高統計學的教學質量和教學效果起著至關重要的作用。作為來自教學第一線、一直從事《統計學》課程的理論教學和實驗教學任務的教師，作者長期對經濟管理類課程的教學研究比較感興趣。另外，作者長期學生評教成績位于學院前10%，教學改革工作一直得到學生的歡迎和支持。出版過《統計學》理論教材，編寫完成《統計學實驗指導書》，在該課程體系的內容設置上具有較多的心得體會和豐富的教學經驗。本文基于作者多年來對經管類專業(yè)統計學的教學過程和感受，著重對目前信息管理專業(yè)統計學任課教師教學能力存在的問題，以及如何提升其教學能力等方面進行了思考。

1關于信息管理專業(yè)統計學教師教學能力的常見問題

教師是教學活動的組織者和主要實施者，教師的教學能力是指其運用所掌握的專業(yè)知識和技能圓滿完成教學任務的能力。然而，我國高校經管類專業(yè)統計學教師的教學能力對于較好實現教學目標有所欠缺，具體表現在如下幾個方面。

1.1師資隊伍導致經管專業(yè)統計學教師教學能力先天不足

信息管理專業(yè)統計學的課程內容主要包括社會經濟統計和數理統計兩個方面。因此其課程特點決定任課教師必須具有以上兩個方面的理論知識。教學方法宜采用案例教學法，結合經濟管理實踐中的案例進行教學，以幫助學生理解統計學方法并培養(yǎng)其正確的統計學思維。在教學過程中，應把企業(yè)對經濟情況或實際問題真實調查得到的數據，以及企業(yè)最后采用的相關優(yōu)化方案或最終決策作為案例素材。因此，就要求任教教師在課前要準備，與教學目標相吻合的，與經濟管理統計決策相關的案例。顯然，就要求教師熟悉并深刻理解案例中有關統計學、經濟學、管理學的各個知識要點。這就要求經管專業(yè)統計學教師具有多學科交叉的學科背景。而往往很多高校的經管專業(yè)負責人，沒有意識到該課程鮮明的跨學科性。經管專業(yè)統計學課程往往由數學學院統計學專業(yè)的教師來承擔。這樣的經管專業(yè)統計學課程師資隊伍，因為只有單一學科背景導致教學能力先天不足。

1.2任課教師對統計學與相關學科的關系認識不足

大量的教研教改文獻強調，經管類涉及的統計學問題應主要是社會經濟統計問題。教學內容應強調其鮮明的專業(yè)應用特征，應涉及信息管理、市場研究、質量控制、財務管理、風險投資、預測分析、數據挖掘、科學研究、宏觀管理和微觀管理等諸多方面。[1]而因為任課教師大多為數學系統計學教師的原因，經管理統計學課程的任課教師往往對統計學與相關學科的關系認識不足。教學內容主要以數理統計為主，教學過程以統計學公式的推導、統計方法的推理為主，教學中沒有著重于統計學理論和方法對于經濟和管理的應用。

1.3指導學生實驗、實踐環(huán)節(jié)的能力不足

信息管理專業(yè)統計學的學習目標是把統計學知識和方法應用到解決經濟管理現象中的實際問題中去，而不僅僅只是理解和掌握統計學原理和統計學方法。教學過程應恰當使用統計分析軟件，增強學生對統計方法及理論的理解，提高自主解決實際問題的能力。所以開設配套的統計學實驗及實踐課時是十分必要的，這也要求信息管理專業(yè)統計學教師應能很好地指導學生應用各種軟件解決經濟管理中的實際問題。而數學學院統計學專業(yè)的老師相關能力有如下兩方面不足：1）不能正確選擇適合于經管學院學生易學能懂的統計軟件。一種情況就是把統計專業(yè)軟件如SPSS或SAS應用于經管學院的實驗室，甚至做與數學學院統計學專業(yè)學生同樣的實驗內容。經管學院的學生因為數學基礎有限，而難以達到實驗要求，也導致學生逐漸喪失統計學學習積極性。另一種情況是認為經管學院的學生，因為數學基礎差而無法理解專業(yè)統計軟件的應用，從而無法開展專業(yè)的統計學實驗，造成實驗環(huán)節(jié)的缺失。2）除了實驗，實踐環(huán)節(jié)更能提高學生分析問題、解決問題的能力。在實踐環(huán)節(jié)中要求學生自行分組選擇與專業(yè)相關的有關課題，完成問卷設計、統計調查、數據整理、分析，鍛煉綜合運用統計學知識和相關專業(yè)知識的能力是十分必要的[2]。而數學學院的統計學教師對于經管類的實際問題并不熟悉更不敏感。即便是有意識地開展了統計學實踐活動，但很有可能因為經濟學與管理學的專業(yè)知識的匱乏，而在實踐過程指導中顯得力不從心。

1.4缺乏因材施教

由于各個學校在培養(yǎng)目標、教學觀念、教學計劃和實驗條件等方面的差異，在統計學的具體課程內容設置上實際存在很大不同。在研究型大學里，比較強調統計學概念和方法模型，對具體的應用技術除用于舉例以外，不做專門介紹，而基本概念、數學模型和方法原理可起相對持久的作用，所以要重點學習。比如在很多985年大學，學生的培養(yǎng)目標是將來如何設計一個新的統計學模型，因此課程設置上主要講解典型的統計學模型，如主成分分析、因子分析、聚類分析和時間序列預測的相關理論方法，并沒有讓學生在課堂上熟悉某個具體軟件面向統計學方法的使用。研究型大學的這種模式的教學觀念和課程設置無可厚非，這源于它的培養(yǎng)目標和學生的整體素質。問題是這種理念在一般的普通大學里有拷貝的趨勢，造成現有不同層次高校在統計學課程的教學內容設置上存在較大的相似性，顯然很不合適。

2信息管理專業(yè)統計學教師教學能力提升路徑

2.1遴選具有交叉學科背景的教師

信息管理專業(yè)統計學因為其課程具有多學科交叉的特點，即涵蓋經濟學、管理學、統計學等相關學科知識。而要求一個老師能把這些綜合知識很好地融合到一門課程中去，是很不容易的。然而經管類的統計學課程，又是經管專業(yè)中一門十分重要的課程。所以信息管理專業(yè)統計學的任課教師的遴選，就必須要引起專業(yè)負責人足夠的重視。選派的任課教師既要具備系統的統計學理論知識，又還需具有經濟學與管理學等學科的學科背景。通常，數學學院的統計學老師，一般不會是本科階段學習經濟管理，而在碩士或博士階段轉學數學統計專業(yè)的。相反，在經管學院，本科甚至是碩士階段學習數學，而后來轉為研究經濟學、管理學的老師人數占有一定的比例。數學專業(yè)的本科生已系統地學過統計學的相關專業(yè)課程，并且數理統計的基礎知識短時間內不會有太多的更新。那么，這些老師就能在具有統計學系統知識和經濟學、管理學的知識背景下，緊跟社會經濟管理中的熱點問題，適時更新教學案例，增強學生的學習的興趣，從而提高教學效果和教學質量。

2.2完善教師跨學科專業(yè)知識結構

如若經管學院具有跨學科背景的，統計學課程師資人選人數欠缺，數學學院的統計學教師可以通過自學、培訓、進修等方式不斷學習和積累經濟學、管理學等相關學科的專業(yè)知識。比如數學學院統計學專業(yè)的教師可以通過MOOC中國、雨課堂等在線教育平臺，自學管理學、經濟學、運營管理、ERP等經管學院專業(yè)的核心課程。還可以與經管學院的教師一起組建經管專業(yè)統計學教師團隊。該團隊成員的成員可以由數學學院的統計學教師、經濟學專業(yè)教師、管理學專業(yè)教師以及企業(yè)高級管理人員組成。專業(yè)知識和實踐技能相互融合，相互完善，相互補充，可以提高高校人才培養(yǎng)質量。

2.3教師主動鉆研實踐環(huán)節(jié)的教學理論和方法

經管專業(yè)的統計學作為一門跨學科的課程，與數學學院開設的統計學課程有著較大的區(qū)別，尤其是實踐環(huán)節(jié)具有自身的教學要求和教學特點，教師不能機械套用數學學院的實驗軟件和實驗指導書。經管專業(yè)的統計學教師應盡力通過自學、訪學、進修、交流等方式學習、借鑒、選擇適合于本校經管專業(yè)學生的實驗軟件，并恰當地開展實踐活動。教學過程中要大膽采用先進的教學方法，如案例教學、小組調研、翻轉課堂等加深學生對統計學知識應用的理解。此外，要求教師積極主動利用已有的學習平臺，如在線學習平臺網站，記錄學生在線上參加的調查問卷，試題練習，考試競賽等內容，一是便于開設相同課程的老師可不斷上傳課程學習資料，來豐富這門課程的學習資料；二是方便教師進行課程資料共享，豐富學生們的學習資源；三是便于跟蹤學生學習進展，了解當前學生對基礎知識、基本概念的掌握情況，以及知識的運用能力，為課堂如何教、如何引導學生學習、如何加強課程教學管理、如何考核提供科學依據；四是起到督促學生主動學習的作用。

2.4精心設計教學內容

對于經管類專業(yè)來說，統計學課程是非常重要的專業(yè)核心課程，一般為3個學分48課時左右。為了學生充分理解、掌握統計學的相關課程基本概念、基礎理論和方法，運用有關工具解決本專業(yè)涉及的實際問題，教師應在有限的課時內，開發(fā)建設優(yōu)質的教學內容，包括媒體素材、試題、專業(yè)案例、課件、常見問題解答和網絡課程的建設?；诓煌瑢I(yè)，加入各個專業(yè)最常用流行的統計分析軟件的使用學習。為推進從“知識傳授型”向“能力培養(yǎng)型”的快速過渡，我們將針對專業(yè)特點，對課程體系、知識結構和課程內容分配進行調整。在理論講授和實踐環(huán)節(jié)中，引入MOOC、微課和翻轉課堂等相關教學手段，在課程內容的安排上，有意識地留出一定的時間讓學生自學。為幫助同學提高學生的應用實踐能力和應用能力，在統計學課程的教學過程中，針對不同專業(yè)特點，介紹各自領域常用的、可應用于大型數據分析的相關統計分析軟件，重點強調常用統計學分析方法的深入應用，結合案例式教學，開設提高型、綜合型和創(chuàng)新型實驗。鼓勵學生自主立項，參與教師的研究計劃，通過交流與合作共同解決企業(yè)真實項目的專業(yè)問題?？傊?，通過立體化教學體系，使學生在教學課內和課外實踐活動中得到鍛煉，提高他們的綜合素質、創(chuàng)新能力和合作能力。

2.5創(chuàng)新學習方式。

積極在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)基地、專業(yè)創(chuàng)客空間、開放式實驗室、虛擬仿真實驗室，開設有關統計學的項目研究課題、真實的項目分析范例和創(chuàng)新實驗項目等，營造統計學的創(chuàng)新學習環(huán)境。鼓勵學生參與經濟管理類方面的科研項目訓練，以提升學生的學習興趣。

3結語

經管專業(yè)統計學課程具有鮮明的跨學科特性，涉及統計學、經濟學、管理學等諸多學科。這種多學科交叉融合，形成了經管專業(yè)統計學課程知識結構體系復雜的主要特征。目前，很多高校經管學院的統計學課程大多是數學學院委派而來的統計學專業(yè)任課教師，他們數理統計學知識系統、扎實，經濟學、管理學知識相對欠缺，從而導致對統計學與相關學科的關系認識不足，指導學生實驗、實踐環(huán)節(jié)的能力不足?；谝陨蠁栴}，建議專業(yè)負責人優(yōu)先遴選具有交叉學科背景的老師承擔經管專業(yè)統計學課程。同時經管專業(yè)統計學教師，應主動完善跨學科專業(yè)知識結構，鉆研實踐環(huán)節(jié)的教學理論和方法以提高該課程的教學效果和教學質量。

參考文獻：

[1]李夢覺,龔曙明.統計學原理[M].北京：中國水利水電出版社,2015.

第5篇：統計學相關概念范文

[關鍵詞] 腦卒中；社會支持；自我概念；相關

[中圖分類號] R743.3[文獻標識碼] C[文章編號] 1673-7210（2012）03（a）-0112-03

腦卒中俗稱腦中風，又稱“腦血管意外”，是因腦血管阻塞或破裂引起的腦血流循環(huán)障礙和腦組織功能或結構損害的疾病，其特點為病程長，恢復差，致殘率高[1]。研究顯示，腦卒中患者多數心理健康狀況不佳，情緒不穩(wěn)定，存在輕重不等的心理障礙[2-4]。而臨床醫(yī)生往往重視其基礎機體功能的癥狀和體征而忽視精神障礙表現，殊不知精神癥狀亦能影響疾病的康復[5-6]。因此，臨床醫(yī)生在注重藥物治療的同時，也應重視影響患者康復的不良心理因素。鑒于此，本文對腦卒中患者進行問卷調查，旨在探討社會支持對腦卒中患者心理健康的影響，為腦卒中患者的全面康復提供治療依據?，F總結報道如下：

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇我院2011年6~9月神經內科收治的符合臨床診斷標準的腦卒中患者76例作為研究組，其中，男53例，女23例，平均年齡（63.19±6.05）歲；文化程度：小學12例，初中32例，高中26例，大專及以上6例。所有患者均意識清晰，無失語、癡呆和嚴重精神癥狀，檢查合作，無其他中樞神經系統疾病及明顯的并發(fā)癥。排除標準：①嚴重的心、腦、肺、腎合并癥；②嚴重的認知功能障礙；③既往有精神病史者。本研究在知情同意情況下進行，所有患者及其家屬均簽署知情同意書。選取同時期本地具有相似生活背景、年齡、文化程度、身體無疾患的健康志愿者76例作為對照組，其中，男51例，女25例，平均年齡（63.8±6.9）歲；文化程度：小學10例，初中31例，高中28例，大專及以上5例。兩組在性別、年齡、文化程度等一般情況方面比較差異無統計學意義（P > 0.05），具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 調查工具

1.2.1.1 社會支持量表（SSRS）[7]該量表用于測量個體社會關系的3個維度，共分10個條目，包括客觀支持3條，主觀支持4條，社會支持利用度3條?？陀^支持即客觀的、可見的支持；主觀支持即精神和情感上的支持；支持利用度是個體對客觀支持和主觀支持的利用程度?？偡旨?0條目計分之和，最高分為66分，最低分為12分，得分越高，表示社會支持水平越高。

1.2.1.2 田納西自我概念量表（TSCS）[8]TSCS共70個題目，每個題目分5級評分，從“完全相同”、“大部分相同”、“部分相同或部分不同”、“大部分不同”、“完全不同”分別賦1~5分，包含結構維度：自我認同、自我滿意、自我行動；內容維度：生理自我、道德倫理自我、心理自我、家庭自我、社會自我；綜合狀況：自我總分與自我批評等10個因子。前9個因子得分越高自我概念越積極，而自我批評得分越高，自我概念越消極。

1.2.2 調查方法

抽調專業(yè)臨床醫(yī)師2名進行問卷調查，調查前均得到測試者支持并積極配合。調查問卷統一發(fā)放，均采用無記名的方式以保證問卷的真實性，同一時間填寫完成問卷并當場收回?；厥章蕿?00%。

1.3 統計學方法

數據采用SPSS 13.0統計學軟件進行數據分析，計量資料數據用均數±標準差（x±s）表示，兩組間比較采用t檢驗；相關性分析采用Pearson相關檢驗；以P < 0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組社會支持量表評分情況比較

由表1可見，研究組客觀支持、主觀支持、支持的利用度因子得分均明顯低于對照組，差異均有統計學意義（均P

2.2 兩組田納西自我概念量表評分情況比較

由表2可見，除自我批評因子外，研究組TSCS各因子評分均顯著低于對照組，差異有統計學意義（均P < 0.01）；研究組自我批評因子得分高于對照組，差異有統計學意義（P < 0.01）。

2.3 研究組社會支持量表與田納西自我概念量表評分的相關性分析

由表3可見，TSCS量表自我批評因子與SSRS評分呈高度負相關（P < 0.01）；自我認同、自我滿意、自我行動、生理自我、倫理自我、心理自我、家庭自我、社會自我以及總分與SSRS評分呈高度正相關（P < 0.01或P < 0.05）。

3 討論

近年來，自我概念和心理健康的關系研究日益受到學者們的廣泛關注和重視[9]?；颊呷绻麚碛姓缘淖晕腋拍睿欣谄鋺獙ι顗毫痛龠M康復，反之，則會表現為孤僻、退縮、缺乏工作學習生活的競爭力，影響其康復[10]。國內外研究表明，自我概念是心理健康的重要指標，與多種形式的病理心理有著密切的關聯[11]?？陀^的自我評價、積極的自我形象是心理健康的重要標志[12-13]。社會支持不僅是患者應對疾病與治療過程中最有潛力的資源之一，也是心理壓力和健康關系的一個重要中介因素。社會支持能夠幫助個體從生理和情感方面應對生活中的壓力性事件，通過多種機制減輕個體在生活轉變過程中的不良影響，維持個體的良好身心狀態(tài)。有研究證實，社會支持具有緩解壓力和直接影響患者身心健康和社會功能的作用[14-15]。

本文研究結果發(fā)現，腦卒中患者社會支持水平較低，不論是客觀支持、主觀支持，還是支持利用度均明顯地低于健康人群（P < 0.01），這是導致其心理問題的重要因素，應引起醫(yī)務工作者的重視。在TSCS評分中，腦卒中患者除自我批評因子得分明顯高于健康人群外，其余9個因子得分均明顯低于正常人群（P < 0.01），表明腦卒中患者自我評價過低，表現為消極的自我概念，不利于疾病康復，在臨床藥物治療的同時，也應當給予相應的心理治療，以消除影響疾病康復的不良心理因素。本文研究結果還發(fā)現，自我概念與社會支持存在高度相關性，即社會支持水平越高，自我概念越積極，心理越健康，反之，心理健康越差。這一結果表明，社會支持是影響心理健康的重要因素，增大社會支持程度，能夠促進心理健康，提示在臨床治療中，應加大對患者的支持力度，以促進其身心康復。

綜上所述，腦卒中患者社會支持水平較低，存在消極的自我概念，嚴重影響其身心康復。臨床醫(yī)護工作者應針對其消極的自我認知，給予患者良好的社會支持干預，以促進其康復。

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第6篇：統計學相關概念范文

關鍵詞：統計總體；總體單位；有限總體；無限總體；調查對象

中圖分類號：G642 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2015）017-0000-02

一、對“統計總體”概念的分析

以西南財經大學出版社出版，由肖戰(zhàn)峰主編的《統計學基礎》教材為例，其中給出的統計總體的概念為：“所謂總體是指在同一性質基礎上結合起來的許多個別事物的整體?！贝烁拍钗覀兛梢詮囊韵聨追矫鎭砝斫猓菏紫?，統計總體是一個整體，而非個體；其次，構成整體的個別事物（個體）不能只有一個，而應該有“許多”個；再次，“許多個別事物”要構成一個整體，前提是這些個別事物要具有同一性質。在此，我們可以產生兩個疑問：一是為什么一個個別事物不能稱為一個總體？二是既然構成整體的許多個別事物具有共同的性質，我們還有研究的必要嗎？針對這兩個疑問，我們把概念中的“許多”和“同一性質”分別歸結為統計總體的兩個特征：大量性和同質性。然后，這兩個疑問就可以歸結為一個答案：如果只有一個個別事物，那就沒有統計的必要了，同時，如果許多個別事物找不到共同的性質，同樣沒有統計的必要。由此，又會引出一個新的疑問：如果許多個別事物所有的性質都相同，那么，還有統計研究的必要嗎？如：要了解全班同學的情況，假設全班同學的性別、年齡、身高、體重、成績等都一樣，那我們是否還有必要進行統計呢？答案當然是否定的，沒有必要再進行統計了。同時，我們又會引出統計總體的另一個特征：差異性。同質性與差異性是不矛盾的，一個統計總體中的許多個別事物既要有至少一種共同的性質，又要有許多不同的性質，統計正是要在許多個別事物某一種或幾種同質性的前提下研究它們的眾多差異性。

二、對統計總體相關例子的辨析

對統計總體的概念辨析之后，我們會覺得理解得已經很透徹了。例如，要研究某班學生的情況時，該班全部學生就是統計總體。再如，要研究某市工業(yè)企業(yè)的情況時，該市全部的工業(yè)企業(yè)就是統計總體。但是，如果把以上兩個例子分別改為“要研究某班學生的學習情況”和“要研究某市工業(yè)企業(yè)的設備情況”時，可能就會令人產生異議了。一種觀點認為依然是把“該班全部學生”和“該市全部工業(yè)企業(yè)”作為統計總體；另一種觀點則會認為要把“該班同學的全部成績”和“該市工業(yè)企業(yè)的全部設備”作為統計總體。究竟哪種觀點正確，各有各的理論。分析的角度也不能僅僅是考慮統計總體的概念就能夠解決的問題。這兩種觀點中，前者正是經濟統計學的觀點，后者則是數理統計學的觀點。雖然目前“大統計”的格局正在形成，但這兩種觀點依然各成一派，各自為政。有些學者將統計總體的兩種答案分別叫做“具體總體”、“抽象總體”；也有一些學者提出“直接總體”和“間接總體”兩個名詞，也有很多學者試圖將兩種觀點進行融合，想給出唯一的標準答案，而不是現在的兩種觀點、兩個答案。

就兩種觀點而言，筆者贊同經濟統計學的觀點的。正如，要了解一個奶牛廠牛奶的產量，那么統計總體到底是該奶牛廠全部的的奶牛呢，還是該奶牛廠全部的牛奶呢？筆者認為應該按照經濟統計學的觀點，把統計總體定為該奶牛廠全部的奶牛，這樣一來，每一頭奶牛就是總體單位了，而每一頭奶牛的牛奶產量是一個數量標志，每一頭奶牛的具體產奶量就是一個標志值，那么，該奶牛廠全部奶牛的具體牛奶產量就是一個指標。這樣可以層層深入分析，是符合統計研究的任務和目的的。但如果按照數理統計學的觀點，將該廠全部的牛奶產量作為統計總體的話，只能確定出來總體單位是每一頭奶牛所產的牛奶，卻無法再思路清晰地層層分析出標志、標志值和指標了。

三、對統計總體與總體單位的相對性辨析

在確定的研究目的下，總體和總體單位的角色是固定的，不可以互換。但當研究目的發(fā)生改變時，兩者也會發(fā)生改變。即統計總體和總體單位的角色不是一成不變的，兩者會隨著研究目的和任務的不同而改變自己的角色。也就是說，對于同一客觀事物，在這個研究目的下，它是一個統計總體，但在另一個研究目的下，它可能又成為了一個總體單位。例如，要研究河南省高校的情況，那么，河南省的全部高校就是一個統計總體，而河南省的每一所高校就是一個總體單位，也就是說，河南科技學院作為河南省的一所高校，就是一個總體單位。如果把研究目的換一下，換成要研究河南科技學院這所高校的情況，那么，河南科技學院此時就是一個統計總體，而不再是一個總體單位。

在統計總體和總體單位的相對性中，筆者想提出來的一點就是，并不是在所有研究目的發(fā)生變化的情況下，統計總體和總體單位的角色就一定會隨之發(fā)生改變。例如，仍以河南科技學院來說，無論研究目的是研究河南省高校的情況，還是研究全國高校的情況，河南科技學院始終都是一個總體單位，而非統計總體。再如，在人口普查中，無論是了解全國的人口情況，還是河南省的人口情況，每個人始終是一個總體單位，這是不會發(fā)生改變的。由此，筆者總結出來：統計總體可以隨著研究目的的不同而發(fā)生改變，研究目的的范圍大，統計總體也是一個大總體，研究目的的范圍變小，統計總體則會變成一個小總體或子總體，但總體單位則不一定會隨著研究目的范圍的變化而發(fā)生改變。

四、有限總體與無限總體辨析

肖戰(zhàn)峰主編的《統計學基礎》教材中給出：“總體按其單位數的多少，分為有限總體和無限總體。如果總體包含的總體單位為有限個，稱為有限總體；如果總體中的單位數是無限的或無法計數的，稱為無限總體?！边@句話可以分解為三個內容來理解：第一，總體單位數再多，但只要是有限的就是有限總體；第二，總體中的單位數多到無限時就是無限總體；第三，總體單位數是有限的，但因為太多，多到無法計數時也稱為無限總體。以上三個內容的理解中，第一個內容和第三個內容已經產生了矛盾，也就是說，當總體單位數有限，但多到無法計數時到底屬于有限總體還是無限總體呢？按教材中給定的概念，這種情況既符合有限總體，也符合無限總體。因此，教材中給出來的有限總體和無限總體的概念是不嚴謹的。那么，現在需要考慮的就是：總體單位數多到無法計數時到底應該屬于有限總體還是無限總體呢？針對這個問題，筆者認為，只要給定一個統計調查時間，應該屬于有限總體。比如，全國人口普查時，通常會給定一個普查時間：截止到某年某月某日某時。這時在調查期限內所得到的人口普查的各項數據就屬于有限總體。再如，工業(yè)企業(yè)正在連續(xù)生產的小件產品的件數，許多教材都將其歸為無限總體。其實，同樣的，只要給定一個調查時間，它也是有限總體。還有許多教材把人口總數、企業(yè)總數、商店總數等都直接定為有限總體，但筆者認為，之所以把這些歸為有限總體，也是因為在一定的調查時間這個前提下，如果不確定好一個調查時間，這些同樣有可能成為無限總體。再進一步說，像一袋大米所包含的粒數，一個人頭上所長的頭發(fā)的根數此類問題，只要給定一個調查時間，這些都可以是有限總體。只是計數時有一定的困難，同時，往往也沒有統計的必要。

五、統計總體與調查對象的辨析

肖戰(zhàn)峰主編的《統計學基礎》教材中給出的調查對象的概念為：“調查對象就是需要調查的社會現象的總體，它是由性質上相同的許多調查單位所組成?！蔽覀兛梢岳斫鉃?，當一個統計總體需要進行調查時，這個統計總體除了叫做統計總體，也可以叫做調查對象?？傮w單位也就成為了調查單位。換句話說，不對一個統計總體去作實質性調查時，它就是一個統計總體，一旦要對這個統計總體實施調查時，這個統計總體同時也成為了一個統計對象。所以，調查對象就是要去做調查的統計總體。筆者認為，在實際例子中，需要確定調查對象時，我們可以按照確定統計總體的思路分析出統計總體，調查對象也就清楚了。因此，確定調查對象的關鍵問題就是確定好統計總體。統計總體分析的正確，調查對象也一定是正確的。如“某市城市居民家用電腦消費觀念調查”中，統計總體是該市全部的城市居民，調查對象也就是該市全部的城市居民。當要進行“某市城市居民家庭家用電腦消費現狀調查”時，統計總體則變?yōu)樵撌腥康某鞘芯用窦彝?，調查對象也由“該市全部的城市居民”變?yōu)榱恕霸撌腥康某鞘芯用窦彝ァ薄?/p>

六、結束語

總之，從大處說，統計總體是統計觀察世界的獨特視角。從小處說，統計總體是統計學中最基礎、最重要的一個概念之一。在“經濟統計學”和“數理統計學”正逐步融合為“大統計”格局的今天，理解和把握好統計總體及其相關的知識，并且敢于提出疑問和見解，是每一個統計學習者都應該具有的一種精神。在這種精神的指引下，統計學科將會更好更快地發(fā)展！

參考文獻：

[1]李琳.統計學中幾個問題的商榷[J].統計教育，2006（05）.

第7篇：統計學相關概念范文

關鍵詞：多點地質統計學 訓練圖像 儲層建模

【分類號】：P618.13

一、引言

在油氣開發(fā)過程中必然會涉及到相關數據測量，測量過程中就會不可避免的出現誤差，這些數據誤差會給油氣地質儲層建模帶來直接的影響。另外得到確定性的地質變量空間變量模型是不太現實的，那么在這個過程中就需要引用到概率論方法來完善數據建模。舉例來說對于儲層中流體的流動而言就需要結合微分方程系數等參數來進行探討。在利用傳統方法的建模過程中正常情況下都會使用內插方法得到儲層參數但同時也會對流動方程造成影響那么就會產生一定的偏差。因此在油氣地質儲層建模的過程中需要根據實際條件來對數據模型進行調整并篩選合理的模型來進行構建讓油氣產量預測可靠性得到保障。

二、多點地質統計學與訓練圖像

基于變差函數的傳統地質統計學隨機模擬是目前儲層非均質性模擬的常用方法。然而，變差函數只能建立空間兩點之間的相關性，難于描述具有復雜空間結構和幾何形態(tài)的地質體的連續(xù)性和變異性。

針對這一問題，多點地質統計學方法應運而生。該方法著重表達空間中多點之間的相關性，能夠有效克服傳統地質統計學在描述空間形態(tài)較復雜的地質體方面的不足。多點地質統計學的基本工具是訓練圖像，其地位相當于傳統地質統計學中的變差函數。對于沉積相建模而言，訓練圖像相當于定量的相模式，實質上就是一個包含有相接觸關系的數字化先驗地質模型，其中包含的相接觸關系是建模者認為一定存在于實際儲層中的。

三、地質概念模型轉換成圖像訓練

地質工作人員擅于根據自己的先驗認識、專業(yè)知識或現有的類比數據庫來建立儲層的概念模型。當地質工作人員認為某些特定的概念模型可以反映實際儲層的沉積微相接觸關系時，這些概念模型就可以轉換或直接作為訓練圖像來使用。利用訓練圖像整合先驗地質認識，并在儲層建模過程中引導井間相的預測，是多點地質統計學模擬的一個突破性貢獻。

可以將訓練圖像看作是一個顯示空間中相分布模式的定量且直觀的先驗模型。地質解釋成果圖、遙感數據或手繪草圖都可以作為訓練圖像或建立訓練圖像的要素來使用。理想狀態(tài)下，應當建立一個訓練圖像庫，這樣一來建模人員就可以直接選取和使用那些包含目標儲層典型沉積模式的訓練圖像，而不需要每次都重新制作訓練圖像。

四、二維和三維訓練圖像

二維訓練圖像就是在縱向上沒有變化，比如人工劃相圖，因此二維訓練圖像又稱為偽三維訓練圖像。二維訓練圖像在縱向上不能反映河道微相的加積，在橫向上也不能反映各沉積微相的遷移。因此二維訓練圖像比不能很好的反映沉積構型。在三維訓練圖像中，可以反映各微相在橫向上的遷移和垂向的加積，能夠很好的反映沉積體的空間結構。因此在實際應用中多使用三維訓練圖像。

五、油氣地質儲層建模發(fā)展趨勢展望

從大環(huán)境來看目前我國的油氣地質儲層建模較以往取得了很大的進展，但是在某些環(huán)節(jié)上依然暴露了一定的問題，需要在以下幾方面進行完善。首先遇到地質條件較為復雜的情況時需要將側積體視為目標體來進行儲層構型分析并根據分析結果來進行建模。（2）需要進一步提升地質知識水平并且將這地質知識應用并整合到建模中。（3）加強目標體連續(xù)性過程。（4）對三維訓練圖像構建和三維模擬中數據事件進行更具深度的把握。（5）對井數據模擬條件進行優(yōu)化。除了在算法上進行改進外還應該讓原型模型變得更為豐富并體現出層次感，將地震信息進行高度整合化，構建出地質約束原則，另外在建模過程中對層次分析與模式擬合給予充分的重視。

六、結論

將更多的地質資料整合到儲層建模過程中以確保最終數值模型更加符合地質認識，這在預測儲層流體特征時是十分必要的。多點地質統計學為地質工作者提供了一個強大的工具，使得他們可以通過訓練圖像將概念模型和先驗地質認識整合到建模過程中。

目前研究的重點是提高多點模擬算法的性能，包括：提高運行速度，降低內存開銷，提高沉積模式再現效果以及更靈活的整合不同來源的信息等。有理由相信，隨著多點建模方法不斷趨于主流，以及越來越多的地質工作者對這一方法變得熟悉，多點地質統計學將成為下一代地質建模工具。

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第8篇：統計學相關概念范文

統計學作為一門搜集數據、整理數據、展示數據、分析數據的方法論學科,在當今社會的各個領域得到了越來越廣泛的應用,在我國各高等院校也日益受到重視,幾乎所有的經濟、管理類專業(yè)都把統計學作為學科基礎課來開設,使之成為本專業(yè)定量分析的工具?？墒菗沂嗄甑慕y計學教學實踐和調查結果來看,目前統計學在高校的開課效果并不理想,多數學生反映統計學公式多、計算量大、內容枯燥，還有不少同學對統計學存在畏懼心理，統計學也成為目前高校不及格率最高的科目之一。造成目前這種狀況的原因很多，但目前國內的統計學教材的“可讀性”差，讀起來“味同嚼蠟”應該是一個主要的原因。本文對當前經濟、管理類專業(yè)的統計學教材存在的一些問題進行探討。

二、目前統計學教材存在的主要問題

目前市面上國內編著的經濟、管理類的統計學教材數量繁多，其名字也五花八門，如：《統計學原理》《統計學基礎》《統計學》《經濟統計學》《管理統計學》等。據我調查，目前武漢市書店在售的這類圖書不下三十種。雖然數目眾多，但翻開一看，就會發(fā)現這些書的內容大同小異，和國外的統計學教材相比，對學生的吸引力不強。經過綜合，我認為國內的統計學教材主要存在以下問題。

（一）內容陳舊。如今的經濟、管理類統計學教材由以前的只介紹描述統計變成既有描述又有推斷統計的大統計學?？墒欠_現有的統計學教材，就會發(fā)現不少已經過時的描述統計學的概念比比皆是，學生平時在生活、學習中幾乎用不上。如不少教材里的第一章緒論部分重點介紹“標志”和“指標”這對概念，花很大篇幅來介紹兩者的聯系和區(qū)別，但這對概念在后續(xù)的數據分析中幾乎用不到；在“后續(xù)統計調查”這章中，對統計報表、重點調查和典型調查這些方法也是花了不少篇幅來介紹，而這些在計劃經濟條件下使用的調查方法現在很少采用；另外，目前不少教材保留了“指數”一章，詳細介紹了編制指數的兩種方法，而這些內容由于內容繁雜，應用面窄，除了專門的統計調查人員，一般人根本沒有必要掌握，只需要了解其基本含義。由此可見，目前國內統計學教材內容陳舊，教材中對廣大讀者用處不大的資源占用了大量的篇幅，而一些實用性很強的內容，如參數估計、假設檢驗及多元回歸則放在教材后面簡單介紹，由于學時有限，很多老師在課堂上只是簡單地提一下，其結果是學生用這樣的教材根本學不到有用的知識。

（二）概念、公式多，案例少。目前很多學生并不需要學量系統的統計學知識，而只需要能用簡單、實用的統計學方法來辨別、處理出現的定量分析問題，并且能夠利用統計學軟件自己解決一部分，當自己不能解決時知道到哪里尋求幫助就行了。因此統計學教材的主要任務是教會他們統計學的主要思想，學會用統計分析方法解決實際問題?；谶@種目的，統計學教材應偏重實際應用，多引入生活中常見的實例或案例，不知不覺地把讀者引入統計學專業(yè)知識的殿堂。但是目前的統計學教材一般都是先介紹理論、概念，再給出公式及其推導過程，最后才結合實踐進行舉例，而且大量繁瑣的數學推導占了很大的篇幅，而經濟、管理類專業(yè)的學生大多數是文科生，數學底子差，大量的公式推導往往讓他們望而卻步。而與大量公式相對應，國內現有的經濟、管理類的統計學教材有關經濟、管理的統計案例很少，大部分是過于簡單的設例，或是“編寫”的案例，甚至是若干年以前在自然科學領域內應用的陳舊的案例，與現實的經濟、管理工作嚴重脫節(jié)。國內統計學教材這種重理論學習和公式推導，輕結合實際案例的特點，使得本該妙趣橫生的統計學在學生眼里課程變得晦澀難懂、枯燥乏味。

（三）實用性不強。統計學作為一門實用性很強的方法論學科，是和計算機以及統計軟件緊緊地聯系在一起，任何統計學方法都可以在統計學軟件上操作完成，目前常用的統計學軟件有SAS、STATISTIC、MINITAB、SPSS和EXCEL，對于經濟管理專業(yè)的學生來說，SPSS和EXCEL都是操作起來相當簡單方便的統計學軟件。目前國內的統計學教材只是介紹統計學原理和方法，而如何應用統計軟件來解決具體問題則沒有系統的介紹，如Ex-cel制作圖、表的功能很強大，展示數據常用的直方圖、條形圖、餅圖、環(huán)形圖利用Excel都可以做得很漂亮，可是不少教材只是介紹什么是直方圖和條形圖，兩者有何區(qū)別，而具體如何利用軟件作圖則只字未提；時間數列分析、多元回歸分析等內容涉及的數據都很多，不借助統計軟件根本沒法完成，因此很多教材也只是介紹概念和方法，老師在課上也只簡單介紹方法，不給學生講授如何應用統計軟件來解決具體問題，這使得學生學完這門課后實際分析問題的能力沒有得到鍛煉，學生在學習后續(xù)課程或撰寫畢業(yè)論文時，抱怨統計學只是學了很多不會用，也不知怎么用的概念和公式。

三、對策分析

統計學教材的質量普遍不高，反映了當前我國定量分析問題的能力還有待提高。要解決這一問題，我覺得重點應從以下幾方面著手。

（一）加大對從事統計學教學的教師的培訓力度。統計學教材是統計學教師教學實踐的結晶。目前國內統計學教材質量不高的根本原因在于從事統計學教學教師的統計學能力有所欠缺。從事經濟、管理類統計學教學的教師不僅要熟練地掌握統計學方法和統計軟件的使用技巧，還要對經濟、管理有一定的了解，并了解統計學在經濟、管理中的使用?？墒菗覍ξ錆h市高校的調查統計，不少學校從事經濟、管理統計學教學的教師都是學習經濟、管理的，他們對統計學方法和統計軟件的使用并不熟悉，因此編出來的教材其質量也是可想而知。雖然一部分老師是統計學專業(yè)畢業(yè)的，但絕大多數是學經濟統計的，對推斷統計和統計軟件的使用并不精通。另外還有一小部分老師是學數理統計專業(yè)的，他們對統計學方法進行過系統的學習，可是由于對于經濟、管理了解甚少，因此沒法和經濟、管理的實際案例相結合，而只是像講數學一樣，著重公式的推導。因此要改變這種狀況，各校首先要加大對統計學重要性的認識，其次要拿出切實可行的方案來對從事統計學教學的教師進行全方位的培訓，使得他們具備從事統計學教學的專業(yè)水平，這樣才有可能從根本上改變統計學教材吸引不了學生的現狀。

（二）借鑒國外優(yōu)秀統計學教材的經驗。和國內經濟、管理類統計學教材內容陳舊、案例匱乏、實用性不強和趣味性差的現狀相比，國外的統計學教材則讓人眼前一亮。國外教材非常注重實際應用，每一部分都引入大量的生活中常見的實例或案例，不知不覺地把讀者引入統計專業(yè)知識的殿堂。這些教材幾乎都摒棄了繁瑣的數學推導，大部分只介紹基本公式，少數則采用純文字描述的形式來介紹統計學，讓沒有統計學基礎的學生也能輕松地學習統計學而且它們都非常詳細地介紹了如何利用統計軟件來進行操作，并貫穿在各章，課后也有大量配套的習題讓讀者自己去練習，以加深對統計學方法的理解。因此要提高目前國內統計學教材的質量，多多向國外同行學習是非常必要的，不少學校的老師直接以國外的教材作為學生的學習教材。但是完全采用國外的教材也有不少問題，如直接采用國外原版教材，對多數學生來說英文水平有待提高，而如果采用翻譯過來的教材，由于目前不少教材翻譯質量不高，學生讀起來感覺很生澀；另外國外的教材結合的都是本國的例子，和我國的具體國情不符，學生聽起來覺得陌生。因此最好的方法是借鑒國外統計學教材好的體系和編排方法，同時結合本國的具體實踐，編制適合我國國慶的教材，這就需要付出更多的努力。

（三）合理安排統計學教材的章節(jié)設置。如今，國內經管類專業(yè)“統計學”教材通常包括緒論、統計調查、統計整理、數據的概括性描述、時間數列、抽樣分布與參數估計、相關分析與回歸分析、統計指數等八個部分。前面談到過有些章節(jié)的內容陳舊，因此有必要對各章節(jié)設置進行調整。借鑒國外統計學教材的經驗，應刪除描述統計的大部分內容部分，重點介紹推斷統計，即在有限的篇幅內重點介紹統計學的精華部分。具體來說，經濟、管理類統計學教材應包括以下幾部分：數據收集、數據的圖表展示、數據的概括性度量、時間數列、參數估計和假設檢驗、方差分析和相關與回歸。另外對章節(jié)的內容也要進行調整，多介紹實用性、強的內容，最后應加強統計軟件的介紹，著重可以Excel或SPSS為工具來進行實例分析。

第9篇：統計學相關概念范文

關鍵詞：統計學；教學；教材；教師隊伍

中圖分類號：C81.4 文獻標識碼：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（s）.2012.04.18 文章編號：1672-3309（2012）04-40-02

隨著市場經濟的不斷發(fā)展，統計學應用的領域不斷擴展，現有的統計學教學受傳統教學模式的影響頗深，強調理論知識，忽視統計學知識在實際中的運用。即使有實踐的部分，實踐內容和現實生活差距很大，遠不能滿足經濟發(fā)展的要求。統計學作為基礎課程，教學目的、內容、方法、教材基本相同，既沒有考慮到專業(yè)間的不同特點，也沒有考慮到各專業(yè)學生未來的發(fā)展需求。針對統計學教學現狀，本文提出了構建與經濟發(fā)展現狀相匹配、并結合不同專業(yè)的特點和不同專業(yè)學生的發(fā)展需要的統計學教學新模式的設想。

一、高職統計學教學存在的問題

（一）統計學教學目的不明確

統計學是一門工具性的課程，目前的教學重點還是集中在介紹統計學有哪些工具，至于這些工具怎么用，提得很少。教學的目的還是要求學生掌握統計學的理論知識，雖然教師在編寫教學大綱中會寫“通過該課程的學習，使學生能夠運用基本的統計方法，對社會經濟活動進行統計設計，統計資料收集、整理，統計資料的分析、預測以及統計報告的撰寫?！钡悄男┙y計方法是分析不同專業(yè)最新統計資料需要的？收集、整理、分析的統計資料哪些是最新的，并且是相關專業(yè)學生需要了解或掌握的？能用來預測的統計學方法有哪些是對高職各專業(yè)學生有用的，需要預測什么？這些絕大多數高職類院校的統計學老師都不清楚。教學目的只是空話，形同虛設。在課堂上，教師還是把大部分時間用在講解概念和公式上。由于教學目的不明確，教材、教學內容、教學方法和任課教師的選擇上都很迷茫，即使會做些調整，也只是治標不治本，教學效果可想而知。

（二）教材不能滿足專業(yè)需求

通過一定的調查發(fā)現，同一院校的各專業(yè)大都選用統一的教材。另一方面，不同的院校所選用教材的作者、版本等縱然各不相同，但是，其基本內容體系卻是大同小異，所強調的重點基本一致。統計學教學的有關負責人意識到這點，也做了一些嘗試。如有的負責人每個學期都選用不同的教材，以期在中間找到適合高職院校各專業(yè)的材，但結果令人失望；有的根據不同的專業(yè)選擇不同的教材，但各個版本的教材大體一致，專業(yè)針對性不強；有的則直接摒棄統計學基礎教材，直接選用統計學在各專業(yè)中應用的教材，如管理與統計、會計與統計分析、金融統計分析等，這種改革非常具有突破性，專業(yè)針對性很強，但是對承擔統計學課程的教師要求很高，既要有深厚的相關專業(yè)的知識累積，又要非常熟悉統計學方法在相關專業(yè)的運用。同時，由于學生沒有接觸過統計學，只有一本介紹統計學在相關專業(yè)中的應用教材，顯得力不從心。這些嘗試遇到的困難源于目前沒有一本與高職院校各專業(yè)對應的統計學教材。

（三）教學內容脫離實際

首先，由于教材基本框架一樣，教學內容也沒有多大區(qū)別，即統計學的基本概念、統計調查、統計整理、統計指標、抽樣推斷、時間序列、統計指數、相關分析與一元線性回歸分析，像假設檢驗、統計量都不講，即使課本中有相關內容，教師考慮到學生普遍薄弱的基礎，也會刪除這些內容，或草草帶過，學生聽的也是云里霧里。教學內容幾十年不變，很少有人去研究隨著經濟的發(fā)展，統計學的應用領域發(fā)生了怎樣的變化？教學內容是否應該調整？應該作怎樣的調整？其次，講解的案例要么過于陳舊，要么離現實生活很遠，引不起學生的興趣。案例脫離實際，一方面表現在所選案例太過宏觀，學生平時都沒關注。比如GDP、三大產業(yè)的發(fā)展狀況、人口普查、全國客運量等等，學生覺得離自己很遙遠、太抽象、也沒有實用性；另一方面表現在所選案例大都是 “某城市、某企業(yè)、某班”等案例，沒有明確地指出具體的研究對象，這樣使得學生對數據的來源產生了懷疑，降低了案例教學的真實性和生動性，也打擊了學生學習的積極性。

（四）教學方法陳舊

統計學作為基礎課程，一直沿襲著“黑板、粉筆、計算器”和“老師講、學生聽”的教學方式。統計學在現實中的運用大多用到統計軟件，“黑板、粉筆、計算器”的教學方式不能夠教會學生應用統計學軟件處理現實中的問題，黑板上呈現的大量的數據和公式、以及運用計算器進行統計的超負荷的計算量，都使得學生望而卻步?！袄蠋熤v、學生聽”的教學方式，無法培養(yǎng)學生的思考能力、動手能力，也無法激發(fā)學生的學習積極性。

（五）統計學教師隊伍力量薄弱

作為教授統計學課程的教師，不僅要有深廣的統計知識，還必需具有相應專業(yè)方面的知識，才能把統計學提供的數據處理、數據分析方法和相應專業(yè)特定的數據結合起來，從而教會學生處理和分析相應專業(yè)統計數據的方法。而在當前我國高職院校統計學課程的任課教師中，大多還不具備這種知識結構和素質。有些院校為了加強統計學教學的專業(yè)針對性，不同專業(yè)的統計學教學由該專業(yè)的教師教授，而這些教師絕大部分不是統計學專業(yè)出身，這種安排加強了針對性，削弱了統計學知識的專業(yè)性和應用性。

二、構建統計學教學新模式的建議