统计学模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇统计学，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

1时代呼唤正确的统计学思想

生物医学技术日新月异，对统计学提出了越来越高的要求。时代呼唤正确的统计学思想，而不是照抄和盲目套用那些繁琐的统计学公式。正确的统计学思想是什么?是用辩证的思维去观察事物，是用透视的眼光去洞察事物，即能够透过现象看本质的统计思维模式，概括起来为“八性”和“八思维”。统计学在看待事物和处理问题时，离不开下列“八性”，即“延展性与概括性”、“随机性与均衡性”、“系统性与代表性”和“自悖性与相合性”。同时，还离不开下列“八思维”，即“从静态思维到动态思维”、“从正向思维到逆向思维”、“从简单思维到复杂思维”和“从横向思维到纵向思维”。

2统计思维模式的“八性”和“八思维”

2.1“八性”

2.1.1延展性人们所面对的研究对象的数目往往是无限大的，逐个加以研究几乎不可能，有时具有很大的破坏性（如贵重的精密仪器设计质量的实验研究），统计学告诉人们可以只研究其中很小一部分，由此去推论总体的规律性。例如，根据几十人，最多几百人的临床试验研究，就能决定一种新药是否可以用于临床诊治某些疾病，这就是说统计学具有延展性。

2.1.2概括性统计学不是堆放全部数据的仓库，而是抽象出数字特征，用以概括表达数据的内在规律性，不仅形象生动，而且言简意赅。例如:测出一万个正常成年人的血压值，计算出平均值、标准差和95%正常值范围和总体均值的95%置信区间，就等于掌握了这一万个血压数值的变化规律，这就是说统计学具有概括性。

2.1.3随机性在自然界（特别是生物医学研究）中，由于变异性的普遍存在，又由于通常无法研究总体中的全部个体，随机抽样研究是确保样本具有代表性的重要措施。例如:每个正常成年人的血小板数值并非一样，若将全国正常成年人的血小板数值都测量出来，自然就知道了全国正常成年人的平均血小板水平了，但测定的数量太大，费用、时间和人力都承受不起;若从全国各地随机抽取（不是人为选取）最有代表性的一部分正常成年人，由他们的测定值也能较好地估计全国正常成年人血小板的平均水平，估计的结果是否足够准确，主要取决于随机化的效果（它体现了代表性的好坏）和样本含量的大小，这就是统计学上十分强调的随机性。

2.1.4均衡性与研究问题有关的因素往往很多，作为试验分组的因素通常是反复挑选出来的为数较少的几个，由它们决定的各小组之间在其他因素方面是否均衡一致，将直接关系到结论的正确性!例如，要考察一种新药的疗效如何，若试验组患者使用新药，对照组患者使用目前市面上治疗该病最好的药，但由于患者入组时未进行严格的随机化。结果发现，年龄大的患者比较保守，绝大多数都进入了对照组，试验结果显示，新药疗效优于对照药疗效，但这个结论却令人怀疑，因为两组患者在年龄上相差悬殊，况且，往往年龄大的患者病情较重、患病时间较长，难以治愈。所以，要使实验研究的结果具有较高的可信度，组间的均衡性是不可忽视的，这就是统计学上特别强调的均衡性。

2.1.5系统性实际工作者在科研中经常“顾此失彼，丢三落四”，应当系统地全面地考虑问题，以免所做的研究工作前功尽弃。任何一项科研工作，从开始构思到得出结论，需要经历很多步骤，其中任何一步考虑不周，都可能会使整个研究失败。比如，实验设计错了或数据整理的格式错了或统计分析方法选择错了或结果解释错了，都可能导致结论的错误，这就是说在统计学上考虑问题要全面、系统，方可得出正确结论。

2.1.6代表性统计学不单纯是处理实验数据的学问，它更关注实验数据的来源和专业含义。这意味着强调实验数据的代表性如何，它肩负着谁的使命，它将为谁说话。更明确地说，实验数据反映的信息是否全面、准确，将直接影响结果和结论的正确性。例如，若想通过抽样调查了解全国正常成年人的身高的平均水平，若在北方地区与南方地区抽样的人数与当地正常成年人的人口数不呈正比例，当北方地区抽取的人数占的比重大了，其身高数据的样本平均值会明显高于全国相应指标的平均水平，反之亦然。这就是说，样本必须具有很好的代表性，在此基础上，由足够大的样本去推论总体的规律性才不会出错。

2.1.7自悖性统计学中的方法并非总是万能的，有时不同方法处理同一个实际问题其结果是自相矛盾的;有时统计学结论与专业结论是不相容的。例如，Simpson（1951）提出的关于吸烟与否是否会导致肺癌发生的调查资料，不同的分析策略，将得到自相矛盾的结论［1～2］。

2.1.8相合性统计学不能脱离专业知识，应根据研究目的、设计类型、资料特点，选择合适的方法描述和分析资料，整个过程应具有相合性。例如，有人为研究两种检测方法检测同一批患者的血样，看结果是否具有一致性，每次检测都有4种可能的诊断结果，即正常、轻度病态、中度病态、重度病态，研究者将检测结果写成两行，第一行是甲法检测全部患者所得到的结果，第二行是乙法检测全部患者所得到的结果，这样记录和整理资料，其统计分析方法也就跟着发生了改变，就不可能达到原先想达到的研究目的了。这就是说在统计学上应注意相合性。

2.2“八思维”

2.2.1从静态思维到动态思维很多人习惯用静态思维模式取代动态思维模式，因为静态条件下，可使复杂问题变得非常简单。事实上，这样做在很多场合下得出的结论是经不起推敲的或经不起时间考验的，更确切地说，其结果不具有“重现性”。例如:有人用某药治疗某病患者6人，治愈3人，便得结论:该药对该病的治愈率为50%。请问错在哪?很显然，在如此小的样本上，显示出的药物疗效具有一定的偶然性，谁也没有把握断言，再用该药治疗该病患者100人，会有多少患者能够被治愈。应当在较大范围内选取较多的该病患者用此药进行治疗，并对所获得的实验结果进行统计学推断，以95%以上的置信度推断此药对该病的治疗效果如何，其结论才能令人信服。

2.2.2从正向思维到逆向思维统计学的教与学，一般都是从正面入手，学习者只知道一些常规的做法，但一碰到实际问题与所学的内容不完全一样时就不知道该怎么办，常常是生搬硬套。然而，当教学过程中，不仅从正面讲授，还注意从反面揭示误用统计学的案例，可使学习者“吃一堑长一智”，痛定思痛，立志认真学好统计学，转被动学习为主动钻研，勤于动脑，勇于实践，效果必然明显。这就是“逆向统计教学法”成功之奥秘。

2.2.3从简单思维到复杂思维美国于1958年开始在外科手术中采用麻醉剂氟烷，到1962年突然掀起一场风波———麻醉剂氟烷有严重的副作用，导致部分患者病情恶化、发热、肝脏大片坏死而死亡。这关系到麻醉剂氟烷能否继续使用!这场风波产生于简单思维，因为某些人仅根据部分病例的表现得出了虚假结论。后来进行大量调查研究，将各种混杂因素对结果的影响尽可能降到最低限度，借助统计学考虑问题的均衡性和系统性，从而平息了风波，体现了复杂思维的价值。

2.2.4从横向思维到纵向思维当人们希望了解事物的内在联系时，不仅要进行横断面研究，还需要进行纵向追踪研究。因为横断面研究只能揭示事物之间的静态联系，而且，有些观察到的联系可能带有一定的假象，甚至说不清楚谁是原因，谁是结果。纵向追踪观察，则可以比较真实地展现事物内在的联系和发展变化规律。例如，同时调查15～25岁的一群人的身体发育情况与对一群15岁的人连续观察身体发育情况10年所得的两批调查数据，其结果和结论可能相差很多，前者的结论仅供参考，若质量控制做得好，样本足够大，则后者的结论具有很高的可信度，对未来的研究和政策制定具有更大的指导意义。

3统计学三型理论［3，4］

3.1统计学三型理论概述进行生物医学科研工作离不开统计学，而要想把统计学应用正确，又离不开正确的统计思想。正确的统计思想由前述的“八性和八思维”组成，其精髓是“透过现象看本质”。事实上，很多与统计学有关的实际问题，均以“表现型”的面貌呈现在人们的面前，表现型常常带有假象，直接依据“表现型”去盲目套用传统的统计学教科书上的“标准型”，十有八九会出错，因此，要想正确运用统计学，必须弄清反映“表现型”本质的“原型”，将“原型”正确转变成“标准型”后，就很少会出错。这样一种由笔者创立的可有效解决问题的新理论，被称为“统计学三型理论”［3，4］。

3.2统计学三型理论应用举例统计学三型理论听起来好象很抽象，其实，它却非常具体、实在。请看来自生物医学科研的两个简单实例，不仅很容易理解这个理论，而且会发现此理论大有用武之地。

例1某研究者希望考察A、B两药物升高白细胞的疗效，以用药前后白细胞的改变值作为评价疗效的指标，设计了如下的4个组，每组用20只小鼠，观察白细胞的数值。第1组:空白对照组第2组:单用A药组第3组:A、B药联合使用组第4组:第3组的空白对照组请问:这样设计实验错在哪里?对差错的辨析与释疑这位研究者给出了该实验设计的“表现型”，它不能很好地实现原先的研究目的。事实上，完全没有必要设置两个空白对照组，白白地浪费了20只小鼠。事实上，要想揭示A与B药联合使用后是协同作用还是拮抗作用，不仅需要A、B药联合使用组和单用A药组，还需要单用B药组，故与本实验研究对应的实验设计的“原型”为下面的结构:第1组:空白对照组第2组:单用A药组第3组:单用B药组第4组:A、B药联合使用组若确实按此“原型”所决定的结构去做实验，各组均有20个白细胞的改变值，如何对数据进行统计分析呢?很多人又盲目地去套用传统的统计学教科书，认为这是一个“单因素4水平设计定量资料”，便不假思索地选用“单因素4水平设计定量资料的方差分析”处理此资料。这样做仍是被表面现象迷惑住了，因为4个组可能会有三种情况，第一种是真正的单因素4水平设计;第二种是两个或多个因素水平不完全组合而成的四个组;第三种是两个各有2水平的因素的水平全面组合而形成的四个组。只有弄清究竟属于这三种情况中的哪一种，才能选用合适的统计分析方法予以处理。本例属于第三种情况，将这个“原型”正确地转变成对应的“标准型”后，其结构见表1。

表1A与B药单用及联合使用的实验设计模式（略）

表1的结构在统计学上被称为两因素析因设计或2×2析因设计，若其定量资料满足参数检验的前提条件（通常为独立性、正态性和方差齐性），应选用两因素析因设计定量资料的方差分析处理资料为宜，否则，需要寻找合适的变量变换方法，若变换后的数据满足参数检验的前提条件，再对其使用前述方法处理。例2某临床医生收集到一组临床资料，见表2。该医生用成组设计定量资料的t检验对表中的8组数据进行了两两比较，试问这样做其错误的实质是什么?对差错的辨析与释疑显然，表中的定量测定结果受到两个实验因素（组别与时间）的影响，而成组设计定量资料的t检验通常只适合处理单因素两水平设计（或叫成组设计）定量资料。换句话说，原作者将该资料人为地拆分成多个单因素两水平设计定量资料，割裂了整体设计，每次分析资料的利用率很低，又无法考察因素之间的交互作用对测定结果的影响，故结论的可信度降低。其错误的实质是不认识该定量资料所对应的真正的实验设计类型是什么，仅根据“表现型”去盲目套用统计学教科书上的“标准型”，从而犯了严重的错误。那么，该定量资料所对应的“原型”究竟是什么?改变一下列表的格式，就很容易辨别出其“原型”，见表3。

表2两组患者手术前后胃电图平均波幅比较（略）

表3两组患者手术前后胃电图平均波幅比较（略）

“组别”是实验分组因素，即全部患者被分成互相独立的两组，而每组中的每位患者都要在4个不同时间点上被重复观测“胃电图平均波幅”的数值，各组患者在“测定时间”这个因素上被重复观测，而且，整个实验涉及两个实验因素，故此表格所对应的实验设计叫做“具有一个重复测量的两因素设计”。表3的结构既是该实验所对应的“原型”，也是其“标准型”。若其定量资料满足参数检验的前提条件（通常为独立性、正态性和方差齐性，但重复测量资料不满足独立性，需要用高级统计技术予以处理），应选用具有一个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析处理资料为宜，否则，需要寻找合适的变量变换方法，若变换后的数据满足参数检验的前提条件，再对其使用前述方法处理。值得一提的是，术前的测定结果在两组中应相等，否则，没有可比性。若确有差别，可将其视为“协变量”，采用具有一个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析方法处理此资料更为妥当。以上通过分析两个简单的实例可知，统计学三型理论与我们的日常生活和科研工作都密切相关，无论是简单的还是复杂的与统计学有关的实际问题，几乎都可运用此理论作出合理的解释或找到正确的处理方法，有利于提高统计学的正确运用水平和科研工作的质量。

【参考文献】

1GengZ，JinH.Thecausationinferenceofstatistics.In:FangJQ，LuY.Modernmedicalstatistics.Bei-jing:People''''sMedicalPublishingHouse.2002:512-534.Chinese.耿直，金华.统计因果推断.//方积乾，陆盈.现代医学统计学.北京:人民卫生出版社.2002:512-534.

篇2

统计学是一门方法论学科,是就如何对数据进行加工、处理及分析方法进行研究的学科。作为一门方法论学科,对它的基本思想的认识,是深化对统计认识的主要手段,也是更好地使用统计方法的要求。在统计教学工作中,如何有效地将统计基本思想贯彻在日常教学中,是提高学生对本门学科的认识、增强兴趣的重要手段。

统计不好学的原因有很多,其中有两个重要的原因:一是在学习中有很多复杂的公式;二是学生对于统计方法的认识还没有完全摆脱中学数学的思维模式和基本思想。其实质就是对统计思想的认识问题。具体说,就是对于统计的学习仅仅从其公式本身去学习,未能深刻体会“为什么”,仅仅着眼于“怎么做”的问题,这就使得学生在学习中难以真正认识到统计的作用而无法运用。

一、统计思想的基本理念

统计思想是指在统计工作和统计理论研究中必须遵循的基本理念和指导思想。它是建立在基本世界观基础上的。统计对世界认识的基本观念主要有:数量观、总体观和推断观。这是统计认识世界的出发点,是统计工作和理论研究的思想指南,也是统计工作和理论研究的基本思维模式。

(1)数量观。任何事物都是质量和数量的统一,数量观要求统计学从事物的定性认识出发,研究事物总体数量方面的特征,达到认识事物的发展趋势及其变化规律。这不仅要求提高对事物数量特征方面的认识,也提出了将数学知识应用于统计中的思想。

(2)总体观。统计要认识的对象是一个总体,必须是许多事物的集合。统计的总体思想使统计始终要站在研究对象的整体角度来看问题,要对总体中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析,得出反映现象总体的数量特征。总体现象是相对稳定的,表现出某种共同的倾向,是有规律可循,社会现象的规律通常具有总体的性质。

(3)推断观。统计研究主要基于对现象的规律性的认识,从这个角度讲,规律所寓于的对象是无穷无尽的,所要观察的群体总是有限的,总结出来的规律,对整体现象的判断都是基于推断。推断思想告诉我们认识的世界是无限,如何利用已知的某些信息来推断这无限世界中的一些规律、特征。推断有两种情况:由已发生事物的部分推断整体;由已发生的事物推断未发生的事物。但无论哪种情况,所推断的对象和结论都是客观存在的,只是人们还没有认识而需要去认识而已。有些推断是无法对总体进行全面检验的,前者如验血、破坏性产品试验,后者如城镇居民生活水平、价格变动调查等。推断思想是一种利用现有信息进行的概率推理。抽样推断是统计推断思想的集中体现。

从具体统计分析方法来看,统计的基本思想包括均值的思想、变异的思想、估计的思想、相关的思想、拟合的思想和检验的思想。

二、统计的基本思想

(一)均值的思想

均值的思想涉及统计理论的方方面面,它是统计的基本思想。均值集中体现了统计认识事物的基本过程和基本观点。统计是研究总体的数量特征。在描述总体的数量特征时,我们的重点往往在于总体的一般水平,不是个体水平或总体总量水平。个体的数量特征中往往包含了偶然性因素的影响,总体总量水平往往又受到总体范围大小的影响,不能有效地反映统计总体的一般水平。相对于个体,用一般水平能够较消除偶然性因素的影响,表现出总体内在的特征。这在统计上体现为平均指标,通过均值来反映数据的集中趋势。

(二)变异的思想

没有变异就没有统计。虽然统计的目标在于寻找总体的一般水平,即寻找个体中具有一般性的规律,这种认识过程是从变异出发。变异反映的是事物变化的偶然性,反映变异的基本指标是方差。

(三)估计的思想

用样本推测总体是统计分析的方法。在实际工作中,往往无法或很难得到总体数据,只能利用样本的资料来推断总体,用样本来推断总体,达到对总体的系统性认识。

(四)相关的思想

所谓相关的思想就是体现事物间的关系,也就是哲学是普遍联系的观点在统计中的应用。它既反映了事物之间的联系,又反映了这种联系的不确定性,客观地体现了事物之间的真实关系。

(五)拟合的思想

拟合实质是对事物间不确定关系的一种抽象的反映。这种方法就是对规律或趋势的拟合,其基本出发点是对偶然性的消除,最终反映出偶然背后的必然。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”。

(六)检验的思想

统计分析方法是基于归纳的方法,是一种从个体到总体、从局部到全部的过程。其结论由于所选择的个体的不同(即样本的不同)必然具有差异,即必然包括偶然性,在建立模型时,由于偶然性的影响,需要基于一定的假设。其结果的可靠性是需要检验的。所谓检验就是基于样本数据而对总体做出了一定的假设,对这个假设的正确性进行检验。

三、对统计思想的认识

在统计的思想中,最基本的是均值的思想和变异的思想。

(一)从对事物的数量特征的认识来看,统计是从特殊到一般的过程,从个体到总体的过程

一方面我们从个体出发,要找出事物的一般性的、带有本质的特征,这是我们统计方法的最终目标;另一方面个体间的差异是客观存在的,不能对其仅仅是消除了事,必须要对这种差异进行如实的反映。这种差异同时也是对总体一般水平(即均值)所具有的效果的一种评价。均值和变异从相反的角度全面地反映了总体的基本特征,有均值就有变异,二者从两个不同的角度反映了总体的基本特征,缺一不可。

(二)其它的思想中均离不开均值和变异

从估计思想来看,在估计过程中不能离开均值。在用样本估计总体时,只能用样本的一般水平来估计总体的一般水平,不可能用样本的总规模来估计总体的总规模,即对总体数量特征的估计往往体现为对总体均值的估计,对估计结果的检验却离不开变异,几乎所有的假设检验都是基于离差。虽然假设检验无论从指标上来看,还是从目标上来看或是从基本出发点来看,都表现出了很大的差异,但究其本质来看,都是建立在对离差大小的评价基础上。

(1)相关的思想。统计中的相关包含两个要点:一是变量间具有联系;二是这种联系的不确定性。而通过均值来反映变量间的联系(即变量间消除了偶然性因素后的联系),用变异反映联系的不确定性。

(2)拟合的思想。在拟合对事物不确定性关系的反映中,首先是反映事物的一般关系,即消除了偶然性因素影响的关系。在拟合模型的过程中,不同的方法具有不同的模型,但同样,各种模型的拟合过程中,其消除偶然性因素的方法均基于均值的思想。

(三)其它各思想之间的关系

相关思想是拟合思想的基础,估计的思想是检验思想的前提,四个之间存在相互依赖的关系。在实践中,需要对相关关系进行反映和描述,并据此来认识事物发展的本质规律;认识相关关系的方法就是拟合模型;在拟合模型时,往往是利用样本资料来估计总体模型;由于样本中存在的偶然性,使得我们必须对样本模型进行假设检验。

对于统计学思想的认识是掌握和应用统计方法的重要基础,也是提高统计应用水平的重要前提。

参考文献

[1]李金昌.关于统计思想若干问题的探讨[J].统计研究.2006(3)

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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。

参考文献:

[1] 陈福贵.统计思想雏议[j]北京统计, 2004,(05) .

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关键词：统计学；辩证统一；统计规律；思想

1必然性和偶然性的统一

统计学为探索随机现象统计规律性，必须正确处理必然性与偶然性之间的辨证关系。在总体中诸个体某种数量标志表现偶然，而诸标志值平均则为必然。重复测量某种同一客体出现不同的数值属偶然，而同一客体本身真实数值则为必然。必然性通过大量偶然性的数量差异为自己开辟道路。统计研究中经过综合平均，将大量偶然性所形成的数量差异，互相抵消，显露出平均则为必然。必然性与偶然性的对立统一关系在统计抽样调查问题上表现极为明显。客观事物极其复杂，表现千差万别，同一总体各单位的数量差异也非常大，从个别单位，往往因偶然因素的影响而无法探索其本质和规律性。然而，通过大量观察，排除偶然性因素影响，就可暴露出事物的真象，显现其本质。在进行抽样调查时，只有随机抽取的个体足够多，消除诸多偶然因素影响，才能通过抽样总体的数量特征正确地推断总体的数量特征。

2共性和个性的统一

实践和科学都证明矛盾的普遍性，矛盾无处不在、无时不在。矛盾着的事物是普遍存在的，况且同一事物或过程的矛盾有其共性。而对于每个事物或过程的矛盾也各有其个性。因此说，共性和个性的关系就是一般与特殊或普遍与个别的关系，它们是辨证统一的关系。统计学中存在着各种矛盾，每一矛盾具有不同特点。在统计认识中，个体的差异性中蕴含着总体的同一性。统计方法就是运用科学的手段抽象掉各个个体的差异性，探求总体的同一性，并用差异性去标志同一性的内在质量。差异性是统计产生和存在的前提，没有差异性就没有统计；而同一性则是统计的目的，为了求得同一性才需要进行统计。因此，统计研究要运用大量观察法与个别观察法相结合使用的统计方法。

统计研究中运用大量观察法，实现从个别到一般，从个性到共性的认识过程。同时，根据共性寓于个性之中的对立统一规律，统计研究在大量观察的基础上，运用个别观察所搜集的资料来说明总体的基本状况和发展趋势，使认识更深刻、更具体。

矛盾的共性与个性的对立统一规律指导统计研究必须是将统计中的平均数与分组法结合，用组平均数补充说明总平均数，用反映现象的离散趋势的变异指标与反映现象集中趋势的平均数结合使用，以使研究更全面，更完善。

3整体与局部的统一

统计学的研究着眼于总体，着手于样本，立足于个体；同时从总体出发，分解剖析，认识局域（类、层、组）甚至个体，并对其进行调查研究，观察计量，搜集资料。接着对个体的调查所获得的资料进行计算分析，或归纳演绎，用样本来推断总体，达到对总体的系统性认识。即为“统而计之”和“计而统之”的总和，以实现以统定计，以计达统的目的。所以，统计学的思维是一种系统思维，要求一切认识对象不仅它本身作为一个整体来认识，而且它还要作为某个更大系统的要素来认识。这种对系统客体的“主体”认识，是一种对研究对象进行整体性度量的系统思维方式。因而，统计认识充分体现了整体和局部的有机统一，这是统计研究的一大优点，也是统计认识比较接近客观、真实的主要原因之一。其它认识方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系统而认识某一系统，忽略或没有充分重视各要素的整合作用和系统环境对系统的制约作用。

4定性分析和定量分析的统一

从统计认识过程而言，充分体现着定性分析和定量分析对立统一的关系。定量分析研究是统计研究的特色所在，但统计的定量分析不是纯粹数量意义的，即不是就数量论数量，而是基于所研究事物本身的特点，并且从所研究事物的有关联系或现实背景中，紧紧扣住认识所研究事物内在本质这一主题来展开的，他注重的是定量分析背后的具体含义和意义，这也正是统计学与数学的区别所在。那么统计研究怎样才能通过数量来体现其具体含义与现实意义？这就必须结合定性分析，即以定性分析为起点，并以定性分析为终点。具体来说，统计研究总是按照“初步（感性）的定性认识——客观科学的定量认识——高级（理性）的定性认识”这一过程来进行的，即从定性开始，确定认识事物有关方面的指标，经过定量过程，搜集，整理，进而对其分析研究，上升到更高的认识，深入认识事物的质，完成定性认识。统计认识活动遵循质与量对立统一规律，从初始的定性入手，依设计的科学的方案一整套统计指标体系，按要求搜集有关数据资料，经过整理和分析对比，认识事物的本质和规律性。也就是说统计的定量分析是人类在认识事物的过程中，实现从感性认识到理性认识这个飞跃的重要途径，是避免产生认识主观偏差的重要手段。

因此，统计研究最终是为人类定性认识服务的，是为了定性认识才进行定量分析研究的，前面所讲的统计的方法性、应用性也正体现在这里。实际上，如何才能真正做到统计研究的定性分析与定量分析的统一，才是需要我们关注的重点。所以，我们需要不断地探求质与量变化的规律和界限，研究质的规定性与量的规定性的关系，将质与量同一与度中，即量的规定性定性于度中，质的规定性定量于度中，以实现定性分析和定量分析的真正统一。

5分析与综合的统一

在统计研究过程中，分析和综合是揭示事物的本质和规律性的一个基本方法。统计认识活动的根本目的是在各个局部进行剖析的基础上达到对总体的认识，揭示其本质和规律性。

所谓分析方法，就是把研究对象分解为若干组成部分，并分别加以研究，从而认识事物的基础或本质的一种思维方法。任何事物的整体都是有若干组成部分构成的，将客观事物在一定条件下分解成各组成部分，分别研究其结构与功能、各部分相互联系、相互作用的特点以及在各种外界条件作用下所表现出来的事物的属性和特点，从而达到对事物本质及内在规律性的认识之目的。可见，分析方法是以客观事物的整体与部分关系为客观基础的。在统计研究中诸如分组分析、因素分析、因果分析、结构分析、定性和定量比较分析、比例分析等等。这些分析在人们的认识中起着重要作用。但是，要把分析所得到的认识变为对整体的认识，揭示整体的本质和规律性，就必须进行综合。

所谓综合方法，就是把研究对象的各个部分联系起来加以研究，从而在整体上把握事物的本质和规律的一种思维办法。与分析方法相比，综合方法认识过程的方向完全相反。它是将事物的各个部分联结为整体，通过全面掌握事物各部分、各方面的特点以及它们之间的内在联系，并加以概括和上升。从事物各部分及其属性、关系的真实联系和本来面目，复现事物的整体，综合为多样性的统一体。在统计中，诸如人口统计的将分组、结构、比例分析化为对整个人口状况分析；商品销售总额分析时分解为价格和销售量变动的影响，进而从总体上分析其因素影响；社会总产值的变化，分解成各个部门行业的影响，进而综合研究其全貌等等。

分析与综.

合是对立统一，分析是综合的基础，综合统领分析。没有具体的分析，就不能具体深入地把握事物的各部分、各侧面和各种属性与诸因素，从而也就无法综合；同时，分析也离不开综合，它在综合统领下，以综合为目的，达到确切地揭示事物的总体和本质和规律性，使认识升华。因此，没有分析的综合，其结论就只能是空洞的、无根据的，是一个混沌的、外在的、直观的整体。“思维既把相互联系的要素联合为一个统一体，同样也把意识的对象分解为它的要素。没有分析就没有综合（《马克思恩格斯选集》第三卷人民出版社1972年版第81页）。”分析的结果，也就是综合的出发点。统计认识的发展总是沿着“分析——综合——新的分析——新的综合……”轨迹不断前进的，促使统计认识活动不断深化，揭示事物的本质和规律性。

6归纳与演绎的统一

所谓归纳推理，就是从特殊到一般，给出新认识；但新认识是不确定的，可能是错的；特殊材料的组合不同，给出的认识也不同甚至矛盾；基于不完善甚至劣质信息作出决策。所谓演绎推理就是从前提（公理）到命题，不提供超越前提的新知识；容许选择多个前提，但前提可能是错的；大前提里的不同小前提（公理系统里的不同子集合）会给出不同甚至矛盾的结论。以观察为基础对事物的不确定性进行度量主要属于归纳推理问题；但若已知各种事件发生的结果和发生的概率，不确定性下的决策则可以转化为演绎推理问题。

统计认识是通过个别研究认识一般的，所以统计思维必然是一种归纳（即必须通过归纳才能实现）。统计不仅要根据所构建的原始信息通过统计推理获得一般的“知识”，而且还必须进行假设检验、机理检验等，对所获得的知识进行论证。所以说，统计思维是归纳与演绎的统一。归纳方法论强调了方法和外来信息的重要性，而演绎方法论则强调了问题和先存知识的重要性。实际上，二者是一个有机的整体，需要相互补充和协调才能真正解决问题。比如在统计思维中的回归分析既是归纳，又是演绎。所以说，统计思维将归纳和演绎高度而有效地结合运用，收到了很好的认识效果。也只有通过归纳、演绎和实践的相互作用才能找到可靠的科学真理。

7具体和抽象的统一

按照统计认识要运用材料来看，统计学的实际应用具有具体性，它是依据一定的数据和事实，使人们得到启发，运用已有的经验知识，对客观事物的本质及其规律性作出迅速的识别和直接的理解，并对对象的总体状况作出判断。统计认识在取得统计数据之后，首先就是根据数据的特点，运用一定的数据整理手段（如分组、直方图、茎叶图、频率图等）和统计研究人员积累的统计认识经验，充分发挥主体的能动性，获取初步认识。在此基础上再对统计数据的背景资料进行分析研究，必要时还要进行典型剖析或抽样验证。所以说，在统计认识的数据收集、分析与所做结论需要具体化。同时，对统计理论方法研究时具有抽象性，在一定理论指导下进行的数理研究，是具有抽象思维的特点。属于抽象思维的范畴，它舍弃具体向客体的规客规律性逼近。因此，统计学是具体和抽象的统一。

8经验思维和理性思维的统一

统计认识过程不仅是通常所说的实证性研究活动，同时也是探索性研究活动。它自始至终都是理性认识和感性材料的相互结合和相互渗透。

按照统计认识属于实证性研究来说，它具有经验思维

的特点。经验思维就是运用实践经验、感性认识和感性材料进行的思维活动。它的功能主要是认识具体事物的外部状况、表面联系和现象，通过经验思维能够对丰富的大量材料初步加工，把握事物多种多样的具体状态，并且能够在一定程度上把握事物的内在联系和规律。描述性统计就是一种比较典型的经验思维。它依据的是客体的个体的实际状况或者是客体过去的、现在的状态，是事实的归纳、概括、整理。从推断性统计来看，它在描述性统计提供的经验材料的基础上，运用一定的理论、概念，依据严密的逻辑规则和推理过程进行假设检验、数理推断、悖论分析，对描述信息、经验认识进行理论思考，使经验认识升华，这又是有理性思维的特点。它抽象掉具体个体数量上的差异，得出有关对象的共同本质特征的认识；抽象掉所依据的经验材料的特殊，得出有关“类”的一般的认识。

实际上，描述性统计是推断性统计的重要基础，在某种程度上讲，推断是另一种描述；有时候描述性统计与推断性统计是交织在一起的。因此，统计认识是经验思维和理性思维的统一，兼具有两种思维的成分，两种思维相互交叉，相互补充，使统计认识更系统、更具体和更深刻。

总之，统计学是一门认识方法论，统计活动是一种认识活动，是要研究探索和发现认识客体本质及其规律性的方法。哲学是关于世界观和方法论的学说，它研究自然、社会和思维的最一般的规律。它和统计学是一般和个别、共性和个性的关系。哲学对统计学起着指导作用，为统计科学研究和统计工作提供一般指导原则和思维方法；统计学是哲学一般认识方法的具体化。所以，对统计思想进行较深入的探讨和归纳，有利于推进统计理论研究，廓清人们对统计的认识，有助于更合理、广泛的运用统计方法。

参考文献

1李金昌.关于统计思想若干问题的探讨J.统计研究，2006，(3).

2陈福贵.统计思想雏议J.北京统计，2004，(5).

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购买力平价对外国对华反倾销的潜在影响分析

国际比较视角下中国省际教育服务产出试算

物质流核算的投入产出分析框架研究

通货膨胀持久性测度研究综述

贫困脆弱性的测度方法研究综述

中国新国民财富估算与分析

增加值引入贸易核算的概念辨识

中国要素替代弹性变化趋势及成因初探

基于分位数回归的工资性别差异分析

教育对农村代际收入流动性的影响分析

中国PMI指数作用和质量的测度

中国上市商业银行效率实证分析

中国“部门×部门”社会核算矩阵编制方法研究

中国非正规部门社会核算矩阵编制研究

关于普查年度和常规年度GDP核算数据的可衔接性研究

国家GDP与地区汇总GDP偏差研究

城市专业化、多样性与技术创新能力

收入极化测度与分解方法述评

第一届“全国经济统计学博士生论坛”综述

中国国民经济核算体系的建立与发展

中国国民经济核算研究热点及其演进

增加值贸易统计的意义、研究途径和应用前景

经济普查数据对中国地区生产总值的修正效应

大数据时代经济统计、计算科学与信息科学的整合发展

我国地区间收入差距的收敛性:基于永久收入视角的分析

基于空间误差模型的省域同批常住人口增长规模分析

“单独”二胎政策条件下人口年龄结构预测研究

我国地方政府债务统计口径界定问题研究

基于区间分布信息的多点主成分综合评价方法研究

非正规部门、非正规就业与非正规经济研究的进展与展望

拉氏指数与帕氏指数的数量比例关系研究

CPI源头数据的多元化及其应对

中国居民消费跨期替代弹性的年序递推统计估算研究

国际资金循环统计框架与金融压力测量

基于国际可比性的货币统计数据质量评估

中国产业结构的行业关联度研究——以服务业为分析视角

FDI、中国进出口贸易对碳排放的影响分析

城镇化、异质性与中俄铁矿石需求——基于面板分位数模型

中国区域资源消耗与经济发展的解耦关系分析

对外贸易与经济增长的关系——基于欧盟27国的实证分析

从贸易与投资结构看中—澳自贸区的共赢战略

沪港股市波动和联动效应研究基于条件方差分解模型

“十三五”时期北京市社会消费品零售总额的预测

产业结构、城镇化演进的农村剩余劳动力转移吸纳效率分析

基于Copula-DCC-EVT模型的我国多元外汇资产组合风险精确度量

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「关键词建立/犯罪统计学/思考

一、我国犯罪统计学的发展动因与价值判断

犯罪统计学的建立与发展，既是犯罪学研究深化、统计理论发展内在规律和历史逻辑的必然结果，也是当今市场经济发展现实，社会综合治理的客观要求。同时犯罪学和统计学的快速发展又为犯罪统计学发展提供了有力的基础支持，其理论动因、现实动因和技术动因可以归纳如下：

1.理论动因

犯罪统计学作为统计学的分支或统计科学的一种形式，其形成首先得益于统计理论不断深化，统计方法不断丰富的有力推动，其中中外许多统计学卓有成效的创造性研究，对统计科学体系的不断完善，从封闭型到开放型，从纯理论向应用性转变有重要意义。

2.现实动因

随着市场经济的深化，市场竞争的日趋激烈，由许多复杂因素相互作用而引发的犯罪问题也日益增长，统计学作为通过偶然现象数量分析、探索必然性数量特征的方法论科学，可以为社会综合治理提供可靠的信息支持，这就推动了犯罪统计学的形成与发展，从而也开辟了对犯罪现象进行科学考察的一种新途径。

3.技术动因

随着信息技术和计算技术的快速发展并向统计学领域的渗透，信息等相关产业与统计事业的融合，不仅为统计资料的搜集与汇总提供了极大方便，而且缩短了统计产品开发的时间，扩大了统计服务的空间，提高了统计研究的效率，也客观地推动了犯罪统计学的形成与发展。

建立和发展我国犯罪统计学的理论价值主要体现在两方面：一是有利于推动我国统计理论从单一的经济型研究向社会与经济复合型发展；二是有利于推动和完善我国统计学科的建设。

二、建立犯罪统计学的基本原则

建立我国犯罪统计学应遵循以下两方面的原则：

1.客观性原则

要从世界范围的角度出发，结合我国社会经济的实际，用宏观的、广阔的视野，了解和掌握犯罪问题历史特征、现实表现和未来的变化趋势，以我国统计的现状出发，确立我国犯罪统计学的道路和发展的目标。

2.现实性原则

只有真正了解中国社会实践，才会创立一门符合我国经济发展需要的具有中国特色的犯罪统计学。现实性原则是“国情论”在犯罪统计学研究方法中的具体表现，所以，开创犯罪统计学研究，必须立足于我国的社会主义市场经济，紧密联系经济改革和对外开放两大主体，从我国统计的具体实践出发，以统计管理体制为核心，辅之以其他问题的研究。

三、犯罪统计学的性质、对象的科学界定

笔者认为犯罪统计学是从犯罪学和统计学中分化出来，又渗透融合成为一门独立的学科，既有犯罪学的特点，又有统计学的特点，但从根本上谈，它还是统计学的一个新分支，是实质科学与方论的交叉和揉合。因此，犯罪统计学就是研究犯罪现象数量特征的一门方法论科学，其特点可以概括为综合性、社会性和具体性：

1.综合性

犯罪统计学是一门综合性很强的科学，它涉及到统计基本理论与方法，犯罪学的思维理论和研究方法，还涉及到信息论、系统论、控制论等，可以说，犯罪统计学的研究对象是一个由理论与实践，方法与原则等组成的全方位的综合体。

2.社会性

犯罪统计学的研究对象是客体，而从事犯罪统计研究的人是主体，人有其社会组织、社会活动，从主体到客体之间必须受到社会环境的影响和社会条件约束，再加上犯罪科学本身就是一门社会科学，所以犯罪统计学的社会性特点非常明显。

3.具体性

犯罪统计学虽然内容庞博，但它不是抽象的，而是具体的。即在具体的时间、地点和社会环境下，研究不同时期、不同空间的犯罪活动规律和方法。而形式主义的、抽象的思维，对研究犯罪统计学都是无益的。直接照搬和套用的方法也只会把犯罪统计学引向歧途。

四、犯罪统计学的理论体系构架

犯罪统计学作为一门新兴的学科，其理论体系的框架应该包括四部分：

1.犯罪统计资料的搜集与整理

要对犯罪现象进行定量分析，其首要工作是按照一定的要求和方法，系统地向客观实际采集第一手的原始资料，并在此基础上对原始资料进行科学的审核、分组、汇总等，为进一步对资料加工分析提供条理化的、综合化的资料。客观地说如果没有对犯罪资料搜集与整理这一途径，就无法考察和认识犯罪现象规模、结构，区分犯罪现象的各种差别、特点及原因。

2.犯罪现象量的集中趋势分析

犯罪现象从总体上看其分布是有规律的，运用均值和变异指标等方法，可以寻求犯罪现象量的集中趋势，也就是说这些方法可以将个别犯罪现象的量抽象为一般的量，然后依据一般的量探究异常复杂多变的犯罪现象量的规律性。只有发现犯罪现象的一般性和代表性特征，才能为社会的综合治理提供最基本、最一般的信息和咨询意见。

3.犯罪现象动态发展轨迹的数量

描述

过去、现在和未来这三维时间有密切联系，现在是过去的沉淀，而未来又是现在的科学延伸，运用时间序列统计分析方法可以求解犯罪现象的季节变动、循环变动等规律，可以全面地描述犯罪现象发展的全貌与动态轨迹，并以此来分析和预测犯罪现象的未来变化，为社会预防犯罪提供真实可靠的数量依据。

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    统计学研究大量的社会经济现象的数量方面,是以马克思列宁主义哲学和政治学为理论的,与数学和数理统计学有着密切联系。因此数学基础较差的学生就感到学习比较吃力。

    (一)对非统计学专业的教学定位不清楚

    统计学教学分为统计学专业的统计学教学和非统计学专业的统计学教学。对统计学专业的学生而言要求他们掌握一整套系统的统计学分析方法,以便将来专门进行有关数据的研究,而对绝大多数非统计学专业的学生尤其是高职的学生而言,学习统计学主要是为他们提供一种统计学的思想,在当今这个信息爆炸的社会,如何辨别信息的真伪,怎样去判断、做出正确的决策,都需要学生们具备一些统计学的思想。其次是给他们提供一些实用的数据处理方法。可是如今不少学校的非统计学教学由于定位不清楚,统计学有的是完全作为一门理论课,课程中充斥着大量的公式推导和概念阐述,基本运算能力被认为是首要的培养目标,教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算,各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中,为应付考试搞题海战术,把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与高职教育的培养目标是相背离的。

    (二)教学模式单一

    许多教师在制定统计学教学标准的时候,经常只考虑统计基本原理和方法的讲授,而忽略了如何培养学生的统计思维模式,如何真正提高学生的统计水平。其次教学内容单一,在实际的教学中,虽然强调统计的应用,但很少涉及统计在各个专业的具体运用。学生在学完课程以后,还是不理解统计学的具体作用,学习兴趣也随之大打折扣,

    (三)考核方法陈旧

    统计学大多采用闭卷考试的方式,题型主要是单项选择、多项选择、判断、简答和计算,主要对基本知识点的考核,而忽略了对综合能力的考察。在这样的考核方式下,有些学生通过考试前突击就可以取得不错的成绩,这种情况下就需要教师在考核方式方法上多动脑筋。

    二、 对策分析

    (一)结合各专业的特点,合理安排教学内容

    由以上分析可知,非统计学专业统计学的学习要求和统计学专业统计学的学习要求是有所不同的,其主要目的是通过学习统计学使学生懂得如何在生活、学习、工作中运用统计。因此在教学内容的选择上也应该有所取舍。重点应加以调整,应以推断统计为主,描述统计为辅,而其它不少过时的、不适用的部分应删除。整个统计学的教学还是按照收集数据、整理数据、展示数据和分析数据来展开,但是像统计调查的组织方式、统计调查方案设计、以及统计整理的程序介绍、统计分组和统计指标的分类等内容,由于实用性很差,应都删除,而主要介绍当今通行的搜集数据、整理数据的方法,如问卷调查和频数分布数列的编制,以及反映总体分布的平均指标和标志变异指标。

    (二)改革教学方式,积极运用案例教学法

篇8

统计学帮老鼠找出了原因

很久很久以前，在那个老鼠还怕猫的年代，有一群忧国忧民的老鼠开会讨论如何抵御猫的袭击。

老鼠A说：据我统计，我们被敌猫袭击，十有八九是因为敌猫走路悄无声息！常常是我们吃得正欢，敌猫过来了都不知道，然后就悲剧了！

底下的老鼠纷纷表示同意。

老鼠A继续说：所以，我们给敌猫戴个铃铛不就解决这个问题了吗？

底下的老鼠纷纷点头，甚至有老鼠说：支持，顶楼主！我自费出五毛钱请楼主去给敌猫戴铃铛！

统计学给飞机设计了护甲

别看飞机是个庞然大物，它其实相当“脆皮”，尤其是在打仗的时候，一旦被炮弹击中要害，基本上就“死定了”。

这个时候，有人会说：给飞机穿上护甲不就可以解决了吗？

的确可以解决！当然不是给飞机穿上全身护甲。想想你自己在冬天的时候，穿得像个棉球似的，还能灵活地运动吗？但是如果将全身范围缩小到局部就可以了。

然而新的问题又产生了：怎么知道飞机的“要害”部位在哪里呢？

统计学家真是天才：他们将中弹之后仍然能够安全返航的飞机的中弹部位做了统计，把所有子弹眼重叠在一起，这样就形成了浓密的弹孔分布。

统计学家们把弹孔一个个地标在飞机模型上。

数据被进一步统计出来：39％的弹孔在机翼上，60％在机身，1％在发动机部位。这个工作完成了，薯条们有思路了吗？

是不是给中弹最多的地方设计护罩呢？

对不起，回答“是”的薯条，扣10分！统计学家们的选择恰恰相反。他们反其道而行之，给最少弹孔的地方，也就是发动机部位设计厚厚的护甲。原因很简单，如果那个部位中弹了，飞机就基本飞不回来了，他们也就无从获得中弹信息了。你猜对了吗？

统计学帮忙破解了军事机密

二战时，德国的坦克很强悍，直到二战后期，苏联的坦克才有能力与德国坦克一比高下。坦克是德国的主要战斗力，德国坦克的数量自然也就成了苏联最想获取的军事情报。

那时候，苏联及盟军派了很多特务去窃取德军坦克总量的情报，但是德国人嘴巴很严，没有泄密。此路不通，没关系，我们还有统计学家呢！

由于德国人一贯以严谨著称于世，于是统计学家们就根据这一特性顺藤摸瓜。他们发现德军制造坦克有一个惯例，那就是按出产顺序给坦克编号：1，2，3，4……N。突破口就这样被统计学家找到了。

苏联在战争中缴获了德军的一些坦克，并且获取了这些坦克的编号。接下来，统计学家们要做的事就是估算坦克的总量N。

这个公式太过复杂，我们可以用一个简单的例子体验一下：

如果现在缴获了的坦克编号（按由小到大的顺序排列）分别是：

3，4，11，14，16

因为缴获的坦克编号是随机的，所以我们有理由相信，这个数据是均匀分布的，所以坦克的总量应该在20辆左右。

除了与敌方做斗争，统计学对我们的日常生活有哪些影响呢？

统计学协助游玩攻略

过年放长假啦，有车一族都什么时候出门？因为一放假，路上就会出现很多很多的车辆，一堵车就是好几个小时，真让人头疼。

薯条们猜猜看，什么时候出行的人最多呢？

有聪明的人上网做了一项调查，鼓励假日出行的朋友选择自己的时间计划，从而得到了一份投票结果。对照着看看吧，错开高峰出门能让堵车这个大难关更容易通过哦！

0～5点29.13％

5～8点32.28％

8～12点22.05％

12～18点8.66％

18～20点2.36％

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男女成年后，可以恋爱的对象随处可见，然而合适的、将来能带来幸福婚姻的有缘人恐怕没那么容易碰上。但你如果一开始就根据自身实际为自己设计好要找什么样的人，就能做到有的放矢，就可能在相对较短的时间内找到适合自己谈情说爱的人。

将自己或家人在乎对方的因素罗列出来，设置一个指标体系

要设置的指标体系主要包括身高、体重、肤色、体型等身体外观指标；年龄、文化程度、职业类型、收入水平、购房能力、爱好、个性等自身素质指标；家族病史、家庭人口、家庭关系、家庭收入等家庭辅助指标。身体外观指标，往往见一次面就能确定是否符合标准。家庭指标则是辅的，一般不起决定性的作用，但事关生死存亡的家族病史倒不能不引起重视；自身素质指标才是最为重要的。总之，这个指标体系的建立与个人的成熟程度有密切关系。成熟的人，经验丰富，考虑的因素相对较多，建立的指标体系相对比较完善；而不成熟的人，往往需要多次经历，需要长时间思考，才能建立比较完善的指标体系。这些指标不一定非要用一张纸写出来，通常隐藏在那些想谈恋爱的人们的脑海中，作为寻找意中人的参照标准。

通过各种途径去接触尽可能多的异性朋友，然后分类整理

交友途径可以是“同学会”、“同乡会”、“社团沙龙”、“电视网络速配”，也可以是传统的相亲活动，还可以是户外浪漫的“邂逅式”相亲活动等。接触的异性朋友可以是同学、同乡、同事，可以是熟人的同学、同乡、同事，也可以是未曾谋面的婚介朋友或网络朋友等。当接触的异性足够多，对异性的感性认识达到一定程度时，就可对这些异性朋友们进行归类整理，弄清哪些异性连普通朋友都不必做，哪些异性可以做谈天论地的普通朋友，哪些异性可以发展成恋人。

进行对比分析，确定恋爱对象

因爱情是自私的、排他的，同一时间的恋人应该是惟一的，这就需要对那些可以发展成恋人的异性朋友的优缺点进行对比分析，确定最让自己满意、同时也应是对方愿意的朋友作为自己的恋爱对象。

进行对比分析时最常用的对比指标是平均指标，如平均身高、平均体重、平均收入、学历中位数等，这些对比指标的具体数值或根据相关调查资料来确定，或根据主观愿意来确定，或根据已接触异性的资料来确定。在此期间，当你觉得对方各项指标数值均超过用来对比的平均指标或主观指标，认为适合自己，想征求对方意见，并进入恋爱阶段时，表白就成了必不可少的启动两人恋情关系的行为。表白的结果只有两个：要么进入恋爱阶段，要么没有进入恋爱阶段。

上述过程，自始至终贯穿了统计学的基本思想：统计设计（指标体系的确立）――统计调查（收集个体资料）――统计整理（将收集到的个体资料进行整理）――统计分析（分析整理结果）――最后做出决策。

中心极限定理，判定相知相爱

通过指标体系的建立，资料的收集和整理，然后与相应平均水平或主观指标进行对比，确定自认为满意的人选，如果表白成功了，则说明这两个人有可能向爱情方面发展。当然，之后也是漫漫长路，没有想到、没有经历过的一些问题将逐渐暴露出来，双方不可避免地会发生矛盾，产生新的不适合。但对比起那些没有经过第一阶段就猝然进入第二阶段的年轻人而言，之后产生的不适合往往更容易调和。

事实上，刚刚确定恋爱关系的男女，往往沉浸在幸福之中，很少有人理性地思考：我找到真爱了吗？但随着交往的深入，对对方的了解越来越多，一些思想、价值观念、生活态度上的矛盾会逐渐浮现。双方都在暗自思忖：我感到快乐吗？我能从对方身上获得幸福吗？答案只有两个：“是”和“不是”。

如果热恋双方能真实地记录每天交往的感受。一个月下来，就可以统计出在这30天里，有百分之多少的时间是快乐的，这是反映内心感受是否快乐的频率指标，这个指标数值越高说明你在这一个月中快乐度过的日子越多，幸福的感觉也就越强。需要注意的是这个指标是一个结构相对指标，其最大值不可能超过100%。一般以50%为临界，小于50%说明不够快乐，幸福无从谈起；等于50%，说明既谈不上快乐，也谈不上不快乐，更谈不上幸福；大于50%，说明快乐，幸福感将会随着指标数值的增加而增强，情侣们相知日多相爱益深。

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【摘要】现阶段，统计学方法在我国企业管理中有广泛应用。本文尝试对统计学方法的诞生以及发展情况进行了简要的分析，同时还对统计学方法在现今大数据时代的应用情况进行了探索。

【关键词】统计学方法发展大数据应用

对于统计学方法来说，诞生的最初只是为了进行单纯的计数以及描述，随着统计学方法的不断发展，其所涉及到的内容更加多样化。在统计学家以及各个领域专家的不懈努力之下，统计学方法正在不断的进步以及完善，在实际应用的过程中也发挥出了较为理想的效果。在现阶段大数据的时代背景之下，对统计学进行深入探究是非常重要的，会对今后多个行业的快速发展起到促进作用。

一、统计学基本发展探析

对世界统计学的发展情况进行分析，会发现，其与科学界的发展趋势较为类似，随着统计学的不断完善，也开始与其他科学进行融合发展。对统计学进行总结，可以发现，其主要具备两个基本结合趋势，即与实质性学科结合的趋势以及与计算机学结合的趋势。对于统计学来说，其与经济学结合发展我国有广泛的应用，并且产生了经济统计这一专业；而统计学与教育的结合产生了教育统计。对于这些分支学科来说，其具有双重属性。一方面是统计学的分支；另一方面是实质性学科的分支。随着计算机信息技术的不断发展，其运算能力不断提升，这也使得大规模的统计调查工作在实际展开的过程中取得了理想效果，不仅保证了数据计算的准确性，同时也保证了计算的高效性。因此，在进行统计学技术研究发展的过程中，与计算机技术的深入结合应用是重要发展途径。通过对计算机软件的有效应用可以使统计计算过程中一些疑难的部分得到有效解决，同时也使得统计计算的展开更加方便。从现阶段我国经济类统计专业的教育情况来看，一方面在对统计方法进行创新教育，另一方面在对学生利用商品化统计软件包装能力进行提升。由此我们可以看出，在今后统计学的发展过程中，势必不能离开计算机技术的支持。在今后统计学相关专业的教育过程中，应该对学生的计算机程序设计以及利用能力进行培养提升，使得在展开统计工作的时候可以通过统计模型的编程来实现。

二、统计学方法在大数据中的应用趋势

（一）统计学方法及相关领域的动态分析

目前，国内外对统计学都有较为广泛的应用，主要应用在教育行业、生产制造行业以及企业管理当中，取得了较为理想的应用效果。根据CNKI数据库中统计方法、机器学习分布情况可以看出，在机器学习领域的论文数量从2013年以后一直呈现出持续增长的势头，并且在2016年超过了统计方法领域的论文数量。由此可以说明，我国在机器学习领域的发展速度正现出稳定提升的趋势，反映了我国在大数据领域研究方面越来越深入，所应用的研究方法也开始呈现出多样化的特点。从总体上来看国内在统计学方法研究过程中已经取得了阶段性的成果，并且其所面临的拐点与国家上的统计学发展拐点基本保持一致，大概都是在2013年开始对大数据以及将其学习等方面有了深入的探究，并且开始逐渐取得突破性的成果。而机器学习方法的论文数量都是在2016年开始超过统计方法的论文数量。但是与此同时，我们也看出其差异性也很明显，国内在统计方面研究的论文以及在机器学习方法方面研究的论文与国际相比较尚且存在较为明显的差距，并且这种差距呈现出了持续性的特点，这也使得我国在这两个领域方面还有很大的发展空间。

（二）统计学方法及相关领域研究方向分析

经过对CNKI数据库中的统计方法以及大数据领域期刊论文分布情况进行分析之后，可以看出，统计方法领域中出现频次最高的是“统计分析”以及“数理统计”、“人工智能”；在大数据领域出现频次较高的是“云计算”、“图书馆”以及“物联网”等关键词。通过上述关键词来看，其所涉及到的内容都是反映当前我国统计以及大数据技术所研究的重点以及热点，同时我们也可以看出，现阶段我国在统计与大数据领域方向的研究存在着一定的重合。在进行的数据研究的时候，需要应用到统计学方法，同时统计学方法在利用的时候往往也需要与大数据进行结合。

（三）统计学方法的发展展望

有数据的地方势必就会涉及到统计学。从17世纪开始，国势学派以及算数学派的争论到今天大数据计算、计算机技术的相互作用，使得统计学的内容正在不断完善，并且其应用领域也在不断扩大，随着大数据时代的来临，使得传统的统计学发展方向发生了一定转变，开始从小样本的统计推断分析走向大数据量的挖掘分析，从而使其所掌控的数据量不断提升。在未来统计学方法发展的过程中，应该注意将统计学与新的数据思维相结合，从而产生一种新型的、应用范围更广的大数据算法。从现阶段我国大数据方法创新发展的情况来看，其与国际研究在深度以及广度上还存在不小的差距，这也恰恰说明了我国在大数据统计学方面还有很大的进步空间。现阶段，国内的大数据研究更多的是停留在信息化产业上，与其他行业的融合发展趋势尚且不明显，这也使得信息服务以及数据产业的创新发展受到了一定影响。在今后统计学发展的过程中，其研究热点势必会从数据分析以及数据发掘向算法方向转移，这样也使得大数据技术与统计学方法二者之间的联系更加紧密。

结束语

综上所述，我国统计学方法在今后发展过程中应该充分考虑到实际需求，积极适应时代变化，现阶段大数据时代已经全面到來，并且大数据技术在我国有广泛应用，在实际应用的过程中取得了较为理想的效果。将大数据与统计方法进行结合可以使统计学方法的作用得到更好的体现，也使得统计学方法不断的进步以及拓展，在大时代背景之下，其功能性得到了更加充分的展现。

统计学毕业论文范文模板(二)：线上线下混合式教学在生物统计学教学中的实践与研究论文

[摘要]为提升生物统计学课程的教学水平，针对传统生物统计学教学中的局限，分析和实践基于线上网络教学+线下面授教学的混合式教学模式在生物统计学教学中的应用策略和方法。实践表明，通过线上+线下的互动与教学，能激发学生学习的兴趣与动力，丰富生物统计学的教学形式与内容，促进生物统计学教学质量的提升。

[关键词]线上线下；混合式教学；生物统计学；实践

[作者简介]严明（1981—），女，重庆人，博士，讲师，研究方向：生物技术。

[中图分类号]G642[文献标识码]A[文章编号]1674-9324（2020）25-0273-02[收稿日期]2020-03-18

生物统计学是生物医学类专业的必修课程，学生通过学习本课程掌握实验设计的原理和方法，并学会对实验数据进行统计分析和处理。然而，生物统计学涉及到大量基础理论，单纯通过教师讲解，学生理解度较低，学习效果不佳。如何在有限的课时内，改革传统的以讲授为主的教学方式，有效提高教学效果是生物统计学教学亟待解决的难题。

近年来，随着互联网信息技术的发展，一种基于线上网络教学+线下面授教学的混合式教学模式应运而生。该模式可避免传统教学模式中以教师为主导，学生学习主动性差的缺点，又可克服学生完全在线学习缺乏监管、学习效果不佳的困难。本文尝试将混合式教学方法运用到生物统计学教学中，以期在有限的教学时间内最大限度实现教学目标，提升课程教学效果。

一、线上线下混合式教学的概念及内涵

线上线下混合式教学是一种新兴的教学模式，授课教师利用网络教学平台向学生提供教学视频和课件等教学资源，并设置作业、调查等互动模块，学生利用课外时间自主完成学习任务，并通过平台与教师交流。在线下课堂，教师根据学生在线学习的情况，对疑难问题进行有针对性的讲授，帮助学生理解、掌握教学难点。

线上线下混合教学模式打破了教学的时空限制，学生可以灵活安排学习时间，通过学习在线资料提出问题，并带着问题进行课堂学习，有效提升学习效率。线上线下混合教学还可帮助教师动态掌握学生学习情况，生成客观的过程性评价材料，并丰富课程的教学形式，拓宽教学路径，因此正逐渐成为高等教育领域的一大趋势。

二、生物统计学课程教学面临的困境

1.教学时长受限。目前，本校生物统计学面向生物医学工程和医学信息工程专业开设，每学期共32个课时。由于教学内容抽象，而且学生要通过大量实践才能掌握统计学原理在生物研究中的应用，因此，教学难度高，课堂教学时间很难满足教学需求。

2.教与学不同步。传统教学模式下，教师与学生之间的沟通以课堂为主，教师按照教学安排按部就班地进行教学，对学生需求重視不足；学生缺乏主动反馈的意识，教师很难掌握学生的真实学习状况，教与学处于不同步状态。

上述困境对如何拓展教学时间，完成课程教学并指导学生学以致用提出了新的挑战。

三、线上线下混合式教学在生物统计学教学中的实践探究

1.构建线上教学平台，实现课前线上自主学习。授课教师首先以超星泛雅平台和学习通APP为依托构建线上教学平台。教师在平台上将课程每章的重难点列示出来，搭建课程框架体系，并上传包括课件和教师根据课程知识体系录制的教学视频等资料。教学视频时长控制在15分钟以内，并保证精炼、易懂，让学生不会因视频过长而放弃观看，提高学习时效。同时，在教学平台提供视频配套的课件资料，方便学生下载并配套观看。教师还在平台设置了视频弹幕问答和闯关式章节测试，学生通过答题和测试后才能进入后续章节的学习。

在教学实践中发现，线上教学平台还可以为理论教学提供良好的拓展实践平台。教师可以在线上平台提供实验设计及实验数据分析的实例供学生练习，实现对课时压缩的有效弥补。学生普遍反映网络教学平台十分有利于自主学习，尤其是遇到知识难点时，学生可以通过反复线上观看教学视频来帮助理解，能达到较好的学习效果。

此外，线上教学平台可以通过视频回放次数、测试完成程度等数据统计帮助教师了解学生之间的差异性，既方便教师掌握学生学习状态，分析存在的问题，也为线下课堂教学提供依据，在后续教学中因材施教，满足不同层次学生的个性化学习需求提供依据。

2.线下检测自主学习效果，实施针对性教学。采用线上线下混合模式教学，课堂教学的任务发生转移。教师要集中精力对知识点进行梳理和归纳，并针对重难点以及学生在线上学习过程中的困难进行答疑解惑和查漏补缺。在教学实践中，为完成上述任务，在每个章节的线上学习完成后均安排答疑和小组讨论，让每位学生通过多种方式修正和完善遗漏或理解错误的知识点。全部授课结束后，授课教师向学生发放了关于教学效果的调查问卷，结果显示，78.2%（18/23）的学生认为采用混合式教学方法可以把重要知识点学透，在课堂上有更充裕的时间进行消化吸收，更有利于教学内容的掌握。

在线下教学中，教师还对教学场景进行了编排和优化。教师提供具体的实验案例，并以某一具体实验案例（如抗癌药物筛选）为背景贯穿整个课程教学始终，模拟真实实验场景，让学生从实验参与者的角度设计实验流程、整理实验数据、统计分析和解读呈现的全部流程。帮助学生实践生物学研究提出假说—实验验证—得出结论的基本流程，理解生物统计学对生物学研究的重要指导作用，培养学生知识迁移、应用和分析并解决科学问题的能力。

3.课后回顾学习并提升。在课堂教学完成后，师生的教学活动都还没有结束。教师要对线上线下教学过程中容易出现的问题进行整理总结，并将解决方案到网络平台，供学生回顾性学习。学生要对课堂上遇到的问题，搜集学习资料进一步思考和巩固。教师还要对学生课后学习情况进行挖掘，并根据学生的不同情况进行个性化的学习支持。对于有困难的学生，教师要单独辅导和监管，帮助学生完成课程学习；对于学有余力的学生，可以鼓励学生走进实验室，跟随教师的科研工作，完成真正的动手实践，实现素质提升。最终通过师生配合，完成对课程教学效果的提升。