統計專業論文范文第1篇
我把條形統計圖和折線統計圖這部分內容與統計初步相結合，因此本節課只包含兩部分練習即可能性和平均數。
本節課較好地作到了以下幾點：
1、讓學生充分參與。
在本節課的練習活動中，每位學生都在參與，每位學生都在思索，每位學生都有自己的舞臺，都有一次或幾次的表現機會。
2、讓學生自主學習。
本節課的所有習題都是在學生動腦思考、小組討論的基礎上由學生自主解答的，教師只是起到了引導、點撥的作用。
3、思路清晰、層次清楚。
根據學生的實際情況，結合自身對教材的理解，針對書上P86~ P87的習題，加以靈活的處理，進行分類、調整，這樣一來，保證了教學活動的有效性和主動性。
本節課營造了一個輕松愉悅、和諧民主的課堂氛圍，為學生提供了主動參 與的機會。每位學生都有平等的機會在各自的小組中參與討論，變原來的單純旁觀者為積極參與者，使全體學生獲得了更多的自我表現和認識的機會，使思維真正的活躍起來，促進學生生動、活潑、主動的學習，使其全面發展
季冬健
統計專業論文范文第2篇
關鍵詞：《數理統計》;教學改革;統計學專業
數理統計是一門研究隨機數據的統計規律的學科，為研究和處理隨機現象提供有效的理論和方法，其應用領域已經遍及科學技術的各個分支，成為許多新興學科的理論基礎。本文結合我校統計學專業的培養模式和學生的具體情況，對《數理統計》課程的教學進行改革和創新，探求行之有效的教學模式和教學方法。
一、統計學專業《數理統計》課程的教學現狀
我校統計學專業的培養目標是培養具有良好的統計素養，能熟練運用各種統計理論與方法解決實際問題，能為地方經濟、社會和科技發展服務的應用型人才?！稊道斫y計》是我校統計學專業必修的學位課程，在教學過程中主要存在以下幾個方面問題：①教學方法較為單一，仍采用以“教師、課堂、書本”為基礎核心的“灌輸式”講授方式;②黑板+粉筆的傳統授課方式占主流，教學手段有待完善;③教師較注重理論推導的完整性，較少培養學生動手能力和實踐能力;④學生求學欲望低。要提高《數理統計》課程的教學質量，就必須加強課程教學體系的完整性和系統性，從學生的學習興趣入手，以培養學生的科學探索精神和創新能力為主線，運用現代化教學方法和教學手段，不斷充實教學內容，使學生更好地掌握各種數理統計方法的基本思想，并做到學以致用。
二、對照培養目標，優化教學內容
要實現應用型人才的培養目標，這就要求《數理統計》課程的教學體系既要突出整體觀、基礎性和前沿性，又要強調理論與實踐相結合。教師在教學過程中，既要重視數理統計的基本概念、基本理論和基本方法的講解，為學生打好邏輯分析的扎實基礎，又要注重教學內容與應用的結合，培養學生應用統計知識和統計方法解決具體實際問題的應用能力和創新能力。在教學內容上，我們刪去了統計學專業學生所修《統計學》課程中介紹的描述性統計、列聯表的獨立性檢驗等內容，增加了應用性較強的貝葉斯統計初步和非參數檢驗，使內容分屬更加合理，整體安排更加優化。
三、依據教育理念，改革教學方法
在教學中樹立“教師主導、學生主體”的理念，改革以往的“填鴨式”的教學方法，采用啟發式、討論式、問題式、類比式等靈活多樣的教學方法，培養學生的學習興趣，激發學生的學習動力，充分發揮學生的主體作用，使教師成為學習的促進者，學生成為學習的主動者。
1.精選案例、創設情境，激發學生的學習興趣。建構主義理論認為情境是教學過程必備的四個基本條件之一，知識不是通過教師的傳授獲得的，而是學習者在一定的情境下，借助其他人的幫助，利用必要的學習資料，通過意義建構的方式獲得的。建構主義理論強調用情節真實的故事呈現問題、營造解決問題的環境，以幫助學習者在解決問題的過程中活化知識，變事實性知識為解決問題的工具[1]。教師要根據所講授的知識點內容，精心準備與學生息息相關的有趣的典型案例，創設貼近學生實際生活的情境，用產生于真實背景中的問題啟發學生思維，以情境促進思考，激發學生的學習興趣。
2.類比歸納、聯系轉化，增強學生邏輯思維的能力。數學建構觀認為，應該重視學生已有的知識經驗的作用，將其與所學內容聯系起來，以實現對新知識的建構。類比正是能使主體的已有知識經驗與新信息聯系起來的一種重要方法，既適用于縱向層次的認知推進，又適用于橫向領域的知識轉移，有利于學習者知識建構的拓展[2]。教師可以通過對相似方法或相關內容在使用條件和運用場合等方面的類比與歸納，分析對比它們的相同點及不同點，找出它們的共性和個性，幫助學生澄清一些模糊認識，清晰各種概念的異同，加深對方法的理解，掌握各部分之間的有機聯系，培養學生的邏輯思維能力。
3.翻轉教學、小組討論，提高學生自主學習和解決問題的能力。翻轉課堂是指在課前教師確定學習目標，下達學習任務，提供教學微視頻、課件及練習等學習資源，學生利用課外時間完成自學;在課堂上教師進行答疑解惑、與學生協作探究、互動交流的一種教學模式[3]。非參數檢驗是新增加的教學內容，所安排的學時較少?？紤]到統計學專業的學生的數學基礎較好，游程檢驗、符號檢驗、秩和檢驗等常用的非參數檢驗方法的原理對他們來說并不難，因此我們嘗試采用翻轉式課堂的教學方式講授。課前，教師根據教學目標，把重難點細化，精心制作好課件發給學生，課件內容包括學習目標、各種檢驗方法的原理、適用條件、例題和練習;利用網絡教學平臺，收集匯總學生普遍存在的問題。課堂上，教師先對知識點進行梳理，對學生普遍存在的問題進行講解，然后給出具體的案例，讓學生分組討論用哪種檢驗方法較合適?該如何檢驗?討論后各小組長匯報結果，教師再進行歸納總結，并演示三種非參數檢驗方法的SPSS操作。課后讓學生運用SPSS軟件完成練習，提交分析報告。實踐表明，翻轉課堂的教學效果不錯，大部分學生基本掌握了三種檢驗方法的原理，并懂得在實際問題中如何運用非參數檢驗，如何用軟件來實現，自主學習、發現問題和解決問題的能力都有了一定程度的提高。
4.在教學中融入數學史，提升學生的科學素養和人文素養。早在19世紀，數學史與數學教育之間的關系已經受到歐美數學家和數學教育家們的關注。美國著名數學史家卡約里(F.Cajori)在1893年出版的《數學史》中這樣強調數學史對于數學教育的作用：“如果數學教師用數學歷史回顧和數學軼事點綴枯燥的問題求解和幾何證明，學生的學習興趣會大大增加。[4]”教師可以儲備一些與數理統計課程有關的數學史資料，在教學過程中巧妙地融入相關知識點的數學史，重演某一問題的發現、解決過程，讓學生從中體會數學思想的產生過程，這樣不僅可以豐富課堂教學內容、激發學生的學習興趣、加深學生對知識點的理解，還可以讓學生了解數學家對數理統計這門學科所作的貢獻，提升他們的人文素養。
四、結合時代發展，改進教學手段
1.采用板書+多媒體+軟件演示“三合一”的教學模式。將板書教學和多媒體教學有機地結合，定理的推導、例題的解答用板書，便于與學生互動，給他們一定的思考時間，也方便學生做筆記，有助于他們對知識點的理解和消化;多媒體則用來展示定理的內容、例題的題目和相關圖表，既可以節省書寫時間，擴大課堂信息量，提高課堂教學效率，激起學生的學習興趣，進而有效地提高課堂的教學效果。同時，在教學過程中適當運用統計軟件進行演示：對一些結論進行模擬演示，將抽象的理論具體化，讓學生對知識有更形象的理解;針對實際問題演示如何運用統計軟件進行統計分析，有助于學生掌握統計方法的應用，達到學以致用的目的。
2.利用“課立方”教學互動系統輔助教學。課立方涵蓋了從“課前”“課中”到“課后”的課程教學，系統包括課立方服務平臺和微信公眾號。教師課前可以用電腦登錄課立方網站，創建教學計劃，上傳與教學內容相關的閱讀材料;課堂上，進入微信公眾號進行簽到、搶答、眾答等形式的互動;課后，發布課件，管理課程討論區。學生在加入課程后，課上可以使用手機微信響應老師的簽到，回答老師的問題，參與小型無紙化測試，課下可以用電腦登錄課立方網站查看或下載課件等教學資料，并在課程討論區中提出學習過程中遇到的問題。課立方的運用在一定程度上提升了教與學的效率和質量，為小型翻轉課堂提供了高效的教學平臺，也為學生自主學習提供了良好的學習平臺和輔助支持。
六、結束語
《數理統計》是統計學專業重要的基礎課程，應用性很強，在教學過程中，教師不僅要教授基本的數理統計理論知識，還要加強學生統計思維方式的培養和訓練，使他們學會運用數理統計知識解決生活中遇到的實際問題，培養學生自主學習能力、數學思維能力和應用創新能力，實現應用性人才的培養目標。本文從教學內容、教學方法、教學手段等方面對數理統計課程的教學進行了探討和嘗試，并將在實踐過程中不斷完善，希望能給相關課程的教學改革提供一些參考。
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Teaching Exploration of "Mathematical Statistics" in Statistics Programme
CHEN Cong，CHEN Chao-ying，JI Zhi-rong，CHEN Hong，TENG Zhong-ming
(Fujian Agriculture and Forestry University，Fuzhou，Fujian 350002，China)
Key words："Mathematical Statistics";teaching reform;statistics programme
統計專業論文范文第3篇
【摘要】在大數據時代，統計學與多學科的相互滲透使得傳統的簡單性教學原則的局限性逐漸顯現出來.本文是在法國當代思想家埃德加·莫蘭（Edgar Morin）所提倡的復雜性科學視野下，討論用聯結經驗的方法進行統計學教學的一點思考.
【關鍵詞】統計;創新;聯結;經驗;腦科學
【基金項目】福建省中青年教師教育和科研項目.基金號：JAT160383.
一、引 言
如何在課堂上行之有效的教學？從美國心理學家約翰·華生（John Broadus Watson）創立了行為主義學習理論以來，在格思里、赫爾、斯金納等的影響下，行為主義學習理論在美國占據主導地位長達半個世紀之久.行為主義者認為，學習是刺激與反應之間的聯結，他們的基本假設是：行為是學習者對環境刺激所做出的反應.他們把環境看成刺激，把伴隨的有機體行為看作反應，認為所有行為都是習得的.行為主義學習理論應用在學校教育實踐上，就是要求教師掌握塑造和矯正學生行為的方法，在最大限度上強化學生的合適行為，消除不合適行為.對教育而言，這種建立在刺激與反應聯結上的教學模式，只強調外部刺激而完全忽視學習者的內部心理過程，忽略了人腦的認知行為與動物的區別，訓練雖然可以調整人的行為反應，但卻忽略了人們對未來意外事件的理解力.隨著腦科學中有關人的高級認知機制研究成果的呈現及人們對學習本質的認識的不斷深入，以創設網絡式聯結為導向、基于情境學習和情境認知的理論研究和實踐模式的開發越來越受到心理學、人工智能、人類學等領域研究者的關注.
腦研究表明人的大腦是個并行處理器.在學習中，人腦會對有意義和無意義的信息與場景做出不同的反應.僅存在于記憶中的事實沒有意義，但當事實與復雜卻熟悉的經驗聯系起來時就產生了意義，這樣，新的信息就與我們已經知道和掌握的信息聯系在一起了.人腦復雜的模式化核心特征對教學提出：優秀的教師不只是為測試而教.而是會利用學生帶到班上的背景和信息來展開教學，這些背景與信息包括他們與家長的經驗、力量和愛.在學習過程中，學生能更好地領悟他們自己和生活，浸潤在學科當中，其經驗的拓展和心理的升華也隨之開始.對于統計學這門與人們的日常生活息息相關的學科，如何在教學中利用聯結將統計的方法和思想“編排”到學生對已有客觀世界的體驗中？如何恰如其分地結合一些實驗和例子將統計學內化為世界觀和方法論？如何培養學生運用統計學的思想方法發現問題、分析問題和解決問題的能力？這是當今社會對創新人才日益高漲的需求下，每一位任課教師所要思考的問題.
傳統的數學教學方法，往往只滿足于對定理、公式的陳述與證明，以及對技巧的應用，照搬課本內容.這樣容易造成數學孤立于生活經驗，與現實失去聯結，完全變成了冰冷冷的教條.這種教學實際上是過分強調記憶——對定義、公式和定理或者是對解題技巧的記憶.在這種教學方式下，學生失去了主體地位，只是被動地吸收、消化，學習興趣不高，沒有積極性，更談不上知識的創新與運用.關于統計的教學方法，已經有很多討論，比如案例教學、“辨誤”教學、啟發教學、討論教學，這些方法為統計教學的改革和創新提供了寶貴的參考.但是鮮有具體討論如何利用聯結進行創新性教學的嘗試.事實上，從約翰·格蘭特（John Graunt）清點倫敦的死亡人數，建立人類歷史上第一張死亡表開始，統計的方法與理論就在為人們提供便利，并在解決生活中的實際問題中不斷發展.教材中所呈現的定義、公式和定理是眾學者在幾百年來對客觀世界的觀察、體驗的基礎上抽象出來的套裝知識，每個定義、公式和定理都有其產生背景及在現實中的應用.因此，改進教學方法的首要任務就是設計編排課堂的教學內容.教學不僅要講定義、公式、定理，還要適當地引入背景知識，從而將教材中的套裝知識與學生的主體經驗聯結在一起，盡可能地將教材中冰冷冷的知識骨架轉化為有血有肉的、被學生所喜聞樂見的形象.這樣能夠激起學生的興趣，并為進一步引導學生運用統計的思想方法去發現、思考、解決身邊或社會上的問題打下基礎.接下來，結合多年教學實踐，筆者總結了教學中常用的幾個例子，希望為廣大同仁提供參考借鑒.
二、案 例
首先，統計有什么用？我們可以引入一個古老的寓言故事：在非洲草原上如果見到羚羊在奔跑，那一定是獅子來了;如果見到獅子在躲避，那就是象群發怒了;如果見到成百上千的獅子和大象集體逃命的壯觀景象，那是——螞蟻軍團來了！
這個寓言實際上就蘊含著統計推理的基本過程：觀察現象——做出推斷.統計中的觀察是通過試驗收集和分析數據（觀察現象），從而對研究對象的客觀規律做出合理的估計和判斷.
1.隨機抽樣
隨機抽樣在日常生活中隨處可見，如看看餃子是否煮熟了，就隨便撈一個嘗嘗，這就是隨機抽樣.在隨機抽樣中，樣本的抽取要滿足隨機性，否則，將影響試驗結果的客觀性，從而導致試驗失敗.比如美國的蓋洛普民意調查機構，其創始人喬治·蓋洛普在1932年成功地預測出其岳母將在州政府秘書的競選中獲勝.接著在1936年及其后的兩次總統選舉中都正確地預測出獲勝的一方.但是在1948年的總統選舉中，對誰將接任羅斯福成為下一任總統時，基于50000人次的調查，預測杜威獲勝.但實際結果是杜魯門獲勝.民意測驗出了什么問題？真實情況是，1948年的民意調查訪問人員選擇了過多的共和黨人.這是因為共和黨人較為富裕，受過較好的教育，住在較好的街區，較易接受訪問，所以訪問人員喜歡采訪共和黨人，這就造成了民意測驗中偏向共和黨的現象.
現在，蓋洛普民意測驗仍然享譽全球.在蓋洛普民意測驗中出現非常頻繁的問題有：誰是最受人們贊美的人？男人是否會選擇健康又美麗的女人？而蓋洛普民意測驗中最熱門的十大問題是：為什么人生在世會有患難？是否有一種方法可以醫治所有的疾??？世界上為什么有罪惡的存在？人類會迎來永久的和平嗎？人與人之間會彼此相愛嗎？世界末日何時來臨？我和自己的家庭能有什么樣的未來？人死后還有生命嗎？天國會是什么樣子？我怎樣才能成為一個更加淳樸高尚的人？
抽樣調查問題的核心便是抽樣，抽樣的原理很簡單，但是很多“謊言”就是出自看似簡單的抽樣.比如曾經在美國的《時代周刊》上有這么一條信息：1924級的耶魯畢業生平均年收入有25111美元.這在當時可是絕對的高收入了.那么，我們是馬上驚呼耶魯畢業生真棒，還是應該質疑一下它的真實性呢？它的調查樣本是什么？經過了半個世紀他們能找到所有1924級的耶魯畢業生嗎？或許只是用了抽樣調查.那么它的這個抽樣調查是真的具有代表性嗎？它能聯系到的只是那些功成名就的畢業生吧，那些在畢業生通訊錄上被注明“地址不詳”的迷路小羔羊呢？就算它的抽樣具有一定的代表性，那么所有接受調查的畢業生，說的都是真話嗎？會不會因為虛榮或是逃稅而說假話？即便這所有都是真的，那么這個收入平均數的類型是什么？是均數、中位數還是眾數？
在數據泛濫的時代，真實的信息與噪音同時存在，我們要學會運用統計學的思想方法進行分析思考，去偽存真，分辨出其中隱藏的謬誤之處，從而更加客觀地認識我們所處的世界.再比如“辛普森悖論”：英國統計學家辛普森（E.H.Simpson）在1951年發表的論文中指出，在某些情況下，在分組比較中占優勢的一方，可能在合并后的總評中成為失勢的一方.比如：1991年美國航空協會收集阿拉斯加航空和西美航空飛經5個機場的誤點數據如下表.
阿拉斯加航空在所有5個機場都更為準點，但總體上卻是西美航空公司更為準點！類似的問題還可能出現在學校招生比例、職場的錄取率等問題中.辛普森悖論被人們稱為是“投向統計學的炸彈”，無可挑剔卻讓人難以接受.然而探究其數學實質，不難發現，其詭異的外表下，內部卻十分簡單：
分數ba>fe，dc>hg，但分數b+da+c未必大于f+he+g.
這就告訴我們對于總體現象，要仔細研究細節，不要輕易下結論.
2.假設檢驗思想與貝葉斯理論
假設檢驗的基本思想是依據概率論中的小概率原理，應用概率反證法，通過觀察小概率事件是否發生來判別關于總體的假設是否正確.小概率的事件在一次試驗中幾乎不可能發生，如果真的發生了，那么我們就認為原假設值得懷疑.關于這個思想可以引入一個古代的故事：
魏晉名士王戎七歲的時候，曾經和其他小朋友一起出去玩，路邊一棵李子樹上結滿了李子，多到把樹枝都壓彎了.許多小朋友爭相跑去摘李子，只有王戎不動.有人問他為什么，他說：“這李子樹就長在路邊卻結了那么多果實，其果實必定是苦的.”后來別人摘來果實一嘗，果然如此.
在這個故事中，王戎就引用了概率反證法.假設路邊的李子是甜的，那么樹上有這么多李子應該是小概率事件，既然小概率事件發生了（即李子多到把樹枝都壓彎了），那么就懷疑原假設，即認為李子是苦的.
統計中的假設檢驗利用的就是概率反證法.關于假設檢驗的方法，《女士品茶》一書中有這樣的例子：在英國劍橋一個夏日的午后，一群大學的紳士和他們的夫人們，還有來訪者，正圍坐在戶外的桌旁，享用著下午茶.在品茶過程中，一位女士說：“奶茶是先放紅茶還是先放牛奶，味道完全不一樣，我一下子就能品嘗出來”.在場的一幫科學精英們對這位女士的“胡言亂語”嗤之以鼻.這怎么可能呢？他們不能想象，僅僅因為加茶加奶的先后順序不同，茶就會發生不同的化學反應嗎？然而，這個問題引起了在座的一位先生的興趣.他提議做一項試驗來檢驗如下假設是否可以接受.
假設：該女士無此種鑒別能力.
他在女士看不到的地方準備了10杯分別利用兩種方法沖泡的奶茶.結果那位女士竟然正確地分辨出每一杯的沖泡順序，那么我們是否拒絕假設呢？這位先生的想法是：如果假設是真的.那么，每次猜對的概率都是0.5，10次都猜對的概率是2-10，顯然是小概率.小概率事件發生了，于是拒絕原假設，即認為該女士有此種鑒別能力.
在生活中，對小概率問題人們一般不會擔心.“杞人憂天”就是將普遍共識是小概率的事件的概率放大的結果.實際上，由于每個人都有自己的信仰和偏見，所以對事件發生的概率的估計各不相同，這些估計與客觀概率的差距大小不一.貝葉斯理論告訴我們，盡管我們的信念使我們對事件的預測永遠做不到完全客觀、合理或是準確.不過，我們可以不斷收集證據，一步步調整對事件的預測，使之一步步靠近事件的真相.我們可以簡要地描述一下貝葉斯理論：對于事件A，假設我們原來認為它發生的概率為P（A），如果我們觀察到事件B，那么在事件B的基礎上，我們可以將事件A發生的概率調整為：
P（A|B）=P（B|A）P（A）P（B|A）P（A）+P（B|A）P（A）
其中，P（B|A）為在事件A發生的條件下事件B發生的概率，P（B|A）為在事件A沒發生的條件下事件B發生的概率.一般地，我們稱P（A）為先驗概率，而在事件B基礎上調整得到的概率P（A|B）為后驗概率.
實際上，貝葉斯理論當初是用來表達貝葉斯的哲學觀：上帝是完美的，他創造自然是有章可循的，我們可以通過近似值一點點地模擬并認識宇宙.收集的證據越多，就越接近真相.貝葉斯的朋友在向眾人呈現《機會的學說概論》時舉了一個“人”的例子：作為第一個出現在這個世界的人，第一次看見日出時并不知道日出是必然還是偶然現象.然而隨著日后每一天的日出，他信心一步步增強，直到最后他預測每天太陽升起的概率是100%.
再比如美國的“9.11”恐怖襲擊事件.2001年9月11日清晨，當人們從夢中醒來時，大部分人都想不到恐怖分子的飛機會撞向曼哈頓世貿中心大樓.但是，世貿中心第一次遭受襲擊后，人們才意識到這也許是一次恐怖襲擊.直到第二座高樓被襲擊之后，人們才相信確實遭遇了恐怖襲擊.
貝葉斯定理可以解釋這一過程.比如，在第一架飛機撞擊大樓之前，我們預測曼哈頓的高樓遭遇飛機撞擊的概率只有1：20000或0.005%.當然，我們還是會認為世貿中心意外遭遇飛機撞擊的概率是非常低的.人們靠經驗也能準確地預測出0.005%這個數字：9月11日之前的25000天，雖然一直有飛機盤旋在曼哈頓的上空，但是只發生了兩次這樣的意外事故：一次是1945年的美國帝國大廈事件，另一次是1946年的川普大廈事件.這樣看來，此類意外事故發生的概率只有1∶12500.在第一架飛機撞上世貿中心大樓的那一刻，用貝葉斯定理計算（見表），發生飛機撞擊事件的概率便會從0.005%劇增致38%.
接下來，我們看看第二次襲擊發生之后，由貝葉斯定理得到的遭遇襲擊的概率會變為多少.這次，38%是先驗概率.這時根據貝葉斯定理得到的遭遇恐怖襲擊的概率就變成了99.99%，這就表示恐怖襲擊一定會發生！
先驗概率恐怖分子架機撞擊曼哈頓世貿中心大樓的初始概率預估P（A）38%
新事件：第二架飛機撞擊世貿中心大樓（B）恐怖襲擊下，飛機撞向曼哈頓世貿中心大樓的概率P（B|A）100%不是恐怖襲擊下飛機撞向曼哈頓世貿中心大樓的概率P（B|A）0.008%后驗概率在第一架飛機襲擊世貿中心大樓的情況下，恐怖襲擊發生的概率P（B|A）P（A）P（B|A）P（A）+P（B|A）P（A）99.99%
美國的烏爾加利斯作為當今世界頂級的賭徒就是成功利用貝葉斯定理的一個很好的范例.他特別喜歡看NBA比賽并投注.每年從11月至下一年6月，烏爾加利斯每晚都會觀看NBA，每次看5場，分別由5臺電視機同時播放.事實上，幾乎所有的NBA比賽他都看過——不論是直播還是錄播.除此之外，他還經營著一家球探服務機構（本質上來說其實是為他自己服務的），雇用了一些助手，讓這些助手將每個球員在每場比賽中的防守陣形繪制成圖，這種做法給烏爾加利斯帶來的好處就連很多NBA球隊都望塵莫及.他關注了幾十名球員的微博，仔細查看每140個字符的微博內容，試圖從中找出關聯信息：若某位球員在微博上說自己那晚晚些時候會去某個夜總會，則這位球員的心思很可能根本就沒在比賽上.他也很關注球隊教練在新聞發布會上說的話，比如，如果某位教練說，他希望他的隊伍“學習進攻”或者“練好籃球基本功”，那可能表明他希望放慢比賽的節奏.
烏爾加利斯靠著這些小秘密，即使年景比較差的時候也能賺上100萬美元，年景好的時候，可以賺上三四百萬美元.他的成功就是建立在貝葉斯思維上的，不斷尋找證據，那么你的預測會越來越接近客觀現實.這種思想反映在參數估計里，就形成了貝葉斯估計方法：在已知總體分布的情況下，貝葉斯學派認為待估參數θ可以看作隨機變量，在得到新的樣本信息之前，人們對θ的認知是先驗分布π（θ），在得到新的樣本信息X后，人們對θ的認知為π（θ|X），稱為后驗分布，它的計算公式是：
π（θ|X）=h（X，θ）m（X）=p（X|θ）π（θ）∫Θp（X|θ）π（θ）dθ
其中p（X|θ）為總體的條件分布，它集中了總體、樣本和先驗中有關θ的一切信息.其計算公式就是用密度函數表示的貝葉斯公式.由此得到的后驗分布π（θ|X）是用總體和樣本對先驗分布做出的調整方法，要比π（θ）更接近θ的實際情況.
綜合起來看，則好比是人類剛開始時對大自然只有少得可憐的先驗知識，但隨著不斷的觀察、實驗獲得更多的樣本、結果，人們對自然界的規律摸得越來越透徹.所以，貝葉斯方法既符合人們日常生活的思考方式，也符合人們認識自然的規律，因而經過不斷的發展，最終占據統計學領域的半壁江山，與經典統計學分庭抗禮.
法國當代思想家埃德加·莫蘭（Edgar Morin）寫的《未來教育所必需的七種知識》指出，教育的一個黑洞就是人們教授確定性，然而需要教授的恰恰是不確定性.今天，所有偉大的科學，從微觀物理學到人類進化學都成為確定性和不確定性之間的賭博.在所有領域，特別是人類歷史領域，必須講授出人意料的事情.“在這個昏暗的世界，我們被迫在充滿不確定因素的海洋上航行，時而穿行于確定的群島之間，這就是人類的冒險.今天，我們知道這是未知的冒險，我們需要一種教育，能幫助我們面對這個冒險而不氣餒”.
總之，統計不僅是一種重要的“方法”或“工具”，也是一種思維模式;不僅是一門專業學科，也是一種文化;不僅是一些知識，更是一個人的文化素質.在充斥著各種各樣的信息與噪音的大數據海洋中，對統計學的正確使用可以幫助我們在各種冒險中獲得創新與創業的先機.
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統計專業論文范文第4篇
[摘要]隨著市場經濟體制的逐步完善，信息資源對經濟發展的影響越來越大，但統計人員作為數據信息資源的生產者和提供者，并沒有充分發揮其應有的作用，就業面狹窄，社會地位偏低。文章從體制、宣傳、教育、統計人員自身四個方面進行了分析，提出了改變統計人員從業現狀的建議。
[關鍵詞]統計；誠信；宣傳；教育
[作者簡介]趙遂喬，供職于攀鋼集團北海鋼管有限公司，廣西北海536005
[文獻標識碼]A
我國著名經濟、人口學家馬寅初說，政治家不能離開統計而施政、教育家不能離開統計而究學、企業家不能離開統計而管理?？梢?，統計在社會經濟發展中有著舉足輕重的地位。但我國統計人員的從業現狀并不理想。1990年和2005年全國統計職稱考試報名人數，分別為26萬和2．5萬，15年間平均每年下降17％。難道說統計工作真的無所作為、沒有市場了嗎?當然不是，隨著我國經濟體制的轉換，現代經濟已從計劃走向市場、走向世界，在高新技術競爭的同時，也進行著信息資源的競爭，統計數據作為信息資源的主要載體，或者說是一種信息產業，對經濟發展的影響越來越大，社會對統計信息的需求也越來越多，自然也就需要更多的統計從業人員。但為什么會出現統計從業人員不升反降的反常情況呢?
一、統計體制不完善，統計誠信下降
在我國，很多地方的領導政績考核與GDP等統計數據掛鉤，受利益驅動和領導謀求政績的影響，統計數據的抗干擾能力日益下降，“數字出官，官出數字”幾乎成了公論，統計誠信遭遇嚴峻挑戰。這是我國統計體制不完善、統計機構不獨立的具體表現。它嚴重影響了統計數據的權威性，造成人們對統計工作的不信任，使大家一聽到統計首先想到是水分、虛假、數字游戲，甚至認為統計可有可無，而不是考慮統計的信息、咨詢和監督三大職能。
而在西方國家，統計法明確規定，被調查者提供的資料不得用于統計之外的任何目的，他們認為，凡是與被調查者發生利害關系的調查，都不是統計，而是行政記錄，他們也不強調局部利益服從整體利益，而是力求消除被調查者如實上報資料可能給自己帶來的不利影響，同時統計機關還必須承擔為被調查者嚴格保守秘密的義務，確保其資料不會被用于統計之外的任何目的。
市場經濟是信用經濟，誠信是市場經濟的道德基石，沒有誠信，統計自然也就失去了市場。統計誠信需要統計工作者、統計資料提供者及地方、部門、單位領導人的共同誠實守信來支撐。要讓大家共同自覺維護統計誠信，就要加快我國統計體制改革的步伐，從體制上保證統計的獨立性，這樣才能從根本上解決“報實數吃虧”、“政府愈重視什么，什么數就愈不可靠”的難題，提高統計數據的權威性，改變社會公眾對統計工作的認知和態度。
二、統計宣傳不到位，基層單位統計工作薄弱
1983年《統計法》頒布，但至今人們對統計事業的了解還是十分有限，只有統計人自己默默無聞地做著“自以為神圣”的工作。在雜志、電視、網絡等宣傳媒體中很難看到統計的身影，雖然統計系統有自己的媒體，但影響力極為有限，且其中多是政府統計，作為其數據來源——企業、事業等基層單位統計很少提到，造成公眾或者不了解統計，或者認為統計只是統計局等政府統計部門的事，與企業、事業等基層單位沒有多大關系，也造成不少企業、事業單位領導對統計工作重視不夠。據統計資料顯示，企業、事業單位設有專門統計機構的不足15％，絕大多數統計人員都是“寄人籬下”，被收編在會計等部門；而專職統計人員只占統計人員的30％左右，有的單位甚至干脆就不設統計崗位，統計報表由會計人員代做，造成統計“無根”，統計基礎不穩。
其實，企業統計對企業的發展是十分重要的，特別是在產品質量控制和統計預測中，應用統計技術能及時發現生產過程中產品質量偏離目標值的情況，能為質量、工藝、生產等相關部門糾正偏差和排除故障提供科學依據，及時預防不合格品的發生，減少企業經濟損失。
眾所周知，會計、經濟類從業人員的主要就業市場并不在政府財經系統，統計人員的主要就業市場也一樣不在政府統計系統，而是在許許多多的基層企業、事業單位。所以要加強統計宣傳，特別是加強對企業、事業等基層單位的統計宣傳，讓社會公眾了解統計、支持統計，進而依賴統計。
三、統計教育滯后，統計人員解決實際問題能力欠缺
隨著市場經濟體制的逐步完善，經濟環境發生了較大變化，統計工作已由單純的統計信息搜集、整理職能轉變為信息、咨詢、監督三大職能，統計工作的環境、方式和內容也都隨之發生了變化，對統計人才也提出了更高的要求。但統計專業人才培養和后續教育的內容和方法卻相對滯后，這主要反映在兩個方面：
其一。高校教育內容滯后
長期以來，高校統計教育主要以數學和經濟方向為重點，缺乏交叉學科內容，比如管理學、社會學、會計學、信息技術等相關領域、相關學科的有關知識，特別是缺乏對實際問題進行統計分析能力的培養，造成統計專業人員解決實際問題的能力差。針對這種現象，統計教育應向培養高素質復合型和實用型統計人才轉變，適當增加交叉學科的教學內容，并在統計分析方法、技能訓練和分析問題解決問題能力的培養上下功夫，強調統計分析、預測和決策方法，特別是加大實用案例分析教學，由于案例所描述的大都是來源于復雜實際生活的真實問題，具有很強的綜合性，可以訓練學生綜合運用所學的統計理論和方法解決實際問題的能力，為統計人才以后就業打好基礎。
其二，崗前培訓和后續教育缺乏
統計工作不只是簡單的加加減減、寫寫算算，未經過專門的統計專業培訓和系統的崗前教育，是做不好統計工作的。但是現階段由于各種原因，很多統計人員都缺乏系統的、高質量的崗前培訓和后續教育。在上崗前，不但要對統計人員進行統計法規和統計專業知識的培訓，還要進行本單位統計流程、相關內容及與本單位有關的經濟理論知識、現代統計方法與技術應用的培訓，以便統計人員能盡快進入角色，將相關理論知識與本單位實際情況相結合，做好統計工作，進行統計分析與預測。上崗后，要注重統計人員的知識更新，使其能用最先進、最科學的方法進行統計工作，提高統計工作的效率與效果。
四、提高統計人員自身素質，充分發揮統計職能
統計是綜合性、技術性很強的一項工作。目前統計隊伍的業務素質參差不齊，普遍存在專業素質偏低的現象，真正受過系統統計教育的人員很少，很多是從其他專業轉行而來。由于專業知識的缺乏，使統計工作仍然停留在原始數據的匯總、物資收發存、產銷率、合格率等計算的初級統計階段，沒有發揮更多的作用。
作為統計人都明白，干統計并不難，但要干好，讓小統計產生大作為，讓領導和社會認同統計、肯定統計，并不是那么容易。在業務素質偏低的現有情況下，統計人員怎樣才能克服自身困難，真正發揮統計的作用，讓社會重新認識統計、接受統計，并開始依賴統計，為更多的統計人員打開就業市場呢?這需要每一個統計人的努力，作為統計工作者，我們有責任、有義務、也有條件為統計工作塑造良好形象，為此，我們要在求真、求準、求快、求好上下功夫。
其一，求真：樹立良好職業道德。以維護統計數據的真實性為天職
統計工作的生命在于真實，真實的統計數據是統計的基礎。統計人員要對原始資料進行認真的檢查和審核，不編造虛假統計數據或者篡改統計資料，并用科學、客觀的方法進行統計分析，不為了某種特定的結論或迎合某種意圖而扭曲分析真相，要給出真實的結論。為防止因使用了錯誤的數據而得出錯誤的結論，從而造成決策失誤，不僅統計人員要有強烈的責任感，也要求提供原始數據的部門和人員有強烈的責任感，對自己所提供數據的重要性要有正確的認識，并且進行自檢，發現錯誤及時修正。如果原始數據假了，再科學的統計方法也等于是零，統計工作也就沒有了意義。所以統計工作一定要把“真實”視為生命，統計人員要以實事求是精神捍衛統計數據的真實性，確保統計數據能經得起歷史的檢驗、經得起時間的檢驗，也經得起別人的檢驗，做到報出的每一個數字都是真實的、都是經得起檢查的。
其二，求準：加強責任心。保證統計數據準確性
準確性是統計信息使用者十分關注的問題，也是衡量統計數據質量的一個重要方面，指的是統計數據與客觀事物的準確值之間的差距，通常用誤差的大小來衡量和表述。為保證統計數據的準確性，要求統計人員有強烈的責任感，使用科學、客觀的方法進行統計，把統計誤差控制在合理范圍內，為相關人員提供滿足使用要求的統計資料，而不能抱有“三分統計，七分估計”的態度，以統計估計為借口，提供不準確、不可靠的統計資料。
其三，求快：提高工作效率，保證統計數據及時性
正常的統計工作是一項事后工作，但它仍然有很強的時效性，事后統計要及時，這是對統計工作的基本要求。統計預測、統計分析的時效性要求更高，只有及時的高質量的統計分析和統計預測報告，才能提示經濟運行和企業生產中出現的偏差，預警可能出現的問題，為管理者決策提供科學依據，促使經濟的持續、健康發展。所以統計人員要以最快的速度將統計資料送出，很多統計數據早報和晚報的效應是完全不同的，只有滿足時效性要求，統計信息才具有價值。
其四，求好：充分發揮統計職能。做好統計服務工作
統計服務是統計工作為社會提供的信息產品，也是統計工作的永恒主題。統計服務要做到主動、及時、實用，并不斷擴大服務對象，完善服務手段，提供更多、更優質的服務，按照權限為相關部門提供有用的信息數據，而不是單純為管理者服務。
為了提供更優質的服務，體現統計工作價值，提升統計地位，統計人員要努力使統計服務更具敏銳性、前瞻性和實用性，而不能只滿足于簡單的報表運行、數據搜集和加減運算，還要加強統計資料的開發運用，整合統計資源，并用科學方法進行統計分析和統計預測，向相關部門提供情況和咨詢建議，為管理者決策提供科學依據，徹底改變過去守著統計資料無所作為的狀況。
總之，要改變社會對統計的認知，改善統計就業現狀，提高統計地位，需要統計管理者、統計教育者、統計工作者的共同努力。特別是統計工作人員一定要樹立“有作為才有地位”的觀念，通過高水平的統計分析、統計預測資料，真正發揮統計工作的信息、咨詢和監督三大職能，讓社會重新了解和認識統計，讓基層的企業、事業管理者接受和依賴統計，樹立統計工作的全新“形象”，為更多的統計人員打開就業市場，提高統計工作的社會地位。
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統計專業論文范文第5篇
[摘 要] 大學數學與中學數學間的有效銜接主要體現在檢查模式、教學內容與方法上，銜接工作能夠保障數學教學的實效性。為此，對中學新課標背景下大學概率統計與中學數學的銜接問題進行了深入的分析，并對比了大學數學與中學數學中概率統計部分的教學任務，從而提出相應的大學概率統計可行性教學方案，以保證大學概率統計數學的教學工作得以順利開展。
[關 鍵 詞] 概率統計;中學數學;教學內容;銜接
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教育部于2003年出臺了《普通高中數學課程標準》，從課程理念、內容與框架角度出發，新標準相對于傳統教學標準發生的變化較大。而相對于中學數學而言，大學數學的改革較為滯后，尤其是在中學與高校的改革過程均屬獨立，因此，大學數學與中學數學必然在教學內容等方面出現嚴重的脫軌或重復現象。在這種情況下，高校勢必要做好大學數學與中學數學的銜接工作。
一、概率內容的銜接
（一）高中概率教學內容分析
高中新課標概率教學部分主要包括五部分構成：隨機變量的數字特征、概率應用、集合概型與古典概型、隨機事件與概率、條件概率與事件的獨立性。針對于高中概率部分，新課標提出的教學任務有：實際教學中，學生要充分了解隨機事件發生頻率的穩定性和不確定性，并掌握概率的意義，同時能夠區分概率及頻率的本質。
（二）大學概率教學內容分析
大學概率教學部分主要包括以下幾部分構成：隨機變量及其分布、概率論基本概念、中心極限定理、隨機變量的數字特征、多維隨機變量及其分布、大數定律。針對于大學概率部分，提出的教學任務有：學生要對樣本空間及隨機試驗進行深入的了解，并掌握隨機事件的運算和概念，能夠清晰地對概率和頻率的公理化概念以及統計概念有所了解，認識到概率的基本性質。
二、統計內容的銜接
（一）高中統計教學內容分析
高中新課標統計教學部分主要包括四部分構成：變量的相關性、隨機抽樣、統計案例、用樣本估計總體。針對高中統計部分，新課標提出的教學任務有：學生要具備從其他學科或實際生活中抽象出具有統計價值的相關問題能力，并能夠對具體的實際問題情境進行有效結合，隨即了解了抽樣學習的重要意義以及必要意義。在統計問題的解決中，學生要掌握從總體中抽取樣本的簡單隨機抽樣方法。
（二）大學統計教學內容分析
大學統計教學部分主要包括六部分構成：參數估計、回歸分析、樣本、抽樣分布、方差分析、假設檢驗。針對于大學統計部分，提出的教學任務有：大學生要掌握樣本、總體、統計量與個體的概念，并對兩重點估計的定義以及區間估計的定義進行深入理解。與此同時，大學生還要具備計算單個總體的方差的置信區間與均值，能夠解出兩個總體的方差比的置信區間與均值差。并對假設檢驗的基本思想進行深入了解，掌握單個正態總體的均值的假設檢驗。
三、大學概率統計教學與中學數學教學內容銜接的注意事項
（一）概率部分
通過上文的大學與中學概率教學任務來看，有許多重復的內容，部分中學概率教學任務要求相對較低，主要體現在概率概念中僅對概率的概念以及區別概率與頻率提出了要求，不要求較為嚴密的概率的公理化定義。從數字特征角度出發，只對取值有限的離散型隨機變量的方差與均值的計算與理解提出了要求。
大學與高中概率內容講解最大的區別體現在全概率公式、對偶率、貝葉斯公式以及差事件上。由此可見，在概率教學中的概率論基本概念部分，大學教學主要是對重復的內容進行復習。例如，中學古典概型問題講解也很細致，題目的難度系數也能滿足教學要求，那么大學概率教學在這部分就沒必要花費過多的時間。針對幾何概型問題，學生在高中階段普遍掌握得較好，為此，大學教師僅需要列舉幾個相關的教學實例即可。另外，大學概率教學階段涉及數學期望、有限個離散型隨機變量的分布律可以簡單講授。但相對其上述兩項內容而言，高中階段方差的練習還是較少的，那么，大學任課教師就要正常講解有關方差的內容。
（二）統計部分
中學統計教學任務傾向于實踐應用，不要求統計理論的掌握，對大學統計部門的教學體系建立基本不產生影響。在這種情況下，高中介紹數理統計基本概念相對于大學而言，系統性和詳細性較為遜色，因此，大學統計教學的執行應該基本以原大綱為導向。
綜上所述，針對大學概率統計教學，任課教師要采取最佳教學策略，避免出現教學內容重復的現象，并以學生的實際統計概率掌握情況出發，不斷探索大學概率統計教學與中學數學教學內容相銜接的方法，精心設計教學流程，促進大學概率統計教學水平的提升。
參考文獻：
[1]王亮.中學數學中概率統計教學問題研究[D].遼寧師范大學，2012.
[2]張馨心.高中數學概率統計的教學設計研究[D].遼寧師范大學，2011.