统计学的数据分析精选(九篇)

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第1篇：统计学的数据分析范文

一、激发学生兴趣

美国教育学家布卢姆曾提出：“学习的最大动力，是对学习材料的兴趣。”由于小学生年龄特征和性格爱好的特点，他们会对自己感兴趣的内容拥有极大的研究和学习动力，并且能够在这种动力的驱使下促进自己的能力提升。因此，教师必须抓住小学生的这种特点，充分结合小学生喜闻乐见的生活内容进行课程的导入、设计和教学，使得他们能够在兴趣的激励下实现深入的学习，实现知识的有效掌握。

举例而言，在引入“统计”的课程时，教师可以询问学生：“假期就要到了，电视台打算在这个阶段播一部大家都喜欢看的电视剧，但是因为时间限制，只能从《西游记》《还珠格格》和《武林外传》中选一部播出。大家认为电视台怎样就知道大家喜欢哪部电视剧了呢？”这样的话题可以立即激发小学生的兴趣，并帮助电视台出谋划策。在这个过程中，教师可以适时引入统计的概念，让学生了解统计对于生活的重要性，拥有学习和研究的热情，从而提高学生的学习效率。

二、借助生活经验

由于统计与数据分析的知识在小学数学教学中占据的内容相较于代数、几何而言较少，并且可以利用的素材也不像其他知识那样广泛。因此教师应当积极挖掘相关知识在现实生活中的资源，让学生能够根据自己的生活经验解决问题，实现学习，并发现统计与数据分析在生活中的应用价值。

例如，教师可以引导学生调查平时最喜欢吃的零食和水果，从而确定在新年联欢会之前采购怎样的食物。学生可以根据自己的经验进行调查表的制作，并在调查后进行数据的整理和总结，最终确定采购的食物，这样不仅可以让学生利用统计的结果进行决策的制定，还可以解决身边的现实问题，发现知识的价值，提高学习的热情和效率。

三、创设教学情境

统计与数据分析的知识源于生活，在学习和使用的过程中也要回归生活。然而在学习的过程中，师生不可能将所有的教学活动都放在实际的生活中，这就要求教师创设相应的教学情境。对此，教师可以在应用题和例题的讲解以及知识的传授中充分创设教学情境，让学生在真实的情境中让抽象的知识变得具体、生动，从而降低知识的学习难度，实现学习效率的提升。

比如，在讲解关于“概率”的知识时，教师可以创设这样的情境：购物中心进行有奖活动，买够500元的顾客可以抽奖一次，每天设置一等奖1名、二等奖3名、三等奖6名、纪念奖30名。已知每天满足抽奖条件的顾客为200人，那么每个顾客抽中一等奖的概率是多少，能够中奖的概率是多少。这样的情境让知识变得更加形象、具体，学生在学习的过程中也更容易接受，教师的教学效率能够有效提升。

四、开展多样活动

第2篇：统计学的数据分析范文

摘 要 出于对跆拳道公平性的保护，随着跆拳道运动的发展，衍生出了目前的电子护具打分系统。从2012年中华人民共和国第9届大学生运动会跆拳道项目使用电子护具至今，全国大学生跆拳道比赛都采用DaeDO（大道）品牌电子护具。本文只从大学生跆拳道运动员中，分析传统护具与电子护具的得分对比，所提到的电子护具品牌只为DacDO（大道）品牌。希望从研究分析中了解造成当前大学生技术改变的根本问题，能对大学生跆拳道的发展起到推动作用。

关键词 大学生 电子护具 传统护具 技术 对比

一、研究对象与方法

（一）研究对象

北京交通大学跆拳道高水平运动队，女子57KG级运动员2名，男子58KG级运动员2名

（二）研究方法

数理统计法、逻辑分析法

三、研究成果与分析

（一）女子57KG级运动员得分统计（2局2分钟）

（见表1、表2）北京交通大学女子57KG运动员在传统护具中，中位横踢共得8分，高位技术共得9分，说明在传统护具技术下，横踢是绝对的主要得分腿法。从女子运动员技术特点来看，下劈技术也会在比赛中占一定的得分比重。在电子护具中，中位共产生4分，其中3分来源于推踢，总得分也远远低于传统护具中位得分的8分。从数据上来看，横踢技术的得分率下降很大。在高位技术上，横踢和下劈仍然是主要得分腿法，在电子护具中出现了拳的得分。从两个表对比可以看出，电子护具的总得分明显降低，这也意味着观赏性的降低。并且在中位腿法中的得分率降低，是其主要的因素。根据女子运动员技术特点来看，高位技术突出的运动员更能在电子护具中赢得优势。

（二）男子58KG级运动员得分统计（2局2分钟）

（见表3、表4）北京交通大学男子58KG运动员在传统护具中，中位横踢共得到9分，高位得到6分，转身技术得到3分。与女子运动员结论一样，横踢仍然是主要得分腿法。从男子运动员技术特点来看，除了横踢，转身技术也占了得分的一定比例。在电子护具中，中位腿法共得到4分，其中3分为推踢，数据与女子运动员偶然一致。说明横踢技术在男子运动员中，得分几率也明显下降。但原本在传统护具中输掉比赛的运动员，在电子护具的比赛中，赢得了比赛。同样说明，高位技术突出的运动员可以在电子护具中赢得优势。

三、结论与建议

在跆拳道比赛中，男女共16个级别，笔者认为，每个级别的速度、力量都不同，这也造成了技战术的使用的不同，所以本文只针对女子57KG和男子58KG作为研究对象。在传统护具与电子护具的数据采集上，两次实战中间间隔了一周时间，只希望4名运动员都能够以最好的状态来完成比赛。本文只针对DacDO（大道）牌电子护具做研究，只讨论得分数据，不对其工作原理做分析。

（一）结论

1.所有跆拳道运动员中，横踢是传统护具主要的中位得分腿法，推踢是电子护具主要的中位得分腿法。原因笔者认为横踢简单、快速击打效果好的优点可以在传统护具中得到充分的发挥。而在电子护具中，双方运动员要求更高的击打准确性，而不要求击打效果，所以横踢的使用率相比电子护具就有了明显的下降。推踢的技术相对于横踢而言，上半身运动幅度小所以会节省体力，并且在进攻中会减小自己的动作破绽，还可以在中近距离完成高位的变线，所以在电子护具中推踢代替了横踢，成了主要的中位得分腿法，并且对运动员电子护具中的战术起到了框架支撑的作用。

2.所有跆拳道运动员中，高位技术突出的运动员，都会在比赛中获得更多的胜利机会。原因笔者认为，在传统护具，此优势并没有显示出很大，因为传统护具是一个突出击打效果的比赛模式，所有中位的连续技术会很多，尤其是男子运动员。相比较电子护具中，要求的中位击打的准确度，中位得分的难度明显加大，所有运动员会把得分注意力转向高位，此时高位技术更加优秀的运动员便有了明显优势，这也是当今跆拳道运动员在选材时更加注重身高条件的原因。

3.目前很大一部分跆拳道人认为，电子护具降低了对抗性，影响了跆拳道的发展。因为没有了华丽的组合技术，快速的攻防转换，使跆拳道的观赏性大大降低。可也有一部分人认为，在电子护具的基础上，双方起腿的数量整体提高了，并且击头的比例高了，实际上是提高了对抗性。笔者认为两种说法都有各自的部分正确性，当今的跆拳道比赛，对抗性是在提高的，因为比赛的起腿数量在提高，高位的得分率在提高，这是不争的事实，之所谓造成观赏性下降的原因，是在当今规则下得分技术上的问题。推踢主导比赛，必然会造成观赏性下降的结果，加之对于头部的得分并不要求力度，只是擦过性击打就产生分值，种种原因才是问题所在。但笔者认为，跆拳道项目仍然处于一个发展阶段，目前是走向成熟的毕竟之路，会有一天随着科技和规则的发展，跆拳道会回到一个观赏性与公平性共存的时代。

（二）建议

1.规则不应经常更改，这样不利于一个项目的良好发展。

2.可以把高难度动作的分值加大，比如转身技术击头可以给5分，这样更可以鼓励高难度动作的出现。

基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助”（supported by“the Fundamental Research Funds for the Central Universities”）项目编号：KOJB14015536

参考文献：

[1] 高志红，冯巨涛，任文岗，秦志明.新规则和电子护具的使用对跆拳道技术应用的变化与影响[N].中国体育科技.2010.7.10.

[2] 刘卫军.跆拳道[M].北京：北京大学出版社.2006：5-7.

[3] 吴建忠，，吴素英.DaeDo电子护具下跆拳道新得分技术的研究[J].北京体育大学学报.2014.10.

第3篇：统计学的数据分析范文

摘要：通过中国知网，从年量等七个方面，对咸阳职业技术学院（以下简称咸阳职院）自升格高职以来发表的期刊论文进行了

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[3] 秦丽萍， 桂云苗. 基于CNKI的安徽工程大学学术文献计量分析[J]. 安徽工程大学学报，2013，28（3）：91-95.

[4] 杨聪， 孙宾宾. 基于CNKI的陕西工业职业技术学院科研论文统计分析[J].电子制作，2015（2）：93-94.

[5] 容敏华. 广西高等医学院校发表教育教学论文的统计分析[J]. 卫生职业教育， 2014（23）：104-105.

第4篇：统计学的数据分析范文

糖尿病（diabetes mellitus）是由于靶细胞对胰岛素的敏感性降低。或体内胰岛素分泌相对缺乏，或不分泌，或胰岛素本身存在异常而导致的蛋白质、脂肪、碳水化合物代谢紊乱的一种慢性疾病。由于体内长期呈现为高血糖状态，因此极易对其他组织造成伤害，尤其是心脏、血管、肾、眼的慢性损害。由于饮食结构和生活方式的改变，糖尿病的发病率正在逐年上升，成为危害人类健康的又一大疾病。本研究对糖尿病患者的用药种类、频率，及所用药物间的相互作用进行了系统的整理分析，以期通过本研究可以为临床药师的药学监护提供科学客观的依据，具体内容如下。

1 资料和方法

对我院2017年全年内分泌门诊糖尿病患者的处方进行抽取，每1周抽取1天，共52天。然后抽取周一到周五的处方5次，周六到周日的处方4次，最终共抽取了2788例患者的3629张处方，共包括9912条药品记录覆，其中降血糖类药物记录共6281条，非降血糖类药物共3632条记录。抽取的患者中男性1499例，女性共1289例，年龄为26～83岁，平均年龄为（55.6±3.8）岁。覆盖率达12.4%～13.9%。对所抽取的糖尿病患者的用药种类、频率、并发症、适应症进行处理分析。

2 ?Y果

2.1 内分泌门诊糖尿病患者联合用药情况分析

数据分析显示联合使用5种以内的药物进行治疗的患者共有2623（94.08%），使用5种以上的共有165例（5.92%），详细结果见表1：

由比较结果可知，使用5种以内的药物进行治疗的患者占抽取总数的大部分。

2.2 2017年内分泌门诊糖尿病患者使用降血糖药物的情况分析

在门诊糖尿病患者中使用较多的降血糖药物分别为二甲双胍、阿卡波糖、格列美脲、格列齐特、甘精胰岛素。

2.3 2017年内分泌门诊糖尿病患者使用非降血糖类药物情况分析

由表3可知，在门诊糖尿病患者中使用较多非降血糖药物分别为阿司匹林肠溶片、甲钴胺、氨氯地平、阿托伐他汀、硝苯地平。

2.4 2017年内分泌门诊糖尿病患者的并发症情况分析

由表4可知门诊糖尿病患者发病率较高的疾病分别为高血压、高血脂、冠心病、动脉硬化、骨质疏松。其中大部分为心血管疾病，该现象提示临床药师在进行药学监护时，在关注其他并发症用药的同时，更应加强对糖尿病心血管疾病的监护。

2.5 2017年内分泌门诊糖尿病患者使用的非降血糖药物对降血糖药物疗效的影响的分析。

在抽取的2788例患者中有412例患者联合使用钙离子拮抗剂，121例联合使用螺内酯、78例联合使用左旋多巴，以上联合使用的药物具有升血糖作用，因此对该类药物引起的血糖变化应该密切监测。154例联合使用β受体拮抗剂、106例联合使用氟喹诺酮类药物，以上联合使用的药物具有降血糖作用，同样需要医护人员的注意。有1例患者联合使用二甲双胍和地高辛，经肾小管排泌的阳离子药物地高辛理论上可能与二甲双胍竞争肾小管转运系统发生相互作用，需要注意地高辛剂量调整时对血糖的影响[1]。除此之外还有1例患者联合使用非诺贝特和瑞舒伐他汀，3例联合使用胰激肽原酶和血管紧张素转化酶抑制剂，对于体质较为虚弱的患者此类药物的联合使用可能会对患者造成一定的损害，使用时应严密监测患者的各种反应，因此用药时应充分结合患者的具体身体情况来选择药物。另外，影响患者降血压、降血脂药物的疗效的联合使用的药物同样需要严密的监测，如维生素D和钙的联用、他汀类药物和氯吡格雷的联合使用等。

3 讨论

第5篇：统计学的数据分析范文

关键词：大数据;统计学;发展

由于科学技术的不断发展，大数据席卷了全球，各行各业在经营管理中都离不开大数据的统计与分析，对于政府单位来说，大数据更如经常便饭，大数据主要利用多样式和多层次的采集方式进行数据采集，在分析数据时利用现代科学技术手段和高速处理数据的信息系统，分析的数据结果为公司或者政府单位的决策做参照。大数据的发展给统计学不仅带来了机遇，更重要的还有挑战。一方面信息技术和网络科技的发展为数据收集和整理带来了便利，另一方面由于近几年电子商务的迅速崛起，数据量更加的繁杂，所以又给数据统计时带来了麻烦，种类不断增多的大数据资源，正在成为政府统计部门分析研究的重要领域。

一、大数据与统计学的区别

我们就大数据自身而言，要想在信息化迅猛发展、数字爆炸式增长的现代信息平台中寻找到自己想要的有效数据，就必须依靠数据统计来完成。这就充分证明了关于大数据的相关研究是要和统计学紧密的联系在一起的。但是其与统计学也存在巨大的差别，它的使用模式和运用方式是不一样的。统计学需要依靠样本抽样的方法来进行数据整体和提炼的，这就意味着会有人力、物力以及财力的投入，其成本相对于大数据来说是比较高的而且过程是相对比较繁琐的。而大数据主要依靠网络信息平台，在海量的电子数据信息中查找自己所需要的数据，具有来源广、数据量大、整体性的特点，其是以整体的数据作为一个大样本进行工作的，数据相对于统计学来说更加的精确化及标准化。因此，统计学和大数据的结合过程中，要充分发挥大数据全面性和统计学高效性的特点，在利用统计学进行大数据样本的统计过程中要对整体的数据资源进行选择和筛选，这样能避免样本统计的弊端，还可以把样本统计的优势发挥到极致。

二、大数据时代下统计学教育的发展

（一）培养全方面素质人才

统计学专业的学生与文管专业的还不一样，文学专业的以及管理专业的学生都比较善于交际，善于沟通，而统计学是理科专业，很多学生只善于埋头做题计算，这样的话在以后的工作岗位就会感觉吃力，因为做数据统计，必须要与其他部门学会沟通，协同工作这样才能把数据统计和分析的准确。要锻炼自己的交际能力和沟通能力，针对不同数据信息做出不同的沟通与交流，从数据中挖出有价值的信息，需要本身具有数据敏感性，但是对数据的敏感程度也不是先天所带来的，更不是一朝一夕就能锻炼出来的，而是要经过时间的积累和数据分析工作的磨练，同时也可以根据案例型的数据分析材料，积累阅历，提升对数据资源的敏感程度。

（二）培养统计学专业的应用型人才

大数据时代下培养的统计学应用型人才应该具有两方面的基本素质，第一是概念性的，也就是说统计学的相关人才应该掌握统计学基本理论知识和基本素养，这是基本要求，也是培养统计学人才的前提。第二就是实践性，也就是本文中我们提及的统计学专业的应用型人才，就是在实际操作中处理数据分析数据的能力，应用型人才需要利用理论知识解决实际问题，也需要有较多的经验与阅历，不能只会纸上谈兵。在高校开展大数据分析学科中，最大的问题就是没有真是可用的案例和数据，这就需要学校与公司企业走合作道路，这样一来不仅可以得到真实有效的数据，还能将学生送到企业去实习，进行校企联合，注重学生的实际操作能力，这是培养统计学专业应用型人才的关键点，也是统计学专业人才培养模式中的重点。

（三）促进统计学与信息计算科学的融合

在大数据的分析与研究时，仅仅凭借统计学科的支撑是不够的，大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架，而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析，这也是进行数据分析的问题所在，因此要想做好数据统计和数据分析工作，只单单依靠单一的统计学科知识的人学习是远远不够的，其需要的是数学，信息技术，统计学三门学科的融合发展，紧密结合三门学科之间的交叉发展，融会贯通，利用各科优势资源相互弥补不足，这样才能为大数据的收集，统计，分析做出科学准确的结果。

三、结语

学习统计学的优势在于：我们可以利用统计学进行大数据的有效整合和利用，使得我们在使用数据时可以更加的便利和高效。随着信息科学技术的进一步发展，来自各方面的数据出现井喷的状态，这就增添了我们在数据统计和信息处理时的困难。在现在这个信息化数据爆炸式增长的形势下，我们要充分全面的利用各方面的数据资源才能充分发挥统计学的优势，做好预测和分析，同时充分将统计学的优点与完备的大数据资源实现有效的整合，让统计变得通俗易懂。

参考文献：

第6篇：统计学的数据分析范文

大数据的蓬勃发展为统计学专业人才培养模式的创新提供了有效途径，引领了统计学专业人才培养模式的改革方向，融入了统计学专业人才培养模式的各个环节。本文系统明确了统计学专业人才培养模式的改革方向，探讨如何利用大数据完善人才培养模式的各个环节。

关键词：

大数据;人才培养模式;教学模式

2015年9月5日，我国政府公开《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，大数据逐步走上我国经济社会发展的大舞台，在社会各个领域中发挥着巨大的促进作用。高等教育作为我国培养高素质人才的主要阵地，避免不了受到大数据的冲击和影响。有效利用大数据是化解冲击并促进高等教育改革的明智之举。高等教育改革的关键是改革人才培养模式，将大数据融入人才培养模式改革的各个环节会达到事半功倍的效果。

一、大数据引领统计学专业人才培养模式的改革方向

1.大数据引领培养目标的改革方向。随着大数据的迅猛发展，大数据分析公司不断涌现，传统的调查公司、数据分析公司纷纷转型，社会急需大量的大数据分析人才。统计学专业按以往培养目标培养的数据分析人才已经不能满足社会需要，因此必须对人才培养目标进行改革，培养目标应从培养专门的统计人才转换为培养精通统计学知识、计算机技术（大数据分析技术），了解相关行业背景的复合型统计人才，保障统计学专业能够为社会经济发展输送高质量的大数据分析人才。2.大数据引领课程设置的改革方向。课程设置是实现培养目标的关键环节，为实现培养大数据分析人才的目标，课程设置应该与培养目标相配套。课程设置的核心课程中应该引入大数据技术相关的计算机软件、语言及算法课程，选修课程中应该增设一些辅助大数据分析的数据挖掘类相关课程及不同行业的相关专业背景课程。3.大数据引领实践教学的改革方向。实践教学环节设计的基本原则是能够有效检验理论教学环节的学习效果，同时锻炼学生的分析问题，解决问题的能力。因此，相应于培养目标和课程设置的改革，实践教学环节的改革应注重学生大数据分析能力的检验和锻炼，积极为学生创造丰富的大数据分析实践机会。例如，在调查分析课程中引导学生改变传统的调查方法，尽量通过数据挖掘揭示某一类现象背后的发展规律，积极开展与大数据分析公司或者相关行业的企业的合作，为学生进行大数据分析实践提供数据及技术支持。4.大数据引领教学方法和手段的改革方向。MOOC、翻转课堂和大量的在线资源的出现为统计学专业教学方法和手段的改革提供了丰富的资源基础，有效构建充分利用各种资源的混合教学模式将成为统计学专业人才培养模式改革的一个重要组成部分。5.大数据引领评价方法的改革方向。传统的评价方法主要注重期末时的总结性评价，忽略过程评价，因此应广泛和合理利用教学各个环节留下的痕迹，即形式各样的数据，创新教育教学评价方法，以此达到对学生、教师及教学效果的科学评价。

二、大数据融入统计学专业人才培养模式的构建

1.大数据融入人才培养目标的制定。人才培养目标的制定一方面要适应经济社会发展的需要，另一方面要从生源质量，办学条件出发，不能盲目追求高目标，因此适当对本校统计学专业历届生源质量和办学软硬件条件等相关数据进行挖掘和分析，有利于制定切实可行的人才培养目标。当然这需要人才培养目标制定者有一定的数据挖掘和分析的能力，需要学校各个相关部门的配合，实际操作起来存在一定困难。2.大数据融入教学方法和手段的选择。教学方法和手段的选择一方面依靠丰富的资源，打破传统的大客厅式的封闭教学模式，另一方面要注重以学生为本和因材施教，这就需要对每个学生的基本素质有客观的把握，仅靠教师的力量很难做到这一点，因此应适当引入相关技术和设备帮助收集课堂教学，课后作业等教学各个环节的实时数据，利用大数据技术全方位综合考量每一位学生的基本素质，为教学方法和手段的选择提供客观的依据，真正意义上做到因材施教。对于一些利用计算机或其他电子设备完成的环节，收集数据的同时，应适当建立针对不同学生的教学策略，以此实现个性化教育。3.大数据融入实践教学环节的设置。统计学专业的实践环节设置应充分考虑利用学习分析和数据挖掘技术分析学生的学习心理，学习行为及学习能力，充分了解学生的前期学习情况，分析教师课堂教学水平和教学能力，充分挖掘教师的特长，以此为基础打造实践教学环节师生的完美匹配，不再拘泥于一个班级或一个专业的学生同时进行相同的实践项目，可以有效提高实践教学的水平和学生的实践能力。4.大数据融入教学评价体系的完善。传统的教学评价体系不能够客观评价人才培养的各个环节的效果，通常是对结果的评价。因此，学校需要利用大数据技术全面分析和挖掘每一个环节的相关数据，包括学生的学习过程，教师的教学过程等，有效利用数据说话，避免对学习效果及教学效果的片面评价，完善统计学专业的教学评价体系。大数据为统计学专业人才培养模式的构建带来了机遇的同时也提出了挑战，我们不能盲目跟风，应认真结合统计学专业学科特点及各方面的条件，合理利用大数据，构建切实可行的人才培养模式。

参考文献：

[1]陈树良.统计学专业创新型人才培养模式的研究[J].辽宁工业大学学报（社会科学版），2012

第7篇：统计学的数据分析范文

【

1关于统计学

统计学是一门实质性的社会科学，既研究社会生活的客观规律，也研究统计方法。统计学是继承和发展基础统计的理论成果，坚持统计学的社会科学性质，使统计理论研究更接近统计工作实际，在国家和社会得到广泛发展。

2统计学中的几种统计思想

2.1统计思想的形成

统计思想不是天然形成的，需要经历统计观念、统计意识、统计理念等阶段。统计思想是根据人类社会需求的变化而开展各种统计实践、统计理论研究与概括，才能逐步形成系统的统计思想。

2.2比较常用的几种统计思想

所谓统计思想，就是统计实际工作、统计学理论及应用研究中必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括:均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想。现分述如下：

2.2.1均值思想

均值是对所要研究对象的简明而重要的代表。均值概念几乎涉及所有统计学理论，是统计学的基本思想。均值思想也要求从总体上看问题，但要求观察其一般发展趋势，避免个别偶然现象的干扰，故也体现了总体观。

2.2.2变异思想

统计研究同类现象的总体特征，它的前提则是总体各单位的特征存在着差异。统计方法就是要认识事物数量方面的差异。统计学反映变异情况较基本的概念是方差，是表示“变异”的“一般水平”的概念。平均与变异都是对同类事物特征的抽象和宏观度量。

2.2.3估计思想

估计以样本推测总体，是对同类事物的由此及彼式的认识方法。使用估计方法有一个预设：样本与总体具有相同的性质。样本才能代表总体。但样本的代表性受偶然因素影响，在估计理论对置信程度的测量就是保持逻辑严谨的必要步骤。

2.2.4相关思想

事物是普遍联系的，在变化中，经常出现一些事物相随共变或相随共现的情况，总体又是由许多个别事务所组成，这些个别事物是相互关联的，而我们所研究的事物总体又是在同质性的基础上形成。因而，总体中的个体之间、这一总体与另一总体之间总是相互关联的。

2.2.5拟合思想

拟合是对不同类型事物之间关系之表象的抽象。任何一个单一的关系必须依赖其他关系而存在，所有实际事物的关系都表现得非常复杂，这种方法就是对规律或趋势的拟合。拟合的成果是模型，反映一般趋势。趋势表达的是“事物和关系的变化过程在数量上所体现的模式和基于此而预示的可能性”。

2.2.6检验思想

统计方法总是归纳性的，其结论永远带有一定的或然性，基于局部特征和规律所推广出来的判断不可能完全可信，检验过程就是利用样本的实际资料来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信。

2.3统计思想的特点

作为一门应用统计学，它从数理统计学派汲取新的营养，并且越来越广泛的应用数学方法，联系也越来越密切，但在统计思想的体现上与通用学派相比，还有着自己的特别之处。其基本特点能从以下四个方面体现出：（1）统计思想强调方法性与应用性的统一；（2）统计思想强调科学性与艺术性的统一；（3）统计思想强调客观性与主观性的统一；（4）统计思想强调定性分析与定量分析的统一。

3对统计思想的一些思考

3.1要更正当前存在的一些不正确的思想认识

英国著名生物学家、统计学家高尔顿曾经说过：“统计学具有处理复杂问题的非凡能力，当科学的探索者在前进的过程中荆棘载途时，唯有统计学可以帮助他们打开一条通道”。但事实并非这么简单，因为我们所面临的现实问题可能要比想象的复杂得多。此外，有些人认为方法越复杂越科学，在实际的分析研究中，喜欢简单问题复杂化，似乎这样才能显示其科学含量。其实，真正的科学是使复杂的问题简单化而不是追求复杂化。与此相关联的是，有些人认为只有推断统计才是科学，描述统计不是科学，并延伸扩大到只有数理统计是科学、社会经济统计不是科学这样的认识。这种认识是极其错误的，至少是对社会经济统计的无知。比利时数学家凯特勒不仅研究概率论，并且注重于把统计学应用于人类事物，试图把统计学创建成改良社会的一种工具。经济学和人口统计学中的某些近代概念，如GNP、人口增长率等等，均是凯特勒及其弟子们的遗产。

3.2要不断拓展统计思维方式

统计学是以归纳推理或归纳思维为主要的逻辑方式的。众所周知，逻辑推理方式主要有两种：归纳推理和演绎推理。归纳推理是基于观测到的数据信息(尤其是不完全甚至劣质的信息)去产生新的知识或去验证一个假设，即以所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在数据信息的基础上透过偶然性去发现必然性。演绎推理是对统计认识能力的深化，尤其是在根据必然性去研究和认识偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化对数据分析的认识

任何统计研究都离不开数据分析。因为这是得到统计研究结论的必要环节。虽然统计分析的形式随时代的推移而变化着，但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计数据分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的数据会得出不同、甚至相反的分析结论；二是我们所面对的分析数据有时是缺损的或存在不真实性；三是我们所面对的分析数据有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计数据分析已经经历了描述性数据分析(DDA)、推断性数据分析(IDA)和探索性数据分析(EDA)等阶段，分析的方法技术已经有了质的飞跃，但与人类不断提高的要求相比，存在的问题似乎也越来越多。所以，我们必须深化对数据分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展数据分析方法技术的研究。

论文摘要】所谓统计思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。统计思想主要包括均值思想、变异思想、估计思想、相关思想、拟合思想、检验思想等思想。文章通过对统计思想的阐释，提出关于统计思想认识的三点思考。

参考文献:

[1]陈福贵.统计思想雏议[J]北京统计,2004,(05).

[2]庞有贵.统计工作及统计思想[J]科技情报开发与经济,2004,(03).

第8篇：统计学的数据分析范文

关键词：数理统计学；发展

1 前言

数理统计学是数学非常重要的分支，探讨如何合理的采集、整理以及分析具有一定随机性的数据，对于所需考察的问题实施推演又或是预估，直到为确定相应的决定与行动提供参考。部分专业人士将其概括成：探讨应用于科学与现实推演的，统计数据的全面性整理、加工与运用的数学方式。确定了数理统计学的分析主体与分析目标。

2 数理统计学的概念

数理统计学是探索合理使用数据采集和处理、多个模型和技术研究以及社会调研等等，对于科学技术的发展以及国民经济的关键问题与繁琐问题，以及政府与社会层面非常多的问题，怎样对数据实施推断，便于对问题实施推演与预估，进而对决定和行动奠定较好的基础。

3 数理统计学的发展

3.1 萌芽期

现代化的统计大致源自于分析总体、变差以及简化数据等。英国政治算术学派的典型人物约翰・格朗特在其编写的书里面经过大量观察的方式，分析同时挖据出了大量人口统计的基本规律。例如：在非瘟疫阶段，某个大规模城市的每个年份的死亡人员均具有一定的统计规律，普通疾病与事故的死亡率相对平稳，但是因传染病而死亡人数数量改变较大。新生婴儿的性别比为1.08，也就是出生13个女孩便会有14个男孩出生。由此可知，格朗特已经可以由大量繁琐的数据里面获得满足现实的相应结论。

3.2 发展期

截至1830年，大部分的经验分布均是与一个非数值又或是一维误差相关的变量。在此以后，凯特勒采取了正态分布与理论二项分布。高尔顿是生物统计学派的创始人，首次把概率统计理论等方式运用到生物科学之中，同时创新出了“生物统计学”。当前，被人们所熟知的“回归”与“相关”，同样也是高尔顿所首次运用的。在1886年的时候，在针对两代豌豆重量间联系进行分析的时候，其挖掘出了y与一正态随机变量X相关的线性回归以及与椭圆相似的等概率线。在此之后，多元正态分布便获得了人们大量的运用。其实首次由数学层面对生物统计进行分析的人便是皮尔森，其先后提出与拓展了标准差、正态概率曲线以及平均变差等大量相关的概念。

3.3 壮大期

在皮尔森的方式无法形成数量更加多的联合分布以后，伯恩斯坦指出一种更加具备生产意义的方式或许形成于随机过程之中。在1930年的时候，费舍曾经对于独立同分布概率变量的最大值的渐近分布实施理论层面的研究，挖据出了在极值分布里面存在着逆威布尔分布，康拜尔分布，遵循相同分布的n个单独持续的概率变量里面最大值x的极限分布；以及发现了属于正态分布的极值统计量向极值分布的收敛速度非常之慢。接着由米思所给出了分布函数归属极值分布吸引范畴的充分条件。

3.4 多元化

在1940年之后，数理统计逐渐向着多元化的方向发展。70年代能够说得上是规范化模型的阶段。其重点便是去除正态性的假设，达到涵盖由二项分布至咖码分布的线性化。该理论和概率随机相互融合，推动了对医学相关数据能够实施深层次考察的生存解析法的出现。80年代的初期高度关注对于渐进理论的探讨，渐进性理论采取高等数学公式推演出了较为繁琐的展开式，计算机的出现对统计学的发展造成了巨大的影响。对数据进行模拟，回归变量的推断等非参数估计的方式随之产生。在90年代之后，非常多的应用问题均有着研究对象相对繁琐和难以准确识别模型架构等，经过运用专业型的软件实施模拟，能够处理非常多非常繁琐的问题。

4 数理统计学的应用

4.1 在数据分析中的应用

对于不一样的科学分析与社会活动层面，人们均会采取不一样的分析数据的方式来达到人们对此领域的研究与掌握。伴随数理统计可以处理现实问题的思想有着更加强的发展态势，数理统计在数据分析所占据的位置日益提升，数理统计在数据分析里面的统计方式相应的被确定。其间，大数定律就是数理统计和数据分析间创建关联的最为主要的纽带，在大数定律里面，大量观察的方式是数据分析最主要的方法，大量观察法是大数定律的重要基石。在对数据进行分析的环节里面，如果不进行大量观察，则数据分析所获得的整体的相对数与平均数等其它基本性的指标便没有了相应的重要意义与价值。由此可知，数理统计对于数据分析而言有着非常重要的意义。

4.2 在社会经济中的应用

数理统计的分析方式是对具有一定随机性的主体实施分析，进而挖据出其基础性的规律，其对于目前迅猛进步的社会经济具有相应的参考作用，尤其是我们国家，在经济全球化的背景之下，更加多的厂家和人民群众对于日常生活里面部分现象的规律性更为关注。伴随数理统计的大量运用，人们逐渐意识到了数理统计所具备的重要性和科学性，调查问卷等方式的统计行为逐渐被接受。然而在商品的出售环节之中，商品在某一城市里面销售状况的数理统计所获得的结果，可以在一定范畴内对将来此商品在此城市的销售数据实施相应的预估，其是数理统计在社会经济中运用的本质所在。数理统计在社会里面应用形式丰富多彩，主要有抽样调研、随机统计以及人口发展动态模拟等，在社会的各个层面均有着或多或少的运用。

4.3 在中药质量鉴定中的应用

中是我们国家的瑰宝，然而它的成分较为繁琐、品质无法调控等其它问题对于中药的发展造成非常大的负面影响。之前所具备的性状鉴定以及显微鉴定已无法达到市场对中药品质的需求，较为单一的指标无法展示出中药繁琐系统的作用特征，所以，数理统计大量的运用在中药的质量鉴定环节中。

5 结语

数理统计学相关理论知识的运用，有了非常大的进展，然而概率论显得更为重要，其不仅是数理统计的重要基石，同时还是统计推理和归纳的重要参考。上述研究成果，使得当前更加完善、更加繁琐的数理统计学的出现，同时快速的运用于各个行业。但是，科学的发展是没有尽头的，现代化的数理统计学，依然有着非常多的问题，需要后期更加好的处理，需要人们更加深入的研究。

参考文献：

[1]徐传胜.数理统计学的发展历程[J].高等数学研究，2007，（10）.

[2]孙波.在工程项目管理中应用统计学的初探[J].经济管理，2011，（03）.

[3]柏佳丹.21世纪统计学在经济发展中的作用[J].佳木斯大学社会科学学报，2004，（08）.

第9篇：统计学的数据分析范文

摘 要： 2016年9月《普通高中各学科课程标准（征求意见稿）》正式公布，数学课程标准修订组提出了六个数学核心素养。本文选择了其中的数据分析素养，结合现在中职教育的数学课程改革，着重研究中职学生数据分析素养的现状，为进一步的研究做好准备。

关键词：中职；数据分析；现状

近5年来，职业类院校入学的学生中考的分数普遍都不低，绝大数都达到普通全日制高中的分数线。家长和学生选择职业类院校的原因有两个：（1）从就业的角度，职业类院校的高就业率第一考虑要素；（2）从学历的角度，双元制的培养模式既能保证学生拥有高技能也能保证学生获得大专或者本科学历。

中职生现状问题

1.缺乏对数据分析素养的认识

数据分析素养就是针对研究对象获取数据，运用统计方法对数据进行整理、分析和推断，形成关于研究对象知识的素养。例如，数控车床专业的必修课之一就是机械制图，该课程的一项基本功就是画三视图，从简单三维零件的测量数据，再整理出有效的数据，分析三维图象数据如何让转换成二维图像数据，最后画在纸上。只有对简单零件的理解，才能推断出复杂零件的构造，并能成功画出零件图。简单的说，学生不知道数据是什么，怎么获得数据，如何处理数据，数据能告诉我们什么，这些认识都很缺乏。

2.缺乏对数据分析素养的的培养

职业类院校的学生接受素养的培养，却往往是被动的、盲从的，尤其是对非专业知识、技能的一些职业素养。教师在教育的过程中，共性的培养―知识、技能等相关职业素养关注的多，而突出逻辑思维能力的数据分析素养关注的少。对绝大多数学生而言，除了老师教的就不知道自己还应该学些什么，他们只能完成对“依葫芦画瓢”的工作。

设计问卷

本问卷对象选取的是苏州某职业院校在读的300名学生。调查样本构成情况如下：

性别构成：女生：80人，占 26.7%；男生：220人，占73.3%。

专业构成：机电专业：119人，占39.6%；电气专业：86人，占28.7%；信息专业：41人，占13.7%；创意专业：54人，占18%。

年龄构成：15岁：21人，占7%；16岁：101人，占33.7%；17岁：108人，占36%；18岁：38人，占12.7%；19岁：7人，占2.3%；20岁：18人，占6%；21岁：7人，占2.3%。

年级构成：16级：129人，占43%；15级，93人，占31%；14级：48人，占16%；12级：30人，占10%。

调查数据分析

1提取信息

第一题能提取的信息：（1）统计学中的平均数、方差是学生在不同时间所学的数学知识，平均数是在小学三、四年级所学的知识点，方差是在初二所学的知识点。学习知识点的时间上，学方差离的更近些，只有16.7%的学生还会正确使用。（2）学生能收集同一属性的随机数据，80.5%的学生都使用统计学的方法整理数据。在学生的所学数学知识中，八成的学生选择了合理的数据分析的方法，理解与掌握了平均数的概念，并能灵活使用。

第二题能提取的信息：（1）95%的学生选择了匹萨A或者匹萨B，只有5%的学生认为这两个匹萨是一样合算的。说明学生绝大多数审了题目，知道要通过比较得到哪个匹萨更合算。这种对数据的敏感绝大多数学生还是有的。（2）阐述理由时，44%的学生知道对于圆，要先计算面积，然后计算价格与面积的比值，比较大小，得出结论。数据分析的过程性只有不到一半的学生能意识到。51%的学生的答题纸上有“去超市买同样的东西，通常量越大的越便宜”等这样的理由，全凭生活的经验做出了推断。

第三题能提取的信息：（1） 96.8%的学生能明确表示同意或者不同意严同学的观点，3.2%的学生放弃了答题。当数据量有所增多时，学生开始有放弃答题的现象出现了。（2）只有一成的学生能整理出数据中的有用信息，计算差值，求差值与原价的比值，归纳数据，推断减幅不小，得出结论。高大75.2%的学生无法在表格的两个日期同样蔬菜的价格中提取出有用的信息了，接下来数据分析的过程就中断了。面对同样的数据，试卷中有学生去计算同样物品价格的平均值，也有学生计算10元能买三样物品的单价，得到了不同的结论。在分析方法上学生会的很少。

2做出推断，得出结论

第一题的结论：学生对数据分析有一定的意识，但处理数据的方法很单一。题目给出了数据，学生并没有亲自参与收集数据，因此只能说明学生看到数字或者图形的数据有一定的意识。平均数是统计学中最通俗易懂的数据分析方法，也是最简单的处理数据的方式。学生掌握程度很好，也说明学生只学了统计学的一个皮毛而已。如何计算方差是初二的教学内容，对方差这个知识点的理解就不太好，更不知道如何来使用。

第二题的结论：学生能感受到数据分析很广泛，但能完成数据分析的过程不多。比较两种匹萨哪个更合算，类似这样的问题在生活中很常见。学生能感受到数据分析的普遍存在，能联想到超市常遇到的情况。不到一半的学生有理性的思考和实践，完成整理数据、提取信息、构建模型、做出推断、得出结论这一过程。另一半学生就是感性的思维，在生活中累积的经验做出推断，不会深究其中的原因。

第三题的结论：面对随机的大量数据，大多数学生无法进行数据分析。生活中碰到的实际问题，数据的数量有些多时，大多数学生缺乏数据分析的意识

附件：

问卷

这份调查问卷想了解同学们数据处理方面的情况，帮助我们进行调查研究。希望同学们认真填写。谢谢你的合作！

年：________ 专业：______________ 年龄：_______性别：______

1.某班需要推荐一名学生参加比赛，有3位候选人，你最想推荐谁去参赛，最主要的理由是什么？

3位候选人的成绩如下：

⑴请问你最想推荐谁去参赛？ （只能选一名）⑵最主要的理由是什么呢？ （可写多个理由）

2.一家匹萨店提供厚度相同、直径不同的两款匹萨，价格如下：

匹萨A： 直径30厘米的匹萨30元，匹萨B：直径40厘米的匹萨40元。

请问：你认为哪种匹萨更划算？ 请说明理由。

3.2015年11月4日，某媒体北京报道：在2013年3月13日曾经报道过京城“菜篮子”，记者在一个菜市场调查，用10元钱买同样的三种蔬菜，可以买3.3斤油麦菜，或者10斤胡萝卜，或者4根大葱；现在记者又来到菜市场调查，用10元钱买同样的三种蔬菜，可以买到3.3斤油麦菜，或者5斤胡萝卜，或者10根大葱。记者由此给出结论：现在京城“菜篮子”物价水平与两年前变化不大。

严同学看到上述信息，指出：这样的结论不可靠。