传统统计学范文精选

摘要：海量的数据已经渗透了每个人的生活，以数据为研究对象的统计学应该以科学的态度迎接大数据浪潮，并积极思考如何把握这重要的发展机会。本文首先阐明大数据与统计学的密切关系，再从大数据时代下的非结构化数据与结构化数据、相关关系与因果关系，这两个方面思考大数据与统计学的协同发展。

关键词：大数据时代；大数据；统计学；

一、大数据与统计学

（一）大数据与统计学关系密切

简单来说，我们可以分为两个方面来理解大数据：若“大数据”作为形容词，则描述的是大数据时代数据的特点；若“大数据”作为名词，则体现的是数据科学研究的对象。对大数据的定义有非常多，不同领域不同专业对大数据的界定都会有些许不同。通俗地说：大数据是目前人类所有可抓取、可记录、可存储的信号集合。这个包含了一切信号的集合将非常非常之庞大、多样、繁杂，并且还在不停地、迅速地增加。现代互联网和信息技术的飞速发展，使得人类开始有能力收集、储存、分析、处理这些从前无能为力的数据，从中挖掘出有用的信息促进社会的发展。迈尔•舍恩伯格说：大数据发展的核心动力就是人类测量、记录和分析世界的渴望。而统计学正好是收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。由此可见大数据与统计学关系密切，将大数据与统计学结合发展潜力无穷。

（二）大数据时代下的非结构化数据与结构化数据需整合

摘要统计学是一门理论与实践相结合的课程，统计实践教学是统计专业发展的薄弱环节，实践教学存在着体系不够系统、教学方法陈旧、教学资源不足、实习基地不够稳定等一系列问题。对此，需从培养计划、课程设计、实践类课程、实习等几个方面加以改进和完善，并找出切实可行的解决办法。

关键词统计学实践教学课程设计实践类竞赛实践类课程

统计学的产生发展来源于实践，依赖于应用，形成理论进一步来指导实践，并在应用过程中不断发展壮大，统计学的生命力就在于其能不断满足社会应用的需要。统计学专业的特点在于将数据处理和统计分析这两大核心功能结合实际问题应用于实践，从而解决各种实际问题。因此对于高校统计人才的教育不仅要重点讲授理论知识，同时要结合专业特点，培养和提高学生解决实际问题的综合能力和实践能力。如何更好地开展统计专业实践教学就显得尤为重要。

1目前实践教学的主要方式及存在的主要问题

统计实践教学是学生在校期间进行的一个不间断的、完整的教学过程，包括课堂案例教学、课程设计、实践竞赛、社会调查、校外实习、毕业实习等在内的一系列过程。①通过上述各种类型的实践教学环节的实施，以实践教学任务为中心来组织课程内容，所需要的理论知识也围绕实践过程来选择、组织和学习，让学生在实践的基础上建构所需的理论知识，以实践过程作为学生学习的主要形式，并通过实践报告、实践表现等来评价学生的学习结果。我国各高校统计学人才培养方案中均设计有一定比例的实践教学环节，但缺乏系统性研究和整体设计，实践教学方案与培养应用型、复合型人才目标有较大的距离。

（1）实践教学的课程体系不够完整。

摘要：统计学是培养经管类专业学生定量分析能力的重要课程，大数据时代的到来对统计学提出了新的要求。本文围绕大数据时代对经管类专业数据分析人才的需求，以专业特色为导向，运用“知识+能力+应用”模式进行统计学模块化、层次化课程体系构建。

关键词：大数据；经管类专业；课程体系

大数据时代给社会经济发展带来了机遇和挑战，社会各行各业对数据分析需求大幅上升，需要借助数据分析实现数据的增值，挖掘数据背后的潜在价值，为其经营管理决策、投资决策提供智力支持。随着社会经济发展对具有数据管理和数据分析能力的应用创新型经济管理人才的需求逐渐攀升，也引发了对高校经管类专业学生能力的更高要求。面对纷繁复杂的社会经济环境，经管类专业学生必须能够广泛应用定量分析技术，能够从海量数据中获取有效数据，运用科学的方法从这些数据中提取出有用信息，建立相应的模型，作出最优决策。统计学是培养经管类专业学生定量分析能力的一门重要课程，是众多高等院校经管类专业的专业基础必修课，是以后深入学习相关定量方法类课程（诸如计量经济学、管理运筹学、市场调查与预测等）的基础。因此，统计学课程体系设置是否合理，将直接影响到学生获取有效数据和分析数据应用能力的培养，进而影响学生定量分析能力的培养。

一、经管类专业统计学课程体系存在的问题

1.课程教学定位模糊。

我国高等院校经管类专业统计学教学中的最大弊端在于一直按照前苏联划分方式将其归类为一门偏重于简单数据整理课程，而将相应的统计分析所采用方法和理论归为数理统计，因此在教学中不重视对后者的学习。然而，西方发达国家的统计学课程是同时包括这两个部分内容的，尤其是后一个部分内容是定量分析的重要基础。因此，在传统统计学教学定位下，学生只认识了基本理论与概念，却掌握不了处理和分析数据的能力，这与经管类专业应用型人才培养目标相背离，难以适应大数据时代社会各领域对经济管理人才素质的新需求。

金融经济学研究包括公司财务和资产定价大领域。研究方法通常分为数理方法和实证研究两类。长期以来，以大样本公开数据为对象的事件研究和长期业绩研究方法在金融经济学实证研究中颇为流行，在检验金融经济学理论假说中发挥了积极作用。

但是，经过事后验证，人们发现，仅仅依靠以大样本公开数据为对象的计量经济学方法来研究金融经济学公司财务领域现象，以及其背后的经济因素和原理远远不够。西方金融经济学学术界逐渐采用临床诊断方法(ClinicalResearch)。

临床诊断方法的特点

临床诊断的研究思路和基本规范与传统大样本计量实证研究有比较明显的差别，其特点如下：

首先，在研究作用和目的上，传统统计检验实证研究往往以检验金融经济学理论为主；而临床诊断研究可以验证理论假说，但更主要的是弥补大样本实证研究的不足，从实际参与者中获得有价值的实践信息，提供对企业和个体行为环境的丰富理解，为理论和大样本统计检验提出新的思想、问题和研究线索。

其次，在研究对象数量方面，传统的统计检验实证研究对象为大样本；而临床诊断研究则根据研究目的设置样本，从一两个到几十个甚至上百个。但大多数情况下，研究对象关注一个或少数案例。

金融经济学研究包括公司财务和资产定价大领域。研究方法通常分为数理方法和实证研究两类。长期以来，以大样本公开数据为对象的事件研究和长期业绩研究方法在金融经济学实证研究中颇为流行，在检验金融经济学理论假说中发挥了积极作用。

但是，经过事后验证，人们发现，仅仅依靠以大样本公开数据为对象的计量经济学方法来研究金融经济学公司财务领域现象，以及其背后的经济因素和原理远远不够。西方金融经济学学术界逐渐采用临床诊断方法(ClinicalResearch)。

临床诊断方法的特点

临床诊断的研究思路和基本规范与传统大样本计量实证研究有比较明显的差别，其特点如下：

首先，在研究作用和目的上，传统统计检验实证研究往往以检验金融经济学理论为主；而临床诊断研究可以验证理论假说，但更主要的是弥补大样本实证研究的不足，从实际参与者中获得有价值的实践信息，提供对企业和个体行为环境的丰富理解，为理论和大样本统计检验提出新的思想、问题和研究线索。

其次，在研究对象数量方面，传统的统计检验实证研究对象为大样本；而临床诊断研究则根据研究目的设置样本，从一两个到几十个甚至上百个。但大多数情况下，研究对象关注一个或少数案例。字串6