引言：易發(fā)表網(wǎng)憑借豐富的文秘實踐，為您精心挑選了九篇統(tǒng)計學(xué)經(jīng)典理論范例。如需獲取更多原創(chuàng)內(nèi)容，可隨時聯(lián)系我們的客服老師。

第1篇

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計學(xué)；地質(zhì)工作；重要作用；研究

近些年來，我國對地質(zhì)工作的重視程度不斷提高，投入的資金力度也有所增加，在國家的大力支持下，地質(zhì)工作取得了一定的進展，但和發(fā)達國家相比較，還存在一些問題。此種情況導(dǎo)致我國地質(zhì)工作的發(fā)展受到阻礙，為了解決其中存在的問題，工作人員將統(tǒng)計學(xué)相關(guān)知識和地質(zhì)工作結(jié)合在一起，通過有效的應(yīng)用此方面的知識，推動了我國地質(zhì)工作的發(fā)展。

一、地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)的概念

地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)是在1962年由法國的著名學(xué)者G.馬特隆教授提出的，此統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)是區(qū)域變化量，是在使用變異函數(shù)的情況下對隨機性以及空間性等為一體的自然現(xiàn)象進行熱分析的一門科學(xué)。只要是和空間數(shù)據(jù)所具有的隨機性以及結(jié)構(gòu)性，或者是依賴性等有關(guān)系的研究，或者是使用無偏內(nèi)插的方式來對數(shù)據(jù)進行估計，再或者是對數(shù)據(jù)所具有的波動性等進行模擬，都可以使用地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)理論[1]。

二、地質(zhì)統(tǒng)計和經(jīng)典統(tǒng)計兩者之間差異

地質(zhì)統(tǒng)計和經(jīng)典統(tǒng)計兩者之間是存在差異的，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，經(jīng)典統(tǒng)計在對地質(zhì)變量進行深入研究的時候，并沒將樣品所具有的空間分布特性考慮在內(nèi)，要知道，即使地質(zhì)變量的均值以及方差是一樣的，若是其樣品的分布位置不同，則其地質(zhì)變量的穩(wěn)定性也會是不相同的；第二，經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的研究對象是隨機抽取出來的，所以這些對象都是按照一定概率來進行分布的，而地質(zhì)統(tǒng)計則不同，在地質(zhì)統(tǒng)計下的地質(zhì)變量是集結(jié)構(gòu)性以及隨機性為一體的；第三，經(jīng)典統(tǒng)計對變量的原則可以進行無數(shù)次的實驗，并且每次實驗的結(jié)果可能都存在差異，而地質(zhì)變量則做不到這一點；第四，經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)對抽樣的要求是獨立進行，而地質(zhì)變量則并沒有這一方面的要求，反而是要求抽樣之間具有空間相關(guān)性[2]。地質(zhì)研究人員為了可以同時滿足其對概率統(tǒng)計有效性的要求以及地質(zhì)變量的特點，所以研究出了地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)。地質(zhì)統(tǒng)計以及經(jīng)典統(tǒng)計兩者的基礎(chǔ)都是大量采樣，通過對樣本屬性值所具有的分布頻率以及均值等進行分析，從而明確空間分布格局與其之間的關(guān)系。地質(zhì)統(tǒng)計區(qū)別于經(jīng)典統(tǒng)計的主要特點是，地質(zhì)統(tǒng)計可以對樣本值所具有的大小、空間位置以及距離進行綜合考慮，這樣就可以對經(jīng)典統(tǒng)計中存在不足進行彌補，進而提高地質(zhì)工作的效率，推動地質(zhì)工作的發(fā)展[3]。

三、統(tǒng)計學(xué)對地質(zhì)工作的重要作用

1.地質(zhì)統(tǒng)計工作可以深化經(jīng)濟體制改革，并強化經(jīng)濟管理

我國的市場經(jīng)濟體制已經(jīng)逐漸穩(wěn)定，在市場經(jīng)濟體制下，地質(zhì)企業(yè)想要生存下去，就必須在發(fā)展過程中，采用創(chuàng)新的思想觀念，并建立完善的符合社會發(fā)展需求的管理機制，對企業(yè)內(nèi)部的環(huán)境進行優(yōu)化，采用科學(xué)的方法來開展管理工作，對地質(zhì)勘查生產(chǎn)經(jīng)營活動進行科學(xué)的指導(dǎo)，進而確保其可以從自我封閉的狀態(tài)中逐漸地走向開放，走出國門[4]。這樣的情況就使得地質(zhì)勘查工作必須采用統(tǒng)計學(xué)理論，只有這樣才能推動地質(zhì)工作更好地發(fā)展，使其適應(yīng)當今社會的發(fā)展趨勢，加快地質(zhì)工作現(xiàn)代化的發(fā)展步伐。

2.地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)是國民經(jīng)濟信息化發(fā)展的必要要求

近些年來，我國科技水平的不斷提高，使計算機技術(shù)越來越成熟，其應(yīng)用范圍日益廣泛，在這樣的情況下，地質(zhì)工作部門在進行工作的過程中應(yīng)用了計算機技術(shù)，開始地質(zhì)信息自動化的建設(shè)。在發(fā)達國家中，信息的重要性已經(jīng)被人們普遍的認可，因此，我國應(yīng)該吸取國外先進的經(jīng)驗，對信息的重要性進行深入地認識，進而推動我國地質(zhì)工作的發(fā)展。

3.統(tǒng)計學(xué)可以對地質(zhì)工作進行估計

在進行地質(zhì)工作的過程中，相關(guān)人員需要對其進行估計，在估計過程中，使用統(tǒng)計學(xué)知識，就可以對其整體進行估計，也可以對其局部進行估計。

4.可以創(chuàng)新數(shù)學(xué)理論

在地質(zhì)工作中人們應(yīng)用了數(shù)學(xué)理論，但由于社會對地質(zhì)工作的要求不斷提高，所以傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論已經(jīng)無法滿足社會需求，面對此種情況，相關(guān)人員可以應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)理論來對傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論進行創(chuàng)新，這樣就可以解決地質(zhì)工作中存在的問題，推動其發(fā)展。

5.可以提高估計精度

在地質(zhì)工作中，工作人員需要對精度進行估計，應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)理論之后，其中的克立格方程會提高估計精度，這樣地質(zhì)工作的作用就可以更加充分地發(fā)揮出來。

6.可以對地質(zhì)變量的變化進行模擬

應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)理論之后的地質(zhì)工作，可以將地質(zhì)變量產(chǎn)生的變化更加真實的模擬出來，進而為工作人員對地質(zhì)體進行定量研究提供有力的數(shù)據(jù)依據(jù)。

7.可以充分利用已知信息

在地質(zhì)工作中，工作人員需要利用已知信息來深入地開展工作，在此過程中，傳統(tǒng)的地質(zhì)工作已經(jīng)無法滿足需求，但應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)的地質(zhì)工作可以幫助工作人員對未知地區(qū)以及已知信息的空間關(guān)系與區(qū)域變化量所具有的結(jié)構(gòu)特征進行深入地分析，進而幫助工作人員作出正確的判斷。

8.可以節(jié)省時間

傳統(tǒng)的地質(zhì)工作不僅需要耗費大量的時間，還需要大量的人力資源，為了節(jié)約時間提高工作效率，在其中應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)理論，統(tǒng)計學(xué)理論可以自動的生成拼圖，這樣就為工作人員進行計算提供了方便。

四、結(jié)束語

綜上所述，地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)在地質(zhì)工作中應(yīng)用具有重要的作用，而且隨著理論的不斷豐富和完善，其應(yīng)用范圍有了明顯的擴大，已經(jīng)逐漸成為研究界中的常用科學(xué)方法，并且隨其在各領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，實際作用愈發(fā)突出，已經(jīng)成為不容人們忽視的存在。因此，地質(zhì)工作人員應(yīng)該對統(tǒng)計學(xué)進行深入地研究，并提高自身應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)的水平，在地質(zhì)工作中充分發(fā)揮其作用，推動地質(zhì)工作的進一步發(fā)展。

作者:馬紅霞 單位:中國冶金地質(zhì)總局第三地質(zhì)勘查院

參考文獻:

[1]王允鋒.論統(tǒng)計學(xué)對地質(zhì)工作的重要作用[J].知識經(jīng)濟，2010（，11）：77.

[2]周旋，王選問，金瑜，等.基于地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法的某鐵礦資源量估算[J].金屬礦山，2015（，7）：86-90.

第2篇

關(guān)鍵詞：數(shù)理統(tǒng)計；西方統(tǒng)計思想史；數(shù)量經(jīng)濟學(xué)；貝葉斯

一、古典統(tǒng)計學(xué)時期

古典統(tǒng)計時期統(tǒng)計學(xué)同時存在不同的兩大學(xué)派，在這種情況下，爭議是必然的，但他們之間的爭議并未在國勢學(xué)派和政治算術(shù)學(xué)派之間爆發(fā)，而是通過內(nèi)部紛爭表現(xiàn)的。隨著政治算術(shù)學(xué)派的發(fā)展，其計量思想沖擊使得國勢派分為兩個陣營，一個是以哥根廷大學(xué)教授為代表的正統(tǒng)派，他們堅持統(tǒng)計研究要以文字記述為主，另一個是以克羅姆為代表的圖表派，主張在文字記述的基礎(chǔ)上，接受政治算術(shù)學(xué)派所提倡的計量方法的思想。圖表派和正統(tǒng)派的矛盾在十九世紀初期終于爆發(fā)了，正統(tǒng)派指責圖表派的表式統(tǒng)計是沒有方法的大雜燴，沒有形式，只能沉迷于表現(xiàn)；而圖表派則堅持認為，正統(tǒng)派只是固步自封、墨守成規(guī)，不能真正意識到能真正反映客觀事實的圖表和數(shù)字的重要性。克尼斯指出，雖然統(tǒng)計學(xué)的命名最早是由國勢學(xué)派提出的，但國勢學(xué)派沒有統(tǒng)計學(xué)之實，它僅僅是關(guān)于用文字記述國家事項的“國家記述學(xué)”，并且其所使用的研究方法和目的與歷史學(xué)相一致，所以應(yīng)該把它被歸為歷史學(xué)，而政治算術(shù)學(xué)派屬于以新任務(wù)、新方法的方式提出的新的觀點，因而政治算術(shù)學(xué)派才是真正的統(tǒng)計學(xué)。克尼斯的論證宣告了政治算術(shù)學(xué)派在此次思想交鋒中取得勝利，結(jié)束了國勢學(xué)派和政治算術(shù)學(xué)派長期以來的爭論，同時也為統(tǒng)計學(xué)界指出了未來統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展方向。

二、近代統(tǒng)計學(xué)時期

到了近代統(tǒng)計學(xué)時期，比利時統(tǒng)計學(xué)家凱特勒同時融合了國勢學(xué)派和政治算術(shù)學(xué)派的思想，并在計量思想的基礎(chǔ)上引進概率論的方法，將統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展推向了一個新的高度，形成了近代統(tǒng)計學(xué)發(fā)展的起源思想，開辟了統(tǒng)計學(xué)的新時代。

十八世紀中后期，起源于英國的政治算術(shù)學(xué)派將其研究中心轉(zhuǎn)移到了歐洲，政治算術(shù)學(xué)派在保留自身研究方法和內(nèi)容的同時，吸收了國勢學(xué)派的研究目的形成新的統(tǒng)計學(xué)派――社會統(tǒng)計學(xué)派。社會統(tǒng)計學(xué)派的開創(chuàng)之作就是克尼斯在在解決政治算術(shù)學(xué)派和國勢學(xué)派爭端時發(fā)表的《作為獨立科學(xué)的統(tǒng)計學(xué)》，在這篇著作中克尼斯確立了統(tǒng)計學(xué)作為獨立社會科學(xué)的地位，隨后恩格爾支持并發(fā)展了他的統(tǒng)計理論。恩格爾認為統(tǒng)計學(xué)是根據(jù)合理的觀察，從而描述一定時期人類社會的組織和狀態(tài)以及這些組織、狀態(tài)的變化的一門科學(xué)。在克尼斯和恩格爾的統(tǒng)計思想基礎(chǔ)之上，德國統(tǒng)計學(xué)家梅爾總結(jié)了當時統(tǒng)計學(xué)界在各個方面取得的學(xué)術(shù)成果，建立和完善了社會統(tǒng)計學(xué)派的理論體系，由此社會統(tǒng)計學(xué)派又被人們稱為梅爾學(xué)派，該學(xué)派認為統(tǒng)計學(xué)是在大量事實的基礎(chǔ)上對社會現(xiàn)象進行研究，在研究中揭示社會現(xiàn)象發(fā)生變動的原因和規(guī)律，基于此，該學(xué)派將統(tǒng)計學(xué)定義為研究規(guī)律性的獨立實質(zhì)性社會科學(xué)。并且他們提出將統(tǒng)計學(xué)的研究內(nèi)容分為自然和社會，將其從存在形式分為總體與個體。

在社會統(tǒng)計學(xué)派發(fā)展的同時，留在英國本土的政治算術(shù)學(xué)派開始朝著數(shù)學(xué)方面發(fā)展，形成了舊數(shù)理統(tǒng)計學(xué)派。作為舊數(shù)理統(tǒng)計學(xué)派代表性人物的高爾頓比較擅長用統(tǒng)計方法研究生物進化（這主要受其熱衷于科學(xué)研究和統(tǒng)計調(diào)查的父親以及研究生物的表哥達爾文的影響），他在其創(chuàng)辦的雜志中首次提出生物研究中所使用的統(tǒng)計方法論為生物統(tǒng)計學(xué)，并在生物實驗中建立了若干新的數(shù)理統(tǒng)計概念和方法，諸如“相關(guān)”“回歸”“中位數(shù)”等。舊數(shù)理統(tǒng)計學(xué)派在方法上主要使用數(shù)學(xué)、概率論的方法，在搜集樣本資料時，更傾向于使用大樣本觀察，這與他們的生物統(tǒng)計研究思想是密不可分的。該學(xué)派的出現(xiàn)實現(xiàn)了統(tǒng)計學(xué)從實質(zhì)性到方法性的轉(zhuǎn)變。

三、現(xiàn)代統(tǒng)計思想

到了現(xiàn)代，戈塞的出現(xiàn)為舊數(shù)理統(tǒng)計學(xué)派走向新數(shù)理統(tǒng)計學(xué)派提供了基礎(chǔ)，其實相比于他的原名，他的筆名“student”更為人所熟知。在戈塞之前，人們一直認為統(tǒng)計認識思想的核心是大量觀察法，依靠大樣本統(tǒng)計來研究問題，然而他提出大樣本統(tǒng)計方法并不是適合于所有的情況，有時候受客觀原因的限制，有的實驗很難進行多次，所以人們只能從少量的觀察得出結(jié)論，這一思想構(gòu)成了后來形成的小樣本理論的基礎(chǔ)。該統(tǒng)計思想的出現(xiàn)也拉開了新數(shù)理統(tǒng)計時代的大幕，實現(xiàn)了數(shù)理統(tǒng)計學(xué)從描述性統(tǒng)計學(xué)向推斷性統(tǒng)計學(xué)的劃時代的轉(zhuǎn)變。

貝葉斯學(xué)派的思想源于1764年貝葉斯發(fā)表在倫敦皇家學(xué)會的遺作《An Essay Solving a Problem in the Doctrine of Chance》，在這篇著作中，貝葉斯提出了貝葉斯假設(shè)、貝葉斯公式以及參數(shù)的后驗分布密度等，從思想的呈現(xiàn)到貝葉斯得到廣泛的認可，期間經(jīng)歷了近200年的歷史，原因就在于貝葉斯統(tǒng)計思想與經(jīng)典統(tǒng)計思想之間存在很多分歧。他們之間的分歧基礎(chǔ)就在于統(tǒng)計學(xué)中對“概率”的理解，即“概率”的定義是客觀意義下還是主觀意義下。概率的存在有兩種解釋，第一是某系統(tǒng)的內(nèi)在特性，該特性不依賴于人們對系統(tǒng)的認識，即屬于客觀意義下；第二是對某一說法的相信程度的度量，這是在主觀意義下的解釋。經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)堅持認為概率是客觀意義下的，而貝葉斯統(tǒng)計在經(jīng)典統(tǒng)計中概率意義基礎(chǔ)上，擴展了意義的外延，即在包括第一種意義的同時加入了第二種意義。基于統(tǒng)計學(xué)中“概率”定義的不同理解，引發(fā)了這兩大學(xué)派在統(tǒng)計推斷以及推斷邏輯方面的更大分歧。

貝葉斯統(tǒng)計在發(fā)展的過程中，由于自身“主觀”的導(dǎo)向問題，受到了經(jīng)典統(tǒng)計的批判，但實踐領(lǐng)域的成功應(yīng)用證明了貝葉斯統(tǒng)計對統(tǒng)計思想的發(fā)展做出了很大的貢獻。貝葉斯統(tǒng)計的發(fā)展擴寬了統(tǒng)計學(xué)所研究問題的客體，使得統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用范圍擴大到很多不能大量重復(fù)實驗的領(lǐng)域。同時貝葉斯統(tǒng)計不僅開創(chuàng)了新的統(tǒng)計推斷形式，而且解決了經(jīng)典統(tǒng)計中的“兩難推斷問題”。

四、小結(jié)

在21世紀的今天，統(tǒng)計專家有各個方面的問題亟待解決，面對這些復(fù)雜的問題，哪一種統(tǒng)計思想在解決問題中占有支配地位，我們無從得知，但我們知道，統(tǒng)計學(xué)一定會在解決問題中更加趨于完善，在解決問題中留下更適合的。（作者單位：天津財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計系）

參考文獻：

[1]竇雪霞.統(tǒng)計思想演化的哲學(xué)思考[J].商業(yè)經(jīng)濟與管理，2011（1）

[2]郭海明.淺談幾種常見的統(tǒng)計思想[J].中國統(tǒng)計，2015（6）

[3]姚波，張凌翔.數(shù)學(xué)給了統(tǒng)計學(xué)什么[J].中國統(tǒng)計，2005（1）

[4]竇雪霞.歷史視野下的統(tǒng)計學(xué)內(nèi)涵思想分歧探討[J].重慶科技學(xué)院學(xué)報，2010（5）

第3篇

【提　要】　目的　探討經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)派與貝葉斯學(xué)派假設(shè)檢驗思想的異同。方法　總結(jié)和概括兩種思想，并結(jié)合一個實例對兩種思想進行比較。結(jié)果　兩種思想統(tǒng)一于貝葉斯定理，并在特定場合下相互等價；貝葉斯方法在先驗信息的利用、風險的回答、損失的考慮以及多重假設(shè)問題的處理等方面較經(jīng)典方法具有明顯的優(yōu)勢。結(jié)論　貝葉斯學(xué)派的理論應(yīng)用受到重視。

【Abstract】　Objective　To discuss differences between classical and Bayesian testing thoughts.Methods　First these two thoughts are summarized’and then they are compared through an example.Results　It is pointed out that these two thoughts are united on Bayes’s Theorem’that they are equal on given occasions’and that Bayesian testing approaches have more advantages than classical approaches in using prior information’indicating the hazard of testing’considering the loss’and dealing with the problem of multi-hypotheses.Conclusion　Great attention should be paid to Bayesian theory.

【Key words】　hypothesis test Classical school Bayesian school

假設(shè)檢驗問題是統(tǒng)計學(xué)的傳統(tǒng)問題，對于該問題，經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)派與貝葉斯學(xué)派有不同的處理思想。目前，經(jīng)典統(tǒng)計方法占據(jù)著統(tǒng)計學(xué)的主導(dǎo)地位，但是，貝葉斯方法正在國外迅速發(fā)展并得到日益廣泛的應(yīng)用，我們有必要給以足夠的重視。本文結(jié)合一個例子，對兩大學(xué)派的假設(shè)檢驗思想進行初步比較，以揭示兩種思想的區(qū)別與聯(lián)系，并著重探討貝葉斯方法的優(yōu)勢。

兩種假設(shè)檢驗思想

一、經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)派的假設(shè)檢驗思想

經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)派運用反證的思想進行推斷，即：在認定一次實驗中小概率事件不會出現(xiàn)的前提下，若觀察到的事件是H0為真時不合理的小概率事件，則拒絕H0。

上述思想可以用如下決策函數(shù)表示：

其中x代表樣本信息。Φ(x)取值為0時即為通常的“拒絕H0”。

二、貝葉斯學(xué)派的假設(shè)檢驗思想

貝葉斯學(xué)派直接討論H0和H1的后驗概率，依據(jù)后驗概率的大小進行推斷。

其基本的解決方案是：在先驗分布π下，有決策函數(shù)

Φ(x)取值為0時即“拒絕H0”。很明顯，它選擇了后驗概率較大的假設(shè)。

三、兩種思想的聯(lián)系與分歧

在經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)中，參數(shù)被看作未知常數(shù)，不存在參數(shù)空間，因而不存在H0和H1的概率，給出的是P(x|H0真)，其中x代表樣本信息。在貝葉斯方法中，參數(shù)被看成隨機變量，在參數(shù)空間內(nèi)直接討論樣本x下H0和H1的后驗概率，給出的是P(H0真|x)和P(H0不真|x)。

事實上，兩個學(xué)派的方法在一定程度上統(tǒng)一于貝葉斯公式。

由貝葉斯公式容易得到：

因此，當P(H0)=P(H1)，即H0與H1居于平等地位時，經(jīng)典學(xué)派與貝葉斯學(xué)派的結(jié)果是一致的。

然而，H0與H1地位往往不一致，H0常居于將被否定的位置，因而上述一致性并不總能成立。貝葉斯學(xué)派對此進行了深入的探討，他們的結(jié)果很有意義。

對于正態(tài)分布前提下的單側(cè)檢驗：X～N(θ，1)，H0：θ≤0　H1：θ＞0，經(jīng)典方法得到的P值與貝葉斯方法在無信息先驗分布下的后驗概率相等，此結(jié)論可以推廣到正態(tài)分布前提下其他類似的單側(cè)檢驗。

對于形如H0：θ=0，H1：θ＞0，(或H1：θ＜0)的單側(cè)檢驗，情況則不同，與下述的雙側(cè)檢驗有類似結(jié)果。

對于形如H0∶θ=0，　H1：θ≠0的雙側(cè)檢驗，經(jīng)典方法得到的P值與貝葉斯方法的后驗概率大不相同。在Berger和Sellke 1987年對正態(tài)分布前提下二者的比較研究中，當經(jīng)典方法得到的P在0.01～0.1之間時，貝葉斯方法得到H0為真的后驗概率大于P，因而此時拒絕H0所承擔的實際風險大于P，而這個區(qū)間對于經(jīng)典方法下結(jié)論是非常重要的。Hwang和Pematle 1994年提出，對這類雙側(cè)檢驗，類似結(jié)果始終存在，因而P值應(yīng)該由其他判斷標準來替代。但他們還沒有找到這種標準。

兩種思想的應(yīng)用

下面我們通過一個例子對兩種假設(shè)檢驗思想進行一些比較。

例：以隨機變量θ代表某人群中個體的智商真值，θi為第i個個體的智商真值，隨機變量Xi代表第i個個體的智商測驗得分，若該人群的期望智商為μ，則第i個個體在一次智商測驗中的得分可以表示為：xij=θi+eij=μ+ei+eij，其中ei為第i個個體的自然變異，eij為第i個個體第j次測量的測量誤差。根據(jù)以往積累的資料，已知在某年齡兒童的智商真值θ～N(μ’τ2)，其中μ=100’τ=15，個體智商測驗得分Xi～N(θi’σ2)，其中σ=10。現(xiàn)在一名該年齡兒童智商測驗得分為115，問：(1)該兒童智商真值是否高于同齡兒童的平均水平(即θi＞100)?(2)若取θi在(a’b)為正常，問該兒童智商是否屬于正常? 轉(zhuǎn)貼于

一、用經(jīng)典統(tǒng)計方法解答

對第一問，設(shè)H0：θi≤100　H1：θi＞100，按照經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)方法，若H0成立，則有：

因此，α水平下的拒絕域為｛x:x＞100+σ?u1-α｝

已知σi=10，若取α=0.05，有u0.95=1.645，100+10×1.645=116.45。

現(xiàn)有x=115，因此，在0.05水平尚不能認為該兒童智商高于平均水平。

對第二問，經(jīng)典方法需要進行兩次分別針對a、b的單側(cè)檢驗。過程與第一問相似，這里不再敘述。

二、用貝葉斯方法解答

在貝葉斯學(xué)派中，當θi未知時，將其看作隨機變量，與θ具有相同的分布，這是貝葉斯學(xué)派與經(jīng)典學(xué)派的一個重大區(qū)別。

根據(jù)貝葉斯理論，若X～N(θ，σ2)，其中σ2已知，θ未知，但已知θ的先驗分布是N(μ，τ2)，其中μ和τ2均已知，則給定x后θ的后驗分布為N(μ(x)’ρ-1，)其中(證明參見文獻［1］)。

由此得到，本例中該兒童智商θi的后驗分布為N(110.38，69.23)。

對第一問，同樣設(shè)H0：θi≤100　H1：θi＞100，查正態(tài)分布表可以得到：

P(H0：θi≤100|x=115)=0.106，

P(H1：θi＞100|x=115)=0.894

根據(jù)風險最小原則拒絕H0，接受H1。

對第二問，設(shè)H0：a＜θi＜b　H1：θi＜a或θi＞b，查正態(tài)分布表可以分別得到P｛H0：a＜θi＜b|x=115｝和P｛H1：θi＜a或θi＞b|x=115｝，類似第一問，依據(jù)風險最小原則作出推斷。

討　論

由上述分析和例子，我們可以看出，用貝葉斯方法處理假設(shè)檢驗問題至少在下述幾方面具有明顯優(yōu)勢。

一、先驗信息利用的充分性和風險的直觀性

從前述問題的處理，我們清楚地看到，經(jīng)典方法只使用了Xi的已有信息(貝葉斯學(xué)派稱之為先驗信息)，而貝葉斯方法則同時利用了Xi和θ的先驗信息。因而在第二問的解決上，貝葉斯方法較經(jīng)典方法少進行一次假設(shè)檢驗。

在貝葉斯方法中，由于導(dǎo)出了樣本x下的后驗分布，可以對風險給出正面的回答，因而較經(jīng)典方法下的間接判斷更直觀。

二、可以將后續(xù)問題納入考慮范圍

如果推斷錯誤在后續(xù)問題的解決過程中會造成一定損失，貝葉斯方法在進行推斷時可將這一損失考慮在內(nèi)。如：

在假設(shè)H0∶θ∈Θ0，H1∶θ∈Θ1(Θ0、Θ1是參數(shù)空間內(nèi)兩個互補子集)下，有：

Φ等于0，1分別代表拒絕、接受H0，a0、a1分別代表了第一、第二類錯誤造成的損失，這時，貝葉斯方法給出如下決策函數(shù)：

由于可以將假設(shè)檢驗結(jié)果帶來的損失納入檢驗考慮的范疇之內(nèi)，因而對問題的回答更接近實用。

三、多重假設(shè)的處理不存在困難

對多重假設(shè)，如將前例第二問改為：若θi∈(a’b)為智力正常，θi＜a為智力低下，θi≥b為智力超常，問該兒童智力屬何種類型?

在現(xiàn)有條件下，經(jīng)典方法很難處理這一問題。而貝葉斯方法對這一問題的解答并不存在特殊的困難，只需將假設(shè)設(shè)為：H0∶a≤θi＜b　H1∶θi＜a　H2∶θi≥b，多計算一個后驗概率便可。

第4篇

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計學(xué)習(xí) 試驗 方法

中圖分類號：C812文獻標識碼：A文章編號：1006-5954（2009）07-058-03

一、引言

統(tǒng)計的發(fā)展可以通過其所解決的問題展現(xiàn)：解決的問題不斷從簡單到復(fù)雜，從具體到抽象，這就要求其具有更強的計算能力，不斷的從狹義到廣義演變。傳統(tǒng)統(tǒng)計主要來源于具體的實驗，依賴于經(jīng)典的參數(shù)估計方法，而現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是研究利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí)的一種一般理論，屬于計算機科學(xué)、模式識別和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)相交叉與結(jié)合的范疇。由于較系統(tǒng)地考慮了有限樣本的情況，統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)理論相比有更好的實用性。統(tǒng)計學(xué)習(xí)（Statistics learning）的起源是一系列著名的實驗（如Turing Test等），隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展與信息量不斷增大的進程，統(tǒng)計學(xué)習(xí)（Statistical Learning）理論也在逐步完善以適應(yīng)新的需求。

現(xiàn)今的統(tǒng)計學(xué)習(xí)雖然已經(jīng)有了重大的發(fā)展，但是若想把事情完全交給機器完成卻不能得到理想結(jié)果，仍需要加入大量的人類智慧，例如：尋找事物特征、參數(shù)選取等等。不過類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等技術(shù)的革新幫助解決了很多現(xiàn)實中復(fù)雜的問題，可以應(yīng)用在諸多模式識別和回歸估計問題中，并已經(jīng)在很多實際問題中取得了很好的應(yīng)用成果。隨著統(tǒng)計學(xué)習(xí)發(fā)展，我們對統(tǒng)計有越來越高的期望，期望其可以發(fā)揮人類智慧的作用，計算能力再進一步提高，解決更加復(fù)雜的現(xiàn)實問題。

二、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的過去和現(xiàn)在

Alan Turing于1950年提出了一個著名的實驗――圖靈測試（“Turing Test”）：將一個具有智慧的機器和一個人類，放在一個布幕里面。人分別與機器和人類交談，如果分不出哪一個是機器，哪一個是人類的話，那么機器就具有了人工智能。由此揭開了人工智能（Artificial Intellegence）研究的序幕。在研究中，AI被劃分成Weak AI和Strong AI。Weak AI并不是功能較弱，而是指某個系統(tǒng)只要能表現(xiàn)出人類的智力就好，不管底層系統(tǒng)是否真的有人類的智力。Strong AI則是希望建構(gòu)出來的系統(tǒng)即使不是用細胞做的，他的架構(gòu)也卻是和人類相當，真的具有人類智慧。Weak AI可以由機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)來代表。只要給定問題的范圍，訓(xùn)練的資料(training data)，就可以由數(shù)據(jù)中選擇特征(Feature selection)，然后建構(gòu)數(shù)據(jù)的模型(Model selection)，最后把這個模型當成學(xué)習(xí)的成果，拿來做預(yù)測(Prediction)。

迄今為止，關(guān)于機器學(xué)習(xí)還沒有一種被共同接受的理論框架，其實現(xiàn)方法大致可以分為三種 ：第一種是經(jīng)典的（參數(shù)）統(tǒng)計估計方法。包括模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)；第二種方法是經(jīng)驗非線性方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks,ANN）；第三種方法是統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論（ Statistical Learning Theory或 SLT）。

（一）經(jīng)典的（參數(shù)）統(tǒng)計估計方法

經(jīng)典的（參數(shù)）統(tǒng)計估計方法包括模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)，現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)方法共同的重要理論基礎(chǔ)之一是統(tǒng)計學(xué)。參數(shù)方法正是基于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)，在這種方法中，參數(shù)的相關(guān)形式是已知的，訓(xùn)練樣本用來估計參數(shù)的值。

但是隨著電腦解決問題的廣泛應(yīng)用，研究人員試圖研究復(fù)雜問題時，發(fā)現(xiàn)了參數(shù)體系的缺點。

（1）大規(guī)模多變量問題導(dǎo)致了“維數(shù)災(zāi)難”現(xiàn)象的發(fā)生。研究人員觀察到，增大可考慮因子的數(shù)量就需要成指數(shù)的增加計算量。因此，在含有幾十個甚至是幾百個變量的實際多維問題中定義一個相當小的函數(shù)集，也是一種不切實際的想法。

（2）透過實際數(shù)據(jù)分析，實際問題的統(tǒng)計成分并不能僅用經(jīng)典的統(tǒng)計分布函數(shù)來描述。實際分布經(jīng)常是有差別的，為了建構(gòu)有效的算法，我們必須考慮這種差別。

（3）即使是最簡單的密度估計問題，最大似然方法也不見得是最好的。

總之，這種方法有很大的局限性。首先，它需要已知樣本分布形式，這需要花費很大代價，還有，傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)研究的是樣本數(shù)目趨于無窮大時的漸近理論，現(xiàn)有學(xué)習(xí)方法也多是基于此假設(shè)。但在實際問題中，樣本數(shù)往往是有限的，因此一些理論上很優(yōu)秀的學(xué)習(xí)方法實際中表現(xiàn)卻可能不盡如人意。

（二）經(jīng)驗非線性方法

經(jīng)驗非線性方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。這種方法利用已知樣本建立非線性模型，克服了傳統(tǒng)參數(shù)估計方法的困難。但是，這種方法缺乏一種統(tǒng)一的數(shù)學(xué)理論。

以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例進行簡單的介紹。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，可以通過預(yù)先提供的一批相互對應(yīng)的輸入――輸出數(shù)據(jù)，分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律，最終根據(jù)這些規(guī)律，用新的輸入數(shù)據(jù)來推算輸出結(jié)果，這種學(xué)習(xí)分析的過程被稱為“訓(xùn)練”。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、非局限性、非常定性和非凸性的特點，它是并行分布式系統(tǒng)，采用了與傳統(tǒng)人工智能和信息處理技術(shù)完全不同的機理，克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應(yīng)、自組織和實時學(xué)習(xí)的特點。但是，由于在長期發(fā)展過程中，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論上缺乏實質(zhì)性進展，所以新的方法，統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論開始受到越來越廣泛的重視。

（三）統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論

統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論（ Statistical Learning Theory或 SLT）是一種專門研究小樣本情況下機器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論，是傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)的重要發(fā)展和補充，為研究有限樣本情況下機器學(xué)習(xí)的理論和方法提供了理論框架，其核心思想是通過控制學(xué)習(xí)機器的容量實現(xiàn)對推廣能力的控制。該理論針對小樣本統(tǒng)計問題建立了一套新的理論體系，在這種體系下的統(tǒng)計推理規(guī)則不僅考慮了對漸近性能的要求，而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結(jié)果。V.Vapnik等人從六、七十年代開始致力于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論方面的研究，到九十年代中期，隨著其理論的不斷發(fā)展和成熟，其受到了越來越廣泛的重視。

在提到統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論時不得不說的一個核心概念是VC維。它是描述函數(shù)集或?qū)W習(xí)機器的復(fù)雜性或者說是學(xué)習(xí)能力(Capacity of the machine)的一個重要指標，在此概念基礎(chǔ)上發(fā)展出了一系列關(guān)于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的一致性(Consistency)、收斂速度、推廣性能(Generalization Performance)等的重要結(jié)論。

在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上，一種新的通用學(xué)習(xí)方法應(yīng)運而生，支持向量機（Support Vector Machine 或SVM）。支持向量機方法是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風險最小原理基礎(chǔ)上的，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性(即對特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度，Accuracy)和學(xué)習(xí)能力(即無錯誤地識別任意樣本的能力)之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力(Generalization Ability)。支持向量機方法有以下的幾個主要優(yōu)點有：

（1）它是專門針對有限樣本情況的，其目標是得到現(xiàn)有信息下的最優(yōu)解而不僅僅是樣本數(shù)趨于無窮大時的最優(yōu)值。

（2）算法最終將轉(zhuǎn)化成為一個二次型尋優(yōu)問題，從理論上說，得到的將是全局最優(yōu)點，解決了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中無法避免的局部極值問題。

（3）算法將實際問題通過非線性變換轉(zhuǎn)換到高維的特征空間(Feature Space)，在高維空間中構(gòu)造線性判別函數(shù)來實現(xiàn)原空間中的非線性判別函數(shù)，特殊性質(zhì)能保證機器有較好的推廣能力，同時它巧妙地解決了維數(shù)問題，其算法復(fù)雜度與樣本維數(shù)無關(guān)。

在SVM 方法中，只要定義不同的內(nèi)積函數(shù)，就可以實現(xiàn)多項式逼近、貝葉斯分類器、徑向基函數(shù)(Radial Basic Function 或RBF)方法、多層感知器網(wǎng)絡(luò)等許多現(xiàn)有學(xué)習(xí)算法。目前，SVM算法在模式識別、回歸估計、概率密度函數(shù)估計等方面都有應(yīng)用。例如，在模式識別方面，對于手寫數(shù)字識別、語音識別、人臉圖像識別、文章分類等問題，SVM 算法在精度上已經(jīng)超過傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法或與之不相上下。

由于 SVM方法較好的理論基礎(chǔ)和它在一些領(lǐng)域的應(yīng)用中表現(xiàn)出來的優(yōu)秀的推廣性能，近年來許多關(guān)于 SVM方法的研究，包括算法本身的改進和算法的實際應(yīng)用，都陸續(xù)提出。盡管SVM算法的性能在許多實際問題的應(yīng)用中得到了驗證，但是該算法在計算上存在著一些問題，包括訓(xùn)練算法速度慢、算法復(fù)雜而難以實現(xiàn)以及檢測階段運算量大等等。

傳統(tǒng)的利用標準二次型優(yōu)化技術(shù)解決對偶問題的方法可能是訓(xùn)練算法慢的主要原因。首先，SVM方法需要計算和存儲核函數(shù)矩陣，當樣本點數(shù)目較大時，需要很大的內(nèi)存，例如，當樣本點數(shù)目超過 4000時，存儲核函數(shù)矩陣需要多達128兆內(nèi)存；其次，SVM在二次型尋優(yōu)過程中要進行大量的矩陣運算，多數(shù)情況下，尋優(yōu)算法是占用算法時間的主要部分。

SVM方法的訓(xùn)練運算速度是限制它的應(yīng)用的主要方面，近年來人們針對方法本身的特點提出了許多算法來解決對偶尋優(yōu)問題。大多數(shù)算法的一個共同的思想就是循環(huán)反復(fù)運算：將原問題分解成為若干子問題，按照某種反復(fù)運算策略，通過反復(fù)求解子問題，最終使結(jié)果收斂到原問題的最優(yōu)解。根據(jù)子問題的劃分和反復(fù)運算策略的不同，又可以大致分為兩類。

第一類是所謂的“塊算法”（Chunking algorithm）。“塊算法”基于這樣一個事實，即去掉 Lagrange乘子等于零的訓(xùn)練樣本不會影響原問題的解。對于給定的訓(xùn)練樣本集，如果其中的支持向量是已知的，尋優(yōu)算法就可以排除非支持向量，只需對支持向量計算權(quán)值（即 Lagrange乘子）即可。

當支持向量的數(shù)目遠遠小于訓(xùn)練樣本數(shù)目時，“塊算法”顯然能夠大大提高運算速度。然而，如果支持向量的數(shù)目本身就比較多，隨著算法反復(fù)運算次數(shù)的增多，工作樣本集也會越來越大，算法依舊會變得十分復(fù)雜。因此第二類方法把問題分解成為固定樣本數(shù)的子問題：工作樣本集的大小固定在算法速度可以容忍的限度內(nèi)，反復(fù)運算過程中只是將剩余樣本中部分“情況最糟的樣本”與工作樣本集中的樣本進行等量交換，即使支持向量的個數(shù)超過工作樣本集的大小，也不改變工作樣本集的規(guī)模，而只對支持向量中的一部分進行優(yōu)化。

毫無疑問，固定工作樣本集的算法解決了占用內(nèi)存的問題，而且限制了子問題規(guī)模的無限增大；但是，從這個意義上來說，固定工作樣本集的算法把解標準二次型的尋優(yōu)問題的時間轉(zhuǎn)嫁到循環(huán)反復(fù)運算上了，它的反復(fù)運算次數(shù)一般會比“塊算法”多。尤其是 SMO，如果沒有一個好的啟發(fā)式反復(fù)運算策略，該算法就是一種盲目爬山法。

基于此，我們提出一種算法思想，希望能夠綜合兩類算法的特點。我們?nèi)耘f從最終目標中抽取子問題，借用某種反復(fù)運算策略使算法收斂。關(guān)鍵的，我們希望一方面子問題規(guī)模不會太小，以免反復(fù)運算次數(shù)太多，另一方面能借鑒 SMO的思想，利用二次問題的特點，找到子問題的解析解法，或者是近似解，從而不必對每一個子問題都調(diào)用尋優(yōu)算法。

此外，由于 SVM方法的性能與實現(xiàn)的上的巨大差異，我們在求解子問題時不一定要得到精確解（解的精確度可以由反復(fù)運算來保證），甚至還可以考慮對最終目標求取近似解。這樣，盡管結(jié)果的性能會受到影響，但是如果能夠大幅度提高運算速度，它仍不失為一種好方法。

三、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的將來

統(tǒng)計學(xué)習(xí)在現(xiàn)當代社會已經(jīng)有了飛速發(fā)展，但其還不能完全滿足人類的需求。在其進一步的發(fā)展過程中，仍需要在機器學(xué)習(xí)問題、語言意識的學(xué)習(xí)、人機界面等方面進行改進。在完成一項任務(wù)時，人類總是希望機器能夠自主獨立的完成，自己介入的越少越好。這就需要加強機器的文字意識，而不是將所有的信息轉(zhuǎn)化成數(shù)字之后機器才能識別。如果人類比較高層次的認知活動，如語言產(chǎn)生意義、尋找類似物品和抽象化的能力，其背后的神經(jīng)機制若能夠被發(fā)現(xiàn)，那么我們也可以了解大腦思想的表達方式，人腦和計算機之間可以互相轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，這時候人腦的能力和計算機的計算能力，就可以互補，讓我們計算帕斯卡爾三角形速度更快而沒有負擔。計算機也可以運用人類抽象化的能力，更正確地尋找“類似”的東西，并且是以更快的速度達成抽象化才能解決的問題。

四、結(jié)語

傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)習(xí)為統(tǒng)計學(xué)習(xí)的發(fā)展提供了堅實的理論基礎(chǔ)，現(xiàn)代統(tǒng)計理論無論是在假設(shè)還是方法上都有了很大的突破和進展。在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論廣泛吸收和融合相關(guān)學(xué)科的新理論，不斷開發(fā)應(yīng)用新技術(shù)和新方法，深化和豐富了統(tǒng)計學(xué)傳統(tǒng)領(lǐng)域的理論與方法，并拓展了新的領(lǐng)域。相信，統(tǒng)計學(xué)習(xí)必將會應(yīng)用于越來越廣泛的領(lǐng)域，解決迫在眉睫的問題，提供更大的便利。

■ 名詞解釋

［1］ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學(xué)模型，主要依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。

［2］ 支持向量機

支持向量機是數(shù)據(jù)挖掘中的一個新方法，能非常成功地處理回歸問題（時間序列分析）和模式識別（分類問題、判別分析）等諸多問題，并可推廣于預(yù)測和綜合評價等領(lǐng)域。

［3］ 特征空間

特征空間是相同特征值的特征向量的集合。

［4］ 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)是一種向前反饋網(wǎng)絡(luò)，可以處理不規(guī)則分布的高維數(shù)據(jù)。

［5］多層感知器網(wǎng)絡(luò)

多層感知器網(wǎng)絡(luò)是具有多個中間層的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

■ 參考文獻

[1] Berry Michael J. A., Linoff Gordon S. “Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management” John Wiley & Sons, Inc., 1997

[2] Guape, F.H.; Owrang, M.M. “Database Mining Discovering New Knowledge and Cooperative Advantage” Information Systems Management, 1995,12, pp.26-31

[3] Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth, “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data” Communications of the ACM, 1996, Vol 39., No.11, pp.27-34

第5篇

【關(guān)鍵詞】雙語教學(xué)；統(tǒng)計學(xué)專業(yè)；專業(yè)英語

隨著社會、經(jīng)濟和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，統(tǒng)計的范疇已覆蓋了社會生活的一切領(lǐng)域，是眾多學(xué)科不可缺少的實用型課程。而處在社會大環(huán)境中的統(tǒng)計專業(yè)學(xué)生要想獲取最新的專業(yè)技術(shù)信息，必須對專業(yè)英語有一定的了解，從而在軟件涉及專業(yè)知識時能夠運用自如，進而成長為學(xué)有所長，符合社會需求的高層次復(fù)合型、實用型人才。

一、我校統(tǒng)計學(xué)專業(yè)英語教學(xué)面臨的問題

為了能夠掌握世界先進技術(shù)和國外專業(yè)發(fā)展動向，本科生應(yīng)該能夠熟練閱讀專業(yè)文獻，并在專業(yè)領(lǐng)域具有初步的語言交流能力。新形勢對統(tǒng)計學(xué)專業(yè)大學(xué)生的要求不僅是能夠閱讀，也應(yīng)該能寫，能夠進行語言交流。但是，通過近幾年的專業(yè)英語教學(xué)實踐、教學(xué)效果及學(xué)生反映等方面收集的信息表明，目前本專業(yè)學(xué)生的專業(yè)英語實際能力與基本教學(xué)目標及實際應(yīng)用仍有一定的差距。問題主要集中在以下幾個方面。

1．課程設(shè)置的局限性

隨著全球經(jīng)濟一體化的日益發(fā)展，中國與世界的日益融合，培養(yǎng)視野開闊、專業(yè)突出、外語過關(guān)的統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人才成為高校教書育人的重要任務(wù)，而我校統(tǒng)計學(xué)專業(yè)只在大三大四本科生中開設(shè)四十幾個學(xué)時的專業(yè)英語課程，遠遠達不到專業(yè)培養(yǎng)的目標，為此，應(yīng)拓寬這種受時間限制的課程設(shè)置模式，逐步推廣雙語教學(xué)的專業(yè)英語教學(xué)模式，將專業(yè)英語貫穿于各門專業(yè)課程的學(xué)習(xí)過程中，這樣才能讓學(xué)生時時接受語言的影響，把漢語與英語，把英語與專業(yè)知識融為一體。

如果漢語的專業(yè)課先行，后學(xué)相應(yīng)的專業(yè)英語，學(xué)生感覺學(xué)之無味。但如果專業(yè)英語安排在專業(yè)課之前，學(xué)生又如聽天書，或感覺深度不夠。因此，有必要由傳統(tǒng)的專業(yè)英語課程單獨開課改為某些專業(yè)課程的雙語教學(xué)。

2．教材局限性

我校統(tǒng)計學(xué)專業(yè)是由應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)科發(fā)展起來的，學(xué)生系統(tǒng)學(xué)習(xí)的專業(yè)知識涉及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)以及概率論等多學(xué)科，知識覆蓋面廣，內(nèi)容非常豐富，因此專業(yè)英語課程的教學(xué)內(nèi)容以概率統(tǒng)計為側(cè)重，同時也需要涵蓋高等數(shù)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)以及社會學(xué)等多領(lǐng)域。各個學(xué)校專業(yè)培養(yǎng)的方向不同，所用教材也有相當?shù)牟町悺＿@就需要任課教師自己準備教材。但如果我們采取某些專業(yè)基礎(chǔ)課程實施雙語教學(xué)就比這要容易得多。國外許多統(tǒng)計學(xué)方面的專家學(xué)者原版的英文專業(yè)書籍，既有嚴謹?shù)睦碚摚钟懈挥袝r代氣息的例子，這些對增加學(xué)生學(xué)習(xí)的趣味性都特別有幫助。

3．師資匱乏

統(tǒng)計學(xué)專業(yè)課程涉及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、概率論、經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、社會學(xué)和醫(yī)學(xué)等諸多領(lǐng)域。因此教師如要能勝任專業(yè)英語的教學(xué)，不僅要求傳統(tǒng)意義上的英語好，還要求有開闊的視野，寬廣的知識面，這樣才能夠較好地引領(lǐng)學(xué)生順利地進行專業(yè)英語的學(xué)習(xí)。這就增加了專業(yè)英語教學(xué)的難度。但是對于一些學(xué)校剛剛引進的年輕博士們來說，對于自己專業(yè)方向上的英語是非常熟悉的。讓他們從事雙語教學(xué)也不是難事，但如果讓他們上好大一統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)專業(yè)英語課卻有相當?shù)碾y度。

4．學(xué)生學(xué)習(xí)缺乏積極性

學(xué)生對專業(yè)英語的認識不足，認為是無足輕重并且可以輕松過關(guān)的一門課程。學(xué)生對于專業(yè)英語缺乏了解，認為是英語的后續(xù)。而如果把專業(yè)英語的教學(xué)融入到專業(yè)課的雙語教學(xué)中去，利于轉(zhuǎn)變學(xué)生對于這門課程的認識，進而調(diào)動大家的學(xué)習(xí)積極性，從而為更好地學(xué)習(xí)專業(yè)課服務(wù)。由于我國傳統(tǒng)外語教學(xué)中“費時較多，成效較低”等問題始終沒有得到很好的解決，進而反映在學(xué)生上就是學(xué)習(xí)效率低、英語應(yīng)用能力差，這是雙語教學(xué)中的最大困難。

我校統(tǒng)計學(xué)專業(yè)英語的教學(xué)現(xiàn)狀迫切要求我們改革教育模式，提高教學(xué)質(zhì)量，為培養(yǎng)21世紀高素質(zhì)復(fù)合型人才服務(wù)。在教學(xué)實踐過程中，我們從建設(shè)師資隊伍、調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、改變教學(xué)方式、改善考核方式幾方面著手，對統(tǒng)計學(xué)雙語教學(xué)進行初步嘗試。

二、統(tǒng)計學(xué)專業(yè)雙語教學(xué)的建設(shè)

國家教育部已提出加強大學(xué)本科教學(xué)的12項措施，其中要求各高校在三年內(nèi)開設(shè)5%～10%的雙語課程，并引進原版教材和提高師資水平。雙語教學(xué)是一個需要教師、學(xué)生和教學(xué)內(nèi)容（教材）以及教學(xué)方法互相配合的復(fù)雜過程。想要建設(shè)好雙語教學(xué)，也要從這幾個方面入手。

1．內(nèi)容設(shè)計

根據(jù)本專業(yè)的特點，我們將教學(xué)內(nèi)容劃分為基礎(chǔ)知識和應(yīng)用知識兩個模塊。在基礎(chǔ)知識模塊中，劃分為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識、經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)知識和概率統(tǒng)計基礎(chǔ)知識三大板塊，在應(yīng)用知識模塊，向?qū)W生介紹科技文獻的寫作規(guī)范、英語單詞的構(gòu)詞方式以及國際交流的常見用語等，從而培養(yǎng)學(xué)生對專業(yè)語言的理解能力和實際運用能力。

2．教材的選擇

國內(nèi)編寫的統(tǒng)計學(xué)專業(yè)方面教材系統(tǒng)性強、敘述嚴謹、知識體系清晰、重視基本概念的介紹和理論知識的推導(dǎo)；而國外的優(yōu)秀教材則具有許多與時代緊密結(jié)合的實例，另外注重最新的科研成果。許多經(jīng)典的專業(yè)課程在國外一些著名教授的主頁上都有相關(guān)課程的案例分析資料、授課PPT、相關(guān)的多媒體資源，鏈接豐富而且更新速度快。因此，教材以國外專業(yè)英文經(jīng)典論著為基礎(chǔ)，結(jié)合國內(nèi)的優(yōu)秀教材，同時運用查閱網(wǎng)絡(luò)、資源共享、集中交流等手段選取一些介紹專業(yè)前沿領(lǐng)域及發(fā)展動態(tài)的相關(guān)文獻，這樣使學(xué)生在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)專業(yè)知識的同時又接觸到學(xué)科前沿。英文經(jīng)典讓學(xué)生體會原版的表達方式及相應(yīng)的語言氛圍，相關(guān)文獻讓學(xué)生體會到科技文獻嚴謹?shù)膶懽饕?guī)范和態(tài)度，學(xué)生在學(xué)習(xí)英語的同時，也能逐漸培養(yǎng)起一定的專業(yè)素養(yǎng)。貼近實際的案例分析，讓學(xué)生了解到專業(yè)課的實際用途，而不是只感覺到空洞的理論。

第6篇

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計學(xué)；教育改革；大數(shù)據(jù)

一、引言

最早提出大數(shù)據(jù)時代到來的機構(gòu)是全球知名的麥肯錫咨詢公司，該公司在一份研究報告中指出：“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素，人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來”。

大數(shù)據(jù)是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用帶來的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型激增而衍生出來的一種現(xiàn)象，但大數(shù)據(jù)一詞不僅指規(guī)模大、種類多的數(shù)據(jù)集，還包括對這種數(shù)據(jù)集進行采集、處理與分析以提取有價值信息和直接創(chuàng)造價值的技術(shù)構(gòu)架和技術(shù)過程。大數(shù)據(jù)的第一個特征是數(shù)據(jù)量巨大。截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）級別。第二個特征是數(shù)據(jù)類型繁多、異構(gòu)性突出，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三個特征是數(shù)據(jù)價值密度較低，數(shù)據(jù)中存在大量重復(fù)性和無價值性信息或噪聲。如何通過強大的計算技術(shù)和統(tǒng)計分析等方法迅速完成數(shù)據(jù)的價值提純，是大數(shù)據(jù)時代亟待解決的難題。第四個特征是處理速度快、時效性要求高。這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。

目前，不同的學(xué)科領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)概念有著不盡相同的解釋，但各種解釋中大致可以從兩個方面去理解。首先，大數(shù)據(jù)概念體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量的巨大、種類的眾多及產(chǎn)生速度的飛快，同時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集極有可能包含著各種半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；其次，大數(shù)據(jù)概念還體現(xiàn)在對數(shù)據(jù)進行處理的手段和流程方面，由于數(shù)據(jù)量的龐大和類型復(fù)雜，利用常規(guī)的統(tǒng)計軟件已經(jīng)無法對當今的數(shù)據(jù)進行及時有效的存儲、分析及處理。因此，所謂的大數(shù)據(jù)并不是單純指數(shù)據(jù)流量的巨大，還指其結(jié)構(gòu)的復(fù)雜和種類的多樣，在數(shù)據(jù)處理和分析上需要采用高端計算平臺或高級統(tǒng)計軟件，以及海量數(shù)據(jù)中存在著可挖掘的潛在的大量價值信息與知識。

近年來，隨著高速計算機的應(yīng)用、信息技術(shù)的快速發(fā)展，特別是云計算技術(shù)的發(fā)展，使大數(shù)據(jù)的存儲和分析技術(shù)得到迅速發(fā)展，目前的核心技術(shù)有MapReduce、GFS、BigTable、Hadoop，以及數(shù)據(jù)可視化等。在數(shù)據(jù)搜集上，可方便地通過在線互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫獲取二手數(shù)據(jù)或一手實時數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)分析上，傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法采取的是基于統(tǒng)計模型的樣本數(shù)據(jù)分析，而大數(shù)據(jù)分析技術(shù)則是通過高端計算平臺，對大數(shù)據(jù)中的信息進行挖掘。

統(tǒng)計學(xué)作為對數(shù)據(jù)進行處理和分析的科學(xué)，必然受到大數(shù)據(jù)的影響。在大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計學(xué)教育必須與時俱進，跟上時展步伐。近年來，有不少文獻討論了大數(shù)據(jù)環(huán)境下我國統(tǒng)計學(xué)教育的改革問題（例如[1]-[5]），本文在分析大數(shù)據(jù)時代特征的前提下，進一步討論我國統(tǒng)計學(xué)教育的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)、統(tǒng)計學(xué)教育改革的內(nèi)容、方法、借鑒和適應(yīng)時代要求的變革問題。

二、統(tǒng)計學(xué)教育的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

2013年，教育部對我國統(tǒng)計學(xué)專業(yè)設(shè)置進行一次新的調(diào)整，將原來的既可授予理學(xué)學(xué)位，也可授予經(jīng)濟學(xué)學(xué)位的統(tǒng)計學(xué)專業(yè)劃分為統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)三個本科專業(yè)[6]。根據(jù)教育部高等學(xué)校統(tǒng)計類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會2013年11月公布的數(shù)據(jù)，當時全國有194所高校開設(shè)了統(tǒng)計學(xué)專業(yè)，156所高校開設(shè)了應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)專業(yè)，164所高校開設(shè)了經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)專業(yè)[6]。目前，全國開設(shè)這三個統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的高校個數(shù)和在校學(xué)生人數(shù)與2013年相比都有不少的增加。

面對大數(shù)據(jù)時代，我們目前的統(tǒng)計學(xué)教育無論在培養(yǎng)目標和教學(xué)內(nèi)容上，還是在教育方式和人才培養(yǎng)模式上，都存在著亟待解決的挑戰(zhàn)性問題。例如，在專業(yè)培養(yǎng)目標和人才培養(yǎng)過程中，我們比較重視課程層面上的評價，比較輕視專業(yè)層面上的整體評價，缺乏對學(xué)生綜合能力的反饋機制。

關(guān)于教學(xué)內(nèi)容，目前三個統(tǒng)計學(xué)專業(yè)在統(tǒng)計理論和應(yīng)用統(tǒng)計兩個方面有不同的側(cè)重。統(tǒng)計理論主要包括：抽樣理論、實驗設(shè)計、估汁理論、假設(shè)險驗、決策理論、貝葉斯統(tǒng)計、半?yún)?shù)和非參數(shù)統(tǒng)計、序貫分析、多元統(tǒng)計分析、時間序列分析、小樣本理論和大樣本理論等。在數(shù)據(jù)分析中，現(xiàn)今的統(tǒng)計方法基本以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主要處理對象，而對非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和工具涉及較少。因此，現(xiàn)今統(tǒng)計學(xué)課程及內(nèi)容已不能滿足從事非結(jié)構(gòu)型和半結(jié)構(gòu)型的大數(shù)據(jù)研究和商業(yè)應(yīng)用對人才培養(yǎng)的需要，必須進行必要的改革。

對于教育方式，鑒于大數(shù)據(jù)時代要求，統(tǒng)計分析人員需要具備較高的數(shù)學(xué)和現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，具有較高的軟件操作能力，掌握一定的大數(shù)據(jù)收集、整理、分析、處理和挖掘數(shù)據(jù)的技能。日本學(xué)者城田真琴認為：“數(shù)據(jù)科學(xué)家要有計算機科學(xué)專業(yè)背景，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計方面的素養(yǎng)和使用數(shù)據(jù)挖掘軟件的技能，善于利用數(shù)據(jù)可視化的手法展現(xiàn)晦澀難懂的信息，而且具備相應(yīng)的專業(yè)知識、眼界和視野，具有適應(yīng)社會發(fā)展和創(chuàng)造價值的能力”。現(xiàn)今的統(tǒng)計學(xué)教育方式還不能很好適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)需要，必須進行必要及時的調(diào)整和變革。

對人才培養(yǎng)模式，大數(shù)據(jù)時代不僅要求培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)處理和分析所需的基本素質(zhì)與技能，更重視培養(yǎng)從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和挖掘價值信息、把握市場機遇、創(chuàng)造利潤的潛在能力。面對大數(shù)據(jù)時代的諸多挑戰(zhàn)，現(xiàn)代統(tǒng)計技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘方法、計算機信息技術(shù)、軟件工具和理念的日新月異，培養(yǎng)統(tǒng)計人才的教育模式也需要相應(yīng)變化，統(tǒng)計學(xué)教育只有與時俱進，主動做出全面的調(diào)整和變革才能適應(yīng)新時代知識進步和激烈人才市場競爭的需要，積極迎接大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)時代對統(tǒng)計學(xué)教師有更高的要求，統(tǒng)計學(xué)教師需要與時俱進，跟上時代步伐。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等信息技術(shù)的發(fā)展，對數(shù)據(jù)的分析和處理的技術(shù)也隨之要求更高，統(tǒng)計學(xué)教師固有的知識體系已不能滿足培養(yǎng)現(xiàn)代統(tǒng)計人才的需要，必須進一步深化和更新原有的統(tǒng)計學(xué)理論知識，而且還需要學(xué)習(xí)掌握計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫和信息科學(xué)等有關(guān)知識和技術(shù)，同時還要熟悉處理非結(jié)構(gòu)型和半結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)的知識和技能，以適應(yīng)現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)教育對教師的知識結(jié)構(gòu)和基本素質(zhì)的要求。

大數(shù)據(jù)時代對統(tǒng)計專業(yè)的學(xué)生也提出了更高的要求，他們不僅需要掌握現(xiàn)代統(tǒng)計理論、統(tǒng)計方法和專業(yè)統(tǒng)計軟件，還要學(xué)會如何分析、處理來自互聯(lián)網(wǎng)或各種實際問題中的海量數(shù)據(jù)，如何利用統(tǒng)計軟件和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行數(shù)據(jù)操作，如何借助軟件技術(shù)和統(tǒng)計準則判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量，如何進行模型選擇和評價模型方法的有效性，如何準確清晰地呈現(xiàn)統(tǒng)計分析結(jié)果和結(jié)論，等等。

2014年11月，美國統(tǒng)計學(xué)會了統(tǒng)計學(xué)本科專業(yè)指導(dǎo)性教學(xué)綱要 [7]，該教學(xué)綱要對統(tǒng)計學(xué)專業(yè)提出四個方面的要求：（1）具有扎實的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、強大的統(tǒng)計計算和編程能力，熟練使用統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)庫；（2）分析來自現(xiàn)實問題的真實數(shù)據(jù)，真實數(shù)據(jù)是統(tǒng)計專業(yè)教育的重要組成部分；（3）掌握多樣化的統(tǒng)計模型方法；（4）具有通過語言、圖表和動畫等方式解釋數(shù)據(jù)分析結(jié)果的能力。美國是統(tǒng)計學(xué)教育和人才培養(yǎng)最先進的國家之一，該指導(dǎo)性教學(xué)綱要代表著美國統(tǒng)計學(xué)專業(yè)培養(yǎng)人才的基本要求和發(fā)展方向，對我國統(tǒng)計教育的改革具有重要的參考價值。以該指導(dǎo)性教學(xué)綱要為參考依據(jù)，對照我國目前的統(tǒng)計學(xué)本科專業(yè)教育，無論是在培養(yǎng)目標和課程設(shè)置方面，還是在教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法方面，都存在著亟待解決的挑戰(zhàn)性問題。

三、統(tǒng)計學(xué)教育的改革

大數(shù)據(jù)時代的統(tǒng)計學(xué)教育不僅是各種統(tǒng)計方法、數(shù)據(jù)挖掘方法和信息技術(shù)手段的延續(xù)或發(fā)展，更主要的是這些方法的集成應(yīng)用和在實際數(shù)據(jù)分析中的真實體驗。過去，企業(yè)數(shù)據(jù)庫價格昂貴，在統(tǒng)計學(xué)教育的教學(xué)案例或?qū)嶒炚n教學(xué)中，很少采用真實和海量的數(shù)據(jù)庫資源，基本都是采用過時或虛擬的數(shù)據(jù)。今天，像百度大數(shù)據(jù)引擎這樣的數(shù)據(jù)庫的逐步對外開放，將有助于開展“線上大數(shù)據(jù)統(tǒng)計實驗”教學(xué)。為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代要求，有必要利用網(wǎng)絡(luò)資源以及各種數(shù)據(jù)處理軟件，搭建線上大數(shù)據(jù)分析實驗教學(xué)平臺，全面開展大數(shù)據(jù)統(tǒng)計實驗教學(xué)的改革。實際上，借助大數(shù)據(jù)分析平臺，本科階段的統(tǒng)計學(xué)教育就可以融人聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)的可視化教學(xué)。其次，要時刻關(guān)注大數(shù)據(jù)分析理論的進展，及時將新理論新方法融入課堂教學(xué)內(nèi)容。

需要指出的是，在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)典統(tǒng)計理論和方法并沒有過時，但需要進行改進和進一步發(fā)展。這是因為，網(wǎng)上采集的巨型數(shù)據(jù)集往往存在大量的重復(fù)性和無價值數(shù)據(jù)信息，使得大數(shù)據(jù)價值密度降低。在對這些數(shù)據(jù)進行分析處理之前往往需要通過去噪、分層、截斷、聚類等方法的預(yù)處理，將其變成便于進行分析處理的小數(shù)據(jù)，繼而借助于經(jīng)典統(tǒng)計方法進行分析和處理。因而在大數(shù)據(jù)時代仍然需要采用傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)的小樣本理論和方法。所以，即便是在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)典統(tǒng)計方法仍然是進行統(tǒng)計分析的基石，其核心地位不可動搖。所以，在大數(shù)據(jù)時代仍然要強化統(tǒng)計學(xué)的基本理論和方法，尤其是在長期發(fā)展和實踐應(yīng)用中經(jīng)過驗證的、成熟有效的經(jīng)典和現(xiàn)代統(tǒng)計方法，在大數(shù)據(jù)時代仍然沒有過時，但需要結(jié)合大數(shù)據(jù)分析的需要對經(jīng)典統(tǒng)計方法進行必要的發(fā)展和改進。

大數(shù)據(jù)科學(xué)需要統(tǒng)計學(xué)與數(shù)學(xué)、計算機等學(xué)科的結(jié)合。亞馬遜大數(shù)據(jù)科學(xué)家John Rauser 認為：“數(shù)據(jù)科學(xué)家是統(tǒng)計學(xué)家和計算機工程師的結(jié)合體”。為了滿足大數(shù)據(jù)時代的要求，統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的課程設(shè)置需要進行必要的調(diào)整。應(yīng)根據(jù)新時代人才培養(yǎng)的要求，增設(shè)與大數(shù)據(jù)前沿領(lǐng)域發(fā)展相關(guān)的課程，如計算機網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)相關(guān)的軟件應(yīng)用，同時要加大實驗課和社會實踐課的比重，引導(dǎo)學(xué)生理解和掌握大數(shù)據(jù)概念、理論、技術(shù)和方法，培養(yǎng)其運用大數(shù)據(jù)的相關(guān)分析工具解決實際問題的能力。對于理論課程，除基本統(tǒng)計理論外，還應(yīng)開設(shè)一些較為現(xiàn)代和深入的課程，如現(xiàn)代貝葉斯方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用隨機過程論等。另外，還應(yīng)開設(shè)與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹、機器學(xué)習(xí)、支持向量機等課程。

為了培養(yǎng)與時代適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)人才，統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教師應(yīng)不斷更新自身的知識結(jié)構(gòu)和價值觀念，改變認識數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的思維，主動學(xué)習(xí)和補充互聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使自己的知識體系不斷更新和提升，跟上時展的步伐。

在大數(shù)據(jù)時代，要注意培養(yǎng)學(xué)生適應(yīng)社會的能力。統(tǒng)計專業(yè)人才培養(yǎng)模式應(yīng)以提高本專業(yè)學(xué)生數(shù)據(jù)分析方面的能力，開闊他們的視野，培養(yǎng)其適應(yīng)社會的能力。應(yīng)積極引導(dǎo)學(xué)生進入實訓(xùn)場所動手操作和鍛煉，嘗試以企事業(yè)單位的財政、金融、保險、統(tǒng)計、咨詢和信息公司等部門為主構(gòu)建專業(yè)性教育實踐基地。鼓勵學(xué)生到大數(shù)據(jù)相關(guān)的機構(gòu)部門、產(chǎn)業(yè)園區(qū)和企業(yè)中去調(diào)查研究和實踐。此外，統(tǒng)計專業(yè)應(yīng)積極同其他專業(yè)進行合作，聯(lián)合培養(yǎng)適應(yīng)新時代要求的數(shù)據(jù)分析人才。鑒于大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)分析人員在計算機技術(shù)、行業(yè)認知、業(yè)務(wù)知識、數(shù)據(jù)分析工具和方法的要求提高，統(tǒng)計學(xué)科應(yīng)主動與計算機、經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)等相關(guān)學(xué)科合作，培養(yǎng)學(xué)生的計算機能力、專業(yè)素質(zhì)和業(yè)務(wù)修養(yǎng)。

“它山之石可以攻玉”，關(guān)于統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的課程設(shè)置，可以參考和借鑒美國統(tǒng)計學(xué)會公布的統(tǒng)計學(xué)本科專業(yè)指導(dǎo)性教學(xué)綱要。根據(jù)該教學(xué)綱要，統(tǒng)計專業(yè)的課程設(shè)置應(yīng)該涵蓋五個模塊[7]：（1）統(tǒng)計方法與統(tǒng)計理論。建立統(tǒng)計模型并對模型的輸出結(jié)果進行評價，熟悉統(tǒng)計推斷，能夠從數(shù)據(jù)分析中得出恰當?shù)慕Y(jié)論。（2）數(shù)據(jù)操作和統(tǒng)計計算。熟練使用一款專業(yè)統(tǒng)計軟件進行探索性數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)和清洗數(shù)據(jù)中的錯誤記錄，具有編程能力和算法思維，可以進行各種數(shù)據(jù)操作，還應(yīng)掌握統(tǒng)計計算技術(shù)，能夠進行模擬研究。（3）數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。熟練掌握微積分、線性代數(shù)、矩陣論、概率論和數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識。（4）實踐訓(xùn)練和表達能力。具有良好的表達和交流能力，善于通過圖示和動畫等聽眾易于理解的方式展示分析結(jié)論，并且具有團隊合作精神和項目領(lǐng)導(dǎo)能力。（5）特定領(lǐng)域的知識。掌握特定應(yīng)用領(lǐng)域的知識，并用統(tǒng)計學(xué)特有的思維方法來分析和解決特定領(lǐng)域的實際問題。

大數(shù)據(jù)時代是以數(shù)據(jù)為中心的時代，統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的教育改革必須適應(yīng)這個時代的要求。統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析中軟件應(yīng)用能力至關(guān)重要。在眾多統(tǒng)計軟件中推薦使用R和SAS軟件，因為R是免費開源軟件，其統(tǒng)計建模、統(tǒng)計計算和可視化功能強大，更新迅速，是最新統(tǒng)計方法的主要平臺，非常有利于培養(yǎng)學(xué)生的編程能力和知識更新能力，而SAS軟件被很多公司用于數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析，在實際應(yīng)用領(lǐng)域具有長期而深遠的影響，是數(shù)據(jù)分析不可或缺的專業(yè)統(tǒng)計軟件。當然，教學(xué)中也可以嘗試使用其他專業(yè)統(tǒng)計軟件，例如經(jīng)濟統(tǒng)計專業(yè)學(xué)生也可使用SPSS軟件，但最好會使用SAS或R軟件。在加強軟件使用和編程能力的基礎(chǔ)上，應(yīng)加強學(xué)生統(tǒng)計計算和統(tǒng)計模擬能力的培養(yǎng)。在大數(shù)據(jù)時代，強調(diào)統(tǒng)計計算的重要性是大勢所趨。統(tǒng)計模擬技術(shù)是伴隨著高速計算機和信息技術(shù)的快速發(fā)展而廣泛應(yīng)用的現(xiàn)代技術(shù)，可用來解決傳統(tǒng)學(xué)科領(lǐng)域中無法解決的問題。例如，在計算技術(shù)飛速發(fā)展的今天，貝葉斯統(tǒng)計方法過去曾經(jīng)面臨的計算瓶頸正在逐漸消失，基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）技術(shù)的統(tǒng)計模擬方法在數(shù)據(jù)分析中的強大威力正在日益顯現(xiàn)[8]。

參考文獻：

[1] 劉春杰，大數(shù)據(jù)時代對當代統(tǒng)計學(xué)教育的挑戰(zhàn)，統(tǒng)計與決策，2015年，第8期。

[2] 孟生旺，袁衛(wèi)，大數(shù)據(jù)時代的統(tǒng)計教育，統(tǒng)計研究，2015年，第32卷4期。

[3] 葛虹，韓偉，大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計教育變革的SWOT分析與發(fā)展策略，統(tǒng)計與決策，2015年，第4期。

[4] 張海波，黃世祥，統(tǒng)計學(xué)專業(yè)學(xué)生大數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)方式選擇，統(tǒng)計與決策，2014年，第24期。

[5] 李衛(wèi)東，大數(shù)據(jù)對統(tǒng)計學(xué)科發(fā)展的影響，統(tǒng)計與決策，2014年，第13.期。

[6] 教育部高等學(xué)校統(tǒng)計類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會.統(tǒng)計學(xué)專業(yè)教學(xué)單位.http：///category/信息公開/教學(xué)單位，2013-11-15.

第7篇

(一)以統(tǒng)計分析軟件為分析工具

在構(gòu)建案例庫過程中，會面對大量的現(xiàn)實數(shù)據(jù)，更離不開統(tǒng)計軟件的使用。經(jīng)過長期的統(tǒng)計學(xué)教學(xué)實踐總結(jié)，Excel、SPSS、Eviews等統(tǒng)計計量軟件普及程度高，簡單易學(xué)。這些統(tǒng)計軟件能進行描述統(tǒng)計分析、方差分析、回歸分析、時間序列分析;統(tǒng)計軟件協(xié)助學(xué)生進行數(shù)據(jù)模擬，展示抽象統(tǒng)計公式。以統(tǒng)計軟件作為構(gòu)建案例庫的輔助工具，不僅可以提高對案例數(shù)據(jù)進行處理和分析的需要，而且統(tǒng)計軟件基本具有強大的繪圖功能，能使后續(xù)案例授課直觀明了，從而加深學(xué)生對統(tǒng)計理論的運用和認知。

(二)以資源型城市采煤沉陷區(qū)為主要調(diào)研對象

應(yīng)用性高等教育人才符合地方區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展要求，服務(wù)地方經(jīng)濟。作為應(yīng)用型本科院校的經(jīng)管統(tǒng)計類課程更具較強的區(qū)域性和應(yīng)用性，讓學(xué)生親身調(diào)研搜集數(shù)據(jù)，利用課堂所學(xué)的統(tǒng)計理論應(yīng)用技巧能讓統(tǒng)計學(xué)系列課程教學(xué)達到最好的效果，也能分析解決區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的實際問題。我們基于資源型城市的本科院校，以資源型城市和采煤沉陷區(qū)以及中小企業(yè)發(fā)展為主要調(diào)研對象。每年組織正在學(xué)習(xí)統(tǒng)計類課程的學(xué)生進行系統(tǒng)的實地調(diào)查(塌陷區(qū)農(nóng)戶、農(nóng)村實地調(diào)研、中小企業(yè)微觀數(shù)據(jù)調(diào)研、消費者行為調(diào)研等)。大量開展課外實踐活動，學(xué)生可以從實踐中搜集資料，從數(shù)據(jù)中學(xué)會統(tǒng)計軟件，從軟件分析結(jié)果中提煉調(diào)研結(jié)果，從調(diào)研結(jié)果中凝練統(tǒng)計類課程案例，構(gòu)建應(yīng)用性高等教育資源型城市統(tǒng)計學(xué)系列課程案例庫。

二、構(gòu)建統(tǒng)計類課程案例庫的必要性及重要性

筆者通過對國外著名大學(xué)(哈佛大學(xué)、芝加哥大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、劍橋大學(xué)、倫敦經(jīng)濟學(xué)院)的官網(wǎng)課程設(shè)置說明的查詢，新浪、網(wǎng)易、優(yōu)酷名校名師講壇視頻的學(xué)結(jié)出當前國外統(tǒng)計學(xué)教學(xué)，案例教學(xué)的凸顯特點。傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)類課程授課時，教師基本以經(jīng)濟理論、統(tǒng)計理論為主。因此，統(tǒng)計教學(xué)具有明顯的理論性，但其課程卻還兼具強烈的實踐性、應(yīng)用性和特色性。因此，“黑板粉筆”理論教學(xué)就不再適應(yīng)統(tǒng)計學(xué)綜合特征，構(gòu)建應(yīng)用性高等教育統(tǒng)計學(xué)類案例庫就成為時代的必然。由德國教育家瓦•根舍因和克拉夫基最先倡導(dǎo)的案例教學(xué)法，其意義是“運用精選的范例使學(xué)生掌握一般的具有普遍意義的知識，形成獨立和主動學(xué)習(xí)的能力”。統(tǒng)計學(xué)類課程作為一系列應(yīng)用性和實踐性極強的學(xué)科，通過利用理論作為分析現(xiàn)實經(jīng)濟的分析決策工具，其教學(xué)目標是培養(yǎng)學(xué)生運用數(shù)理統(tǒng)計理論分析解決實際問題，而案例教學(xué)則是實現(xiàn)該目標最主要和最有效的途徑。

三、構(gòu)建統(tǒng)計學(xué)類課程案例庫思路

基于地方應(yīng)用型本科院校辦學(xué)目標，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展人才需求任務(wù)，應(yīng)用性高等教育統(tǒng)計學(xué)類課程案例庫構(gòu)建要基于以下四個步驟:

(一)綜合教學(xué)

所謂綜合教學(xué)就是理論與實驗相結(jié)合、案例與實踐相結(jié)合的教學(xué)模式。構(gòu)建案例庫的最終目的是服務(wù)教學(xué)。綜合教學(xué)方式以多媒體案例進行教學(xué)，調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動性，將案例嵌入統(tǒng)計理論當中，組織學(xué)生進行案例討論，積極開展課外實踐調(diào)研，積極將理論與實踐相結(jié)合，提升其分析解決問題的能力。

(二)課外實踐調(diào)研

積極引導(dǎo)學(xué)生親自參與各類項目及課外調(diào)研，基于資源型城市發(fā)展特色，采煤沉陷區(qū)各種現(xiàn)存的數(shù)據(jù)，組織授課學(xué)生以考核方式組成小組自選課題，設(shè)置調(diào)查問卷，進行實地調(diào)研。以調(diào)查的過程及搜集回來的微觀數(shù)據(jù)資料進行編寫，集中體現(xiàn)大學(xué)生行為、資源型城市采煤沉陷區(qū)和中小企業(yè)發(fā)展及城鎮(zhèn)化發(fā)展等微觀數(shù)據(jù)。細化而言，大學(xué)生消費行為、大學(xué)生兼職行為、資源型城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、資源型城市經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀、采煤沉陷區(qū)農(nóng)戶生活現(xiàn)狀、采煤沉陷區(qū)綜合治理情況、采煤沉陷區(qū)土地流轉(zhuǎn)情況、采煤沉陷區(qū)失地農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移現(xiàn)狀、中小企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、中小企業(yè)融資現(xiàn)狀、小微企業(yè)經(jīng)營能力瓶頸等等案例。這些案例大大地豐富了理論教學(xué)，并利用學(xué)生身邊現(xiàn)象，貼近學(xué)生生活現(xiàn)實，體現(xiàn)資源型城市發(fā)展特色，解決資源型城市采煤沉陷區(qū)存在的種種社會及經(jīng)濟問題。

(三)整理實踐調(diào)查數(shù)據(jù)、統(tǒng)計軟件分析數(shù)據(jù)和編制案例

為了滿足區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展需求和應(yīng)用性人才需求以及統(tǒng)計學(xué)類課程教學(xué)要求，我們編制案例時主要從資源型城市統(tǒng)計年鑒及政府公報和以上大量學(xué)生實地調(diào)研微觀數(shù)據(jù)獲取，通過搜集回來的數(shù)據(jù)，利用各種傳統(tǒng)理論課程中相對應(yīng)的理論與統(tǒng)計軟件進行分析，系統(tǒng)編制案例，最終擇優(yōu)收錄我們構(gòu)建的特色案例庫。隨著每年教學(xué)變化及時展，案例庫將逐步更新并完善。案例素材的另一渠道是由師生共同查閱國內(nèi)外著名高校統(tǒng)計學(xué)案例庫，選取經(jīng)典案例，編輯經(jīng)典統(tǒng)計案例。在案例編寫的過程中，讓學(xué)生積極參與，發(fā)揮其主動性和創(chuàng)造性，并在案例中附學(xué)生的調(diào)研前期、中期及后期的經(jīng)驗和心得，從而豐富特色案例庫的內(nèi)容。

(四)建設(shè)資源型城市案例庫

第8篇

關(guān)鍵詞：衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué) PBL教學(xué)模式 教學(xué)改革

中圖分類號：G623 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2013）04（b）-0158-01

衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)是研究居民健康狀況以及衛(wèi)生服務(wù)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)的收集、整理和分析的一門科學(xué)，是預(yù)防醫(yī)學(xué)本科生必修的一門基礎(chǔ)課程，它具有實用性強、應(yīng)用廣等特點。衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)的理論知識體系有別于其他門類的醫(yī)學(xué)課程，因此被很多醫(yī)學(xué)生認為是一門難以學(xué)習(xí)和掌握的課程。Problem-Based S.Learning，簡稱PBL，是美國的神經(jīng)病學(xué)教授Ho Barrows于1969年首先創(chuàng)立，認為是一種較好促進學(xué)生的評判性思維能力的教學(xué)方法[1]。自引入醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域以來，許多研究表明PBL有利于學(xué)生提高學(xué)習(xí)技能和實踐能力。我們嘗試在衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教學(xué)過程中引入PBL教學(xué)模式，調(diào)動醫(yī)學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性。

1 PBL教學(xué)模式與傳統(tǒng)教學(xué)模式的區(qū)別

傳統(tǒng)的教學(xué)多采用“灌輸”的方式，老師灌得多，導(dǎo)得少；學(xué)生學(xué)得多，議得少；授課時間多，自學(xué)時間少。學(xué)生學(xué)習(xí)缺乏主動性，只能被動接受知識，遇到實際問題時，仍不能確定該選用哪種統(tǒng)計方法。這種模式下學(xué)生的學(xué)習(xí)動力和積極性明顯降低，由于長期的死記硬背，學(xué)生的分析問題推理能力未能很好鍛煉，不能充分合理地運用其學(xué)過的知識來解決問題。PBL教學(xué)法則是在介紹每章內(nèi)容前要先提出一個或多個在實際工作中常常遇到的問題，然后再引導(dǎo)學(xué)生尋找解決問題的方法，使學(xué)生對統(tǒng)計方法的原理尤其是應(yīng)用有了深刻的認識，在實際工作中就能夠正確選擇統(tǒng)計方法了。

2 PBL教學(xué)模式成功的關(guān)鍵

2.1 教師角色的轉(zhuǎn)變

在PBL教學(xué)中，教師的角色要從知識的傳授者逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生學(xué)習(xí)的幫促者，要設(shè)計恰當?shù)膯栴}；在課堂交流中營造輕松的課堂氣氛，培養(yǎng)學(xué)生的問題意識，提高他們的提問能力。

2.2 學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度

以交互討論為主要學(xué)習(xí)方式，調(diào)動學(xué)生主動學(xué)習(xí)積極性，密切師生聯(lián)系和雙向交流，采用理論和實踐相結(jié)合的教學(xué)方法，以問題為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，幫助學(xué)生系統(tǒng)掌握統(tǒng)計基本概念與統(tǒng)計方法，提高學(xué)生解決實際問題的能力，最大限度地調(diào)動他們的能動性，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造性思維[2]。

3 PBL教學(xué)模式的具體步驟

PBL教學(xué)為將來獨立解決問題奠定基礎(chǔ)，其具體步驟。

（1）理論授課：結(jié)合各個章節(jié)的內(nèi)容，采用案例教學(xué)，以典型案例引出問題，給出正確處理問題的統(tǒng)計思路與統(tǒng)計分析方法。

（2）確定問題：每次理論授課后，由授課教師根據(jù)各章節(jié)的內(nèi)容，結(jié)合自身科研工作中所遇到的問題以及文獻中出現(xiàn)的統(tǒng)計學(xué)問題，進行歸納總結(jié)，提出問題，同時明確學(xué)生的學(xué)習(xí)目標與任務(wù)。

（3）小組討論學(xué)習(xí)：指定學(xué)生組成專題學(xué)習(xí)小組，各小組根據(jù)特定問題查閱文獻，對文獻中研究內(nèi)容、存在的不足以及如何改進進行課堂討論分析，并對分析討論結(jié)果已報告形式進行總結(jié)。

（4）教師指導(dǎo)：教師對學(xué)生在文獻資料的檢索與學(xué)習(xí)過程中遇到的問題提出建議和指導(dǎo)，歸納總結(jié)各小組討論報告。

（5）成績評定：通過小組自評、學(xué)生互評、教師評價等形式對專題學(xué)習(xí)小組和課堂提問的學(xué)生進行評定[3]。

4 PBL教學(xué)模式的局限性及相應(yīng)對策

4.1 PBL教學(xué)模式的局限性

PBL教學(xué)模式實施過程中也存在一些問題，影響PBL教學(xué)效果。（1）傳統(tǒng)教學(xué)法的講授能給學(xué)生一個系統(tǒng)的知識框架，而PBL教學(xué)只是針對某個問題進行探討，影響了教學(xué)內(nèi)容的系統(tǒng)性。（2）學(xué)生長期習(xí)慣于傳統(tǒng)式的灌輸式教學(xué)，缺乏主動學(xué)習(xí)的技巧。（3）衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)總課時有限，學(xué)生要較好地回答問題，需占用大量的課余時間，加重了學(xué)生的學(xué)習(xí)負擔。（4）目前國內(nèi)醫(yī)學(xué)院校采用的各種版本衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)的教材，編排體系并不適合PBL教學(xué)。

4.2 解決對策

針對PBL教學(xué)模式出現(xiàn)的問題，可以采取以下策略：（1）PBL教學(xué)模式結(jié)合傳統(tǒng)教學(xué)模式――各章節(jié)內(nèi)容學(xué)習(xí)時，首先采用經(jīng)典案例授課，用經(jīng)典案例引出分析問題的統(tǒng)計學(xué)思路，給出解決問題的統(tǒng)計學(xué)方法，在講授理論同時培養(yǎng)學(xué)生形成統(tǒng)計思維方式。（2）根據(jù)專題討論內(nèi)容，加強師生互動，培養(yǎng)學(xué)生提問的能力，充分調(diào)動學(xué)生的主觀能動性，改變傳統(tǒng)教學(xué)中學(xué)生被動學(xué)習(xí)的局面。（3）結(jié)合授課情況以及學(xué)生學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)的問題，及時給予指導(dǎo)，使學(xué)生在較短時間內(nèi)高效完成學(xué)習(xí)任務(wù)。（4）培養(yǎng)學(xué)生分析問題和解決實際問題的能力的關(guān)鍵是看老師的主導(dǎo)作用與傳授知識的技能和技巧，這就要求老師不斷提高自身業(yè)務(wù)素質(zhì)[4]。（5）根據(jù)授課內(nèi)容、設(shè)置的問題、討論主題，探索編制適合PBL教學(xué)模式的衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教材。

通過PBL教學(xué)模式改革，使預(yù)防醫(yī)學(xué)本科學(xué)生逐漸培養(yǎng)起良好的科研思維能力，了解衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)理論知識體系，將實踐與理論知識相結(jié)合，增強學(xué)生解決實際問題的能力，同時提升教師的自身素質(zhì)，在提高教學(xué)質(zhì)量同時也有助于教師醫(yī)學(xué)科研能力的提升。

參考文獻

[1] 孫蓉，王勁松，孫峰.PBL教學(xué)模式在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中應(yīng)用效果評價[J].中國校外教育，2010（1）：95.

[2] 彭志行，趙楊，易洪剛，等.PBL教學(xué)模式在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用[J].中國高等醫(yī)學(xué)教育，2010（3）：79-81.

第9篇

關(guān)鍵詞：計量經(jīng)濟學(xué)；“深入淺出”；實驗教學(xué)

中圖分類號：G642.4 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2014）19-0077-02

一、計量經(jīng)濟學(xué)背景介紹

1.計量經(jīng)濟學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展。計量經(jīng)濟學(xué)（Econometrics）一詞最早由挪威經(jīng)濟學(xué)家、第一屆諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者弗里希（R.Frisch）于1926年在《論純經(jīng)濟問題》一文中，按照“生物計量學(xué)”（Biometrics）一詞的結(jié)構(gòu)仿造出來的。計量經(jīng)濟學(xué)是經(jīng)濟學(xué)的一個分支學(xué)科，是以揭示經(jīng)濟活動中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的分支學(xué)科，是由經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)三者結(jié)合而成的交叉學(xué)科。1930年12月弗里希和丁伯根（J.Tinbergen）等經(jīng)濟學(xué)家發(fā)起在美國克里富蘭成立國際計量經(jīng)濟學(xué)會，該學(xué)會的成立標志著計量經(jīng)濟學(xué)作為經(jīng)濟學(xué)的一門獨立學(xué)科被正式確立。美國諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者薩謬爾森（P.Samuelson）認為：“第二次世界大戰(zhàn)后的經(jīng)濟學(xué)是計量經(jīng)濟學(xué)的時代。”20世紀70年代以來，隨著計算機的廣泛應(yīng)用和非經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)的理論有了新突破，使得計量經(jīng)濟學(xué)的理論和應(yīng)用又進入一個新的階段。

2.計量經(jīng)濟學(xué)在國內(nèi)的發(fā)展。中國高等學(xué)校開設(shè)計量經(jīng)濟學(xué)課程已有20多年的歷史，起初只是在部分學(xué)校的少數(shù)專業(yè)開設(shè)，1998年經(jīng)教育部全國經(jīng)濟學(xué)教學(xué)指導(dǎo)委員會討論決定，把計量經(jīng)濟學(xué)納入了高等學(xué)校經(jīng)濟學(xué)門類各專業(yè)8門共同核心課程之一。全國各高校不僅在經(jīng)濟學(xué)類各專業(yè)已普遍開設(shè)了計量經(jīng)濟學(xué)，而且一些管理類專業(yè)也十分重視這門課程的學(xué)習(xí)。與此同時，計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)不再僅限于理論層面，計量經(jīng)濟分析在經(jīng)濟領(lǐng)域中得到一定運用，僅從經(jīng)濟學(xué)類期刊文章看，學(xué)者在探索經(jīng)濟問題的過程中，更希望通過對經(jīng)濟問題的定量分析來提升文章實用價值，它也成為文章含金量的一個重要尺標。據(jù)統(tǒng)計，在1984―2007年《經(jīng)濟研究》刊物上發(fā)表的近3300余篇論文中，以計量模型作為主要分析方法的論文占到了53%[1]。

二、計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)科特點

從學(xué)科綜合性看，計量經(jīng)濟學(xué)是一門綜合性邊緣學(xué)科。計量經(jīng)濟學(xué)的一個顯著特點是它自身并沒有固定的經(jīng)濟理論，計量經(jīng)濟學(xué)中的各種計量方法和技術(shù)，大多來自數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)，但建立的計量經(jīng)濟模型需有相關(guān)的經(jīng)濟理論作為支撐。因此，在運用計量經(jīng)濟學(xué)的過程中，我們需堅持以科學(xué)的經(jīng)濟理論為指導(dǎo)，緊密結(jié)合經(jīng)濟問題所處的環(huán)境，選擇適當?shù)挠嬃糠椒ú拍苁褂嬃垦芯砍晒l(fā)揮它應(yīng)有的作用。從方法論角度看，計量經(jīng)濟學(xué)是一門工具學(xué)科。作為方法論學(xué)科，計量經(jīng)濟學(xué)信奉“經(jīng)驗主義”，作為經(jīng)濟問題分析的工具，計量經(jīng)濟學(xué)需要通過對經(jīng)濟問題的數(shù)量關(guān)系，并從定量角度分析實際經(jīng)濟問題。因此，計量經(jīng)濟學(xué)通過自身的優(yōu)勢，將現(xiàn)實中的經(jīng)濟問題，通過計量經(jīng)濟方法并結(jié)合相應(yīng)軟件，將經(jīng)濟問題轉(zhuǎn)化為可度量且具有實際經(jīng)濟意義的分析結(jié)果，并為后續(xù)政策的制定提供數(shù)據(jù)支撐。

三、計量經(jīng)濟學(xué)在財經(jīng)院校的發(fā)展現(xiàn)狀

財經(jīng)院校在開設(shè)課程的過程中，更強調(diào)課程的實際應(yīng)用而不是課程的理論推導(dǎo)，理論推導(dǎo)并不是其教學(xué)主要目的。雖然理論推導(dǎo)及證明不是其學(xué)生的強項，但學(xué)生具有較強的經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)。雖然計量經(jīng)濟學(xué)作為經(jīng)濟學(xué)門類各專業(yè)核心課程，且該課程在教學(xué)建設(shè)中越來越受到重視，但計量經(jīng)濟學(xué)在財經(jīng)院校的課程開設(shè)中仍面臨著許多挑戰(zhàn)。首先，課程具有課時少、內(nèi)容多、實踐性強的特點。目前，財經(jīng)院校為本科生開設(shè)的計量經(jīng)濟學(xué)課時較為有限，而計量經(jīng)濟學(xué)是由經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科，以微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、微觀經(jīng)濟學(xué)、宏觀經(jīng)濟學(xué)和經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)等為先修課程。因此，計量經(jīng)濟學(xué)所涉及的知識內(nèi)容廣泛，內(nèi)容較多。其次，計量經(jīng)濟學(xué)現(xiàn)有教學(xué)特點致使學(xué)生課程壓力進一步加大。計量經(jīng)濟學(xué)要求學(xué)生在學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)之前必須具有宏微觀經(jīng)濟學(xué)、微積分、線性代數(shù)、概率論及數(shù)理統(tǒng)計等先行課程的良好基礎(chǔ)。但對財經(jīng)院校而言，選修計量經(jīng)濟學(xué)課程的本科生其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)參差不齊，加之開設(shè)的時間正好為學(xué)生專業(yè)課最多的時間段。另一方面，計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)是一個循序漸進的過程，前部分知識掌握的熟悉程度將直接影響后面知識的學(xué)習(xí)效果。最后，教學(xué)方法仍以理論講授為主，導(dǎo)致教學(xué)的“深入深出”。現(xiàn)行的計量經(jīng)濟學(xué)教材中充斥著各種數(shù)學(xué)公式，教師在教學(xué)過程中可能過分注重于數(shù)學(xué)理論推導(dǎo)，而忽視了財經(jīng)院校學(xué)生知識結(jié)構(gòu)背景，在課堂教學(xué)過程中缺乏對學(xué)生的引導(dǎo)與啟發(fā)，使得學(xué)生對計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)興趣縮減。

四、實現(xiàn)計量經(jīng)濟學(xué)本科教學(xué)的“深入淺出”途徑

如果在計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)過程中忽視定量分析，經(jīng)濟研究很難深入下去，對經(jīng)濟“政策效應(yīng)的驗證也是一句空話”，但如果不改變理論脫離實踐的問題，我們將會看到從公式到公式的數(shù)字游戲[2]，這將最終形成計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的“深入深出”，教學(xué)效果難于達到最大化。從財經(jīng)院校本科教學(xué)視角出發(fā)，實現(xiàn)計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的“深入淺出”教學(xué)途徑可以從以下幾方面進行考慮：

1.選擇經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)部分作為本科教學(xué)重點。在本科階段，計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)目標應(yīng)定位于讓學(xué)生掌握計量經(jīng)濟學(xué)最基本的理論與方法，讓學(xué)生具有運用計量經(jīng)濟方法分析實際經(jīng)濟問題的初步能力[3]。其中，經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用最為普遍，也是學(xué)習(xí)更高層次計量經(jīng)濟學(xué)課程的重要基礎(chǔ)，符合財經(jīng)院校絕大多數(shù)本科教學(xué)的實際要求。因此，可以選擇經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)部分作為本科教學(xué)重點，更多的非經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)的內(nèi)容可以放入更高層次學(xué)生的教學(xué)或?qū)W生根據(jù)自己個人興趣愛好拓展非經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)知識。

2.減少數(shù)學(xué)的理論推導(dǎo)，重視其分析思想及實際應(yīng)用。計量經(jīng)濟學(xué)是一門經(jīng)濟學(xué)課程，并不是數(shù)學(xué)課。因此，教學(xué)的內(nèi)容和教學(xué)過程不能過于數(shù)學(xué)化。盡可能地避免不必要的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，使學(xué)生了解方法的基本思想即可。以學(xué)生扎實的經(jīng)濟知識基礎(chǔ)為支撐，加強其計量經(jīng)濟學(xué)的實際應(yīng)用。

3.加強實驗教學(xué)及啟發(fā)教學(xué)。教師在教學(xué)實踐中需適當引入案例調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增加教師與學(xué)生之間的互動。根據(jù)理論教學(xué)的進度合理安排實驗教學(xué)的時間，通過案例演示及實驗操作以提高學(xué)生解決實際問題的能力。在案例講解的過程中，選擇經(jīng)濟熱點主題，同時案例內(nèi)容緊扣教學(xué)大綱，改變教材中實例一成不變的形象，保持案例的動態(tài)更新[4]。計量經(jīng)濟學(xué)的實驗課程學(xué)習(xí)可以讓學(xué)生更為直觀掌握計量經(jīng)濟學(xué)的運用。在實驗課案例講解的過程中，各個步驟需要結(jié)合經(jīng)濟問題及計量經(jīng)濟軟件講解，增加講解的直觀性，培養(yǎng)學(xué)生綜合運用知識的能力。

4.增加同行間的學(xué)術(shù)交流，把握學(xué)術(shù)前沿發(fā)展動態(tài)。計量經(jīng)濟學(xué)是一門交叉性學(xué)科，雖然這門學(xué)科在中國發(fā)展僅20多年，但其運用領(lǐng)域在不斷擴大。僅從目前權(quán)威的經(jīng)濟學(xué)類相關(guān)文獻統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，越來越多的文獻在分析實際經(jīng)濟問題的過程中涉及計量經(jīng)濟學(xué)方法作為輔助。計量經(jīng)濟學(xué)在中國的發(fā)展仍不成熟，并且其學(xué)術(shù)前沿問題也在不斷更新，僅憑專業(yè)教師單一力量還略顯單薄，因此，專業(yè)教師需增加專業(yè)間的學(xué)術(shù)交流活動，探討專業(yè)領(lǐng)域相關(guān)困惑。通過學(xué)術(shù)交流活動，專業(yè)教師可以更為深刻地理解計量經(jīng)濟學(xué)相關(guān)理論及學(xué)術(shù)前沿發(fā)展動態(tài)。教師在教學(xué)過程中可適當為學(xué)生講解專業(yè)相關(guān)的學(xué)術(shù)前沿發(fā)展現(xiàn)狀，增強學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力。

參考文獻：

[1]陳永偉.計量經(jīng)濟學(xué)課程教學(xué)的創(chuàng)新性探索與思考[J].科教新報（教育科研），2011，（4）：12-13.

[2]陳岱孫.陳岱孫文集（下卷）[M].北京：北京大學(xué)出版社，1989.

[3]莊.關(guān)于《計量經(jīng)濟學(xué)》課程本科教學(xué)改革的研討[J].統(tǒng)計與咨詢，2010，（06）：46-47.

[4]徐盈之.研究型大學(xué)高級計量經(jīng)濟學(xué)課程教學(xué)改革探討[J].東南大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2009，11（12）：228-231.

[5]高鐵梅.計量經(jīng)濟學(xué)分析方法與建模[M].北京：清華大學(xué)出版社，2006.

[6]李子奈.關(guān)于計量經(jīng)濟學(xué)課程教學(xué)內(nèi)容的創(chuàng)新與思考[J].中國大學(xué)教學(xué)，2010，（1）：18-22.