浅谈统计学的广泛应用 统计学课论文
浅谈统计学的广泛应用
浅谈统计学的广泛应用统计学是一项研究采集、处理和分析数据的学科。
它在各个领域中都有广泛的应用。
在本文中，我们将仔细探讨统计学在日常生活和专业领域中的应用。
首先，让我们来看看统计学在日常生活中的应用。
统计学是我们每天都会遇到的一项技能，从商店打折销售标签到选择我们要购买的房子，决策到底是一项理性的任务，在很多情况下都要依靠统计学知识。
例如，我们可以使用统计学方法来根据过去的销售数据预测商店未来的销售情况。
此外，我们还可以使用统计学方法来了解一组数据的分布情况，例如人口的年龄分布或某一地区的气候变化情况。
食品饮料行业更是将统计学运用得淋漓尽致，比如KFC按照顾客的消费习惯和口味研发新品；咖啡厅则利用交叉分析来分析销售额，在供应链方面大力创新，减小浪费和挽回盈利损失。
除了日常生活，统计学在许多专业领域中也有着广泛的应用。
在医学领域中，统计学的应用可以帮助医生确定一个特定的治疗方法是否有效，并且可以用来评估不同药物和治疗方法的效果。
在证券领域，统计学被用来测量和预测股票价格和金融市场的表现。
例如，我们可以使用统计学方法来分析市场上股票的波动，以便更好地预测未来股票价格的变化。
在实战中，按市场需求提前确定范围最小但覆盖最广的投资组合，使策略投资获益最大化。
在教育领域中，统计学可以帮助教育工作者了解学生的学习情况和表现，并用统计学方法来评估不同教育方法的效果。
例如，学校可以根据教育方法和技术的评估结果调整他们的课程，以便更好地满足学生的需求和要求，同时也更好的促进学生优异表现。
总之，统计学是我们日常生活和专业领域中不可或缺的一项技能。
它可以用来了解数据的分布和表现，帮助我们更好地预测未来的情况，也能够衡量和评估各种决策和方法的有效性和有效性。
因此，我们大家要了解和掌握一些基本的统计学知识，从而帮助我们更好地生活和工作，达到更高的成就和成功。
浅谈统计知识在日常生活中的应用
浅谈统计知识在日常生活中的应用统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科，是一门非常实用的学科，在日常生活中有着广泛的应用。
无论是在经济、医学、生态学、政治学还是其他领域，统计学都扮演着重要的角色。
本文将从不同角度探讨统计知识在日常生活中的应用。
统计知识在经济领域中的应用非常广泛。
在商业领域中，统计学可以帮助企业收集和分析市场数据，从而确定市场需求和趋势，制定营销策略和产品定价策略。
统计学也可以帮助企业评估风险和不确定性，进行投资决策。
在日常生活中，我们也可以运用统计学的知识来管理个人财务，比如通过收入和支出数据的分析，制定合理的预算和理财规划。
统计知识在医学领域中的应用也非常重要。
在临床医学中，统计学可以帮助医生评估治疗方法的有效性和安全性，比如通过临床试验数据的分析，确定一种新药的疗效和副作用。
统计学还可以帮助医生进行疾病流行病学调查，监测和预测疾病的传播趋势，指导公共卫生工作。
在日常生活中，我们可以通过统计学的知识来分析健康数据，评估自己的健康状况，制定科学的健康管理计划。
统计知识在生态学领域中的应用也非常显著。
生态学研究的是生物和环境之间的相互作用，而统计学可以帮助生态学家收集和分析生物和环境数据，评估生态系统的稳定性和可持续性。
统计学还可以帮助生态学家预测气候变化对生物多样性和生态系统的影响。
在日常生活中，我们也可以利用统计学的知识来评估自己的生活环境，比如通过环境数据的分析，了解周围的空气质量、水质情况等，从而保护自己和家人的健康。
统计知识在政治学领域中的应用也是无处不在的。
政治学家可以利用统计学的方法来进行选民调查、选举预测和政策评估。
统计学还可以帮助政策制定者收集和分析社会经济数据，评估政策的效果和影响。
在日常生活中，我们也可以通过统计学的知识来了解社会和政治问题，形成自己的观点和立场。
统计知识在日常生活中的应用是非常广泛的，它不仅帮助我们更好地理解世界，还帮助我们做出更合理的决策。
浅谈统计学在生活中的应用
浅谈统计学在生活中的应用统计学并不是一门独立存在的学科,它是以数学知识和数理统计作为基础,将数理统计方法和其他学科专业知识交叉融合形成的具有极强推断性的一种分析方法。
现阶段,随着科学技术的快速发展,为了加强对自然社会各个领域现象的判断和整理能力,将统计学应用在生活各个方面已经成为现阶段的数理统计的一种便捷方法。
一、统计学的概念统计学指的是调研人员通过一些列的手段对整理出来的数据信息进行整理分析,从而推断出调研对象本质,甚至可以对未来的类似事情进行预判的一门综合性学科。
在进行统计学整体分析的过程中需要用到大量的数学知识以及其他相关学科的专业知识,统计学由于其自身独特的性质,在社会科学和自然科学的各个领域几乎都可以使用。
二、统计学在生活中的应用分析（一）统计学在经济学中的重要应用运用统计学对生活中的数据信息进行整理分析,首先要学习统计学的基础知识以及数据统计个分析等学科,这些基础知识和方法都是在开展统计学应用活动之前调研人员所必须掌握的。
统计学课程的学习作为经济学学科当中的重要分支,在经济学课程中经常被应用,例如,经济学的计量统计就需要根据统计学在金融里面的重要意义和地位作为基础,将金融知识和统计学知识相结合,将金融计量和时间的序列进行结合,对收集到的金融数据进行整理分析,最后得出金融计量和时间序列的一定关系。
统计学在金融经济学中有着十分重要的工具性作用,主要包括两个方面,分别是：在思想上而言,统计学是对数据统计分析结果进行研究,最后得出研究对象的判断结果,为了保证研究结果的准确可靠性,统计学在进行数据整理分析过程中必须是带着严谨的科学态度,这种严谨的科学态度对于经济学的相关理论分析具有十分重要的指导地位,这是由于研究人员在对金融量进行数学分析的过程中,为了保证金融数学分析结果的准确可靠性就必须保证金融量数据收集分析等预处理过程是科学合理的；其次,统计学是经济学进行科学试验研究最优化的选择,经济试验研究活动的多样性以及研究对象之间错综复杂的关系导致经济学的试验研究活动受到诸多限制,运用统计学进行经济学试验研究活动,使得经济学实验研究的对象变得简洁明了,降低试验研究的成本支出。
应用统计学毕业论文
应用统计学毕业论文应用统计学毕业论文统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
作为应用统计学专业的毕业生，我在我的毕业论文中选择了一个有趣且具有挑战性的主题：分析社交媒体对个人情绪的影响。
社交媒体已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
人们通过社交媒体平台分享他们的生活、思想和情绪。
然而，社交媒体的普及也引发了一些担忧，例如社交媒体对个人情绪的影响。
我的研究旨在探索社交媒体对个人情绪的影响，并通过统计学方法来分析和解释这种影响。
首先，我收集了一份包含个人社交媒体使用数据和情绪指标的样本。
通过使用API接口，我能够获取参与者在社交媒体平台上的活动数据，例如发帖数量、点赞数量和评论数量。
同时，我还使用了情绪分析工具来分析参与者在社交媒体上发布的内容，并将其转化为情绪指标，例如积极情绪和消极情绪的比例。
接下来，我使用统计学方法来分析数据。
我首先计算了参与者在社交媒体平台上的活动水平和情绪指标之间的相关性。
通过计算相关系数，我能够确定社交媒体活动与个人情绪之间的关联程度。
我发现，活跃度和积极情绪之间存在着正相关关系，而活跃度和消极情绪之间则存在着负相关关系。
为了进一步探索社交媒体对个人情绪的影响，我进行了回归分析。
我将社交媒体活动水平作为自变量，将情绪指标作为因变量，并使用线性回归模型进行分析。
通过回归分析，我发现社交媒体活动水平对个人情绪有显著的影响。
特别是在积极情绪方面，社交媒体活动水平的增加与积极情绪的增加呈正相关关系。
此外，我还进行了一些子群分析，以探索不同人群在社交媒体对个人情绪的影响方面是否存在差异。
我将参与者分为不同的年龄组、性别组和职业组，并对每个子群进行了统计分析。
结果显示，不同人群在社交媒体对个人情绪的影响方面存在一定的差异。
例如，年轻人在社交媒体活动水平和消极情绪之间的关联程度更高，而女性在社交媒体活动水平和积极情绪之间的关联程度更高。
最后，我通过讨论和结论部分总结了我的研究结果。
统计学原理在实际生活中的应用研究论文
统计学原理在实际生活中的应用研究论文统计学原理在实际生活中的应用研究论文统计是一门与数据打交道的学问，同时也是描述数据特征、探索数据内在规律的方法。
随着信息时代的到来，统计与实际生活息息相关，在科学研究、生产管理和日常生活中起着越来越重要的作用。
工作和生活中到处都有数据，例如一个班级的考试成绩和名次、学校的升学情况和就业情况、工厂生产产品的合格率、人口的出生率和增长情况等，各个部门都离不开统计。
统计学产生于应用，在应用过程中发展壮大。
随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域——学术研究、实际工作、日常生活中都能展现它的生命力和重要作用。
一、关于男女色盲比例的问题例1：从随机抽取的467名男性中发现有8名色盲，而433名女性中发现1人色盲，在α=0.01水平上能否认为女性色盲的比例比男性低?二、我国出生人口的性别比三、检验汽车轮胎寿命例3：一汽车轮胎制造商声称，他们生产的某一等级的轮胎平均寿命在一定汽车重量和正常行驶条件下大于50000km。
现对这一等级的120个轮胎组成的随机样本进行了测试，测得平均每一个轮胎的寿命为51000km，样本标准差是5000km。
已知这种轮胎寿命服从正态分布，试根据抽样数据在显著水平α=0.05下判断该制造商的'产品是否与他所说的标准相符合。
解：设x表示制造商生产的某一等级轮胎的寿命(单位：km)。
由题意知，X～N(μ，σ)，方差σ2未知。
n=120，x=51000(km)，s=5000(km)。
设统计假设H0∶μ≥μ0=5000，H1∶μ>μ0=5000设α=0.05时，t1-α(n-1)=t0.95(119)=1.65临界值c= t1-α(n-1)= ×1.65=753.1185拒绝域为K0={x-50000>c=753.1185}由于x-50000=1000>c，所以拒绝域H0，接受H1，即认为该制造商的声称可信，其生产的轮胎平均寿命显著地大于50000km。
浅谈应用统计学论文
浅谈应用统计学论文应用统计学是经济管理类专业一门专业必修基础课,能帮助管理者高效准确地进行数据分析,进行管理决策。
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浅谈应用统计学论文篇一在当今企业经营中，经常会把企业管理体制、组织形式、经营方式等看成企业管理，其实对于企业来说，统计工作是非常重要的，但是常常会被企业管理者所忽略，在企业管理中，经营方式的是否有效，对企业是否适应市场经济要求，能否创造更高的经济效益，统计学都具有重要的影响和意义，因此，强化企业统计工作，无论是对企业的经营，还是管理，都具有重大的意义。
1 统计工作的意义与作用统计工作是指对社会经济现象数量方面进行搜集，整理和分析工作的总称，它是一种社会调查研究活动。
统计信息是按国家统计制度采集的规范的、系统的信息、是覆盖面最广、综合性最强的信息，因而是社会经济信息的主体，是政府机关和企事业单位领导了解情况，研究问题、进行科学决策的重要参考依据。
统计工作是制定企业战略决策和计划的重要依据，当一个企业建立了一套既科学合理又行之有效的统计工作制度，便可以提供可靠的统计数据、进行有效的分析和科学的预测，首先它可以反映出企业规模，其次可以反映企业结构。
从规模上，它可以反映企业的人员规模、生产规模、资产规模和盈亏规模等;从结构上，它可以反映企业的人员结构、产业结构、技术结构和质量结构等。
2 统计方法的应用2.1 企业中概率论的应用在我国当前的市场经济条件下，通常来说一个企业的经营和销售状况并不是由经营者的主观意愿决定的，它是由很多的不可控制因素影响的。
比方说，某一商场在一定时间内有多少位顾客光临;这些顾客中有多少位进行了真正的购物活动;每位顾客在进行购物时，一共花费了多少等等问题。
要解决这些问题，都需要利用概率论的方法进行分析，所以，在商业企业中，概率论有着广阔的应用。
2.2 企业中数理统计分析方法的应用2.2.1 商品市场占有率的问题比方说，在某一城市的四家电器商场中，对手机销售情况进行抽样调查，调查结果为：一个星期内一共销售手机数量为2000部，其中，某一个品牌的手机销售数为214部，通过数理统计中的分析方法，我们可以在把握度非常高的情况下，得出这一品牌手机在市场中的占有率在9.42%～12.13%之间。
浅谈统计学论文论文
浅谈统计学论文论文教育统计学是统计学的一般原理和方法在教育领域的运用,是应用统计学的一门分支学科。
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浅谈统计学论文论文篇一统计学是研究数据收集、整理和分析的方法论科学，是经济管理类本科专业的核心课程和必修学科之一。
统计学原理多、公式多、高度抽象、难理解的学科特点，使得案例教学法在国内外统计学教学中得到了比较普遍的应用。
Kingdon、Sandra分别提出统计教学中的案例与项目教学法的实施[1][2];贾俊平、金勇进、易丹辉编写了统计学教学案例和教学项目汇编[3];严丽坤提出“案例”与“项目”教学密切结合以提高统计学教学质量的论点[4];邬丽萍提出案例分析应贯穿于教学的全过程，并重视统计学案例库建设[5]。
本文基于经济管理类专业应用统计学的教学目标，构建了以教学内容组合为基础、以“学习式”案例和“实践式案例”组合为核心、以教学方式组合为手段、以项目考核为评价标准的“组合式”案例教学法，并分析了该教学法的实施效果。
一、经管类专业统计学的教学目标统计学是研究数据收集、整理和分析的方法论科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识[6]。
在统计学的教学中，有四个学习目标必须要保证。
一是应使学生能系统地掌握统计学的基本原理、基本思想和基本方法;二是掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合;三是培养学生基本的统计数据搜集、整理、分析和解决实际问题的能力;四是能够熟练应用SPSS或MINITAB统计软件进行计算和分析。
二、“组合式”案例教学法的构成“组合式”案例教学法，是根据教学目标，以教学内容组合为基础、以“学习式”案例和“实践式案例”组合为核心、以教学方式组合为手段、以项目考核为评价标准的“组合式”案例教学方法(图1)。
图1 “组合式”案例教学法的组成1、教学内容组合按照统计研究的过程，将统计学的教学内容组合为四个模块，分别是统计设计、统计调查、统计整理和统计分析。
应用统计学毕业论文
应用统计学毕业论文应用统计学在毕业论文中的应用毕业论文是每位大学生完成学业的重要任务之一。
在论文中，统计学扮演着非常重要的角色。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它可以帮助研究者揭示数据背后的规律、趋势和关联性。
在毕业论文中，通过应用统计学的方法，可以更加客观地评估实验结果，提取关键数据，对研究问题进行深入分析。
首先，在毕业论文中，统计学可以帮助研究者设计合适的实验方案和样本大小。
在进行实验研究前，需要确定样本的大小，以确保实验结果的有效性和代表性。
统计学能够通过样本容量和功效分析来帮助研究者确定合适的样本大小，从而减少误差和提高实验结果的可靠性。
其次，统计学可以帮助研究者对数据进行处理和分析。
在毕业论文中，研究者通常需要收集大量的数据，通过统计学的方法，可以对数据进行整理、描述和分析。
例如，统计学可以帮助研究者计算平均值、方差和标准差，来描述数据的中心位置和离散程度。
同时，统计学还可以进行假设检验，通过比较实验组和对照组的数据，来验证研究假设的有效性。
最后，统计学还能提供数据可视化的方法，帮助研究者更好地呈现研究结果。
在毕业论文中，研究者通常需要将数据以图表的形式展示出来，以便读者更好地理解和理解。
统计学可以提供各种图表类型，如条形图、折线图和饼图等，帮助研究者直观地呈现数据，并更好地传达研究结果。
综上所述，应用统计学在毕业论文中具有重要的作用。
通过应用统计学的方法，研究者可以设计合适的实验方案和样本大小，对数据进行处理和分析，并以图表的形式呈现研究结果。
统计学不仅可以提高毕业论文的科学性和可靠性，还能够更好地展现研究成果，使论文更具说服力和影响力。
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浅谈统计学的广泛应用
【论文关键词】：统计学；统计工具；应用
【论文摘要】：近二十年来，随着计算机的发展以及各种统计软件的开发，作为一门基础学科的统计学在金融、保险、生物、医学、经济、体育、运筹管理和工程技术等领域得到了广泛应用。
许多领域因为运用了统计工具及统计思想而得到了延伸。
然而，在其他领域应用统计学的过程中仍然存在一些问题或者错误，这些是需要不断完善的。
一、关于统计学
统计学是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学，是一门认识方法论性质的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
用统计来认识事物的步骤是：研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。
二、统计学的应用领域
在商业以及工业中，统计被用来了解与测量系统变异性，程序控制，对决策提供数据支持。
在第一产业方面，可运用统计计算出各种农产品的需求情况及价格分布，从而指导生产。
在生产行业中，统计学可以运用在产品开发、营销、财务管理等方面，从而提高企业的营运能力。
在服务行业中，例如在金融行业中，运用统计技术将各种交易资料加以分类、整理，从而得到如客户贡献度、客户偏好、存款变动趋势、产品分析、行业发展等数据，从而为管理层提供决策依据，等等。
1.统计学在经济学中的应用
统计学在经济学里边占有重要地位，经济学研究前必须学习统计学基础、数理统计、统计分析等统计学课程，而经济学的一些分支，比如计量经济学就更加依赖统计了。
在金融学里边，统计同样重要，一些分支，比如金融计量、时间序列等都是统计和金融的结合。
统计学是收集、整理和分析数据的方法论科学。
经济学实证研究首先必须开展经济数据的收集和整理，在抽样调查及数据预处理过程中体现出“为何统计”及“统计什么”的思想；经济数据分析过程中描述及推断统计方法的应用，包含着“如何统计”的思想。
统计学在经济学中的作用主要有两方面。
一是在其工具性上，统计学作为经济研究的基础工具，其作用自然不可小觑；二是在其思想性方面，统计学是一门严谨的学问，其严谨的思想在追求精确和理性的经济学中占据重要的地位。
经济学是研究在约束的条件下的最优化选择，即在资源稀缺的条件下，如何达到收益的最大化。
于是，在研究中就存在成本、收益等等的概念和运算。
同时，由于经济活动的多样性，研究中存在许多变化的因素，导致了经济研究的错综复杂。
而数学其用处就在于为许多复杂的思想和现象提供了简洁而明了的解释，为许多错综的数据提供了计算模型，从而使经济研究简洁条理。
总体上，经济学利用统计方法得到的结论不具有完全确定性，体现出或然性统计思想。
2.统计学在医学中的应用
医学研究的对象主要是人体以及与人的健康有关的各种因素。
生物现象的一个重
要特点就是普遍存在着变异。
所谓变异（个体差异），系指相同条件下同类个体之间某一方面发展的不平衡性，系偶然因素起作用的结果。
例如同地区、同性别、同年龄的健康人，他们的身长、体重、血压、脉搏、体温、红细胞、白细胞等数值都会有所不同。
又如在同样条件下，用同一种药物来治疗某病，有的病人被治愈，有的疗效不显著，有的可能无效甚至死亡。
引起客观现象差异的原因是多种多样的，归纳起来，一类原因是普遍的、共同起作用的主要因素，另一类原因则是偶然的、随机起作用的次要因素。
这两类原因总是错综复杂地交织在一起，并以某种偶然性的形式表现出来。
科学的任务就在于，要从看起来是错综复杂的偶然性中揭露出潜在的必然性，即事物的客观规律性。
这种客观规律性是在大量现象中发现的，比如临床要观察某种疗法对某病的疗效时，如果观察的病人很少，便不易正确判断该疗法对某病是否有效；但当观察病人的数量足够多时，就可以得出该疗法在一定程度上有效或无效的结论。
所以，统计学是医学科学研究的重要工具。
医学统计学在本世纪二十年代以后逐渐形成为一门学科。
它是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。
医学统计学的内容包括统计研究设计，总体指标的估计，假设检验，联系、分类、鉴别与检测等研究。
而电子计算机的作用，更促进了多变量分析等统计方法在医学研究中的应用。
3. 统计学在竞技体育中的应用
众所周知，在竞技体育比赛中，通过统计数字可以很好地反映一名运动员或是一支运动队在各方面的情况。
下面就以NBA为例来浅论一下统计学在竞技体育中的应用。
作为全球顶级的职业篮球联赛，NBA除了为广大球迷推出一道道明星荟萃的PK盛宴外，也巨细无遗地留下了海量的技术统计资料，诸如得分、篮板、助攻、胜率等等技术指标令人目不暇接，眼花缭乱。
在这个数字的茫茫大海中，难道真的是杂乱无章、毫无规律可循吗？其实不然，就篮球这项运动的本质而言，从统计科学的角度来看无非是一种概率的集体博弈，从比赛双方的每一次进攻或防守，到球队的每一次选秀或交易，甚至是球员的每一次伤病，都可以看作是一次随机事件，因此涉及到的种种技术指标也就成为了随机变量。
既然如此，那么作为统计学中最重要的概率分布规律，正态分布就像一只无形的魔棒，操纵着NBA的方方面面。
接下来看看正态分布到底是如何对NBA施展它的魔法的（相关数据由统计软件SPS S 14.0 版生成）。
NBA球员某项技术指标的稳定性是由该技术指标分布的标准差决定的，这个值越小，那么他的这项技术指标越稳定。
以姚明在三个赛季常规赛每场比赛中的得分分布为例，请看下表：
赛季平均值标准差
2003－04 17.54 6.901
2004－05 18.34 6.801
2005－06 19.91 6.309
可见姚明2005-2006赛季在得分的稳定性方面有明显的进步，因为他在比赛中得到20分左右的概率增大了，而拿10分以下或拿30分以上的概率则相应地减少，不再大起大落了，
这就是稳定性的体现。
再来看看一些NBA著名球星每个赛季常规赛场均得分的分布情况，请看下表：
球星平均值标准差
迈克尔·乔丹 30.7 3.72
哈基姆·奥拉朱旺 21.0 5.98
蒂姆·邓肯22.2 1.62
科比·布莱恩特 23.4 7.62
特雷西·迈克格雷迪 21.8 8.89
沙克·奥尼尔 26.1 3.25
史蒂夫·弗朗西斯19.3 2.11
文斯·卡特23.1 4.09
凯文·加内特 20.4 3.90
阿伦·艾弗森 28.1 3.57
从上表可以看出，邓肯的稳定性令人惊叹，无愧于“石佛”的称号；虽然科比和迈克格雷迪均为得分高手，但他们的稳定性与乔天王相比还有较大的差距，或许伤病是造成这种情况的一大原因吧；在中锋这个位置上，奥尼尔的稳定性相当突出，说明他的竞技状态保持得比较好。
虽然只举了两个例子，但可以清楚地看到：正态分布在NBA也是普遍存在的规律。
有了它，我们就可以对球员的竞技状态以及球队的状况做出正确的评估和比较，并利用它在球队阵容配置上减少不必要的风险，另外也可以从一个全新的视角来观察NBA。
三、应用统计学过程中的存在的问题
其它领域在应用统计学的时候或多或少会出现一些问题或者错误。
比如，现在经济学界存在着这样一个声音，反对统计学过多的介入经济学当中。
许多经济学家认为，经济学的精华是思想而不是工具。
模型仅仅是表述思想的一种工具，但不是唯一的工具。
统计学很重要，但在经济学习研究中，更重要的是经济研究方法和经济思想。
现在的经济学界中，存在着这样一种现象，许多人在经济学习与研究中，过多的去玩转一些复杂的数学公式，而忽略了其经济思想。
如果这样的现象发展下去，势必导致经济学丢失其独有的特点与本质，从而导致经济学科的没落。
沃顿商学院的延森教授延森举过这样一个例子，“我正在参与一个为美国职业棒球大联盟外野手的守备能力建立模型的研究。
研究中的一种假设是说如果球被击到他们身后的话，外野手的守备会更加困难，因为这样他们必须倒退地奔跑，而如果球被击到他们前方的话，他们只需要向前奔跑，这样会相比更加容易。
” 但是研究结果与所假设的情况相反：在任何给定距离下，外野手倒退奔跑能接住更多的球。
“这个结果看上去完全违背我们的直觉，”延森说。
“但如果考虑到滞空时间（即球在空中停留的时间）你就会觉得合理了。
因为球被击打得更远，那么它在空中停留的时间就会越长，这样外野手就会有更多的时间来接球，即使球被击打到他们的身后。
这是一个很有意思的案例，因为案例中数据清楚地表明了我们之前推理所存在的缺点。
” 要减少统计学上的错误使用，关键在于直觉的合理性，或者对研
究者所使用的方法以及对各种力量之间的相互影响的了解。
“重要的是了解在不同变量之后的驱动因素。
只有在了解这些之后，研究者才能更好地理解和建立因果关系。
参考文献：
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[5]丛湖平.体育统计学(第二版)[M].北京：高等教育出版社，2007。