统计学的心得体会(汇编十六篇)

统计学的心得体会(汇编十六篇)。

● 统计学的心得体会

通过学习，结合实际工作，我觉得工业经济管理工作与统计工作密不可分，可以说统计人才就是工业经济管理所需的人才。统计人才是统计工作的基础，是指导工业经济发展的基础，提高统计数据质量，提高统计分析能力，是经济主管部门开展经济管理工作的重要保证。作为一名工业统计人员，感到肩上责任重大。我深刻认识到，在今后的工作中必须养成良好的学风，不断学习，理论与实践结合，学以致用，才能跟上时代的步伐，在平凡的岗位上实现自己的价值。

● 统计学的心得体会

本文根据目前统计学专业的课程设置及教学现状，阐述了开设统计案例课程的必要性，并根据云南民族大学的教学经验，对开设模式提出了建议。

统计学是一门应用性极强的学科，主要利用概率模型收集数据，并对数据进行分析处理，包含了调查、收集、分析、预测等各个阶段。目前大多数院校统计学专业除开设《概率论与数理统计》基础课程外，一般还开设多元统计分析，线性回归分析，非参数检验，统计软件等课程，专门开设统计案例课程的并不多见。

本文根据目前统计学专业的课程设置及教学现状，阐述了开设统计案例课程的必要性，并根据云南民族大学的教学经验，对课程开设模式提出建议。

1统计学专业课程设置及教学现状

如前所述，大部分院校统计学类专业设置了不少专业课程。但由于课程门次较多，每门课程的学时相对较少，教师要完整系统地讲授一门课非常困难，因此滋生出不少教学问题。主要有：

1.1重理论轻实践

多数统计学专业课程本身包含理论和案例两部分，但很多教师在讲解过程中为防止学生理论不扎实，往往把理论部分讲解得比较清晰，而理论如何应用通常不讲或少讲①，导致学生只知相关的概念和公式，不知如何应用，甚至产生了“统计等同数学”的思想。

1.2重实践轻理论

与上述恰恰相反，也有一些教师更强调统计的应用性，在教学过程中往往要求学生掌握每种方法的实际操作，但对所涉及的知识点一带而过。如在进行聚类分析时，只要求学生掌握聚类分析的操作方法，而对聚类的原理不加过多解释。这样当面对具体问题时，学生由于理论基础不扎实，在方法选择和结果解释方面显得迷茫。②

1.3综合分析问题能力不足

即使教师在讲授课程时，对基础理论和实际操作兼顾，但由于课程设置及教材编写习惯，往往某个知识点后边的案例分析都是针对该知识点而言，综合分析和交叉不够。如因子分析部分的案例主要针对因子分析，很少包含其它知识点。这就导致在课程学习时，学生认为已掌握了各种分析方法，但脱离课本以后，或者涉及多种方法综合时，却又无从下手。

2开设统计案例课程的必要性

根据目前的教学现状，开设专门的统计案例课程非常必要。

2.1巩固理论知识

统计案例课程中的案例主要来源于实际生活，学生在处理案例时，要根据问题本身找寻最适合的方法，这就要求学生熟练掌握各种方法的基本原理，适用条件，对数据的要求等等。即使同一类方法，如t检验和ks检验在检验两组数据是否服从同一分布时也有所不同，前者一般处理样本量少且服从正态分布的数据，而后者通常对大样本进行分析，并且不要求数据服从正态分布。通过对案例使用方法的探索，有助于学生进一步加强理论知识。③

2.2软件应用更加熟练

统计案例的分析离不开统计软件。以往学习统计软件时，学生主要靠模仿教师或课本操作，甚至很多数据都是按照软件分析的格式要求设置的，学生在软件使用熟练度上有所欠缺。实际上，生活中的数据更加复杂，学生一般要对数据本身进行处理，并且在分析过程中可能会使用各种软件，如SPSS，Excel，甚至统计编程如R语言等。这样就更容易掌握各种统计方法的软件操作。

2.3提升综合分析问题能力

统计案例课程中的案例通常会取自一个具体问题，如“购买衣物的首选因素与学生的性别及家庭所在地区是否有关系”，“运动员射击水平稳定性分析”等，④这些问题大多是人们熟悉的经济现象，但要对经济现象进行分析，对分析结果进行解释，或对长期趋势进行预测及决策提出建议，就要求学生从各个方面分析问题，从而提高综合分析问题的能力。

3 统计案例课程开设模式建议

课程开设的目的主要是培养学生对统计学的应用。根据云南民族大学近年开设统计案例课程的经验，对该课程的开设模式提出一些建议。

3.1开课学期和学时

开设统计案例时，要求学生已掌握大部分的专业知识及所需软件(如SPSS，Excel及Matlab)，这些专业课程通常会在大学本科2-3年级基本学完，因此建议开课学期为第六或第七学期。由于课程需要大量的理论知识及上机操作，并会有课堂模拟、分组讨论及项目设计等环节，建议为54或72学时。

3.2主要内容

所设置的`案例应尽量涵盖主要的统计理论和方法。课程中，我们主要实践了描述统计，回归分析，时间序列分析，抽样调查，非参数统计，统计计算，聚类分析，因子分析等案例。其中描述统计案例主要使学生掌握分类数据的检验和描述统计量，并能通过选择适当的图形和统计量对数据进行有效分析。回归分析案例主要使学生用回归分析方法分析经济现象，建立回归模型分析变量间的数量关系，正确诊断并处理自变量间的多重共线性。时间序列分析主要使学生掌握对数据进行时间序列分析的步骤与方法。

抽样调查主要让学生学会确定抽样框和分层标志，掌握总样本量和层样本量的确定方法，能对比简单随机抽样和分层随机抽样的估计效率。非参数检验重点使学生掌握非参数单因素方差分析和参数单因素方差分析的异同以及掌握Pearson相关系数与Spearman秩相关系数及Kendall相关系数检验的异同。

统计计算案例使学生掌握潜在分类泊松回归模型、EM算法、Beta-二项分布模型、MCMC算法及其应用。聚类分析案例着重培养学生对数据进行聚类，特别是对K均值聚类和系统聚类方法的使用及两者的区别。因子分析使学生掌握因子分析的数学模型，因子载荷阵的估计方法，因子旋转及其必要性，因子得分，回归模型的建立等。通过单个案例的分析，最后设置了一至两个综合案例。通过案例分析，学生对各个知识点的掌握显著提高。

3.3教学模式

该课程以实践环节为主，教师更注重学生的数据处理能力、实际动手能力和综合分析能力。与以往课程教师先讲授理论，再讲解操作，最后学生模拟的方法不同。我们在该课程中，采用倒置教学方法，先给出案例，让学生自己操作及汇总知识点，撰写案例分析论文。然后教师讲授案例，并对浅谈基于艺术专业学生特点的文献检索教学策略温州人精神对经济困难大学生励志教育的启示试析价值多元化背景下学生价值观的引导试析价值多元化背景下学生价值观的引导大学生学习动机与社会责任心的相关研究试论提高中学生语文阅读能力的创新路径试论大学生体育权利之实现途径研究试论中学生物课堂艺术性教学语言中小学生阅读状况实证调查的分析为学生语文能力的终身发展奠基中的主要问题进行点评。实施这一教学模式，不仅学生的理论知识得以有效巩固，上机操作能力也有显著提高。

3.4课程考核方式

案例教学类似于实验教学，主要培养学生对知识点的掌握，对软件操作的熟练程度和对问题的综合分析能力。传统的理论教学考核主要是闭卷考试，而实验教学则通常将实验报告作为考核方式。这两种方式在案例教学考核中都有弊端，如单纯闭卷考试不能反映学生的动手能力，而实验报告则容易造成抄袭。

因此，我们在考核过程中重视各个环节，重点关注学生对案例知识点的准备情况，上机操作时对软件使用的熟练程度以及发现问题、解决问题的能力，并不定期要求学生对案例分析过程及分析结果进行课堂讲解，采取多重考核方式，实验报告或案例分析论文只是其中一个环节。这样极大调动了学生课程参与的积极性，学生在上课时善于发现问题并积极寻求解决问题的方法，提高了学生的动手能力以及综合分析能力，同时在提交论文的过程中对论文写作规范有所了解，取得了较好的教学效果，相信对毕业论文的写作也会有所助益。

4结束语

本文根据目前统计学专业专业课程多，每门课时少，学习过程中同时兼顾理论和实践困难，以及学生综合分析问题能力不足的特点，从巩固理论知识，加强动手能力及提升综合分析能力几个方面论述了开设统计案例课程的必要性，并根据云南民族大学的教学经验，对开设学期、学时、设置内容、教学模式和考核方式等方面提出了建议，当然各个院校可根据实际情况进行调整。

● 统计学的心得体会

统计学(statistics)：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

描述统计(descriptive statistics)：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。

推断统计(inferential statistics)：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。

变量(variable)：每次观察会得到不同结果的某种特征。

分类变量(categorical variable)：观测结果表现为某种类别的变量。

顺序变量(rank variable)：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。

数值型变量(metric variable)：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。

均值(mean)：均值也就是平均数，有时特指算术平均数，这是相对其他方式计算的均值，求法是先将所有数字加起来，然后除以数字的个数，这是测量集中趋势，或者说平均数的一种方法。

中位数(median)：也就是选取中间的`数，要找中位数，首先需要从小到大排序，排序后，再看中间的数字是什么。

众数(mode)：众数也就是数据集中出现频率最多的数字。

● 统计学的心得体会

教学目标：

1、经历收集统计图、读统计图、分析数据信息、提问题并解决问题的过程。

2、能读懂生活中的统计图，能对统计图中的数据信息作出合理的解释。

3、体验统计在日常生活中的广泛应用，感受统计图在交流和传递数据信息中的作用。

教学重难点：

能读懂生活中的`统计图，能对统计图中的数据信息作出合理的解释。

教学过程：

一、导入

这节课我们继续来认识扇形统计图，学习有关扇形统计图的知识。

二、新课

1、读统计图

课件出示关于七大洲分布情况的扇形统计图，如教材104页图1。

学生读统计图并回答问题：

（1）全世界有哪几个大洲？哪个洲的面积最大？

（2）图中各个扇形分别表示什么？

（3）哪两个洲的面积之和接近地球陆地总面积的一半？

（4）你能从统计图中知道各个洲的面积是多少吗？为什么？

2、读统计图

课件介绍四大洋，出示地球上四大洋面积分布图。

学生读统计图并回答问题：

（1）你从统计图中获得了哪些信息？

（2）哪个大洋的面积约占海洋面积的1/2？

（3）太平洋的面积约是17967.9万平方千米,地球上海洋的面积大约是多少万平方千米?

(4)你还能提出哪些问题?

3、读统计图

课件出示2050年预计人口发展条形统计图。

根据统计图，回答下面的问题。

（1）到2050年，亚洲人口将达到多少亿？占世界总人口的百分之几？

（2）到2050年，非洲人口将占世界人口的百分之几？

（3） 2050年世界人口将比1999年增加多少？

（4）你还能提出哪些问题？

三、课堂练习

指导学生完成课后做一做。

● 统计学的心得体会

通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。

首先，我谈谈我对这门课程的理解。

（一）对统计学新的认识

在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。

但是经过半个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。统计学是研究总体在一定天脚下的数量特征及其规律性的方法论学科。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时?在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。

（二）统计学和经济学的关系

统计学并不是一门浅显的学科，人们从事统计工作已经有几千年的历史了，但是统计作为一门学科而存在仅有300多年的历史。统计学这个名称起始于国家管理，起始于社会经济的数量考察。于是统计学就和经济学就有了密不可分的联系。

经济学来源于统计学。我们知道经济现象是现实世界的一个重要组成部分，和自然界的现象有很大的不同。自然界的现象基本上都按其本身的机制机理形成和发展的，容易通过实验解剖等方法来被人们掌握。但是人类社会的经济现象就大不一样，它们是由人的活动而形成的，复杂多样，变化多端，没有任何实验的方法可以来准确的研究。因此我们就只有借助于统计学，通过统计分析社会经济的各种数据，我们就可以发现社会的经济问题，为经济学的研究提供了素材。这就是所谓的理论源于实践。

同时，统计学也是检验经济学的理论是否符合客观事物的发展规律的重要工具。实践是检验真理的唯一标准。运用各种经济理论所制定的方针政策、计划方案的是否正确,是否符合实际,能否达到预期的目的,只有依靠实践来检验，然而对实践要取得了解,又只能依靠统计。统计是沟通经济学与实际的一个重要桥梁。没有统计学，就没有经济学今天的发展。

正因为经济学和统计学这样密切的关系，我意识到，光学好经济学理论知识是不够的，我必须还要同时学好统计学。不然的话，我的经济学是无法深入研究下去的，这些知识是没有生命力的，它们不能从现实生活中补充新鲜的养分和空气。

（三）统计学的历史

从马克思主义哲学中，我们可以知道学习、研究都不能缺少历史观，只有清楚地了解历史才可能深入地研究。学习统计也是一样，我们必须要清楚统计学的发展历史才能全面深入地学习统计学。在课堂上我学习了一些统计学的历史，下来过后我又自己找资料了解了一下。一下说一下我的理解。

统计学的发展分为两个阶段古典统计学和近现代统计学。

古典统计学出现于17世纪，一般说，古典统计学有两个来源，按时间顺序，先有德国的国势学派，继有英国的政治算术学派，最后汇合而成为古典统计学。国势学派的代表人物康令，他以叙述国家显著事项和国家政策关系为内容，在大学开设了“国势学”课程。主要继承人阿亨瓦尔继续开设“国势学”，并于1749年首次使用统计学来代替国势学，认为统计学是关于各国基本制度的学问，是一个国家显著事项的整体。但它缺乏数字内容，用文字表述。

政治算术学派产生于英国，代表人物是威廉.配弟，政治算数学派是用数字来表述，取用数字、重量和尺度来计量，并配以朴素的图表，这与现代统计学的方法和内容相同。但是他却没有用统计学这个名称。古典统计学是以研究国家显著事项，包括人口、领土、财政、军事、政治、法律等出发而产生的，即以社会经济现象为研究对象，并且通过数量来表示。因而古典统计学实际就是社会统计学或社会经济统计学。

凯特莱把概率论引入统计学之后的统计学，称之为近现代统计学。近现代统计学是古典统计学的继承和发展，是古典统计学的延伸。他根据概率论为基础的大数定律，提出了大量观察法，进行统计资料的收集和研究，可以消灭误差和控制误差，从数量上揭明其运动规律，加以分析和运用。凯特莱开创了统计理论和应用的新领域，但当时并没有给以确切的名称，直到1867年德国数学家威特斯坦才把它定名为数理统计学。

（四）统计学的一些基本理论

通过这门课的学习，我了解了统计学的基本论理。刚开始接触一门学科，都必须了解大量的术语，统计学也是一样。学习这门课的开始两三周我都感到比较痛苦，因为我们学习的都是一些统计学的基本的术语，对于这些枯燥的术语，我甚至感到一些头疼，下来都不想去看书。但是，我也知道这是学好一门课所最基本的要求，所以我还是尽量记住了这些。

统计主要分为了理论统计和应用统计，其中理论统计又分为了描述统计和推断统计。顾名思义，理论统计是研究统计的一般理论和方法的，而应用统计运用在某一特定领域的统计问题，它可以和各种学科结合起来，如人口统计学、心理统计学、教育统计学、社会统计学、卫生统计学、地质统计学等等，应用统计学有更广泛的用途，但是应用统计学的发展又和理论统计学的发展有着密切的关系。

学习统计学，我们不能零散的学习，而是需要从系统的，比较的角度来学习。比如当我们学到抽样的平均误差、抽样的极限误差、置信区间的计算时，我们就需要比较不同的抽样方法，不同的抽样组织方式的计算，它们之间的异同点。同样在学习假设检验时也一样，要对单个总体、两个总体和多总体的情况进行比较，对均值、方差、成数的各种前提条件进行比较。要多总结，这样才容易理解记忆，把多个公式化成很少的公式，减轻记忆的负担。另外在做题的时候一定要弄清楚题目中所给出的前提条件，对应到不同的计算方法。

● 统计学的心得体会

大学教学工作在于“教书育人”，主旨在于育人，但仍需以教学作为前提。教学工作是学校的中心工作，是学校工作的主旨和主线。学校的一切工作都要围绕这个中心，实际教学工作中，要根据学生的心理特征和实际情况，灵活运用各种教学技巧和方法。发挥课堂教学的调控和组织能力;掌握现代教育技术，李教授给大家讲述了在教学中要运用多媒体教学的优势及必要性，在继续学习和实际教学中运用自如;自觉加强中外文化修养，拓宽知识面。同时，要根据教学目标、学生的需要以及当地客观条件，积极地和有创造性地探索有效的教学方法;不断对自己的教学行为进行反思，努力使自己成为具有创新精神的研究型教师。只有在吃透课标、深钻教材、研究学生的前提下，才能做到精心备课，在教学中胸有成竹和有的放矢。

● 统计学的心得体会

统计学知识要点汇总2017

统计学知识要点有哪些你知道吗?你对统计学的知识要点了解吗?下面是.jinpinTjian ul li a小编为大家带来的统计学知识要点汇总的知识，欢迎阅读。

一、主成分和因子分析

1.(1)概念:在研究实际问题时，往往需要收集多个变量。但这样会使多个变量间存在较强的相关关系，即这些变量间存在较多的信息重复，直接利用它们进行分析，不但模型复杂，还会因为变量间存在多重共线性而引起较大的误差。为能够充分利用数据，通常希望用较少的新变量代替原来较多的旧变量，同时要求这些新变量尽可能反映原变量的信息。主成分分析和因子分子正是解决这类问题的有效方法。它们能够提取信息，使变量简化降维，从而使问题更加简单直观

(2)主成分分析：研究如何通过少数几个主成分(principal component)来解释多个变量间的内部结构。即从原始变量中导出少数几个主分量，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关

主成分分析的目的：数据的压缩;数据的解释。常被用来寻找判断事物或现象的综合指标，并对综合指标所包含的信息进行适当的解释。(主成分所代表的原始变量的信息用其方差来表示，一般要求所选主成分的方差总和占全部方差的80%以上就可以了。如果原来的变量之间的相关程度高，降维的效果就会好一些，所选的主成分就会少一些。特征根反映了主成分对原始变量的影响程度，表示引入该主成分后可以解释原始变量的信息。特征根又叫方差，某个特征根占总特征根的比例称为主成分方差贡献率。一般情况下，当特征根小于1时，就不再选作主成分了，因为该主成分的解释力度还不如直接用原始变量解的释力度大。)

(3)因子分析：与主成分分析类似，它们都是要找出少数几个新的变量来代替原始变量。

不同之处：主成分分析中的主成分个数与原始变量个数是一样的，即有几个变量就有几个主成分，只不过最后我们确定了少数几个主成分而已。而因子分析则需要事先确定要找几个成分，也称为因子(factor)，然后将原始变量综合为少数的几个因子，以再现原始变量与因子之间的关系，一般来说，因子的个数会远远少于原始变量的个数。

因子分析可以看作是主成分分析的推广和扩展，但它对问题的研究更深入、更细致一些。实际上，主成分分析可以看作是因子分析的一个特例

简言之，因子分析是通过对变量之间关系的研究，找出能综合原始变量的少数几个因子，使得少数因子能够反映原始变量的绝大部分信息，然后根据相关性的大小将原始变量分组，使得组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量之间相关性较低。因此，因子分析属于多元统计中处理降维的一种统计方法，其目的就是要减少变量的个数，用少数因子代表多个原始变量

(4)因子数量的确定

用公因子方差贡献率提取：与主成分分析类似，一般累计方差贡献率达到80%以上的前几个因子可以作为最后的公因子

用特征根提取：一般要求因子对应的特征根要大于1，因为特征根小于1说明该共因子的解释力度太弱，还不如使用原始变量的解释力度大

实际应用中，因子的提取要结合具体问题而定，在某种程度上，取决于研究者自身的知识和经验

(5)主成分分析和因子分析都是多元分析中处理降维的两种统计方法。只有当原始数据中的变量之间具有较强的相关关系时，降维的效果才会明显，否则不适合进行主成分分析和因子分析

主成分和因子的选择标准应结合具体问题而定。在某种程度上取决于研究者的知识和经验，而不是方法本身

即使得到了满意的主成分或因子，在运用它们对实际问题进行评价、排序等分析时，仍然要保持谨慎，因为主成分和因子毕竟是高度抽象的量，无论如何，它们的含义都不如原始变量清晰

因子分析可以看作是主成分分析的推广和扩展，而主成分分析则可以看作是因子分析的一个特例。目前因子分析在实际中被广泛应用，而主成分分析通常只作为大型统计分析的中间步骤，几乎不再单独使用

二、多元回归

1.多重共线性

回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关

多重共线性带来的问题有

可能会使回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入歧途

可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是各回归系数的正负号有可能同我们预期的正负号相反

2.多重共线性的识别

检测多重共线性的最简单的一种办法是计算模型中各对自变量之间的相关系数，并对各相关系数进行显著性检验

若有一个或多个相关系数显著，就表示模型中所用的自变量之间相关，存在着多重共线性

如果出现下列情况，暗示存在多重共线性

模型中各对自变量之间显著相关。

当模型的线性关系检验(F检验)显著时，几乎所有回归系数的t检验却不显著

回归系数的正负号与预期的相反。

3.变量选则过程

在建立回归模型时，对自变量进行筛选

选择自变量的原则是对统计量进行显著性检验

将一个或一个以上的自变量引入到回归模型中时，是否使得残差平方和(SSE)有显著地减少。如果增加一个自变量使SSE的减少是显著的，则说明有必要将这个自变量引入回归模型，否则，就没有必要将这个自变量引入回归模型

确定引入自变量是否使SSE有显著减少的方法，就是使用F统计量的值作为一个标准，以此来确定是在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量

变量选择的方法主要有：向前选择、向后剔除、逐步回归、最优子集等

4.向前选择

从模型中没有自变量开始

对k个自变量分别拟合对因变量的一元线性回归模型，共有k个，然后找出F统计量的值最高的模型及其自变量(P值最小的)，并将其首先引入模型

分别拟合引入模型外的k-1个自变量的线性回归模型

如此反复进行，直至模型外的自变量均无统计显著性为止

5.向后剔除

先对因变量拟合包括所有k个自变量的回归模型。然后考察p(p

考察p-1个再去掉一个自变量的模型(这些模型中每一个都有k-2个的自变量)，使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来并从模型中剔除

如此反复进行，一直将自变量从模型中剔除，直至剔除一个自变量不会使SSE显著减小为止

6.逐步回归

将向前选择和向后剔除两种方法结合起来筛选自变量

在增加了一个自变量后，它会对模型中所有的变量进行考察，看看有没有可能剔除某个自变量。如果在增加了一个自变量后，前面增加的某个自变量对模型的贡献变得不显著，这个变量就会被剔除

按照方法不停地增加变量并考虑剔除以前增加的变量的可能性，直至增加变量已经不能导致SSE显著减少

在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中

7.虚拟自变量

用数字代码表示的定性自变量

虚拟自变量可有不同的水平

只有两个水平的虚拟自变量。比如，性别(男，女)

有两个以上水平的虚拟自变量，贷款企业的类型(家电，医药，其他)

虚拟变量的取值为0，1

回归模型中使用虚拟自变量时，称为虚拟自变量的回归

当虚拟自变量只有两个水平时，可在回归中引入一个虚拟变量，比如，性别

一般而言，如果定性自变量有k个水平，需要在回归中模型中引进k-1个虚拟变量

例：引进虚拟变量时，回归方程可写：

E(y) =b0+ b1x1+ b2x2

女( x2=0)：E(y|女性) =b0 +b1x1

男(x2=1)：E(y|男性) =(b0 + b2 ) +b1x1

b0的含义表示：女性职工的期望月工资收入

(b0+ b2)的含义表示：男性职工的期望月工资收入

b1含义表示：工作年限每增加1年，男性或女性工资的平均增加值

b2含义表示：男性职工的期望月工资收入与女性职工的期望月工资收入之间的差值 (b0+ b2) - b0= b2

三、简单回归

1.相关分析:对两个变量之间线性关系的描述与度量，它要解决的问题包括

§ 变量之间是否存在关系?

§ 如果存在关系，它们之间是什么样的关系?

§ 变量之间的强度如何?

§ 样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系?

2.回归分析：从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式;对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著;利用所求的.关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度

3.回归分析与相关分析的区别

相关分析中，变量 x 变量 y 处于平等的地位;回归分析中，变量 y 称为因变量，处在被解释的地位，x 称为自变量，用于预测因变量的变化

相关分析中所涉及的变量 x 和 y 都是随机变量;回归分析中，因变量 y 是随机变量，自变量 x 可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量

相关分析主要是描述两个变量之间线性关系的密切程度;回归分析不仅可以揭示变量 x 对变量 y 的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制

4.一元线性回归模型

描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项e 的方程称为回归模型

一元线性回归模型可表示为

y = b0 +b1 x + e

y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项

线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化

误差项 e 是随机变量

l 反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的影响

l 是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性

b0 和 b1 称为模型的参数

5.利用回归方程预测时应注意

1. 在利用回归方程进行估计或预测时，不要用样本数据之外的x值去预测相对应的y值

2. 因为在一元线性回归分析中，总是假定因变量y与自变量x之间的关系用线性模型表达是正确的。但实际应用中，它们之间的关系可能是某种曲线

3. 此时我们总是要假定这条曲线只有一小段位于x测量值的范围之内。如果x的取值范围是在xL和xU之间，那么可以用所求出的利用回归方程对处于xL和xU之间的值来估计E(y)和预测y。如果用xL和xU之间以外的值得出的估计值和预测值就会很差

6.离差平方和

总平方和(SST)

反映因变量的 n 个观察值与其均值的总离差

回归平方和(SSR)

反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响，或者说，是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的取值变化，也称为可解释的平方和

残差平方和(SSE)

反映除 x 以外的其他因素对 y 取值的影响，也称为不可解释的平方和或剩余平方和

7.估计标准误差

实际观察值与回归估计值离差平方和的均方根(自由度n-2)

反映实际观察值在回归直线周围的分散状况

对误差项e的标准差s的估计，是在排除了x对y的线性影响后，y随机波动大小的一个估计量

反映用估计的回归方程预测y时预测误差的大小

四、方差分析

1. 通过分析数据的误差判断各总体均值是否相等;研究一个或多个分类型自变量对一个数值型因变量的影响

单因素方差分析：涉及一个分类的自变量

双因素方差分析：涉及两个分类的自变量

2.(1)仅从散点图上观察还不能提供充分的证据证明不同行业被投诉的次数之间有显著差异

这种差异也可能是由于抽样的随机性所造成的

需要有更准确的方法来检验这种差异是否显著，也就是进行方差分析

所以叫方差分析，因为虽然我们感兴趣的是均值，但在判断均值之间是否有差异时则需要借助于方差

这个名字也表示：它是通过对数据误差来源的分析判断不同总体的均值是否相等。因此，进行方差分析时，需要考察数据误差的来源

(2)随机误差

因素的同一水平(总体)下，样本各观察值之间的差异

比如，同一行业下不同企业被投诉次数是不同的

这种差异可以看成是随机因素的影响，称为随机误差

系统误差

因素的不同水平(不同总体)下，各观察值之间的差异

比如，不同行业之间的被投诉次数之间的差异

这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的，也可能是由于行业本身所造成的，后者所形成的误差是由系统性因素造成的，称为系统误差

(3) 数据的误差用平方和(sum of squares)表示

组内平方和(within groups)

因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的平方和

比如，零售业被投诉次数的误差平方和

组内平方和只包含随机误差

组间平方和(between groups)

因素的不同水平(不同总体)下各样本之间的平方和

比如，四个行业被投诉次数之间的误差平方和

组间平方和既包括随机误差，也包括系统误差

3.方差分析的基本假定

正态性：每个总体都应服从正态分布

对于因素的每一个水平，其观察值是来自服从正态分布总体的简单随机样本

比如，每个行业被投诉的次数必需服从正态分布

方差齐性：各个总体的方差必须相同

各组观察数据是从具有相同方差的总体中抽取的

比如，四个行业被投诉次数的方差都相等

独立性：观察值是独立的(该假定不满足对结果影响较大)

4.问题的一般提法：(1)设因素有k个水平，每个水平的均值分别用m1 , m2, ¼, mk 表示

(2)要检验k个水平(总体)的均值是否相等，需要提出如下假设：

H0 ： m1 = m2 = …= mk

H1 ： m1 , m2 , ¼，mk 不全相等

5.SST：全部观察值xij与总平均值的离差平方和，反映全部观察值的离散状况

SSA:各组平均值xi与总平均值xij的离差平方和;反映各总体的样本均值之间的差异程度，又称组间平方和;该平方和既包括随机误差，也包括系统误差

SSE:每个水平或组的各样本数据与其组平均值的离差平方和;反映每个样本各观察值的离散状况，又称组内平方和;该平方和反映的是随机误差的大小

总离差平方和(SST)、误差项离差平方和(SSE)、水平项离差平方和 (SSA) 之间的关系:

SST = SSA + SSE

如果原假设成立，则表明没有系统误差，组间平方和SSA除以自由度后的均方与组内平方和SSE和除以自由度后的均方差异就不会太大;如果组间均方显著地大于组内均方，说明各水平(总体)之间的差异不仅有随机误差，还有系统误差

判断因素的水平是否对其观察值有影响，实际上就是比较组间方差与组内方差之间差异的大小

6.均方

各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，这就是均方，也称为方差

计算方法是用误差平方和除以相应的自由度

三个平方和对应的自由度分别是

SST 的自由度为n-1，其中n为全部观察值的个数

SSA的自由度为k-1，其中k为因素水平(总体)的个数

SSE 的自由度为n-k

7.构造检验统计量

将MSA和MSE进行对比，即得到所需要的检验统计量F

当H0为真时，二者的比值服从分子自由度为k-1、分母自由度为 n-k 的 F 分布

将统计量的值F与给定的显著性水平a的临界值Fa进行比较，作出对原假设H0的决策

² 根据给定的显著性水平a，在F分布表中查找与第一自由度df1=k-1、第二自由度df2=n-k 相应的临界值 Fa

² 若F>Fa ，则拒绝原假设H0 ，表明均值之间的差异是显著的，所检验的因素对观察值有显著影响

² 若F

8.关系强度

变量间关系的强度用自变量平方和(SSA)及残差平方和(SSE)占总平方和(SST)的比例大小来反映

自变量平方和占总平方和的比例记为R2 ,即

3、其平方根R就可以用来测量两个变量之间的关系强度

五、假设检验

(一)概念

先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程

有参数检验和非参数检验

逻辑上运用反证法，统计上依据小概率原理

什么小概率?

1. 在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率

2. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设

3. 小概率由研究者事先确定

怎样通过假设检验去掉偶然性

利用P值进行检验就可以去掉偶然性。因为P值告诉我们在某个总体的许多样本中，某一类数据出现的经常程度，P值是当原假设正确的情况下，得到所观测的数据的概率。如果原假设是正确的，P值若很小，则告诉我饿们得到这样的观测数据是多么的不可能，相当不可能得到的数据，就是原假设不对的合理证据，偶然性也就消除了。

(二)原假设

1. 研究者想收集证据予以反对的假设。是关于总体参数的表述，它是接受检验的假设。

2. 总是有符号 =, £ 或 ³

3. 表示为 H0

n H0 ： m = 某一数值

n 指定为符号 =，£ 或 ³

(三)备择假设

研究者想收集证据予以支持的假设。党员假设被否定时另一种可成立的假设。

总是有符号 ¹, < 或 >

表示为 H1

n H1 ： m <某一数值，或m >某一数值

(四)结论与总结

原假设和备择假设是一个完备事件组，而且相互对立

n 在一项假设检验中，原假设和备择假设必有一个成立，而且只有一个成立

先确定备择假设，再确定原假设

等号“=”总是放在原假设上

因研究目的不同，对同一问题可能提出不同的假设(也可能得出不同的结论)

(五)两类错误

1. 第Ⅰ类错误(弃真错误)

原假设为真时拒绝原假设

第Ⅰ类错误的概率记为a。被称为显著性水平。常用的 a 值有0.01, 0.05, 0.10

2. 第Ⅱ类错误(取伪错误)

原假设为假时未拒绝原假设

第Ⅱ类错误的概率记为b (Beta)

影响b错误的因素：1. 总体参数的真值。随着假设的总体参数的减少而增大

2. 显著性水平 a。当 a 减少时增大 3. 总体标准差 s。当 s 增大时增大 4.样本容量 n。当 n 减少时增大

控制：进行假设检验时总希望犯两类错误的可能性都很小，然而，在其他条件不变的情况下，a与b是此消彼长的关系，二者不可能同时减小。若要同时减小a与b，只能是增大样本量。一般总是控制a，是犯错误的概率不大于a，即a是允许犯弃真错误的最大概率值(而P值相当于根据样本计算的犯弃真错误的概率值，故P值又称为观测的显著性水平)。但确定a时必须注意，如果犯弃真错误的代价较大，a可取小些，相反，如果返取伪错误的代价较大，则a宜取大些(以使b较小)

(六)假设检验的结论表述

假设检验的目的就在于试图找到拒绝原假设，而不在于证明什么是正确的

拒绝原假设时结论是清楚的

例如，H0：m=10，拒绝H0时，我们可以说¹m10

当不拒绝原假设时

并未给出明确的结论

不能说原假设是正确的，也不能说它不是正确的

例如， 当不拒绝H0：m=10，我们并未说它就是10，但也未说它不是10。我们只能说样本提供的证据还不足以推翻原假设

(七)统计上的显著与实际意义

1. 当拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上显著的(statistically Significant)

2. 当不拒绝原假设时，我们称样本结果是统计上不显著的

3. 在“显著”和“不显著”之间没有清除的界限，只是在P值越来越小时，我们就有越来越强的证据，检验的结果也就越来越显著

4. “显著的”(Significant)一词的意义在这里并不是“重要的”，而是指“非偶然的”

5. 一项检验在统计上是“显著的”，意思是指：这样的(样本)结果不是偶然得到的，或者说，不是靠机遇能够得到的

6. 如果得到这样的样本概率(P)很小，则拒绝原假设

在这么小的概率下竟然得到了这样的一个样本，表明这样的样本经常出现，所以，样本结果是显著的

7. 在进行决策时,我们只能说P值越小,拒绝原假设的证据就越强,检验的结果也就越显著

8. 但P值很小而拒绝原假设时，并不一定意味着检验的结果就有实际意义

因为假设检验中所说的“显著”仅仅是“统计意义上的显著”

一个在统计上显著的结论在实际中却不见得就很重要，也不意味着就有实际意义

9. 因为值与样本的大小密切相关,样本量越大,检验统计量的P值也就越大,P值就越小,就越有可能拒绝原假设

10.如果你主观上要想拒绝原假设那就一定能拒绝它

这类似于我们通常所说的“欲加之罪，何患无词”

只要你无限制扩大样本量，几乎总能拒绝原假设

11.当样本量很大时，解释假设检验的结果需要小心

在大样本情况下，总能把与假设值的任何细微差别都能查出来，即使这种差别几乎没有任何实际意义

12.在实际检验中，不要刻意追求“统计上的”显著性，也不要把统计上的显著性与实际意义上的显著性混同起来

n一个在统计上显著的结论在实际中却不见得很重要，也不意为着就有实际意义

六、参数估计

(一)点估计

用样本的估计量直接作为总体参数的估计值

2. 缺点：没有给出估计值接近总体参数程度的信息，它与真挚的误差、估计可靠性怎么样无法知道。区间估计可以弥补这种不足。

点估计的方法有矩估计法、顺序统计量法、最大似然法、最小二乘法等

(二) 区间估计

在点估计的基础上，给出总体参数估计的一个区间范围，该区间由样本统计量加减抽样误差而得到的。

根据样本统计量的抽样分布能够对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。

(三)置信水平

将构造置信区间的步骤重复很多次，置信区间包含总体参数真值的次数所占的比例称为置信水平

表示为 (1 - a% )

常用的置信水平值有 99%, 95%, 90%;相应的 a 为0.01，0.05，0.10

(四)置信区间

ü 由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间;

ü 统计学家在某种程度上确信这个区间会包含真正的总体参数，所以给它取名为置信区间

ü 用一个具体的样本所构造的区间是一个特定的区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值，我们只能是希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个

置信区间的表述：

总体参数的真值是固定的，而用样本构造的区间则是不固定的，因此置信区间是一个随机区间，它会因样本的不同而变化，而且不是所有的区间都包含总体参数

实际估计时往往只抽取一个样本，此时所构造的是与该样本相联系的一定置信水平(比如95%)下的置信区间。我们只能希望这个区间是大量包含总体参数真值的区间中的一个，但它也可能是少数几个不包含参数真值的区间中的一个

当抽取了一个具体的样本，用该样本所构造的区间是一个特定的常数区间，我们无法知道这个样本所产生的区间是否包含总体参数的真值，因为它可能是包含总体均值的区间中的一个，也可能是未包含总体均值的那一个

一个特定的区间总是“包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问题

置信水平只是告诉我们在多次估计得到的区间中大概有多少个区间包含了参数的真值，而不是针对所抽取的这个样本所构建的区间而言的

使用一个较大的置信水平会得到一个比较宽的置信区间，而使用一个较大的样本则会得到一个较准确(较窄)的区间。直观地说，较宽的区间会有更大的可能性包含参数

但实际应用中，过宽的区间往往没有实际意义

区间估计总是要给结论留点儿余地

影响置信区间宽度的因素：

1.总体数据的离散程度，用 s 来测度;2.样本容量;3. 置信水平 (1- a)，影响 zα/2 的大小

(五) 参数估计标准：

无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数

有效性：对同一总体参数的两个无偏点估计量，有更小标准差的估计量更有效

一致性：随着样本容量的增大，估计量的值越来越接近被估计的总体参数

七、数据特征

(一)集中趋势：表明同类现象在一定时间、地点条件下，所达到的一般水平与大量单位的综合数量特征，有以下3个特点：

1. 用一个代表数值综合反映个体某种标志值的一般水平。

2. 将个体标志值之间的差异抽象掉了。

3. 计量单位与标志值的计量单位一致。

集中趋势

1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度

2. 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值

3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值

4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据

集中趋势的作用：

比较若干总体的某种标志数值的平均水平

研究总体某种标志数值的平均水平在时间上的变化

分析社会经济现象的依存关系

研究和评价事物优劣的数量指标

计算和估算其他重要的经济指标

(二)离中趋势：

数据分布的另一个重要特征

反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度)

从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度

不同类型的数据有不同的离散程度测度值

离中趋势度量的目的：

描述总体内部差异程度;衡量和比较均值指标的代表性高低;为抽选样本单位数提供依据

区别与联系：

区别：集中趋势是对频数分布资料的集中状况和平均水平的综合测度;是一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度;测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值。离中趋势是对频数分布资料的差异程度和离散程度的测度，用来衡量集中趋势所测数据的代表性，或者反应变量值的稳定性与均匀性;是用来描述总体内部差异程度及衡量和比较均值指标的代表性高低。偏度是用来反应变量数列分布偏斜程度的指标，有对称分布和非对称分布，非对称分布也即为偏态分布，包括左偏分布和右偏分布。峰度是用来反应变量数列曲线顶端尖峭或扁平程度的指标。

联系：为了反面描述研究对象的情况，仅仅用集中趋势方法来测度集中性和共性是不够的，还要用离散趋势方法来测度其离散性和差异性，因此，而这需要结合使用。集中趋势和离中趋势是变量数列分布的两个重要特征，但要全面了解变量数列分布的特点，还需要知道数列的形状是否对称、偏斜程度以及分布的扁平程度等。偏度和峰度就是从分布特征作进一步的描述。

八、数据质量

1. 数据的误差：(1)抽样误差;

a、 在用样本数据进行统计推断时所产生的误差(样本统计量与相应总体参数之间的偏差)

b、由于抽样的随机性所带来的误差

c、 影响抽样误差的大小的因素：抽样方法;样本量的大小;总体的变异性

(2) 非抽样误差(抽样框误差;回答误差;无回答误差;调查员误差)

a、 调查过程中由于调查者和被调查者的人为因素所造成的误差(除抽样误差之外的，由于其他原因造成的样本观察结果与总体真值之间的差异)

b、理论上可以消除

c、 存在于所有的调查之中：概率抽样，非概率抽样，全面性调查

(3) 误差的控制

a、 抽样误差可计算和控制

b、非抽样误差的控制：调查员的挑选;调查员的培训;督导员的调查专业水平：调查过程控制(调查结果进行检验、评估;现场调查人员进行奖惩的制度)

(4)统计数据质量的要求;

1. 精 度：最低的抽样误差或随机误差

2. 准 确 性：最小的非抽样误差或偏差

3. 关 联 性：满足用户决策、管理和研究的需要

4. 及 时 性：在最短的时间里取得并公布数据

5. 一 致 性：保持时间序列的可比性

6. 最低成本：以最经济的方式取得数据

九、统计数据

对现象进行测量的结果;不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集;不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的

分类：按计量

分类数据(categorical data)

只能归于某一类别的非数字型数据

对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述

顺序数据(rank data)

只能归于某一有序类别的非数字型数据

对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述

数值型数据(metric data)

按数字尺度测量的观察值

结果表现为具体的数值，对事物的精确测度

按收集方法

观测的数据(observational data) ：

在没有对事物人为控制的条件下而得到的，通过调查或观测而收集到的数据

试验的数据(experimental data) ：在试验中控制试验对象而收集到的数据

按时间状况

1. 时间序列数据(time series data)

在不同时间上收集到的数据

描述现象随时间变化的情况

2截面数据(cross-sectional data)

在相同或近似相同的时间点上收集的数据

描述现象在某一时刻的变化情况

十、统计学性质

统计学： 收集、分析、表述和解释数据的科学 1.数据搜集：取得数据;2.数据分析：分析数据;3.数据表述：图表展示数据;4.数据解释：结果的说明

(一)现代统计学的性质可归纳为如下几个方面：

1.统计学是方法论科学，而不是实质性科学

它研究的是事物普遍存在的数量关系的计量和数量分析的方法，并通过数量分析来认识特定事物的内在规律性，但不是研究规律本身。

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2.统计学的应用范围不局限于社会科学,也不局限于自然科学。

由于其方法来自于社会科学也来自于自然科学，所以它可以用于社会现象也可以用于自然现象，即统计学是一种通用的方法论科学。同时统计学也不是依服于实质性科学而存在的方法论，它是独立的方法论科学。

3.统计学的研究对象既包括确定性现象的总体数量关系，也包括随机现象的总体数量关系，即统计学是研究各类事物总体数据的方法论科学。

统计学是为探索事物数量所反映的客观规律性，而对事物总体的大量数据进行收集、整理和分析研究的方法论科学。它以大量的客观事物的量化描述、特征推算及关系分析为其主要研究对象。

(二)描述统计学与推断统计学：

描述统计学(Descriptive Statistics)研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。内容包括统计数据的收集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。

推断统计学(1nferential Statistics)则是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。

描述统计学和推断统计学的划分，一方面反映了统计方法发展的前后两个阶段，同时也反映了应用统计方法探索客观事物数量规律性的不同过程。

统计研究过程的起点是统计数据，终点是探索出客观现象内在的数量规律性。在这一过程中，如果搜集到的是总体数据(如普查数据)，则经过描述统计之后就可以达到认识总体数量规律性的目的了;如果所获得的只是研究总体的一部分数据(样本数据)，要找到总体的数量规律性，则必须应用概率论的理论并根据样本信息对总体进行科学的推断。

显然，描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分。描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的主要内容。

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浅谈应用统计学论文-应用统计学毕业论文 浅谈应用统计学论文|应用统计学毕业论文浅谈应用统计学论文篇一《浅谈统计学在企业中的应用》在当今企业经营中，经常会把企业管理体制、组织形式、经营方式等看成企业管理下面是小编为大家整理的浅谈应用统计学论文-应用统计学毕业论文 ,供大家参考。

浅谈应用统计学论文|应用统计学毕业论文

浅谈应用统计学论文篇一

《

浅谈统计学在企业中的应用

》

在当今企业经营中，经常会把企业管理体制、组织形式、经营方式等看成企业管理，其实对于企业来说，统计工作是非常重要的，但是常常会被企业管理者所忽略，在企业管理中，经营方式的是否有效，对企业是否适应市场经济要求，能否创造更高的经济效益，统计学都具有重要的影响和意义，因此，强化企业统计工作，无论是对企业的经营，还是管理，都具有重大的意义。

1统计工作的意义与作用

统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集，整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息，因而是社会经济信息的主体，是政府机关和企事业单位领导了解情况，研究问题、进行科学决策的重要参考依据。

统计工作是制定企业战略决策和计划的重要依据，当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度，便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测，首先它可以反映出企业规模，其次可以反映企业结构。从规模上，它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上，它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。

2统计方法的应用

2.1企业中概率论的应用

在我国当前的市场经济条下，通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的，它是由很多的不可控制因素影响的。比方说，某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时，一共花费了多少等等问题。要解决这些问题，都需要利用概率论的方法进行分析，所以，在商业企业中，概率论有着广阔的应用。

2.2企业中数理统计分析方法的应用

2.2.1商品市场占有率的问题

比方说，在某一城市的四家电器商场中，对手机销售情况进行抽样调查，调查结果为：一个星期内一共销售手机数量为2000部，其中，某一个品牌的手机销售数为214部，通过数理统计中的分析方法，我们可以在把握度非常高的情况下，得出这一品牌手机在市场中的占有率在9.42%～12.13%之间。

2.2.2调整措施效果的显著性

比方说在某一超市中，商家为了增加自身的销售情况，调整了销售方式和销售人员，然后对调整后的日销售额进行随机抽选，选出其中的9d，得到该超市的平均日销售额为60万。根据原来的统计显示，调整前超市的日销售额为52万，我们假设超市的日销售额服从正态分布，调整后的效果不能简单的以调整后的60万日销售额来进行判断，而是应该按照假设检验的思想和方法来进行判断。

3当前部分企业统计工作中存在的问题

统计工作在企业中的重要性都有目共睹，但是多方面原因，很多企业统计工作的制度建立的还不够完善，主要存在以下几个方面的问题：

(1)统计数据的准确性不高，在部分企业中，统计数据的虚假成分比较高。

(2)我国部分企业其统计指标还是延续计划经济体制下设置的指标体系，没有参照国际上成熟的统计指标与统计口径，指标单一，不能跟上时代步伐。

(3)由于国家对其统计工作的投入几乎微乎其微，再加上部分企业自身对统计工作投入不足，对统计工作的重要性认识也不足，为了提高经济效益，减少人力资源投入，很多中小企业都没有设专职统计人员，而是以会计人员代替或兼职。对统计工作也不够重视。

(4)很多企业对信息化建设投资不足，对统计工作也不够重视，因此，这些企业的统计工作既没有专用统计管理系统，也没有统计专用计算机，统计质量与效率很低。

4完善企业统计工作的几项措施

目前政府和大部分企业的急需解决的是解决企业统计工作中存在的一些问题，充分发挥企业统计工作的重要作用。从企业自身的角度来完善其统计工作主要有以下几项措施：

(1)要强化统计工作的重要地位，要想方设法得到企业领导的重视，让他们认识到统计工作的价值和重要性。

(2)加强企业统计队伍的建设与稳定，既要做好人才引进工作，根据自己实际发展的需要，确定统计人才引进的类型、层次及数量;又要注重现有人才的培养投资，建立完善的留人、用人机制，最大限度地发挥统计人员的工作积极性和主观能动性。

(3)企业统计人员要有危机感，必须与时俱进，加强学习，尤其是加强统计业务、经济管理、法律法规等知识的学习，不断提高自己的业务水平，才能适应企业和社会发展的需要，跟上时代前进的步伐。

(4)企业统计手段落后的现状已不适应社会发展的需要，各企业应尽快创造条，加大资金投入，加快企业统计手段现代化建设，配备计算机并运用计算机处理统计信息，提高数据的准确性、时效性。

5结语

在当代日益竞争剧烈的市场经济中，统计学是现代企业实行科学管理和监督企业经营活动的重要手段，也是现代企业制定经营政策的重要依据。提高企业的的经营效益和适应社会主义市场经济要求是现代企业管理体制、经营方法和运行机制的有效保障，科学的数据统计工作能够促进现代企业管理政策的实行，为企业管理找到切入点。加强企业的统计工作，落实统计工作的应用对企业发展有着重大而又长远的意义。

浅谈应用统计学论文篇二

《浅谈Excel在统计学中的应用

》

摘要：文章以Excel2003为例，介绍了其在

统计学方面的典型

应用，即数据库统计函数与数据透视表、统计指数。其中，在对统计指数的应用分析中还引入了典型实例，更加直观的介绍了Excel强大的统计功能。

关键词：Excel数据库统计函数

数据透视表

统计指数

前言：统计学是一门关于用科学的方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学。狭义的统计用来统指数据或者从数据中得到的一些数字。从统计的定义可以看出，统计的关键在于对数据的分析与加工，而Excel强大的数据分析功能则恰恰与统计所要处理的问题相适应，因此从Excel产生之初便被广泛地应用于统计中，而专为统计分析所开发的各种宏更是使得Excel成为统计分析中一种实用而高效的工具。虽然SPSS、SAS等专业统计

软在某些方面具有更为强大的统计分析功能，但其或者需要专业的编程，或者需要高昂的价格，因此普及性远远不如Excel。下面以Excel2003为例，介绍一下其在统计学方面的典型应用。

1.数据库统计函数与数据透视表

Excel作为电子表格软，其数据结构的核心是单元格和单元格区域，因此Excel同数据库软相同都是

管理处理一批有规律的数据。基于Excel的行列结构，在

工作表中按照标准的数据库规范对数据进行处理，这也被称为Excel的内部数据库技术，通过创建Excel的内部数据库，可以通过数据库函数实现对数据的统计分析。

1.1数据库统计函数

在建立内部数据库的基础上，Excel中专门包含了一组对存储在数据清单或数据库中的数据进行统计运算的工作表函数，这些函数统称为数据库函数即Dfunctions。其中每个函数一般对应三个参数database、field和criteria，这些参数对应函数所使用的工作表区域，利用这些函数可以在日常统计工作中进行一些基本的统计运算。

Dfunctions具有相同的语法格式：Dfunctions(database，field，criteria)。其中：

①Dfunctions为数据库函数的名称，在Excel中总共有12个数据库函数;②database为构成数据清单和数据库的单元格区域，数据库是包含一组相关数据的列表，其中包含相关信息的行为记录，而包含数据的列为字段。列表的第一行包含着每一列的标志项，为函数所使用的数据列或称作字段，数据清单中的数据列应位于第一行且具有标志项;③field可以为文本，即两端带引号的标志项，如“类别”、“生产商”，也可以为数据清单中数据列的位置，如“1”表示第一列，“2”表示第二列。field也可省略，省略后函数将返回数据清单中所有满足条的值;④criteria为一组包含给定条的单元格区域。可以为参数

criteria指定任意区域，只要它至少包含一个列标志和列标志下方用于设定条的单元格。

1.2数据透视表

数据透视表是Excel中的一项重要功能，对于统计来说更是十分重要。由于Excel的工作表仅仅能提供一个由行和列组成的二元的数据结构，当需要在统计中反映多维的问题时，就需要用到数据透视表功能，采用数据透视表的“透视”，就可以在有限的二位数据平面里表达三维的概念，而且结合了数据透视图功能的数据透视表更是使得可以快速的形成特定要求的统计图表，并可以随时按要求变化图表的显示效果，实现有效的统计分析和统计绘图。

2.统计指数

在统计中，指数是概括一个基础变量或一组变量的相对变化的单一描述统计量。指数之所以有其广泛的应用，主要是因为其存在以下优点：首先单个变量对应基础数字往往太大，而指数化后容易观察;其次绝对数字的变化较难掌握，而运用相对数字表示的指数能更直观地看出其变化;最为重要的是许多时候由于组成指数的一组商品的相对变化比例不同，此时采用指数可以概括一组商品的综合变化。如通过股价指数可以反映股市行情总的变化状况，通过消费价格指数(CPI)可以反映居民主要消费资料价格的总变动。

例如，利用Excel求同等加权指数：假设选取表3-1中6种主要消费品来计算消费指数，试分别计算同等加权消费价格指数和同等加权消费数量指数。

要计算同等加权的消费价格指数和消费数量指数，具体操作步骤如下：①新建一工作表，“例3.1”，设定表头为“同等加权指数”，输入表4-1中已知数据;②按照公式求同等加权价格指数，单击B11单元格，在编辑栏中输入“=SUM(C4:C9)/SUM(B4:B9)”，完成后按回车键;③按照公式求同等加权数量指数，单击B13单元格，在编辑栏中输入“=SUM(E4:E9)/SUM(D4:D9)”，完成后按回车键。

结束语：

Execl在统计学方面的应用还有很多，如概率分布图、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析与预测以及时间序列分析等，其强大的统计功能可以满足

经济学、医学、气象、农业等各个领域的数据分析，为人们的分析决策提供可靠的参考，且随着Excel版本的不断升级，其功能也日趋完善，有着广阔的应用前景。

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英国留学热门专业统计学推荐

一、专业概况：

统计学分为一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的.基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才

二．主要课程设置：

数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策、风险管理等，以及根据应用方向选择的基本课程(如经济统计方向可选择社会调查方法、经济与社会统计等)。

三、就业方向

学习统计学能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、 应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。

四、推荐院校：

1、LSE伦敦政治经济学院

专业名称：MSc Statistics (Financial Statistics)

录取要求：2:1学位，雅思：总分6.5,单项不低于6.5

2、Manchester曼彻斯特大学

专业名称：MSc Statistics

录取要求：2:1学位，IELTS score of 6.5, with at least 5.5 in each module and 6.0 in writing.

3、Nottingham诺丁汉大学

专业名称：MSc Statistics

录取要求：2:2学位，IELTS6.0 (with no less than 5.5 in any element)

4、Birmingham伯明翰大学

专业名称：Mathematics, Operational Research, Statistics and Econometrics

录取要求：2:1学位IELTS6.0 with no less than 5.5 in any band

● 统计学的心得体会

[1] 郭祖超主编.医学统计学[M]. 人民军医出版社，

[2] 詹绍康. 正确应用相关回归分析[J]. 劳动医学. (04)

[3] 颜艳，徐勇勇. 统计思想是第一位的--教育部面向21世纪课程教材《医学统计学》评介之一[J]. 中国卫生统计. (04)

[4] 胡良平. 医学实验中常见设计类型的辨析及统计方法的合理选用[J]. 中国应用生理学杂志. (01)

[5] 方积乾，凌莉，张敏瑞.近期医学论文中常见统计错误及其纠正[J]. 中山医科大学学报. 1999(04)

[6] 程萍，祖述宪. 临床医学论文统计方法应用的调查分析[J]. 安徽医科大学学报. (02)

[7] 王倩，张博恒. 五种中华医学会系列杂志论着中统计方法的应用现况[J]. 中华医学杂志. 1998(03)

[8] 刘勤，金丕焕主编.分类数据的统计分析及SAS编程[M]. 复旦大学出版社，

[9] 陈峰编着.医用多元统计分析方法[M]. 中国统计出版社， 2000

[10] 孙尚拱编着.医学多变量统计与统计软件[M]. 北京医科大学出版社， 2000

[11] 胡良平主编.医学统计应用错误的诊断与释疑[M]. 军事医学科学出版社， 1999

[12] 毛宗福，丁元林，陈东峨，张金荣，王圣基. 临床论着中统计推断应用缺陷特征及对策[J]. 中国卫生统计. 1998(03)

[13] 胡良平主编.现代统计学与SAS应用[M]. 军事医学科学出版社，

[14] 胡良平. 医学科研与新药评价等工作中一个不可忽视的问题--轻视和误用统计学[J]. 军事医学科学院院刊. 1996(03)

[15] 胡良平. 充分了解资料的特点是进行统计分析的首要前提[J]. 中国卫生统计. 1988(06)

[16] 胡良平. 选择多因素设计类型的一般原则[J]. 中国卫生统计. 1988(02)

[17] Anonymous.A pillar of medicine. The Journal of The American Medical Association . 1966

[18] Freiman JA,Chalmers TC,Smith H Jr,et al.The importance of beta,the type Ⅱ error and sample size in the design and interpretation of the randomized control trial. The New England Journal of Medicine . 1978

● 统计学的心得体会

知识的价值是使人变得聪明，智慧，有能力。人类正在进入信息社会，面临着一个所谓“信息爆炸”的时代。信息的一种最常见的形式就是数据。现代的人们在工作和生活中，不时地要从这大量的、杂然纷陈的数据中发掘出事物的规律，作出正确的判断，以决定合适的行动方针。可以说，这方面的能力如何，实在是衡量一个人聪明与否的一个极为重要的外现指标。“仙人持玉尺，度君多少才”。要准确无误地测出一个人有多聪明，恐非仙人莫办。可惜红尘十丈，何处去找那手持玉尺的仙人但处事是否得宜，是有客观检验的。古人说与其载之空言，不如见之于行事之深切著明。而统计学，正是这样一种通过分析数据而达致尽可能正确的结论的技术。掌握了它，就可以使你在工作和生活中少犯错误，赢得主动。也就是说，使你变得更聪明了。

统计学不仅仅限与学术上的研究，他对于国家发展，经济，政治，自然等等都有它独特的作业。统计学的应用是是分广泛的。

统计的力量在于无处不在的应用性。无论人们从事什么工作，都有可能遇到下列问题：如何搜集有价值的资料？如何组织、解释所搜集的资料？如何分析并给适当的推论？以及推论的可信度有多高？这些便都是统计学应用的主要范畴。这其中当然包括资料从搜集、分析到推论的整个过程中所须具备的知识。诸如市场调查、工业产品质量控制、农产品品质的改良试验、医学的临床试验等等，都是我们必须运用统计学理论的常见例子。

首先，统计学作为应用性很强的科学，其生命力和发展动力，在于它与实用学科的密切联系，割断了这种联系，统计学就会变成无源之水，无本之木，产生不出有意义的问题和方法。因此，统计学与其他学科和领域所形成的边缘和交叉性质的学科也特别多，如工业统计学，农业统计学，物理统计学、生物统计学，医药统计学，人口统计学、空间统计学，等等。其次，统计学研究的处理数据的方法，在我们这个信息化的时代，无论是在自然科学领域、社会科学领域还是在工程技术中，都发挥着重要的作用。如果没有统计，大量杂乱无章的数据，将无法显示其内涵的有用的信息。金子将掩埋在沙砾之中。

在自然科学研究中大量运用统计方法。例如，实验中研究某种实验结果的可靠性，需要用统计方法处理实验数据；统计方法应用于农业实验的设计和分析，用来研究各种品种的种子的增产效果，研究各种配合饲料喂养家禽家畜获得最高增重的作用；在医药学中，关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究，都普遍使用统计方法。

统计由搜集资料到分析、处理资料，再转换成有用的信息，成为知识经济时代最重要的生产要素。统计从理论上讲是一种方法，统计从应用上讲是一种技术，统计技术是推动社会进步的先进生产力。

● 统计学的心得体会

统计学就业方向

1、数理统计

数理统计是应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过观察某些现象的频率，以此来发现这些现象内在的规律，做出紧缺的判断和预测; 将这些研究的结果归纳整理，最后形成数学概型。

就业方向：金融和保险部门; 市场调研、咨询及信息产业部门; 投资、证券及社会保障机构;高等院校、国家统计部门; 各类公司等。

2、生物统计学

生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学。很多学校把生物统计设置在公共健康学院(SPH,School of Public Health ) 里面。

就业前景：毕业生不管是硕士还是博士，都很好找工作。博士生可以在大学做老师;可以在制药公司和生物科技公司做分析;有的毕业生也进入金融和保险行业;可以在医院或者科研机构工作。

3、金融统计

金融统计是央行和各金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集、整理和分析，提供统计信息和统计咨询意见，实行信息交流与共享，进行金融统计管理和监督等。

就业方向：1.证券基金类2.银行类3.四大会所5.监管机构6.大型垄断国企7.保险类8.其他(投资公司，担保公司)。

4、应用统计学

应用统计学是指统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用以及在应用中遇到的具体方法问题，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也是理论统计学发展的源泉。

就业前景：学生毕业后可以从事的包括数学家，统计学家，运筹分析人员，计算机程序员，教师，财政分析员，公司会计，证券分析员等职业。

统计学就业岗位

1、一般性统计工作者：大到进行客观分析，小到微观企业统计 统计学专业就业前景 统计学专业就业方向

调研等有关经济分析工作

3、市场调查与分析专家：进行项目评估及分析

统计学就业前景

自主择业。”统计学专业也是一样，这种比较灵活的就业政策，给了大学生选择的机会，可以根据自己的条件和志趣，自主 地择业。但这也有一个弊端，就是有人要失业。因而也无形中增加了择业的竞争压力。统计学专业毕业的学生就业形势很严峻，社会需求量接近于饱和状态。

2、近年来本专业工作领域内有影响的人物也不少，像付成敏，成功地应用统计专业知识为中国的统计工作进行了高效和精确的统计。像姚飞，李智等等一批统计工作者们都在这一工作领域内取得了可喜的'成绩，已达到与世界的先进国家同步的水平。

由于本专业毕业生就业压力较大，所以就业时需注意的事项也很多。首先，要有优秀的专业知识成绩。竞争大，自然而然就要优中选优，而专业知识是衡量你是否 优秀的一个最基本的条件。因而，在面试时，一定要带上你的成绩单。一般单位都认为，好学生是能做好统计工作的，因为统计工作需要认真、耐心、踏踏实实，所 以这一点是很重要的。

稳重、自信的风貌出现在人们面前，另外，现在的大学生也不要总拘泥于选择大城市、大单位，总注意个人 收入，工作环境，要多考虑一下偏远的地区，多注意一下西部的开发，多关注中国的不发达却需要人才的地方。

深圳、大连等，这些地方随着其它行业的大发展，统计学的应用也随之发展起来，对该专业人才的需求相对其它中小 城市也多一些，但由于人口密集。人才众多，就业压力更大。所以，该专业毕业的学生一定要用长远的目光看问题，要慎重考虑。

5、近几年来该专业毕业生的就业状况很不好，就业率仅30—40%。而且就业范围比较单一，收入也不高。加之国家扩大专业的招生量，每年毕业的学生也在逐渐增大，就业的趋势越来越严峻。

可以到统计局工作，可以到企业从事统计报表，国家现在越来越重视统计工作，以后很多企业都会聘请持有统计从业资格证书的人。

1数理统计

数理统计是应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过观察某些现象的频率，以此来发现这些现象内在的规律，做出紧缺的判断和预测; 将这些研究的结果归纳整理，最后形成数学概型。

其就业方向：金融和保险部门; 市场调研、咨询及信息产业部门; 投资、证券及社会保障机构;高等院校、国家统计部门; 各类公司等。

2生物统计学

生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学。很多学校把生物统计设置在公共健康学院(SPH,School of Public Health ) 里面。

其就业前景是：毕业生不管是硕士还是博士，都很好找工作。博士生可以在大学做老师;可以在制药公司和生物科技公司做分析;有的毕业生也进入金融和保险行业;可以在医院或者科研机构工作。

3金融统计

金融统计是央行和各金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集、整理和分析，提供统计信息和统计咨询意见，实行信息交流与共享，进行金融统计管理和监督等。

其就业方向：1.证券基金类2.银行类3.四大会所5.监管机构6.大型垄断国企7.保险类8.其他(投资公司，担保公司)。

4应用统计学

应用统计学是指统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用以及在应用中遇到的具体方法问题，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也是理论统计学发展的源泉。

其就业前景是：学生毕业后可以从事的包括数学家，统计学家，运筹分析人员，计算机程序员，教师，财政分析员，公司会计，证券分析员等职业。

● 统计学的心得体会

2014年8月18日至8月29日，我同全州八县同行共53人有幸参加了在成都信息工程学院举办的XXX州统计业务骨干培训班（第二期）为期十二天的学习，这是我工作十多年来参加的培训中时间最长、针对性最强、等级最高、纪律最严、收获最大的一次培训。因为平时工作较忙，很少有机会参加培训，因此我十分珍惜这次难得的机会，专心听课，认真做笔记，使自己的工业统计理论知识和业务水平得到了提高，进一步理清了思路，开拓了视野，同时感受到了领导的关心与期盼，联系自己工作经历，使今后努力的方向更加明确。

● 统计学的心得体会