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統計學統計方法范文1
關鍵詞：教學方法；醫學統計學；改革；實踐
中圖分類號：G71 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9132（2016）14-0290-005
醫學統計學是以數理統計和概率論為基礎，以醫學理論為指導，運用統計學的原理和方法研究醫藥衛生領域中數據的收集、整理、分析的一門應用型科學。該門課程概念抽象、內容邏輯性強，被許多學生認為是最難學習的課程之一。對于醫學統計學教師來說，如何改變傳統的教學方法，培養學生的統計思維，是值得進一步探究的問題。為此，我們對醫學統計學的教學方法進行了改革，現將教學情況總結如下。
一、研究對象與方法
（一） 研究對象
將我院2014級醫學檢驗技術專業4個班級隨機分成實驗組2個班級和對照組2個班級，實驗組85人，對照組102人，實驗組和對照組學生在性別、生源、錄取分數等方面均無統計學差異（p>0.05），實驗組和對照組授課教師、教材選取、教學內容、課時均相同。
（二）研究方法
1.教學方法及內容選?。簩φ战M采用“灌輸式”教學方法，即課堂上以教師講授為主，學生被動接受，課后練習教材上的習題；實驗組采用“分組討論-課堂點評-效果鞏固及檢查”新的教學方法，但有些內容是離不開教師的課堂講授的，如基本概念等，結合課程內容特點及學生的能力，我們選取了四個章節實施新的教學方法，這四個章節包括定量數據的統計描述、醫學參考值范圍估算、統計表和統計圖以及x2檢驗。
2.分組：對照組102名學生不分組，實驗組85名學生按分成10組，每組有8～9名學生，每組由教師選出2名負責人。
3.實施過程：在對照組學生每次上完課后告知下次上課的內容，要求學生提前做好預習；實驗組學生在提前1周左右告訴每組的2名負責人課堂討論的內容，由負責人和組員分工準備，通過教材研讀和文獻查閱等制作PPT或掛圖，上課時每組選派一名代表進行講解，其他成員參與討論，教師做適當的引導，最后由教師歸納總結。
4.效果評價：課程結束后采用卷面考核和滿意度調研來評價教學效果。由于教學方法不同，所以兩組學生考核的題型不同，對照組學生考核題型包括名詞解釋、填空題、判斷題、單項選擇題和計算題，實驗組學生考核題型包括判斷題、單項選擇題和原始資料的統計學處理（計算題），實驗組學生題型的靈活性優于對照組學生；滿意度調研的問卷自行設計，兩組學生所用的問卷相同，問卷包括四部分內容，即教學方法、教學適應性、教學效果、綜合素質的提高，在課程結束后由授課教師統一發放填寫，當場回收。
（三）統計分析
采用Epidata3.0雙人雙份錄入數據并核對檢查，用SPSS18.0統計軟件包分析，定量資料采用t檢驗，定性資料采用x2檢驗，以p
二、結果
（一）教學效果評價
1.總成績評價：兩組學生采用不同試卷進行考核，滿分均為100分。對照組學生最低得分28分，最高得分93分，平均得分66.35±15.13；實驗組學生最低得分36分，最高得分94分，平均得分71.07±12.69。兩組學生總成績有統計學差異（p
2.正確率評價：兩組學生相同題型的正確率得分見表2，計算題和單項選擇題實驗組學生正確率高于對照組學生，差異有統計學意義（p
（二）滿意度評價
實驗組共發放問卷85份，回收85份，有效率100%；對照組共發放問卷102份，回收98份，有效率96.08%。教學方法、教學效果和綜合素質提高三方面實驗組學生優于對照組學生，有統計學差異（P0.05），具體見表3。
表3 兩組學生滿意度調查結果
三、討論
其一，通過本次調研發現，實驗組學生卷面總得分高于對照組學生，有統計學差異（p
其二，滿意度調研方面發現除了教學方法的適應性兩組學生無統計學差異外，其余方面均是新的教學方法優于傳統教學方法，且有統計學差異（p
其三，通過訪談發現，學生以往學習中接觸到的都是傳統教學方法，這次突然面臨一種全新的教學方法，可激發學生的好奇心。但是這種教學方法使得學生課后需花大量的時間查閱文獻及制作ppt，這導致他們研讀教材的時間相對不夠，對教材上的基本概念一知半解，最終在卷面考核中判斷題的正確率非常低。在以后的教學中，我們需要進一步找到兩者的平衡點，既要重視基本概念的理解，又要重視實際能力的培養。
其四，“學生分組討論-課堂點評-效果鞏固及檢查”并不適合理論性強的章節，所選的教學內容應該在前期的教學中作了必要的鋪墊，學生已具備自主分析問題時所必須的理論基礎，在前期已經系統講解了概率分布原理等。
其五，“學生分組討論-課堂點評-效果鞏固及檢查”教學法的核心是自我學習，教師不再處于中心位置，而是對學生的學習起引導作用。這就要求教師鼓勵學生提出不同的見解，在關鍵點內教師進行提示和引導，及時做好點評、課堂總結。
參考文獻：
統計學統計方法范文2
關鍵詞：生物統計學；實驗教學；改革探索；實踐
中圖分類號 G642.0 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2013）15-148-02
生物統計學是數理統計原理和方法在生物學中的應用，不僅在生命科學領域、而且也在其他學科領域中得到廣泛應用，是一門工具學科[1]。生物統計學的理論性和實踐性均較強，涉及的基本原理、公式和概念較多，需有一定的數學基礎和邏輯推理能力才能學好，相對于其他專業課程，師生普遍反映難教、難學、難記[2]。《生物統計學》不容易理解和掌握，導致學生缺乏學習興趣和動力，考試前通過死記硬背接受理論知識，形成短暫記憶，隨著時間的延長，所學內容逐漸忘記。這門課程講授完之后，學生不會靈活運用其中的方法，也不會設計一個簡單的試驗，更不會將生物統計學的基本理論、技術和常用統計方法應用到本科畢業論文設計中，導致理論教學與實踐應用脫節，顯然未達到教學目的。以往《生物統計學》教學以單純理論教學為主，不設或很少開設實驗課。因此，筆者結合《生物統計學》的基本原理，利用計算機和統計軟件，開設了《生物統計學》實驗課，并嘗試對該課程的實驗教學方法進行改革探索。
實踐教學環節非常有利于提高大學生的培養質量，而《生物統計學》課程教學的實踐環節亟待加強。在《生物統計學》實驗教學過程中，我們利用計算機輔助實驗教學，開設以下實驗課：（1）《生物統計學》某章節理論知識講授完之后，利用計算機和相關統計軟件，開設相應的實驗課。在實驗課上，教師通過統計軟件演示例題的計算和分析過程，并講授統計軟件的使用方法，學生根據所學理論知識，結合實例在計算機上借助統計軟件進行操作，這樣使學生獲得知識更加直接與快速。（2）學生參與試驗設計和科學試驗。學生要在生產實踐或實驗室中設計試驗，親自參與試驗數據的采集，并對試驗數據進行統計和分析，這樣有利于加深學生對所學內容的理解。《生物統計學》教學開設了如下實驗：
1 利用Excel繪制常用統計圖
Excel繪制圖形功能強大，各種版本的Excel軟件均提供了14種標準圖表類型，每種圖表類型中又含有2～7種子圖表類型；還有20種自定義圖表類型可以套用。講授完試驗資料的搜集和整理后，開設利用Excel繪制常用統計圖的實驗課。學生在實驗課上利用Excel繪圖時，可以對圖表區、繪圖區、數據系列、坐標軸、圖例、圖表標題的格式，例如文字的顏色、字體、大小，背景圖案、顏色等進行修改和調整，使修飾后的圖形更加美觀好看，爽心悅目。當圖和數據放在一張工作表上、學生改變繪制圖形的數據時，其圖形將發生相應變化；將鼠標放在圖中某數據點上，在鼠標下方將彈出一個文本框給出數據點的具體數值；用鼠標單擊繪圖區中的“數據系列”標志，其圖所屬數據單元格將被彩色框線圍住，便于用戶查看圖形的數據引用位置。在“數據系列”點擊右鍵可以向散點圖、線圖、條形圖等添加趨勢線，并可給出趨勢線的方程與決定系數。
2 利用Excel進行數據描述統計分析
講授完試驗資料特征數的計算后，開設利用Excel進行數據描述統計分析的實驗課。首先選用與生活聯系緊密的數據資料，讓學生利用Excel計算這些數據的平均數、中位數和眾數，測定和分析這些數據的集中趨勢，然后利用Excel測定樣本標準差、總體標準差和四分位數，讓學生分析這些數據的離散趨勢。另外，讓學生利用Excel分析總體次數的分布形態，計算總體平均值的置信區間，有助于識別總體的數量特征?？傮w的分布形態可以從兩個角度考慮，一是分布的對稱程度，另一個是分布的高低。前者的測定參數稱為偏度或偏斜度，后者的測定參數稱為峰度。
3 利用Excel進行統計假設檢驗
講授完統計推斷之后，利用Excel進行統計假設檢驗的實驗課。統計假設檢驗是根據隨機樣本中的數據信息來判斷其與總體分布是否具有指定的特征[1]。我們選擇實際案例，讓學生提出假設，利用Excel中適當的統計方法計算檢驗的統計量及其分布，確定顯著性水平和決策規則，最后推斷是否接受假設，得出科學合理的結論，這個過程就稱為假設檢驗或統計假設檢驗。統計假設檢驗的方法多樣，通過比較就會發現它們的基本方法和步驟大同小異，例如t檢驗、u 檢驗、x2檢驗等，可以詳細講述其中1～3種假設檢驗方法，其它假設檢驗方法可以采用啟迪和推導方式讓學生利用統計軟件自行輕松地學習和操作。
4 利用Excel和SAS軟件進行方差分析
講授完方差分析之后，開設利用Excel和SAS軟件進行方差分析的實驗課。利用Excel只能進行單因素或雙因素（包括可重復雙因素和無重復雙因素）方差分析，而涉及雙因素隨機區組試驗、三因素試驗和裂區試驗等試驗數據的方差分析，即讓學生利用SAS軟件進行多重方差分析。另外，Excel中的單因素或雙因素方差分析只能給出方差分析表，不能進行平均數的多重比較，也無法用不同字母標記法表示差異顯著性的結果，這些也都需要利用SAS軟件。
5 利用多種統計軟件進行回歸分析
由一個或一組非隨機變量來估計或預測某一個隨機變量的觀測值時，所建立的數學模型及所進行的統計分析，稱為回歸分析[1]。按變量個數的多少，回歸分析有一元回歸分析與多元回歸分析之分，多元回歸分析的原理與一元回歸分析的原理基本相似。按變量之間的關系，回歸分析可以分為線性回歸分析和非線性回歸分析。利用統計軟件進行回歸分析時，首先讓學生如何確定因變量與自變量之間的回歸模型；如何根據樣本觀測數據，估計并檢驗回歸模型及未知參數；在眾多的自變量中，讓學生判斷哪些變量對因變量的影響是顯著的，哪些變量的影響是不顯著的。在方差分析實驗課上，先讓學生利用Excel進行簡單的線性回歸分析，然后利用SPSS軟件進行相關與回歸分析，最后利用SAS軟件進行多元線性回歸分析和逐步回歸分析，使學生了解不同統計軟件的特點、功能和作用。
6 利用基本原理設計試驗
試驗的精確度高低取決于試驗設計的各個方面，只有通過有效地控制試驗誤差才能提高試驗精確度。因此，教師有必要正確引導大學生在試驗過程中要做到操作仔細，這樣有利于提高學生的科研素質。在試驗工作中，從試驗資料中發現潛在的規律性是極其重要的，這需要科學合理地運用統計學的基本原理和方法。講授完試驗設計之后，要求學生根據試驗設計的基本原理，在生產實踐或實驗室內提出試驗設計的基本思路，制定試驗方案。然后，學生分組討論試驗設計的可行性，并進行糾正和修改。在試驗前期，學生應進行試驗前期準備工作。在試驗過程中，學生要考慮試驗條件的差異對試驗數據的影響，可根據試驗設計的原理和技巧分析試驗出現的問題，使學生獲得的理論知識與實際聯系起來，從而加深對理論知識的理解。試驗結束后，獲得大量的試驗數據，需要選擇正確的統計方法分析試驗資料，得出科學合理的結論，以達到研究目的。最后，教師根據學生設計的試驗思路、方案、步驟及作出的試驗報告給予評價。通過開設試驗設計實踐課，可以使學生明確試驗的目的、試驗設計方法、試驗因素及水平等內容，有利于提高學生設計試驗方案的能力。
實踐證明，開設《生物統計學》實驗教學后，學生能夠在計算機上借助相關統計軟件親自統計試驗數據，利用所學的統計學方法分析和檢驗試驗結果，最后得出可靠的結論。最后畢業時，學生能根據試驗設計的基本原理，可獨立完成畢業論文試驗設計，實施設計的試驗方案，獲得試驗數據資料。由于試驗數據統計分析耗時，而且繁瑣，因而過去畢業生害怕對試驗數據進行統計分析。自從我們結合《生物統計學》的基本原理，利用計算機和計軟件開設了該課程的實驗教學后，學生輕松地掌握了該課程的基本原理和統計分析方法，統計和分析數據的速度、精確度均大幅度提高?，F在部分學生還能幫助教師進行科研課題的數據處理和分析，畢業論文水平也大大提高。
《生物統計學》教學實驗課的開設，使學生從被動學習轉變為積極主動地學習，培養了學生進行科學試驗設計的能力，初步掌握開展科學試驗設計的方法；培養學生掌握正確收集、整理試驗資料的方法，能利用生物統計方法對試驗資料進行正確的統計分析；培養學生掌握常見統計軟件的使用方法和統計方法?！渡锝y計學》實驗課深受學生的歡迎，這也是對該課程實驗教學的嘗試和改革探索的肯定。在該課程實驗教學過程中，筆者深刻體會到要提高《生物統計學》課程的實驗教學效果和質量，教師需要投入時間與精力，鉆研實驗教學內容，提高教學水平，轉變實驗教學理念，不斷探索和優化多元化的實驗教學方法。
參考文獻
[1]李春喜，邵云，姜麗娜.生物統計學[M].4版.北京：科學出版社，2008：1-3.
統計學統計方法范文3
關鍵詞：統計學方法信息應用
中圖分類號： C8 文獻標識碼： A
任何理論的靈魂在于其在實踐中的運用，在于其在實踐中的指導性地位。馬克思說理論聯系實踐，是不朽的論題。同樣，統計，顧名思義，統和計，詞典上說：統計是指對某一現象有關的數據進行搜集、整理、計算和分析等。下面將淺談統計學的方法與應用。
一、統計學的方法
（一）大量觀察法。
大量觀察法是統計研究的特有方法。構成社會經濟現象總體的各個統計單位由于各種因素的影響，彼此數量之間存在不同差異。差異有大有小，差異原因有主有次，只有在大量觀察的基礎上，綜合各單位的統計數據和各個調查單位表現出來的偶然的數值差異，才能互相抵消；也只有在大量觀察基礎上形成的總體平均數，才能顯示總體的一般水平和發展變化規律。而少數資料或短時間的數值差異變化，是難以得到正確的分析結論的。
（二）統計分組法。
統計分組法在統計研究中占有重要地位，它不僅是統計資料整理的重要組成部分，而且在整個統計工作階段都能發揮自己特有的作用。從統計設計階段開始，要根據研究對象的特點，制定分類標準，確定反映總體不同性質特征的分類指標體系。在統計調查階段，要根據具體的分組規定和分組方法，分門別類地收集有關數據。在統計資料整理階段，需對搜集來的原始資料，按統計分析的要求進行分析或再分組。到統計分析階段，則可以用類型分組、結構分組、水平分組、依存關系分組、時間階段分組等各種分組方法進行統計分析，以反映總體內部不同分組條件下事物的相互聯系、相互制約、彼此差異的現狀、本質特征及其發展變化趨勢。
（三）綜合指標法。
統計分析過程，就是運用經過綜合的統計指標反映社會經濟現象的數量關系。不僅分析現象的總體數量水平，而且分析現象的結構關系、比例關系、平衡關系、投入產出關系等等。一種統計指標，往往只能反映總體的某一個側面，要了解現象的全貌，統計研究常常把幾個、十幾個甚至幾十個統計指標聯系在一起，組成指標體系，從不同側面反映現象和事物的綜合情況。綜合指標法就是運用表明社會經濟現象不同側面的統計指標，對現象總體展開全面、細致、深入分析研究的方法。
綜合指標法按指標的基本表現形式，可分為總量指標、相對指標和平均指標等。通常將這三種指標統稱為綜合指標。在這三類指標的基礎上，進一步展開綜合統計分析，其統計分析的重要形式有：對比分析、平均分析、差異分析、動態分析、因素分析、相關分析、平衡分析、統計推斷和預測分析等。
（四）歸納推斷法
歸納法是從個別到一般的推理方法，是統計研究中常用的方法。在綜合指標法中將個別現象的數值綜合匯總成總體數值，概括反映總體一般的數量特征，所采用的方法就是歸納法。在研究社會經濟現象的總體數量關系時，當研究的總體單位數很多甚至是無限總體（單位數不可數）時，可采用抽樣調查方法，觀察部分單位進行計算和分析，根據結果來推論總體。例如，為了解產品質量，從正在流水線上大規模生產的產品零部件中抽取其中的一部分產品進行檢驗，借以推斷這批產品質量的好壞，并以一定的臵信標準來推斷所做結論的可靠程度。這種根據樣本數據來推斷總體數量特征的歸納推理方法稱為統計推斷法。統計推斷是現代統計學的基本方法。這種方法既可用于對總體參數的估計，也可用做對總體的某些假設檢驗。廣泛應用于農產品產量的估計，工業產品質量檢查與控制，以及根據時間數列進行預測所做的估計和檢驗。
二、統計學的應用
在當代全球性經濟環境的今天，隨處可以獲取大量的統計信息。最成功的管理者和決策者是那些能夠理解和有效地運用這些統計信息的人。
在生產領域，由于現在非常重視產品的質量，因此質量控制是統計在生產中的一個重要應用。多統計質量控制圖被用來控制某生產過程的產量。例如，假如一臺機器被用來向容器中注入一種軟飮料，灌裝重量是12盎司。定期從容器中抽取樣本，求出樣本容器中飲料重量的平均數，若平均數描在質量控制圖控制上限的上面，則說明注入的飮料過多應該減少，如在控制下限的下面，則說明注入的飮料過少應該增加。為此質量控制圖為生產過程時時處在“控制之中”提供了統計信息。
在經濟領域，人們經常要求經濟學家們對將來的經濟以及其他方面進行預測。在進行預測時，往往離不開各種各樣的統計信息。例如，在預測通貨膨脹率時，經濟學家們就要用到生產者價格指數、失業率和生產利用能力等方面的統計信息，將這些統計信息輸入到計算預測模型中，就可預測通貨膨脹率指標。
統計學統計方法范文4
關鍵詞:金融統計學;教學方法;改進
中圖分類號:G642.0文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2009)27-0245-02
金融統計是適應國家經濟管理和金融事業發展的需要而建立和發展起來的。金融統計是國家統計體系的重要組成部分,集金融信息、金融分析與政策咨詢于一體,以貨幣信貸及金融運行的各種數量關系為研究對象,以金融與經濟統計數據為依托,運用定性與定量分析相結合的方法,分析、判斷、預測國民經濟運行及金融的發展情況,是中央銀行貨幣政策決策的支持系統,是國家進行宏觀調控的重要工具[1]。作為金融專業、尤其是金融工程專業的本科生,對統計學的要求更高,對統計建模及運用要求比較熟練地掌握。
一、金融創新的深化對統計學原理和方法提出更高的要求
隨著金融創新的不斷加深,金融學與數學、尤其是統計學的結合越來越緊密,金融模型日趨復雜。金融的統計建模,出發點都是金融資產收益率序列的統計分布。對收益或損失序列的分布刻畫,是金融產品的準確定價和風險管理的基礎。隨著金融創新的發展和研究的深入,金融模型對統計學提出更高的要求。
1.金融資產收益或損失分布大多都是非正態分布。金融市場的一個典型事實(stylized fact)是:金融時間序列分布是尖峰、肥尾的。傳統的金融建模,為了簡化或得到解析表達式,通常假定時間序列是正態分布的,這個假定是金融模型受到較多詬病的主要方面。在風險管理中,正態假定導致低估金融產品的尾部風險。改進的方法之一就是用非正態分布來擬合數據,如t分布、貝塔分布、穩定分布等[2] 。這要求我們在教學中更加注重非正態分布的學習。
2.線性相關不能準確刻畫金融時間序列的相關性,需要更復雜的統計技術。傳統的多元金融時間序列建模都是假定時間序列服從多元正態分布,多元正態分布的前提邊緣分布服從橢圓分布和只有線性相關。多元正態分布不能反映金融市場的實際情況。金融時間序列的相關性一般是非線性的,而且邊緣分布也不服從橢圓分布。因此,我們需要求助于更復雜的統計技術――Copula技術。Copula技術提供了分別研究多元時間序列的邊緣分布和相關性的方法,從而成為多元金融統計建模的必備知識[3] 。
3.風險管理模型要求我們更加關注金融時間序列的尾部分布。風險管理的主流模型是VaR(Value-at-Risk),VaR從統計學的角度來看,就是尾部的分位數。正態分布不能準確刻畫金融資產損失分布的尾部特征,通常會導致VaR的低估,造成金融市場的巨大損失,即所謂的極值風險。EVT(extreme value theory)提供了準確刻畫金融時間序列的尾部分布的方法而成為風險管理的基本工具[4] 。
雖然這些統計理論在金融中的運用不能構成本科金融統計學的核心內容,但我們在教學中必須指出這些發展的方向,成為金融工程專業本科生進一步學習或自學的指引。
二、當前金融統計學教學中存在的問題
1.教學內容陳舊,教學重點的處理存在偏差。教育部將《統計學》課程列為財經類專業本、?？茖I的必修課程之一。力圖通過學習《統計學》,使學生掌握探索各種現象內在的數量規律性, 并用這種規律性的解釋來研究各種現象內在的規律。但是金融統計學的內容沒有隨著金融市場日新月異的發展而發展,導致教學內容陳舊,不能滿足金融統計建模的需要。
多數教師往往把統計學課程單純地看做是專業基礎理論課程,熱衷于基礎知識的講授和煩瑣公式的推導,嚴重忽略了統計學的工具性和應用性,削弱了學生思想方法和實踐能力的培養,使教學流于空洞、枯燥和乏味,挫傷了學生學習興趣和積極性,教學偏離了課程培養目標,教學效果和質量也不理想。而一些理論推導也只是對《概率論》相關內容的重復。
2.學生數學功底參差不齊,學習難度大。統計學是一門研究社會經濟現象數量關系的方法論科學,其中涉及大量的高等數學、概率論及數理統計的基礎知識, 現代統計學又借助于電子計算機來提高統計分析的質量和效率, 這就要求學生必須具備良好的數學基礎、具備必要的計算機知識。金融學專業的招生基本上還是文理兼收,學生的數學功底參差不齊。而且金融學、尤其是金融工程究竟屬于文科還是理科,在學生中存在模糊認識,導致對數學基礎不是十分重視。這造成教師在教學過程中對教學內容的處理是一個很大的挑戰。
3.不重視運用和實踐教學。在教學中,統計方法與金融建模、定量分析脫節。第一,教師在講授統計理論、統計方法時缺乏針對性。在實際的教學中,雖然強調統計的應用,但主要是從概念、公式、定理出發,而不是從現實經濟管理工作需要出發。第二,采用的教學案例與實際脫節?，F有的統計學教材中,統計案例很少,即使有也是過于簡單的設例,或是“編寫”的案例,與實際的經濟、管理工作脫節,很難達到較好的效果。
4.缺乏統計案例和統計軟件的結合。在實際教學過程中,由于多方面的原因,對學生動手能力的訓練比較少。即使有一些訓練,也是手工的操作與運算,與采用現代計算機技術為核心的教學不相適應。其次,很少采用統計分析軟件和案例教學方式。這最終會導致學生在實際工作中不會用統計分析軟件對統計數據進行處理、顯示、分析和推斷,使本來快速而簡單的統計工作變得復雜而難于處理,使統計的功能得不到充分發揮,使科學研究難以與國際慣例接軌。一些老師的統計分析都是在Excel軟件實現,Excel軟件優點是比較簡單,容易操作。但它畢竟不是專業的統計軟件,尤其是對金融專業的學生來講,不掌握一門專業的統計軟件,很難完成今后的進一步學習和研究工作。
三、金融統計學教學的改進
1.豐富和充實金融統計學的教學內容。根據專業學科的需要對統計學的內容進行處理,以滿足未來發展對統計學基礎的需要。根據中國金融業發展和統計改革的需要,按照中國金融統計體系和金融統計工作的內容,重新構建了金融統計學的知識體系和方法體系。同時,對于金融統計建模的相關統計理論,要適當加于補充和擴充,以滿足不同層次學生的需要。
2.選擇合適的統計軟件,注重學生的運用實踐能力。依據統計分析軟件結合統計學原理的基本理論調整教學內容?，F在有很多專業的、功能強大的統計軟件:如s-plus、R、SPASS以及Matlab等,不同軟件各有所長。一般說來,學生可根據自己的愛好選擇使用統計軟件,無須統一規定。但R軟件是免費軟件,而且有很多資源免費獲取,是可供選擇的最優軟件。
金融專業的學生學習統計學的主要目的是運用,把金融學與統計方法結合起來研究金融現象和問題就離不開數據收集和軟件運用。只學理論不掌握運用,對金融系的學生來說統計學等于白學。
3.注重培養學生的自學能力。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用需要,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,同時也系統地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。對于金融統計學,還需要為金融統計建模打下基礎,所要掌握的內容更多。
統計學統計方法范文5
一、國內文獻綜述
筆者通過對一些高校統計學課程調查及知網搜集資料，發現很多講授統計學的教師認為傳統統計學教學內容、方法很難適應現代社會的需求。通過資料搜集和文獻查找，如何更好的編排統計的教學內容和運用更好的教學方法主要體現在以下幾方面：石秀麗（2011）學者認為根據經管類學生的特點應把統計方法、數量分析作為教學內容的重點，李慧敏（2016）等學者認為對經管類統計學的教學應激發學生的學習興趣，大量的引入現實生活中的典型案例進行教學；宋繼華（2013）等學者認為采用項目驅動方法教學能引導學生的思維，從而提高學生的積極性和應用能力。這些專家學者對統計學的教學內容都提出了創新性的研究，尤其是高職高專對經管類學生的統計學教學很多高校都采用了項目驅動的模式。
二、教學內容和教學方法創新
我國經濟快速發展，很多決策都需要數據來支撐，統計方法及數據分析應用越來越廣泛，并應用于管理、金融等領域，而今天又處于大數據時代，因此，掌握統計方法和數量分析的專業人才成為時下的新寵。所以，在經管類統計學教學中，我們必須大刀闊斧地改革傳統統計學的教學內容、教學方法成為高校經管類統計學改革的重要課題。
1.教學內容編排上增加統計實務部分。統計學原理的內容主要包括總論、統計調查、統計整理、綜合指標、動態數列分析、指數分析、抽樣推斷、相關分析等內容，這些內容主要是基本理論知識，針對當前社會需求和統計變化的特點，應該加大統計實務部分的內容，可以適當增加企業統計標準（常用統計標準）、主要統計指標（采購經理指數、消費信心指數等）、企業主要統計報表（生產活動統計）、國民經濟核算體系、統計報告撰寫（統計報告寫作要求、原則、流程）等內容。
2.教學過程中引入實驗教學。統計學教學過程中運用到大量的公式，主要是定量的分析，在傳統教學中比較側重這些公式的推導、計算。但在信息技術高速發達的今天，計算機統計軟件的廣泛應用，使計算變得更加簡單、準確。因此，在統計教學過程中，統計計算技術已經不是教學的重點。由于大量復雜的計算可以交給計算機去完成，統計學教學應從數據技巧教學轉向數據整理分析的訓練，統計教學中適當增加實驗教學，把統計方法與計算機的應用緊密結合，實現統計學教材的內容與EXCEL的應用全面結合。在一些章節可以專門增加一節內容，介紹如何用EXCEL實現本章數據處理問題，例如：在講解統計整理、總量指標與相對指標、動態數列、統計指數、抽樣調查、相關和回歸分析時都可以借助于EXCEL來進行數據處理、分析。還可以利用計算機SPSS軟件對回歸分析和相關分析進行分析，利用計算機對平均數和標準差中等內容進行處理。通過實驗教學可以在一定程度上改變學生統計思想，同時幫助其掌握一定的軟件應用技能，如EXCEL、SPSS、SAS等。
3.引入綜合案例教學法。案例教學在國外課程教學中運用較多，因為案例來源于生活，更能引起學生的學習興趣，在傳統統計學教學中也引入了一些案例，但這些案例大都是孤立的只是為了學習某個知識點而設定，這些案例并不是真實的案例，而且缺乏前后因果，與實際生活脫鉤，學生學起來就沒有深刻的記憶和興趣。針對這種情況，在統計學課程教學中可以引入現實生活中實際發生的案例，將統計計算方法與數據分析方法用到解決實際管理問題中去，這樣可以使教學效果事半功倍。例如：在綜合指標這部分內容就可以設定某個企業的實際案例，通過這個案例可以解決總量指標、相對指標和平均指標的計算應用。
4.圖表歸納教學法。統計學第一章內容是學習整個統計學的基礎，只有把統計學的一些基本概念學懂了，才能更好的學習以后的內容，可是很多學生學了第一章以后對這些概念之間的關系還是模糊，為了解決這些問題設疑解惑，不斷啟疑思導，經過苦心孤詣，可以把這些基本概念編成如圖1。
通過框圖，可以把這些抽象的名稱聯系在一起，然后層次加以剖析，提綱挈領地板書這些名詞的特點與作用，用形象生動的比喻語言說明各概念之間的聯系和異同。采用這樣直觀清晰的框圖教學，讓學生一目了然，分析清楚這些概念之間的區別與聯系，便于學生的理解與記憶。在講完第四、五、六章后也總結歸納如圖2。
統計學統計方法范文6
【關鍵詞】地質統計學 地震反演
1 地質統計學地震反演方法研究1.1 測井曲線標準化
測井曲線標準化與否直接影響著反演結果的精度以及門檻值的確定。選擇沉積穩定分布范圍較廣的青一段大段泥巖為標準層，采用直方圖頻率標準化方法對全區測井曲線進行標準化。利用標準化之后的測井曲線進行反演參數可行性分析，并確定區分砂泥巖測井曲線類型以及門檻值。1.2 精細合成地震記錄制作
地質統計學反演精細層位標定十分重要，它的制作精度直接影響反演結果的精度，采用雷克零相位子波，應用整體拉伸與局部微調的方法保證井震匹配。精細制作合成地震記錄有兩個主要原因。第一，建立鉆井地質分層與地震反射同相軸的對應關系；第二，將測井揭示的儲層信息正確地標定在地震剖面相應的位置上，實現井震匹配。
1.3 建立構造、低頻模型，實現波阻抗反演
地震層位是建立構造模型的基礎，在地震層位和地質模式的約束下，由于地震缺失低頻成分，建立低頻模型，選取適當的插值方法，對井的初始波阻抗進行內插和外推，建立初始波阻抗模型。精確初始模型的建立是測井約束反演的基礎，約束反演處理的控制因素，建立接近地質條件的波阻抗模型，是減少其最終結果多解性、提高精度的根本途徑。測井資料在縱向上詳細揭示了巖層的波阻抗細節，地震記錄則連續記錄了波阻抗的橫向變化特征，二者的相結合，為精確的建立空間波阻抗模型提供了必要的條件。建立波阻抗模型的過程，實際上就是把橫向上連續變化的地震界面信息與高分辨率測井信息相結合的過程。
1.4 以波阻抗反演為模型，實現地質統計學反演
地質統計隨機反演在計算的時候，選用Jason反演StatMod模塊時，要把高斯配置協模擬和反演選項全部選中。這樣在運算中，就會將反演選項中的地震數據納入到的計算過程中來，并且通過先前做直方和相關分析時，可將反演的主變量與波阻抗的相關性也考慮進來，載入測井曲線進一步約束反演進行，最終能使得反演成果縱向上有理想的分辨率，與井點先驗數據吻合，又能使隨機反演的結果平面上較好地忠實于地震資料，得到地質統計學地震反演剖面。
1.5 影響砂體預測精度的重要參數分析
不同井網密度對反演結果影響較大，據反演結果分析可以看出，300m井網，3m以上砂體預測精度可達80%以上； 1m以下砂巖預測精度較低；夾層厚度對反演結果也有較大影響，圍巖厚度在2m以下砂巖較難區分開；不同反演曲線對反演結果也有影響，通過精度分析與優選，采用最佳反演曲線預測砂體；不同井網對砂體預測精度影響較大，由圖7可以看出B井控制300m范圍內砂體預測精度較高，超出600m井距如果無井控制，則只能預測出厚砂體。
2 精度分析
地質統計學反演能否用于修正測井相帶圖預測井間砂體，關鍵取決于反演后用于測井解釋進行驗證，A區塊經過隨機選取參與反演井與未參與反演井進行精度分析， 3m以上砂巖綜合符合率達到80%以上，1～3m砂巖符合率達到70%以上，1m以下砂巖符合率為50%以上，可以用于預測井間砂體。
3 成果應用
經過精度分析驗證，反演成果可用，可以修正A區塊各沉積單元相帶圖，不僅可以深化曲流帶單一河道邊界認識，為細分單砂體連通關系奠定了基礎，還可以修正河道砂體走向預測井間砂體，我們以修正河道砂體走向為例：結合地震反演剖面（如圖2）與砂巖厚度等值圖修正了A區塊C層沉積相帶圖。
圖4？A區塊C層井震結合后相帶圖
4 結論
（1）地質統計學反演側重于測井與地震的聯合。在地震解釋和沉積分析基礎上根據地質框架表，生成符合地質規律的初始阻抗模型。在道合并模塊中，由于井模型可靠，低頻成分得到了準確的補償，高頻成分得到了恢復，達到了探測薄層的目的。
