统计论文大全11篇

统计论文篇（1）

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30：70

。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

建构主义理论强调学习是诊断性学习和反思性学习和自主性学习，这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动，以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中，应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式，不断的反馈，使学生自己及时评价。同时，在学生成绩考试评定中，应采取了灵活的考试方式

，有笔试、有口试，也有设计方案和调查报告，笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力，注重知识、能力和素质的综合评价。

以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法，统计教学是一门艺术，艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时，统计教学会取得更好的教学效果。

统计论文篇（2）

想升官的人不干统计。毕业报到，刚刚找到、迈进统计局的大门，老同志便做了如下描述：同样是到县里办事，统计局长来了，有个科长（当时，本地各区县还未设统计局）搭理你就不错；而物资局科长驾到，县太爷屈驾全陪，且烟酒、土特产伺候。尽管我们从实际出发，看事不看人，但在“看人下菜碟”的官场上，在某些满脑子官本位的大小官人眼中，统计的地位也可窥见一斑了。尽管“官出数，数出官”是一些地区存在的客观实际，但统计往往只是“为他人做嫁衣裳”。所以，坚信“天将降大任于斯人也”的人不干统计，因为现如今有不少想担“大任”者却不想“乏其身体、劳其筋骨”；跑官要官、、不择手段往上爬的人也不干统计，因为统计无权，也不可能以权捞钱；即使是大大的“清官”、“当官要为民做主”的“公仆”，也未必会干统计，因为没有必要的权力和权利，就很难真正做主。

想做大学问的人不干统计。做学问离不开统计；有了统计，这学问便更有价值。做学问需要博览群书，需要旁征博引，需要由此及彼，需要由表及里。但身为统计人，想做大学问，往往是有可能没条件。虽然你提供了大量有价值的基础资料，但你不是学者，你没有那样充裕的自由支配时间，没有必要的研究环境，你必须不断地重复着自己的“简单”劳动。当我讲述统计局加班加点的故事时，局外人张大了吃惊的嘴巴、闪烁着迷惑的眼神，好象在听天方夜谭，又像闻到“真实的谎言”。所以，一心拿个诺贝尔物理或化学奖、青史留名的人不干统计，否则就难以为人类作出更大的贡献；只想著书立说或是“桃李满天下”的人也不干统计，而只能把统计作为干事业的一种工具；就是只想平时不坐班、有个寒暑假、还时不时兼课挣点外快的人也不能干统计，因为统计人不仅公务繁忙，且还要经常奉送一些自己的自由时间。

赖人干不了干不好

虽然“说你行你就行，不行也行；说你不行就不行，行也不行”是一种客观存在，但要把你、我、他都放到统计这个岗位上，“十八班武艺”练一练，大概还是能够分出行与不行、是好是赖的。“吃嘛嘛香”、干嘛嘛不灵的人，干统计当然不行。但有的人，干得了别的，干统计就未必能干，更未必能干好。在中国，各级政府统计部门人员的平均学历或文化素质，大都高于同级政府的其他部门。但文化水平高的人未必都能干好统计。

没一点数字细胞的人干不了统计。有些人，胸中无数，既照顾不好全局，也照顾不好自己。经常点错小数点的人当统计局局长，只能在听相声时一笑了之。还有个别当领导的，一说数字就烦就头疼。曾有不只一位电视台的编导人员反映，为了使某些领导把统计数字念顺，不得已在其目光正前方特设大屏幕显示，但“主演”依然是满头大汗。这样的人，做官可以，干统计不行。

没一点组织才能的人干不好统计。在一定层面上的统计人员，大都要设计方案、并按方案开展调查。当然，层面越高，涉及面也越大，范围也越广。正所谓“运筹于帷幄之中，决策于千里之外”。有的人，或专业水平很高，或研究能力很强，或一技之长谁也比不了，但只能关着门、自己和自己玩儿。这样的人，即使赋予权力，也难以运动广大群众，为一个共同的“革命目标”去奋斗。

没一点文才口才的人也干不好统计。如果把统计的成果按形式简单地仅划分为两大类，那么，一类是数字资料，一类是文字报告。不少大学毕业的高才生，写一段文字却是言不成句，句不成章；词不达意，文不对题。这样的人，当然干不好统计。而即使当一名统计员，也时常需要在大庭广众之下讲解制度和方案。见人就脸红，或是天生内向、拙嘴笨腮、肚里有货倒不出的人如何胜任？

统计出人才

“好人不干”，赖人干不了干不好，所以，要能在统计这个行当里干上若干年，摸爬滚打，耳濡目染，锤炼熏陶，即使小错不断，只要大错不犯，是一定能大有长进的。正因为如此，笔者干统计已逾18年，时时有“痛并快乐着”的感觉。想当年，读在职硕士学位时，财政老师布置我们若干学子做课堂重点发言，主题是刘仲黎前财长的年度决算、预算报告。隔行如隔山。众同学均置师命于一旁，只从自己的本行如手，侃侃而谈一番。唯笔者手捧一份报纸上台，就报告所列数字中隐含的玄机做了几点简单剖析。其反响大大出乎意料：下一个发言者第一句话是“某某厉害”；老师则感叹“看来我班同学中藏龙卧虎呀”！其实，我不过是运用了统计工作中一些最基本的方法而已。

在笔者的统计生涯中，曾多次主持不同处室的工作，便每每“告诫”新来的年轻人：“我不要求你们一生热爱、从事统计工作。我主张把‘革命工作的需要’和个人意愿的实现相结合。如果认为不能实现个人价值，随时可以提出调动。但作出决定之前，投入地去做统计工作，你们会有所收获。干几年统计，终身受益”。

因为统计只是一种工具和手段，是统计人通过统计引导更多的人去认识客观事物，所以，统计人对自己所描述的事物也会多少有所认识。我曾经和组织部门的官员坦诚交流。对方云：统计工作专业性太强，统计干部横向交流的余地太小。我以为：统计数字涉及经济和社会各行业各领域，统计人去从事各行各业都能适应。不是吗？从事任何一类专业统计，你就必须也完全可能对这个专业略知一二。在统计部门干过若干年各专业统计，去从事任何其它工作都不会被内行人视为太“老外”。

统计论文篇（3）

2方法

2.1样本数据

本研究中选择的煤田地质构造复杂、煤种丰富，研究中选择了24个样本点，硫分分别为0.49，0.48，0.60，0.36，0.55，0.52，0.55，0.96，0.55，0.77，0.81，0.59，0.55，0.50，0.60，0.49，0.64，0.83，0.38，1.01，0.68，0.55，0.97，0.48，其中最大为1.01，最小为0.36。将煤层煤样硫分化验后进行插值比较，更适合对地质统计学进行插值运用。

2.2地质统计学中的插值方法

地质统计学中，克里金法占据着重要的地位，克里金法对待估样本点内的已知数据进行测试，结合样本点的大小、形状及空间分布，掌握样本点之间的相互关系，从而进行无偏估计。对于数据点较多的样本，内插结果具有较高的可信度。

2.2.1区域变量及协方差。

研究中将（zx）统称为呈空间分布的变量，也叫区域化变量，（zx）反映空间属性的分布特征。为了对区域化变量的变异性进行描述，引入协方差函数。不同的两点x和x+h处对应的不同区域化变量（zx）和（zx+h）之间的差只于两点的空间位置有关。协方差函数cov[（zx），（zx+h）]=E[（zx）（zx+h）]-E[（zx）]E[（zx+h）]=cov（h），其中E（）为均值。

2.2.2参数分析。

不同点所对应的区域化变量（zx）和（zx+h）的差的方差的一般作为（zx）在X轴上的变异函数，记作P（h），P（h）=0.5var[（zx）-（zx+h）]，其中va（r）为均方差。在满足二阶平稳的条件下，P（h）=0.5E[（zx）-（zx+h）]2。样本点的空间距离大时，相关性较小，变异性较大；空间距离小时，相关性较大，变异性较小。在实际研究中，将样本点的空间距离按照不同等级划分，针对不同的样本点，求出距离的平均值和P（h）的平均值，连接（h，P（h））后得出实验变异函数，结合最小二乘法得出理论变异函数和相关参数，后文理论数据的得出建立在理论变异函数的球状模型和指数模型的基础上。

3结果分析

3.1数据预处理

为了使克里金法插值满足正态分布的要求，需对数据进行预处理，本研究中采用偏度和峰度检验法对分布状态进行分析，实验油田煤层硫分布服从正态分布，从理论上讲，完全可以利用克里金插值法。

3.2插值精度比较

研究中采用交叉验证法对插值精度进行评价。在研究变量（zx）的过程中，除去采样点xi（i=1，2，3，…，n）处的（zx）属性值（zxi），其他属性值不变，根据剩下的n-1个属性值，进行误差分析和插值精度评价。在交叉验证的方法中，常选用标准均方根、平均标准差、误差均方根、平均预测标准差、平均误差来预测总体误差，第1项的指标越大越好，后4项指标越小越好，插值精度越高。常规插值方法和克里金插值比较选用误差均方根和平均误差进行，不同的克里金插值模型选用以上5项指标进行比较。

3.2.1插值比较。

在克里金法的应用中，采用简单克里金法、普通克里金法、泛克里金法进行比较，三种方法中分别采用球状模型和指数模型进行拟合；在常规插值方法的应用中，采用距离反比法、多项式插值、径向基函数三种方法。

3.2.2克里金插值法之间的比较。

普通克里金法与泛克里金法的球状模型和指数模型的平均误差都是-0.00024和0.00183；误差均方根分别是0.14219和0.14100；平均预测标准差为0.12921和0.12772；平均标准差为-0.00098和-0.00945；标准均方根为1.08810和1.08410。通过分析发现，球状模型中的普通克里金法和泛克里金法各项指标相同，球状模型中的平均误差和平均标准差小于其他4种指标。对于误差均方根、平均预测标准差和标准均方根预测误差，普通克里金法和泛克里金法与其他方法差别不明显。由此可见，在克里金插值的应用中，普通克里金法和泛克里金法的球状模型精度最高，优于常规方法。

统计论文篇（4）

二、统计抽样审计的基本步骤

我们在进行统计抽样的时候，一般分为三个步骤，分别是样本设计阶段、样本选取阶段和样本评价阶段。

（一）样本设计阶段

此阶段我们需要确定审计抽样的目标、确定好抽样总体的范围和构成总体的单元项目、准确地定义构成误差的条件，并根据以上元素确定最佳的审计程序。在控制测试中，统计抽样的目标一般是为了能够获取公司的某项控制运行有效性的证据。我们在确定该测试的抽样总体和个体时，应考虑总体的同质性、适当性和完整性，其个体可能是一份文件资料、一个记录或者数据中的某一行。我们应该依据自身的专业性，预估和选取能够显示被测试控制运行情况的最合适的内部控制特征，并定义误差条件。控制测试的实施通常发生在期中，我们可能有必要针对剩余期间获取足够充分的证据。在细节测试中，测试目标一般为获取某类交易或账户余额的金额的正确与否的证据。总体范围可能是某类交易或账户余额中的部分项目或者所有项目，而抽样单元项目可能是实物项目或者货币单元。在实施细节测试时，如果总体的变异性大，通常需要根据总额对总体进行分层，以使审计资源偏向于金额更大的项目中。我们需要提前确定哪些情况会构成错报，以定义误差条件。

（二）样本选取阶段

样本选取阶段主要是要确定选取样本的方法和样本的规模。统计抽样选取样本的方法有很多，常用的有随机数表法、系统抽样和分层抽样。

（1）随机数表法指的是首先对总体范围的各个项目进行一对一的编号，然后在计算机生成的随机数表中选择一个比较随机的起点和一个路线，依次查找，选中号码所对应的总体范围项目就是选取的样本项目单元。

（2）系统抽样法指的是先确定选样间距和起点，然后从总体中等距离地按顺序选取样本。

（3）分层抽样法在前面两种方法的基础上改善了一步，就是首先针对总体按照一定的标准划分若干子总体，然后在子总体中采用前面两种方法进行抽样选取样本。

确定样本规模的影响因素有很多，主要有以下几点：

（1）可接受的抽样风险。在控制测试中，可以接受的抽样风险指的是可接受的信赖过度风险，而在细节测试中，可以接受的抽样风险指的是可接受的误受风险。可接受的抽样风险与样本规模的大小通常是反向变动的关系。

（2）可容忍误差。在控制测试中，可容忍的误差指的是可容忍偏差率，在细节测试中，可容忍的误差指的是可容忍错报。可容忍误差与样本规模的大小通常也是反向变动的关系。

（3）预计总体误差。在控制测试中，预计总体误差指的是预计的总体偏差率，而在细节测试中，预计总体误差指的是预计的总体错报。预计总体误差与样本规模的大小通常是同向变动的关系。

（4）总体变异性。总体变异性指的是总体的某个特征在各个项目单元之间的差异程度，一般在细节测试中才需要考虑。总体变异性与样本规模大小一般成同向变动的关系（。5）总体规模。样本规模几乎不会受到总体规模的影响，除非总体范围很小的情况下。

（三）样本评价阶段

此阶段主要是根据数理统计理论进行统计推断，根据样本的误差来推断总体的误差，进而形成最终的审计结论。在控制测试中，应该根据抽取样本的误差率来推断总体偏差率，然后将推断的总体偏差率与可容忍偏差率进行比较。如果总体偏差率加上抽样风险的和大于或者等于可容忍偏差率，那么总体不能接受；如果总体偏差率加上抽样风险的和小于可容忍偏差率，那么总体能被接受。在细节测试中，应该根据抽取样本的错报推断总体的错报，扣减被审计单位已经更正的错报后，将调整之后的总体错报加上抽样风险，然后与该类交易或者账户余额的可容忍错报比较。若调整之后的总体的错报与抽样风险的和大于或等于可容忍的错报，那么不能接受；若调整之后的总体错报与抽样风险的和在可容忍的错报值域范围以下，那么可以接受。

统计论文篇（5）

二、对课程教学改革中出现的问题的改进

在教学过程中为了更好地解决信息化背景下“概率论与数理统计”课程教学与培养学生创新实践能力和应用能力的关系,实现教学内容与教学模式的改革与学生应用能力培养的统一。下面从三个方面说明进一步的改进措施。

（一）进一步加强“概率论与数理统计”课程的分类

教学与课堂教学改革结合学校学生的实际情况，进一步加强理、工、经管、生命、社会工作等不同专业的分类教学，针对不同专业采取不同学时、内容有所侧重的分类教学模式，加强统计方法的应用教学，对不同专业的分类教学进一步进行探讨。

（二）进一步更新、优化教学内容，完善“概率论与数理统计”

精品课网站的建设定期对全校各专业进行调研，了解各专业对“概率论与数理统计”课程教学的反馈与需求，及时修订、调整和更新课程的教学内容，优化课程体系。目前长春理工大学的“概率论与数理统计”是省级精品课，为了更好地顺应信息化大环境的需求，学校会进一步完善本课程网站的建设，使得学生在自主学习的过程中更加便捷。

（三）增加课程设计、计算机实践环节

鼓励学生申报创新实验计划项目，参加数学建模竞赛在教学过程中增加课程设计、计算机实践环节，结合较多的应用实例，留一些开放性的案例，要求学生做案例研究，写出合格的研究报告，训练学生的实践能力。鼓励学生申报创新实验计划项目，参加数学建模竞赛。通过创新实验计划项目、数学建模竞赛等活动，提供一个学生、教师课后交流的平台，吸纳部分本科生参与到教师的科研活动当中，最大限度的挖掘学生潜在的能力。“概率论与数理统计”教学，不再是单一的数学理论与方法，而是通过教学，在传授相关数学知识和方法的同时，使学生更多地领悟该门课程的精神实质和思想方法，促使学生自觉地接受数学文化的熏陶，从而提高学生的创新思维能力。

统计论文篇（6）

一、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。

二、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。

三、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).

统计论文篇（7）

当前，桂林理工大学水文统计学课程面向水文及水资源工程专业大学三年级的学生开设，选课人数在70人左右，属于专业必修课，考试方式为考核，即可采用包括闭卷考试在内的任何形式进行成绩“优、良、中、及格、不及格”五等制评定。学生在大学二年级已经学习了统计学的相关知识，水文统计学是一般统计学在水文专业方向上的延拓，课程共计32个学时，其中课堂讲解28个学时，上机操作4个学时。每周教学4学时，两次上机4个学时安排在最后1周，教学时长共计7周。

1.2教学内容与教学方法

在参考相关教材内容的基础上，本门课程设置的教学内容共计10章。这门课程的教学重点和难点为估计理论、假设检验、回归分析和随机过程。教学方法以板书和口授为主，辅以多媒体教学和学生自学自授。实际考核方式为闭卷考试。

1.3网络多媒体辅助教学

当前，桂理工全体教职员工居住在屏风校区，大部分学生居住在雁山校区，两校区相隔50余公里。教职工每天乘坐校车往返于课堂与居住地，单程时间约50分钟。教师与学生相隔甚远，教师需按规定时间乘车往返，致使教师与学生课下交流时间紧张，甚至没有课下交流答疑的时间，这是当前学校在教学方面面临的困难之一。为此，学校号召和鼓励各科教师在不同层面上开展网络多媒体教学实践活动，充分利用网络促进学生与教师的课下及时沟通。

2存在的问题

2.1学生统计学基础普遍薄弱

学生在大学二年级上半学期已经学习了一般统计学的相关知识，其主要内容与所用教材前五章的内容，如事件与概率、随机变量及其分布、多元随机变量及其分布、数字特征与特征函数、极限定理基本一致。然而，在教学过程中明显发现，学生的统计学基础普遍薄弱，甚至出现少数学生连统计学的基本概念，如随机变量的数学定义等都还没有搞清楚，一半以上的同学对大数定律和中心极限定理的概念及应用不知所云的情况。

2.2学生计算能力及动手能力较差

当前，随着中低端计算机的普及和手机功能的加强，学生对计算软件的依赖越来越强，甚至简单的数学计算也要通过计算软件进行。如在课上计算若干个水文调查数据的数学期望，其算法是将相关数据相加后除以数据个数，面对这样简单的数学计算，只有少数学生能够主动动手演算，另有少数学生能够利用手机计算器进行计算，多数同学是被动地等待老师给出计算结果。在考试过程中，公式正确，代入数据正确，但最终结果计算错误的比率高达30%以上。另一方面，水文统计需要大量的查表计算。学生们对于统计表的使用能力也不尽如人意。学生不知道如何查表或查错表的现象时有发生，如本应查“标准化正态分布密度表”却去查“标准化正态分布函数表”。当需要插值估算数据时，对自己估算的结果缺少自信。

2.3学生计算机操作水平普遍较低

虽然现在的大学生几乎人手一台电脑，而且在大学一年级就系统学习了计算机文化基础，但就水文统计学的上机情况来看，本专业学生的计算机操作水平普遍较低，这主要表现在将Excel停留在表格填写水平上，不能熟练运用Excel的科学计算和统计分析功能。例如，学生们常在统计模块的加载、迭代次数的设置、常见计算函数的使用、统计表格的展示及美化等方面出现问题。

2.4所用教材存在一定的问题

在使用过程中，教师和学生们发现本门课程所用的教材存在着如下几方面的问题：（1）与水文学相关的实例随章节进度越来越少，一般统计学的实例仍然较多，水文统计学的水文专业特色不突出。（2）实例中的错误，尤其是计算错误较多。（3）教材内容太过丰富，共计12章，不适合短学时课程的使用。（4）教材前五章属于一般统计学的基础知识，赘述篇幅过长。（5）教材内容讲述较深，不太适合我校水文专业学生的使用。如水文多元统计分析等，学生们几乎不能理解。

2.5基础教学与上机实践教学学时紧张

按照学校的教学设计，用28个学时在复习一般统计学知识的基础上讲完水文统计学中的抽样分布、估计理论、假设检验、回归分析、误差分析、随机过程等方面的内容实属困难。仅用4个机时的时间使学生们彻底明白回归分析、P-III型水文曲线的绘制、马尔可夫过程转移矩阵的计算等等与计算机软件操作有着联系紧密的水文统计方法也几乎不可能。当前，教学课时短，教学内容多，教学任务重，学生基础知识不牢靠等等已成为大学教学的通病。

2.6网络教学效果不理想

虽然学校层面和学院层面大力推动网络教学，希望通过网络课程增加教师与学生之间的交流，但是仅就水文统计学这门课程来看，学生极少主动利用网络教学资源，甚至在老师要求下都不登录相关网站。这不仅违背了学校建设这一网络平台及老师尽心维护这一教学资源的初衷，而且造成了网络多媒体辅助教学资源的浪费。

3解决办法

3.1加强基础统计学教学或与一般统计学合并

当前，我校水文专业的学生在大学二年级上学期学习一般统计学的知识，在三年级上学期学习水文统计学的知识，两门课程有五章的内容重叠。基于这样的课程设置和教学内容以及学生们在水文统计课上的表现，笔者认为将两门课程合并可以起到压缩学时、避免重复教学的弊端；或者加强基础统计学的教学，使学生们夯实一般统计学的基础知识，在水文统计学课程中不必复习前五章的内容，直接从抽样分布开始讲述。

3.2调整学时修编教材压缩教学内容

当前，大学教学课时短、内容多、任务重、学生基础知识不牢靠等方面凸显出了几乎不可调和的矛盾。针对我校水文统计学教学现状，笔者认为延长学时或压缩教学内容是较好的改进方法。但在学时几乎不可能延长的前提下，压缩教学内容、修编适合本学校学生的水文统计学教材就显得尤为重要。笔者认为，压缩前五章的内容，以一元统计为主，省略误差分析，简单讲解随机过程，这样调整后的教材较为合适。

3.3注重多媒体教学和计算机教学

水文统计学本质上是统计学，实际上是数学。数学与其他学科在教学方法上的最大区别是教师必须亲自动手示范，学生必须亲自动手演算。这里强调注重多媒体教学和计算机教学并不是说要教师省略板书，而是提倡教师在课堂上结合例题或水文统计学的经典专业应用，如P-III型水文曲线的绘制，将统计软件的使用方法演示给学生，从而提高学生的计算机操作水平及自动化解题水平，以至于可以省略专门的上机教学环节。

3.4依托实际问题在实践或实例中教学

水文统计学不仅是一门实践性很强的课程，而且是一门实践性很强的专业学科。因此，如果能够将实际问题融入教学或在教学过程中结合实际问题使学生们在学习过程中一面学习、复习和巩固基础知识，一面思考解决实际的水文学问题，或在某一章节结束，或在整个课程结束后能够切实了解和掌握解决某一项或几项常见水文问题的思路和方法，将会起到良好的教学效果。同时，构建相应的考试考核方法，转变学生学习是为了应付考试的错误思想，学以致用。

统计论文篇（8）

通过对《新疆农业科学》刊登论文学科分布的分析，可客观反映我区与农业相关的学科现状和发展趋势，对于了解不同学科发展状况，促进知识创新、技术创新有重要意义。据统计，2012年《新疆农业科学》论文刊登数量前6个学科分别是：林学与园艺、作物栽培与育种、草业与环境、畜牧兽医、植物保护、生命科学，共296篇，占总总数的81.76%，其中排名第一的林学与园艺，占论文总数21.56%，表明在我区农业研究领域中，这些学科领域的科研工作较为活跃，科技产出较多，论文数量有明显增加，被引频次也有所增长[1]。上述学科相对发展较快，属于优势学科，见图6。

2通讯作者构成情况分析

对通讯作者的构成进行统计和分析表明，2012年《新疆农业科学》的论文中具有正高级职称的通讯作者达263人，占作者总数的72.65%，具有副高级职称的通讯作者83人，占作者总数22.92%，合计：95.57%。年龄构成分析表明，年龄在40～50岁的通讯作者有196人，占作者总数的54.14%，年龄在50～60岁的通讯作者113人，占作者总数的31.21%，年龄在40～60岁的通讯作者309人，占作者总数的85.35%；博士生导师119人，占作者总数的32.87%，硕士生导师153人，占作者总数的42.26%，具有硕导和博导身份的通讯作者占作者总数的75.13%。表明《新疆农业科学》的通讯作者主要是高级职称、高学历的高层次研究人员，均为项目主持人、学科带头人，相应撰写的论文学术水平和质量较高，对《新疆农业科学》载文质量的稳定和提高办刊质量与水平起到了关键作用，见图7。

3年度基金项目资助论文数量的统计与分析

对2012年《新疆农业科学》科技论文来源统计分析：部级项目论文225篇，占全年总数的62.15%，省部级项目论文114篇，占全年总数31.49%，地厅级项目论文23篇，占全年论文总数的6.35%。2012年度部级、省部级以上的基金总数为339篇，占总刊登论文数的93.64%，表明《新疆农业科学》超过90%的论文来源于部级、省部级以上基金项目。其中部级项目近几年均保持了高百分比。上述统计分析还表明，《新疆农业科学》的基金资助论文数量呈高比例态势，在科技领域投入不断增长的社会大背景下，新疆农业科研机构和高等院校承担的国家、省部级项目的数量在稳步上升，农业科技领域的竞争实力正在逐步增强，农业科研的国际交流、合作研究和技术引进工作稳步发展。总体来说，《新疆农业科学》目前已经形成了以撑、公益性行业专项）和自治区级（科技攻关、自治区基金、成果转化、重大专项）项目产出论文为主，地州级、高校基金、研究机构基金等为辅的多层次的资助体系论文。

统计论文篇（9）

2推行“由简到繁”的教学方法

人们认识事物总是从简单到复杂，从肤浅到深入.我们在教学改革过程中应注意贯彻这种由简到繁，由表及里的教学改革方法.如在讲授大数定律及中心极限定理时，我们先介绍条件最强，适用面最窄的定理，然后放宽条件，得到适用面较宽的定理，再次减弱条件得到能够一般应用的定理.这样不仅可以使学生学到课程所讲授的知识，而且使学生认识到科学的研究工作正是从简单到复杂、从特殊到一般的过程，使学生认识和学会这种科学研究的方法，在他们以后的学习和工作中，必会受益匪浅.

3注重统计文化的渗透

从本质上看统计文化是统计人与统计学科的生存、发展方式.统计文化在宏观上包括统计史、统计哲学、统计科学、统计美学等,从微观上看它包括统计思想(思维)、统计的精神和方法、统计群体中共同的价值观,以及统计与其它各科的交叉等.显然在教学改革中统计文化的渗透意义极大,教师可以在教学改革中引进有关概率理论的起源的一些经典的案例,例如在讲解数学期望时引用“分赌本问题”的例子.同时增加与经济生活贴近的例子,如:库存与收益问题、有关中奖率问题、隐私问题的调查以及一些常见的有关概率计算问题的例子，同时可以结合教学内容增加一些关于概率统计在应用中的趣文趣事,概率统计学家的生平简介(如帕斯卡、费马、伯努里、拉普拉斯、泊松、高斯、皮尔逊等),使该课程增加一些人文气氛，对学生进行统计文化的熏陶.

4正确处理各种教学方法之间的关系

概率论与数理统计既有很强的理论性，又注重应用性，学生只有对基本理论和基本方法理解之后，才能尝试应用.启发式教学强调让学生先思考，但是不能把所有的问题都让学生自己解决，原因在于概率论与数理统计中有些内容是非常抽象和复杂的，这些知识如果完全由学生自学来完成，效果不佳，可能会对学生的学习积极性产生消极的影响.因此，教师应该把握各种教学方法的有利时机，针对不同的教学改革内容，采用合适的教学方法，旨在引导学生积极思维，不断开发学生的潜能，不能只流于形式.

统计论文篇（10）

一、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。

二、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。

三、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).

统计论文篇（11）

课程代码318.009.1编写时间

课程名称数理统计

英文名称Statistics

学分数3周学时3+1

任课教师*徐先进开课院系**数学学院

预修课程

课程性质：

本课程为数学学院本科生开设，是概率论基础的继续，介绍数理统计学的基础知识。

基本要求和教学目的：

课程基本内容简介：

数理统计是一门理论研究与数学实践相结合的学科，它区别于概率论基础部分，不从概率空间出发，而是考虑如何给随机现象装配一个概率空间。

数理统计学研究数据资料的收集、整理、分析和推断，广泛地应用于社会科学、工程技术和自然科学中。

教学方式:

教材和教学参考资料：

作者教材名称出版社出版年月

教材概率论，第二册，数理统计（两分册）人民教育出版社1979

参考资料陈希孺数理统计引论科学出版社1981

峁诗松,王静龙，濮晓龙高等数理统计高等教育出版社，施普林格出版社1998，2003

J.O.BergerStatisticaldecisiontheoryandBayesionanalysis,2ndedition

中译本：贾乃光译，统计决策理论和贝叶斯分析Springer-Verlag,NewYork

中国统计出版社1985

1988

教学内容安排：

第一章引论

本章的教学目的是阐述数理统计学的基本问题，介绍数理统计学的基本概念。指出了现阶段的教学内容是研究如何利用一定的资料对所关心的问题作出尽可能精确可靠的结论，而不是考虑如何设计获得数据的试验。

统计量是从数据中提取信息的工具。本章介绍了两种常用求估计量的方法，介绍了刻画统计量性能的一致最小方差的概念。

§1统计学的基本问题

§2数理统计学的基本概念

§3求估计量的两种常用方法

§4一致最小方差无偏估计

第二章抽样分布

本章假定待研究的母体服从最常见的正态分布，导出了常用统计量，，的分布。本章的结论是对小样本讨论的，由于正态分布的特殊性，它们也可作为大样本情形的极限分布。

本章还介绍了与正态母体相联系的柯赫伦定理与费歇定理。

§1正态母体子样的线性函数的分布

§2分布

§3分布和分布

§4正态母体子样均值和方差的分布

第三章假设检验（I）

本章的教学目的是让学生认识到参数估计、假设检验和区间估计是针对问题的不同性质而作的三种统计推断，掌握并正确理解显著性检验问题的处理步骤。在本章的执行过程中，给出了一些典型的假设检验问题的分析和理解，以帮助学生掌握和运用这一统计思想。

本章介绍了具有一般意义的广义似然比检验。

§1引言

§2正态母体参数的检验

§3正态母体参数的置信区间

§4多项分布的检验

§5广义似然比检验

第四章线性统计推断

本章主要讨论数理统计学中两类重要的问题，线性模型和回归分析，介绍了处理另一类问题的方差分析。在数学过程中，解释了在复杂问题中使用线性模型的合理性，也分析了统计假设在实际问题中的意义。

在本章的执行过程中，比较了回归分析与线性模型的异同点。

§1最小二乘法

§2回归分析

§3方差分析

第五章点估计

本章从理论的角度讨论了一致最小方差无偏估计的性质。介绍了一些寻找一致最小方差无偏估计的方法。