统计学缪误
统计学缪误
统计学谬误是指在统计学中常见的错误观念或误解。这些谬误可能导致对数据的错误解读、错误的推断或错误的决策。在本文中，我将介绍一些常见的统计学谬误，并解释为什么它们是错误的。
我们来谈谈“相关性就是因果关系”的谬误。相关性是指两个变量之间的关联程度，而因果关系是指一个变量的变化引起另一个变量的变化。然而，仅仅因为两个变量相关，并不意味着它们之间存在因果关系。相关性只是一种统计上的关系，不能用来证明因果关系。在实际应用中，我们需要进行更多的研究和实验证明是否存在因果关系。
第二个谬误是“小样本可以代表总体”的观念。小样本是指从总体中随机抽取的一小部分样本。虽然通过对小样本进行研究可以获得一些信息，但不能将其结果推广到整个总体。小样本可能不具备代表性，无法准确反映总体的特征。为了得到可靠的结果，我们需要使用足够大的样本来进行研究。
另一个常见的谬误是“平均值代表典型值”的错误观念。平均值是一组数据的总和除以数据的个数，用来表示数据的集中趋势。然而，平均值并不总能代表典型值。在存在异常值或极端值的情况下，平均值可能会被拉高或拉低，导致对数据的错误解读。为了更全面地了解数据集的特征，我们需要考虑其他统计指标，如中位数和众数。
第四个谬误是“相关变量之间不存在关系”的错误观念。有时候，两个变量之间的关系可能是非线性的，或者是间接的。如果我们仅仅关注线性相关性，可能会忽略其他类型的关系。此外，两个变量之间的关系可能受到其他变量的影响，这被称为混杂变量。在进行数据分析时，我们需要考虑所有可能的变量和因素，以获得准确的结论。
最后一个谬误是“统计显著性意味着实际重要性”。统计显著性是指在统计假设检验中，通过计算得到的概率值。然而，统计显著性并不等于实际重要性。一个结果在统计上显著，并不意味着其在实际中具有重要意义。在解释统计结果时，我们需要综合考虑统计显著性和实际意义。
统计学谬误是在统计学中常见的错误观念或误解。这些谬误可能导致对数据的错误解读、错误的推断或错误的决策。为了避免这些谬误，我们需要更深入地理解统计学原理，进行严谨的数据分析，并综合考虑多种因素和指标。只有这样，我们才能做出准确可靠的统计推断。
统计学
统计学 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。 起源 统计在金融上应用广泛 统计在金融上应用广泛 统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文statisticum collegium（国会）、意大利文statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成
的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。 城邦政情 “城邦政情”（Matters of state）阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十余种纪要，其内容包括各城邦的历史、行政、科学、艺术、人口、资源和财富等社会和经济情况的比较、分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算术”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”（Statistics）。但统计学依然保留了城邦（state）这个词根。 政治算术 威廉〃配第 威廉〃配第 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。 “政治算术”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。 1690年英国威廉〃配弟出版《政治算数》一书作为这个阶段的起始标志。
社会统计学复习资料
微体谬误：分析单位指的是研究对象的个体，也就是研究所观察的单位，它可以是个人、群体、组织或者社会事件。在研究中，针对不同分析单位的结论，不可以在不同分析单位的研究对象间推论，否则就会产生两种谬误：区群谬误（ecological fallacy）和微体谬误（atomistic fallacy）。前者是指以群体或其他整体为分析单位的研究结论推广到个体单位时犯的错误；后者是指以个体为分析单位的研究结论推广到较大分析单位时犯的错误。 描述计统：是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 推论统计：是统计学乃至于心理统计学中较为年轻的一部分内容。它以统计结果为依据，来证明或推翻某个命题。具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。 怎么样设计抽样？ 方案一： 一、调查设计和初步计划 在这一阶段，我们必须确定研究的目的和如何在时间和资源有限的前提下达成这一目的。 1、确定研究的目的 1）检验某一假设？ 2）检验一系列相关假设组成的因果模型？例如，a.具有传统价值观的人使用安非他命的可能性较小；b.有吸毒朋友的人更有可能使用安非他命；c.具有传统价值观的人有吸毒朋友的可能性较小。 3）估计具有某种信仰或具有某种特定行为的人的比例？例如，总体中花在专业学习上的时间每周为40个小时的人的比例是多少？ 4）是为了研究某些特定的问题或人口中某一群体的态度或行为随时间的变化而变化的情况，还是为了解我们是否能找到一些干预手段来纠正人们的某些行为？ 在上述各种不同的调查目的中，有许多是典型地需要对成年人口总体的常规调查研究，而有些则可能与一般人口的调查研究无关，只是与某些特定的子群体有关。例如，大学教员对加入工会组织持什么态度？外来移民工花费在看病上的钱占其收入的比例是多少？我们的研究目的也可能与个人完全不相干，但却与组织、群体、企业或政府机构有关。例如，某一类组织的会员年费？每一所高中低年级和高年级学生的辍学率？ 调查目的的确定将为下面的一系列决策提供框架：什么人或什么事情是我们感兴趣的总体？我们应该采用什么样的方法来收集数据？ 2、确定抽样计划或方案 1）界定总体 在这一阶段，我们必须回答的基本问题是：什么样的人或什么事情是我们感兴趣的总体？ a. 对个体进行研究时，我们必须考虑的基本问题有三个：合格的被调查人的年龄范围；研究结果想要概括的地理区域；总体包括的是那些住在家里的人，住在集体宿舍的人，还是无家可归者，或这三类人的某些组合。例如，如果我们在做一项有关公众对公共交通工具上犯罪的感觉方面的调查，那么，我们的被调查人应该包括哪些人呢？（是否使用交通工具、年龄界线）
maup 辛普森悖论 区间谬误
MAUP（Modifiable Areal Unit Problem）：辛普森悖论与区 间谬误 1. 引言 在社会科学研究中，数据分析是一个重要的环节。然而，我们常常会面临一些悖论和谬误，这些问题可能会导致我们对现象的理解产生偏差。在本文中，我们将重点讨论两个与数据分析相关的问题：辛普森悖论和区间谬误。这两个问题都与MAUP （Modifiable Areal Unit Problem，可改变区域单元问题）密切相关。 2. 辛普森悖论 辛普森悖论是指在某个整体数据集上进行分析时，不同的子集的结果可能与整体结果相悖。这个悖论最早由英国统计学家Edward H. Simpson在1951年提出，因此得名。 2.1 悖论示例 为了更好地理解辛普森悖论，我们来看一个简单的示例。假设某个大学招收了两个专业的学生：专业A和专业B。我们想要比较两个专业的录取率，于是我们统计了两个专业的录取情况如下： 专业总申请人数录取人数 专业A 100 60 专业B 200 140 从上表可以看出，专业A的录取率为60%，专业B的录取率为70%。但是，如果我们将两个专业的数据合并起来，整体的录取率为(60+140)/(100+200)=56.25%。这个整体的录取率低于专业A和专业B的录取率，这就是辛普森悖论的典型例子。 2.2 辛普森悖论的原因 辛普森悖论的产生是由于数据的分组方式不同导致的。在上述示例中，我们将数据按照专业进行了分组，这导致了不同分组的结果与整体结果相悖。如果我们按照其他方式进行分组，比如按照性别或者年龄进行分组，可能会得到不同的结果。 辛普森悖论的原因是由于分组时忽略了不同分组之间的权重差异。在上述示例中，专业A和专业B的申请人数是不同的，但是我们没有考虑到这个差异。如果我们考虑到申请人数的权重，可能会得到与整体结果一致的结论。
教育统计学考试复习
第一章：1、何谓心理与教育统计学？学习它有何意义？ 教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整理、分析教育科学研究中获得的随机性数据资料，并根据这些数据资料所传递的信息，进行科学推论找出教育活动规律的一门科学。具体讲，就是在教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意获取一些数据，并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理，最后得出结论的一种研究方法。 意义：（1）统计学为科学研究提供了一种科学方法。（2）教育统计学是教育科学研究定量分析的重要重要工具。 （3）广大教育工作者学习教育统计学既可以顺利地阅读国内外先进的研究成果，又可以提高工作的科学性和效率，同时也为学习教育测量打下基础。 2、教育科学研究数据的特点 （1）教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现；（2）教育科学研究数据具有随机性和变异性；（3）教育科学研究数据具有规律性；（4）教育科学研究的目的是通过部分数据来推测总体特征。总之，在教育科学实验或调查中，所获得的数据都具有变异性与规律性的特点。 3、思考题：选用统计方法有哪几个步骤? ①要分析一下实验设计是否合理，即所获得的数据是否适合用统计方法去处理，正确的数量化是应用统计方 法的起步，如果对数量化的过程及其意义没有了解，将一些不着边际的数据加以统计处理是毫无意义的。②要分析实验数据的类型。不同数据类型所使用的统计方法有很大差别，了解实验数据的类型和水平，对选用恰当的统计方法至关重要。③要分析数据的分布规律，如总体方差的情况，确定其是否满足所选用的统计方法的前提条件。 4、教育统计学的分类 （1）依研究的问题实质来划分，教育统计学的研究内容可划分为描述一件事物的性质、比较两件事物之间的差异、分析影响事物变化的因素、一件事物两种不同属性之间的相互关系、取样方法等等。（2）依统计方法的功能进行分类，教育统计学的研究内容可分为描述统计、推论统计和实验设计。 5、描述统计：主要研究如何整理科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性 质。 具体内容包括：（1）数据如何分组，如何使用各种统计图表描述一组数据的分布情况；（2）怎样计算一组数据的特征值，简缩数据，进一步描述一组数据的全貌；（3）表示一事物两种或两种以上属性间相互关系的描述及各种相关系数的计算及应用条件，描述数据分布特征的峰度及偏度系数计算方法等。 6、推论统计：主要研究如何通过局部数据所提供的信息，推论总体（或称全局）的情形。 具体内容包括：（1）如何对假设进行检验，即各种各样的假设检验，包括大样本检验方法（z检验），小样本检验方法（t检验），各种计数资料的假设检验的方法（百分数检验、χ2检验等），变异数分析的方法（F检验），回归分析方法等等。（2）总体参数的估计方法。（3）各种非参数的统计方法等。 7、思考题：描述统计、推论统计和实验设计这三部分统计内容有何关系? 教育统计学的三个组成部分的内容不是截然分开的，而是相互联系的。描述统计是推论统计的基础，推论统计离不开描述统计计算所获得的特征值；描述统计只是对数据进行一般的分析归纳，如果不进一步应用推论统计作进一步的分析，描述统计的结果就不会产生更大的价值和意义，达不到统计分析的最终目的要求。同样，只有良好的实验设计才能使所获得的数据具有意义，进一步的统计处理才能说明问题。当然一个好的实验设计，也必须符合基本的统计方法的要求，否则，再好的设计，如果事先没有确定适当的统计方法处理，在处理研究结果时可能会遇到许多麻烦问题。 8、教育统计与心理统计的异同 相同之处：二者的研究对象都是人，教育现象在很多情况下要通过人的心理现象去观察和分析，统计方法基本相同。不同之处：①在统计方法上：在教育方面的研究中，大样本的统计方法应用较多；而在心理学上小样本的方法较多。②在实验设计的水平上：教育实验中控制因素较难，采用自然实验、准实验设计方式较多，对统计结果的解释需要特别谨慎；而心理学实验则在实验室条件下进行较多，对各种实验变量的控制相对容易，统计处理结果的解释也较易进行。 9、数据的类型 （一）从数据的观测方法和来源划分，研究数据可区分为计数数据和测量数据两大类。 计数数据是指计算个数的数据，一般属性的调查获得的是此类数据，它具有独立的分类单位，一般都取整数的形式。测量数据是借助于一定的测量工具或一定的测量标准而获得的数据。
统计学的发展历程
统计学的发展历程 统计学的发展历程统计学概述 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。 统计学的发展历程 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。德文Statistik,最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义,并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学,一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题,在两千多年的发展过程中,统计学至少经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础,但是它不属于统计学的范畴,而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段 第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要,其内容包括各城邦的历史,行政,科学,艺术,人口,资源和财富等社会和经济情况的比较,分析,具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代,并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点,本质的差别也不大。 “政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。 1690年英国威廉·配弟出版(政治算数)一书作为这个阶段的起始标志.
航海专业数学基础-Read
第一章航海专业数学基础 第一节球面三角 一．球面几何 1．球面和球面上的园 1）球面和球 球面(spherical surface)：半个圆周绕其直径旋转360而成的旋转面称球面。 球：球面所包围的几何体称球。 球的半径： 球的直径： 2）球面上的圆 （1）大圆(great circle)：过球心的平面和球面相截的截痕。 （2）小圆(small circle)：不过球心的平面和球面相截的截痕。 ①过球面上不在同一直径两端的任意两点，只能有一个大圆，却能作无数个小圆。 ②一个球面上不可能有两个大圆平行，两个大圆的平面的交线是他们的直径，并且两个大圆互相平分。 2．球面角和球面距离 1）轴、极、极距、极线 （1）轴(axis)：垂直于任一圆面(大圆或小圆)的球直径。 （2）极(pole)：轴与球面相交的两点。 （3）极距(polar distance)：从大圆弧或小圆弧上的一点到极的大圆距离，又称该圆的球面半径。球面半径并非球的半径。 （4）极线：极距为90的大圆弧又称为极线或称为赤道(equator)。 2）球面角及其度量 （1）球面角(spherical angle)：球面上由两个大圆弧所构成的角。 其交点叫做球面角的顶点。 （2）球面角的三种度量方法： ①切于顶点的大圆弧的切线的夹角。 ②顶点的极线被其两边大圆弧所截的弧长。 ③极线上的弧所对应的球心角。 3）球面距离的距离和最近距离 （1）球面距离：连接球面上两点的大圆弧长，以大圆弧所对应的球心角用度、分、秒来度量。 （2）球面上两点间的最近距离：过球面上两定点间小于180º的大圆弧(劣弧)。 4）圆心角相等的大圆弧与小圆弧的长度关系。
统计学学习心得体会五篇范文
统计学学习心得体会五篇范文 统计学学习心得体会范文一 本学期我们专业开设了《统计学原理》课程，通过近一个学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的。 对于本人而言，数学功底不是很好，在没学统计学之前就感觉统计学会很枯燥无味，对这门课程有些恐惧。但通过这学期的学习，感觉并没有想象的那么难学，再加上秦老师幽默风趣的讲解，使复杂的问题变得通俗易懂，老师通过举例说明问题的方法使问题变得简单化，容易理解，再通过课堂上做习题，加深了对问题的理解。同时，老师基本上都是在课堂上让我们做完习题，这样给我们减轻了很多课余的时间，学起来比较轻松。 而就所学的内容来讲，我个人认为这门课程有两大难点，一是统计学有许多相似概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。例如在第二章统计调查中，相关概念的辨析就需要我们理解掌握以便熟练的做题。而对于公式不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是要把公式理解再加以运用，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。例如在相关与回归分析这一章中，主要就是要求我们把公式掌握好再加以灵活的运用，问题就会迎刃而解。因此可见，在统计学当中，公式的运用很重要。以上是我对学习《统计学原理》的心得，写的不是很全面，但都是自己真实的体会，通过这门课程的学习，我相信在以后的工作和学习中会给我带来很多的益处，让我受益匪浅。 统计学学习心得体会范文二 花几天时间，整体复习了一遍统计学，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。
统计学的发展历程
统计学概述 [编辑本段] 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。 统计学的发展历程 [编辑本段] 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文 statista (国民或政治家)。德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段 第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”(Politcal arthmetic)阶段 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。 “政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的
统计学常见概念及解析
统计学常见概念及解析 统计学常见概念及解析 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学常见概念有哪些你知道吗?下面是店铺为大家带来的统计学常见概念及解析。欢迎阅读。 统计学常见概念及解析1 (1)自由度 d.f. 统计学上的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的自变量的个数，称为该统计量的自由度。统计学上的自由度包括两方面的内容： 首先，在估计总体的平均数时，由于样本中的n 个数都是相互独立的，从其中抽出任何一个数都不影响其他数据，所以其自由度为n。 在估计总体的方差时，使用的是离差平方和。只要n-1个数的离差平方和确定了，方差也就确定了;因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数的值，第n个数的值也就确定了。这里，均值就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，估计总体方差的自由度为n-1。 例如，有一个有4个数据(n=4)的样本，其平均值m等于5，即受到m=5的条件限制，在自由确定4、2、5三个数据后，第四个数据只能是9，否则m≠5。因而这里的自由度υ=n-1=4-1=3。推而广之，任何统计量的自由度υ=n-k(k为限制条件的个数)。 其次，统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。如在回归方程中，如果共有p个参数需要估计，则其中包括了p-1个自变量(与截距对应的自变量是常量1)。因此该回归方程的自由度为p-1。 (2)偏相关 Partial correlation coefficient 在多元回归分析中，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两变量之间的相关系数。 在多元相关分析中，简单相关系数可能不能够真实的反映出变量
统计学学习心得体会五篇
统计学学习心得体会五篇 所谓心得就是工作或学习中的体验和领悟到的东西，若果可以称 作心得体会。“心得体会”是一种日常应用文体，属于议论文的范畴。梳理以下是整理的统计学研读心得体会，希望可以盼望提供给大家进 行参考和借鉴。 统计学学习心得体会范文一 本学期我们特长开设了《统计学原理》课程，学习近一个学期的 通过我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来督促实践，把我们学习到的理论知识运 用到我们的工作和中去，这是我们学习的目地。 对于本人而言，数学天分不是很好，在没学统计学之前就感觉统 计学会很枯燥无味，对这门选修有些恐惧。但通过这学期结束的学习，感觉并没有想象的那么难学，再加上秦老师幽默风趣的讲解，使复杂 的症结变得通俗易懂，老师通过举例说明问题的使问题变得简单化， 容易理解，再通过课堂上做习题，加深了对问题的理解。同时，老师 几乎都是在课堂上让我们做完习题，这样给我们减轻了很多课余的时间，学起来比较轻松。 而就所学的内容或者说，我个人认为这门课程有两大难点，相似 一是统计学有许多相似概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。 例如在第二章统计调查中，相关的辨析就需要我们理解掌握以便熟练 的做题。而对于式子关系式不能像数学那样，只从抽象的式子到式子 的变换，而是要把公式理解就要加以运用，掌握公式的使用条件，体 会应用的灵活性。例如在相关若干与回归分析这一章中，主要就是要 求我们把方程组掌握好再详加加以灵活的运用，结构性问题就会迎刃 而解。因此可见，在统计学当中，公式的运用很重要。以上是我对学 习《统计学原理》的心得，写的不是很全面，但都是自己真实的体会，
统计学的发展历程
[编辑本段]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。 统计学的发展历程 [编辑本段] 统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文 statista (国民或政治家)。德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。 统计学的发展过程的三个阶段 第一阶段称之为“城邦政情”(Matters of state)阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”(Pol itcal arthmetic)阶段 与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。 “政治算数”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。
理解现代经济学(钱颖一).
理解现代经济学 钱颖一 以市场为导向的经济改革和开放是二十多年来推动经济学作为一门社会科学在我国发生根本性变化的直接力量。20年来,我国的改革和发展取得了重大成就,市场经济体系正在全面建立。伴随着这一过程,现代经济学科的各个分支领域逐步被介绍到我国,并在高校讲授。今天,随着加入世贸组织,我国经济必然要全方位地与国际接轨并融入经济全球化的浪潮,经济改革和开放也将上一个新的阶梯。这一大趋势呼唤着我们的经济学学科要适应经济发展的需要,与现代经济学接轨。为此,比较完整和准确地理解什么是现代经济学就恰逢其时。 一、现代经济学的分析框架 我们把最近的半个世纪以来发展起来的、在当今世界上被认可为主流的经济学称为现代经济学。[2]经济学是一门研究人类经济行为和现象的社会科学。现代经济学以研究市场经济中的行为和现象为核心内容,而市场经济已被证明是目前唯一可持续的经济体制。越来越多的经济学家认识到,经济学的基本原理和分析方法是无地域和国别区分的。“某国经济学”并不是一门独立学科,也不存在“西方经济学”与“东方经济学”或“美国经济学”与“中国经济学”的概念。然而,这样说并不排斥运用经济学的基本原理和分析方法来研究特定地区在特定时间内的经济行为和现象;实际上,做研究时必须要考虑到某地某时的具体的经济、政治和社会的环境条件。 现代经济学代表了一种研究经济行为和现象的分析方法或框架。作为理论分析框架,它由三个主要部分组成:视角(perspective、参照系(reference或基准点(benchmark和分析工具(analytical tools。接受现代经济学理论的训练,是从这三方面入手的。理解现代经济学的理论,也需要懂得这三个部分。 首先,现代经济学提供了从实际出发的看问题的角度或曰“视角”。这些视角指导我们避开细枝末节,把注意力引向关键的、核心的问题。经济学家看问题的出发点通常基于三项基本假设:经济人的偏好、生产技术和制度约束、可供使用的资源
《行为经济学》课程教学大纲
《行为经济学》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码： 课程名称：行为经济学 英文名称：Behavioral Economics 课程类别：专业课 学时：32学时 学分：2学分 适用对象: 经济、管理类全日制本科生 考核方式：考查 先修课程：政治经济学、微观经济学、货币金融学、博弈论等 二、课程简介 中文简介：行为经济学是把心理学和经济学相结合的学科，研究人们的行为如何系统性地偏离经济学传统的“理性人”假设。课程主要讲授参照系理论、偏好理论、效用理论、公平和互惠、时间贴现和跨期选择等。 英文简介：Behavioral economics is a discipline that combines psychology and economics to study how people's behavior systematically diverges from the traditional "rational man" assumption of economics. The course mainly teaches reference theory, preference theory, utility theory, fairness and reciprocity, time discounting and inter-temporal selection. 三、课程性质与教学目的 课程性质：本课程为专业选修课。行为经济学将行为分析理论与经济运行规律、心理学与经济科学有机结合起来，以发现现今经济学模型中的错误或遗漏，进而修正主流经济学关于人的理性、自利、完全信息、效用最大化及偏好一致基本假设的不足。 教学目的：通过本课程的学习，要求学生掌握行为经济学的基本理论、基本概念和基本分析工具。能够运用所学知识分析现实经济问题，了解行为与实验经济学理论前沿和现实热点问题。思政教育目标立足于“志存高远，学以报国”的创新人才培养。结合新时代青年学子特点、时代特征、课程专业知识与理论前沿，将新观点、新思维与新方法不断引入，引导学生从不同角度进行思考，提高学生的经济伦理、思想道德素养、科学思维认知和实践能力。使同学们感受到中国作为负责任大国的国家态度，树立正确的人生观、价值观、世界观，切实坚持“道路自信”，拥有“文化自信”，成为有担当有责任的新时代社会主义接班人。
教育统计学考试复习资料
第一章：1、何谓心理与教育统计学学习它有何意义教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法;搜集、整理、分析教育科学研究中获 得的随机性数据资料;并根据这些数据资料所传递的信息;进行科学推论找出教育活动规 律的一门科学..具体讲;就是在教育研究中;通过调查、实验、测量等手段有意获取一些数 据;并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理; 最后得出结论的一种研究方法.. 意义：1统计学为科学研究提供了一种科学方法..2教育统计学是教育科学研究定量分析 的重要重要工具..3广大教育工作者学习教育统计学既可以顺利地阅读国内外先进的研 究成果;又可以提高工作的科学性和效率;同时也为学习教育测量打下基础.. 2、教育科学研究数据的特点 1教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现；2教育科学研究数据具有随机性和变异性； 3教育科学研究数据具有规律性；4教育科学研究的目的是通过部分数据来推测总体特征.. 总之;在教育科学实验或调查中;所获得的数据都具有变异性与规律性的特点.. 3、思考题：选用统计方法有哪几个步骤 ①要分析一下实验设计是否合理;即所获得的数据是否适合用统计方法去处理;正确的数 量化是应用统计方法的起步;如果对数量化的过程及其意义没有了解;将一些不着边际的 数据加以统计处理是毫无意义的.. ②要分析实验数据的类型..不同数据类型所使用的 统计方法有很大差别;了解实验数据的类型和水平;对选用恰当的统计方法至关重要.. ③ 要分析数据的分布规律;如总体方差的情况;确定其是否满足所选用的统计方法的前提条 件.. 4、教育统计学的分类 1依研究的问题实质来划分;教育统计学的研究内容可划分为描述一件事物的性质、比较 两件事物之间的差异、分析影响事物变化的因素、一件事物两种不同属性之间的相互关系、 取样方法等等..2依统计方法的功能进行分类;教育统计学的研究内容可分为描述统计、
统计学的发展历程
统计学概述 [编辑本段］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. 统计学的发展历程 ［编辑本段］ 统计学的英文ｓｔatisｔｉcs最早是源于现代拉丁文ｓｔaｔisticum colｌｅｇｉｕｍ（国会）以及意大利文 sｔaｔista (国民或政治家）。德文Statｉｓｔｉk，最早是由Gottfried Acheｎwall(174９）所使用,代表对国家的资料进行分析的学问,也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclａｉr引进到英语世界. 统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代,迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情"，“政治算数"和“统计分析科学”三个发展阶段.所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科,确切地说它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。ﻫﻫ统计学的发展过程的三个阶段 ﻫ第一阶段称之为“城邦政情”（Maｔters ｏf staｔe)阶段 “城邦政情”阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要,其内容包括各城邦的历史，行政,科学,艺术,人口，资源和财富等社会和经济情况的比较,分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年,直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数"这个名词所替代,并且很快被演化为“统计 学”(Statistics）。统计学依然保留了城邦（state）这个词根。 第二阶段称之为“政治算数”(Pｏlitcａl arthｍｅtic)阶段 ﻫ与“城邦政情”阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。 “政治算数"的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。ﻫ 1690年英国威廉·配弟出版(政治算数）一书作为这个阶段的起始标志。 威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。
流行病学习题
《流行病学》 第1、2、4章作业 一、名词解释（先将英文翻译为中文后再解释） 1．Epidemiology：流行病学，研究疾病和健康状态在人群中的分布及其影响因素，借以制订和评价预防、控制和消灭疾病及促进健康的策略与措施的科学。(P1) 2．Secondary attack rate, SAR：续发率，指在某些传染病的最短和最长潜伏期之间，易感接触者中发病人数占所有易感接触者总数的百分率。（或：指一定观察期内某种传染病在易感接触者中二代病例出现的百分率）。（P14） 3．Sporadic：散发，指某病在某地区人群中呈历年的一般发病率水平，病例在人群中散在发生或零星出现，病例之间无明显联系。（P16） 4．Outbreak：暴发，指在一个局部地区或集体单位的人群中，短时间内突然发生许多临床症状相似的病人。（P16） 5．Epidemic：流行，指某地区某病在某时间的发病率显著超过历年该病的散发发病率水平。（P19）6．Ecological fallacy：生态学谬误，生态学研究是以由各个不同情况的个体集合而成的群体为观察和分析的单位，无法得知个体的暴露与效应间的关系，得到的资料是群体的平均水平，是粗线条的描述，因此会削弱变量之间的联系，同时存在的混杂因素等原因会造成研究结果与真实情况不符，从而产生了生态学谬误。（P50） 二、单项选择题 1．流行病学是（ C ）。 A．研究传染病在人群中的分布及其影响因素的学科 B．研究非传染病在人群中分布和影响分布的因素以及防制对策的学科 C．研究疾病与健康状况在人群中分布和影响因素以及防制对策的学科 D．研究疾病和健康状况在人群中的分布的学科 E．研究慢性病在人群中的分布和影响因素以及防制对策的学科 2．流行病学主要用于（ E ）。 A．疾病预防和健康促进B．疾病监测和疾病防治效果评价 C．疾病病因和危险因素的研究D．揭示疾病自然史E．以上都是 3．观察法按是否有事先设立的（ D ），可分为描述性研究和分析性研究。 A．暴露组B．病例组C．试验组 D．对照组E．盲法 4．流行病学研究中错误的观点是（ A ）。 A．个体观点B．比较的观点C．多病因论的观点 D．概率论的观点E．社会医学和生态学的观点 5．流行病学研究的起点是（ A ）。 A．描述性研究B．分析性研究C．实验性研究 D．理论性研究E．队列研究 6．下列有可能超过100%的指标是（ D ）。 A．Prevalence B．Mortality rate C．Fatality rate D．Incidence rate E．Survival rate 7．描述暴发或短期流行过程的常用指标是（D ）。 A．Prevalence B．Mortality rate C．Fatality rate
城市自来水规划水量预测
城市自来水规划水量预测 一、前言 较为准确的预测规划水量，对城市供水事业的发展和建设具有指导意义。预测的内容主要是规划年度的最高日用水量，以确定给水系统的规划规模。 影响城市用水的因素很多，因此长期预测很难做到准确。有人认为经济预测比气象预测还难，是有道理的，因为在经济活动范围内，既有自然因素如气候冷热、旱涝地震等灾害的影响，又有社会因素的影响，如国家在某一时期或某一地区经济发展速度的变化，都能影响到城市用水量的增减变化。给水设施本身的发展速度也制约着用水量的增长速度。从水方面看，我国北方许多城市都面临着水不足的威胁，沿海各城市缺水更为严重，这也影响用水量的增长。上述各种因素，给城市需水量的预测带来了困难。国内外以往的经验是近期预测值较为接近，远期预测值往往偏高。因此对中长期预测值，在经过一段实践过程以后，例如经过五年的时间，应根据已变化了的各种条件，进行一次修正。 应当指出，规划水量预测决不单纯是数学计算问题，而是要对自然的、经济的、社会的各种因素综合考虑之后，再用数学手段预以推算，方能得到理想的结果。 当前我国的城市供水正处于高速发展的时期，因此加强需水量预测方面的研究，是有实用意义的。 二、城市用水分类 在我国将城市用水分为三类： 1.生活用水：包括住宅区生活用水、机关、团体、部队用水，大、中、小学、托幼园所文体设施用水以及服务业（如理发店、浴池、洗衣房、旋店、饮食店等）和商业用水。街道小工厂的用水如不易分开计量时，也可包括在生活用水内。 2.工业用水：指各工矿企业在生产过程中使用的水量，也称生产用水，现在还没有更严密的定义。科研单位及大专院校的实验室和附属工厂的用水、自来水公
卫生统计学习题及答案(精华版)
统计学习题 二、简答 1.简述描述一组资料的集中趋势和离散趋势的指标。 集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。 (1) 描述集中趋势的统计指标：平均数 (算术均数、几何均数和中位数) 、百分位数(是一种位置参数，用于确定医学参考值范围， P50 就是中位数) 、众数。算术均数：适用于对称分布资料，特别是正态分布资料或近似正态分布资料；几何均数：对数正态分布资料(频率图一般呈正偏峰分布) 、等比数列；中位数：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，也可用于分布末端无确定值得资料。 (2)描述离散趋势的指标：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。四分位数间距：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势。方差和标准差：都适用于对称分布资料，特别对正态分布资料或近似正态分布资料，常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势；变异系数：主要用于量纲不同时，或均数相差较大时变量间变异程度的比较。 2.举例说明变异系数适用于哪两种形式的资料，作变异程度的比较？ 度量衡单位不同的多组资料的变异度的比较。例如，欲比较身高和体重何者变异度大，由于度量衡单位不同，不能直接用标准差来比较，而应用变异系数比较。 3.试比较标准差和标准误的关系与区别。 区别：⑴标准差 S：①意义：描述个体观察值变异程度的大小。标准差小，均数对一组观察值得代表性好；②应用：与均数结合，用以描述个体观察值的分布范围，常用于医学参考值范围的估计；③与 n 的关系： n 越大， S 越趋于稳定；⑵标准误 S X：①意义：描述样本均数变异程度及抽样误差的大小。标准误小，用样本均数推断总体均数的可靠性大；②应用于均数结合，用以估计总体均数可能出现的范围以及对总体均数作假设检验；③与 n 的关系： n 越大， S 越小。 X 联系：①都是描述变异程度的指标；②由 S X=s/n-1 可知， S X 与 S 成正比。 n 一定时， s 越大， S X 越大。 4.简述应用相对数时的注意事项。 应用相对数应该注意：①防止概念混淆，避免以比代率的错误现象；②计算相对数时分母应有足够数量，如果例数较少会使相对数波动较大，应该使用绝对数； ③正确的计算频率 (或强度) 指标的合计值。当分组的资料需要合并起来估计频率 (或强度) 时，应将各组频率的分子相加作为合并估计的分子，各组的分母相加作为合并估计的分母；④频率型指标的解释要紧扣总体和属性；⑤相对数间比较要具备可比性：要注意观察对象是否同质、研究方法是否相同、观察时间是否一致、观察对象内部结构是否一致、对比不同时期资料应注意客观条件是否相同； ⑥正确进行相对数的统计推断：在随机抽样的情况下，从样本估计值推断总体相对数应该考虑抽样误差，因此要进行参数估计和假设检验。