統計學
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統計學范文第1篇
通過分析現有統計學教材的特點，總結不足，提出非統計學專業統計學教材在內容體系、教學方法、理論與實驗教學銜接等方面的改革設想。
關鍵詞：
統計學；教材；教學方法；統計實驗
中圖分類號：
G4
文獻標識碼：A
文章編號：16723198（2014）22013501
1現有統計學教材分析
（1）部分教材針對性不強，包含內容太廣，與其他課程的內容重復。比如當今較多統計學教材中的概率基礎部分，在經濟管理本科專業的課程中都設置有《概率論與數理統計》或《概率論與隨機過程》這樣的課程，而如果將概率基礎部分納入統計學教材中，意義不大。再比如，在目前有些教材中的方差分析和國民經濟統計知識部分，對經濟管理專業的本科教學而言，該部分的必要性不大，同時也受到學時限制，這些內容在本科教學中不做要求。如果將其納入教材中只能增大學生用書成本。
（2）部分教材結構布局不合理，造成老師授課和學生學習的不便。主要體現在目前市面上統計學教材中緒論、統計數據搜集、整理和描述這幾個章節部分的布局比較亂，與統計工作過程的程序不相吻合。一個完整的統計工作過程應該是：統計數據搜集、統計數據整理與描述、推斷。
（3）教材案例陳舊、案例缺乏趣味性，不能適應學科應用發展的需要，也不利于學生學習主動性和積極性的調動。由于學科內容性質的原因，統計學理論和方法相對死板，學生學習中普遍反映難度大、枯燥。目前的同類教材中，有較大部分教材沒有應用案例，即使有少部分教材有案例體現，但絕大多數案例都比較陳舊，同時也缺乏趣味性。不能很好地激發學生學習的主動性和積極性。
（4）將理論教學與實驗教學孤立。在統計學教學中單純進行統計理論和方法的學習，已經不能滿足該學科的社會性、工具性和應用性的需要。目前統計學教材中較少有體現統計實驗部分，這不符合統計學教學與現代信息技術的融合發展。個別的教材將統計理論方法的介紹和Excel統計處理同時進行，雖然表面上是將統計教學與實驗教學做了結合，但其實這增大了教師授課和學生學習的難度，并不利于教師對統計理論知識的講述和對軟件操作的指導，因為學生對統計理論方法還沒有掌握的基礎上，要想使他們同時掌握該理論方法的統計軟件處理，這無形中增大了學生學習統計理論和軟件操作處理的難度。比較恰當的做法是，在相應的統計理論方法講述的基礎上，對經濟管理中的統計實例做介紹，指導學生運用統計軟件對實例中的數據進行統計計算，掌握統計軟件的具體操作，并在此基礎上進行統計分析。這恰當地將統計理論教學與理論應用、統計實驗進行有機結合。這樣做的好處在于：一方面突出了理論方法的重要性，另一方面體現了該部分理論方法的實際應用性，同時也顯示了統計軟件使用的合理性，突出教學的針對性，減少教學難度，有利于學生對理論方法和實驗應用的掌握。
總體看，目前的統計學教材中，能夠將教材內容與經濟管理專業設置相結合，體現學科的理論性與應用性、現代教學方法的高技術性、教材實用性、針對性、經濟性、學生學習主動性和趣味性，并將理論教學與實驗和實際應用相結合的教材非常欠缺，老師和學生都呼吁這樣的教材。
2教材改革目標
教材改革目標：未來新編寫教材應在原有基礎上，更加突出針對性、實用性、經濟性等特點。具體做法，可以在內容上對現有《統計學》教材進行恰當增減，刪掉與其他課程教學重復的部分：概率基礎；刪除對經濟管理本科專業非必須掌握的國民經濟統計部分，增加應用案例分析和實驗操作，將理論方法與統計軟件、實踐應用有機結合起來；使得教材的針對性、實用性更強，同時節約學生用書成本。
3教材改革思路
（1）內容需覆蓋統計領域經典理論基礎，體現教材的科學性?；緝热莅ǎ簲祿乃鸭c顯示；統計數據的描述；抽樣與抽樣分布；參數估計；假設檢驗；相關與回歸分析；時間序列分析；統計指數。同時，突出統計方法應用，因此，需要增加應用案例分析和實驗設計及操作，將理論方法與實踐應用、和統計軟件有機結合起來。內容體系應反映大專院校經濟管理專業本科的《統計學》教學中所必須的基本原理、基本方法、基本技能及其應用。
（2）將現代教學方法的應用融入到教材中，體現教材的應用新穎性。各章內容結構設計：案例-理論內容-應用與實驗-實務練習”，從而體現現代教學方法的應用：“問題導向-理論方法學習-歸納總結-理論方法的實際應用-理論教學與現代計算機技術結合-重要知識點的練習鞏固-實踐與實驗應用的提升”。
統計學范文第2篇
【關鍵詞】統計學；統計思想；認識
1關于統計學
統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。
2 統計學中的幾種統計思想
2.1 統計思想的形成
統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。
2.2 比較常用的幾種統計思想
所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：
2.2.1 均值思想
均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。
2.2.2 變異思想
統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。
2.2.3 估計思想
估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。
2.2.4 相關思想
事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。
2.2.5 擬合思想
擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。
2.2.6 檢驗思想
統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。
2.3 統計思想的特點
作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。
3 對統計思想的一些思考
3.1 要更正當前存在的一些不正確的思想認識
英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。
3.2要不斷拓展統計思維方式
統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。
3.3深化對數據分析的認識
任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。
參考文獻
[1] 陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計， 2004，(05) .
[2] 龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟， 2004，(03) .
統計學范文第3篇
進入21世紀以后，信息技術飛速發展，現代統計工具從計算器發展到計算機為主，能應用相關的統計軟件處理醫學科研數據已成為必備的能力。否則，一方面有人不懂得選用正確的統計方法，使大量的信息和統計數據得不到有效的利用；另一方面又盲目使用計算機和統計軟件，不管是什么研究類型的數據都簡單地交給計算機處理，用計算機取代統計，勢必造成大量統計方法的濫用和誤用。醫學研究的許多數據關系到病人的治療、轉歸，甚至生死，統計方法的誤用會導致嚴重的論理問題。我們利用計算機、統計軟件、多媒體教學課件相結合，使課堂教學擺脫大量的繁瑣演算的束縛，在單位時間內講授的信息量將會大幅度增加。統計學教學不再是數據的羅列和公式的堆砌，而是研究設計的藝術和數據表達的藝術，并使學生體會到統計思維和推理的樂趣。
近年來我們進行了一些改革措施，取得了相應的成果，現總結如下：
一、積極申報院級教學研究立項的課題：
(1)醫學統計學多媒體CAI教學系統的研究和應用（2001年）
(2)醫學研究生統計學課程教學模式的改革（2002年）
(3)《心理統計學》多媒體課件的制作及題庫的構建（2004年）
另外開了《醫學科研數據管理與統計分析》選修課
二、進行了一系列的教學改革措施：
(1)教學內容上所進行的改革，具體做到了“四增三減”：減少了目前已無必要講授的詳細手工計算步驟與技巧；減少了復雜的公式推導，改為公式內涵的剖析；減少了部分淺顯內容，改為自學或課堂討論；增加了“實驗設計和調查設計”；增加了“醫學統計學軟件使用”；增加了“多元統計分析”；增加了“醫學統計應用錯誤的診斷”。
(2)在教學手段上進行了以下幾方面的改革：建立了醫學統計學多媒體CAI教學系統；開設了統計學電腦實驗課；開設了“醫學統計應用錯誤的診斷”討論課。
(3)在考試內容和形式上的改革：著重考核醫學統計學綜合分析能力以及正確應用統計方法和糾正錯誤能力。不考死記硬背、公式和定理。
三、發表相關論文：
(1)醫學科研論文中t檢驗誤用分析皖南醫學院學報2002，21（2）
(2)醫學科研論文中x2檢驗誤用分析皖南醫學院學報（論文待發表）
(3)皖南地區中學生傷害危險因素的病例對照研究，中華流行病學雜志，2003，24(7)
(4)膽石病病因的臨床流行病學研究現代預防醫學2001，28（4）
四、編寫的教材：
(1)《醫學科研方法與臨床流行病學》（2003.8，安徽大學出版社）
(2)《預防醫學》（第2版）（2003.8，人民軍醫出版社）
(3)《心理統計學》（2004.8，安徽大學出版社與北京科學技術出版社）
(4)《心理評估學》（2004.5，安徽大學出版社與北京科學技術出版社）
(5)《衛生統計學實習指導》（2003.10，安徽大學出版社）
(6)《流行病學實習指導》（2002.8，中國科學技術大學出版社）
五、成果創新點：
(1)將統計學軟件、多媒體教學模式首次引入我院醫學統計學教學之中；
(2)將統計思維和科研創造性實踐相結合，注重學生科研能力的培養；
(3)改革了醫學統計學的教學內容、教學手段、考試方法；
(4)首次在我院學生中開設“醫學科研統計應用錯誤的診斷”討論形式的教學模式
(5)特別注重教師主導作用與學生能動性統一
(6)編寫“醫學統計學”相關教材
六、成果應用情況：
(1)已經將改革的內容應用于我院專科生、本科生和碩士生的“醫學統計學”；
(2)在本科生和碩士生的教學手段上采用“多媒體CAI教學”模式；
(3)在考試內容已作了相應的改革；
統計學范文第4篇
統計學論文2000字(一)：影響民族院校統計學專業回歸分析成績因素的研究論文
摘要：學習成績是評價學生素質的重要方面，也是教師檢驗教學能力、反思教學成果的重要標準。利用大連民族大學統計學專業本科生有關數據（專業基礎課成績、平時成績和回歸分析期末成績），建立多元線性回歸模型，對影響回歸分析期末成績的因素進行深入研究，其結果對今后的教學方法改進和教學質量提高具有十分重要的指導意義。
關鍵詞：多元線性回歸；專業基礎課成績；平時成績；期末成績
為了實現教學目標，提高教學質量，有效提高學生學習成績是很有必要的。我們知道專業基礎課成績必定影響專業課成績，而且平時成績也會影響專業課成績，這兩類成績與專業課成績基本上是呈正相關的，但它們之間的關系密切程度有多大？它們之間又存在怎樣的內在聯系呢？就這些問題，本文主要選取了2016級統計專業50名學生的四門專業基礎課成績以及回歸分析的平時成績和期末成績，運用SPSS統計軟件進行分析研究，尋求回歸分析期末成績影響因素的變化規律，擬合出關系式，從而為強化學生的后續學習和提高老師的教學質量提供了有利依據。
一、數據選取
回歸分析是統計專業必修課，也是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域應用十分廣泛。因此研究影響統計學專業回歸分析成績的相關性是十分重要的。
選取了統計專業50名學生的專業基礎課成績（包括數學分析、高等代數、解析幾何和概率論）、回歸分析的平時成績和期末成績，結合多元線性回歸的基礎理論知識[1-2]，建立多元回歸方程，進行深入研究，可以直觀、高效、科學地分析各種因素對回歸分析期末成績造成的影響。
二、建立多元線性回歸模型1及數據分析
運用SPSS統計軟件對回歸分析期末成績的影響因素進行研究，可以得到準確、科學合理的數據結果，全面分析評價學生考試成績，對教師以后的教學工作和學生的學習會有較大幫助。自變量x1表示數學分析成績，x2表示高等代數成績，x3表示解析幾何成績，x4表示概率論成績，x5表示平時成績；因變量y1表示回歸分析期末成績，根據經驗可知因變量y1和自變量xi，i=1，2，3，4，5之間大致成線性關系，可建立線性回歸模型：
（1）
線性回歸模型通常滿足以下幾個基本假設，
1.隨機誤差項具有零均值和等方差，即
（2）
這個假定通常稱為高斯-馬爾柯夫條件。
2.正態分布假定條件
由多元正態分布的性質和上述假定可知，隨機變量y1服從n維正態分布。
從表1描述性統計表中可看到各變量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的標準差分別為10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的標準差為8.141；有效樣本量n=50。
回歸分析期末成績y1的多元回歸模型1為：
y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3
+0.334x4+0.347x5
從表2中可以看到各變量的|t|值，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，通過t分布表可以查出，自由度為44的臨界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代數x2的|t|值為0.651小于t？琢/2（44），因此x2對y1的影響不顯著，其他自變量對y1都是線性顯著的。下面利用后退法[3]剔除自變量x2。
三、后退法建立多元線性回歸模型2及數據分析
從模型1中剔除了x2變量，多元回歸模型2為：
y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）
在表4中，F統計量為90.326，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的臨界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自變量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回歸模型2的線性關系是顯著的。
四、結束語
通過對上述模型進行分析，即各個自變量對因變量的邊際影響，可以得到以下結論：在保持其他條件不變的情況下，當數學分析成績提高一分，則回歸分析成績可提高0.242分[4-5]；同理，當解析幾何成績、概率論成績和平時成績每提高一分，則回歸分析成績分別提高0.149分、0.377分和0.293分。
通過對學生專業基礎課成績、平時成績與回歸分析期末成績之間相關關系的研究，一方面有利于教師把控回歸分析教學課堂，提高教師意識，注重專業基礎課教學的重要性，同時，當學生平時成績不好時，隨時調整教學進度提高學生平時學習能力；另一方面使學生認識到，為了更好地掌握回歸分析知識，應加強專業基礎課的學習，提高平時學習的積極性。因此，通過對回歸分析期末成績影響因素的研究能有效的解決教師教學和學生學習中的許多問題。
統計學畢業論文范文模板(二)：大數據背景下統計學專業“數據挖掘”課程的教學探討論文
摘要：互聯網技術、物聯網技術、云計算技術的蓬勃發展，造就了一個嶄新的大數據時代，這些變化對統計學專業人才培養模式的變革起到了助推器的作用，而數據挖掘作為拓展和提升大數據分析方法與思路的應用型課程，被廣泛納入統計學本科專業人才培養方案。本文基于數據挖掘課程的特點，結合實際教學經驗，對統計學本科專業開設數據挖掘課程進行教學探討，以期達到更好的教學效果。
關鍵詞：統計學專業；數據挖掘；大數據；教學
一、引言
通常人們總結大數據有“4V”的特點：Volume（體量大），Variety（多樣性），Velocity（速度快）和Value（價值密度低）。從這樣大量、多樣化的數據中挖掘和發現內在的價值，是這個時代帶給我們的機遇與挑戰，同時對數據分析技術的要求也相應提高。傳統教學模式并不能適應和滿足學生了解數據處理和分析最新技術與方法的迫切需要。對于常常和數據打交道的統計學專業的學生來說，更是如此。
二、課程教學探討
針對統計學本科專業的學生而言，“數據挖掘”課程一般在他們三年級或者四年級所開設，他們在前期已經學習完統計學、應用回歸分析、多元統計分析、時間序列分析等課程，所以在“數據挖掘”課程的教學內容選擇上要有所取舍，同時把握好難度。不能把“數據挖掘”課程涵蓋了的所有內容不加選擇地要求學生全部掌握，對學生來說是不太現實的，需要為統計學專業本科生“個性化定制”教學內容。
（1）“數據挖掘”課程的教學應該偏重于應用，更注重培養學生解決問題的能力。因此，教學目標應該是：使學生樹立數據挖掘的思維體系，掌握數據挖掘的基本方法，提高學生的實際動手能力，為在大數據時代，進一步學習各種數據處理和定量分析工具打下必要的基礎。按照這個目標，教學內容應以數據挖掘技術的基本原理講解為主，讓學生了解和掌握各種技術和方法的來龍去脈、功能及優缺點；以算法講解為輔，由于有R語言、python等軟件，學生了解典型的算法，能用軟件把算法實現，對軟件的計算結果熟練解讀，對各種算法的改進和深入研究則不作要求，有興趣的同學可以自行課下探討。
（2）對于已經學過的內容不再詳細講解，而是側重介紹它們在數據挖掘中的功能及綜合應用。在新知識的講解過程中，注意和已學過知識的融匯貫通，既復習鞏固了原來學過的知識，同時也無形中降低了新知識的難度。比如，在數據挖掘模型評估中，把混淆矩陣、ROC曲線、誤差平方和等知識點就能和之前學過的內容有機聯系起來。
（3）結合現實數據，讓學生由“被動接收”式的學習變為“主動探究”型的學習。在講解每種方法和技術之后，增加一個或幾個案例，以加強學生對知識的理解。除了充分利用已有的國內外數據資源，還可以鼓勵學生去搜集自己感興趣的或者國家及社會大眾關注的問題進行研究，提升學生學習的成就感。
（4）充分考慮前述提到的三點，課程內容計劃安排見表1。
（5）課程的考核方式既要一定的理論性，又不能失掉實踐應用性，所以需要結合平時課堂表現、平時實驗項目完成情況和期末考試來綜合評定成績。采取期末閉卷理論考試占50%，平時實驗項目完成占40%，課堂表現占10%，這樣可以全方位的評價學生的表現。
三、教學效果評估
經過幾輪的教學實踐后，取得了如下的教學效果：
（1）學生對課程的興趣度在提升，課下也會不停地去思考數據挖掘有關的方法和技巧，發現問題后會一起交流與討論。
（2）在大學生創新創業項目或者數據分析的有關競賽中，選用數據挖掘方法的人數也越來越多，部分同學的成果還能在期刊上正式發表，有的同學還能在競賽中取得優秀的成績。
（3）統計學專業本科生畢業論文的選題中利用數據挖掘有關方法來完成的論文越來越多，論文的完成質量也在不斷提高。
（4）本科畢業生的就業崗位中從事數據挖掘工作的人數有所提高，說明滿足企業需求技能的人數在增加。繼續深造的畢業生選擇數據挖掘研究方向的人數也在逐漸增多，表明學生的學習興趣得以激發。
教學實踐結果表明，通過數據挖掘課程的學習，可以讓學生在掌握理論知識的基礎上，進一步提升分析問題和解決實際問題的能力。
統計學范文第5篇
關鍵詞：統計學 教學模式 excel
0 引言
進入21世紀，隨著我國市場化步伐的加快，社會對新知識的需求日益增加，無論是國民 經濟 管理，還是公司 企業 乃至個人的經營、投資決策，都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法，統計方法已成為管理、經貿、 金融 等許多學科領域 科學 研究的重要方法。
1 《統計學》課程教學面臨的挑戰
1.1 內容日益豐富。長期以來，在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善和發展的。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、?？茖I《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。
1.2 學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、?？茖I的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于?？茖W生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。
1.3 教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；傳統教學方法的主要目的是讓學生了解、掌握知識，其一成不變的教學內容和模式，學生味同嚼蠟，學生只是被動地吸收知識，最后得到的效果就是使其不思進取缺乏新意。高等 教育 擴招后，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。教師和學生之間不再只是簡單的知識“單向”傳遞，而是師生之間思想、心得、智慧的“雙向”交流，教師和學生都承擔了更多的教與學的責任。
2 《統計學》教學的發展趨勢分析
2.1 統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機 網絡 非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。 現代 統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。注重引導學生運用所學知識來解決實際問題，給學生多做一些教學案例，教學案例與教科書上的例題不同，例題的作用是單一的、有限的，通過例題只是掌握和熟練所學的統計方法及計算公式，而案例的作用是多方面的，它讓學生了解了分析問題的思路，要解決什么問題，如何解決，應用什么理論和方法，需要什么數據，怎樣解讀計算結果，并根據分析結果，提出針對性的對策和措施，訓練學生綜合運用所學知識去解決實際問題的能力，激發學生學習的興趣和求知的欲望。
2.2 通過統計實踐學習統計。它要求統計教師不僅要融會貫通統計理論和方法，而且要對案例中問題的解決思路和方法有熟練的把握。在教學中學生是主角，教師起引導作用，針對不同的統計教學案例，教師只有事先親自采用各種方法進行計算和分析，才能對學生使用哪些統計方法和統計分析軟件進行計算和分析提出建議，并對學生采用不同的分析方法和得到的分析結果作出比較透明的比較和評價。通過課堂現場教學，引導學生利用課余時間完成項目，利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。
3 基于excel的《統計學》教學設想
如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，教師的導向是第一位的，必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。
3.1 微軟公司開發的excel軟件無疑是我們最好的選擇 專業的統計分析軟件spss、sas、bmdp、systat其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，微軟公司開發的excel軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。對于《統計學》這門課程而言，利用excel提供的統計函數和分析工具，結合 電子 表格技術，已能滿足統計方面的要求。
3.2 基于excel的《統計學》教學設想
3.2.1 在教學內容上，依據excel的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在excel環境應該更注重抽樣推斷，excel提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述。
3.2.2 案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于 金融 專業的學生可以設計用幾何平均數 計算 投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例，深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用excel進行分析。
3.2.3 改革 考試 方式和內容，合理評定學生成績。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算。這樣導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的 經濟 管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不居一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小 論文 的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力的培養。
參考 文獻 ：
