统计学读书心得（汇总14篇）.docx

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通过浏览参观李勇教授建设的《统计学导论》精品课程网站和他对建设的国家级精品课程的讲解,对本人的统计学精品课程建设提供了有益的借鉴,相信经过本次培训,我校的统计学建设步伐将进一步加快,使广大学子受益。总之,这次培训使我受益匪浅,使我更加的清楚的是作为一名教师,应该如何培养新时代的人才,应该如何不断的努力学****研究和探讨教学理念、教学方法,来提高不断自身的教学水平和教育科学素质。统计学学****心得体会。统计,从我的理解来看,就是为了探究某件事情,查询某种关系而去进行的数据收集,数据处理和数据分析。不同于以往的数学类课程,统计并不执着于数据的因果关系,更侧重于数据之间的相关关系,最近在读维克托的《大数据时代》,作者也在强调大数据时代是相关关系的时代。所以在这个信息爆炸的年代,统计在大数据中占有很重要的地位,尤其是在计算机的辅助下,我们可以对大样本甚至全体样本进行分析和处理,这就需要我们理解统计,可能不知道原理,但一定要知道在什么地方去运用何种方法。先抛开以上观念不谈,这学期统计课最喜欢的还是老师在讲课的时候能够时刻把知识连贯起来,从来没有零零散散的讲过某个知识点。为什么会有中位数?它是用来干什么的?中位数和平均数的缺陷是什么?为什么会出现四分位点和箱图?为什么会这么做是我在课上感受最深也是受益最多的地方。如今学完统计,我自认为能够很清楚的为了某项目的去做调查问卷,基于数据做出合理的处理和分析,然后多样化的表达出来,从而验证我的目的。因为我知道该在什么条件下去做什么分析,有什么缺陷需要做什么去补全。所以,感谢老师给了我一个完整的统计体系,即使以后觉得知识不够用时,我仍能够在当前体系继续完善它。 另外,我养成了看课件,看书先看目录和重点的****惯,以前在这方面做得不是很到位,总是觉得自己足够聪明,什么东西都是直接拿来看,看到好的便觉得不错,也不管整个体系是什么样子的。如今深刻觉得先把知识体系建好的好处,站在全局的角度看问题非常全面,好像在飞机上观察一个城市一般。这也是以前上课所欠缺的,我感觉以前的课程老师也很少注重这方面,总是说今天讲什么,没有前文,也没有后果。以上两点我觉得比我收获整个统计体系的知识更重要,这是对我学****方法的进一步完善。之后将总结一下我在统计课上学到的知识。有表现力的展现方式。可以直接观察到各组之间的优劣和占总体的大小。当时我们组做得大作业是有关全世界各国gdp的。条形图能够反应各国之间的差异,我们很明显能够看到美国的gdp大概是中国的两倍。而通过饼图,最直观的感受是美国gdp占全世界的四分之一,这是个体与总体的比较。频率表。定性分析条形图。饼图。描述性统计直方图。频率表。定量分析。ogive。数值特征位置特征离散特征。形态特征。描述性统计下分为定性和定量,所用方法不是很一致,在定量的学****中,我们依次理解了平均数,中位数,四分位数,箱图,方差,标准差,变异系数,偏倚程度。这是一个渐进的过程,平均数对于偏态比较敏感,易受极值的影响,所以我们引用了中位数,相对而言受极值的影响较小。而平均数和中位数都是一个确切的点,不能表示范围,所以我们有了四分位数,进而再表示为图形就是箱图。但是以上只能表现数据的位置特征,有些时候我们更关系数据的波动和密集程度,比如打靶的成绩。所以就有了方差和标准差,都是表示数据对于平均数的波动程度。对于身高和体重来讲,由于平均数的不同,所以对于不同数据,比如身高和体重,由于基数不一样,方差不一定越大越好,于是又有了变异系数,这样不用的数据也可以比较波动程度。通过位置特征和离散特征,我们就能够将数据的形态特征表现出来。 描述性统计是对单个变量内部特征的处理,从而得到关于单个变量的特性。描述性统计是剩下部分的基础,也就是假设检验和方差分析,或者说研究多变量的基础。非正态则会以秩或者中位数作为核心,主要以sign检验,秩和检验,平均秩检验等非参检验。方差分析也是一个渐进的的过程。anova是只研究在一个因子下多方案的差异性,lsd就可以研究多个方案两两之间的差异性。之后就是在多个因子下,block是研究多个无相互作用因子下方案的差异性,factorialexperiment则是能够再在有相互作用下的因子下研究一个因子对于多个方案的差异性。非参检验也是从最简单的中位数开始,从单变量开始拓展。秩和检验解决了多个方。案,并不配对的问题,比符号秩更具有普适性,但是精确度不如符号秩。k-w则是通过比较各样本和总体平均秩来判定多个方案是否存在差异性。剩下的就只有相关性分析了,正态的时候用persion,非正态则用spearman,两者之间原理是一样的,只不过一个是用平均值,另一个使用中位数。我们在做军事建模的时候就选用了spearman。花几天时间,整体复****了一遍统计学,准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗,让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词,而是一门理论联系实际,工作活动中不可或缺的一门重要科学。《总论》和《统计数据》的内容比较简单,引出概念,复****以往学****过的知识。就在我们放松警惕,大呼统计学一点也不难的时候,《抽样估计》彻底震住了自鸣得意的我们。 理论上来说《假设检验与方差分析》的内容要难于《抽样估计》。但是个人觉得《抽样估计》的行文并不像《假设检验》那么好理解。《统计学》这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式,再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时,学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法,单纯的死记硬背效率颇低。拿《抽样估计》来说,计算抽样平均误差的公式之多,方法之众,让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流,混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉,只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的,需要一段时间的适应过程。《假设检验与方差分析》开篇给同学举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为,这两个例子是点睛之笔。在学****的开头就让学生了解到第五章的基本内容,以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。阅读两个例子后我会不禁思考,如果实际中遇到类似的问题,有什么方法可以避免犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学****才是真正的自主学****的过程。《相关与回归分析》同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循,更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明,不但相关系数可以计算出来,回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话:任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系,给我们呈现出一个更明朗的世界。《时间序列分析》在我看来是和我的专业---国贸联系最紧密的学科。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况,公司的销售额有什么样的季节变化规律,还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。《统计指数与综合评价》中“综合法指数”的计算用到了《微积分》的相应知识。在《微积分》中不知所云的内容却可以通过统计学的学****恍然谈大悟。多亏了老师深入浅出的讲解,让我在短短一个学期里既巩固了旧知识又学到了许多有用的新知识。学****统计学心得体会 本次实****我也发现了自己有很多不足。首先对于数字统计的粗心,统计,对于人的细心程度由很高的要求。而我却在此过程中马马虎虎,很多次犯一些低级错误,引起不必要的错误与麻烦。其次发现自己对统计的认识深刻程度还远远不够,以前自以为是的认为书本上的'知识都了解了,统计实****一定没有问题,但事实是自己太高估自己了。本次实****是我大学生活中不可或缺的重要经历,其收获和意义可见一斑。首先,我将自己所学的知识应用于实际的工作中,学会了利用excel软件进行数据搜集与整理数据,对数据进行统计分组,然后再做成各种统计图和散点图。我还学会了用excel计算描述统计量,用excel进行实践序列分析、指数分析和相关回归分析。真正做到了理论应用于实际,在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也得到了提升;这也就是本次实****的目的。实****期间,我利用此次难得的机会,努力学****严格要求自己。原本以为统计学实****是件很简单的事,就是做几个excel而已,但是实****了才发现,其实我在统计学学****中还有一些问题的。但是遇到问题后,在老师的指导下,解决了问题,最后顺利得完成了实****任务。我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏,今后我将继续学****统计学方面的知识,不断丰富自己,完善自己,超越自己。统计学学****心得体会。统计学原理包括:统计学的研究对象和方法、统计学的基本范畴、统计组织和管理、统计调查的意义和种类、统计调查方案、统计调查方法、统计整理的意义和内容、统计分组、统计分布、统计表、总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、综合指标的应用、抽样推断的意义和内容、抽样误差、抽样估计的方法、抽样组织的设计、假设检验的意义与假设命题、假设检验方法、符合检验与秩和检验、相关的意义和种类、相关图表和相关系数、回归分析、指数的意义和种类、综合指数和平均指数、因素分析、指数数列。统计学是在统计实践的基础上,自17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门社会学科。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据,以便给出正确认识的方法论科学,被广泛的应用在各门学科之上,从自然科学和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。另外,观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型,以之来推论研究中的步骤及母体,这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。知识的价值是使人变得聪明,智慧,有能力。人类正在进入信息社会,面临着一个所谓“信息爆炸”的时代。信息的一种最常见的形式就是数据。现代的人们在工作和生活中,不时地要从这大量的、杂然纷陈的数据中发掘出事物的规律,作出正确的判断,以决定合适的行动方针。可以说,这方面的能力如何,实在是衡量一个人聪明与否的一个极为重要的外现指标。“仙人持玉尺,度君多少才”。要准确无误地测出一个人有多聪明,恐非仙人莫办。可惜红尘十丈,何处去找那手持玉尺的仙人但处事是否得宜,是有客观检验的。古人说与其载之空言,不如见之于行事之深切著明。而统计学,正是这样一种通过分析数据而达致尽可能正确的结论的技术。掌握了它,就可以使你在工作和生活中少犯错误,赢得主动。也就是说,使你变得更聪明了。统计学不仅仅限与学术上的研究,他对于国家发展,经济,政治,自然等等都有它独特的作业。统计学的应用是是分广泛的。统计的力量在于无处不在的应用性。无论人们从事什么工作,都有可能遇到下列问题:如何搜集有价值的资料?如何组织、解释所搜集的资料?如何分析并给适当的推论?以及推论的可信度有多高?这些便都是统计学应用的主要范畴。这其中当然包括资料从搜集、分析到推论的整个过程中所须具备的知识。诸如市场调查、工业产品质量控制、农产品品质的改良试验、医学的临床试验等等,都是我们必须运用统计学理论的常见例子。 首先,统计学作为应用性很强的科学,其生命力和发展动力,在于它与实用学科的密切联系,割断了这种联系,统计学就会变成无源之水,无本之木,产生不出有意义的问题和方法。因此,统计学与其他学科和领域所形成的边缘和交叉性质的学科也特别多,如工业统计学,农业统计学,物理统计学、生物统计学,医药统计学,人口统计学、空间统计学,等等。其次,统计学研究的处理数据的方法,在我们这个信息化的时代,无论是在自然科学领域、社会科学领域还是在工程技术中,都发挥着重要的作用。如果没有统计,大量杂乱无章的数据,将无法显示其内涵的有用的信息。金子将掩埋在沙砾之中。在自然科学研究中大量运用统计方法。例如,实验中研究某种实验结果的可靠性,需要用统计方法处理实验数据;统计方法应用于农业实验的设计和分析,用来研究各种品种的种子的增产效果,研究各种配合饲料喂养家禽家畜获得最高增重的作用;在医药学中,关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究,都普遍使用统计方法。统计由搜集资料到分析、处理资料,再转换成有用的信息,成为知识经济时代最重要的生产要素。统计从理论上讲是一种方法,统计从应用上讲是一种技术,统计技术是推动社会进步的先进生产力。三、统计学的应用。统计学的出生是研究国家状况的,譬如统计全国人口状况、农业收成、经济情况等数据,对一国经济与社会发展做统计性调查与研究。经过多年的发展,统计学在社会生活中的应用被专家学家们系统化专业化,形成了不同流派不同类别的统计学。而现在的人文社会统计分类便是对社会生活中统计学应用的专业化成果。前面提到过的人口普查、经济情况调查等都是统计学在社会生活中的应用。早在17世纪,统计学在社会生活中的应用就被提出了。在约翰格朗特1662年出版了《对死亡表的自然观察和政治考察》一书中,格朗特通过观察客观现象的数量关系,揭示出一系列统计规律,如男婴出生高于女生,男性死亡高于女性等,同时他还用最新颖的方法编制出了死亡率表。18世纪中末叶到19世纪中末叶期间概率论与统计学成功结合,使得统计学在生活中的应用更加被加以重视。 在当代社会,统计学的应用越来越普及,人口学中的统计学应用(进行优生优育)、社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等都依赖于各类科学的统计方法。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究,反过来,当今世界的金融管理特别是防范金融风险,也越来越要量化研究。早在1995年9月,美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较,数量分析和模糊评价等方法,预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们,没有完整、科学的分析预测工具,就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究,才能提高对金融运行规律的认识,才能把握市场的发展动向。投资顾问使用各种统计数据信息进行投资分析并用来指导他们的投资建议。对于股票投资来说,顾问们审查各种财务数据,包括市盈率、股息率等等。通过把个股信息与股票市场的平均数加以比较,投资顾问就可以得出个股价格是高估还是低估了的结论。统计知识在生命科学、生物制药领域的应用是十分广泛的。以至于包括分子生物学中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统计方法、人类染色体工程研究中的统计方法在内的各统计应用领域在不断发展壮大中。例如,在医药学中,关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究,都普遍使用统计方法;19世纪中叶基因学说的创立,也是依赖于统计推断技术。统计学的学****心得。本人于20___年11月5日至7日在教育部高校教师网络培训中心参加了为期三天的《统计学导论》精品课程培训,通过李勇教授详细的讲解该课程,作为该门课程的老师,我感觉收获颇丰。不论在专业课程的教学还是课程建设中,都有很大的帮助。现将通过参加本次培训对统计学课程教学的一些心得体会总结如下: 首先:要更新理念,转变策略,适应现代社会对教学的要求。大学教学工作在于“教书育人”,主旨在于育人,但仍需以教学作为前提。教学工作是学校的中心工作,是学校工作的主旨和主线。学校的一切工作都要围绕这个中心,实际教学工作中,要根据学生的心理特征和实际情况,灵活运用各种教学技巧和方法。发挥课堂教学的调控和组织能力;掌握现代教育技术,李教授给大家讲述了在教学中要运用多媒体教学的优势及必要性,在继续学****和实际教学中运用自如;自觉加强中外文化修养,拓宽知识面。同时,要根据教学目标、学生的需要以及当地客观条件,积极地和有创造性地探索有效的教学方法;不断对自己的教学行为进行反思,努力使自己成为具有创新精神的研究型教师。只有在吃透课标、深钻教材、研究学生的前提下,才能做到精心备课,在教学中胸有成竹和有的放矢。其次,恰当的采用先进的教学方法。首先应该思考的就是运用多种教学方法来提高教学水平,但是在运用这些现代教学方法的同时不能忽略传统的教学方法,正如李教授所说,多媒体课件教学录像不能取代老师的作用,要根据课程的特点做到传统与现代教学方法相结合。再有,我们在教学过程中还可以采用其他教学方法,如互动式,教师引导学生讲;提问式;案例式;课内教学、课外辅导相结合;教师授课和师生研讨相结合;精读指定教材与泛读扩充性资料相结合等等,以便能够更好的来培养学生的自学能力,创新能力,口头表达能力,文字表达等综合能力。再次,尽量结合经济管理的实际,设置一些应用性问题。根据经管类专业教学需要,我们可以在不同章节设置一些应用问题,可以将时下学生关心的经济数据与概率统计的知识相结合,引导学生理论联系实际。在讲解假设检验问题时,以我国人民币汇率的变化为例,可以让学生分析人民币汇率变化对于我国进出口的影响,以及对于各行业对外贸易波动性的影响;又或者提出近期的物价、房地产等热门话题,让学生去预测政策变化对于某一经济指标的影响。在实际应用过程中让学生去区分z检验与t检验的差别,均值检验和方差检验的区别。为此可参考国家统计局网站、各地统计年鉴搜集相关数据,建立应用概率统计方向的题库。鼓励学生参加社会调查,并在学期末开设实验报告评讲课。