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經濟統計學范文1
統計學是一門研究統計活動規律和方法的方法論科學。統計學是經濟類各專業的主要課程或主干學科，幾乎所有的專業都把統計學作為一門專業基礎課來開設，以便為學生進行專業研究時提供一種可行的定量分析工具。而面對不同層次的教學對象，不同專業的教學需求，統計學課程教學過程面臨諸多挑戰。
一、教學中存在的一些困難與問題
統計學實際教學效果并不理想，不少學生認為統計學概念多，公式多，十分枯燥，比較難學，并且在實際中沒什么用處。本文主要從一個教師的角度對目前經濟類非統計專業的統計學教學存在的問題進行探討。
（1）對于非統計專業的學生來說，他們本身的專業課學習負擔已經不輕， 加上對統計知識的認識不夠， 讓他們騰出更多的時間來學習統計知識是很難做到的。 而且，由于其本專業的課程體系要求，學生本身的數學基礎特別是概率論知識學得又不是很好，這就使得他們感到統計學知識難以理解，出現了統計難學的看法，最終導致一些學生徹底放棄。 這樣，學生在認識不到統計知識用處的情況下， 所學又和實際結合不緊密。 容易產生學統計無用的想法，學習興趣不高，以至于被迫學習，教學效果不佳。
（2）在實際教學中，由于各種條件所限，教學方式還局限在傳統的教學手段上。隨著計算機的普及， 有關數據處理的軟件也越來越多，統計學的教學手段也應該日新月異。 多媒體教學使得教學信息量有所增加， 但是并沒有改變傳統的教師講、學生聽的教學方式，往往是一節課下來，教師講的嗓子冒煙，學生聽得直打瞌睡，究其原因還在于過于單一的教學手段， 使得學生不能直接參與到教學中去。
（3）教學定位不清楚。統計學教學分為統計學專業的統計學教學和非統計專業的統計學教學。對統計學專業的學生而言要求他們掌握一整套系統的統計學分析方法，以便將來專門進行有關數據的研究；而對絕大多數非統計專業的學生來說，學習統計學主要是為他們提供一種統計學的思想， 在信息社會，如何辨別信息的真偽，做出判斷和決策，這都需要他們具備一些統計學的思想；其次是給他們提供一些實用的數據處理方法。 可是不少學校的非統計教學由于定位不清楚， 導致教學過程中還是充斥著大量的公式推導和概念闡述，如不少統計學教材上大篇幅介紹統計圖表， 并對其進行比較， 可是對于如何利用計算機軟件畫出這些圖表卻沒有闡述。 其結果是學生學完了統計學后只記得一些概念，而具體如何收集、整理、分析數據，并做出圖表卻一無所知， 結果是不少學生得出《統計學》難學也沒什么用的結論。
二、教學方法與教學手段的更新
（1）合理地安排教學內容
經濟類非統計專業統計學教學的主要目的是通過學習統計學使學生具備在隨機性事物中尋找規律的能力，以及懂得如何在生活、學習、工作中運用統計學知識。 因此在教學內容的選擇上也應該有所取舍。整個統計學的教學應該按照收集數據、整理數據和分析數據的步驟進行。其主要內容還是包括描述統計和推斷統計兩部分，而重點應加以調整，應以推斷統計為主，描述統計為輔。 在描述統計部分，著重介紹搜集、整理、分析數據的方法。 在推斷統計部分，不僅要介紹抽樣推斷、參數估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析，還應該介紹關于統計決策、多元統計分析和非參數統計等現代統計方法。 計算機的飛速發展給統計學的發展帶來了前所未有的突破。 統計學常用的軟件是 Excel 和 SPSS， 為了讓學生更多了解統計學方法在實際中的應用，因此實踐課程的加入是必須的。實踐課程中介紹這些軟件的使用方法， 使得統計學不在是高高在上的陽春白雪，成為可以隨時接觸的、使用的工具。
（2）采用多樣化的教學手段
統計學能否引起學生的興趣 ，教學手段多樣化也是一個關鍵的因素。 因此，當務之急是改變當前單一的教學手段，使用多樣化的教學手段。 首先，在教學過程中，將傳統的“灌輸式”教學轉變為“啟發式”教學。 充分調動學生的積極性，在課堂中應將講授式教學法、啟發式教學法和討論式教學法相結合，相互取長補短，以達到更好的效果。其次，由于統計學內容的繁多與復雜，適當加入學生的環節可以增強學習的主動性。例如讓學生用軟件設計問卷， 對自己收集的數據進行簡單的分析，寫出分析報告。 最后，統計學是一門實踐性、應用性很強的學科，應該加強教師和學生之間的互動和交流， 因此在教學中利用計算機輔助教學，加大實踐教學的比重。 這樣，既便于進行案例教學、小組討論，也便于調動學生學習的積極性，使每個學生都能參與到教學中去，真正做到“教學相長”。
（3）部分內容采用實踐教學和靈活的考核方式
單純的筆試往往使學生認為考試為大， 別的都是次要的，重點在于考試前死記硬背，而對于是否掌握知識沒有興趣。實踐教學一定比例的加入必然要求考核方式的多樣化。 因此，單純進行筆試考試改革勢在必行。并且統計學中的一些內容，例如推斷分析、方差分析和回歸分析等不借助計算機很難在筆試中實現甚至沒辦法實現，導致的結果是重要內容沒辦法考，能考的內容有可能反而不重要。 因此，必須采用靈活多樣的考核方式，尤其是以實踐教學為主的考核方式勢在必行。
三、結語
總之，在對經濟類非統計專業的統計學教學中，教師應充分調動學生學習的積極性。 不僅需要教師在選擇教學內容的時候要緊密聯系實際， 還要求教師要全方位的展示統計學的魅力，增加實踐課時，讓學生充分理解統計無處不在、無處不用。 其次， 教學手段與方式的選擇也起到事半功倍的作用。 統計軟件的應用、統計案例的講解，完全可以使統計學成為人人喜歡學習的一門數據處理的工具。
參考文獻：
[1]王來栓.財經院校非統計專業統計學教學法探討，內蒙古統計[J].2013（06）.
[2]董瑞.]經管類專業統計學教學改革的背景與設想.河南科技學院學報[J].20 l1（06）.
經濟統計學范文2
關鍵詞：統計學；經濟管理；應用研究；影響分析
統計是認識客觀世界數量規律的有力工具，無論是進行宏觀的國民經濟管理，還是進行微觀的企業經營決策，都需要準確地把握有關經濟運行的各類數量信息。根據具體應用領域的不同，先后形成了生物統計學、檔案統計學、管理統計學、信息統計學等統計學的不同學科。統計學方法在經濟管理中有廣泛的應用，經濟管理評估、經濟管理預測、經濟管理分類、經濟管理標準制定等領域統計學的思想和方法均發揮重要作用。同時，在經濟管理工作的具體實踐中，也對統計調查的方法、統計分析工具甚至統計信息化工具提出了諸多新的需求，推動統計科學的不斷發展和完善。因此，深入探討統計學在當代經濟管理工作中的影響，對于推動統計科學和經濟管理科學的發展具有重要的理論意義和實踐意義。
一、統計學的基本理論和價值觀
統計理論是數學的一門分支學科。它以概率論為基礎運用統計學的方法對數據進行分析、研究導出其概念規律性（即統計規律）。它主要研究隨機現象中局部（字樣）與整體（母體）之間，以及各有關因素之間相互聯系的規律性。它主要是利用樣本的平均數、標準差、標準誤、變異系數率、均方、檢驗推斷、相關回歸、聚類分析、判別分析、主成分分析、正交試驗、模糊數學和灰色系統理論等有關統計量的計算來對實驗所取得的數據和測量、調查所獲得的數據進行有關分析研究得到所需結果的一種科學方法。統計學的價值觀主要體現在以下方面：第一，真實可信。統計資料的真實性是保證統計結論可行度的基礎，統計資料的真實性不僅包括統計數據本身的真實性，也包括統計過程的真實性，統計工作者只有堅持真實可靠的價值觀，才能發揮統計在了解國情國力、服務經濟社會發展中的重要作用。第二，科學嚴謹。就是要提高統計的科學性，堅持統計調查工作的規范統一，健全完善制度，夯實基層基礎，實現統計方法、手段的現代化，推動統計能力、數據質量、政府統計公信力的提高，努力爭創卓越一流的工作業績。第三，創新進取。就是在進行統計實踐工作和統計研究的過程中不斷以問題為導向，創新統計工作方法、創新統計技術，促使統計工作更好地為經濟社會發展服務。
二、統計學在經濟管理中的應用
實踐中，統計學在經濟管理評估、經濟管理預測、經濟管理分類、經濟管理標準制定以及經濟管理科學研究中都存在廣闊的應用空間。
1.統計學在經濟管理評估中的應用。通過評價工作為評估對象進行排序并進行擇優是經濟管理工作的重要職能，在評估的過程中通常包括指標權重計算、指標體系優化等工作。在指標權重計算方面，統計學中的主成分分析法、因子分析法、粗糙集方法，它不需征求專家的意見，切斷了權重系數主觀的來源，使權重系數具有絕對的客觀性，可以克服主觀因素的不利影響，同時減輕計算工作量；在指標體系優化方面，多元統計分析中的主成分分析法利用降維的思想，將多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法，主成分保留了原始變量絕大多數信息，且各個主成分之間互不相關，從而達到指標優化的目標。
2.統計學在經濟管理預測中的應用。在經濟管理工作中，需要根據歷史數據對未來的發展趨勢做出判斷，例如根據歷史銷售量預測未來時間點的銷售情況，又如新古典增長模型中重點研究的區域經濟如何實現均衡增長的經濟學問題需要對經濟增長的收斂性即初期的靜態指標（人均或勞均產出）和經濟增長速度之間的負相關關系進行研究和檢驗。為了解決上述問題，多元統計分析中的線性回歸以及通過對數化處理的擬線性回歸模型能夠有效解決經濟發展的預測問題，又如統計學中開發出的收斂、絕對收斂、條件收斂等方法能夠對經濟系統的收斂性問題進行判斷和分析。
3.統計學在經濟管理分類中的應用。在經濟管理的過程中，通常需要將具有一定共性因素的管理對象進行結合，在分類的基礎上，以類別為基礎提供差異化的管理，例如經濟管理中的客戶關系管理就需要建立在客戶分類工作的基礎上。聚類分析屬于一種沒有先驗知識的統計分析方法，在經濟管理中進行分類的基礎，首先在于建立分類對象的特征指標，然后根據特征指標收集數據，最后通過“距離”測量的方式建立將“距離”最近的對象歸為一類。系統聚類是一種重要的聚類方法，其基本思想是，首先將個樣本各自看成一類，這是各類之間的距離等于各樣品之間的距離，然后選擇距離最近的兩類合并成一個新的類，計算新的類與其他類之間的距離，再將距離最近的兩類合并，這樣每一縮小一類，直至所有的樣品規程一類為止。系統聚類法的聚合過程可以通過聚類圖的形式表示出來，這種圖不僅使聚合的過程一目了然，而且便于確定分多少類以及如何分類。
4.統計學在經濟管理標準中的應用。在經濟管理活動中，經常遇到標準制定的問題，例如，在工程經濟管理領域，在相關元器件出廠檢驗時就需要對元器件是否合格以及合格的元器件能夠應用的具體場合做出判斷，這就需要進行標準制定。實踐中，統計學中的統計抽樣和統計檢驗方法能夠有效服務于標準的制定工作，應用統計學的思想，可以在大樣本抽樣的基礎上獲得大量不具有相關性的統計數據，進而以統計數據為基礎對元器件壽命的分布函數予以假設和檢驗，獲得具有統計顯著性的元器件壽命分布函數，并根據分布函數的特征制定元器件合格與否以及不同應用場合的標準。
5.統計學在經濟管理研究中的應用。研究方法問題是經濟管理研究中的重要問題，研究方法的可靠性直接決定了研究結論的可信度。在經濟管理領域中，實證研究方法是非常重要的研究方法論，在社會科學以及經濟、市場、管理等研究領域，有時需處理多個原因、多個結果的關系，或者會碰到不可直接觀測的變量（即潛變量），為了解決這類對象問題的研究方法論問題，統計學的中結構方程模型因為能夠同時處理多個因變量、容許自變量和因變量存在統計誤差、能夠同時估計因子結構和因子關系以及能夠有效估計整個模型的擬合程度等優勢，成為經濟管理實證研究中的重要研究方法和工具。
三、統計學與當代經濟管理的交互影響分析
統計學與當代經濟管理的交互影響可以從統計學對經濟管理工作的推動作用和經濟管理工作對統計學的推動作用兩個層面理解：
1.統計學對經濟管理工作的推動作用。一方面，統計學方法推動經濟管理科學化。在泰勒的科學管理體系中，通過科學的觀察、記錄和分析，致力于“時間動作研究”，探討提高勞動生產率的最佳方法，制定出合理的日工作量，其中孕育著通過定量化提高管理的準確性和科學性的思想，統計學方法本身作為應用數學的重要分支，是實現經濟管理科學化重要工具，有助于推動經濟管理科學化目標的實現。另一方面，近年來，各種統計分析軟件高速發展，StatisticsProcedureforSo-cialScience（SPSS）、SAS等統計學軟件的出現極大提高了統計學方法在經濟管理中的應用程度，也極大地規范了經濟管理研究工作的科學性和規范性。對于操作者而言，只要能夠在科學收集數據的基礎上正確掌握上述軟件的操作步驟，甚至無須精通各種統計模型冗余的推導過程都可以得出研究結論。
2.經濟管理工作對統計學的推動作用。經濟管理的過程本身也推動了統計學的發展，例如，經濟管理中經常面臨樣本數量不足的統計推斷問題，如在樣本數量低于30個的情況下如何通過統計推斷形成關于樣本整體特征的描述，這就推動了統計學中小樣本參數估計、小樣本假設檢驗等相關統計學技術的發展；又如，大數據時代，數據量快速增大，數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。在大數據時代，許多傳統統計方法應用到大數據上，巨大計算量和存儲量往往使其難以承受；對結構復雜、來源多樣的數據，如何建立有效的統計學模型也需要新的探索和嘗試。因此，經濟管理對象復雜性的不斷提高也推動了統計學技術的不斷發展和完善。綜上可見，統計學方法與經濟管理之間相互聯系，統計學方法為經濟管理研究和經濟管理工作提供方法論指導，經濟管理研究和實踐工作為統計學的提供實踐土壤，而且隨著經濟管理對象復雜性的提高，不斷為統計技術的發展提出諸多新的需求。因此，統計學方法與經濟管理之間并非相互割裂關系，而是二者相互影響、相互推動、協同發展。
四、結語
統計學在經濟管理評估、經濟管理預測、經濟管理分類、經濟管理標準制定以及經濟管理科學研究中都存在廣闊的應用空間。統計學與當代經濟管理交互影響、相互推動，統計學方法有助于推動經濟管理科學化目標的實現，統計軟件的廣泛應用提高了統計方法應用于經濟管理的便利性；經濟管理中小樣本以及大數據等問題的出現對統計學的技術發展提出了新的需求。
參考文獻：
[1]何曉群.多元統計分析：第2版[M].北京：中國人民大學出版社，2008.
[2]曾珍香，顧培亮.可持續發展的系統分析與評價[M].北京：科學出版社，2000.
經濟統計學范文3
當前的統計理論學界對社會經濟統計學和數理統計學兩者之間的關系看法主要分為兩種，一種看法是分的關系。該看法認為應該將社會經濟統計學和數理統計學分別依照各自的理論基礎、內容結構向前縱向發展，但也不是完全地分離，兩者之間還是可以互相借鑒學習，共同進步。而另一種看法則認為兩者之間是合的關系。該看法認為應該把社會經濟統計學和數理統計學兩者合為一體，使其既可以用來對自然現象進行認識，也可以成為對社會現象進行認識的工具。所以，對社會經濟統計學和數理統計學兩者之間的關系進行認識，有利于統計工作人員更好地學習和工作，了解自然現象的規律和社會現象的規律。
1 社會經濟統計學和數理統計學的概念分析
1.1 社會經濟統計學的概念
社會經濟統計學可以被劃分為社會科學類，經濟、工業、商業以及農業統計學都是社會經濟統計學所包含的分科，這一說法在我國統計學界是得到一致認同的。然而被用于概括與運用社會經濟領域，并被劃分在社會科學的各個專業統計學的相關原理、原則以及基本概念和方法，從邏輯上來說也從屬于社會科學類。通常說來，一門科學其性質都具有分層次的特性，社會經濟統計學中的社會性屬性與階級性屬性就屬于第一層次的特性，也是最根本和核心的特性。無論社會經濟統計學是高層次的實質性科學還是低層次的方法論科學，社會經濟統計學作為原理分科的科學，首先都應當對其社會屬性進行承襲，如果社會經濟統計學對其自身的社會性屬性與階級性屬性進行否認，那么從其原理方面和邏輯方面都是說不通的。簡單來說，社會經濟統計學主要是對社會經濟統計活動的相關規律與辦法進行研究，是一種調查活動和研究活動。
1.2 數理統計學的概念
數理統計學就是運用模型和新技術對通過社會調查收集起來的數據進行統計分析和處理。在一些比較前沿的科技問題以及國民經濟問題中，都可以利用數理統計學對這些復雜的重大問題進行預先推斷和判斷，以此為決策與行動提供可靠的依據和建議，除此之外，對于社會與政府中存在的問題，也可以應用數理統計學對其進行分析和處理。因而，數理統計學是一門應用十分廣泛的基礎性學科。對于數理統計學來說，其分支學科主要有：第一類，主要有抽樣調查學與實驗設計學，這一階段主要學習數據收集的理論和方法；第二類，該類分支學科較多，其學習任務均以學習統計數據推斷的原理與方法為主，其中統計數據的推斷形式、統計數據觀點以及理論模型或是樣本結構的構建都是特定和固有的。而對參數的估計與檢驗假設是特有的統計數據的推斷形式；貝葉斯統計觀點和統計決策理論觀點是特有的統計數據觀點；非參數統計模型、多元統計分析模型、回歸分析模型則是特有的理論模型。數理統計學在具體解決某一問題時，其步驟主要有以下四方面。一是建構數學模型；二是收集數據并進行整理；三是對統計數據進行推斷；四是進行最后的統計預測與決策。
2 社會經濟統計學和數理統計學的關系
2.1 二者淵源分析
社會經濟統計學在原始社會末期，奴隸社會早期就已經開始萌芽，主要是對人口數量與土地的丈量進行統計，伴隨著社會和經濟的發展，社會經濟統計學在封建社會就已經初具規模，在資本主義時期，其發展更是到了上升時期。社會經濟統計學的發展離不開人類的實踐活動，在實踐中逐漸成熟。直到在統計學中引入了概率論以后，才使統計學誕生出一門新的學科，即數理統計學。
2.2 二者共通之處
社會經濟統計學和數理統計學都是對事物的統計規律進行研究，并且在研究方法論方面具有共通性，兩者都是利用歸納推理的研究方法而不是演繹推理的研究方法。在許多教材中，在對數理統計學的學科性質進行闡述時都明確表示數理統計學是對隨機現象的數據進行統計，并對其規律性進行研究與揭示。而關于社會經濟統計學的研究對象，在統計學術界還存在一些爭議，一部分學者認為，社會經濟統計學屬于獨立的社會科學類，主要是對具體時間、具體地點條件下的社會經濟現象中的數量表現進行研究和統計，并揭示其數量規律，認為其數量表現和規律就是社會經濟統計學需要研究的對象。還有一部分學者則認為社會經濟統計學屬于統計方法論科學類，重在對社會經濟現象下的數據進行收集、整理、統計與分析，認為其統計方法論就是需要研究的對象。而經過長期的實踐來看，社會經濟統計學和數理統計學兩者在研究對象上其實具有同一性，這兩門學科都是在對事物的統計規律進行研究和揭示。首先，從“研究對象”的本身含義來看，把某一人或是某一事物當作自身行動和思考的目標，才叫研究對象，這就表示研究對象由兩個不同部分構成，一部分是研究目標；另一部分是研究客體。所以，把事物的統計規律性作為統計學的研究對象，符合“研究對象”的本義。當然，要想達到最終的目的，方法的使用也很重要；對于統計學來說，其研究方法都是來源于哲學科學中的歸納推理法，核算方法則是從哲學和數學共同的方法論中衍生而來。因此，說對事物的統計規律性進行研究是統計學的研究目標，自然和社會現象是統計學的研究客體是非常正確的。歸納推理法是對具體的事實進行原理概括，命題具有個別性特點，結論則適用于普遍性和一般性，且結論的內容遠遠大于前提。利用歸納推理法對自然和社會現象的統計規律進行研究和推斷，能夠從局部預先對總體有一個清楚的認識。所以，社會經濟統計學和數理統計學均采用歸納推理法進行相關工作。
2.3 兩者差異之處
第一，研究范圍不同。對于社會經濟統計學來說，主要是對社會經濟現象進行研究，而對于數理統計學來說，除了對自然現象進行研究以外，還可以對社會現象進行研究。社會經濟統計學雖然只對社會經濟現象進行研究，但是社會經濟現象包含的領域非常多，內容也非常豐富。從廣義的角度來看，社會經濟現象除了有人類自身的再生產活動，還有物質、精神、自然環境的再生產活動，這些活動互相影響和制約，緊密結合又不可分離，所以社會經濟統計學還需要對這四類再生產活動之間的關系進行研究。從研究層次和研究內容來看，社會統計經濟學涉及對人類生產生活的各個領域的研究。數理統計學研究的對象均屬于自然現象，也就是隨機現象。而社會經濟統計學研究的社會經濟現象除了具有隨機現象以外，還有確定性現象。
第二，理論基礎不同。概率論是數理統計學最重要的理論基礎，尤其是抽樣推斷更是以概率論的大數法為基礎和核心，在大多數的隨機現象中，大數法具有穩定性，大量且獨立的隨機因素組成了研究總體，這些因素對研究總體的影響非常小，使其抽樣平均數接近總體平均數。社會經濟統計學在研究方法上也把概率論當作理論基礎，而在客體研究上則是把經濟學理論當作理論基礎，利用馬克思的社會再生產理論、勞動價值理論、現代貨幣理論等哲學理論作為社會經濟統計學的思維方式。
經濟統計學范文4
關鍵詞：社會經濟統計學；數據；教學
社會經濟統計學是高校經濟管理專業的必修課之一，在經管類的專業課中屬于教學難度較大的一門。不少學生反映統計學課程枯燥、難學、不實用，即使在考試中能夠通過，在現實中也不知如何加以應用。改變這種狀況的一個根本出發點，在于回歸社會經濟統計學課程的原始目的，以數據導向的原則對課程進行全面改革。
一、目前社會經濟統計學教學中存在的主要問題
在過去，我國統計學界一直將社會經濟統計學與數理統計學劃分為兩個性質不同的學派，將社會經濟統計學完全限制于描述統計范疇，從而影響了社會經濟統計學的應用。近年來，隨著經濟管理研究中數學模型的應用日益增加，統計學界又出現了一種矯枉過正的傾向，即過分偏向數理統計學，否認社會經濟統計學的獨立性。近年出版的各種統計學教材中，數理統計的內容所占比重不斷增加，甚至到了滿書都是數學公式的程度。
目前的社會經濟統計學課程由于過分偏向數理統計，在教學中仍以統計公式推導為主。許多統計學教師都是數學專業出身，對于嚴謹的數學邏輯框架情有獨鐘，但其面對的教學對象卻屬于帶有明顯文科性質的經管類專業學生，沒有能力也沒有興趣去追求數學公式的完美。這就造成了教與學之間的矛盾。
社會經濟現象與自然科學現象有著本質的不同，一個重要的特點就是研究對象是人的活動，許多活動是很難用精確的數學邏輯來理解的。在自然科學研究中，通過嚴格控制實驗過程，可以使數據表現出穩定的行為特征，與特定的研究模型相吻合。而在社會經濟研究中，研究對象是不受約束的個人或者企業，其行為受到各種因素的影響，有時候會表現得十分異常。
以回歸分析為例，在數理統計學的教學中，學生拿到的教學習題數據都是性質良好的，回歸結果往往表現出較強的統計顯著性。但在真實的經濟分析中，一次回歸能夠得到顯著系數是非常難得的，由于現實中“噪聲”的影響，大多數回歸模型都無法通過統計檢驗。例如，從理論上說，居民的收入與支出之間應當存在著線性或者二次曲線型的相關關系，但學生在利用真實的統計數據進行分析時，往往很難得出這樣的結論。一些數理統計成績很好的學生在使用統計數據撰寫論文時，經常會陷入一種困惑，即發現現實中的數據特征與自己所學的理論完全不能吻合。
鑒于這樣的問題，在社會經濟統計學教學中，應當將更多的精力用于幫助學生形成認識和理解數據的能力，要教育學生適應各種“不完美”的數據，學會從數據中剔除“噪聲”的影響，發現數據的本質。教學實踐表明，這樣的教學改革思路不但能夠使課程更加適應現實需要，而且能夠極大地調動學生的學習興趣。
二、數據導向的統計學教學思路
數據導向在統計學教學中主要表現在以下三個方面：
1．注重培養學生對于數據質量的認識
數據質量是進行統計分析之前必須考慮的一個重要問題，由于各種人為因素的干擾，社會經濟統計數據往往存在著不同程度的質量問題。在教學中，應當注重培養學生對調查數據質量的認識能力。
調查是所有統計工作的起點，調查數據的質量直接影響到統計分析的效果。人們在日常所接觸到的統計數據，都是通過各種渠道調查得來的，如果學生不了解調查的原理，就很難理解數據中各種錯誤的產生原因。在許多社會經濟統計學教材中，統計調查所占的比重都很小，有些甚至直接與“抽樣估計”的內容合并在一起，把抽樣誤差分析作為統計調查的惟一內容。事實上，統計調查所涉及的內容是非常廣泛的，抽樣誤差只是其中很小的一個方面。把統計調查理解為僅僅是抽樣誤差計算，是一個極大的誤區。
基于這種考慮，應當大幅度提高統計調查內容在課程中所占的比重，使之達到全部課時數的1/3左右。教學內容應當包括統計調查的分類、各種抽樣調查形式的優缺點、調查誤差的來源等等，其核心在于使學生理解影響原始數據質量的各種因素。
在有關抽樣調查的內容中，如何確保抽樣的隨機性是一項重要的內容，對這項內容的深入討論，能夠幫助學生理解隨機性對于統計工作的意義，以及在現實中各種可能出現的違背隨機性要求的情況。
調查中的非抽樣誤差是統計學研究的前沿，在傳統的統計學教材中往往很少涉及，但這部分內容對于學生理解調查誤差的來源有著重要的作用，因此在教學中也應當進行介紹。例如，目前許多媒體都喜歡引用網上調查的數據來分析社會經濟現象，但從統計學角度來看，網上調查的抽樣框是存在偏差的，其調查結果不能真實地反映全體居民的意見。要認識到這一點，就需要學生對于抽樣框的概念、抽樣框誤差的形式等有一定的認識。對這部分內容進行講授時，需要教師有一定的社會經濟調查實踐經驗，能夠結合現實情況來加以分析。這部分內容如果講授得當，對于學生來說是很有趣味的。
在條件允許的情況下，教師還可以組織學生參與統計調查的社會實踐，通過親手做幾份調查問卷來加深對于統計數據質量的理解。
2．以真實數據替代虛擬的教學數據
傳統的統計學教學，側重于對方法的介紹。教學中使用的數據往往是虛擬數據，或者是經過精選和剪切后的真實數據，這類數據的惟一作用就是讓學生練習在課堂中學習到的公式。學生只需要把數據代入公式，就能夠得到一個近乎完美的計算結果。這種學習方式帶來的一個負面影響是學生誤以為統計就是一門利用公式進行計算的科學，而忽略了根據不同數據選擇不同計算方法的要求。
采用數據導向的教學方法，要求在教學中拋棄虛構的教學數據，而使用現實中的真實數據作為教學案例。教師對于選擇的數據提交給學生，讓學生根據所學的各種統計知識進行自主分析。教師應當向學生傳遞一種權變的統計觀念，鼓勵學生用不同的方法對同一批數據進行反復處理，從中選擇最有效的處理方法。當學生拘泥于某一種習慣的分析方法時，教師應當提示他們思考為什么優先采用了這種方法，而沒有采用另一種方法。比如，許多學生在進行綜合評價時，習慣選擇使用算術平均數，此時，教師可以組織他們討論是否能夠使用幾何平均數或者中位數等其他的平均指標。
在教學中，我們曾向學生提供了美國從1900年以來的所有統計年鑒的電子文件，要求學生從中選擇出一些有價值的指標，分析美國的經濟成長情況、勞動力變化情況等等。由于數據量非常龐大，學生可以選擇出許多不同的角度來進行分析，包括橫向的州與州的比較，縱向的年度間比較，不同指標間的相互比較等等。每一種分析方法都需要學生深入理解課堂中學習到的各種原理，通過這樣的數據分析實踐，學生既能夠更好地理解統計的精髓，又能夠產生濃厚的學習興趣。
3．借助實驗方法解釋統計概念
數理統計學的教學側重于公式的推導，而社會經濟統計學則要求讓學生更多地理解概念的含義。在教學實踐中發現，經管專業學生對于統計分布、參數估計這樣的概念往往很難理解，例如在講授抽樣估計的內容時，許多學生無法理解“樣本平均數的標準差”這樣一個概念，因為在他們的心目中，樣本平均數是一次調查中獲得的常量，對一個常量計算標準差是很難想象的。盡管教師可以完美地推導出樣本平均數標準差的計算公式，但對于學生來說，這只是一個數學游戲，沒有任何現實意義。
統計本身是一門來自于實驗的科學，數理統計最早起源于對賭場中各種勝率的計算。要幫助學生形成對推斷統計概念的理解，就應當從實驗出發，通過可觸及的數據來理解概率、分布等抽象概念。
經濟統計學范文5
關鍵詞 經濟統計學專業 人才培養模式 優化課程
中圖分類號：G642 文獻標識碼：A
2012年9月，教育部頒布了新的普通高校本科專業目錄，與統計有關的專業有理學門類下的統計學和應用統計學，授予理學學位，經濟學門類下的經濟統計學，授予經濟學學位。與舊版相比，經濟學一級學科下新設置經濟統計學二級學科，在理學門類下的統計學專業保留，新增加應用統計學專業。新版本科專業目錄專業種類由原來的635種調減至506種，在專業種類大幅減少的情況下，與統計有關的專業卻在增加，這也在一定程度上說明統計日益受到重視。
經濟統計專業是新的普通高校本科專業目錄中經濟學門類下的二級學科，與統計其他專業授予理學學位不同，經濟統計學專業授予經濟學學位，因此對于經濟統計學專業本科人才的培養不能照搬其他統計專業模式，應有自己的定位和特點。
一、經濟統計學專業課程設置特點
人才培養方案主要包括專業定位、人才培養目標、人才培養要求、主要課程及課程設置、畢業資格等內容，其中課程體系設置是核心。經濟統計專業人才培養方案中課程體系設置應具有以下特點：
（一）夯實數學基礎。
經濟統計學是一門處理經濟數據的方法和技術的科學，需要堅實的數學基礎和數理統計基礎作支撐，因此必須強化數學在經濟統計學中的基礎地位，只有夯實數學基礎，才能理解掌握好經濟統計理論與方法，并運用經濟統計方法去解決實際經濟問題，為此，在經濟統計學本科人才培養方案中，應該開設高等數學、線性代數、概率論、數理統計等數學課程，目的是為學生學習經濟統計理論和方法類課程提供必要的基礎保證。
（二）突出統計理論與方法。
經濟統計學專業的學生應該掌握對信息獲取、處理、顯示、識別和分析等方面的基本理論、基本知識、基本方法，能熟練地將統計思想和統計方法貫穿和應用于實際工作中，能在經濟管理部門、企事業單位從事統計調查、統計信息管理、數據分析及預測等實務工作，為此，應該開設數理統計、非參數統計、時間序列分析、多元統計分析、統計軟件、國民經濟核算、市場調查、抽樣理論、統計預測與決策、運籌學、試驗設計、統計計算等統計理論與方法類課程
（三）注重經濟管理素養的培養。
統計理論與方法只能應用到社會經濟生活中去解決實際問題才有生命力，而要了解實際問題的背景與意義就需要經濟管理方面的知識作支撐，因此，需要開設宏觀經濟學、微觀經濟學、計量經濟學、金融學、財政學、統計學、會計學等學科基礎課程，并可以開設風險理論，市場營銷、財務管理、保險學、利息理論、國際金融學等選修課程以滿足社會對經濟統計人才的多樣性需求。
（四）強化數據處理與表達能力。
在當今高度信息化的時代，經濟統計專業學生不僅要掌握現代統計方法，而且要能熟練地利用計算機進行數據挖掘，要掌握常用的統計應用軟件來完成統計工作的全過程，同時還應該具備一定的語言表達能力和寫作能力，能夠幫助決策者或客戶提供服務和決策，把專業性極強的統計分析結果用簡潔的語言、文字或圖像生動形象地表達出來，因此，需要開設計算機基礎、數據庫及應用和應用寫作以及統計軟件等課程。
（五）構建完整的實踐教學體系。
經濟統計專業實踐教學體系是從專業認識出發，以掌握統計分析工具為基礎，以統計理論與方法的經濟應用為主體，以綜合應用能力的培養為目標構建，實踐教學體系由三部分組成：
1、統計分析工具類課程實驗。統計分析工具類課程實驗是經濟統計學專業實踐教學的基礎環節，包括計算機基礎、數據庫及應用、統計軟件等課程實驗。通過上機實驗，使學生掌握計算機的基本操作與文字處理、統計數據資料的加工、分析與處理，學會運用實用統計軟件的各種統計功能，為統計分析工作、統計理論與方法的經濟應用做好必要的技術準備。
2、統計理論與方法類課程實驗。統計理論與方法類課程實驗是經濟統計學專業實踐教學的核心環節，包括非參數統計、時間序列分析、多元統計分析等課程實驗，這類實驗要讓學生借助統計分析工具，應用所學理論與方法去分析和解決實際經濟問題，培養學生分析與解決問題的能力。
3、專業實訓和畢業實習。專業實訓和畢業實習是實踐教學的重要環節，是學生對所學理論的真實運用，也是學生接觸社會、認識統計行業、接受現實教育的機會?？梢栽诘诹鶄€學期安排專業實訓，第八個學期安排畢業實習，通過這個環節，使學生進一步了解本專業的基本知識、基本方法和基本技能在社會經濟生活中的實際應用，提高分析和解決實際問題的獨立工作能力及社會適應能力的機會。
二、經濟統計專業人才培養目標實現的保障措施
（一）建設專兼職相結合的師資隊伍，不斷提高教師業務水平。
高水平的教師隊伍是提高教學質量的基礎，更是構建經濟統計學人才培養模式的保證，因此要積極鼓勵支持教師以各種方式進修或到政府統計部門、企業統計業務崗位進行實踐。另外，可以考慮從政府統計部門、企事業單位選聘統計、經濟方面的專家充實師資力量，擔任兼職教師，比如，可以在經濟統計學發展前沿問題等課程中聘請校外專家講授某幾個專題，也可以定期舉辦專題講座，形成相對穩定的校外教師隊伍。通過校內教師和校外專家的結合，落實應用型經濟統計學專業人才培養目標。
（二）在學生學業評價考核方面，注重過程控制與評價，構建科學合理的考核評價體系。
在教學過程中，針對專業必修課和專業選修課的學生成績考核，可以根據各門課程教學內容的組織方式、理論和實驗教學的不同特點，采取靈活的考核方式，如筆試、上機操作、撰寫設計方案、調查報告、分析報告、專題論文等。另外也需注重對學生學習過程的控制與評價，將課堂討論、案例分析、小組作業、調研報告作為考核的重要內容，筆試考核部分主要考核學生運用所學知識分析問題、解決問題的能力，注重知識、能力和素質的綜合評價。
（三）整合教學內容。
由于經濟統計學專業自身的特點，經濟統計學專業課程之間存在著相互聯系，很多知識點在不同的課程中存在重復，比如，統計學、數理統計、計量經濟學、統計預測與決策、市場調查、抽樣理論等課程有部分內容重復。因此，我們需要對專業內容進行更好的整合，需要對課程體系中的各知識點進行合理梳理歸類，對專業課程中內容交叉重復部分進行整合，進一步明確各門課程內容歸屬，合理確定各門課程的教學內容，使課程體系中的知識點不重不漏，課程內容更科學適用。
（四）完善課程建設。
對經濟統計專業開設的專業課程，要建立和完善教學大綱、教案、電子課件、參考材料、試題庫、課程網站等。課程建設的完善能保證教學計劃的順利實施，不會因為更換教師和更換教材等原因出現教學內容的改變，使教學工作有序、穩定、規范進行。
（五）加強實踐教學。
加強實踐教學首先要加強實驗室建設和購買教學必備的統計軟件；另外，也要加強校外實習基地的建設，使學生能接觸到社會的更多層面，豐富學生的實踐經驗；第三、可以考慮成立統計調研學會等學生社團組織，開展一些有益的社會實踐活動，如參與企業的市場調查、政府的社情民意調查、經濟普查、人口普查等數據錄入、整理等工作；第四、積極引導學生參加全國統計建模大賽、市場調查大賽等學科競賽活動，鼓勵并指導學生申報科技創新項目或參與教師的科研項目，從而鍛煉學生的個人能力。
經濟統計學范文6
關鍵詞：統計學中位教學
如何確定中位數呢？首先是中位數位置的確定，其次是數值大小的問題，在傳統的教學理論中，一般來說分以下兩種情況：
（一）當變量值個數較少且為非連續變量的情況下，則資料不必分組。在未分組資料中，中點位置=(n+1)/2,式中n代表變量值個數。當n為奇數時，中點位置所對應變量值即為中位數；n為偶數時，則中點位置的前后兩個變量值的算術平均值即為中位數。
例如： 有5個人的工資額為500元、600元、700元、800元、900元。則中點位置為3[=(5+1)/2],中位數即第3個人的工資額700元。如果4個人的工資額為500元、600元、700元、800元，則中位位置為2.5[=(4+1)/2],中位數為第2個人和第3個人工資額的算術平均值650[=(600+700)/2]元。
(二）當變量值個數較多的情況下，無論是連續變量或是非連續變量，則資料一般進行分組。因此在變量數列分組情況下（組距式數列），如何確定中位數呢？在教科書中，確定中位數位置一般采用∑f/2而不用（∑f+1）/2,為什么？對這個問題有以下三種說法：
1.在次數分配數列條件下，如果采用(∑f+1)/2會使采用較小制累計和較大制累計所確定的中位數所在組數不同。
2.對數列中這一中間分割點，如同幾何學中所指不見空間的一點，所以應為（∑f）/2，而不用（ ∑ f+1）/2。
3.對連續變量數列的情況用∑f/2，而對非連續變量數列的情況用（∑f+1)/2確定中位數位置。
以上三種觀點的說法對嗎？筆者認為不妥，是沒有科學依據的。為什么？首先上述第一種觀點并不是必然現象，以北京理工大學出版的《統計基礎》一書，第77頁例4-23為例：
我們通過計算發現，不論采用較小制累計或采用較大制累計，無論采用∑f/2或（∑f+1）/2，可得出其中位數是第5組同樣的結論，不過計算出的中位數的數值不同。因此第一種觀點不能支持的。
第二種觀點，它同樣是一牽強附會的觀點，因為它不符合統計研究和統計方法的宗旨。從統計學研究對象的特點來看，它有四方面主要的特點：1.社會性，統計研究的內容、形式隨著社會發展而變化。在社會現象中，政治、經濟、思想等方面是融為一體的，因此，正確的立場、觀點、方法，是認識現象的前提條件 和基礎依據。2.整體性，即統計研究的對象并非個體現象的數量方面表現，而是總體現象的本質和規律?？磫栴}應從整體角度出發。3.具體性，統計學研究對象的數量是具體的數量，而不是抽象的數量，它是具體事物在具體時間、地點和條件下的數量表現。4.數量性，統計是研究社會現象總體的數量方面和數量關系，是在定性的前提條件下進行定量研究。再者從統計方法而言，無論是從定性分組的角度，還是綜合指標分析方面考慮，或從大量觀察的方法來看，要求我們分析研究問題應當具體問題具體分析，不能簡單把問題單一化，而應當將質與量有機聯系起來 。
對第三種觀點，更是難以成立，因為不論次數分配數列是否是連續變量，只要沒有一組累計次數正好等于∑f/2，就不影響確立中位數所在組數和數值。
在什么情況下用∑f/2與（∑f+1）/2作為中位數的位置采用插補法計算出兩種不同中位數呢？即當次數分配數列是非連續變量，∑f為偶數，而某一組累計次數正好等于∑f/2時，才可能出現這種情況 例如：如下資料所示
某車間日加工零件數資料如下：
關于中位數位置及數值計算方法有：
1、若采用公式∑f/2,則有∑f/2=56/2=28(人），中位數在第二組；
其數值大小則有Me=L+[（∑f/2-Sm-1)*i]/fm=60+[(56/2-12)*9]/16=69(個）。
2、若采用(∑f+1)/2，則有（∑f+1)/2=(56+1)/2=28.5(人），暫且認為中位數在第三組；則有中位數值為：
Me=L+[(∑f/2-Sm-1)*i]/fm=70+[（56/2-28）/15]*9=70(個）
上述兩種方法都是不正確的，按照中位數本義，此中位數的具體值應在69~70之間，也即是69.5（個），上述結果也是可以通過觀察看出來的。因此中位數數值在一般情況下，往往通過觀察而定，在無法確定時，才用插補法計算，而近似估計，此法也并不精確，不過是一個估計值。通過上述分析，對中位數確定采用（∑f+1）/2或（n+1）/2更合理。即使采用∑f/2作為參數，也應在使用中分清前提條件，尤其認清中位數中“位”的重要性，以及“數”的來龍去脈，把握好“位”與“數”之間的關系。
參考文獻：
