统计学的世界心得

时间:2024.4.13

120541343 张月统计学的世界学习心得

经过4周的学习,我初步的了解统计学的世界这门课程,使我更加深入的了解了统计学在日常生活中的应用问题的实际性。

一、给本学期学习的《概率论与数理统计》打基础

因为学习需要,我花了几天时间,整体看了一遍统计学,准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《概率论与数理统计》这本教科书。同时结合您给我们上课讲的一些东西相结合,让我得以从不同的视角重新思考这门曾经让我惧怕一个学期的课程。至此对我来说数理统计不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词,而是一门理论联系实际,工作活动中不可或缺的一门重要科学。 《概率论与数理统计》这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式,再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时,学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法,单纯的死记硬背效率颇低。拿<抽样估计>来说,计算抽样平均误差的公式之多,方法之众,让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流,混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉,只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的,需要一段时间的适应过程。

<假设检验与方差分析>开篇给同学举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为,这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让学生了解到第五章的基本内容,以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。阅读两个例子后我会不禁思考,如果实际中遇到类似的问题,有什么方法可以避免犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学习,才是真正的自主学习的过程。

二、学习了这选修课后

但是经过这4周的学习,我知道了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。 通过这门课的学习,我对统计学的基本论理的了解更加的深刻。就如我们在大二刚开始接触一门学科时,必须了解大量的术语,记很多死的公式。所以在学习这门课的开始两三周我们都感到比较痛苦,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,我感到非常的头疼,下来都不想去看书。但是,选修了这门课以后,我觉得一些问题在结合了老师说的东西以后变得简明许多,对这个课程的认可度提高了许多。

三、统计学的一些基本知识

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。

统计的研究对象是同类事物所构成的总体的数量特征,因为只有是同类事物才有相同的数量特征,才有一定的规律。其中这些统计需要研究的全部事物的总体就是统计总体。它具有客观性、大量性、同质性、变异性、相对性等特征。而由于它有大量性,所以在研究的时候经常不能把所有的总体单位都进行调查研究,所以需要抽取一部分出来研究,然后通过样本的特征去推断总体的数量特征,这部分总体单位所构成的整体就是样本,它具有随机性的特点。这个过程体现了一种科学的精神,如何抽取样本,如何控制样本的代表性误差,如何从样本推断总体,每一个环节都需要运用科学的方法,谨慎地进行。

统计数据是总体或总体单位某一特征的具体表现,是统计工作的成果。它分为定性数据和定量数据,原始数据和综合数据,截面数据和时序数据。说明统计特征的概念与具体数字称为指标,他由指标名称和指标数值构成。数据的计量尺度分为四个层次,定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。对于统计数据的获得要经过2个步骤:统计数据的搜集、统计数据的整理。

前面提到了需要抽取一部分总本单位来作为样本,抽样方法有重复抽样和不重复抽样,抽样组织方式分为简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和整群抽样。它们各有各的科学性,各有各的适用条件,应该根据具体的情况来反映。而选用了不同的抽样方法和组织方式都回对应不同的抽样误差的计算、抽样估计的计算、总体参数的检验、方差分析和回归分析。

四、总的心得与体会

最后,我要谈谈我学习统计的一些心得与体会。我们不能把统计学看成另外一种数学,它和数学有很大的不同。统计学更加地贴近实际,我们在学习中必须紧密联系到它的现实意义,比如做完了数据分析,我们不能像数学那样就完了,我们必须要理解分析出来的数据所具有的实际的经济意义,这样我们的分析才有意义。

当然我也看到了统计学和数学的紧密联系,统计中会用大量的数学工具,所以必须要复习一下相关的数学知识,这样才能在学习中灵活运用。

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。


第二篇:统计学的世界心得


统计学的世界学习心得

经过4周晚上的学习,我初步的复习了统计学的世界这门大二上期学习过的课程,使我更加深入的了解了统计学在日常生活中的应用问题的实际性。

一、复习上学期的《概率论与数理统计》

因为学习需要,我花了几天时间,整体复习了一遍统计学,准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《概率论与数理统计》这本教科书。同时结合您给我们上课讲的一些东西相结合,让我得以从不同的视角重新思考这门曾经让我痛苦了一个学期的课程。至此对我来说统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词,而是一门理论联系实际,工作活动中不可或缺的一门重要科学。

经过系统的复习后,我觉得<总论>和<统计数据>的内容比较简单,引出概念,复习以往学习过的知识。就在我们放松警惕,大呼统计学一点也不难的时候,<抽样估计>彻底震住了自鸣得意的我们。

理论上来说<假设检验与方差分析>的内容要难于<抽样估计>。但是个人觉得<抽样估计>的行文并不像<假设检验>那么好理解。《概率论与数理统计》这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式,再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时,学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法,单纯的死记硬背效率颇低。拿<抽样估计>来说,计算抽样平均误差的公式之多,方法之众,让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流,混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉,只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的,需要一段时间的适应过程。

<假设检验与方差分析>开篇给同学举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为,这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让学生了解到第五章的基本内容,以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。阅读两个例子后我会不禁思考,如果实际中遇到类似的问题,有什么方法可以避免犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学习,才是真正的自主学习的过程。

<相关与回归分析>同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循,更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明,不但相关系数可以计算出来,回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话:任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系,给我们呈现出一个更明朗的世界。

二、学习了这选修课后

但是经过这4周的学习,我知道了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。

通过这门课的学习,我对统计学的基本论理的了解更加的深刻。就如我们在大

二刚开始接触一门学科时,必须了解大量的术语,记很多死的公式。所以在学习这门课的开始两三周我们都感到比较痛苦,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,我感到非常的头疼,下来都不想去看书。但是,选修了这门课以后,我觉得一些问题在结合了老师说的东西以后变得简明许多,对这个课程的认可度提高了许多。

三、统计学的一些基本知识

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。 统计的研究对象是同类事物所构成的总体的数量特征,因为只有是同类事物才有相同的数量特征,才有一定的规律。其中这些统计需要研究的全部事物的总体就是统计总体。它具有客观性、大量性、同质性、变异性、相对性等特征。而由于它有大量性,所以在研究的时候经常不能把所有的总体单位都进行调查研究,所以需要抽取一部分出来研究,然后通过样本的特征去推断总体的数量特征,这部分总体单位所构成的整体就是样本,它具有随机性的特点。这个过程体现了一种科学的精神,如何抽取样本,如何控制样本的代表性误差,如何从样本推断总体,每一个环节都需要运用科学的方法,谨慎地进行。

统计数据是总体或总体单位某一特征的具体表现,是统计工作的成果。它分为定性数据和定量数据,原始数据和综合数据,截面数据和时序数据。说明统计特征的概念与具体数字称为指标,他由指标名称和指标数值构成。数据的计量尺度分为四个层次,定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。对于统计数据的获得要经过2个步骤:统计数据的搜集、统计数据的整理。

前面提到了需要抽取一部分总本单位来作为样本,抽样方法有重复抽样和不重复抽样,抽样组织方式分为简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和整群抽样。它们各有各的科学性,各有各的适用条件,应该根据具体的情况来反映。而选用了不同的抽样方法和组织方式都回对应不同的抽样误差的计算、抽样估计的计算、总体参数的检验、方差分析和回归分析。

四、总的心得与体会

最后,我要谈谈我学习统计的一些心得与体会。我们不能把统计学看成另外一种数学,它和数学有很大的不同。统计学更加地贴近实际,我们在学习中必须紧密联系到它的现实意义,比如做完了数据分析,我们不能像数学那样就完了,我们必须要理解分析出来的数据所具有的实际的经济意义,这样我们的分析才有意义。

当然我也看到了统计学和数学的紧密联系,统计中会用大量的数学工具,所以必须要复习一下相关的数学知识,这样才能在学习中灵活运用。

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。


第三篇:统计学学习心得


经过这一个学期对统计学的学习,深刻地了解到统计学和我们的生活息息相关,我们每一天都会遇到大量的统计问题,无论是走在大街上还是坐在电脑前我们都会接触到大量新闻和大众媒体在统计数字上的表现,如最近炒的很热的加多宝,它的广告语是:全国每卖出十罐凉茶,有七罐是加多宝。我们且不理会这句话的真假,我们单从这句话来看很明显的就是极大地运用了统计数字来表现其产品的销量大。还有我们去菜市场买菜的话,也会粗略地对一个菜的价格进行一个统计,就是会走几个菜摊子,对同一个菜的价格进行询问,然后对这些价格进行比较,最后得到一个比较平均的价格,进而在自己认为比较合理的价格范围进行采购。可见统计学与我们的生活已经是密不可分的了。

在学习统计学的教学过程中,很多例子也是我们生活中常见的例子,比如说学生的身高,体重等等,我们在学习中学习分析这些从生活中得来的数据,并经过统计得出合理的结论。这对于我们学生来说就大大提高了我们学习的兴趣,对于老师老说更是提高了课堂的效率。为了得出结论我们经历了收集数据,整理数据、描述数据和分析数据这些过程,并能利用结论进行合理预测和判断,这就培育了我们用数学的眼光来看待生活,用数学的思维思考生活,可以说这也是一种对于理智的培养,统计学的思维、原则和方法都可以帮助我们自己走出思维误区,更重要的是,还可以让我们识破充斥于广告、网络、媒体报道和专家言论中的误导甚至谎言,尽可能避免被他人忽悠。老师推荐我们看过一本书叫《统计数学会说谎》,这里面就有一个有趣的例子:用平均数来掩盖异常值。一个富翁走入一家坐满了穷人的酒吧,酒吧里人均收入将迅速提升,但每个穷人并没有因此致富。这就是最典型的平均数算法,掩盖了贫富悬殊被拉大到危险地步的事实。除了《统计数学会说谎》这本书里的这个例子,其实我们生活中还有很多这样的例子,如:在报纸上我们经常看到,劳动者平均工资相比过去有了大幅度增长,但却只强调了这个平均工资的增长,却对通货膨胀和加班这些因素只字不提。我们如果在学习中培养了统计学的思维原则和方法,相信我们能看到很多除了数字以外的其他的东西,从而认清事物的本质。

学习统计学,我们不仅要学习统计学中的这种思维,我们还应该掌握统计学中的各种软件的应用,如:EXCEL、SPSS。因为统计的很多分析都要靠软件来完成,特别是在当今迎来的大数据时代,只有掌握统计学工具,才能做到分析和利用数据。能否应用统计学及时从海量数据中发现潜在需求,是企业能否准确把握创新机遇而赢得竞争的关键。例如我们统计书上209页10.1的这道练习题:一家电器公司的管理人员认为,每个月的销售额是广告费用的函数,并想通过广告费用对销售额做出估计。下面是相关数据:

现在我们来看一下这道题的第(2)问:用月销售额作因变量,电视广告费用和报纸广告费用作自变量,建立估计的回归方程,并说明回归系数的意义。从这道题上我们可以知道,我们用肉眼看表格上的数据,不借助软件进行计算,我们是很难得到方程的回归系数的,更别说说明意义了。这时我们就要借助SPSS或者EXCEL这些软件对表格上的数据进行分析,而且很快得出结论:

这时我们就可以得出得到这个回归方程:y=83.230+2.290x1+1.301x2。而且我们可以很快说出回归系数的意义:电视广告费用增加1万元,月销售额将增加2.29万元,报纸广告费用增加1万元,月销售额增加1.301万元。这就说明了广告的效果明显比报纸的效果要好得多,从而可以调整广告费用和报纸费用的比例,为企业赢得更高的销售额。这个例子就充分说明了掌握数据分析软件的重要性了:

有效的分析数据是提高工作以及发展效率的关键。

所以学习统计学绝对是让人受益匪浅的,对于我们现在的大学生而言掌握统计学的基本理论和方法,能熟练地运用常用的统计软件分析数据,有助于我们利用手中的数据对负责的问题做出明智合理的决策,对以后我们走出校园,走向社会,或者进入企事业单位和经济管理部门从事统计调查,信息管理,数据分析等工作都是大有益处的。所以,在这里感谢老师这个学期以来对我们在统计学上的教导,以及和我们分享的一些书籍。

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