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统计学基础的心得体会

时间:2016-02-01 00:15

统计学心得体会范文

统计学专业认识实习报告心得体会本人系福州大学统计学专业的一名学生,于2005年6月27日——7月8日到福建省统计局科研所认识实习,在两周的时间里,我所做的每一项工作都是以前从来没有做过的,在领导和同事的耐心帮助下,我学习到了很多实用的、有价值的东西,在积累了一些实际工作经验的同时也更深刻的理解到了统计理论知识体系,为今后的学习奠定了坚实基础。

在认识实习期里,我所做的工作内容比较具体、感受和体会也比较多。

下面,我仅把实习期里的主要情况做一下汇报。

如有不妥之处,欢迎给予批评和指正。

一、 福建省统计局科研所介绍科研所是统计局内部的一个重要职能部门,而统计科研涉及的领域也十分广阔,包括统计基础理论研究、统计应用研究和统计信息技术研究。

同时在政府统计工作中,对政府和社会关心的有关经济、社会、科技、资源与环境等重大问题,都需要从统计的角度进行分析研究,得出结论,提出建议。

“十五”期间,国家统计科技研究的重点是统计观念的创新、统计方法的创新、统计手段的创新以及统计体制的创新。

要积极组织、指导重大课题研究,统计科研所每年要完成一项以上具有重要影响的课题。

统计杂志是展示优秀科技成果的重要窗口,是科技成果转化为生产力的重要媒介。

要加强对统计杂志的领导和支持,不断提高杂志的质量,增加发行量,扩大影响力,努力创办一流杂志。

科研所的主要职能有五点,具体包括:1.拟订全省统计科研计划和科研制度,并组织实施;2.组织协调本局及全省各地区、各部门的统计科研工作;3.承担统计科研课题,负责向国家统计局和省直有关部门进行统计科研课题的申报立项及管理工作;4.承担全省统计科研成果的评审、选优、奖励工作,并推荐优秀成果参加国家和省级评奖;5.拟订省统计学会章程,负责省统计学会日常工作,履行省统计学会秘书处的职责。

根据国务院有关文件精神,国家和各地统计科研所作为非营利性社会公益类科研机构,只能加强,不能削弱。

统计科研所担负着从事统计科学研究、进行科研管理(组织统计科技交流、发布课题指南、课题立项、成果评奖等)、编辑出版统计杂志等重要职能。

统计局要为科研人员配备先进的计算机设备、统计分析软件、通讯工具以及其他办公设备;要建设内容丰富的统计科研网站等。

二、 科研所认识实习的具体内容第一天到科研所报到时,一进门,就看到书柜上排列着诸多奖章,象年度科研先进单位、统计学会先进单位等等,都是国家统计局给予福建省统计局科研所的表彰,也是对他们工作的肯定,我为自己能有幸到这里认识实习而感到骄傲。

俞明所长和所内同事对我们的到来也表示了欢迎。

俞所长对我们今后几天实习的具体工作做了安排,具体包括《福建统计》杂志的出版,统计科研网站的建设,如《国际经济信息摘编》,统计论文出版的校对及统计学会的一些工作。

在次,我也就这几个工作做汇报。

首先,是关于论文集的校对工作,也是此次实习中的重点工作,由于这本论文集的重要性,更要求我们校对工作的严格,在次之前,科研所的同事已经对该论文集校对过三遍,但为了确保论文集的正确无误,我们又进行了第四次校对工作。

我也不得不为科研所里同事们认真负责的工作态度感到钦佩。

首先我们学习了校对工作的基本常识,要求我们对哪怕是一个标点符号的错误也不能放过。

校对了《区域R&D投入对经济发展影响的研究》、《从资金流量和流向的变化看福建经济运行》九篇学术论文。

在校对过程中,印象较深的是关于统计报表的校对,统计报表就严格的编制规则,如规定表号采用一位英文字母或罗马字母和三位数码表示。

英文字母或罗马字母表示全局统计报表制度的排列顺序,三位数码分为两段,第一位数码为第一段表示统计报表的报告期别,或报表的性质,即是年报还是定报,是综合表还是基层表;是经常性调查还是一次性调查或是普查、试行表。

第二、三位数码为第二段表示统计报表的顺序。

还学习了统计报表的性质代码:1、基层年报;2、基层定报;3、综合年报;4、综合定报;5、一次性调查;6、普查。

从中不仅学习了如何查找错误遗漏还懂得了如何制表。

其次,是关于科研所网站的建设,也是本次实习过程中工作时间较长的工作。

我的主要工作是学会网站建设的一些基本知识,并单独处理网站的文章录入,信息搜集等任务。

我负责的主要是“国际经济信息摘编”的编制工作,这个项目主要包括观点聚焦、经济综述]经济比较、热点追踪、市场动态、行业发展动向、统计数据等七个主要项目。

搜集了当今国际上经济发展的最新动态的50余篇文章,并录入入网,以供统计相关部门采编并出版成书。

再次,在实习期间,利用科研所书籍多的优点,阅读了大量关于统计方面的书,如《中国统计》、《福建统计》以及诸多统计专业论文,充实了自己的理论知识,收益非浅,还了解统计学会工作的大致流程。

三、 认识实习的收获与感想在此之先,我想向所有为我的实习提供帮助和指导的老师和科研所的领导和同事致谢,感谢你们为我的顺利实习所作的努力和帮助。

通过实习,我在统计学方面获得了一些实际的工作经验,巩固并检验了自己三年来本科学习的知识水平。

实习期间,我了解并参与了统计论文集的校对工作,并且对统计科研的网站寻找了资料,提出了自己的一些想法。

在此期间,我进一步学习了统计学的理论知识体系,对统计有了更深的理解,将理论与实践有机结合起来。

我的工作得到了实习单位充分的肯定和较好的评价。

本次认识实习是我大学生活中不可或缺的重要经历,其收获和意义可见一斑。

首先,我可以将自己所学的知识应用于实际的工作中,理论和实际是不可分的,在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼;其次,本次实习开阔了我的视野,使我对统计在现实中的运作有所了解,也对统计也有了进一步的掌握;此外,我还学习了统计科研网站的制作及为网站建设搜集材,可以和同事在一起相互交流,相互促进。

在实习过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西。

在两个星期的实习时间里,我基本上掌握了统计科研工作的一些具体操作细节,知道统计科技工作是一项具有创造性的活动,要出一流成果,就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。

在实践的校对工作中,知道一丝不苟的真正内涵。

认识实习期间,我利用此次难得的机会,努力工作,严格要求自己,虚心向领导和同事求教,每天按时报到,严格遵守各种规章制度。

认真学习统计专业知识,阅读了大量统计方面的各种杂志,论文集,书籍等,进一步掌握了统计技能,从而进一步巩固自己所学到的知识,为以后真正走上工作岗位打下基础。

但在短暂的实习过程中,我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏,刚开始的一段时间里,对一些工作感到无从下手,茫然不知所措,这让我感到非常的难过。

在学校总以为自己学的不错,一旦接触到实际,才发现自己知道的是多么少,因此在以后的学习中应更加努力,让自己掌握好更多的专业知识,更好的运用统计这门科学。

最后,我想借此机会,再一次向为我的实习提供帮助和指导的老师和科研所的领导和同事以及在实习过程中帮助我的朋友、我的同学致以衷心的感谢

《统计学》 学习心得

统计学实验心得体会为期半个学期的统计学实验就要结束了,这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理,比如抽样分析,方差分析等。

经过这段时间的学习我学到了很多,掌握了很多应用软件方面的知识,真正地学与实践相结合,加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力,回顾整个学习过程我也有很多体会。

统计学是比较难的一个学科,作为工商专业的一名学生,统计学对于我们又是相当的重要。

因此,每次实验课我都坚持按时到实验室,试验期间认真听老师讲解,看老师操作,然后自己独立操作数遍,不懂的问题会请教老师和同学,有时也跟同学商量找到更好的解决方法。

几次实验课下来,我感觉我的能力确实提高了不少。

统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。

它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

可见统计学的重要性,认真学习显得相当必要,为以后进入社会有更好的竞争力,也为多掌握一门学科,对自己对社会都有好处。

几次的实验课,我每次都有不一样的体会。

个人是理科出来的,对这种数理类的课程本来就很感兴趣,经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。

每次做实验后回来,我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法,这样做可以加深我的记忆。

根据记忆曲线的理论,学而时习之才能保

写一篇应用统计学导论课的心得体会

“社会统计学与数理统一”理论的重大意义王见定教授指出会统计学描述的是变数理统计学描述的是随机变量,而变量和随机变量是两个既有区别又有联系,且在一定条件下可以相互转化的数学概念。

王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。

我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出,而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出,两个概念的提出相差3个世纪。

截至到王见定教授,世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。

我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展;而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。

可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大,从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。

下面我们回到:“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。

王见定教授指出社会统计学描述的是变量,数理统计学描述的是随机变量,这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围,以及在一定条件下可以相互转化的关系,这是对统计学的最大贡献。

它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面,使它们回到正确的轨道上来。

由于变量不断地出现且永远地继续下去,所以社会统计学不仅不会消亡,而且会不断发展状大。

当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。

但是,对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多,而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平,且使用起来比较复杂;再从长远的研究来看,对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究,这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。

既然社会统计学描述的是变量,而变量描述的范围是极其宽广的,绝非某些数理统计学者所云:社会统计学只作简单的加、减、乘、除。

从理论上讲,社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。

所以王见定教授提出的:“社会统计学与数理统计学统一”理论,从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说,并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。

生物统计学总结心得

《生物统计学》学习心得记得开学的前几周,老师说过一句话:每天都是向既定目标迈进的一步。

是啊,我们每天都会经历不同的事情,每天都要学习新的知识。

而我们每周二晚上都要学习生物统计学,我觉得这不仅是周二那天的收获,更是那一周的收获。

因为生物统计学是一门比较严谨的科目,逻辑性比较强,如果认真学了,每一次都会有不同的收获,比较有成就感,所以如果哪一周突然不上生物统计学的话就会感觉一周过得都不充实。

大一的时候听学长学姐们说生物统计学挺难的,跟数学差不多,逻辑性很强。

他们还告诫我们上课一定要认真听,抱佛脚是抱不来的。

我觉得还是要谢谢他们的忠告,很有用,让我们有个心理准备,也坚定了要认真学的决心,可以计划着这一学期要怎么学好这门课。

这本书一发下来的时候,我就打开略看了一下,果然跟数学差不多,不过是在建立在生物研究的基础之上的,针对性更强,对于我们这个专业来说实用性很强,非学不可,而且得好好学。

所以我就下定决心,要认真学,要细心,耐心,课前做好预习工作,上课跟上老师的节奏,课后认真整理复习并认真完成作业。

转眼一学期就要过去了,经过一学期对生物统计学的学习,收获很多。

它包括的内容主要是数据的收集与整理、统计假设检验、方差分析、回归和相关分析、实验设计等。

我觉得这些都非常有用。

实验能力再强,如果不懂得对实验结果进行数据分析比较,就无法得到一个正确的结论。

如第一章讲的是数据的收集与整理,教我们如何整理和描

统计学需要具备的数学基础

统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。

它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

  统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。

给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。

另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。

这两种用法都可以被称作为应用统计学。

另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。

 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文 statista (国民或政治家)。

德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。

在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。

  统计学是一门很古老的科学,一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。

它起源于研究社会经济问题,在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。

概率论是数理统计方法的理论基础,但是它不属于统计学的范畴,而属于数学的范畴。

  统计学的发展过程的三个阶段《商务管理统计学》封面图  第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段  “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。

他一共撰写了一百五十馀种纪要,其内容包括各城邦的历史,行政,科学,艺术,人口,资源和财富等社会和经济情况的比较,分析,具有社会科学特点。

“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代,并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。

统计学依然保留了城邦(state)这个词根。

  第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段  与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点,本质的差别也不大。

  “政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。

分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。

  1690年英国威廉·配弟出版 (政治算数)一书作为这个阶段的起始标志.  威廉·配弟用数字,重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。

因此,威廉

配弟的(政治算数)被后来的学者评价为近代统计学的来源,威廉

配弟本人也被评价为近代统计学之父。

  配弟在书中使用的数字有三类:  第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制,书中通过严格的统计调查得到的数据少,根据经验得出的数字多;  第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。

其推算方法可分为三种:  “(1)以已知数或已知量为基础,循著某种具体关系进行推算的方法;  (2)通过运用数字的理论性推理来进行推算的方法;《商务统计学》封面图  (3)以平均数为基础进行推算的方法”;  第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。

从配弟使用数据的方法看,“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点,统计实证方法和理论分析方法浑然一体,这种方法即使是现代统计学也依然继承。

  第三阶段称之为“统计分析科学”(Science of statistical analysis)阶段  在“政治算数”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。

  十九世纪末,欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失,代之而起的是“统计分析科学”课程.当时的“统计分析科学”课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。

  “统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端. 1908年,“学生”氏(William Sleey Gosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文,这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。

它创立了小样本代替大样本的方法,开创了统计学的新纪元。

  现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(Adolphe Quelet),他将统计分析科学广泛应用于社会科学,自然科学和工程技术科学领域,因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.  现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题,大约开始于1477年。

数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究,逐渐形成了概率论理论框架。

在概率论进一步发展的基础上,到十九世纪初,数学家们逐渐建立了观察误差理论,正态分布理论和最小平方法则。

于是,现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。

[编辑本段]统计学的观念  为了将统计学应用到科学,工业以及社会问题上,我们由研究母体开始。

这可能是一个国家的人民,石头中的水晶,或者是某家特定工厂所生产的商品。

一个母体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成;由这种资料收集所组成的母体我们称它叫时间序列。

  为了实际的理由,我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料,这个子集称做样本。

以某种经验设计实验所蒐集的样本叫做资料。

资料是统计分析的对象,并且被用做两种相关的用途:描述和推论。

《统计学导论》封面图  描述统计学处理有关叙述的问题:资料是否可以被有效的摘要,不论是以数学或是图片表现,以用来代表母体的性质

基础的数学描述包括了平均数和标准差。

图像的摘要则包含了许多种的表和图。

  推论统计学被用来将资料中的数据模型化,计算它的机率并且做出对于母体的推论。

这个推论可能以对\\\/错问题的答案所呈现(假设检定),对于数字特征量的估计(估计),对于未来观察的预测,关联性的预测(相关性),或是将关系模型化(回归)。

其他的模型化技术包括变异数分析(ANOVA),时间序列,以及资料采矿。

  相关的观念特别值得被拿出来讨论。

对于资料集合的统计分析可能显示两个变量(母体中的两种性质)倾向于一起变动,好像它们是相连的一样。

举例来说,对于人收入和死亡年龄的研究期刊可能会发现穷人比起富人平均来说倾向拥有较短的生命。

这两个变量被称做相关的。

但是实际上,我们不能直接推论这两个变量中有因果关系;参见相关性推论因果关系(逻辑谬误)。

  如果样本足以代表母体的,那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母体之上。

最大的问题在于决定样本是否足以代表 整个母体。

统计学提供了许多方法来估计和修正样本和蒐集资料过程中的随机性(误差),如同上面所提到的透过经验所设计的实验。

参见实验设计。

  要了解随机性或是机率必须具备基本的数学观念。

数理统计(通常又叫做统计理论)是应用数学的分支,它使用机率论来分析并且验证统计的理论基础。

  任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。

误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误,这个错误可能会影响社会政策,医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。

  即使统计学被正确的应用,结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。

举例来说,统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致,但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。

人们需要一些统计的技巧(或怀疑)以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。

[编辑本段]统计方法  1)测量的尺度  统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。

这四种测量(名目,顺序,等距,等比)在统计过程中具有不等的实用性 。

等比尺度(Ratio measurements)拥有零值及资料间的距离是相等被定义的,等距尺度(Interval measurements)资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的(如智力或温度的测量)。

( Ordinal measurements)顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。

名目尺度(Nominal measurements)的测量值则不具量的意义。

  2)统计技术  以下列出一些有名的统计检定方法以及可供验证实验数据的程序  费雪最小显著差异法(Fisher's Least Significant Difference test )  学生t检验(Student's t-test)  曼-惠特尼 U 检定(Mann-Whitney U)  回归分析(regression analysis)  相关性(correlation)  皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient)  史匹曼等级相关系数(Spearman's rank correlation coefficient )  卡方分配(chi-square )[编辑本段]统计学历史中的学派  一、18-19世纪——统计学的创立和发展  德国的斯勒兹曾说过:“统计是动态的历史,历史是静态的统计。

”可见统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。

  (1)统计学的创立时期  统计学的萌芽产生在欧洲。

17世纪中叶至18世纪中叶是统计学的创立时期。

在这一时期,统计学理论初步形成了一定的学术派别,主要有国势学派和政治算术学派。

  1、国势学派  国势学派又称记述学派,产生于17世纪的德国。

由于该学派主要以文字记述国家的显著事项,故称记述学派。

其主要代表人物是海尔曼·康令和阿亨华尔。

康令第一个在德国黑尔姆斯太特大学以“国势学”为题讲授政治活动家应具备的知识。

阿亨华尔在格丁根大学开设“国家学”课程,其主要著作是《近代欧洲各国国势学纲要》,书中讲述“一国或多数国家的显著事项”,主要用对比分析的方法研究了解国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力,比较了各国实力的强弱,为德国的君主政体服务。

因在外文中“国势”与“统计”词义相通,后来正式命名为“统计学”。

该学派在进行国势比较分析中,偏重事物性质的解释,而不注重数量对比和数量计算,但却为统计学的发展奠定了经济理论基础。

但随着资本主义市场经济的发展,对事物量的计算和分析显得越来越重要,该学派后来发生了分裂,分化为图表学派和比较学派。

  2、政治算术学派  政治算术学派产生于17世纪中叶的英国,创始人是威廉·配第(1623-1687),其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书。

这里的“政治”是指政治经济学,“算术”是指统计方法。

在这部书中,他利用实际资料,运用数字、重量和尺度等统计方法对英国、法国和荷兰三国的国情国力,作了系统的数量对比分析,从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。

因此马克思说:“威廉·佩第——政治经济学之父,在某种程度上也是统计学的创始人。

”  政治算术学派的另一个代表人物是约翰·格朗特(1620-1674)。

他以1604年伦敦教会每周一次发表的“死亡公报”为研究资料,在 1662年发表了《关于死亡公报的自然和政治观察》的论著。

书中分析了60年来伦敦居民死亡的原因及人口变动的关系,首次提出通过大量观察,可以发现新生儿性别比例具有稳定性和不同死因的比例等人口规律;并且第一次编制了“生命表”,对死亡率与人口寿命作了分析,从而引起了普遍的关注。

他的研究清楚地表明了统计学作为国家管理工具的重要作用。

  (2)统计学的发展时期  18世纪末至19世纪末是统计学的发展时期。

在这时期,各种学派的学术观点已经形成,并且形成了两主要学派,即数理统计学派和社会统计学派。

  1、数理统计学派  在18世纪,由于概率理论日益成熟,为统计学的发展奠定了基础。

19世纪中叶,把概率论引进统计学而形成数理学派。

其奠基人是比利时的阿道夫·凯特勒(1796-1874),其主要著作有:《论人类》、《概率论书简》、《社会制度》和《社会物理学》等。

他主张用研究自然科学的方法研究社会现象,正式把古典概率论引进统计学,使统计学进入一个新的发展阶段。

由于历史的局限性,凯特勒在研究过程中混淆了自然现象和本质区别,对犯罪、道德等社会问题,用研究自然现象的观点和方法作出一些机械的、庸俗化的解释。

但是,他把概率论引入统计学,使统计学在“政治算术”所建立的“算术”方法的基础上,在准确化道路上大大跨进了一步,为数理统计学的形成与发展奠定了基础。

  2、社会统计学派  社会统计学派产生于19世纪后半叶,创始人是德国经济学家、统计学家克尼斯(1821-1889),主要代表人物主要有恩格尔(1821- 1896)、梅尔(1841-1925)等人。

他们融合了国势学派与政治算术学派的观点,沿着凯特勒的“基本统计理论”向前发展,但在学科性质上认为统计学是一门社会科学,是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学,以此同数理统计学派通用方法相对立。

社会统计学派在研究对象上认为统计学是研究体而不是个别现象,而且认为由于社会现象的复杂性和整体性,必须地总体进行大量观察和分析,研究其内在联系,才能揭示现象内在规律。

这是社会统计学派的“实质性科学”的显著特点。

  社会经济的发展,要求统计学提供更多的统计方法;社会科学本身也不断地向细分化和定量化发展,也要求统计学能提供更有效的调查整理、分析资料的方法。

因此,社会统计学派也日益重视方法论的研究,出现了从实质性方法论转化的趋势。

但是,社会统计学派仍然强调在统计研究中必须以事物的质为前提和认识事物质的重要性,这同数理统计学派的计量不计质的方法论性质是有本质区别的。

  二、20世纪——迅速发展的统计学  20世纪初以来,科学技术迅猛发展,社会发生了巨大变化,统计学进入了快速发展时期。

归纳起来有以下几个方面。

  1、由记述统计向推断统计发展。

记述统计是对所搜集的大量数据资料进行加工整理、综合概括,通过图示、列表和数字,如编制次数分布表、绘制直方图、计算各种特征数等,对资料进行分析和描述。

而推断统计,则是在搜集、整理观测的样本数据基础上,对有关总体作出推断。

其特点是根据带随机性的观测样本数据以及问题的条件和假定(模型),而对未知事物作出的,以概率形式表述的推断。

目前,西方国家所指的科学统计方法,主要就是指推断统计来说的。

  2、由社会、经济统计向多分支学科发展。

在20世纪以前,统计学的领域主要是人口统计、生命统计、社会统计和经济统计。

随着社会、经济和科学技术的发展,到今天,统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域,几乎无所不包,成为通用的方法论科学。

它被广泛用于研究社会和自然界的各个方面,并发展成为有着许多分支学科的科学。

  3、统计预测和决策科学的发展。

传统的统计是对已经发生和正在发生的事物进行统计,提供统计资料和数据。

20世纪30年代以来,特别是第二次世界大战以来,由于经济、社会、军事等方面的客观需要,统计预测和统计决策科学有了很大发展,使统计走出了传统的领域而被赋予新的意义和使命。

  4、信息论、控制论、系统论与统计学的相互渗透和结合,使统计科学进一步得到发展和日趋完善。

信息论、控制论、系统论在许多基本概念、基本思想、基本方法等方面有着共同之处,三者从不同角度、侧面提出了解决共同问题的方法和原则。

三论的创立和发展,彻底改变了世界的科学图景和科学家的思维方式,也使统计科学和统计工作从中吸取了营养,拓宽了视野,丰富了内容,出现了新的发展趋势。

  5、计算技术和一系列新技术、新方法在统计领域不断得到开发和应用。

近几十年间,计算机技术不断发展,使统计数据的搜集、处理、分析、存贮、传递、印制等过程日益现代化,提高了统计工作的效能。

计算机技术的发展,日益扩大了传统的和先进的统计技术的应用领域,促使统计科学和统计工作发生了革命性的变化。

如今,计算机科学已经成为统计科学不可分割组成部分。

随着科学技术的发展,统计理论和实践深度和广度方面也不断发展。

  6.统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。

随着社会、经济和科学技术的发展,统计在现代化国家管理和企业管理中的地位,在社会生活中的地位,越来越重要了。

人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。

英国统计学家哈斯利特说:“统计方法的应用是这样普遍,在我们的生活和习惯中,统计的影响是这样巨大,以致统计的重要性无论怎样强调也不过分。

”甚至有的科学有还把我们的时代叫做“统计时代”。

显然,20世纪统计科学的发展及其未来,已经被赋予了划时代的意义。

[编辑本段]统计学现状  在科学技术飞速发展的今天,统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论,不断开发应用新技术和新方法,深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法,并拓展了新的领域。

今天的统计学已展现出强有力的生命力。

在我国,社会主义市场经济体制的逐步建立,实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求。

随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善,统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。

  第一,对系统性及系统复杂性的认识为统计学的未来发展增加了新的思路。

由于社会实践广度和深度迅速发展,以及科学技术的高度发展,人们对客观世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。

随着科学融合趋势的兴起,统计学的研究触角已经向新的领域延伸,新兴起了探索性数据的统计方法的研究。

研究的领域向复杂客观现象扩展。

21世纪统计学研究的重点将由确定性现象和随机现象转移到对复杂现象的研究。

如模糊现象、突变现象及混沌现象等新的领域。

可以这样说,复杂现象的研究给统计开辟了新的研究领域。

  第二,定性与定量相结合的综合集成法将为统计分析方法的发展提供新的思想。

定性与定量相结合的综合集成方法是钱学森教授于1990年提出的。

这一方法的实质就是将科学理论、经验知识和专家判断相结合,提出经验性的假设,再用经验数据和资料以及模型对它的确实性进行检测,经过定量计算及反复对比,最后形成结论。

它是研究复杂系统的有效手段,而且在问题的研究过程中处处渗透着统计思想,为统计分析方法的发展提供了新的思维方式。

  第三,统计科学与其他科学渗透将为统计学的应用开辟新的领域。

现代科学发展已经出现了整体化趋势,各门学科不断融合,已经形成一个相互联系的统一整体。

由于事物之间具有的相互联系性,各学科之间研究方法的渗透和转移已成为现代科学发展的一大趋势。

许多学科取得的新的进展为其他学科发展提供了全新的发展机遇。

模糊论、突变论及其他新的边缘学科的出现为统计学的进一步发展提供了新的科学方法和思想。

将一些尖端科学成果引入统计学,使统计学与其交互发展将成为未来统计学发展的趋势。

统计学也将会有一个令人振奋的前景。

今天已经有一些先驱者开始将控制论、信息论、系统论以及图论、混沌理论、模糊理论等方法和理论引入统计学,这些新的理论和方法的渗透必将会给统计学的发展产生深远的影响。

  统计学产生于应用,在应用过程中发展壮大。

随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展,统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展,在所有领域展现它的生命力和重要作用。

统计学是对统计实践活动的经验总结和理论概括.这句话对吗

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。

其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

政治算术学派产生于17世纪中叶的英国,创始人是威廉·配第(1623-1687),其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书。

这里的“政治”是指政治经济学,“算术”是指统计方法。

在这部书中,他利用实际资料,运用数字、重量和尺度等统计方法对英国、法国和荷兰三国的国情国力,作了系统的数量对比分析,从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。

因此马克思说:“威廉·佩第——政治经济学之父,在某种程度上也是统计学的创始人”。

统计学是当今世上最大的认识论和方法论,是哲学概念。

;近四百年来西方科技文明台的台柱子。

统计学有哪些特点

“统计”一词,英语为statistics,用作复数名词时,意思是统计资料,作单数名词时,指的是统计学。

一般来说,统计这个词包括三个含义:统计工作、统计资料和统计学。

这三者之间存在着密切的联系,统计资料是统计工作的成果,统计学来源于统计工作。

原始的统计工作即人们收集数据的原始形态已经有几千年的历史,而它作为一门科学,还是从17世纪开始的。

英语中统计学家和统计员是同一个(statistician),但统计学并不是直接产生于统计工作的经验总结。

每一门科学都有其建立、发展和客观条件,统计科学则是统计工作经验、社会经济理论、计量经济方法融合、提炼、发展而来的一种边缘性学科。

  1,关于单词statistics  起源于国情调查,最早意为国情学。

  十 七世纪,在英格兰人们对“政治算术”感兴趣。

1662年,John Graunt发表了他第一本也是唯一一本手稿,《natural and politics observations upon the bills of mortality》, 分析了生男孩和女孩的比例,发展了现在保险公司所用的那种类型的死亡率表。

  英文的statistics大约在十八世纪中叶由德国学者 Gottfried Achenwall所创造,是由状态status和德文的政治算术联合推导得出的,第一次由John Sinclair所使用,即1797年出现在Encyclopaedia Britannica。

(早期还有一个单词publicitics和statistics竞争“统计”这一含义,如果得胜,现在就开始流行 publicitical learning了)。

  2,关于高斯分布或正态分布  1733年,德-莫佛(De Moivre)在给友人分发的一篇文章中给出了正态曲线(这一历史开始被人们忽略)  1783年,拉普拉斯建议正态曲线方程适合于表示误差分布的概率。

  1809年,高斯发表了他的关于天体运行论的伟大著作,在这一著作的第二卷第三节中,他导出正态曲线适宜于表示误差规律,同时承认拉普拉斯较早的推导。

  正态分布在十九世纪前叶因高斯的工作而加以推广,所以通常称作高斯分布。

卡尔-皮尔逊指出德-莫佛是正态曲线的创始人,第一个称它为正态分布,但人们仍习惯称之高斯分布。

  3,关于最小二乘法  1805年,Legendre提出最小二乘法,Gauss声称自己在1794年用过,并在1809年基于误差的高斯分布假设,给出了严格推导。

  4,其它  在十九世纪中叶,三个不同领域产生的重要发展都是基于随机性是自然界固有的这个前提上的。

  阿道夫·凯特莱特(A. Quetlet,1869)利用概率性的概念来描述社会学和生物学现象(正态曲线从观察误差推广到各种数据)  孟德尔(G.Mendel,1870)通过简单的随机性结构公式化了他的遗传法则  玻尔兹曼(Boltzmann,1866)对理论物理中最重要的基本命题之一的热力学第二定律给出了一个统计学的解释。

  1859 年,达尔文发表了《物种起源》,达尔文的工作对他的表兄弟高尔登爵士有深远影响,高尔登比达尔文更有数学素养,他开始利用概率工具分析生物现象,对生物计 量学的基础做出了重要贡献(可以称他为生物信息学之父吧),高尔登爵士是第一个使用相关和回归这两个重要概念的人,他还是中位数和百分位数这种概念的创始 人。

  受高尔登工作影响,在伦敦的大学学院工作的卡尔-皮尔逊开始把数学和概率论应用于达尔文进化论,从而开创了现代统计时代,赢得了统计之父的称号,1901年Biometrika第一期出版(卡-皮尔逊是创始人之一)。

  5,关于总体和样本  在早期文献中可找到由某个总体中抽样的明确例子,然而从总体中只能取得样本的认识常常是缺乏的。

----K.皮尔逊时代  到十九世纪末,对样本和总体的区别已普遍知道,然而这种区分并不一定总被坚持。

----1910年Yule在自己的教科书中指出。

  在 1900年代的早期,区分变的更清楚,并在1922年被Fisher特别强调。

----Fisher在1922年发表的一篇重要论文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》,说明了总体和样本的联系和区别,以及其他概念,奠定了“理论统计学”的基础。

  6,期望、标准差和方差  期望是一个比概率更原始的概念,在十七世纪帕斯卡和费马时代,期望概念已被公认了。

K.皮尔逊最早定义了标准差的概念。

1918年,Fisher引入方差的概念。

  力学中的矩和统计学中的中数两者之间的相似性已被概率领域的早期工作者注意到,而K.皮尔逊在1893年第一次在统计意义下使用“矩”。

  7,卡方统计量  卡方统计量,是卡-皮尔逊提出用于检验已知数据是否来自某一特定的随机模型,或已知数据是否与已给定的假设一致。

卡方检验被誉为自1900年以来在科学技术所有分支中20个尖端发明之一,甚至敌人Fisher都对此有极高评价。

  8,矩估计与最大似然  卡-皮尔逊提出了使用矩来估计参数的方法。

  Fisher则在1912年到1922年间提出了最大似然估计方法,基于直觉,提出了估计的一致性、有效性和充分性的概念。

  9,概率的公理化  1933年,前苏联数学家柯尔莫格洛夫(Kolmogorov)发表了《概率论的基本概念》,奠定了概率论的严格数学基础。

  10,贝叶斯定理  贝叶斯对统计学几乎没有什么贡献,然而贝叶斯的一篇文章成为贝叶斯学派统计学的思想模式的焦点,这一篇文章发表于1763年,由贝叶斯的朋友、著名人寿保险原理的开拓者Richard Price在贝叶斯死后提出来的----贝叶斯定理。

  概 率思想的两种方法,(1)作为一个物理系统内在的一种物理特性,(2)对某一陈述相信程度的度量。

在1950年代后期止,多数统计学家采取第一种观点,即概率的相对频数解释,这一时期贝叶斯定理仅应用在概率能在频数框架内解释的场合。

贝叶斯统计学派著 作的一个浪潮始于1960年。

自此,赞成和反对贝叶斯学派统计的两方以皮尔逊和费舍尔所特有的激情和狂怒进行申辩和争辩。

  在1960年以前,几乎所有的统计书刊都避免使用贝叶斯学派方法,Fisher坚持避免使用贝叶斯定理,并在他的最后一本书中再一次坚决的拒绝了它。

卡尔-皮尔逊偶然使用,总的来说是避免的。

奈曼和E.S.皮尔逊在他们有关假设检验的文章中坚决反对使用。

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