統計學學習感想

同時，統計學也是檢驗經濟學的理論是否符合客觀事物的發展規律的重要工具。實踐是檢驗真理的唯一標準。運用各種經濟理論所制定的方針政策、計畫方案的是否正確,是否符合實際,能否達到預期的目的,只有依靠實踐來檢驗，然而對實踐要取得了解,又只能依靠統計。

統計是溝通經濟學與實際的乙個重要橋梁。沒有統計學，就沒有經濟學今天的發展。

正因為經濟學和統計學這樣密切的關係，我意識到，光學好經濟學理論知識是不夠的，我必須還要同時學好統計學。不然的話，我的經濟學是無法深入研究下去的，這些知識是沒有生命力的，它們不能從現實生活中補充新鮮的養分和空氣。

三）統計學的歷史

從馬克思主義哲學中，我們可以知道學習、研究都不能缺少歷史觀，只有清楚地了解歷史才可能深入地研究。學習統計也是一樣，我們必須要清楚統計學的發展歷史才能全面深入地學習統計學。在課堂上我學習了一些統計學的歷史，下來過後我又自己找資料了解了一下。

一下說一下我的理解。

統計學的發展分為兩個階段古典統計學和近現代統計學。

古典統計學出現於17世紀，一般說，古典統計學有兩個**，按時間順序，先有德國的國勢學派，繼有英國的政治算術學派，最後匯合而成為古典統計學。國勢學派的代表人物康令，他以敘述國家顯著事項和國家政策關係為內容，在大學開設了「國勢學」課程。主要繼承人阿亨瓦爾繼續開設「國勢學」，並於2023年首次使用統計學來代替國勢學，認為統計學是關於各國基本制度的學問，是乙個國家顯著事項的整體。

但它缺乏數字內容，用文字表述。

政治算術學派產生於英國，代表人物是威廉.配弟，政治算數學派是用數字來表述，取用數字、重量和尺度來計量，並配以樸素的圖表，這與現代統計學的方法和內容相同。但是他卻沒有用統計學這個名稱。

古典統計學是以研究國家顯著事項，包括人口、領土、財政、軍事、政治、法律等出發而產生的，即以社會經濟現象為研究物件，並且通過數量來表示。因而古典統計學實際就是社會統計學或社會經濟統計學。

凱特萊把概率論引入統計學之後的統計學，稱之為近現代統計學。近現代統計學是古典統計學的繼承和發展，是古典統計學的延伸。他根據概率論為基礎的大數定律，提出了大量觀察法，進行統計資料的收集和研究，可以消滅誤差和控制誤差，從數量上揭明其運動規律，加以分析和運用。

凱特萊開創了統計理論和應用的新領域，但當時並沒有給以確切的名稱，直到2023年德國數學家威特斯坦才把它定名為數理統計學。

其次，統計學的一些基本理論

通過這門課的學習，我了解了統計學的基本論理。剛開始接觸一門學科，都必須了解大量的術語，統計學也是一樣。學習這門課的開始兩三周我都感到比較痛苦，因為我們學習的都是一些統計學的基本的術語，對於這些枯燥的術語，我甚至感到一些頭疼，下來都不想去看書。

但是，我也知道這是學好一門課所最基本的要求，所以我還是盡量記住了這些。

統計主要分為了理論統計和應用統計，其中理論統計又分為了描述統計和推斷統計。顧名思義，理論統計是研究統計的一般理論和方法的，而應用統計運用在某一特定領域的統計問題，它可以和各種學科結合起來，如人口統計學、心理統計學、教育統計學、社會統計學、衛生統計學、地質統計學等等，應用統計學有更廣泛的用途，但是應用統計學的發展又和理論統計學的發展有著密切的關係。

統計學的分析法有很多，如大量觀察法、分組法、綜合分析法、統計模型法、歸納推斷法等等。

統計方法的選擇分析計量資料的統計分析方法可分為引數檢驗法和非引數檢驗法。　　引數檢驗法主要為t檢驗和方差分析(anovn，即f檢驗)等，兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時常用方差分析；非引數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的t檢驗和成組設計資料的t檢驗；當兩個小樣本比較時要求兩總體分布為正態分佈且方差齊性，若不能滿足以上要求，宜用t 檢驗或非引數方法(秩和檢驗)。

統計的研究物件是同類事物所構成的總體的數量特徵，因為只有是同類事物才有相同的數量特徵，才有一定的規律。其中這些統計需要研究的全部事物的總體就是統計總體。它具有客觀性、大量性、同質性、變異性、相對性等特徵。

而由於它有大量性，所以在研究的時候經常不能把所有的總體單位都進行調查研究，所以需要抽取一部分出來研究，然後通過樣本的特徵去推斷總體的數量特徵，這部分總體單位所構成的整體就是樣本，它具有隨機性的特點。這個過程體現了一種科學的精神，如何抽取樣本，如何控制樣本的代表性誤差，如何從樣本推斷總體，每乙個環節都需要運用科學的方法，謹慎地進行。

統計資料是總體或總體單位某一特徵的具體表現，是統計工作的成果。它分為定性資料和定量資料，原始資料和綜合資料，截面資料和時序資料。說明統計特徵的概念與具體數字稱為指標，他由指標名稱和指標數值構成。

資料的計量尺度分為四個層次，定類尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。對於統計資料的獲得要經過2個步驟：統計資料的蒐集、統計資料的整理。

前面提到了需要抽取一部分總本單位來作為樣本，抽樣方法有重複抽樣和不重複抽樣，抽樣組織方式分為簡單隨機抽樣、分層抽樣、等距抽樣和整群抽樣。它們各有各的科學性，各有各的適用條件，應該根據具體的情況來反映。而選用了不同的抽樣方法和組織方式都回對應不同的抽樣誤差的計算、抽樣估計的計算、總體引數的檢驗、方差分析和回歸分析。

最後，我想談談我學習這門課程的一些心得。

在學習統計學之前，我一直把統計學看成另外一種數學，但是學習之後我才發現它和數學有很大的不同。統計學更加地貼近實際，我們在學習中必須緊密聯絡到它的現實意義，比如做完了資料分析，我們不能像數學那樣就完了，我們必須要理解分析出來的資料所具有的實際的經濟意義，這樣我們的分析才有意義。

當然我也看到了統計學和數學的緊密聯絡，統計中會用大量的數學工具，所以必須要複習一下相關的數學知識，這樣才能在學習中靈活運用。

學習統計學，我們不能零散的學習，而是需要從系統的，比較的角度來學習。比如當我們學到抽樣的平均誤差、抽樣的極限誤差、置信區間的計算時，我們就需要比較不同的抽樣方法，不同的抽樣組織方式的計算，它們之間的異同點。同樣在學習假設檢驗時也一樣，要對單個總體、兩個總體和多總體的情況進行比較，對均值、方差、成數的各種前提條件進行比較。

要多總結，這樣才容易理解記憶，把多個公式化成很少的公式，減輕記憶的負擔。另外在做題的時候一定要弄清楚題目中所給出的前提條件，對應到不同的計算方法。

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統計學學習心得

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