公务员期刊网 精选范文 统计学统计方法范文

统计学统计方法精选(九篇)

前言:一篇好文章的诞生,需要你不断地搜集资料、整理思路,本站小编为你收集了丰富的统计学统计方法主题范文,仅供参考,欢迎阅读并收藏。

统计学统计方法

第1篇:统计学统计方法范文

关键词生物统计学;教学方法;改革

生物统计学是南阳师范学院生命科学与技术学院的一门专业基础课,主要包括试验统计分析和设计两部分内容,是现代生物学研究不可缺少的工具。通过该课程的学习,可使学生掌握基本的试验设计和统计分析方法,培养学生具有严谨的科学态度与分析问题、解决问题的能力,以为以后的工作和科学研究打下基础。但该课程原理复杂、内容抽象、计算公式繁多且难记,加之教学内容的不断增加和学时的相对减少,开课时间又大多安排在大四,对大一所学的数学基础知识有所淡化,被许多学生认为是较难学习和掌握的一门课程,加之大部分学生又忙于准备考研,对学习该门课程的重要性认识不足,兴趣不浓,都给该课程的教学带来困难和挑战。因此,对生物统计的教学方法进行改革,以激发学生的学习兴趣,提高学生对该课程重要性的认识,理解和掌握基本知识及技能,特别是培养学生的应用能力,以进一步提高该课程教学效果。

1由考试型授课向实际应用型授课转变

生物统计学原理复杂,让学生完全掌握每个统计方法的原理、统计公式的推导较困难,且对于非统计专业人士是没有必要的。生物统计学的公式比较多,统计分析的方法也比较多,让学生把所有的公式记下来,既费时间、学生不易接受,也没有必要。在遇到生物、农林、生态、生化等实际问题时,一方面是如何设计实验方案,使实验既科学合理,节约时间和成本,通过统计分析,得出理想的实验结果;另一方面是面对已取得的实验结果,如何选择和使用统计分析方法。在大学科研中,有很多学生或在读研究生,在这方面的知识和能力表现不足。因此,培养学生解决实际问题的能力比考试取得高分更重要。授课内容要深入浅出,多拿实际事例让学生选择统计分析方法,把不同的统计方法加以比较;或者把一个实验结果用多种统计分析方法同时进行分析,对分析结果加以比较,使学生充分认识不同统计方法的特点和不足,激发学生对统计学的认识和兴趣,把学生从繁琐的概念和复杂的公式中解脱出来。由考试型授课向实际应用型授课转变的另一个重要环节,就是考试方式的转变。考试方式是学生学习方法的指挥棒。如果采取传统闭卷笔试的方式,学生往往在考前几天死记硬背公式以应付考试,考试过后又很快忘记。对于这门实践性较强的工具性课[1],教师尝试了“带纸开卷”考试法。即在考试内容上侧重以应用为主的考题,减少问答等概念性的内容,以引导学生掌握学习重点和方向,培养实际解决问题的能力。在学生的备考复习上,采用激发学生积极思考问题的方式,规定学生在2张A4纸上可单面手写自认为重要的公式供考试时参考,但不允许写有关基本概念、问答之类的内容。筛选和抄写公式的过程,本身就是一个深刻认真学习和思考的过程,这正是该课教学所要求的,促使学生把主要精力放在用统计分析方法解决实际问题的方向上,提高解决实际问题的能力,同时也大大减轻了学生的学习负担[2]。

2由纯理论型授课向软件应用实验型授课转变

统计学是一门相对古老的学科,在过去的授课过程中,因为计算多是笔算或由计数器计算,这就要求必须掌握计算过程,掌握计算的每一步骤,否则无法进行实际应用。但是随着现代计算机和计算软件的发展,使计算软件在工作和科研中的应用已经广泛普及。相反,如果不会使用计算机和计算软件,会给实际工作带来很多不便和困难,不能满足工作和科研的需要,特别是现代计算技术和计算软件突飞猛进的发展。在分析方法的多样性、分析结果的准确和详细性、分析制图的精美和完善性等方面,都是手工计算无法达到的。因此,必须改变传统的纯理论型授课方式,通过上机实习环节使学生应用统计软件进行数据分析,将学生从大量复杂计算中解放出来,提高效率,使学生综合运用知识的能力得到提高。适用于统计教学的计算机软件较多,目前主要有SAS、SPSS、Excel 等,都提供了一个功能相对完整的数据分析工具[3]。但相比之下,从功能和可操性而言,SPSS是国际流行的统计软件,有强大的数据处理功能,操作简单,分析结果详细,还有很好的制图功能,得到国内外专家的认可[4-5]。因此,在实践课程的教学过程中,要加大对该软件的应用。同时,老师要经常给学生介绍新的统计分析软件,扩大学生的视野。

3由完全依靠教材内容型授课向以教材为主、结合实际需要、拓展新内容型授课转变

生物统计学作为一门有一定学时限制的学科,在知识的组合方面,具有基础性、系统性和经典性的特点,所介绍的方法也是相对古老、常用、相对简单的,如假设检验、区间估计、方差分析、回归分析、相关分析、简单的正交实验设计等。而实际上生物统计的内容较多,如主成分分析、判别分析、聚类分析、对应分析、典型相关分析、通径分析等,实验设计中还有均匀设计、配合均匀设计等[6-7]。随着现代计算技术的飞速发展,许多新的计算方法不断出现,这些新方法是实践中非常需要的,而且新分析方法具有生物统计学所介绍的统计方法不可取代的作用。因此,完全有必要根据实际需要,适当插入一些新的内容,扩大学生的知识视野,其中重要的途径就是介绍使用新方法的文献资料,使学生充分认识到统计分析的重要性、广泛性,增加学生的实践能力。对生物统计学所介绍的方法,在实际应用时也有必要进行完善。如多重比较,虽然课本中介绍了多重比较的方法,对比较结果的显著性表示方法也做了介绍。但是在实际时,由于期刊文字的限制,用生物统计学所介绍的方法,所用版面太大,要求简明标出,这就提出了如何简化的问题。特别是很多组数据进行比较时,步骤较繁琐。如比较10组数据,用生物统计学所介绍的方法,需要45组数据来表示,显然占用版面较大,这时则需要启发学生用简明的办法进行解决。因此,要结合实际,完善课本内容,增强学生实际应用的能力,培养学生的创新能力,从而提高学生的实际操作能力。

4参考文献

[1] 孙晓菲,李鑫玲.《生物统计》教学改革实践[J].科技信息,2010(18):96.

[2] 郝小琴.生物统计课采用“一纸开卷”考试的体会[J].高教论坛,2006(4):64-65.

[3] 范平,崔党群,詹克慧,等.Excel软件在生物统计实验教学中的综合开发应用[J].实验技术与管理,2003,20(2):65-69.

[4] 向穷,施树良,李钰.常用统计软件在生物统计中的应用比较[J].现代生物医学进展,2009,9(9):1775-1777.

[5] 高忠江,施树良,李钰.SPSS方差分析在生物统计的应用[J].现代生物医学进展,2008,8(11):2116-2120.

第2篇:统计学统计方法范文

摘 要 统计学是一门研究如何根据现象的随机性规律来收集、整理、分析数据,并利用统计结果进行推断的方法论的科学。该课程明显的特点是定量分析的内容较多,应用性和实践性都很强。在统计学教学过程中,学生普遍感到难学,为解决这一问题,本文结合自己多年的教学实践,经过思考和摸索,在统计学教学过程中的各个环节形成了一些有效的教学设计和方法,并对当前统计学教学改革的问题进行了探讨。

关键词 统计学 教学方法 教学质量 教学改革

统计学是经济、管理类专业的一门重要的专业基础课。学习目的就是引导学生认识、熟悉和应用统计理论和统计分析方法,培养学生具有统计意识和实际操作能力,让学生了解到统计学在今后的学习工作中是必可少的,学习这门课就是为他们将来从事经济管理工作提供必要的知识和能力储备。本人从事统计学以及相关课程的教学二十多年了,我非常热爱教师这个职业,因此在工作中我能全身心地投入,经过多年的教学实践、思考和摸索,在统计学教学过程中的各个环节形成了一些有效的教学设计和方法,下面想就这个以及统计学教学改革方面的问题谈谈体会和想法。

一、统计学课堂教学是基础,必须保证其效果和质量

统计学课程课堂教学是基础,课堂教学的效果和质量必然影响到课后实践以及其他,所以首先是要保证该课程的课堂教学。由于统计学课程的特点,课程中理论内容抽象的知识占了一定的比例,特别是有些概念不容易理解。课本内容多、重点难点多、计算公式多,难以记忆掌握。教师备课是课堂教学的前提,是课堂教学的基本点。如果授课老师没有很好理解和体会教材内容,就只能在课堂上照本宣科。如何把抽象的知识讲得生动,如何化解内容难点,让学生能够理解进而掌握,提高教学效果,势必要求教师在备课环节下功夫。因此我尽全力备好每一节课,运用精心设计的课堂导入把学生的全部注意力吸引到所要讲述的问题上,使学生为新课的学习做好精神准备。教师要善于组织一堂课的开端,先声引人,先声夺人,先声服人,激发学生的求知欲。兴趣是最好的老师,只有对所学的知识产生浓厚的兴趣,学生才会有学习的积极性。如果老师的讲解枯燥无味,晦涩难懂,学生就不可能对所学知识产生浓厚的兴趣。另外,我经常同时承担着本科、专科,还有成教学生的教学任务,学生基础不同,选用教材不同,要求也不同,在这种情况下,我会根据不同的教学计划和要求,准备不同的课件,因材施教,取得很好的效果。

在课堂教学过程中,我主要注意解决好以下三点问题。

1.授课思路清晰,把握重点,运用适当的方法化解难点

在课堂讲授时,一定要让学生清楚你在讲什么,讲了些什么。在教学过程中,如何把握教学的重点,化解难点,是提高教学质量的关键。教学重点既包括课程内容中所处地位比较重要、比较突出的基础知识,也包括在整个教学中起主导作用或核心作用的内容。因此,对教学重点,应该讲清、讲透,使学生理解后能牢固地掌握。这样一方面起到巩固知识的作用,另一方面又培养了学生运用知识的能力。因此,教师要在教学中要把握和突出教学重点,以引起学生的重视和为知识点的应用做准备。对教学上的难点,首先应根据学生的认知特点,分析造成学生学习上难点的原因,再考虑如何分散和化解难点,即是采用由浅入深、循序渐进的方式,或是采用化抽象为具体的方式。比如,在学习平均差、标准差和方差的时候,学生们对这样一些抽象概念很难理解透彻,有的同学甚至到学完这门课还没弄清楚这几个指标,这就看老师怎么去讲了。教材上对这些基本概念的介绍是先叙述定义,然后给出计算公式,最后举例说明。在教学过程中,我是先通过一个简单的例子:有甲乙两个文科学生同时参加高考,语文、数学、英语和文科综合的成绩,甲同学各门课程分数为101、69、98、126,乙同学各门课程分数为99、90、112、93。学生们很容易看出,尽管两个学生的平均分数都是98.5,但甲学生偏科明显,分数比乙更分散,也就是说每个分数距离平均分数较远,这样一来,学生们就理解了这几个指标都是用来说明变量值之间差异程度的,这时老师再进一步介绍这几个变异指标之间的关系和解释计算公式,对于学生来说,难点问题就变得非常通俗易懂了。通过类似问题,就会让学生知道,老师的课堂教学对自己非常重要,应该争取机会感受老师对课本内容的归纳和深层次发掘。曾经有位学校校长说过一句话,老师上课是个天。这句话道出了老师课堂教学的重要。

2.运用生动有效的课堂教学方法,激发学生的学习潜能,充分调动学生学习积极性

知识的传授是老师的根本。怎样才能有效地进行知识传授,这是我们应该常思考的问题。在一堂课上,如果70%以上的学生以主人翁的姿态,积极主动地参与教学的全过程,这就可以说是一堂非常理想的课。有专家认为这是考察课堂教学的标准之一。因此教师在教学中应该提高和加强自己驾驭课堂的能力和课堂机智,尽量想办法引导学生主动参与学习过程,激发学生解决问题的欲望,使学生的思维积极活跃。如果一位教师光有爱心或责任心,也不算是好老师。要善于将教学活动的各个环节组织得当。使其环环相扣,从而提高教学效率。要能有效地把握课堂气氛,为学生营造一个轻松自然的学习环境。要使学生都活跃起来,都在教学活动中受益。在教学中,不仅要将学生教会,而且还要教学生会学。课堂上,教师既要注重培养学生动脑、动手、自主探究与合作的习惯,在课堂上让学生有表现自己才干的机会。尽可能给学生多一些赏识和鼓励,这样才能充分调动学生学习的积极性、主动性,使学生有被认可的满足感和成就感。

3.身教胜于言教,工作认真负责,给学生作榜样,和学生建立良好的师生关系。

在多年的教学工作中,在与学生的交流中我也学到了很多东西,能够见证他们的进步给我带来了极大的欢乐。我的性格比较温和,富有爱心、能真诚对待学生,这样学生才会喜欢和尊敬你,学生才会喜欢你带的这门课。有一个班,当我给他们带完一学期课后,他们送给我一个本子,上面有很多同学的留言,我可能叫不出每个人的名字,但那些真诚的话语,我非常感动,至今不忘。

课堂教学质量是一个永恒的话题,也是我们永远的追求。要搞好统计学课堂教学,是一个对课程的分析、整理和设计的综合过程,需要教师考虑的内容还有很多方面。只有根据课程和学生特点,切实保证课堂教学中各个环节的质量,才能保证和提高课堂教学的效果和质量。

二、统计学教学改革是发展方向,必须认清其发展形势

统计学教学改革是发展方向,要认清其发展形势,这是我们必须面对的问题。下面从加强教学实践环节和教学方法的创新两个方面谈谈自己对统计教学改革的问题的认识。

1.加强教学实践环节,充分调动学生学习的积极性

统计学是一门应用性很强的方法论科学。它的产生与发展始终是与实际紧密联系的。统计学只有贴近现实的经济、管理问题才有用武之地,才有生存空间。所以统计教学应该重视统计教学实践,在教学过程中,理论上我们要注重统计方法的讲授,为了培养学生学习统计学的兴趣,训练学生的逻辑思维,使学生能够较好地运用统计学方法解决实际问题,我们还应该鼓励学生积极地学以致用,把理论与实际经济生活相结合,因此,要加强教学实践环节,引用多种案例促使学生学会应用统计方法。从目前统计教学的情况看,受到课时的限制,老师只能是在课堂上向学生灌输理论,设计简单案例,这样脱离实际的教学,结果是学生学习了统计课程仍然不会应用统计方法收集、整理和分析数据.在遇到现实问题时不知如何选择正确的统计分析方法解决问题。在专业问题的研究中不会利用统计学的方法与技术结合自己的专业知识对所研究的问题做出推断与预测。这种状况与统计学的教学目的相悖。

针对上述问题,我建议今后在在教学大纲中适当安排一定的课时,让学生接触实际,同时也安排一些课下统计实践作业,强化课堂教学的效果,提高学生的实践动手能力。比如,在讲统计调查方案时,教材里已经把几个内容介绍的清清楚楚,但如果只记住这几个内容,在碰到实际问题时,学生还是不会制定调查方案。这时我们可以让学生根据统计研究任务,亲自去调查,设计一份统计调查方案。这样,学生不仅对调查方案的几个内容有了认识,还对统计研究的数据整理和分析等其他环节也有了认识。因此,我认为实践教学在统计教学中非常重要的,它使学生得到了多方面的训练,也充分调动了学生学习的积极性。

2.教学方法的创新是提高统计学教学质量的关键

第3篇:统计学统计方法范文

基于理念分析和比较研究方法,对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析,从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。

关键词:

大数据;统计学;研究方法

中图分类号:

F27

文献标识码:A

文章编号:16723198(2015)11005201

随着信息技术的日益发展与普及,信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今,“大数据”时代已经来临,于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面,《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流,这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息,并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而,传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下,却呈现出了诸多缺陷,例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集,传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据,等等。于是,在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前,需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别,然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。

1大数据的界定

根据一位美国学者的研究,大数据可以被定义为:it means data that’s too big, too fast, or too hard for existing tools to process。也就是说,该学者认为:在关于大数据的所有定义中,他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”,或现存工具“太难”处理的数据。一般而言,大数据的特征可以概括为四个V:一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity),典型的如微博;三是种类多(Variety),多样性,有结构化数据,也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value),这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。

Victor在其最新著作《大数据时代――生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据时代,思维方式要发生3个变革:第一,要分析与事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量数据样本;要总体,不要样本。第二,要乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。第三,不再探求难以捉摸的因果关系,应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此,下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。

2大数据与统计学分析方法的联系

从18世纪中叶至今,统计学已经经历了两百多年的发展历程,不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维,也将会对人类的价值体系、知识体系和生活方式产生重要影响,甚至引发重大改变。作为两种认知世界和事物规律的基本方法,它们在以下两个方面存在紧密关联。

(1)挖掘事物规律的基本思想一致。统计学(statistics)探索事物规律的基本方法是:通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化分析和总结,做出推断和预测,为相关决策提供依据和参考。对于大数据,维克托指出,大数据思维的来临使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识。通过这两个定义可以看出,不论是传统的统计学方法还是新兴的大数据分析方法,都是以数据为基础来揭示事物特征以及发展趋势的。

(2)均采用量化分析方式。大数据分析的基础是数据化,也就是一种把各种各样现象转变为可制表分析的量化形式的过程。不论是传统统计学中所应用的数据(定性和定量数据),还是大数据时代即将被转化和采用其他形式数据(如文字、图像等),最终都是通过量化分析方法来揭示数据中所蕴含的事物特征与发展趋势。

3大数据与统计学分析方法的区别

(1)基础数据不同。在大数据时代,我们可以获得和分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机抽样。这意味着,与传统统计学数据相比,大数据不仅规模大,变化速度快,而且数据来源、类型、收集方法都有根本性变化。

①在数据来源方面,在大数据背景下,我们需要的纷繁多样的数据可以分布于全球多个服务器上,因此我们可以获得体量巨大的数据,甚至是关于总体的所有数据。而统计学中的数据多是经由抽样调查而获得的局部数据,因此我们能够掌握的事“小数据量”。这种情况下,因为需要分析的数据很少,所以必须尽可能精确的量化我们的数据。综上,大数据情况下,分析人员可以拥有大量数据,因而不需要对一个现象刨根问底,只需要掌握事物大体的发展方向即可;然而传统的小数据情况下则需要十分注意所获得数据的精确度。

②在数据类型与收集方面,在既往模式下,数据的收集是耗时且耗力的,大数据时代所提出的“数据化”方式,将使得对所需数据的收集变得更加容易和高效。除了传统的数字化数据,就连图像、方位、文本的字、词、句、段落等等,世间万物都可以成为大数据范畴下的数据。届时,一切自然或者社会现象的事件都可以被转化为数据,我们会意识到本质上整个世界都是由信息构成的。

(2)分析范式不同。在小数据时代,我们往往是假想世界是如何运行的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。也就是说,传统统计实证分析的基本范式为:(基于文献)提出理论假设-收集相关数据并进行统计分析-验证理论假设的真伪。然而,在不久的将来,我们将会在大数据背景下探索世界,不再受限制于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见,我们对事物的研究始于数据,并可以发现以前不曾发现的联系。换言之,大数据背景下,探索事物规律的范式可以概括为:数据观察与收集――数据分析――描述事物特征/关系。

(3)数据分析方法不同。传统统计学主要是基于样本的“推断分析”,而大数据情境下则是基于总体数据的“实际分析”,即直接得出总体特征,并可以分析出这些特征出现的概率。

(4)分析视角不同。传统的实证统计意在弄清事物之间的内在联系和作用机制,但大数据思维模式认为因果关系是没有办法验证的,因此需要关注的是事物之间的相关关系。大数据并没有改变因果关系,但使因果关系变得意义不大,因而大数据的思维是告诉我们“是什么”而不是“为什么”。换言之,大数据思维认为相关关系尽管不能准确地告知我们某事件为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生,因此相关关系的发现就可以产生经济和社会价值了。

4结语

综上,相对于传统而言,大数据思维主要包括三个重大转变。首先,要分析与某事物相关的所有数据,而不是依靠分析捎来能够的数据样本;其次,研究人员应乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性;最后,认知世界的思想发生了转变,不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。以上三个转变构成了大数据思维的核心。在统计学的进一步应用和发展完善过程中,需要结合以上转变所产生的挑战,思考有效的统计学发展对策。

参考文献

[1]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念,技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,50(1):146169.

第4篇:统计学统计方法范文

关键词:教育理论;统计学教育;教学方法

现代教学理念强调“以学生发展为本”,确立“学生主体观”,使学生积极主动地学习,以促进学生的终身发展。而建构主义理念正是倡导学生主动建构,自主学习。因此,以建构主义理论为依托进行课堂教学改革,具有重要的现实意义。本文仅以建构主义理论为指导,从学生“学”的特点出发,探讨统计学教师课堂“教”的特色方法。

一、建构主义理论学生“学”的特点

建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析,认为学生学习有如下特点

1、学生学习不是从零开始的,而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前,头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种渠道和自身的实践,对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法,建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形,共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的,它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程,还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

2、学生学习知识是一个主体建构的过程,要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递,而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程,即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用,充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中,学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础,超越外部信息本身;另一方面,对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用,个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造,即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者,而是主动地建构信息,这种建构不可能由其他人代替。因此,教师不能直接将知识传递给学生,而是要组织、引导,使学生参与到整个学习过程中去。

3、学生学习既是个体建构过程,也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的,但社会性的相互作用也很重要,甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果(正如统计的特点具有社会性)。此外,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论,学习者可以通过相互沟通和交流,相互争辩和讨论,合作完成一定的任务,共同解决问题,从而形成更丰富、更灵活的理解。同时,学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体,从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此,课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用,“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

二、建构主义理论教师“教”的特点

建构主义理论认为教师在课堂中的作用,可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

1、教师是课堂教学的组织者,起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用,努力调动学生的积极性,帮助他们发现问题,进而去“解决问题”。

2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正,并用科学的原理和原则,给予正确的引导与指引。

3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生,也要注意提高学生的综合素质。

从辩证法的角度看,教学是一个不断发展的动态过程,教与学是对立统一的矛盾运动,随着教学活动的变化,矛盾的主要方面,或在教师,或在学生。分开来看,“教”的主体是教师,客体是学生,教师发挥主导作用,学生发挥能动作用;“学”的主体是学生,客体是教师,学生进行认识活动和实践活动,教师则对这些活动施加影响。合起来看,在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中,教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定,又在一定条件下相互转化的。因此,“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

“基于学生为主体,教师为主导”的教学思想,在教学过程中,“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的,在和谐中不断向前发展。因此,按照“学与导和谐发展”的教学要求,教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时,可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

(1)设置情境,提出问题,激发学生学习的兴趣和热情

教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边,体验到学习统计的价值,从而激发起学习统计的兴趣,萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织,让学生对学习统计产生学习兴趣,“热爱是最好的老师”,兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索,学生才能学有所长。

(2)探索问题,增强学生主角意识,激励学生积极参与

“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听,教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题,分析问题,对各种信息进行加工转换,对新经验和旧经验进行综合概括,解释有关现象。在教学过程中,教师可以提供一定的支持和引导,设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索,教师允许学生从不同的角度去观察分析,允许学生用自己喜欢的方法学习,通过各自想法的交流、碰撞,发现学生有价值的建设性建议及方法措施,及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差,使问题得到正确的解决。

(3)解决问题,培养学生创新能力,提高学生综合素质

在以往统计学教学中,我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件,能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师在课堂中,就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来,关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动,使学生对学习统计产生兴趣,变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具,从而使学生在解决问题过程中,体验参与学习统计的快乐,享受成功解决实际问题的愉悦。

三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

1、设计课堂教学新模式

统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法,对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块:研究统计学的一般问题,属于基础理论。第二模块:推断统计的理论与方法,相关与回归分析,属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块:时间序列分析与预测,统计指数与因素分析,统计综合评价,属于社会经济统计方法的特有问题,侧重于各种统计分析方法运用。两个层次即理论部分和计算分析部分,两部分知识比为3070。反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下,教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念,以现代教育思想和学习理论为指导,利用多媒体等现代化技术优势,探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用,让学生主动地参与到获取知识的过程中去,做到(1)合理处理好教材,创造性地使用教材,充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰,过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法,构建情景逼近式的教学模式,努力提高课堂教学效果。

2、设计课内课外相融共生的大课堂

课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识,还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料,以开阔视野,扩大知识面,吸取精华,为我所用,要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外,还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情,实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式;课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

3、实行点、线、面、体相结合的大统计

“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时,注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

4、充分发挥学生的主体作用

建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用,是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲,使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点,选择适当的教学方法,灵活运用适当的教学手段,设置悬念,使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家,教学中可以适当拓展,开阔学生的视野,影响学生的心智,塑造学生的灵魂,在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣;教师的教学语言要准确生动形象,善于设疑,启发学生思维,活跃课堂气氛,使学生充满求知思索的激情;做到理论联系实际,强化学习的动机,激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣,激励学生不断提高对自己能力的欲求,不断增强自己的学习信心,不断地在自我实现中超越自我。

5、设置情境,在交互中实现教学目标

学校是社会的一个细胞,是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面,一是师生之间的交互,二是学生之间的交互。建构主义认为,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、辩论等形式,促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”;从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互;从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源,调动学生的学习情趣,拓展学生的知识面,在交互中实现最佳的教学效果。

6、构建科学的考核评价体系

第5篇:统计学统计方法范文

社会学、社会工作等专业本科生毕业后进入企事业单位,并不要求他们具有很强的数理分析能力,而更需要他们利用统计学知识解决实际问题。高校扩招使学生的就业压力空前的大,要求学校的办学方向和重点以培养学生的动手实践能力为主。随着大数据时代到来和社会调查的日趋成熟,很多用人单位也非常看重应聘者对统计分析和统计软件的掌握程度。

笔者长期担任《社会统计学》教学,发现大部分学生为文科生,数学基础差,课程负担重,如何增强学生利用所学统计学知识,解决实际生活尤其是走出校园参加工作后学以致用是当前课程教学改革的重点和难点。

一、当前社会统计学教学存在的问题

(一)教学内容的针对性不强

一本高质量的《社会统计学》教材,既需要像数理统计一样,讲清讲透基础统计学原理和知识,又要明晰研究内容和研究对象,阐释清楚与其他应用统计学的区别。而当前的《社会统计学》主流教材,都存在侧重于其中一方,能够做到两方面兼顾得很好的教材几乎没有。如目前高校使用量较大的教材有卢淑华的《社会统计学》,偏重于数理统计的理论推导,蒋萍的《社会统计学》尽管对研究对象有清晰的定位,但是需要学生具有一定的数理基础。目前的统计学教学中一般采用理论讲解为主的教学模式,教师主要依托教材,对与统计学相关理论和方法逐一进行介绍,对涉及到的公式和定理进行推导。因此,当前社会统计学最需要解决的问题就是尽快编撰一本如何将统计学知识运用到具体的社会问题研究或者实践中去的优秀教材。

(二)教师的水平参差不齐

目前不少院校的社会统计学教师队伍主要来源于两块,一是外聘数理统计学的教师教授《社会统计学》课程,这些老师上课更多的偏重理论讲解和推导,让学生掌握比较扎实的基础统计学知识。由于他们对社会学、社会工作等文科专业不熟悉,课堂讲解中不能结合专业领域内的社会调查和案例来分析讲解。导致学生学习起来压力大,觉得枯燥无味,在面对社会现象时不知道怎么利用所学统计学知识分析和阐释社会现象。二是社会学专业背景老师讲授《社会统计学》,这些老师由于没有系统接受过数理统计学的训练,对于统计学的数理部分往往一知半解或者干脆略过,教学中更多的偏重例题分析和软件的使用。

(三)学生的学习态度不端正

学习社会统计学的学生多为文科生,在进入大学前,就是因为对数学等学科的害怕才选择报考文科专业。而统计学需要一定的概率论和微积分等数学基础,所以学生一看到社会统计学中涉及的数学知识就头疼,认为自己很难学好,产生先入为主的畏难心理,对自身的学习能力信心不足,缺乏动力,提不起兴趣,部分学生甚至在遇到困难时主动放弃统计学的学习。学生认识不到社会统计学与其它应用统计学相比,有其自身特点:研究对象为人类行为、政治文化等社会现象;所需具备的数理知识要求相对较低,更侧重于对统计结果的理解和解释;社会统计中收集到的资料,往往很多是低层次的变量,如定类、定序变量。因此,定类、定序变量统计分析在社会统计学中占有很大的比重,讨论变量之间的关系,如列联表、列联强度,相关关系的测量是学习的重点。

二、以就业为导向的《社会统计学》教学改进措施

(一)统计思维改进法

1、统计无用论向统计实用论的转变

社会统计学作为一门定量分析工具,是社会科学科学性的实现工具,尤其是随着中外学术交流的加强和规范化,近些年高级统计学的发展,统计学在社会科学的发展中扮演着越来越重要的角色。学好统计学对于本科生考研或者将来从事学术研究,都是必不可少的知识,尤其是社会学、社会工作、公共管理等专业的考研,社会统计学是必考科目,也是导师特别看重的学生必备能力之一。二是社会统计学作为一门实用性很强的工具,现在很多企业、调查公司等在招聘的时候非常看重应聘者统计学的知识和能力,熟练掌握和应用EXCEL、SPSS、STATA、SAS等统计分析软件,可以极大增加就业机会和就业筹码。

2、教学过程中的定量思维与定性思维的结合

社会统计学作为定量分析工具,需要学生具有较强的数学分析思维和逻辑思维,所以统计学中有大量的公式和推导过程。作为教师,在教授过程中在讲清楚原理和推导过程的同时,需要根据文科学生的特点,用定性的话语和思维解释清楚来龙去脉。

例如对于标准分的理解,卢淑华是这样解释的:“标准分Z的意义在于它是以均值为基点,以标准差σ为量度单位,计算x取值距离标准差的距离,以便进行不同的μ和σ之间进行比较。”不同的变量一般有不同的均值和标准差,统计上,不同的均值和标准差是不能互相比较的。例如甲乙两名学生在两个不同的班级考了同一门《社会统计学》课程,他们的成绩如下:甲同学考了80分,乙同学考了90分。已知甲班《社会统计学》的平均成绩是70分,标准差是10分;乙班《社会统计学》的平均成绩是70分,标准差是20分。请问甲乙同学在本班中谁的成绩更好?通过标准分计算,两者的标准分都是1,说明两名同学在班级的成绩排名是一样的。经过定性的案例分析讲解,学生就能明白为什么曾经一度在高考中引入标准分的原因了,以使不同考区的学生以相对公平的分数被录取。

3、数理思维向理解思维的转变

实质上,学习统计学的过程,就是学习统计思维的过程,而不只是公式的简单套用和通常的数字计算。统计学有严格的前提假设和适用变量层次,是一门量化分析工具,我们在实际运用中,不能为了分析或者所谓的科学性而滥用统计方法,用统计数字代替科学推理,犯了社会学家邓肯(Duncan)所说的统计至上主义(statisticism)。统计数字会撒谎,正如桑普拉斯所说:“统计未必能够揭示真实,有时候还可能成为假象的帮凶。”因此对于统计学的学习,除了养成良好的统计思维外,还需要我们具有扎实的理论基础,规范的社会调查研究方法和对统计方法的甄别使用和统计结果的合理解释。社会统计学课程的学习更看重的是学以致用,用所学知识科学的分析和解释社会中的现象。正如我们学会游泳前不一定要了解动力学的知识,会使用计算机不一定要先懂得编程一样,理解计算机的输入和输出结果比知道计算机如何计算重要得多。

例如学生对于假设检验的原理很难理解,我们可以通过举例让学生理解假设检验的思路。在航天火箭发射前,没有任何人能够事先证明火箭发射是安全的,人们最多只能说,用现有手段没有发现问题。但是,只要发现一个影响安全发射的问题,那就不能发射。这说明,企图肯定什么事情很难,而否定却要相对容易得多。物理学以及其他科学都是在否定中发展的,这也是假设检验背后的哲学。假定原假设火箭发射是安全的,即使通过研究假设也无法否定原假设,也不能说明原假设是正确的,就像用一两个仪器没有发现火箭有问题还远不能证明火箭是安全的,但是只要在原假设成立的前提下,出现了小概率事件,我们就认为原假设不成立,那么航天火箭就不能发射。

(二)统计应用推动法

1、开展课外调查活动

引入以“提出问题―分析问题―提出假设―验证假设”为流程的基于问题的学习方法(Problem Based Learning,PBL)来开展课外调研活动。组织学生以小组为单位,选择和确定实践课题,成立以6―7人为一组的若干个项目小组,并选出各组组长。当然,研究课题可以是学生日常生活中所关心的问题,如大学生校园恋爱观的调查、大学生消费行为调查、学习时间调查、学习成绩调查、课余活动、生活习惯、自媒体使用情况调查;也可以是社会生活中的热门现象,如独生子女价值观、二孩生育行为、观念,贫困人口认定与帮扶等调查。让学生通过利用所学的社会调查研究方法,科学选题、做好研究设计、设计问卷、选择合适的抽样调查方法、收集资料、利用统计软件分析数据,撰写调查报告来学习和使用统计学知识分析和解释社会现象。这样不仅可以有效解决由于实训基地、实习经费的限制所带来的不便,而且这种调查贴近学生生活,容易入手,易于激发其兴趣,并且有助于加深对统计学原理的理解,明白统计学就在身边,与我们的生活息息相关。

2、使用统计软件法

有针对性的将Excel、SPSS、STATA,SAS等统计应用软件作为社会统计学课程的实训内容。在课堂讲授时,可以教会学生使用Excel函数、Excel图表与图形以及Excel数据透视表来处理常用的统计数据。有条件的话可以安排在计算机房上课或者安排一定量的学时让学生在计算机房上机操作SPSS等软件,培养学生运用统计软件搜集、整理、分析统计数据的能力。

3、加强社会统计学的实习实践

与当地的政府部门、市场调研公司、市场咨询公司、专业的调查机构、相关企业建立协作和参与机制。让学生学会如何开展调查、如何获取资料、如果统计分析资料,所获取的统计分析数据是如何指导工厂、企业等单位的生产运作的。例如:学生通过参与公司的市场调查,了解公司的产品是如何定位顾客、细分市场的;参观地方政府统计部门的日常统计和上报统计报表,了解政府统计是如何进行的;学生参与各社区或者街道的贫困人口统计、人口普查等调查。

(三)统计课程革新法

1、建立完善的社会研究课程体系

社会研究课程体系是指教授学生如何在理论的指导下通过各种科学的方法进行调查与创新性研究的一系列课程。主要包括“社会调查研究方法”、“社会统计学”、“SPSS统计软件应用”等课程。尽管目前各高校都开设了这几门课程,但在实际教学过程中,一般都是分学期开设,由不同的老师授课,导致有些内容重复,例如抽样调查,在“社会调查研究方法”、“社会统计学”中都会涉及,理论学习和实践脱节,例如“社会统计学”、“SPSS统计软件应用”分别在不同学期开设。建议高校开设课程进行改革,由固定的老师来讲授社会统计研究课程体系,将“社会统计学”、“SPSS统计软件应用”整合为一门课程,并合理设置理论学习和实践教学的课时。

2、建立社会统计学案例库,试题库

可以从各类教材和国外统计学中收集案例和试题,建立案例库和试题库,国外的教材在深入浅出的讲解统计学知识上做得很好,例如布莱洛克的《社会统计学》,萨尔金德的《爱上统计学》。在教学过程中增加案例教学,可以更好的使学生理解统计学的基础知识和原理,了解统计学在现实生活中的应用,提高教学的成效,增强学生的统计运用能力。

第6篇:统计学统计方法范文

市场经济环境下,产品及包装设计追求实用价值、精神价值和经济价值的完美结合[1]。作为产品及包装概念设计的参考依据,产品调研扮演着重要的作用,它体现了产品与诸多系统之间的现状、发展以及相互关系,从而设计出高适应性的产品。产品设计调研中有大量情感数据,难以转化为准确而有说服力的数据,使在此基础之上确定的设计定位有所偏颇,影响设计的最终效果。在产品调研过程中,信息的获取与处理严谨度的缺乏,将对调研结果的可靠度产生较大的影响,从而直接导致设计的产品不能够真正融入市场获得效益。如何借用统计学方法助力产品调研分析,需要仔细而深入的思考。

 

1 产品调研概述

 

产品系统设计是从工业设计的美学原则出发,研究产品与人、社会、自然之间的关系。以科学的方法,定性定量地对美学六原则——安全、舒适、可持续性、文化认知、实用、经济、美观进行分析。产品系统设计分为四个部分:产品概念设计、产品造型设计、产品工艺设计和产品商品化设计(如图)。

 

产品调研是产品系统设计中概念形成的重要途径。产品系统设计是现代工业设计理论的重要组成部分,是工业设计与其他学科相互渗透、融合、吸纳而成的新的分支,亦是工业设计师、工程师和市场销售人员协同完成的系统工作。(基于产品系统设计理论的文化衍生产品开发设计过程研究)[2]产品的前期调研和定位,为产品方案设计提供全面的参考依据和指导。

 

产品调研过程中,存在大量的信息和数据。产品调研分为六大调研:产品市场调研、用户调研、技术调研、人机调研、造型规律调研以及法律法规调研[3]。针对产品在这六个方面现状,对大量的信息和数据,进行梳理和分析,得出具有引导性的产品现状及发展趋势。在调研的过程中,调研的对象有所不同,有数据,有图片,有群体心理等,在分析所得资料时,要寻找不同的途径对此进行处理和分析。

 

2 产品调研与统计学

 

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学[4]。统计学既是数据的记录、整理,也是对数据的分析,更有对未来的预测[5]。从数据中推理得道理,是统计学的魅力所在。数据是数值,是数字,也可以是文字、图像、声音等。

 

数据分析分为定性分析和定量分析。定量分析是对事物“量”的分析,通过对数据的搜集和分析,发现事物某个现象的规律,具有较高的可靠度和说服力。定性分析是对事物“质”的分析,通过人的常识、经验、感觉等主观因素发现隐藏在现象下的规律及原因,具有抓住本质的深刻性和高效性[6]。

 

在产品调研需要定性分析与定量分析并重,二者相辅相成,互为补充。在产品调研的过程中,需要充分发挥定量分析的可靠度以及定性分析的深刻度。统计学的介入,为产品调研的数据分析提供了科学的依据和方法,让产品调研所得的信息更为科学、可靠,从而更好地指导产品概念设计。

 

统计学针对不同的研究对象,其统计方法也较为庞杂。在众多统计学方法中,较常用的有:大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计模型法、统计推断法等。这些方法在产品调研统计的各个阶段有不同的作用,结合实际情况,指导产品调研阶段统计的进行和方法选择。

 

3 统计学方法在产品调研阶段的应用

 

(1)产品调研数据收集。产品调研数据来自众多方面,数据形式亦多种多样。在产品调研过程中,调查方法的合理选择能直接提高信息获取的效率和可靠度。数据收集方法有以下几种:调查法、观察法、实验法、文献检索法、网络信息收集等。通过数据收集获得图片、文字、问卷、实验、语音、模型、测绘数据等(如表1)。产品系统设计中,产品调研的六大部分根据获取信息的内容,适用不同的信息收集方法(表2)。

 

(2)产品调研数据处理。在上述数据中,实验数据、模型数据、测绘数据为定量数值。而图片数据、文字数据、问卷数据、语音数据需要进行数据提炼,将统计所需数据从所获数据中提炼出,将定量数据和定性数据区分开,而后根据其调查主体进行整理归纳。定性数据转换时,需将数据转换为更易于统计处理的有特定意义的数值。数据处理的基本方法有:列表法、作图法、逐差法、最小二乘法等。由于产品调研数据不同于实验数据,前两种方法更为高效。将所得数据分类,分为直接数据、属性数据、行为数据、主观数据及图片数据。①直接数据。对于直接数据,在数据处理阶段需对其归纳、整理,以建表等方式让数据可取可用。②属性数据。表现属性的数据可以用“1”和“0”的代码,或是其他符号表现其属性归类,以统计特定符号出现的频数、频率等,来表现其内在关联。③行为数据。表现行为的数据则是根据行为数据采集时的关注点体现。如运用频率、角度、时间、步骤等方面的数值来对行为数据进行表述;④主观评价。表现主观数据时运用模糊数据分析法,对主观数据运用评分评价体系进行评价。⑤图片数据。将图片按照特定的关键词在平面空间内,进行有距离亲疏的排布,以便于寻找规律。当参考对象为单一量时,采用树形图的方式归纳图片。如以时间为轴,将产品依据设计时间的先后,将产品整理归纳。若参考对象为两个,则使用切片图的方式归纳图片。通过将图片归类,即对产品外观的归类,可以更直观地展示同类别、同区域产品的同类性。

 

(3)产品调研数据分析。在产品系统的产品调研中,数据的收集和处理有三个目的:①获取可以直接使用的数据信息;②获取最佳值;③获取趋势预估。产品技术调研及产品行业规范调研中所获得的信息多为直接可以使用的数据信息。根据逻辑关系,将信息经以整合、加工,即可获得所需数据分析结论。产品人机关系调研中获得的数据分析的目的为获取最佳值的信息分析。根据数据的重要性和先后顺序性,对数据进行区分,根据实验情况获得适合数据区间,经各个方面数据协调选取合适数值,进行再实验,以确保数据的合理性。产品市场调研、用户调研及产品造型规律调研是以趋势预估为主要目的的数据分析,应用统计学方法中的时间预列预测的方法。时间序列的成分有:趋势、季节变动、循环波动和不规波动。由于产品调研的趋势是在一段较长时期内呈现出来的持续变动,呈现的是一定的趋势。在趋势分析中,相关数据处理软件(SPSS, Excel等)的应用至关重要,运用统计学方法中的相关函数,获得数据在今后的发展趋势。抓住群体特征,剔除样本中的跳脱个体,研究产品发展中的转折与机遇。

 

(4)产品调研数据解释。统计学提供的是一种归纳推理的方法,归纳推理有其不确定性,存在一定的争议性。在对产品调研做出易于理解的统计结论时,也需要注意表达的准确性,从而得出更为合理的调研结论。因此,在产品调研后的产定位中,要充分利用数据所获得的信息,严谨、准确地表达产品设计的定位和设计方向。

 

结语

 

统计学方法在产品及包装设计中所用之处还很多,发挥着各种不同的作用。统计学是个庞杂的学科,在不同使用环境需要做不同方式的修正。故而对产品系统设计中的统计学方法进行更为细致的分类和方法设计是有难度的,故其具体分析方法还有待根据实际情况细化和深入。前期产品调研中的数据分析多以现状分析、未来发展趋势的分析。在造型设计、工艺设计、商品化设计中的统计学则更多是对数据的评价和反馈分析,统计学方法在此三部分的应用方法还有待思考和实践。

第7篇:统计学统计方法范文

1研究区地质背景

刘家山铅锌矿是2002年5月通过矿点调查开始发现的。刘家山铅锌矿区①位于广东省始兴县城162°方向,平距约24km处,面积约10km2。铅锌矿主要赋存于奥啕系龙头寨群下亚群中部及底部,该区处于粤北坳陷与武夷隆起过渡地带的隆起侧,贵东岩体北部,属瑶岭褶皱带,北东向、北西向、东西向构造交汇区。该区总的属中低山地区,水系非常发育,地形切割强烈,常形成悬崖峭壁等险峻地形。本区矿产主要有锌、铅、铜、银、钨等。北面有石人嶂、梅子窝、师姑山等中小型钨矿床;南西面有新凉亭、寨背坑等小型铜铅锌多金属矿床。2003年广东省地质调查院在该区开展1:5万水系沉积物测量工作时,发现了铅锌富矿体。

2地质统计学与多重分形法对比分析

对于以矿产勘查为目的的数据处理和异常分析,保持和突出与矿有关的局部异常是数据处理和分析的关键。变异函数通常用于描述场的局部变异性和进行结构分析,它可以突出一定尺度的局部变化性,但是忽视了场的局部奇异性[]。对于岩石中元素含量来说,局部奇异性反映的是元素在地质过程中的富集和贫化规律。而多重分形插值方法[]不仅可度量这种局部奇异性,同时还考虑了局部空间相关性,它能够保持和突出场值的局部空间结构和奇异性信息。

2.1地质统计学法

地质统计学方法将空间自相关性和变异性引入插值估计中,它可以反映一定的空间结构和变异信息。地质统计学方法在地球化学异常的分析和识别中起到了积极作用,它是在满足内蕴假设的前提条件下采用半变异函数来度量:

式中:Z(:r)为区域化随机变量;h为两样本点空间分隔距离;Z(:r,)为Z(x)在空间点处的样本值;Z(xt+h)是Z(x)在xt处距离偏离h的样本值[<=1,2,-",N(h)];N(h)是分隔距离为h时的样本点对总数。该半变异函数可用于多方向多尺度结构分析[8]。克里格法是基于半变异函数的一种空间插值方法,它实质上是一种滑动加权平均方法[]。它是以空间变异性为原则进行加权平均,所以不可避免对数据造成平滑。这种方法往往能够有效地计算储量等参数估计值,但是对于异常分析来说,其局部变化信息的抑制可能会造成有用信息的丢失。

2.2多重分形法

多重分形法由Cheng[7]提出。他提出的这种方法同时考虑了局部空间相关性和奇异性,其主要作用是保持和突出场值的局部空间结构和奇异性信息。Cheng[11]»滑动平均关系表示成:

式中:fK:x,e)代表以x为中心半径为e的小滑动窗口-,CO(||xfxII)为对在0(2。,)中与点x0距离IIx0—xII的任意点x的加权函数;a()为奇异性指数,当x为0时a(r)等于a(:x)。

当局部场具有奇异性且处于含量富集区域时«(:x)<2,利用上式计算的结果将大于普通的加权平均结果;当局部场处于贫化区域时《(:x)>2,利用上式计算的结果将小于普通的加权平均结果;当局部场为背景场或非奇异场时a(x>)=2。可见,普通的加权平均方法是多重分形法的特殊情况。前人采用Q-Q图和聚类分析等统计方法证实了传统统计法不适合具有奇异性的地球化学数据,而多重分形法不仅能用于表示地球化学数据的统计分布,更能刻画场的奇异性。

2.3实例分析

文中以刘家山1:5万水系沉积物样品(样品取样位置见图1,通过软件ArcGIS导出)中Pb、Zn、Cu、Ag为例进行说明。首先采用多重分形法对样品中这4种元素的奇异性分布进行研究和异常识别,图2是多重分形插值的结果。通过成秋明团队开发的GeoDAS软件包计算后导入ArcGIS中成图(经多次实验对比分析,最终参数设置为:窗口边长为12km,滞后距取1km)。研究表明,刘家山地区多种元素(其中包括Pb、Zn、Cu、Ag等)的分布都具有多重分形特征。为比较多重分形方法与克里格方法结果,将克里格方法也用于1573个水系沉积物Pb、Zn、Cu、Ag元素含量数据。图3是普通克里格插值的结果,通过ArcGIS软件导出(所采用的半变异函数模型为球状模型,搜寻半径为12km)。从插值结果图可看出,Pb、Zn异常区主要分布在研究区的西南段,Cu、Ag异常区分布在中部和西南段。这一结果与刘家山矿区铅锌矿普查报告①相吻合,后期开采工作中在该地段发现铅锌银矿。

  

为了应用多重分形方法,需要先计算局部奇异性指数。成秋明[4研究发现,奇异性指数与热液成矿的成矿系数是相关的。鉴于奇异性指数这样的特性,对该区成矿元素奇异性指数作进一步研究是有必要的,且该区矿床为层间破碎带型热液充填交代矿床,其奇异性指数对于矿化异常的增强和识别是非常重要的。从地球化学数据的角度来研究奇异性指数,利用地球化学数据对奇异性进行分析可以得知成矿元素密度的奇异分布模式,从而为不同的地质异常如矿化作用、局部地质构造等的解释提供参考信息。选取刘家山地区4种成矿元素Pb、Zn、Cu和Ag,对其奇异性指数作研究见图4(图2、中有些圆形明亮区或圆弧状高值区,它们超出了数据点的范围,属于软件产生的伪影,实际研究中可不予考虑)。图4显示了奇异性指数的分布与控矿地质条件以及矿床分布的空间关系,对比奇异性指数图和各插值结果图可以看出,《(:r)<2的区域成矿元素的密度显示升高,与断层走向东南方向走向一致,与异常区域相对应,这说明该区域与矿化富集有关,而《(:r)>2的区域显示元素含量亏损。这与已知报告中的结果吻合。

为进一步分析多重分形法与普通克里格法在该区的适应性,研究其比值结果,图5为图2与图3的比值,从比值图中可以明显看出,比值高的地段为那些具有奇异性的地段,高比值区域与高异常区相吻合,这说明了多重分形法较克里格法能够较好的增强矿化富集地段的信息,通常元素局部富集地段分布局限,且为线性规律,而这些与矿有关的空间信息在克里格图上是没有明显反映的。

3分形滤波技术(S-A法)

为进一步研究奇异性与异常的关系,采用S-A法分解异常与背景。该方法已在GeoDAS软件中实现。

3.1 S-A法原理

S-A是空间分析和频谱分析的集成,利用频域中明显的广义自相似性,并采用滤波的方法选取频率信息重新恢复空间模式将异常从背景中分离出来。能谱密度S与能谱密度大于S的波数集合的面积A之间的关系为

上式取对数并用最小二乘法对IgA-IgS进行分段拟合可求出对应于不同能谱密度范围的幂指数根据能谱密度设计滤波器滤波,从而达到对场分离的目的。

2. 2应用S-A法分离异常和背景

应用S-A法对Pb、Zn、Cu、Ag元素含量多重分形图进行处理。此处只给出成矿主元素Pb、Zn的结果(图6)。

通常S-A双对数图分3段拟合直线(基于最小二乘法原理)。文中针对该研究区实际情况加以分析,基于最小二乘法原理来确定分界点,基本思想是计算各区间剩余平方和(剩余平方和为拟合数据与原始数据差值的平方和,该值越小,拟合精度越高)也即拟合误差,分为3段后Pb能谱密度3个区间段分别为11497〜53457、53457〜171007和171007〜351896,3条直线段的斜率分别为一2.03、一1.82和一2.75,截距分别为28.59,25.98和37.09。为检验各区间段回归方程的显著性,对各个方程进行误差检验,计算得到各段拟合误差分别为0.01、0.003和0.01。同样使用最小二乘法分4段拟合时,各区间段为11497〜46203,46203〜net.cn地学前缘,012,19(4)104783,104783〜265844,265844〜351896,计算斜率分别为-1.94、一2.12、一2.28和—3.67,截距分别为27.68,29.31,31.37和48.68。各段拟合结果误差分别为0.006、.006,0.003和0.008。对比两种情况的误差结果可知4段拟合精度较3段高,故采用4段法进行异常背景分离。以265844为阀值定义两个滤波器:异常滤波器S<265844;背景滤波器S>265844。

Zn能谱密度使用最小二乘法分3段确定的各区间段为19428〜126269、126269〜234619和234619〜383884,各段斜率分别为一2.83、一2.38和-1.11,截距分别为37.51,32.24和16.51。各段拟合误差分别为0.003、.002和0.006。使用最小二乘法分4段拟合时各区间段为19428〜181338,181338〜233094,233094〜317734和317734〜383884。4条直线段斜率分别为+2.82、一2.44、一0.43和一0.57,截距分别为37.38、32.88、.98和9.59。各段拟合结果误差分别为0.002、.001、.002和0.002。同样对比分析可知4段拟合精度较3段高,故采用4段法进行异常背景分离。以233094为阀值定义两个滤波器:异常滤波器S<233094;背景滤波器S>233094。从S—图(图6)中可以看出,该图总是显示下降趋势,因为随着能谱值的增加,高能谱值区域的面积值总是减少的(对该区域其他元素进行研究也得到同样的结果)。

异常滤波器所得的结果(图7)主要反映原始元素含量的高频成分,它包括元素的局部异常含量和与插值相关的随机噪声,局部异常沿西南方向分布且与西南段断层走向一致,可根据图7中的具有明显方向性的局部异常分布判别Pb、Zn矿床(点)的分布位置;背景滤波器所得的结果图是元素含量的背景成分(图8)。从图8中可以得知,较高的背景变化可能代表了Pb、Zn成矿的有利地质背景,高背景的地区可能指示了Pb、Zn矿床勘查的有利区域。

S-A法的独特性在于它是采用不规则的或是分形滤波器来反映空间能谱的自相似性,被分解的场必将保持一定的空间异向性。研究表明,使用S-A法分解的局部异常通常与矿化蚀变有关。

4讨论

相对于传统统计方法,多重分形方法更能突出局部异常的奇异性规律,对于地球化学数据而言,局部奇异性可以反映矿化元素的富集或贫化规律,多重分形方法将空间相关性和局部奇异性结合起来,突出了局部的矿化信息,对地质工作者找矿工作起到了一定的指示作用。因为研究区属于低山地区,植被发育,远离村庄,矿床开采在地下深部进行,对地表土地资源占用不多,对环境造成的影响较小;而观测数据是水系沉积物地球化学数据,地形因素和水流对水系沉积物异常空间位置可能造成一定的影响,水系沉积物异常和真正的异常源之间往往沿水流方向和陡坡方向存在漂移。而且还可能受到异常源埋藏深度的影响,而奇异性方法所得的分析结果在一定程度上消除了隐伏源深度的影响,它所圈定的局部异常已在刘家山研究区较好地对应了已发现的铅锌矿床的分布,为进一步开展铅锌矿勘查提供了重要耙区。

第8篇:统计学统计方法范文

applied Statistics, and pointed out that Applied Statistics textbook has pay more and more emphasis on training to students statistical applica-

tions ability. Owing to shortcomings of Applied Statistics textbook in composition, the arrangement mode of Applied Statistics textbook in materials, which includes seven elements of unity and follows the law of human cognition - Inductive deductive method, is put forward from the cited cases, problem-solving thinking, problem-solving model, con-

cept, exercise, case studies, statistical software.

【Key words】 applied statistics, materials arrangements, cognitive law

统计学在自然科学与社会科学的研究中,作为通用的数据分析方法,日益受到社会各界的重视。教育部将统计学科上升为与经济学、数学等学科并列的一级学科,成为非统计专业的专业基础课程。作为一门应用性极其广泛的学科,统计学教材是教学过程的载体,是统计思想和方法的集合。只有统计学教材上档次了,统计学教学才能上层次,才能培养出具有统计思维与统计分析能力的高素质应用型人才。

1、应用统计学教材建设情况评述

张晓庆(2009)指出:非统计专业核心课程的《统计学》教材,其建设目标定位应是以统计学学科知识为基础内容,以综合素质培养和实际能力训练为基本目标,努力贯彻先进教育理念,遵循学习认知规律,合理规划教材结构,争取形成内容丰富、功能齐全、形式多样、系统完整、使用方便的综合性《统计学》教材内容体系。《应用统计学》教材作为《统计学》教材的一个分支,更加注重统计学的基本原理在实践中的应用,该种类的教材重点培养学生应用统计分析方法的实践能力,其教材的建设主要体现在以下几个方面。

(1)教材适用的范围、适用层次不断深化、细化

统计学应用于社会经济生活的各个方面,相应的统计学教学不断涌现。如:张爱华的《通信管理中的应用统计学》、谢彦君的《旅游管理应用统计学简明教程》、李林杰的《经济应用统计学》、向蓉美的《网络经济条件下统计学的应用与发展》、刘金兰的《管理统计学》、陈国英的《心理与教育统计学》、谢邦昌的《生物统计学》、杨永年《畜牧统计学》、黄振平的《水文统计学》等,其中经济与管理类应用统计学教学出版的最多。应用统计学适用的层次涵盖了各类职业学校、专科、本科、研究生,如:粟方忠的《统计学原理》、立信会计出版社出版的《统计基础》、于声涛的《统计学原理》等适用于高职高专的教材;张开玉、张耀有、陈星的《现代应用统计学》、吴伯林、曹立人的《现代统计学极其应用》、张梅林的《应用统计学》、龚曙明的《应用统计学》、谢忠秋的《应用统计学》、王淑芬的《应用统计学》等适用于本科的教材,适用于本科教材的最多;吴喜之的《统计学?D?D从数据到结论》、马庆国的《应用统计学》、卫海英的《应用统计学》、赵玮、温小霓的《应用统计教程》、葛新权、王斌的《应用统计学》等适用于研究生的教材。

(2)案例教学成为发展趋势

案例教学在应用统计学教材中越来越受到重视,它把学生引导到实际事件中,通过个人分析和与他人讨论或辩论,针对事件中的问题进行认真、冷静的思考,找出解决问题的基本途径和方法,追求的是一种“生存教育”,而不是传统的“书本教育”。如:张晓庆的《统计学》、赵振伦的《统计学?D?D理论、实务、案例》、谢忠秋的《应用统计学》、向书坚的《统计学》、袁卫的《统计学》、陈菊春的《应用统计学》等以引例的方式提出本章将要研究的内容或以案例分析的方式对本章的内容进行综合的运用,注重学生综合能力的培养,增强分析问题和解决问题的综合能力。、崔文田、徐青川的《应用统计学教学实践案例集》、中国统计出版社出版的《统计学教学案例》、董逢谷、朱荣明的《统计学案例集》等以案例集的形式,培养学生的统计应用能力。

(3)统计软件成为必备工具

应用统计学教材越来越重视统计方法和计算机软件的紧密结合,培养具有统计方法和统计信息现代化处理技术的实用型人才,EXCEL、SPSS等适用于统计教学的统计软件在统计教材内体现出来。EXCEL提供了一个功能强大的数据分析工具,它比专业统计软件易学、易用,大多数计算机里都装有该软件,学习起来非常方便。多数经管类非统计专业的统计学教材将EXCEL在统计中的应用重点编入其中,作为辅助教学工具。

近年来,国内的统计学教材,尤其是应用统计学的教材出现了上述三点变化,同时,教材形式逐渐向美式教材倾向,侧重教材的易学性与应用性。重视学生的统计思维与统计实践能力。

2、统计学教材编写的认知规律

应用统计学教材的侧重点应当是统计理论的实践能力。这需要把握两个方面,一个是统计理论的掌握能力,一个是统计理论的应用能力,这两点都需要在教材的编写中充分的体现出来。笔者认为,能够依据认知规律安排应用统计学各章节内容,有助于培养学生的统计素质与统计能力。

人的认知通常采用两种逻辑思维方法:归纳与演绎。归纳是由个别或特殊的具体知识出发推出一般结论,得到普遍原理的思维方法,是由个别或特殊上升到一般,由感性经验上升到理性思维的重要思维方法。归纳法主要表现为两个方面:一方面,运用这种方法整理科学事实从经验事实中找出普遍特征,总结出定律和公式。另一方面,运用归纳法可以启发思路,提出假说或猜想,促进科学研究的深入发展。

因此,统计教学的编写也应当按照归纳、演绎的认知顺序进行安排。现有的教材,并没有重视人的认知规律来编写教材。主要体现在:每章的第一节就是关于这一章概念的定义、分类、作用等的介绍。案例应当是掌握统计知识的基础上,培养学生的统计应用能力,内容安排顺序应是采用演绎法的认知规律,案例应是先有案例目的后有分析解决,以此加深学生的统计思维能力。

3、应用统计学教材编写的七要素分析

现以统计学中统计指数这一章的内容编写为例,说明统计教材在编写过程中的内容顺序的安排要与人的认知规律相符合。主要体现在以下几方面:

(1)引例。各小节应以引例开始,引例中提出需要解决的现实问题。例如:综合指数这一节,以某商店在报告期与基期销售三种商品价格与销售量:

提出:1)各种商品的销售量变动方向?

2)三种商品的销售量总体变动方向?

这四个问题的解决是为了引出什么是个体指数,什么是综合指数,什么是同度量因素,使同学在对现实问题的解决过程中归纳出相应的概念。

(2)解决思路、解题模型。根据引例中的问题,寻找解题路径:问题1可通过以学过的综合指标中的总量指标和相对指标解决。问题2的解决思路是:由于这三种商品的使用价值不同,计量单位也不同,因此不能直接把销售量简单相加。但我们知道:销售量×销售价格=销售额。如果我们将各种商品的销售量分别乘上它们的销售价格,把各种商品的销售额可以直接相加,得到销售总额。这样就使不能直接相加的销售量变成可以直接相加的销售额,为说明销售量总变动,用销售额进行对比,就必须把价格固定下来,这样得到的报告期销售总额与基期的销售总额的不同就是由于销售量变化引起的。由此得到综合的销售量指数。由此得出销售量变动方向或,在此过程中,锻炼学生的解决问题的能力。

(3)概念。对现实中解决的问题进行归纳总结,由此引出相应的概念。通过上例可归纳出:同度量因素的概念,它是在编制指数时,为解决现象不能直接相加时引入的一个媒介因素,它具有同度量的作用和权数的作用。同理可以归纳出个体指数、总指数、综合指数、质量指标指数、数量指标指数的概念,并进一步推导出指数的作用。通过实例教学,采用归纳认知方法,自然得出相应的概念与作用。

(4)习题。课后习题应采用先计算题后概念理解题的安排顺序。通过前面章节的学习,采用归纳的认知方法,对统计指数的相关概念、解题方法有了一定的理解,课后题应是对这些内容的加深理解。

(5)案例。案例分析题的安排应采用演绎式的安排。统计学的案例是检验学生通过本章知识的学习,解决实际问题的能力,这是由理论到实践的认知规律,即由演绎到归纳的认知规律。因此,统计案例的设计应遵循演绎的方式,首先是本案例的教学目的,然后是教学要求、案例背景资料、提出问题、解题过程、现实含义。

(6)统计软件。统计软件应当在习题的运算与案例分析中应用,不应以单独的形式介绍软件的应用,使同学在解决问题中提高自身的统计工具应用素质。这是直接在实践中增强学生的统计理论认知能力。

通过以上论述,可以得到统计学教材内容的安排与归纳演绎法的认知规律相结合的模型(如:图1)。在这一过程中,遵循了人们的认知规律,使学生通过解决引例中的问题,理解统计理论、统计模型、统计概念的实际含义,通过习题解决强化所学的统计知识,通过案例分析达到统计理论的应用,提高自身的应用统计能力。

4、结语

第9篇:统计学统计方法范文

关键词:统计学;发展趋势;统计教育改革

1统计学的基本发展趋势

统计学的发展与其它学科的发展相似,也需要走与其它学科相联系的发展道路。

1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学,是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合,才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且,从统计方法的形成历史看,统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的,例如,最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析,相关与回归源于生物学研究,抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外,从学科体系上看,统计学与实质性学科之间的关系不是并列的,而是相交的,统计方法与实质性学科相结合,才产生了统计学的分支,如统计学与经济学相结合产生了经济统计学,与社会学相结合产生了社会统计学等,而这些分支学科都具有“双重”属性:一方面是统计学的分支,另一方面也是相应实质性学科的分支,所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学,同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法,而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题,统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此,统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时,也要通晓相关的实质性学科的课程知识,只有这样,所学的统计方法才有用武之地。

1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史,数据处理手段的每一次飞跃,都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,那些计算繁杂的统计方法的推广与应用,由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速,非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析,而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高,使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛,信息数据也越来越多,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题:信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了,同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息?如何提高信息的利用率?数据挖掘和知识发现(DMKD)技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求下,汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同,但可以说,Datamining与DSS一样,使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。

因此,统计学越来越离不开计算机技术,而计算机技术应用的深入,也同样离不开统计方法的发展与完善。所以,对于统计专业的学生来说,一方面要学好统计方法,但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题,学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计,能够将具体单位的统计模型通过编程来实现,以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合,与计算机技术相结合,这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革,教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面

2统计教育的改革

2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程,目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识;培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程,将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才,在课程设置上至少应当包括三方面的知识:(1)经济理论课程,让学生了解经济活动的主要进程和基本规律;(2)研究社会经济问题主要统计方法,包括常用的统计数据搜集方法,统计数据处理方法和分析方法;(3)适用电脑技术,让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。

2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中,应充分运用现代教育技术、教学手段,更新教学方法,促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。

2.2.1改接受式的教学为互动式教学,以案例分析与情景教学开启学生的思维,使学生更形象、快捷的接受知识,发挥其独立思考与创造才能,培养学生的创造性思维能力。

2.2.2构建以课堂-实验室-社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时,加强实践能力锻炼,提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用,才能展现统计学的生命力。

2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家,现在计算机已非常普及,无论是高校、高职和中专,培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者,统计学是一门应用的方法型学科,统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体,除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外,还要培养学生处理大量数据的能力,即数据挖掘的能力。