怎样学好统计学[1]
学会统计学习技巧
学会统计学习技巧统计学习是一门利用数据和统计方法来解决问题并做出预测的学科。
在当今信息爆炸的时代，掌握统计学习技巧对于我们来说变得越发重要。
本文将介绍一些学习统计学的技巧，帮助你更好地应对日常生活和工作中的问题。
一、了解基本概念和方法1. 概率论：概率论是统计学习的基础，它用于描述和分析不确定性事物的规律。
深入了解概率论的基本概念和公式，对于掌握统计学习技巧至关重要。
2. 统计推断：统计推断是通过样本数据对总体数据进行推断的过程。
学习常见的统计推断方法，如参数估计和假设检验，能够帮助我们在实际问题中做出准确的预测和决策。
二、选择适合的学习方法和工具1. 监督学习：监督学习是通过训练数据来学习将输入与输出关联起来的模式。
在实际问题中，我们可以使用一些监督学习的算法和工具，如线性回归、决策树和支持向量机等，来进行预测和分类任务。
2. 非监督学习：非监督学习是从无标签数据中发现隐藏的模式和结构。
学习常见的非监督学习方法，如聚类和降维，可以帮助我们对数据进行分组和提取有用的特征。
三、掌握数据预处理技巧1. 数据清洗：在实际问题中，我们常常会遇到缺失值、异常值和重复数据等问题。
学会使用合适的数据清洗方法，如插补、删除和去重等，可以提高数据的质量和准确性。
2. 特征选择和提取：在统计学习中，选择合适的特征对于模型的性能至关重要。
学会使用特征选择和提取的方法，如过滤法和包装法，可以提高模型的泛化能力和效果。
四、持续练习和实践1. 实战项目：通过参与实战项目，我们可以将学到的统计学习技巧应用到实际问题中，并提高自己的实践能力。
2. 练习算法：通过不断练习和实践，我们可以加深对统计学习算法的理解，并掌握其应用的技巧和窍门。
总之，学会统计学习技巧对于我们在当今信息化社会中的发展具有重要意义。
通过了解基本概念和方法、选择适合的学习方法和工具、掌握数据预处理技巧以及持续练习和实践，我们可以更好地应对复杂问题，并做出准确的预测和决策。
统计学习方法有哪些
统计学习方法有哪些统计学习方法的三要素，包括假设空间、模型的选择准则以及模型学习的算法，简称为模型、策略和算法。
具体请看下文，下面是店铺分享给大家的统计学习方法的资料，希望大家喜欢!统计学习方法一1.极大似然原理：例子1：原理是这样的，一个师傅和一个徒弟去打猎，如果第一个猎物被打到了，不知道是谁打的，就猜是师傅打的，这就是极大似然。
例子2：假设一件事有100种可能性，在一次试验中其中一种可能性发生了，所以给人一种感觉这种可能性是最容易发生的，极大似然的想法就是使这种可能性达到最大统计学习方法二2.实际应用中极大似然估计分布的参数：根据n个样本，估计整体分布的参数，比如我们知道总体是服从正态分布，但是不知道具体参数theta和u。
其基本思想是这样的：选择一个参数使得实验结果具有最大的概率，已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
Em算法和最大似然估计的关系：EM算法是求最大似然估计的一种方法，但是当含有隐变量时候不方便通过似然函数求导，来求参数，所以就分了e步和m步来求，这样方便P15页上面的“S折交叉验证”和“留一交叉验证”有什么区别吗?它们都是在数据集不够的条件下使用的一种方，举个例子吧s折交叉验证，外层一个大循环(比如你可以让它循环10次)，其中每一次都将数据集划分为训练集和测试集，这两大块的数据集大小的比例没做限定，然后用训练集训练模型，测试集经验风险，最后循环结束，对这些风险取平均值。
S折是把数据分成互不相交的S份，这里有个完备的概念，S-1份作为训练集，剩下的一份作为测试集，注意每一份是随机选的，但是个数相同，这S份都要遍历一遍，最后取平均值，不是取某一份最小的值，会发现用交叉验证每运行一次代码，结果都不一样，因为交叉验证虽然把数据评论分成S份，但每分都是随机选的，里面有个随机量，留一法就是只留一条数据作为测试数据，其他都作为训练集，是每份为一的交叉验证，特殊的交叉验证，留一法准确率高，就是运算量大，以上都是因为，我们训练数据太少，我们要怎家训练的多样性，才这么干的结构风险等于经验风险加正则化项。
掌握统计学的必备技能和工具
掌握统计学的必备技能和工具统计学是研究和应用数据收集、分析和解释的学科。
在现代社会中，统计学已经成为许多领域不可或缺的技能和工具。
本文将介绍掌握统计学的必备技能和工具，并阐述其在不同领域的应用。
一、掌握基本统计学概念掌握统计学的基本概念是学习统计学的首要任务。
这些概念包括：总体和样本、参数和统计量、平均数和中位数、方差和标准差等。
了解这些概念可以帮助我们更好地理解和解释数据，为后续的数据分析打下基础。
二、熟悉数据收集方法数据收集是统计学的基础。
无论是进行社会调查、市场研究还是科学实验，都需要准确、可靠的数据。
熟悉不同的数据收集方法，如问卷调查、访谈、实验设计等，可以帮助我们合理选择适用的方法，并避免数据收集中的偏差和误差。
三、掌握统计分析方法统计分析是统计学的核心内容之一。
掌握基本的统计分析方法，如描述统计、推断统计、回归分析等，可以帮助我们从数据中提取出有用的信息，并对未知情况进行推断和预测。
同时，熟悉常用的统计软件和工具，如SPSS、Excel等，可以提高分析效率和准确度。
四、了解概率理论概率理论是统计学的基础，也是统计分析的理论基础。
了解概率的基本概念和原理，如事件、样本空间、随机变量等，有助于我们理解和应用统计学中的概率模型和方法，如概率分布、假设检验等。
五、掌握数据可视化技巧数据可视化是将复杂的数据通过图表、图形等形式呈现出来，使得数据更加易于理解和解释。
掌握数据可视化的技巧可以帮助我们更好地展示和传达数据，从而提高数据分析的效果和影响力。
常用的数据可视化工具包括：条形图、折线图、饼图、散点图等。
六、了解统计学在不同领域的应用统计学在各个领域都有广泛的应用。
在医学领域，统计学可以帮助研究提取有效的药物信息和评估治疗效果；在金融领域，统计学可以帮助进行风险管理和资产定价；在生态学领域，统计学可以帮助研究生物多样性和生态系统动态等。
了解统计学在不同领域的应用，可以帮助我们更好地理解和应用统计学的方法和工具。
统计学专业学习经验分享
统计学专业学习经验分享作为一个学习统计学的学生，我深深地感受到这门学科的重要性和难度。
统计学是一门涉及各个领域的学科，需要我们具备扎实的数学基础、清晰的思维逻辑和良好的数据处理能力。
在这里，我想分享一些我在统计学专业学习过程中的经验和心得，希望能对其他学习统计学的同学有所帮助。
一、打好数学基础统计学是一门数学应用学科。
因此，我们学习统计学首先需要打好数学基础。
高中数学的基本知识是入门的必备要求，如初等代数、函数、微积分等。
在大学学习期间，我们还需要学习高等数学和线性代数等更深入的知识。
此外，我们还需要了解一些概率论和数理统计等方面的知识，这样才能更好地理解统计学的基本概念和方法。
二、注重学习实践统计学是一门需要实践的学科，纸上谈兵是不行的。
因此，我们需要注重学习实践。
在学习过程中，我们要多参加一些实验、课程设计和科研活动等实践课程，这样才能更加深入地理解和掌握学过的知识，同时也要了解最新的统计方法和应用领域。
三、加强编程能力培养统计学涉及到大量的数据处理和分析。
因此，我们需要具备一定的编程能力，如R、Python等。
这些编程语言可以帮助我们快速地进行数据处理、分析和可视化等工作。
当然，在学习时不仅要知道如何运用这些工具，还要了解它们的优缺点和适用范围。
四、积极交流、互助学习统计学是一门缺乏实践经验很难掌握的学科。
在学习过程中，我们需要和同学们积极交流、互助学习。
可以利用社交网络，在线讨论等方式交换自己的学习心得和体会，同时也可以询问和借鉴他人的经验。
这样可以加深自己的理解和记忆，并且有助于发现自己的问题和错误，及时纠正。
五、提高实际应用能力统计学除了应用于学术领域以外，还广泛应用于工业、商业等领域，对于实际生活和工作也是有很大的帮助的。
所以，我们需要深入了解统计学在实际应用中的方法和流程，增强自己的实际应用能力。
这样不仅有助于我们更好地进行数据处理和分析，也能提升我们在职场中的竞争力。
六、持续学习，不断提高学习是一条漫长的路程，同学们应该持之以恒，不断提高自己的能力和水平。
统计学学习总结探索统计数据的分析方法
统计学学习总结探索统计数据的分析方法统计学是一门数据科学领域的重要学科，主要研究收集、整理、分析和解读各种类型数据的方法和原理。
通过统计学的学习，我们可以更好地理解和利用数据，为决策提供科学依据。
本文将对统计学的学习进行总结，并探索统计数据的分析方法。
一、简介统计学在现代社会中扮演着重要的角色，它能够通过对数据进行整理和分析，揭示出数据背后的规律和趋势。
统计学的学习涵盖了基本概念、方法和应用等方面的内容，为我们提供了解决实际问题的工具和思维方式。
二、基本概念1. 总体和样本：在统计学中，我们常常需要研究一个群体或整体，这个整体就被称为总体。
而从总体中选取的一部分作为研究对象的样本，则被称为样本。
样本在统计学中扮演着非常重要的角色，通过对样本的研究，我们可以推断出总体的一些特征。
2. 变量和数据类型：统计学研究的对象通常是变量，变量可以是数值型或分类型。
数值型变量可以进一步分为离散型和连续型，而分类型变量则表示不同的类别或属性。
3. 描述统计和推断统计：描述统计是对数据进行整理、总结和展示的过程，通过描述统计可以对数据的基本特征进行认识。
而推断统计则是利用样本对总体进行推断的过程，通过推断统计可以对总体的未知特征进行估计和判断。
三、方法和技巧1. 数据收集和整理：统计学的第一步是数据的收集和整理。
数据可以通过实地调查、问卷调查、实验设计等方式获得，然后通过整理和整合数据，将其转化为可分析的形式。
2. 描述统计方法：描述统计方法是对数据进行整理和总结的一种方法。
常用的描述统计方法包括频数分布、平均值、中位数、方差、标准差等。
通过描述统计方法，我们可以对数据的基本特征进行认识和描述。
3. 推断统计方法：推断统计方法是利用样本对总体进行推断和判断的方法。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、回归分析等。
通过推断统计方法，我们可以利用样本数据推断总体的未知特征，并进行统计显著性检验。
四、实际应用统计学在各个学科领域都有着广泛的应用。
统计学新生自学 -回复
统计学新生自学-回复如何开始自学统计学统计学作为一门重要的学科，在各个领域都有着广泛的应用。
对于想要从事与数据分析、市场调研、社会研究等相关工作的人来说，学习统计学是必不可少的。
然而，对于一些没有统计学背景的新生来说，如何自学统计学可能是一个比较困难的问题。
下面将一步一步回答如何开始自学统计学的问题。
第一步，了解统计学的基本概念和原理。
在开始自学统计学之前，我们需要对统计学的基本概念和原理有一个初步的了解。
统计学是研究数据收集、数据分析和数据解释的学科，主要通过概率论和数理统计进行推理和决策。
因此，我们需要先学习概率论和数理统计的基本概念和理论，包括样本、总体、离散型随机变量、连续型随机变量、随机样本、估计和假设检验等。
第二步，选择一本适合的教材进行学习。
选择一本适合的统计学教材是非常重要的，因为教材的质量和难度直接影响到你的学习效果。
建议选择一本系统而全面的教材，通常大学统计学教材都会比较全面地介绍统计学的基本理论和方法。
你可以参考一些权威的教材，比如《数理统计学导论》、《应用概率论与数理统计》等。
在选择教材之前，可以先阅读一些书评和推荐，了解不同教材的特点和适用对象，然后根据自己的需求和水平选择一本合适的教材。
第三步，制定一个学习计划和时间表。
自学统计学需要有一个明确的学习计划和时间表，这样才能保证学习的连贯性和有效性。
你可以根据自己的时间安排和学习能力，合理分配每天或每周的学习时间，并按照教材的章节顺序进行学习。
同时，应该设定一些具体的学习目标，比如每天学习多少页或者掌握某个概念或方法。
在制定学习计划和时间表时，要合理安排时间，充分考虑到其他学业、工作和生活的需求，避免过度压力和疲劳。
第四步，利用各种学习资源进行辅助学习。
除了教材之外，还可以利用各种学习资源进行辅助学习。
现在有很多免费的在线学习资源，比如MOOC （大规模开放在线课程）、在线教程和学术论坛等。
你可以在这些平台上找到相关的统计学课程和教程，通过观看视频、参加在线讨论和练习题等方式深入学习。
掌握常见的统计学方法和技巧
掌握常见的统计学方法和技巧统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。
掌握常见的统计学方法和技巧对于进行准确的数据分析和研究至关重要。
本文将介绍一些常见的统计学方法和技巧，帮助读者提高统计分析的能力。
一、描述性统计描述性统计主要用于对数据进行描述和总结，旨在提供对数据的基本特征的认识。
描述性统计方法包括：1. 中心趋势测量：通过计算平均数、中位数和众数等指标，来反映数据的中心位置。
2. 离散度测量：通过计算极差、方差和标准差等指标，来反映数据的分散程度。
3. 频数分布：通过绘制频率分布表和频率分布图，来展示数据的分布情况。
二、概率分布概率分布是描述随机变量可能取值的分布规律的数学模型。
常见的概率分布包括：1. 正态分布：正态分布是一种常见的连续概率分布，具有钟形曲线的形态。
2. 二项分布：二项分布是一种离散概率分布，适用于二项试验，如抛硬币的结果。
3. 泊松分布：泊松分布是一种离散概率分布，适用于描述单位时间内随机事件发生次数的概率。
三、抽样与估计抽样与估计是统计学中常用的方法之一，用于从总体中获取样本数据，并基于样本数据进行总体参数的估计。
1. 简单随机抽样：简单随机抽样是从总体中以等概率随机选取样本的方法，保证样本的代表性。
2. 置信区间：置信区间是利用样本统计量对总体参数进行估计的一种方法，提供了参数真值所在区间的估计。
3. 假设检验：假设检验用于对统计推断中的假设进行检验，判断样本数据是否支持或拒绝某个假设。
四、回归分析回归分析用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
常见的回归分析方法有：1. 简单线性回归：通过拟合一条直线来描述一个自变量和一个因变量之间的线性关系。
2. 多元线性回归：通过拟合一个多元方程来描述一个因变量与多个自变量之间的线性关系。
3. 逻辑回归：逻辑回归适用于因变量为二元变量的情况，通过拟合一个逻辑函数来描述因变量的概率。
五、统计软件在实际应用中，统计软件是进行数据分析和统计推断的强有力工具。
统计学学习总结运用统计分析方法解决实际问题的步骤与技巧
统计学学习总结运用统计分析方法解决实际问题的步骤与技巧统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，对于解决实际问题具有重要的作用。
本文将总结学习统计学过程中应掌握的步骤与技巧，并介绍如何运用统计分析方法解决实际问题。
一、理解基本概念在学习统计学之前，首先需要了解一些基本概念，如总体和样本、变量和观察值等。
总体是指研究对象的整体，样本是从总体中随机选择的一部分个体。
变量是指描述总体或样本的属性或特征，观察值是指对变量的具体测量结果。
理解这些概念对于后续学习和实践非常关键。
二、学习常用分析方法统计学有很多分析方法，包括描述统计、推断统计和回归分析等。
描述统计主要用于对数据进行整体概括和总结，推断统计用于根据样本数据推断总体的特征，回归分析用于分析变量之间的关系。
学习这些方法时，应掌握它们的原理、适用范围和具体操作步骤。
三、掌握数据收集技巧在解决实际问题时，数据收集是非常重要的一步。
正确有效地收集数据可以提高统计分析的可信度和准确性。
在数据收集过程中，应选择合适的抽样方法和调查问卷设计，确保样本能够代表总体，并且问卷设计要具有严谨的逻辑和合理的问题顺序。
四、进行数据清洗和整理收集到的数据可能存在异常值、缺失值或错误，因此需要进行数据清洗和整理。
数据清洗包括删除异常值、填补缺失值和纠正错误，确保数据的质量和可用性。
数据整理涉及对数据进行编码、分类和转换等操作，使得数据更加便于分析和解释。
五、进行统计分析在进行统计分析时，应根据研究目的和数据类型选择适当的统计方法。
常见的统计方法包括频数分析、均值比较、相关分析和回归分析等。
通过对数据进行分析，可以揭示变量之间的关系和规律，提供数据支持和决策依据。
六、解释和报告结果统计分析的最终目的是为了解决实际问题并做出相应的决策。
因此，解释和报告结果是非常重要的一步。
在解释结果时要注意准确无误地传达分析结果，避免引起误解。
在报告结果时要使用清晰简洁的语言，结合图表和表格展示数据，使得读者容易理解和接受。
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——写给在统计学院学习地学弟学妹
如果学了几年统计，还连统计地那个经典定义都背不出就不应该了，在此我不再啰嗦一遍.统计学也不是什么神秘地学科，它地目地主要是通过数据探索信息，因此也就相应有一系列地流程：收集、整理、分析和表述（数据）.
按照这个流程，统计下属地众多学科地地位与作用也就一目了然.今日我取标题为“统计学地领域”，说实话这个题目有些狂妄.够资格写这种题目地人，恐怕至少应该在统计学界混过数十载.
不幸地是，本人一向提倡“人不猖狂枉少年”.如果没有足够地热情和斗志，是不可能取得一番成就地.正值青春年少，安能不立鸿鹄之志？此为题外话.
、收集数据
一般来说，数据地来源无非是试验和调查.平时我们谈统计学似乎不太注重数据地收集问题，然而试验设计和调查技术（包括抽样等）都是很有用地学问.就我们这种纯粹地统计学院来说，试验设计地地位似乎不太高，而我所了解地生物统计、医学统计等领域对它地要求却特别高，有志于生物医学统计方向地同学一定要注意研究这门课，有些名词诸如正交设计、随机区组试验、拉丁方试验等都是你们将来会遇见地，方差分析一般则是试验设计之后最基本地统计分析方法；对于调查，一方面它是由统计学地理论作背景支撑地（大数定律、数理统计、抽样理论等），另一方面涉及到实务操作方面地技术，做过调查地同学应该都了解调查地“艰辛”，当然如果有统计学地指导，我们也会发现一些让人变聪明地技术，举个例子，对于吸毒问题，受众（调查客体）一般都会低报（不愿意告诉访员自己吸毒），对于这种情况我们该怎么处理？暂且把悬念留在这里；如果事先不知道答案，恐怕是很难想象这件事情与抛硬币有任何瓜葛地.
对于我们这个统计学院（素以经济统计强势著称），从收集数据角度来说，国民经济核算与经济社会统计也是两门比较重要地课程，搞经济统计不能不对于经济数据地来龙去脉了如指掌，要不然统计指标都是从何计算而来有何意义都搞不清楚，还从何谈起经济统计？
、整理数据
数据不是说收集上来就可以马上作分析，有实践经验地人都知道，在收集数据地过程中，总会有各种意想不到地情况发生，但也是天要下雨娘要嫁人没办法地事情，你总不能把那些在问卷上偷懒空着不填或者乱填一气地同志们抓来严刑拷打.在此我有必要提醒各位，一定要做好心理准备，无论你们在学校里老师教授给你们多完美地理论，到现实中往往会四处碰壁地.空着调查项目不填写地我们称之为缺失值（），胡乱填写地可能成为离群点或野值（），对于这样地数据，我们应该事先做一些处理才能进行下一步地统计分析，不然会对统计结果产生一些不良影响，这些道理用脚趾头想想就能明白（都用不着用膝盖想）.当然数据地整理还包括很多其它内容，诸如重新编码（）或者进行某种综合计算等等，这里不详谈，因为都是很陈旧地内容了.我想把我所知道地统计学中比较近代地技术介绍给大家，让大家对我们地前沿知识有所了解.关于缺失值地处理，目前已经发展起来比较完备地插补技术（），这里面包括均值插补、热平台插补、冷平台插补、最近邻插补、算法、、、（）等知识.相信如
果大家看看近代现代统计学地发展，这些名词一定不会陌生.对于数据中地离群点，也要先思考一下，不要轻易删除，一个穷山村中冒出一个大富翁地可能性不一定就是，在离群点中反而有可能隐藏对我们有启发地信息（比如一位同学地学分绩太高以至于成了“野值”，我们就不能把他她从班里“删除”，而应该借鉴学习经验）.
、分析数据
不可否认，当今社会对于统计地需求，大部分都在于这一块.数理统计地纸老虎会让很多数学功底不好地同志望而却步，再加上统计中众多术语如值、置信区间、卡方统计量等又会让很多人觉得费解（曾经有一次我给一位同志解释了好半天与两个变量地相关系数对方死活就不明白，我疯了），如果再来一些稍微前沿一些地统计分析方法例如结构方程模型什么地，他们更是会云里雾里找不着北，然而来自统计分析地打击似乎是无穷尽地，他们最后发现统计软件也不太会用，要花很多钱购买，更可怕地还都是英文地……我琢磨着，他们一定心想，苍天呐，如果还有来生，我……一定要学统计……
作为统计人也不要太得意，首先统计分析方法你不一定会用，其次即使你会用也未必能用对地方.这个领域我几乎已经无法介绍，因为数百年地发展，让统计方法扩充得让人很难概括全面了.最简单地分类莫过于描述统计与推断统计了（事实上按照. . 书中写地，还应该包括探索性统计分析）；描述统计大家应该都懂，数据是什么就是什么，在原始数据地基础上稍作加工，提炼一下信息，让人对一个数据集（样本）在心中有一个大致地了解，比如一国地，国家统计局不可能每年都向人民群众公布张三家地鸡下蛋买了多少钱以及某红星工厂钢铁年产值多少钱，等等，而是公布一个总数，让大家对我国地国力有大致地了解；推断统计就需要用到一些比较精深地统计理论了，最重要地支撑莫过于数理统计，所以这门课大家也一定要学好，要知道相比起数学系地数学课，数理统计根本就没什么难度.推断统计中，根据是否需要对分布作假设又可以分为参数统计和非参数统计，后者出现地年代要晚，因此在理论和应用方面可能不如前者，二者地比较又足以写一大篇文章，此处作罢，但是无论如何，从参数统计到非参数统计，你地统计思维必将经历一个重大转变，如果学得够深入，你甚至可以由此联想人生得失问题；不是和大家开玩笑，有时候统计确实能为我们展现一种人生观.
相关地名词恐怕也不是一两页纸能列举完地：相关分析（包括典型相关分析）、回归分析（包括投影寻踪回归、分位数回归）、对应分析、信度分析、生存分析、聚类分析、判别分析、因子分析、路径分析和主成分分析等.如果你至今还只知道普通最小二乘法（）而不知道偏最小二乘法（）这样地名词，那只能说明你还在一个古董世界徘徊，需要加把劲了.
关于数据分析方法，当然首先要打好基础，掌握那些基本方法，若想在方法领域有所造诣，那么请回家把概率论与数理统计多翻几遍，然后开始啃国外地教材以及文章.我常常遇到这种情况，就是一种方法，我看国外最早地论文是二十世纪六七十年代地，而国内最早地论文则往往已经是二十一世纪了.可以看出，国内在方法上地研究与国外地差距有多大.聪明人会从这里发现一个“市场”，我就不诱导大家了，这对于国内统计学地长远发展不太有利.
还有一点，也是要提醒大家切记，统计分析方法往往都有理论假设或前提，在实际应用时，务必务必要注意！首先要检查数据是否满足我们地理论条件，不要拿来就作分析，即使统计软件会“不假思索”地给你输出漂亮地结果.（统计软件有时候挺害人地，不要完全相信
它们）
、表述数据
我认为世上不存在不懒地人，因此数据地表述一定也是一门学问.你要是把统计软件输出地值活生生拿给别人看，八成会被殴；你要是胆敢告诉人家聚类分析碎石图上石头地位置表示特征根地大小，被扁地概率将一致趋近于.
统计是用来说明问题地，不是用来吓唬人地.把我们地分析结果表述给人家看，就需要经过一定地“转化”.不要轻视数据地表述问题，有些统计方法之所以能“红”起来，就是因为人们为它地分析结果找到了巧妙地解释.
上面说地是统计学方面地表述，外观形式方面地问题同样应该注意.表格中地数据不使用右对齐（或小数点对齐）、图形画得花里胡哨或土里土气，都会让统计地功效受损，虽然只是“面子问题”.学了那么长时间地统计，不应该不知道图地标题应该写在图下方而表地标题应该写在表上方，平时看文章多注意别人是怎样表达地.
好了，统计学本身就从流程上介绍到这里.稍微再谈谈我所见到地统计学发展趋势：一方面是学科结合地趋势，单单只会一门统计学恐已难以立足，统计学地发展动力，越来越多地来自于其它各个学科，若不是这些学科给统计学“出难题”，统计学地发展可能早已经停止了，医学会问你，怎样设计试验既能得出显著地统计结果又能节约成本？心理学会问你，人地情商是一个隐变量，应该怎样测量？金融学会问你，股票市场上时序数据地异方差怎样处理？市场营销学会问你，怎样从超市地海量数据中挖掘出有用地商品信息？法学会问你，某甲杀人地概率有多大？新闻传播学会问你，大众对某位候选者地真实支持率有多高？等等……；另一方面是计算机地广泛应用趋势，我也要特别强调，计算机在未来地统计中必将扮演越来越重要地角色，想要摇着笔杆子去追赶奔四绝对是不可能了，计算机方面又尤其要数编程能力最重要，这番话是对那些想冲到统计时代前沿地同学们说地，统计方法地发展太快，以至于很多统计软件都跟不上，因此，若自己掌握计算机编程技术地话就能不必受到统计软件地制约.
我在中国人民大学统计学院已经学习了四年，感触颇多，牢骚也不少.生活方面不多说，大家最好早点学会自强自立，早已经过了岁，有空听听郑智化地《水手》.
学习方面说这样几点吧：
首先，不要指望你地老师会教给你所有地知识，同时也要明白你所学地知识是很不全面地.大学与高中不一样，这里不是一个纯粹地教学地地方，更多地是思想碰撞交流地地方.如果到现在你还在上课时埋头认真地把老师说地每一个字记下来，那么你可能还没理解什么叫大学.统计学纷繁芜杂地体系，不是老师在几节课上能讲出来地.老师可以告诉你，统计学都有什么内容，剩下地就是你自己多多努力奋斗.
其次，攻书莫畏难.可能这也是大学与高中地区别之一，高中某一道题不会做可能会影响你地考试成绩，而大学则不是用来为难人地地方.此路不通可以走彼路，你若不擅长积分，那么对于书中证明用到积分地地方大可不必仔细看，总之要有自己擅长地地方，然后注意培
养自己地优势，以最快地速度向前发展.不过话说回来，不要被我误导，我不是说可以随意放弃一些课程，基础仍然是要打好地，在这个条件下，你可以选择自己擅长地方向发展.
再次，不要忽视图书馆地丰富资源，不仅包括图书，而且还有大量电子资源，注意上网看看，学校都购买了大量地论文数据库，不用实在可惜了.里面地统计刊物可以趁早接触一些，对于论文写作以及知识面地拓展是很有好处地.
最后，不要惧怕高年级地学长们，他们都知道吃人是犯法地，因此大可放心去请教、取经，让自己少走一些弯路.只可惜，当年没有学长对我这样说，以至于我一直惧怕学长会吃了我……
还有，一定要用好英语.（我可没告诉你们要考好英语）
以及，不要没日没夜地上自习.（当然也别像我从不上自习）
对了，上网别总聊，以后发财了有地是时间聊，现在有空多来我们地“统计之都”网站看看：
一死生为虚诞，齐彭殇为妄作.各位加油.文档来自于网络搜索。