自学统计学并发表论文

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。。下文是我为大家整理的的范文，欢迎大家阅读参考! 篇1 统计学中的统计思想 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，在国家和社会发展中得到广泛应用。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。 一、统计学中的几种常见统计思想 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。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。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，联络也越来越密切，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：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。 1.均值思想 均值是对所要研究物件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.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巨集观度量。 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。 4.相关思想 事物是普遍联络的，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。 5.拟合思想 拟合是对不同型别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”。 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，基于区域性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。 二、对统计思想的若干思考 1.要改变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开启一条通道”。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，试图把统计学建立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。 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资料资讯尤其是不完全甚至劣质的资讯去产生新的知识或去验证一个假设。即以所掌握的资料资讯为依据，归纳得出具有一般特征的结论。归纳推理是要在资料资讯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.要不断深化对资料分析的认识 任何统计研究都离不开资料分析。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著，但是“从资料中提取一切资讯”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。对统计资料分析的原因有以下三个方面：一是基于同样的资料会得出不同、甚至相反的分析结论;二是我们所面对的分析资料有时是缺损的或存在不真实性;三是我们所面对的分析资料有时则又是海量的，让人无从下手。虽然统计资料分析已经经历了描述性资料分析DDA、推断性资料分析IDA和探索性资料分析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，我们必须深化对资料分析的认识，围绕“准确解答特定问题并且从资料中获取一切有效资讯”这一目的，不断拓展研究思路，继续开展资料分析方法技术的研究。 篇2 论统计学与经济学的结合 1 统计学与经济学的产生及关系 伴随着人类的出现，就出现了结绳记事的统计行为。随着人类的出现就出现了交换的行为，而交换则是当时的经济行为，由此可见人类的统计活动和经济活动是有一样的发展历史的。随着现代化社会经济的飞速发展，统计学在经济与管理方面发挥着的作用也将逐渐显现出来。统计学将会应用到各个方面，无论是国民经济管理，还是企业管理乃至个人的生产、经营和决策，都要利用统计分析。经济、管理类在现实中更注重实际应用能力。而统计学则是根据实际情况运用各种方法对资料进行分析统计，使得人们通过统计工作对资料有一个直观的认识和了解。我们应该灵活的运用统计学，将统计学与经济学有机的结合起来，为经济发展提供助力。 2 经济统计学的分析与研究 经济统计学在现代经济学中作为一门处理经济资料的科学，经济统计学不但要运用统计方法在经济分析中进行描述和推算，而且要根据实际的经济资料进行统计分析，得出结论并提出改革方案，为企业创造更高的效益。 经济统计学是统计学与经济学相互融合而产生科学结晶，所以我们应该重视经济统计学的发展及利用。在实际生活中如果想要充分利用经济统计学需要很多条件，同时经济统计学需要扎实的数理统计和数学基础作为其发展的支撑。因此我们必须加强数学基础知识的了解，掌握数学统计在经济学中的理论与方法，同时提高数学在经济统计学中的地位，这样才能更好地运用经济统计的方法去解决实际的问题。 3 我国经济管理的现状与发展 我国现在处于现代化高速发展的时期，随着现代化的发展国内的经济管理也同样发展变化。现代经济管理提倡的是以人为本，使得经济管理工作由定性向定量方向转变，这一转变的实现是离不开统计方法的。 国家的经济发展和管理工作是一个十分复杂的事情，不可能把调查资讯全部放在一起检视浏览。针对这一问题，如何更加清晰、方便的表达出资讯量庞大的调查报告呢?由于经济管理是由很多种不同的因素组成的，这需要我们在经济管理中加入统计学，使经济管理工作变得更加方便，更加简洁、清楚的表达出实际的经济情况。众所周知，统计学大部分是由数字进行描述的，可以说统计学是应用数学的一部分，如果想更好的研究经济统计学就需要充分利用数学，更好的掌握数学，为我们进一步掌握统计学而提供帮助。 4 统计工作在提高企业经济效益中应用 随着社会主义现代化经济的发展，我们都了解统计学对经济管理工作的重要性，企业想提高自身经济效益、加强经济核算就要重视企业的统计工作。企业可以在生产经营过程中对企业的成本进行统计核算，根据核算出来的资料进行统计分析，找出问题，提高企业经济发展。在经济管理中有很多方面需要应用到统计工作，而统计工作只有在实际应用能力中才能发挥最大的作用，所以企业应该将统计工作充分利用到各个经济活动中，为企业创造更大的经济效益，提高企业市场竞争能力。 统计工作可以应用于企业的各个方面，并对企业的经营管理提供重要的经济统计资讯，为企业进行经营管理工作提供有效的资讯。在社会主义市场经济的大环境下，企业如果想提高企业的经济效益则必须对现有的一些资料进行整理，根据企业目前的经济效益进行分析，通过对这些资料进行统计并加以整合，找出适合企业当前发展的措施，制定一些方案。而统计工作在企业中的应用则是为企业提供有效资料的最有效的方法。 统计工作可以对企业的各个方面进行统计分析，如在销售中的统计，人力资源管理的统计等等。销售是企业经济发展的最主要的部分，而销售工作形成的资料却是整个企业中最复杂的，企业需要对产品销售情况、客户情况、市场情况等进行资料统计。统计的资料以各种不同的形式表示出来，企业根据分析制定出更适合自身的销售手段或方式，提高企业经济效益。而众所周知的人力资源管理是企业的重要组成部分，只有合适的人力资源管理工作才能为企业创造更高的效益。处理员工之间及对企业的问题成为人力资源管理的关键，只有合理的利用统计工作统计员工对企业、对现有工作、对未来期望等方面的想法或态度才能对人事工作进行合理的管理和规划，并做出适合的调配，使企业中员工的问题大大减少，为企业提供更高的效益。 5 结语 企业在经济管理中如果能利用好统计资讯，让统计工作真正成为企业管理中最有效的手段，通过统计工作把影响企业经营一些问题找出来进行分析统计，才能正确评价企业的经营效益，然后在根据研究的统计资料提出改善企业经营的对策，不断提高企业的经济效益。经济统计学的主要研究方法是构建经济模型，并在应用中接受统计上和实践结果的检验。因此企业只有把统计学和经济学有机的结合在一起才能对企业未来的经济发展提出有效可行的方法。

从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。 （一）统计学与实质性学科结合的趋势 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。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。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，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，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，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，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、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。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与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。 这个趋势说明：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。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 （二）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，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，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。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而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。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。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。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。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。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类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包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、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，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。采纳哦