導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇統計學，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

1時代呼喚正確的統計學思想

生物醫學技術日新月異，對統計學提出了越來越高的要求。時代呼喚正確的統計學思想，而不是照抄和盲目套用那些繁瑣的統計學公式。正確的統計學思想是什么?是用辯證的思維去觀察事物，是用透視的眼光去洞察事物，即能夠透過現象看本質的統計思維模式，概括起來為“八性”和“八思維”。統計學在看待事物和處理問題時，離不開下列“八性”，即“延展性與概括性”、“隨機性與均衡性”、“系統性與代表性”和“自悖性與相合性”。同時，還離不開下列“八思維”，即“從靜態思維到動態思維”、“從正向思維到逆向思維”、“從簡單思維到復雜思維”和“從橫向思維到縱向思維”。

2統計思維模式的“八性”和“八思維”

2.1“八性”

2.1.1延展性人們所面對的研究對象的數目往往是無限大的，逐個加以研究幾乎不可能，有時具有很大的破壞性（如貴重的精密儀器設計質量的實驗研究），統計學告訴人們可以只研究其中很小一部分，由此去推論總體的規律性。例如，根據幾十人，最多幾百人的臨床試驗研究，就能決定一種新藥是否可以用于臨床診治某些疾病，這就是說統計學具有延展性。

2.1.2概括性統計學不是堆放全部數據的倉庫，而是抽象出數字特征，用以概括表達數據的內在規律性，不僅形象生動，而且言簡意賅。例如:測出一萬個正常成年人的血壓值，計算出平均值、標準差和95%正常值范圍和總體均值的95%置信區間，就等于掌握了這一萬個血壓數值的變化規律，這就是說統計學具有概括性。

2.1.3隨機性在自然界（特別是生物醫學研究）中，由于變異性的普遍存在，又由于通常無法研究總體中的全部個體，隨機抽樣研究是確保樣本具有代表性的重要措施。例如:每個正常成年人的血小板數值并非一樣，若將全國正常成年人的血小板數值都測量出來，自然就知道了全國正常成年人的平均血小板水平了，但測定的數量太大，費用、時間和人力都承受不起;若從全國各地隨機抽取（不是人為選取）最有代表性的一部分正常成年人，由他們的測定值也能較好地估計全國正常成年人血小板的平均水平，估計的結果是否足夠準確，主要取決于隨機化的效果（它體現了代表性的好壞）和樣本含量的大小，這就是統計學上十分強調的隨機性。

2.1.4均衡性與研究問題有關的因素往往很多，作為試驗分組的因素通常是反復挑選出來的為數較少的幾個，由它們決定的各小組之間在其他因素方面是否均衡一致，將直接關系到結論的正確性!例如，要考察一種新藥的療效如何，若試驗組患者使用新藥，對照組患者使用目前市面上治療該病最好的藥，但由于患者入組時未進行嚴格的隨機化。結果發現，年齡大的患者比較保守，絕大多數都進入了對照組，試驗結果顯示，新藥療效優于對照藥療效，但這個結論卻令人懷疑，因為兩組患者在年齡上相差懸殊，況且，往往年齡大的患者病情較重、患病時間較長，難以治愈。所以，要使實驗研究的結果具有較高的可信度，組間的均衡性是不可忽視的，這就是統計學上特別強調的均衡性。

2.1.5系統性實際工作者在科研中經常“顧此失彼，丟三落四”，應當系統地全面地考慮問題，以免所做的研究工作前功盡棄。任何一項科研工作，從開始構思到得出結論，需要經歷很多步驟，其中任何一步考慮不周，都可能會使整個研究失敗。比如，實驗設計錯了或數據整理的格式錯了或統計分析方法選擇錯了或結果解釋錯了，都可能導致結論的錯誤，這就是說在統計學上考慮問題要全面、系統，方可得出正確結論。

2.1.6代表性統計學不單純是處理實驗數據的學問，它更關注實驗數據的來源和專業含義。這意味著強調實驗數據的代表性如何，它肩負著誰的使命，它將為誰說話。更明確地說，實驗數據反映的信息是否全面、準確，將直接影響結果和結論的正確性。例如，若想通過抽樣調查了解全國正常成年人的身高的平均水平，若在北方地區與南方地區抽樣的人數與當地正常成年人的人口數不呈正比例，當北方地區抽取的人數占的比重大了，其身高數據的樣本平均值會明顯高于全國相應指標的平均水平，反之亦然。這就是說，樣本必須具有很好的代表性，在此基礎上，由足夠大的樣本去推論總體的規律性才不會出錯。

2.1.7自悖性統計學中的方法并非總是萬能的，有時不同方法處理同一個實際問題其結果是自相矛盾的;有時統計學結論與專業結論是不相容的。例如，Simpson（1951）提出的關于吸煙與否是否會導致肺癌發生的調查資料，不同的分析策略，將得到自相矛盾的結論［1～2］。

2.1.8相合性統計學不能脫離專業知識，應根據研究目的、設計類型、資料特點，選擇合適的方法描述和分析資料，整個過程應具有相合性。例如，有人為研究兩種檢測方法檢測同一批患者的血樣，看結果是否具有一致性，每次檢測都有4種可能的診斷結果，即正常、輕度病態、中度病態、重度病態，研究者將檢測結果寫成兩行，第一行是甲法檢測全部患者所得到的結果，第二行是乙法檢測全部患者所得到的結果，這樣記錄和整理資料，其統計分析方法也就跟著發生了改變，就不可能達到原先想達到的研究目的了。這就是說在統計學上應注意相合性。

2.2“八思維”

2.2.1從靜態思維到動態思維很多人習慣用靜態思維模式取代動態思維模式，因為靜態條件下，可使復雜問題變得非常簡單。事實上，這樣做在很多場合下得出的結論是經不起推敲的或經不起時間考驗的，更確切地說，其結果不具有“重現性”。例如:有人用某藥治療某病患者6人，治愈3人，便得結論:該藥對該病的治愈率為50%。請問錯在哪?很顯然，在如此小的樣本上，顯示出的藥物療效具有一定的偶然性，誰也沒有把握斷言，再用該藥治療該病患者100人，會有多少患者能夠被治愈。應當在較大范圍內選取較多的該病患者用此藥進行治療，并對所獲得的實驗結果進行統計學推斷，以95%以上的置信度推斷此藥對該病的治療效果如何，其結論才能令人信服。

2.2.2從正向思維到逆向思維統計學的教與學，一般都是從正面入手，學習者只知道一些常規的做法，但一碰到實際問題與所學的內容不完全一樣時就不知道該怎么辦，常常是生搬硬套。然而，當教學過程中，不僅從正面講授，還注意從反面揭示誤用統計學的案例，可使學習者“吃一塹長一智”，痛定思痛，立志認真學好統計學，轉被動學習為主動鉆研，勤于動腦，勇于實踐，效果必然明顯。這就是“逆向統計教學法”成功之奧秘。

2.2.3從簡單思維到復雜思維美國于1958年開始在外科手術中采用麻醉劑氟烷，到1962年突然掀起一場風波———麻醉劑氟烷有嚴重的副作用，導致部分患者病情惡化、發熱、肝臟大片壞死而死亡。這關系到麻醉劑氟烷能否繼續使用!這場風波產生于簡單思維，因為某些人僅根據部分病例的表現得出了虛假結論。后來進行大量調查研究，將各種混雜因素對結果的影響盡可能降到最低限度，借助統計學考慮問題的均衡性和系統性，從而平息了風波，體現了復雜思維的價值。

2.2.4從橫向思維到縱向思維當人們希望了解事物的內在聯系時，不僅要進行橫斷面研究，還需要進行縱向追蹤研究。因為橫斷面研究只能揭示事物之間的靜態聯系，而且，有些觀察到的聯系可能帶有一定的假象，甚至說不清楚誰是原因，誰是結果。縱向追蹤觀察，則可以比較真實地展現事物內在的聯系和發展變化規律。例如，同時調查15～25歲的一群人的身體發育情況與對一群15歲的人連續觀察身體發育情況10年所得的兩批調查數據，其結果和結論可能相差很多，前者的結論僅供參考，若質量控制做得好，樣本足夠大，則后者的結論具有很高的可信度，對未來的研究和政策制定具有更大的指導意義。

3統計學三型理論［3，4］

3.1統計學三型理論概述進行生物醫學科研工作離不開統計學，而要想把統計學應用正確，又離不開正確的統計思想。正確的統計思想由前述的“八性和八思維”組成，其精髓是“透過現象看本質”。事實上，很多與統計學有關的實際問題，均以“表現型”的面貌呈現在人們的面前，表現型常常帶有假象，直接依據“表現型”去盲目套用傳統的統計學教科書上的“標準型”，十有八九會出錯，因此，要想正確運用統計學，必須弄清反映“表現型”本質的“原型”，將“原型”正確轉變成“標準型”后，就很少會出錯。這樣一種由筆者創立的可有效解決問題的新理論，被稱為“統計學三型理論”［3，4］。

3.2統計學三型理論應用舉例統計學三型理論聽起來好象很抽象，其實，它卻非常具體、實在。請看來自生物醫學科研的兩個簡單實例，不僅很容易理解這個理論，而且會發現此理論大有用武之地。

例1某研究者希望考察A、B兩藥物升高白細胞的療效，以用藥前后白細胞的改變值作為評價療效的指標，設計了如下的4個組，每組用20只小鼠，觀察白細胞的數值。第1組:空白對照組第2組:單用A藥組第3組:A、B藥聯合使用組第4組:第3組的空白對照組請問:這樣設計實驗錯在哪里?對差錯的辨析與釋疑這位研究者給出了該實驗設計的“表現型”，它不能很好地實現原先的研究目的。事實上，完全沒有必要設置兩個空白對照組，白白地浪費了20只小鼠。事實上，要想揭示A與B藥聯合使用后是協同作用還是拮抗作用，不僅需要A、B藥聯合使用組和單用A藥組，還需要單用B藥組，故與本實驗研究對應的實驗設計的“原型”為下面的結構:第1組:空白對照組第2組:單用A藥組第3組:單用B藥組第4組:A、B藥聯合使用組若確實按此“原型”所決定的結構去做實驗，各組均有20個白細胞的改變值，如何對數據進行統計分析呢?很多人又盲目地去套用傳統的統計學教科書，認為這是一個“單因素4水平設計定量資料”，便不假思索地選用“單因素4水平設計定量資料的方差分析”處理此資料。這樣做仍是被表面現象迷惑住了，因為4個組可能會有三種情況，第一種是真正的單因素4水平設計;第二種是兩個或多個因素水平不完全組合而成的四個組;第三種是兩個各有2水平的因素的水平全面組合而形成的四個組。只有弄清究竟屬于這三種情況中的哪一種，才能選用合適的統計分析方法予以處理。本例屬于第三種情況，將這個“原型”正確地轉變成對應的“標準型”后，其結構見表1。

表1A與B藥單用及聯合使用的實驗設計模式（略）

表1的結構在統計學上被稱為兩因素析因設計或2×2析因設計，若其定量資料滿足參數檢驗的前提條件（通常為獨立性、正態性和方差齊性），應選用兩因素析因設計定量資料的方差分析處理資料為宜，否則，需要尋找合適的變量變換方法，若變換后的數據滿足參數檢驗的前提條件，再對其使用前述方法處理。例2某臨床醫生收集到一組臨床資料，見表2。該醫生用成組設計定量資料的t檢驗對表中的8組數據進行了兩兩比較，試問這樣做其錯誤的實質是什么?對差錯的辨析與釋疑顯然，表中的定量測定結果受到兩個實驗因素（組別與時間）的影響，而成組設計定量資料的t檢驗通常只適合處理單因素兩水平設計（或叫成組設計）定量資料。換句話說，原作者將該資料人為地拆分成多個單因素兩水平設計定量資料，割裂了整體設計，每次分析資料的利用率很低，又無法考察因素之間的交互作用對測定結果的影響，故結論的可信度降低。其錯誤的實質是不認識該定量資料所對應的真正的實驗設計類型是什么，僅根據“表現型”去盲目套用統計學教科書上的“標準型”，從而犯了嚴重的錯誤。那么，該定量資料所對應的“原型”究竟是什么?改變一下列表的格式，就很容易辨別出其“原型”，見表3。

表2兩組患者手術前后胃電圖平均波幅比較（略）

表3兩組患者手術前后胃電圖平均波幅比較（略）

“組別”是實驗分組因素，即全部患者被分成互相獨立的兩組，而每組中的每位患者都要在4個不同時間點上被重復觀測“胃電圖平均波幅”的數值，各組患者在“測定時間”這個因素上被重復觀測，而且，整個實驗涉及兩個實驗因素，故此表格所對應的實驗設計叫做“具有一個重復測量的兩因素設計”。表3的結構既是該實驗所對應的“原型”，也是其“標準型”。若其定量資料滿足參數檢驗的前提條件（通常為獨立性、正態性和方差齊性，但重復測量資料不滿足獨立性，需要用高級統計技術予以處理），應選用具有一個重復測量的兩因素設計定量資料的方差分析處理資料為宜，否則，需要尋找合適的變量變換方法，若變換后的數據滿足參數檢驗的前提條件，再對其使用前述方法處理。值得一提的是，術前的測定結果在兩組中應相等，否則，沒有可比性。若確有差別，可將其視為“協變量”，采用具有一個重復測量的兩因素設計定量資料的一元協方差分析方法處理此資料更為妥當。以上通過分析兩個簡單的實例可知，統計學三型理論與我們的日常生活和科研工作都密切相關，無論是簡單的還是復雜的與統計學有關的實際問題，幾乎都可運用此理論作出合理的解釋或找到正確的處理方法，有利于提高統計學的正確運用水平和科研工作的質量。

【參考文獻】

1GengZ，JinH.Thecausationinferenceofstatistics.In:FangJQ，LuY.Modernmedicalstatistics.Bei-jing:People''''sMedicalPublishingHouse.2002:512-534.Chinese.耿直，金華.統計因果推斷.//方積乾，陸盈.現代醫學統計學.北京:人民衛生出版社.2002:512-534.

篇2

統計學是一門方法論學科,是就如何對數據進行加工、處理及分析方法進行研究的學科。作為一門方法論學科,對它的基本思想的認識,是深化對統計認識的主要手段,也是更好地使用統計方法的要求。在統計教學工作中,如何有效地將統計基本思想貫徹在日常教學中,是提高學生對本門學科的認識、增強興趣的重要手段。

統計不好學的原因有很多,其中有兩個重要的原因:一是在學習中有很多復雜的公式;二是學生對于統計方法的認識還沒有完全擺脫中學數學的思維模式和基本思想。其實質就是對統計思想的認識問題。具體說,就是對于統計的學習僅僅從其公式本身去學習,未能深刻體會“為什么”,僅僅著眼于“怎么做”的問題,這就使得學生在學習中難以真正認識到統計的作用而無法運用。

一、統計思想的基本理念

統計思想是指在統計工作和統計理論研究中必須遵循的基本理念和指導思想。它是建立在基本世界觀基礎上的。統計對世界認識的基本觀念主要有:數量觀、總體觀和推斷觀。這是統計認識世界的出發點,是統計工作和理論研究的思想指南,也是統計工作和理論研究的基本思維模式。

(1)數量觀。任何事物都是質量和數量的統一,數量觀要求統計學從事物的定性認識出發,研究事物總體數量方面的特征,達到認識事物的發展趨勢及其變化規律。這不僅要求提高對事物數量特征方面的認識,也提出了將數學知識應用于統計中的思想。

(2)總體觀。統計要認識的對象是一個總體,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,要對總體中各單位普遍存在的事實進行大量觀察和綜合分析,得出反映現象總體的數量特征。總體現象是相對穩定的,表現出某種共同的傾向,是有規律可循,社會現象的規律通常具有總體的性質。

(3)推斷觀。統計研究主要基于對現象的規律性的認識,從這個角度講,規律所寓于的對象是無窮無盡的,所要觀察的群體總是有限的,總結出來的規律,對整體現象的判斷都是基于推斷。推斷思想告訴我們認識的世界是無限,如何利用已知的某些信息來推斷這無限世界中的一些規律、特征。推斷有兩種情況:由已發生事物的部分推斷整體;由已發生的事物推斷未發生的事物。但無論哪種情況,所推斷的對象和結論都是客觀存在的,只是人們還沒有認識而需要去認識而已。有些推斷是無法對總體進行全面檢驗的,前者如驗血、破壞性產品試驗,后者如城鎮居民生活水平、價格變動調查等。推斷思想是一種利用現有信息進行的概率推理。抽樣推斷是統計推斷思想的集中體現。

從具體統計分析方法來看,統計的基本思想包括均值的思想、變異的思想、估計的思想、相關的思想、擬合的思想和檢驗的思想。

二、統計的基本思想

(一)均值的思想

均值的思想涉及統計理論的方方面面,它是統計的基本思想。均值集中體現了統計認識事物的基本過程和基本觀點。統計是研究總體的數量特征。在描述總體的數量特征時,我們的重點往往在于總體的一般水平,不是個體水平或總體總量水平。個體的數量特征中往往包含了偶然性因素的影響,總體總量水平往往又受到總體范圍大小的影響,不能有效地反映統計總體的一般水平。相對于個體,用一般水平能夠較消除偶然性因素的影響,表現出總體內在的特征。這在統計上體現為平均指標,通過均值來反映數據的集中趨勢。

(二)變異的思想

沒有變異就沒有統計。雖然統計的目標在于尋找總體的一般水平,即尋找個體中具有一般性的規律,這種認識過程是從變異出發。變異反映的是事物變化的偶然性,反映變異的基本指標是方差。

(三)估計的思想

用樣本推測總體是統計分析的方法。在實際工作中,往往無法或很難得到總體數據,只能利用樣本的資料來推斷總體,用樣本來推斷總體,達到對總體的系統性認識。

(四)相關的思想

所謂相關的思想就是體現事物間的關系,也就是哲學是普遍聯系的觀點在統計中的應用。它既反映了事物之間的聯系,又反映了這種聯系的不確定性,客觀地體現了事物之間的真實關系。

(五)擬合的思想

擬合實質是對事物間不確定關系的一種抽象的反映。這種方法就是對規律或趨勢的擬合,其基本出發點是對偶然性的消除,最終反映出偶然背后的必然。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”。

(六)檢驗的思想

統計分析方法是基于歸納的方法,是一種從個體到總體、從局部到全部的過程。其結論由于所選擇的個體的不同(即樣本的不同)必然具有差異,即必然包括偶然性,在建立模型時,由于偶然性的影響,需要基于一定的假設。其結果的可靠性是需要檢驗的。所謂檢驗就是基于樣本數據而對總體做出了一定的假設,對這個假設的正確性進行檢驗。

三、對統計思想的認識

在統計的思想中,最基本的是均值的思想和變異的思想。

(一)從對事物的數量特征的認識來看,統計是從特殊到一般的過程,從個體到總體的過程

一方面我們從個體出發,要找出事物的一般性的、帶有本質的特征,這是我們統計方法的最終目標;另一方面個體間的差異是客觀存在的,不能對其僅僅是消除了事,必須要對這種差異進行如實的反映。這種差異同時也是對總體一般水平(即均值)所具有的效果的一種評價。均值和變異從相反的角度全面地反映了總體的基本特征,有均值就有變異,二者從兩個不同的角度反映了總體的基本特征,缺一不可。

(二)其它的思想中均離不開均值和變異

從估計思想來看,在估計過程中不能離開均值。在用樣本估計總體時,只能用樣本的一般水平來估計總體的一般水平,不可能用樣本的總規模來估計總體的總規模,即對總體數量特征的估計往往體現為對總體均值的估計,對估計結果的檢驗卻離不開變異,幾乎所有的假設檢驗都是基于離差。雖然假設檢驗無論從指標上來看,還是從目標上來看或是從基本出發點來看,都表現出了很大的差異,但究其本質來看,都是建立在對離差大小的評價基礎上。

(1)相關的思想。統計中的相關包含兩個要點:一是變量間具有聯系;二是這種聯系的不確定性。而通過均值來反映變量間的聯系(即變量間消除了偶然性因素后的聯系),用變異反映聯系的不確定性。

(2)擬合的思想。在擬合對事物不確定性關系的反映中,首先是反映事物的一般關系,即消除了偶然性因素影響的關系。在擬合模型的過程中,不同的方法具有不同的模型,但同樣,各種模型的擬合過程中,其消除偶然性因素的方法均基于均值的思想。

(三)其它各思想之間的關系

相關思想是擬合思想的基礎,估計的思想是檢驗思想的前提,四個之間存在相互依賴的關系。在實踐中,需要對相關關系進行反映和描述,并據此來認識事物發展的本質規律;認識相關關系的方法就是擬合模型;在擬合模型時,往往是利用樣本資料來估計總體模型;由于樣本中存在的偶然性,使得我們必須對樣本模型進行假設檢驗。

對于統計學思想的認識是掌握和應用統計方法的重要基礎,也是提高統計應用水平的重要前提。

參考文獻

[1]李金昌.關于統計思想若干問題的探討[J].統計研究.2006(3)

篇3

1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律，也研究統計方法。統計學是繼承和發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展。

2 統計學中的幾種統計思想

2.1 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。

2.2 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。現分述如下：

2.2.1 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展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2 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。

2.2.3 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。

2.2.4 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。

2.2.5 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”。

2.2.6 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。

2.3 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，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。

3 對統計思想的一些思考

3.1 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。

3.2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。

3.3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節。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，繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻:

[1] 陳福貴.統計思想雛議[j]北京統計, 2004,(05) .

篇4

關鍵詞：統計學；辯證統一；統計規律；思想

1必然性和偶然性的統一

統計學為探索隨機現象統計規律性，必須正確處理必然性與偶然性之間的辨證關系。在總體中諸個體某種數量標志表現偶然，而諸標志值平均則為必然。重復測量某種同一客體出現不同的數值屬偶然，而同一客體本身真實數值則為必然。必然性通過大量偶然性的數量差異為自己開辟道路。統計研究中經過綜合平均，將大量偶然性所形成的數量差異，互相抵消，顯露出平均則為必然。必然性與偶然性的對立統一關系在統計抽樣調查問題上表現極為明顯。客觀事物極其復雜，表現千差萬別，同一總體各單位的數量差異也非常大，從個別單位，往往因偶然因素的影響而無法探索其本質和規律性。然而，通過大量觀察，排除偶然性因素影響，就可暴露出事物的真象，顯現其本質。在進行抽樣調查時，只有隨機抽取的個體足夠多，消除諸多偶然因素影響，才能通過抽樣總體的數量特征正確地推斷總體的數量特征。

2共性和個性的統一

實踐和科學都證明矛盾的普遍性，矛盾無處不在、無時不在。矛盾著的事物是普遍存在的，況且同一事物或過程的矛盾有其共性。而對于每個事物或過程的矛盾也各有其個性。因此說，共性和個性的關系就是一般與特殊或普遍與個別的關系，它們是辨證統一的關系。統計學中存在著各種矛盾，每一矛盾具有不同特點。在統計認識中，個體的差異性中蘊含著總體的同一性。統計方法就是運用科學的手段抽象掉各個個體的差異性，探求總體的同一性，并用差異性去標志同一性的內在質量。差異性是統計產生和存在的前提，沒有差異性就沒有統計；而同一性則是統計的目的，為了求得同一性才需要進行統計。因此，統計研究要運用大量觀察法與個別觀察法相結合使用的統計方法。

統計研究中運用大量觀察法，實現從個別到一般，從個性到共性的認識過程。同時，根據共性寓于個性之中的對立統一規律，統計研究在大量觀察的基礎上，運用個別觀察所搜集的資料來說明總體的基本狀況和發展趨勢，使認識更深刻、更具體。

矛盾的共性與個性的對立統一規律指導統計研究必須是將統計中的平均數與分組法結合，用組平均數補充說明總平均數，用反映現象的離散趨勢的變異指標與反映現象集中趨勢的平均數結合使用，以使研究更全面，更完善。

3整體與局部的統一

統計學的研究著眼于總體，著手于樣本，立足于個體；同時從總體出發，分解剖析，認識局域（類、層、組）甚至個體，并對其進行調查研究，觀察計量，搜集資料。接著對個體的調查所獲得的資料進行計算分析，或歸納演繹，用樣本來推斷總體，達到對總體的系統性認識。即為“統而計之”和“計而統之”的總和，以實現以統定計，以計達統的目的。所以，統計學的思維是一種系統思維，要求一切認識對象不僅它本身作為一個整體來認識，而且它還要作為某個更大系統的要素來認識。這種對系統客體的“主體”認識，是一種對研究對象進行整體性度量的系統思維方式。因而，統計認識充分體現了整體和局部的有機統一，這是統計研究的一大優點，也是統計認識比較接近客觀、真實的主要原因之一。其它認識方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系統而認識某一系統，忽略或沒有充分重視各要素的整合作用和系統環境對系統的制約作用。

4定性分析和定量分析的統一

從統計認識過程而言，充分體現著定性分析和定量分析對立統一的關系。定量分析研究是統計研究的特色所在，但統計的定量分析不是純粹數量意義的，即不是就數量論數量，而是基于所研究事物本身的特點，并且從所研究事物的有關聯系或現實背景中，緊緊扣住認識所研究事物內在本質這一主題來展開的，他注重的是定量分析背后的具體含義和意義，這也正是統計學與數學的區別所在。那么統計研究怎樣才能通過數量來體現其具體含義與現實意義？這就必須結合定性分析，即以定性分析為起點，并以定性分析為終點。具體來說，統計研究總是按照“初步（感性）的定性認識——客觀科學的定量認識——高級（理性）的定性認識”這一過程來進行的，即從定性開始，確定認識事物有關方面的指標，經過定量過程，搜集，整理，進而對其分析研究，上升到更高的認識，深入認識事物的質，完成定性認識。統計認識活動遵循質與量對立統一規律，從初始的定性入手，依設計的科學的方案一整套統計指標體系，按要求搜集有關數據資料，經過整理和分析對比，認識事物的本質和規律性。也就是說統計的定量分析是人類在認識事物的過程中，實現從感性認識到理性認識這個飛躍的重要途徑，是避免產生認識主觀偏差的重要手段。

因此，統計研究最終是為人類定性認識服務的，是為了定性認識才進行定量分析研究的，前面所講的統計的方法性、應用性也正體現在這里。實際上，如何才能真正做到統計研究的定性分析與定量分析的統一，才是需要我們關注的重點。所以，我們需要不斷地探求質與量變化的規律和界限，研究質的規定性與量的規定性的關系，將質與量同一與度中，即量的規定性定性于度中，質的規定性定量于度中，以實現定性分析和定量分析的真正統一。

5分析與綜合的統一

在統計研究過程中，分析和綜合是揭示事物的本質和規律性的一個基本方法。統計認識活動的根本目的是在各個局部進行剖析的基礎上達到對總體的認識，揭示其本質和規律性。

所謂分析方法，就是把研究對象分解為若干組成部分，并分別加以研究，從而認識事物的基礎或本質的一種思維方法。任何事物的整體都是有若干組成部分構成的，將客觀事物在一定條件下分解成各組成部分，分別研究其結構與功能、各部分相互聯系、相互作用的特點以及在各種外界條件作用下所表現出來的事物的屬性和特點，從而達到對事物本質及內在規律性的認識之目的。可見，分析方法是以客觀事物的整體與部分關系為客觀基礎的。在統計研究中諸如分組分析、因素分析、因果分析、結構分析、定性和定量比較分析、比例分析等等。這些分析在人們的認識中起著重要作用。但是，要把分析所得到的認識變為對整體的認識，揭示整體的本質和規律性，就必須進行綜合。

所謂綜合方法，就是把研究對象的各個部分聯系起來加以研究，從而在整體上把握事物的本質和規律的一種思維辦法。與分析方法相比，綜合方法認識過程的方向完全相反。它是將事物的各個部分聯結為整體，通過全面掌握事物各部分、各方面的特點以及它們之間的內在聯系，并加以概括和上升。從事物各部分及其屬性、關系的真實聯系和本來面目，復現事物的整體，綜合為多樣性的統一體。在統計中，諸如人口統計的將分組、結構、比例分析化為對整個人口狀況分析；商品銷售總額分析時分解為價格和銷售量變動的影響，進而從總體上分析其因素影響；社會總產值的變化，分解成各個部門行業的影響，進而綜合研究其全貌等等。

分析與綜.

合是對立統一，分析是綜合的基礎，綜合統領分析。沒有具體的分析，就不能具體深入地把握事物的各部分、各側面和各種屬性與諸因素，從而也就無法綜合；同時，分析也離不開綜合，它在綜合統領下，以綜合為目的，達到確切地揭示事物的總體和本質和規律性，使認識升華。因此，沒有分析的綜合，其結論就只能是空洞的、無根據的，是一個混沌的、外在的、直觀的整體。“思維既把相互聯系的要素聯合為一個統一體，同樣也把意識的對象分解為它的要素。沒有分析就沒有綜合（《馬克思恩格斯選集》第三卷人民出版社1972年版第81頁）。”分析的結果，也就是綜合的出發點。統計認識的發展總是沿著“分析——綜合——新的分析——新的綜合……”軌跡不斷前進的，促使統計認識活動不斷深化，揭示事物的本質和規律性。

6歸納與演繹的統一

所謂歸納推理，就是從特殊到一般，給出新認識；但新認識是不確定的，可能是錯的；特殊材料的組合不同，給出的認識也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣質信息作出決策。所謂演繹推理就是從前提（公理）到命題，不提供超越前提的新知識；容許選擇多個前提，但前提可能是錯的；大前提里的不同小前提（公理系統里的不同子集合）會給出不同甚至矛盾的結論。以觀察為基礎對事物的不確定性進行度量主要屬于歸納推理問題；但若已知各種事件發生的結果和發生的概率，不確定性下的決策則可以轉化為演繹推理問題。

統計認識是通過個別研究認識一般的，所以統計思維必然是一種歸納（即必須通過歸納才能實現）。統計不僅要根據所構建的原始信息通過統計推理獲得一般的“知識”，而且還必須進行假設檢驗、機理檢驗等，對所獲得的知識進行論證。所以說，統計思維是歸納與演繹的統一。歸納方法論強調了方法和外來信息的重要性，而演繹方法論則強調了問題和先存知識的重要性。實際上，二者是一個有機的整體，需要相互補充和協調才能真正解決問題。比如在統計思維中的回歸分析既是歸納，又是演繹。所以說，統計思維將歸納和演繹高度而有效地結合運用，收到了很好的認識效果。也只有通過歸納、演繹和實踐的相互作用才能找到可靠的科學真理。

7具體和抽象的統一

按照統計認識要運用材料來看，統計學的實際應用具有具體性，它是依據一定的數據和事實，使人們得到啟發，運用已有的經驗知識，對客觀事物的本質及其規律性作出迅速的識別和直接的理解，并對對象的總體狀況作出判斷。統計認識在取得統計數據之后，首先就是根據數據的特點，運用一定的數據整理手段（如分組、直方圖、莖葉圖、頻率圖等）和統計研究人員積累的統計認識經驗，充分發揮主體的能動性，獲取初步認識。在此基礎上再對統計數據的背景資料進行分析研究，必要時還要進行典型剖析或抽樣驗證。所以說，在統計認識的數據收集、分析與所做結論需要具體化。同時，對統計理論方法研究時具有抽象性，在一定理論指導下進行的數理研究，是具有抽象思維的特點。屬于抽象思維的范疇，它舍棄具體向客體的規客規律性逼近。因此，統計學是具體和抽象的統一。

8經驗思維和理性思維的統一

統計認識過程不僅是通常所說的實證性研究活動，同時也是探索性研究活動。它自始至終都是理性認識和感性材料的相互結合和相互滲透。

按照統計認識屬于實證性研究來說，它具有經驗思維

的特點。經驗思維就是運用實踐經驗、感性認識和感性材料進行的思維活動。它的功能主要是認識具體事物的外部狀況、表面聯系和現象，通過經驗思維能夠對豐富的大量材料初步加工，把握事物多種多樣的具體狀態，并且能夠在一定程度上把握事物的內在聯系和規律。描述性統計就是一種比較典型的經驗思維。它依據的是客體的個體的實際狀況或者是客體過去的、現在的狀態，是事實的歸納、概括、整理。從推斷性統計來看，它在描述性統計提供的經驗材料的基礎上，運用一定的理論、概念，依據嚴密的邏輯規則和推理過程進行假設檢驗、數理推斷、悖論分析，對描述信息、經驗認識進行理論思考，使經驗認識升華，這又是有理性思維的特點。它抽象掉具體個體數量上的差異，得出有關對象的共同本質特征的認識；抽象掉所依據的經驗材料的特殊，得出有關“類”的一般的認識。

實際上，描述性統計是推斷性統計的重要基礎，在某種程度上講，推斷是另一種描述；有時候描述性統計與推斷性統計是交織在一起的。因此，統計認識是經驗思維和理性思維的統一，兼具有兩種思維的成分，兩種思維相互交叉，相互補充，使統計認識更系統、更具體和更深刻。

總之，統計學是一門認識方法論，統計活動是一種認識活動，是要研究探索和發現認識客體本質及其規律性的方法。哲學是關于世界觀和方法論的學說，它研究自然、社會和思維的最一般的規律。它和統計學是一般和個別、共性和個性的關系。哲學對統計學起著指導作用，為統計科學研究和統計工作提供一般指導原則和思維方法；統計學是哲學一般認識方法的具體化。所以，對統計思想進行較深入的探討和歸納，有利于推進統計理論研究，廓清人們對統計的認識，有助于更合理、廣泛的運用統計方法。

參考文獻

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2陳福貴.統計思想雛議J.北京統計，2004，(5).

篇5

購買力平價對外國對華反傾銷的潛在影響分析

國際比較視角下中國省際教育服務產出試算

物質流核算的投入產出分析框架研究

通貨膨脹持久性測度研究綜述

貧困脆弱性的測度方法研究綜述

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增加值引入貿易核算的概念辨識

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基于分位數回歸的工資性別差異分析

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中國“部門×部門”社會核算矩陣編制方法研究

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中國國民經濟核算研究熱點及其演進

增加值貿易統計的意義、研究途徑和應用前景

經濟普查數據對中國地區生產總值的修正效應

大數據時代經濟統計、計算科學與信息科學的整合發展

我國地區間收入差距的收斂性:基于永久收入視角的分析

基于空間誤差模型的省域同批常住人口增長規模分析

“單獨”二胎政策條件下人口年齡結構預測研究

我國地方政府債務統計口徑界定問題研究

基于區間分布信息的多點主成分綜合評價方法研究

非正規部門、非正規就業與非正規經濟研究的進展與展望

拉氏指數與帕氏指數的數量比例關系研究

CPI源頭數據的多元化及其應對

中國居民消費跨期替代彈性的年序遞推統計估算研究

國際資金循環統計框架與金融壓力測量

基于國際可比性的貨幣統計數據質量評估

中國產業結構的行業關聯度研究——以服務業為分析視角

FDI、中國進出口貿易對碳排放的影響分析

城鎮化、異質性與中俄鐵礦石需求——基于面板分位數模型

中國區域資源消耗與經濟發展的解耦關系分析

對外貿易與經濟增長的關系——基于歐盟27國的實證分析

從貿易與投資結構看中—澳自貿區的共贏戰略

滬港股市波動和聯動效應研究基于條件方差分解模型

“十三五”時期北京市社會消費品零售總額的預測

產業結構、城鎮化演進的農村剩余勞動力轉移吸納效率分析

基于Copula-DCC-EVT模型的我國多元外匯資產組合風險精確度量

篇6

「關鍵詞建立/犯罪統計學/思考

一、我國犯罪統計學的發展動因與價值判斷

犯罪統計學的建立與發展，既是犯罪學研究深化、統計理論發展內在規律和歷史邏輯的必然結果，也是當今市場經濟發展現實，社會綜合治理的客觀要求。同時犯罪學和統計學的快速發展又為犯罪統計學發展提供了有力的基礎支持，其理論動因、現實動因和技術動因可以歸納如下：

1.理論動因

犯罪統計學作為統計學的分支或統計科學的一種形式，其形成首先得益于統計理論不斷深化，統計方法不斷豐富的有力推動，其中中外許多統計學卓有成效的創造性研究，對統計科學體系的不斷完善，從封閉型到開放型，從純理論向應用性轉變有重要意義。

2.現實動因

隨著市場經濟的深化，市場競爭的日趨激烈，由許多復雜因素相互作用而引發的犯罪問題也日益增長，統計學作為通過偶然現象數量分析、探索必然性數量特征的方法論科學，可以為社會綜合治理提供可靠的信息支持，這就推動了犯罪統計學的形成與發展，從而也開辟了對犯罪現象進行科學考察的一種新途徑。

3.技術動因

隨著信息技術和計算技術的快速發展并向統計學領域的滲透，信息等相關產業與統計事業的融合，不僅為統計資料的搜集與匯總提供了極大方便，而且縮短了統計產品開發的時間，擴大了統計服務的空間，提高了統計研究的效率，也客觀地推動了犯罪統計學的形成與發展。

建立和發展我國犯罪統計學的理論價值主要體現在兩方面：一是有利于推動我國統計理論從單一的經濟型研究向社會與經濟復合型發展；二是有利于推動和完善我國統計學科的建設。

二、建立犯罪統計學的基本原則

建立我國犯罪統計學應遵循以下兩方面的原則：

1.客觀性原則

要從世界范圍的角度出發，結合我國社會經濟的實際，用宏觀的、廣闊的視野，了解和掌握犯罪問題歷史特征、現實表現和未來的變化趨勢，以我國統計的現狀出發，確立我國犯罪統計學的道路和發展的目標。

2.現實性原則

只有真正了解中國社會實踐，才會創立一門符合我國經濟發展需要的具有中國特色的犯罪統計學。現實性原則是“國情論”在犯罪統計學研究方法中的具體表現，所以，開創犯罪統計學研究，必須立足于我國的社會主義市場經濟，緊密聯系經濟改革和對外開放兩大主體，從我國統計的具體實踐出發，以統計管理體制為核心，輔之以其他問題的研究。

三、犯罪統計學的性質、對象的科學界定

筆者認為犯罪統計學是從犯罪學和統計學中分化出來，又滲透融合成為一門獨立的學科，既有犯罪學的特點，又有統計學的特點，但從根本上談，它還是統計學的一個新分支，是實質科學與方論的交叉和揉合。因此，犯罪統計學就是研究犯罪現象數量特征的一門方法論科學，其特點可以概括為綜合性、社會性和具體性：

1.綜合性

犯罪統計學是一門綜合性很強的科學，它涉及到統計基本理論與方法，犯罪學的思維理論和研究方法，還涉及到信息論、系統論、控制論等，可以說，犯罪統計學的研究對象是一個由理論與實踐，方法與原則等組成的全方位的綜合體。

2.社會性

犯罪統計學的研究對象是客體，而從事犯罪統計研究的人是主體，人有其社會組織、社會活動，從主體到客體之間必須受到社會環境的影響和社會條件約束，再加上犯罪科學本身就是一門社會科學，所以犯罪統計學的社會性特點非常明顯。

3.具體性

犯罪統計學雖然內容龐博，但它不是抽象的，而是具體的。即在具體的時間、地點和社會環境下，研究不同時期、不同空間的犯罪活動規律和方法。而形式主義的、抽象的思維，對研究犯罪統計學都是無益的。直接照搬和套用的方法也只會把犯罪統計學引向歧途。

四、犯罪統計學的理論體系構架

犯罪統計學作為一門新興的學科，其理論體系的框架應該包括四部分：

1.犯罪統計資料的搜集與整理

要對犯罪現象進行定量分析，其首要工作是按照一定的要求和方法，系統地向客觀實際采集第一手的原始資料，并在此基礎上對原始資料進行科學的審核、分組、匯總等，為進一步對資料加工分析提供條理化的、綜合化的資料。客觀地說如果沒有對犯罪資料搜集與整理這一途徑，就無法考察和認識犯罪現象規模、結構，區分犯罪現象的各種差別、特點及原因。

2.犯罪現象量的集中趨勢分析

犯罪現象從總體上看其分布是有規律的，運用均值和變異指標等方法，可以尋求犯罪現象量的集中趨勢，也就是說這些方法可以將個別犯罪現象的量抽象為一般的量，然后依據一般的量探究異常復雜多變的犯罪現象量的規律性。只有發現犯罪現象的一般性和代表性特征，才能為社會的綜合治理提供最基本、最一般的信息和咨詢意見。

3.犯罪現象動態發展軌跡的數量

描述

過去、現在和未來這三維時間有密切聯系，現在是過去的沉淀，而未來又是現在的科學延伸，運用時間序列統計分析方法可以求解犯罪現象的季節變動、循環變動等規律，可以全面地描述犯罪現象發展的全貌與動態軌跡，并以此來分析和預測犯罪現象的未來變化，為社會預防犯罪提供真實可靠的數量依據。

篇7

    統計學研究大量的社會經濟現象的數量方面,是以馬克思列寧主義哲學和政治學為理論的,與數學和數理統計學有著密切聯系。因此數學基礎較差的學生就感到學習比較吃力。

    (一)對非統計學專業的教學定位不清楚

    統計學教學分為統計學專業的統計學教學和非統計學專業的統計學教學。對統計學專業的學生而言要求他們掌握一整套系統的統計學分析方法,以便將來專門進行有關數據的研究,而對絕大多數非統計學專業的學生尤其是高職的學生而言,學習統計學主要是為他們提供一種統計學的思想,在當今這個信息爆炸的社會,如何辨別信息的真偽,怎樣去判斷、做出正確的決策,都需要學生們具備一些統計學的思想。其次是給他們提供一些實用的數據處理方法。可是如今不少學校的非統計學教學由于定位不清楚,統計學有的是完全作為一門理論課,課程中充斥著大量的公式推導和概念闡述,基本運算能力被認為是首要的培養目標,教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算,各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中,為應付考試搞題海戰術,把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與高職教育的培養目標是相背離的。

    (二)教學模式單一

    許多教師在制定統計學教學標準的時候,經常只考慮統計基本原理和方法的講授,而忽略了如何培養學生的統計思維模式,如何真正提高學生的統計水平。其次教學內容單一,在實際的教學中,雖然強調統計的應用,但很少涉及統計在各個專業的具體運用。學生在學完課程以后,還是不理解統計學的具體作用,學習興趣也隨之大打折扣,

    (三)考核方法陳舊

    統計學大多采用閉卷考試的方式,題型主要是單項選擇、多項選擇、判斷、簡答和計算,主要對基本知識點的考核,而忽略了對綜合能力的考察。在這樣的考核方式下,有些學生通過考試前突擊就可以取得不錯的成績,這種情況下就需要教師在考核方式方法上多動腦筋。

    二、 對策分析

    (一)結合各專業的特點,合理安排教學內容

    由以上分析可知,非統計學專業統計學的學習要求和統計學專業統計學的學習要求是有所不同的,其主要目的是通過學習統計學使學生懂得如何在生活、學習、工作中運用統計。因此在教學內容的選擇上也應該有所取舍。重點應加以調整,應以推斷統計為主,描述統計為輔,而其它不少過時的、不適用的部分應刪除。整個統計學的教學還是按照收集數據、整理數據、展示數據和分析數據來展開,但是像統計調查的組織方式、統計調查方案設計、以及統計整理的程序介紹、統計分組和統計指標的分類等內容,由于實用性很差,應都刪除,而主要介紹當今通行的搜集數據、整理數據的方法,如問卷調查和頻數分布數列的編制,以及反映總體分布的平均指標和標志變異指標。

    (二)改革教學方式,積極運用案例教學法

篇8

統計學幫老鼠找出了原因

很久很久以前，在那個老鼠還怕貓的年代，有一群憂國憂民的老鼠開會討論如何抵御貓的襲擊。

老鼠A說：據我統計，我們被敵貓襲擊，十有八九是因為敵貓走路悄無聲息！常常是我們吃得正歡，敵貓過來了都不知道，然后就悲劇了！

底下的老鼠紛紛表示同意。

老鼠A繼續說：所以，我們給敵貓戴個鈴鐺不就解決這個問題了嗎？

底下的老鼠紛紛點頭，甚至有老鼠說：支持，頂樓主！我自費出五毛錢請樓主去給敵貓戴鈴鐺！

統計學給飛機設計了護甲

別看飛機是個龐然大物，它其實相當“脆皮”，尤其是在打仗的時候，一旦被炮彈擊中要害，基本上就“死定了”。

這個時候，有人會說：給飛機穿上護甲不就可以解決了嗎？

的確可以解決！當然不是給飛機穿上全身護甲。想想你自己在冬天的時候，穿得像個棉球似的，還能靈活地運動嗎？但是如果將全身范圍縮小到局部就可以了。

然而新的問題又產生了：怎么知道飛機的“要害”部位在哪里呢？

統計學家真是天才：他們將中彈之后仍然能夠安全返航的飛機的中彈部位做了統計，把所有子彈眼重疊在一起，這樣就形成了濃密的彈孔分布。

統計學家們把彈孔一個個地標在飛機模型上。

數據被進一步統計出來：39％的彈孔在機翼上，60％在機身，1％在發動機部位。這個工作完成了，薯條們有思路了嗎？

是不是給中彈最多的地方設計護罩呢？

對不起，回答“是”的薯條，扣10分！統計學家們的選擇恰恰相反。他們反其道而行之，給最少彈孔的地方，也就是發動機部位設計厚厚的護甲。原因很簡單，如果那個部位中彈了，飛機就基本飛不回來了，他們也就無從獲得中彈信息了。你猜對了嗎？

統計學幫忙破解了軍事機密

二戰時，德國的坦克很強悍，直到二戰后期，蘇聯的坦克才有能力與德國坦克一比高下。坦克是德國的主要戰斗力，德國坦克的數量自然也就成了蘇聯最想獲取的軍事情報。

那時候，蘇聯及盟軍派了很多特務去竊取德軍坦克總量的情報，但是德國人嘴巴很嚴，沒有泄密。此路不通，沒關系，我們還有統計學家呢！

由于德國人一貫以嚴謹著稱于世，于是統計學家們就根據這一特性順藤摸瓜。他們發現德軍制造坦克有一個慣例，那就是按出產順序給坦克編號：1，2，3，4……N。突破口就這樣被統計學家找到了。

蘇聯在戰爭中繳獲了德軍的一些坦克，并且獲取了這些坦克的編號。接下來，統計學家們要做的事就是估算坦克的總量N。

這個公式太過復雜，我們可以用一個簡單的例子體驗一下：

如果現在繳獲了的坦克編號（按由小到大的順序排列）分別是：

3，4，11，14，16

因為繳獲的坦克編號是隨機的，所以我們有理由相信，這個數據是均勻分布的，所以坦克的總量應該在20輛左右。

除了與敵方做斗爭，統計學對我們的日常生活有哪些影響呢？

統計學協助游玩攻略

過年放長假啦，有車一族都什么時候出門？因為一放假，路上就會出現很多很多的車輛，一堵車就是好幾個小時，真讓人頭疼。

薯條們猜猜看，什么時候出行的人最多呢？

有聰明的人上網做了一項調查，鼓勵假日出行的朋友選擇自己的時間計劃，從而得到了一份投票結果。對照著看看吧，錯開高峰出門能讓堵車這個大難關更容易通過哦！

0～5點29.13％

5～8點32.28％

8～12點22.05％

12～18點8.66％

18～20點2.36％

篇9

男女成年后，可以戀愛的對象隨處可見，然而合適的、將來能帶來幸福婚姻的有緣人恐怕沒那么容易碰上。但你如果一開始就根據自身實際為自己設計好要找什么樣的人，就能做到有的放矢，就可能在相對較短的時間內找到適合自己談情說愛的人。

將自己或家人在乎對方的因素羅列出來，設置一個指標體系

要設置的指標體系主要包括身高、體重、膚色、體型等身體外觀指標；年齡、文化程度、職業類型、收入水平、購房能力、愛好、個性等自身素質指標；家族病史、家庭人口、家庭關系、家庭收入等家庭輔助指標。身體外觀指標，往往見一次面就能確定是否符合標準。家庭指標則是輔的，一般不起決定性的作用，但事關生死存亡的家族病史倒不能不引起重視；自身素質指標才是最為重要的。總之，這個指標體系的建立與個人的成熟程度有密切關系。成熟的人，經驗豐富，考慮的因素相對較多，建立的指標體系相對比較完善；而不成熟的人，往往需要多次經歷，需要長時間思考，才能建立比較完善的指標體系。這些指標不一定非要用一張紙寫出來，通常隱藏在那些想談戀愛的人們的腦海中，作為尋找意中人的參照標準。

通過各種途徑去接觸盡可能多的異性朋友，然后分類整理

交友途徑可以是“同學會”、“同鄉會”、“社團沙龍”、“電視網絡速配”，也可以是傳統的相親活動，還可以是戶外浪漫的“邂逅式”相親活動等。接觸的異性朋友可以是同學、同鄉、同事，可以是熟人的同學、同鄉、同事，也可以是未曾謀面的婚介朋友或網絡朋友等。當接觸的異性足夠多，對異性的感性認識達到一定程度時，就可對這些異性朋友們進行歸類整理，弄清哪些異性連普通朋友都不必做，哪些異性可以做談天論地的普通朋友，哪些異性可以發展成戀人。

進行對比分析，確定戀愛對象

因愛情是自私的、排他的，同一時間的戀人應該是惟一的，這就需要對那些可以發展成戀人的異性朋友的優缺點進行對比分析，確定最讓自己滿意、同時也應是對方愿意的朋友作為自己的戀愛對象。

進行對比分析時最常用的對比指標是平均指標，如平均身高、平均體重、平均收入、學歷中位數等，這些對比指標的具體數值或根據相關調查資料來確定，或根據主觀愿意來確定，或根據已接觸異性的資料來確定。在此期間，當你覺得對方各項指標數值均超過用來對比的平均指標或主觀指標，認為適合自己，想征求對方意見，并進入戀愛階段時，表白就成了必不可少的啟動兩人戀情關系的行為。表白的結果只有兩個：要么進入戀愛階段，要么沒有進入戀愛階段。

上述過程，自始至終貫穿了統計學的基本思想：統計設計（指標體系的確立）――統計調查（收集個體資料）――統計整理（將收集到的個體資料進行整理）――統計分析（分析整理結果）――最后做出決策。

中心極限定理，判定相知相愛

通過指標體系的建立，資料的收集和整理，然后與相應平均水平或主觀指標進行對比，確定自認為滿意的人選，如果表白成功了，則說明這兩個人有可能向愛情方面發展。當然，之后也是漫漫長路，沒有想到、沒有經歷過的一些問題將逐漸暴露出來，雙方不可避免地會發生矛盾，產生新的不適合。但對比起那些沒有經過第一階段就猝然進入第二階段的年輕人而言，之后產生的不適合往往更容易調和。

事實上，剛剛確定戀愛關系的男女，往往沉浸在幸福之中，很少有人理性地思考：我找到真愛了嗎？但隨著交往的深入，對對方的了解越來越多，一些思想、價值觀念、生活態度上的矛盾會逐漸浮現。雙方都在暗自思忖：我感到快樂嗎？我能從對方身上獲得幸福嗎？答案只有兩個：“是”和“不是”。

如果熱戀雙方能真實地記錄每天交往的感受。一個月下來，就可以統計出在這30天里，有百分之多少的時間是快樂的，這是反映內心感受是否快樂的頻率指標，這個指標數值越高說明你在這一個月中快樂度過的日子越多，幸福的感覺也就越強。需要注意的是這個指標是一個結構相對指標，其最大值不可能超過100%。一般以50%為臨界，小于50%說明不夠快樂，幸福無從談起；等于50%，說明既談不上快樂，也談不上不快樂，更談不上幸福；大于50%，說明快樂，幸福感將會隨著指標數值的增加而增強，情侶們相知日多相愛益深。

篇10

【摘要】現階段，統計學方法在我國企業管理中有廣泛應用。本文嘗試對統計學方法的誕生以及發展情況進行了簡要的分析，同時還對統計學方法在現今大數據時代的應用情況進行了探索。

【關鍵詞】統計學方法發展大數據應用

對于統計學方法來說，誕生的最初只是為了進行單純的計數以及描述，隨著統計學方法的不斷發展，其所涉及到的內容更加多樣化。在統計學家以及各個領域專家的不懈努力之下，統計學方法正在不斷的進步以及完善，在實際應用的過程中也發揮出了較為理想的效果。在現階段大數據的時代背景之下，對統計學進行深入探究是非常重要的，會對今后多個行業的快速發展起到促進作用。

一、統計學基本發展探析

對世界統計學的發展情況進行分析，會發現，其與科學界的發展趨勢較為類似，隨著統計學的不斷完善，也開始與其他科學進行融合發展。對統計學進行總結，可以發現，其主要具備兩個基本結合趨勢，即與實質性學科結合的趨勢以及與計算機學結合的趨勢。對于統計學來說，其與經濟學結合發展我國有廣泛的應用，并且產生了經濟統計這一專業；而統計學與教育的結合產生了教育統計。對于這些分支學科來說，其具有雙重屬性。一方面是統計學的分支；另一方面是實質性學科的分支。隨著計算機信息技術的不斷發展，其運算能力不斷提升，這也使得大規模的統計調查工作在實際展開的過程中取得了理想效果，不僅保證了數據計算的準確性，同時也保證了計算的高效性。因此，在進行統計學技術研究發展的過程中，與計算機技術的深入結合應用是重要發展途徑。通過對計算機軟件的有效應用可以使統計計算過程中一些疑難的部分得到有效解決，同時也使得統計計算的展開更加方便。從現階段我國經濟類統計專業的教育情況來看，一方面在對統計方法進行創新教育，另一方面在對學生利用商品化統計軟件包裝能力進行提升。由此我們可以看出，在今后統計學的發展過程中，勢必不能離開計算機技術的支持。在今后統計學相關專業的教育過程中，應該對學生的計算機程序設計以及利用能力進行培養提升，使得在展開統計工作的時候可以通過統計模型的編程來實現。

二、統計學方法在大數據中的應用趨勢

（一）統計學方法及相關領域的動態分析

目前，國內外對統計學都有較為廣泛的應用，主要應用在教育行業、生產制造行業以及企業管理當中，取得了較為理想的應用效果。根據CNKI數據庫中統計方法、機器學習分布情況可以看出，在機器學習領域的論文數量從2013年以后一直呈現出持續增長的勢頭，并且在2016年超過了統計方法領域的論文數量。由此可以說明，我國在機器學習領域的發展速度正現出穩定提升的趨勢，反映了我國在大數據領域研究方面越來越深入，所應用的研究方法也開始呈現出多樣化的特點。從總體上來看國內在統計學方法研究過程中已經取得了階段性的成果，并且其所面臨的拐點與國家上的統計學發展拐點基本保持一致，大概都是在2013年開始對大數據以及將其學習等方面有了深入的探究，并且開始逐漸取得突破性的成果。而機器學習方法的論文數量都是在2016年開始超過統計方法的論文數量。但是與此同時，我們也看出其差異性也很明顯，國內在統計方面研究的論文以及在機器學習方法方面研究的論文與國際相比較尚且存在較為明顯的差距，并且這種差距呈現出了持續性的特點，這也使得我國在這兩個領域方面還有很大的發展空間。

（二）統計學方法及相關領域研究方向分析

經過對CNKI數據庫中的統計方法以及大數據領域期刊論文分布情況進行分析之后，可以看出，統計方法領域中出現頻次最高的是“統計分析”以及“數理統計”、“人工智能”；在大數據領域出現頻次較高的是“云計算”、“圖書館”以及“物聯網”等關鍵詞。通過上述關鍵詞來看，其所涉及到的內容都是反映當前我國統計以及大數據技術所研究的重點以及熱點，同時我們也可以看出，現階段我國在統計與大數據領域方向的研究存在著一定的重合。在進行的數據研究的時候，需要應用到統計學方法，同時統計學方法在利用的時候往往也需要與大數據進行結合。

（三）統計學方法的發展展望

有數據的地方勢必就會涉及到統計學。從17世紀開始，國勢學派以及算數學派的爭論到今天大數據計算、計算機技術的相互作用，使得統計學的內容正在不斷完善，并且其應用領域也在不斷擴大，隨著大數據時代的來臨，使得傳統的統計學發展方向發生了一定轉變，開始從小樣本的統計推斷分析走向大數據量的挖掘分析，從而使其所掌控的數據量不斷提升。在未來統計學方法發展的過程中，應該注意將統計學與新的數據思維相結合，從而產生一種新型的、應用范圍更廣的大數據算法。從現階段我國大數據方法創新發展的情況來看，其與國際研究在深度以及廣度上還存在不小的差距，這也恰恰說明了我國在大數據統計學方面還有很大的進步空間。現階段，國內的大數據研究更多的是停留在信息化產業上，與其他行業的融合發展趨勢尚且不明顯，這也使得信息服務以及數據產業的創新發展受到了一定影響。在今后統計學發展的過程中，其研究熱點勢必會從數據分析以及數據發掘向算法方向轉移，這樣也使得大數據技術與統計學方法二者之間的聯系更加緊密。

結束語

綜上所述，我國統計學方法在今后發展過程中應該充分考慮到實際需求，積極適應時代變化，現階段大數據時代已經全面到來，并且大數據技術在我國有廣泛應用，在實際應用的過程中取得了較為理想的效果。將大數據與統計方法進行結合可以使統計學方法的作用得到更好的體現，也使得統計學方法不斷的進步以及拓展，在大時代背景之下，其功能性得到了更加充分的展現。

統計學畢業論文范文模板(二)：線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐與研究論文

[摘要]為提升生物統計學課程的教學水平，針對傳統生物統計學教學中的局限，分析和實踐基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式在生物統計學教學中的應用策略和方法。實踐表明，通過線上+線下的互動與教學，能激發學生學習的興趣與動力，豐富生物統計學的教學形式與內容，促進生物統計學教學質量的提升。

[關鍵詞]線上線下；混合式教學；生物統計學；實踐

[作者簡介]嚴明（1981—），女，重慶人，博士，講師，研究方向：生物技術。

[中圖分類號]G642[文獻標識碼]A[文章編號]1674-9324（2020）25-0273-02[收稿日期]2020-03-18

生物統計學是生物醫學類專業的必修課程，學生通過學習本課程掌握實驗設計的原理和方法，并學會對實驗數據進行統計分析和處理。然而，生物統計學涉及到大量基礎理論，單純通過教師講解，學生理解度較低，學習效果不佳。如何在有限的課時內，改革傳統的以講授為主的教學方式，有效提高教學效果是生物統計學教學亟待解決的難題。

近年來，隨著互聯網信息技術的發展，一種基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式應運而生。該模式可避免傳統教學模式中以教師為主導，學生學習主動性差的缺點，又可克服學生完全在線學習缺乏監管、學習效果不佳的困難。本文嘗試將混合式教學方法運用到生物統計學教學中，以期在有限的教學時間內最大限度實現教學目標，提升課程教學效果。

一、線上線下混合式教學的概念及內涵

線上線下混合式教學是一種新興的教學模式，授課教師利用網絡教學平臺向學生提供教學視頻和課件等教學資源，并設置作業、調查等互動模塊，學生利用課外時間自主完成學習任務，并通過平臺與教師交流。在線下課堂，教師根據學生在線學習的情況，對疑難問題進行有針對性的講授，幫助學生理解、掌握教學難點。

線上線下混合教學模式打破了教學的時空限制，學生可以靈活安排學習時間，通過學習在線資料提出問題，并帶著問題進行課堂學習，有效提升學習效率。線上線下混合教學還可幫助教師動態掌握學生學習情況，生成客觀的過程性評價材料，并豐富課程的教學形式，拓寬教學路徑，因此正逐漸成為高等教育領域的一大趨勢。

二、生物統計學課程教學面臨的困境

1.教學時長受限。目前，本校生物統計學面向生物醫學工程和醫學信息工程專業開設，每學期共32個課時。由于教學內容抽象，而且學生要通過大量實踐才能掌握統計學原理在生物研究中的應用，因此，教學難度高，課堂教學時間很難滿足教學需求。

2.教與學不同步。傳統教學模式下，教師與學生之間的溝通以課堂為主，教師按照教學安排按部就班地進行教學，對學生需求重視不足；學生缺乏主動反饋的意識，教師很難掌握學生的真實學習狀況，教與學處于不同步狀態。

上述困境對如何拓展教學時間，完成課程教學并指導學生學以致用提出了新的挑戰。

三、線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐探究

1.構建線上教學平臺，實現課前線上自主學習。授課教師首先以超星泛雅平臺和學習通APP為依托構建線上教學平臺。教師在平臺上將課程每章的重難點列示出來，搭建課程框架體系，并上傳包括課件和教師根據課程知識體系錄制的教學視頻等資料。教學視頻時長控制在15分鐘以內，并保證精煉、易懂，讓學生不會因視頻過長而放棄觀看，提高學習時效。同時，在教學平臺提供視頻配套的課件資料，方便學生下載并配套觀看。教師還在平臺設置了視頻彈幕問答和闖關式章節測試，學生通過答題和測試后才能進入后續章節的學習。

在教學實踐中發現，線上教學平臺還可以為理論教學提供良好的拓展實踐平臺。教師可以在線上平臺提供實驗設計及實驗數據分析的實例供學生練習，實現對課時壓縮的有效彌補。學生普遍反映網絡教學平臺十分有利于自主學習，尤其是遇到知識難點時，學生可以通過反復線上觀看教學視頻來幫助理解，能達到較好的學習效果。

此外，線上教學平臺可以通過視頻回放次數、測試完成程度等數據統計幫助教師了解學生之間的差異性，既方便教師掌握學生學習狀態，分析存在的問題，也為線下課堂教學提供依據，在后續教學中因材施教，滿足不同層次學生的個性化學習需求提供依據。

2.線下檢測自主學習效果，實施針對性教學。采用線上線下混合模式教學，課堂教學的任務發生轉移。教師要集中精力對知識點進行梳理和歸納，并針對重難點以及學生在線上學習過程中的困難進行答疑解惑和查漏補缺。在教學實踐中，為完成上述任務，在每個章節的線上學習完成后均安排答疑和小組討論，讓每位學生通過多種方式修正和完善遺漏或理解錯誤的知識點。全部授課結束后，授課教師向學生發放了關于教學效果的調查問卷，結果顯示，78.2%（18/23）的學生認為采用混合式教學方法可以把重要知識點學透，在課堂上有更充裕的時間進行消化吸收，更有利于教學內容的掌握。

在線下教學中，教師還對教學場景進行了編排和優化。教師提供具體的實驗案例，并以某一具體實驗案例（如抗癌藥物篩選）為背景貫穿整個課程教學始終，模擬真實實驗場景，讓學生從實驗參與者的角度設計實驗流程、整理實驗數據、統計分析和解讀呈現的全部流程。幫助學生實踐生物學研究提出假說—實驗驗證—得出結論的基本流程，理解生物統計學對生物學研究的重要指導作用，培養學生知識遷移、應用和分析并解決科學問題的能力。

3.課后回顧學習并提升。在課堂教學完成后，師生的教學活動都還沒有結束。教師要對線上線下教學過程中容易出現的問題進行整理總結，并將解決方案到網絡平臺，供學生回顧性學習。學生要對課堂上遇到的問題，搜集學習資料進一步思考和鞏固。教師還要對學生課后學習情況進行挖掘，并根據學生的不同情況進行個性化的學習支持。對于有困難的學生，教師要單獨輔導和監管，幫助學生完成課程學習；對于學有余力的學生，可以鼓勵學生走進實驗室，跟隨教師的科研工作，完成真正的動手實踐，實現素質提升。最終通過師生配合，完成對課程教學效果的提升。