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数据统计在统计学中的地位

数据统计在统计学中的地位
数据统计在统计学中的地位

数据统计在统计学中的地位

XXX XX级X班XXXXXXXXX

一、数理统计与统计学的主要特点

(一)数理统计的主要特点

数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳,找出这有限数据的内在数量规律性,并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点:一是随机性,就是说数理统计的研究对象应当具有随机性,确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性,就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性,即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主,而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后,数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的,但是数理统计不仅重在研究误差的大小,还指出误差发生的可能性的大小。

从数理统计的学科特征来看,数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说,应属于数学学科,但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究,故其采用的方法也就重在归纳法,而不是数学的演绎法。

综上所述,数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究,并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。

(二)统计学的主要特点

统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学,其目的在于探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。

统计学从其研究的范围来说有三大领域:数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先,这三大领域随着统计学的不断发展,已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900 年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时,列宁曾指出:“全部问题,任务的全部困难在于,如何综合这些资料,才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法,而是缺少充分真实有效的统计数据,造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次,统计学是一门方法论科学。长期以来,人们一直认为在这众多的方法中,统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一,也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一,否则,统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重,直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主,描述统计为辅,暂且不论这种观点是否有不妥之处,但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上,推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次,统计学从其成为一门科学的那一天起,就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征,但是,同时强调要以

对现象的定性认识为基础。

(三)数理统计与统计学的比较

通过上述对数理统计与统计学特点的分析,可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面:

1.从其研究目的来看,两者都重在揭示总体现象的数量规律性,而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。

2.从其研究的途径来看,数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识;而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话),以达到对总体相应数量特征的认识,同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识。

3.从其研究的手段来看,数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值;而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。

4.从其研究的主要范围来看,数理统计侧重于对样本数据的定量分析;而统计学不仅重视样本数据的定量分析,而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析,同时,重视数据收集方法、数据整理方法的研究。

5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言,概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法,其数理基础正是概率论中的大数定律;统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理,而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。

6.数理统计尽管强调应用性,但是它本身还是一门数学学科,重在应用方法的数理基础的研究;统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用,而方法本身的数理基础的科学性研究,则由相应的理论统计学去研究,事实上,推断统计方法的数理基础的科学性研究,正是数理统计的研究范畴之一。

从上述数理统计与统计学的特点及其比较,可以清楚地看到,随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势,数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响,但是,数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科,不可能简单地加以“统一”。

二、数理统计在统计学中的地位

数理统计与统计学是两门不同的学科,不可相互取代,也不可能像多年来有些学者提出的那样,要建立所谓的大统计,或者说融合统计学,其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中,既有统计学的内容,也有数理统计的成分,不伦不类,细读之,其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来,中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀:迷失了自我,盲目地要“与西方接轨”。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系,就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。

(一)数理统计在统计思想发展中的地位

统计作为一项社会实践活动,已有几千年的历史。“统而计之”,就是人们对统计的朴素认识。随着社会生产力的不断进步,当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。

1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一,已广泛应用于社会、政治、经济、

科技等众多领域,而每一个领域有其复杂多样性,若采用简单地“统”,即全面调查几乎是不可能的,但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性,又为现代社会管理所必需。数理统计研究问题的思路和方法,自然而然地为统计学所利用,即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。

2.20 世纪30 年代以来,随着政府要有效地干预国民经济理念的形成,政府以社会经济生活直接参与者的身份出现,基于对全局数据的掌握,大大地推动了统计思想的发展,不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发,更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。在当今许多国家的统计法规中,都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。比如,在我国1996 年5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定:“统计调查应当以周期性整理提供普查为基础,以经常性抽样调查为主体,以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充,收集、整理基本统计资料”。而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。可见,数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。

3.作为社会经济活动主体的企业单位,在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下,不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查,有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料,而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。这也说明数理统计有着微观的现实需要,为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。在微观统计应用中有着坚实的思想根基。

4.统计的理念,已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征,而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析,去预测未来,而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性,以把握未来的走向,即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用,同样功不可没。(二)数理统计在统计方法中的地位

随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立,数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。

1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一,而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑,则统计分析中的基本指标——平均数与相对数,则失去其应有的作用和意义,可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。

2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布,而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大,得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而,只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据,几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学,这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域,其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。

3. 数理统计中样本抽样分布的理论,为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用,及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。据日本某些专家估计:“(日本)经济发展中至少有10%的功劳归于正交设计。”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。

(三)数理统计在统计内容中的地位

统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响,也不管数理统计在统计方法中居于何种地位,数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。也就是说,统计学作为一门方法论科学,其研究领域要比数理统计宽广得多。试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的,同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确,毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。因此,数理统计在统计内容中的地位,也只能主要体现在统计分析方面。

1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。正如前所述,在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据,是我们所面临的迫切任务之一。不真实、不全面的统计数据,使国家的宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策的统计检验,以及企业的生产经营预测、决策,都不能有效地进行。可见,“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面,即抽样调查如何组织实施的方式方法,在统计数据收集方法中得以突出和强调。

2.相同的原始统计数据,采用不同的整理方法所获得的整理资料可以完全不同,并由此对其采用相同的方法进行分析所得的结论,可能完全相反。这足以说明统计整理的重要性。但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效的作用,毕竟,数理统计研究的依据是小样本,而统计学研究的依据的是大样本。假如统计学不是以大样本或总体的全部个体为研究依据,统计学也许就真的沦为数理统计了。

3.数理统计对统计数据分析方法的影响是显著的。不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态的判断、一个总体参数与两个总体参数的假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上,而且体现在描述统计学中最基本指标:平均数、相对数的计算原理等方面。也许真不可想象,若在现代统计方法的内容体系中缺少了数理统计的关于大样本的分析方法原理,将是怎样一种景象。

大数据对统计学的冲击与机遇

本科毕业论文(设计) 论文题目:大数据对统计学的冲击与机遇 学生姓名:黄耀真 学号: 1004100311 专业:统计学 班级:统计1003班 指导教师:朱钰 完成日期:2014年 4月 10日

大数据对统计学的冲击与机遇 内容摘要 2010年,全球数据跨入了ZB时代,据IDC预测,至2020年全球将拥有35ZB的数据量,大量数据实时地影响我们工作、生活,甚至国家经济、社会发展,大数据时代已经到来。基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系,大数据对统计学产生了冲击又提供了机遇。本论文首先对现代统计学体系作了简要介绍。根据统计方法将统计学分为描述统计学和推断统计学,首先从大数据对描述统计学的冲击进行分析,体现在:对搜集数据方法的冲击、对搜集数据类型的冲击、对数据存储方法的冲击。再者对推断统计学的冲击进行总结。大数据对统计学的机遇体现在:抽样平均误差的降低、统计学作用范围的扩大及统计学家地位的提升。 关键词:大数据统计学冲击机遇

The impact and opportunities of big data on statistics Abstract:In 2010,the quantity of data rcached ZB level.According to IDC,there will be at least 35zettabytes of stored data in 2020.Massive data are affecting our life,even the economy and the development of society.The Big data era alredy come.From the perspective of subject, big data can be regarded as a new dataanalysis method due to its function in storage, integration, processing and analysis formass data. The intrinsic nature of big data based on data relationships determines thecertain connection with statistics, thus big data brings both challenges andopportunities to the development of statistics. The statistical was divided into descriptive statistics and inferencial statistics. The challenges of descriptive statistics embodied in the impact on method of data collection, the impact on data type and the impact on data storage.The summary of inferencial statistics.Besides, strengthen convincingness of statistical result,extended statistics system, wilder functionfield as well as higher status of statistician. Key words:Big data statistics impact opportunity

统计学(回归分析)演示教学

统计学论文(回归分析)

◆统计小论文11财一金一凡 11060513 指数回归分析 ●摘要:指数,根据某些采样股票或债券的价格所设计并计算出来的统计数 据,用来衡量股票市场或债券市场的价格波动情形。 ●经济学概念:从指数的定义上看,广义地讲,任何两个数值对 指数函数图像 比形成的相对数都可以称为指数;狭义地讲,指数是用于测定多个项目在不同场合下综合变动的一种特殊相对数。 指数的应用和理论不断发展,逐步扩展到工业生产、进出口贸易、铁路运输、工资、成本、生活费用、股票证券等各个方面。其中,有些指数,如零售商品价格指数、生活消费价格指数,同人们的日常生活休戚相关;有些指数,如生产资料价格指数、股票价格指数等,则直接影响人们的投资活动,成为社会经济的晴雨表。至今,指数不仅是分析社会经济的景气预测的

重要工具,而且被应用于经济效益、生活质量、综合国力和社会发展水平的综合评价研究。 引言:在这个市场经济发达的年代,企业的发展尤为突出,针对年度销售额进行的指数回归分析,能够有效的对企业进行监管和提高发展水平。通过对标准误差、残差、观测值等的回归分析,减少决策失误,使企业更好的发展。销售额是企业的命脉,也是企业在经营过程中的最重要的参考指标,针对年度销售额的指数回归分析,切实保障了企业在当今竞争中的地位与经济形势。 一、一元线性回归模型的基本理论 首先是对线性回归模型基本指数介绍:随机变量y与一般变量x的理一元线性回归模型表示如下: yt = b0 + b1 xt +ut(1)上式表示变量yt 和xt之间的真实关系。其中yt 称作被解释变量(或相依变量、因变量),xt称作解释变量(或独立变量、自变量),ut称作随机误差项,b0称作常数项(截距项),b1称作回归系数。 在模型 (1) 中,xt是影响yt变化的重要解释变量。b0和b1也称作回归参数。这两个量通常是未知的,需要估计。t表示序数。当t表示时间序数时,xt和yt称为时间序列数据。当t表示非时间序数时,xt和yt称为截面数据。ut则包括了除xt以外的影响yt变化的众多微小因素。ut的变化是不可控的。上述模型可以分为两部分。(1)b0 +b1 xt是非随机部分;(2)ut是随机部分。 二、回归模型初步建立与检验

统计学名词解释汇总情况

1什么是统计学?统计方法可分为哪两大类?统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型?不同类型数据各有什么特点?按采取计量尺度,分类、顺序、数值型数据;按统计数据收集方法,观测、实验数据;按被描述对象与时间关系,截面、时间序列数据 统计数据;按所采用的计量尺度不同分; (定性数据)分类数据:只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,用文字来表述;(定性数据)顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的,但这些类别是有序的。 (定量数据)数值型数据:按数字尺度测量的观察值,其结果表现为具体的数值。 统计数据;按统计数据都收集方法分; 观测数据:是通过调查或观测而收集到的数据,这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据:在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据;按被描述的现象与实践的关系分; 截面数据:在相同或相似的时间点收集到的数据,也叫静态数据。时间序列数据:按时间顺序收集到的,用于描述现象随时间变化的情况,也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念:对一千灯泡进行寿命测试,那么这千个灯泡就是总体,从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本,这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数,这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量,变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。 4什么是有限总体和无限总体?举例说明 有限总体指总体的范围能够明确确定,而且元素的数目是有限可数的,如若干个企业构成的总体,一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的,如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素,而试验可无限进行下去,因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类? 变量可以分为分类变量,顺序变量,数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。

统计学第三版

1统计学:统计学(statistics)是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学,其目的是探索数据内在的数量规律。其统计的数据不是指个别的单个数字,而是指同类的较数据,离开了数据统计方法那只统计学就失去了其存在的意义 2中心极限定理:设均值为μ、方差为δ2(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n的样本,当n充分大时,样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为δ2/n的正态分布。 3区间估计:是在点估计的基础上,给出总体参数估计的一个范围,总体参数的区间估计是样本的统计量加减抽样误差得到的,区间估计根据样本统计量的抽样分布能对样本统计量与总体参数的接近程度给出一个概率度量。 4置信区间:在区间估计中,由样本统计量所构造的总体参数的估计区间,称为置信区间。95%的置信区间指用某种方法构造的所有区间中,有95%的区间包含总体参数的真值,5%的区间不包含总体参数的真值,该方法构造的区间称为置信水平为95%的置信区间。5设简单线性回归方程为:(1)采用OLS估 计:

回归系数经济意义:销售收入每增加1万元,销售成本会增加0.786万元。 (1)可决系数为: 回归标准误: (2)检验统计量为: 所以是显著不为零 (3)预测: 95/100的预测区间为: 即(664.579 ,674.153) 6 解(1)样本容量: (2) (3) (4),

(5)用F检验:, 整体对有显著影响,但不能确定单个对y的贡献。 1.理解原假设与备择假设的含义,并归纳常见的几种建立原假设与备择假设的原则. 答:原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设;而备择假设通常是研究者想收集证据予以支持的假设。建立两个假设的原则有: (1)原假设和备择假设是一个完备事件组。(2)一般先确定备择假设。再确定原假设。(3)等号“=”总是放在原假设上。(4)假设的确定带有一定的主观色彩。(5)假设检验的目的主要是收集证据来拒绝原假设。 2.第一类错误和第二类错误分别是指什么?它们发生的概率大小之间存在怎样的关系? 答:第I类错误指,当原假设为真时,作出拒绝原假设所犯的错误,其概率为。第II类错误指当原假设为假时,作出接受原假设所犯的错误,其概率为。在其他条件不变时,增大,减小;增大,减小。 3.什么是显著性水平?它对于假设检验决策的意义是什么? 答:假设检验中犯第一类错误的概率被称为显著性水平。显著性水平通常是人们事先给出的一个值,用于检验结果的可靠性度量,但确定了显著性水平等于控制了犯第一错误的概率,但犯第二类错误的概率却是不确定的,因此作出“拒绝原假设”的结论,其可靠性是确定的,但作出“不拒绝原假设”的结论,其可靠性是难以控制的。 4.什么是p值?p值检验和统计量检验有什么不同? 答:p值是当原假设为真时,检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率。P值常常作为观察到的数据与原假设不一致程度的度量。统计量检验采用事先确定显著性水平,来控制犯第一类错误的上限,p 值可以有效地补充提供地关于检验可靠性的有限信息。值检验的优点在于, 它提供了更多的信息,让人们可以选择一定的水平来评估结果是否具有统计上的显著性。 5.什么是统计上的显著性? 答:一项检验在统计上是显著的(拒绝原假设),是指这样的(样本)结果不是偶然得到的,或者说,不是靠机遇能够得到的。显著性的意义在于“非偶然的 1 1.相关分析与回归分析的区别与联系是什么?

高职高专统计学教学特点浅析

高职高专统计学教学特点浅析 作者:王琳文章出处:论文网发布时间:2010-2-4 高职高专统计学教学特点浅析 摘要:目前,高职高专教育有了很大的发展并且已成为社会关注的热点。本文从教学实践入手,分析高职高专统计学教学的一些特点,内容涉及讲课所要运用的语言、教学方式、教学方法以及加强实践环节、提高实验室利用率四个方面。 关键词:高职高专;统计学;教学 统计学作为经济类、管理类学生的一门必修的专业基础课,它的作用是很重要的。但是针对不同的学生群体,教师应当采用不同的教学方法。高职高专教育和普通本科教学存在着很大的区别,本科院校在具体授课过程中主要以理论为主, 而高职高专院校则以实践为主,强调学生学有所用。 前者针对的对象主要是一些学习基础好、接受能力强的学生,而后者针对的对象则是学习能力和接受能力相对弱的学生,这要求教师在教学过程中针对不同的对象采用不同的教学方法。本文意在分析高职高专统计学教学的一些特点以及应该采用的教学方法。 一、用通俗简洁的语言进行教学。 统计学是一门对客观实际进行调查、分析和研究,找出事物的发展规律,并在此基础上做出预测或决策的学科。它作为经济管理类专业核心课程之一,一直被学生认为是枯燥而难学的课程。 传统的统计学教学过于注重统计指标的计算统计理论的演绎,使学生深陷繁复的计算中,对于如何运用统计方法和统计工具解决实际问题则很少讲到。教师在具体授课过程中一般都津津乐道于统计学基本概念的阐述和统计公式的推导,使用的语言都非常专业化、学术化。对一部分学生来讲,他们认为教师的语言是晦涩难懂的。由于高职高专院校招生分数相对较低,高职高专院校的生源质量与一般本科院校相比总体水平偏低,参差不齐异常突出。 针对这一现实状况,对高职高专学生的教学要用简洁、通俗的语言。这是高职高专教学最基本的要求。语言一定要简洁、通俗,只有这样才符合高职高专学生的实际情况,而且这种语言形式要贯穿讲课的始终,不管是讲授统计思想、统计概念还是讲授统计公式。可以把公式具体化,删繁就简,挑选重点有代表性地着重讲解,而没有必要对每一个公式都推导其来龙去脉。还可以通过不断地举例来解释说明统计概念的实际意义,使学生活学活用。另外教师在上课过程中应该多用些提问句、疑问句,引导学生发现问题、提出问题,培养学生提问问题的能力。 教师还要和学生互动,一起探讨问题、解决问题,这样可以激发学生的学习积极性,提高教学效率。统计学的灵魂在于与经济管理类各实质学科相结合,用统计方法去分析、解决问题。所以教师在讲课时可以与学生熟知或学过的课程联系,这样更加便于他们理解、掌握所学的统计学知识,并且能把所学过的知识融会贯通其中。 二、案例教学法。

[经济学]统计学在财务管理中的应用

统计学在财务管理中的应用学了一个学期的财务管理和企业经营管理统计学,确实发现了财务管理中会用到一些统计学的知识。 一.单项资产的风险与收益 1.计算预期收益率 市场需求各类型(旺盛、正常、低迷)发生的概率不同,股票的收益率不同,因此,可以用统计学中求期望的方式计算每个公司预期能有多少收益,从而比较各个公司盈利的多少及其可能性。 2.作概率分布图 在财务管理中也需要做概率分布图。将收益率用图表示,可以了解各种可能结果的变动情况,如果是柱形图的话,各柱的高度表示给定结果发生的可能性。如果时间与精力允许找出每种可能的需求水平对应的概率,并找出每种需求水平下的股票收益率,则条目更多,且能得到一条描绘概率与结果近似关系的连续性曲线。 概率分布图越集中、越尖,那么实际结果接近预期值的可能性越大,背离预期收益的可能性越小。由此,概率分布越集中,股票对应的风险越小。 3.计算标准差 为了能准确度量封信啊的大小,利用标准差这一度量概率分布密度的指标。

步骤: (1)计算预期收益率 (2)每个可能的收益率减去预期收益率得到离差 (3)求各离差平方,并将结果与该结果对应的发生概率相乘,然后将这些乘积相加,得到概率分布的方差。 (4)最后,秋初访查的平方根,即得到标准差 4.计算变异系数 变异系数度量了单位收益的风险,为项目的选择提供了更有意义的比较基础。由于变异系数同时反映了风险与收益,股在处理两个或多个具有显著不同预期收益的投资项目时,他是一个更好的风险度量指数。 二、证券组合的风险与收益 1.证券组合收益 证券组合的预期收益,使之组合中单向证券预期收益的加权平均值,权重为整个组合中投入各项证券的资金占总投资额的比重。 2.证券组合的风险 不同于收益,组合风险通常并非组合内部单项资产标准差的加权平均数,事实上,完全可能利用某些风险的单项资产组成一个完全无风险的投资组合。在这一过程中,需要用到统计中的计算相关系数和协方差的知识。 当股票收益完全负相关时,所有的风险都能被分散掉。而当股票收益完全正相关时,则风险无法分散。

数据统计在统计学中的地位

数据统计在统计学中的地位 XXX XX级X班XXXXXXXXX 一、数理统计与统计学的主要特点 (一)数理统计的主要特点 数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳,找出这有限数据的内在数量规律性,并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点:一是随机性,就是说数理统计的研究对象应当具有随机性,确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性,就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性,即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主,而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后,数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的,但是数理统计不仅重在研究误差的大小,还指出误差发生的可能性的大小。 从数理统计的学科特征来看,数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说,应属于数学学科,但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究,故其采用的方法也就重在归纳法,而不是数学的演绎法。 综上所述,数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究,并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。 (二)统计学的主要特点 统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学,其目的在于探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。 统计学从其研究的范围来说有三大领域:数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先,这三大领域随着统计学的不断发展,已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900 年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时,列宁曾指出:“全部问题,任务的全部困难在于,如何综合这些资料,才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法,而是缺少充分真实有效的统计数据,造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次,统计学是一门方法论科学。长期以来,人们一直认为在这众多的方法中,统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一,也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一,否则,统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重,直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主,描述统计为辅,暂且不论这种观点是否有不妥之处,但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上,推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次,统计学从其成为一门科学的那一天起,就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征,但是,同时强调要以

案例教学在统计学教学中的应用

案例教学在统计学教学中的应用 发表时间:2011-09-30T09:04:21.560Z 来源:《时代报告》2011年7月下期供稿作者:马杰 [导读] 统计学运用案例教学法,可以激发学生学习和研究统计理论的兴趣,拓展学生的思维及创造空间,提高学生统计实践的能力。 马杰 (郑州航院信息统计职业学院河南郑州 450000) 中图分类号:G712 文献标识码:A 文章编号:41-1413(2011)07-0000-02 摘要:统计学运用案例教学法,可以激发学生学习和研究统计理论的兴趣,拓展学生的思维及创造空间,提高学生统计实践的能力。本文在分析统计学和案例教学的特点基础上讨论了在统计学中开展案例教学的必要性和需要注意的问题。 关键词:统计学案例教学 案例教学就是通过对一个包含有问题在内的具体情境的描述,来引导学生对这些特殊情境讨论的一种教学方法;是一种教师和学生直接参与共同对案例或疑难问题进行讨论的教学方法;是一种具有启发性、实践性,有利于提高学生决策能力和综合素质的新型的教学方法。 一统计学案例教学的必要性 l.1有利于学生学习兴趣的提高。 兴趣属于一种行为动机,是学习的内驱力,是创造才能的催化剂。统计学是一门公认的难课程,学生对统计课普遍感觉枯燥无味、难学难懂。采用统计案例教学将抽象、枯燥的理论结合一个个活生生的事例进行讲解,学生听起来感到形象、生动、有趣,从而充分调动学生学习的主动性。发挥每个同学的聪明才智,有利于对知识的理解巩固和升华,能收到举一反三、触类旁通的效果。 1.2有利于学生独立思考和分析解决问题能力的锻炼。 统计案例教学给学生创造了“自我表现”的时间和空间,使学生从课程的学习者转变为问题的解决者,提高了学生的沟通能力、倾听能力和表达能力,学会了如何利用资料来思考、研究并做出判断,赋予了学生充分表现个性的机会。 1.3有利于教师自身的综合素质和业务水平的提高。 案例教学中,教师角色由传统的主导教学的组织领导者转变为教学活动的引导者或主持人。这就要求教师具有全面的知识素质,促使教师知识结构趋向综合化,既要具备丰富的教学与实践经验,又要懂得将理论与实践融会贯通;既要不断地更新教学内容,补充教案,又要更加重视改革开放的社会经济实际,对现实中的问题保持高度敏感,不断地从实际生活中求索适宜教的案例。 二统计学和案例教学的特点 2.1统计学课程的特点 (1)信息量大、结构复杂。 首先统计学的概念比较抽象、分类过于繁杂,学生普遍没有接触过统计实际工作,对统计中的概念含义及作用不能正确理解,例如:不少学生对平均指标和强度相对指标、时点指标和时期指标难以区分;其次统计学研究的是现实世界中总体现象的数量方面,并通过对总体现象中各种数量关系的研究,来认识它的内在规律性,每一个统计原理都有对应的现实素材,同时又以数学形式来表述,统计推断部分中的不少公式都需要有微积分、概率论和数理统计的基础,如在讲授最小二乘法中的参数的计算公式的推导需要有偏微分的知识,虽然高职的要求是学生能熟练地使用公式,对公式的推导都不做要求,但这也给学生的理解增加了一定的难度;每种指标计算一般是按公式去讲授,学生很容易把每种指标孤立去理解或纯粹作为一种数学公式去掌握,而不能正确理解各指标间的联系及不同作用;再者各章的统计分析方法相对独立,每一方法都有其特定的应用条件、指标体系及分析步骤。 (2)应用性、实践性强。 统计学是一门方法论和应用性学科,是一种定量认识问题的工具,统计学的生命在于应用,统计的价值和魅力只有在解决实际问题的应用中才能得以体现。无论是国民经济管理还是公司、企业的经营和决策、科学研究等都越来越依赖于数量分析和统计分析,统计方法已经成为各学科领域研究的基本方法。现代统计学教学中鲜明的应用性已成其教学的主要方向。 (3)与专业知识融合不够。 统计学只有与实质性学科相结合,才能发挥其强大的数据分析功效。从高职统计教学现状来看,统计教学与各专业内容的结合性较差。各专业的统计教学都是同样的教材、同样的练习,没有根据不同专业的内容和特点进行差异化的讲解,没有结合各专业的实际案例来演绎统计理论的发展、背景、应用条件等,难以让学生深切体会到统计在本专业学习中的应用价值。 2.2案例教学特点 案例教学法改变了传统教学方法教学内容枯燥、教学方式单一、教学效果不佳的缺点,弥补了传统教学方法的不足。 (1)强调学生学习的主动性和积极性 传统教学方法的主要目的是让学生了解、掌握知识,学生只是被动地吸收知识,其效果是不思进取、缺乏新意。案例教学是以学生为中心,学生是教学的主体,教师是组织者和引导者,引导学生积极讨论,各抒己见。学生之间能进行信息交流,会积极思考,相互启发、讨论,主动、积极地参与到这一过程中,对抽象的理论知识有更直观、透彻的理解。 (2)重视学生分析问题、解决问题能力的培养 传统讲授法是教给学生正确答案、下结论的教学方法,案例教学则注重引导学生运用所学知识解决实际问题。教学案例与教科书上的例题不同,例题的作用是单一、有限的,通过例题只能让学生掌握所学的统计方法及计算公式,而案例的作用是多方面的,它能让学生了解、分析问题的思路,要解决什么问题,如何解决问题,应用什么理论和方法,需要什么数据,怎样解读计算结果,并根据分析结果,提出对策和措施,训练学生综合运用所学知识解决实际问题的能力,激发学生的学习兴趣和求知欲望。 (3)注重教师在教学中的“导演”作用 在传统讲授法中,教师的角色是讲解员,强调对学生的“单向”传递,教师的责任在于把自己的知识传授给学生,师生之间的互动、交流很少。在案例教学中,教师的角色是导演,他要指导案例教学的全过程,课前要精选案例,课堂上要组织案例讨论,并解决讨论中发现的问题,最后进

浅谈我对统计学的认识

浅谈我对统计学的认识 1、统计学的概述及发展历程 1.1统计学的发展历程 统计学是一门聚集了人类上千年智慧结晶的深奥科学,对其的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,经历了“城邦政情”,“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段,十九世纪末,欧洲大学开设“统计分析科学”课程,该课程的出现是现代统计发展阶段的开端,现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱,他将统计分析科学广泛应用于社会科学,自然科学和工程技术科学领域。 1.2统计学的概述 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。统计学主要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。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。 统计学是一门研究随机现象,以推断为特征的方法论科学,“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。具体地说,它是研究如何搜集、整理、分析反映事物总体信息的数字资料,并以此为依据,对总体特征进行推断的原理和方法。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。这里,研究设计就是制定调查研究和实验研究的计划,抽样调查是搜集资料的过程,统计推断是分析资料的过程。显然统计的主要功能是推断,而推断的方法是一种不完全归纳法,因为是用部分资料来推断总体。统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此,统计研究的基础是数据。这些数据的特点是,对于每一个数据而言,都具有不确定性,我们需要抽取一定数量的数据,才可能从中获取信息。因此,统计学的研究依赖于对数的感悟,甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断,可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法对数据进行归纳整理、分析判断,所以,得到的结论也可能是不同的。 2、统计学的分支学科 统计学的分支学科有:理论统计学、统计调查分析理论、经济统计学、

[经济学]统计学复习整理

1、统计学即统计理论,是统计工作实践经验的总结和理论概括。是研究如何对客观事物数量方面进行调查、整理和分析的原理、原则与方式、方法的科学。 科学的定义:是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。统计学的独特之处在于,它能对不确定性进行量化,使其精确。 2、描述统计(P5):是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法 3、推断统计(P6):是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。 4、总体:统计总体和总体单位 统计总体:由客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位所形成的集合 具有大量性、同质性、变异性、等特征 总体单位:构成统计总体的个体单位称总体单位。总体由总体单位构成,要认识总体必须从总体单位开始。 统计总体与总体单位的相对性:在一次特定范围、目的的统计研究中,统计总体与总体单位是不容混淆的,二者的含义是确切的,是包含与被包含的关系。但是总体或总体单位的区分不是固定的,在一定条件下可以相互转化。 5、样本( P11):是总体的一部分单位。 6、标志:是总体单位所具有的属性和特征。 标志按性质可以分为品质标志和数量标志。其中品质标志是说明总体单位的属性特征,在原始状态下无法量化,而数量标志说明总体单位的数量特征,在原始状态下能够量化。统计研究是从登记标志开始,并通过对标志的综合来反映总体的数量特征,因此标志是统计研究的起点。 标志表现:即标志特征在各单位的具体表现。如果说标志是统计所要调查的项目,那么标志表现是调查所得结果,标志的实际体现。 标志表现有品质标志表现和数量标志表现之分。品质标志表现只能用文字表述,因此不能转化为统计指标,但对其对应的单位进行总计时就形成统计指标。数量标志表现是一具体数值,也称标志值。 标志按变异情况可分为可变标志和不变标志。可变标志决定总体的差异性。不变标志决定总

浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景

浅析经济统计学与计量经济学等相关学科的关系及发展前景 一、问题的提出 在中国,统计学经过几十年的发展,于2011 年成为一级学科,这标志中国的统计学正进入一个新的全面发展阶段。与此同时,不少人对统计学的一些分支,特别是经济统计学、计量经济学和数理统计学这些学科的定位、作用以及它们之间的相互关系与发展前景的认识并不一致,在某些方面可能存在认识误区,甚至将经济统计学和数理统计学的发展对立起来。这些认识误区的产生,有其历史的原因,也有现实因素的影响。但是,这不利于统计学的发展。因此,有必要厘清统计学科内部分支,特别是经济统计学、数理统计学、计量经济学与经济理论等之间的相互关系及其发展前景。本文的主要目的,是从统计学与经济学统一的视角,论述统计学各个分支,特别是数理统计学、经济统计学、计量经济学和经济理论( 包括数理经济学) 各自的学科定位、作用,以及这些学科之间的相互关系。本文的分析表明,作为现代统计学的一个重要发展方向,数理统计学在中国正在迅速兴起。在经济学中,经济统计学和计量经济学由于与经济理论的密切结合,在量化描述经济现象并透过现象揭示内在经济规律的过程中发挥着重要作用,两者一起构成了经济研究特别是实证研究完整的方法论,其中经济统计学作为测度方法论是经济实证研究与计量经济学的前提条件与基础,有其深厚的学科根基以及广阔的发展前景,不可替代。 作为统计推断的一般方法论,数理统计学的发展不会弱化经济统计学与计量经济学在经济学中的方法论作用,相反地,随着这些学科之间的交叉与融合,经济统计学与计量经济学将得到迅速的发展,从而进一步提升中国经济实证研究的水平与科学性。本文的结构如下: 第二部分分析并论述统计学、概率论、数理统计学、经济统计学、计量经济学以及经济理论( 包括数理经济学) 等学科之间的相互关系,特别是它们的区别与联系。第三部分讨论经济统计学的主要特点,以及其在经济研究与经济管理中发挥的基础性作用。第四部分讨论发展经济统计学的主要途径。第五节是结论。 二、经济统计学与计量经济学等相关学科的相互关系 统计学是一门关于数据的科学,是关于数据的搜集、整理、加工、表示、刻画及分析的一般方法论。统计学就其研究范畴来说,包括描述统计学( descriptive

统计学的重要性

统计学介绍 统计学以概率论为基础的方法论学科,它在几乎所有的领域里面都具有重要的应用,统计学知识理论就像我们日常使用的电脑一样必不可少,是现代高级人才必备一种素质,在现代社会中没有统计学知识的人就如同一“文盲”. 统计学在人类活动当中举足轻重. 统计学在工业、商业、贸易、物理学、化学、经济学、数学、生物学、植物学、心理学、天文学等等方面都扮演重要的角色, 因此统计学的应用非常广泛,几乎涵盖每一个领域,下面我们来具体看一下它能运用在哪些方面. 1. 统计学将帮助您成为一位成功的商人. 成功的商人必须能够快速准确做出决策. 如果你知道客户需要什么,那么你就知道该生产什么,生产多少. 统计学将能帮助你制定生产计划,同时也能帮助你有效地检验产品质量, 它能让你在关于企业地理位置、产品营销、金融资源等问题上做出正确的决定. 1)Business: Statistics play an important role in business. A successful businessman must be very quick and accurate in decision making. He knows that what his customers wants, he should therefore, know what to produce and sell and in what quantities. Statistics helps businessman to plan

production according to the taste of the costumers, the quality of the products can also be checked more efficiently by using statistical methods. So all the activities of the businessman based on statistical information. He can make correct decision about the location of business, marketing of the products, financial resources etc… 2. 如果你想在经济学方面有所发展,那万万是离不开统计学的. 经济学在很大程度上依赖于统计学,国民收入帐户对于经济学家和管理者来说是具有多重目的性的指标,统计学是建立这些帐户的基础. 在经济学的研究中统计学方法被用来收集、分析数据,并作出检验假设. 统计学的方法可以用来研究供求关系,进出口,通货膨胀,人均收入等等问题的研究都离不开统计学. (2) In Economics: Statistics play an important role in economics. Economics largely depends upon statistics. National income accounts are multipurpose indicators for the economists and administrators. Statistical methods are used for preparation of these accounts. In economics research statistical methods are used for collecting and analysis the data and testing hypothesis. The relationship between supply and demands is studies by statistical methods, the imports and exports, the inflation rate, the per

《统计学》教学存在的问题与改进措施

【摘要】《统计学》作为财经院校各财经专业的必修基础课,是一门数据分析实用性很强的工具学科。根据《统计学》课程的实际教学实践思考教学中存在的问题,对《统计学》课程教学进行了改革尝试,为提高本课程的教学质量和效果提供参考。 【关键词】统计学教学实践财经专业 随着大数据时代对于数据分析人才的需求越来越多,如何从海量数据中有效挖掘有用信息并进行数据分析已逐渐引起国内外政府机构及学者的极大关注,国际上关于大数据科学研究的呼声也越来越高。统计学作为一门数据分析学科,主要通过收集整理研究对象的数据,进行建立统计模型、量化分析、总结和预测,探讨研究对象的数量规律及其特征。随着大数据时代的来临,统计学的重要性越来越得到社会的认可和重视,具有统计学基础的人才需求量也越来越大。 由于统计学涉及的理论内容、公式和抽象概念比较多,通常需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力,因此学生普遍认为《统计学》是一门比较难以掌握和学习的课程。结合自己对财经类专业学生讲授《统计学》课程的实际教学实践,在分析目前教学中存在问题的基础上,就如何提高统计学课程的教学效果,探索适合金融工程、工商管理、会计学等财经类专业的教学内容、教学手段和教学方法以及考核办法,如何解决统计学教学存在的问题为社会培养高质量的专业数据分析人才谈一下自己的想法和思考。 一、《统计学》教学中存在的问题 1、教学方法单一 目前,统计学教学仍然是以教师课堂讲授为中心的教学思想、学生被动地接受知识传输的传统填鸭式教学方式。以多媒体教学为主的背景下,虽然多数教师坚持黑板板书与多媒体课件相结合,但是有些教师将多媒体教学完全取代黑板板书,使得课堂教学内容容量过大,讲授速度过快,缺乏师生之间的互动和交流。统计学内容在重点部分常常涉及较多公式和概率统计定理,使用多媒体课件授课使得讲课速度过快,造成学生无法跟上教师思路不能理解具体内容,仅仅会记忆理解,熟练地套用计算公式,无法引起学生的学习兴趣。 2、教学内容只注重应用表面,缺乏理论深度 财经院校《统计学》课程的教学内容仍然是以数据的收集、整理、描述和分析入手,简单介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关回归、统计推断等内容。对于教学中涉及到的基本数学定理、数学公式推理以及前后知识在数学上的联系缺乏讲解,使学生不能理解到所学知识的本质,仅仅会依葫芦画瓢地应用,导致学生在处理实际问题时方法单一、创新不足。有些财经专业的学生培养方案更是将统计学与概率统计同一学期开设,使得统计学课程的内容缺乏概率统计中的大数定律、中心极限定理等假设检验的基本知识,造成学生无法理解所学内容。 3、教师队伍知识结构不合理 讲授统计学的教师队伍近几年虽然有了很大的变化,但还有一部分统计教师的知识结构不够理想,数学和计算机知识水平与客观要求还存在一定的差距,仍需要继续改进和提高。财经类院校讲授统计学课程的教师主要以经济统计、数量经济学等财经类出身教师为主,缺乏数学专业科班教师,使得课程内容的设计仅注重应用,缺乏相应的数学理论作为支撑,使得学生对所学知识一知半解。 4、统计软件与统计案例缺乏有效结合 随着大数据时代的到来,学会用统计软件处理实际问题的方法和分析能力已成为每个学生必经的阶段,计算机软件在统计学教学中的重要性越来越显著。现实中,虽然统计学的课堂教学中也注重统计方法的应用,但是由于统计学知识繁杂、课时安排普遍过少、开课班级过多等原因,导致统计学教学过程中对于学生的动手能力的训练过少。尤其是财经类非统计

数学统计方法在经济学中的应用

数学统计方法在经济学中的应用 数学统计方法在经济学中的应用开题报告/html/lunwenzhidao/kaitibaogao/ 数学这门理论性学科具有高度的抽象性,它作为一种应用性工具被广泛的运用于工程学、机械学、经济学等众多领域。通过在经济学中的大量实践应用可知,经济问题的中的定性分析与定量分析都可以运用数学方法来进行统计。对于现代企业来讲,任何一项运行决策的制定、实施、评价都离要使用数学统计方法对决策的经济效益中的各项指标进行评估,例如企业生产过程中所涉及到原材料的使用,产品销售过程中的价格控制,经济效益评估时的利润计算等。当代经济学家认为,经济领域一些现实的问题的解决,都要通过先将经济学中的变量提取出来,从而建立经济模型,再通过数学方法进行统计与运算,结合经济原则和理论,对决策进行预测与评估。 一、数学统计方法应用于现代经济中的意义 数学统计方法应本文由毕业论文网收集整理用于经济学中,尤其是应用于现代企业的各项经济指标预测与评估中,对企业的决策的成功与失败,决策的调整与改革都有着重要的影响。因此,将数学统计方法应用于经济学中,有着很强烈的现实意义。 1.经济学问题的解决离不开数学统计方法的运用 经济学问题的分析与解决需要精确、客观、科学,而数学统计方法的最重要特点就在于它分析过程的严谨精密,分析结果的清晰准确。数学方法应用于经济学领域中,最早可以追溯到古经济学中代数式的

应用,时至今日,数学与经济学相结合,衍生出了数理经济学、经济计量学以及产权经济学等数门专业化理论,经济学中的数学统计方法已经无处不在。将数学方法运用于经济问题的解决中,一般要经历“经济—数学——经济”的模式,既从需要解决的现实经济问题入手,建立数学模型进行,运用数学方法对数学模型进行分析,求得数学结果,再结合经济理论与经济学原理对结果进行评估,得出结论,用于指导经济活动的进行。 2.现代企业经济决策的制定离不开数学统计方法 数学在经济学中的大量运用,使人们对经济活动评估的要求由定性分析发展到定量分析,特别在现代企业在制定决策时,它们都希望通过数学方法来精确的分析决策对企业发展产生的意义。数学方法在现代企业经济决策中的运用,是为了提高经济决策的可靠性与科学性,避免企业财力、物力的损失,通过数学方法对决策执行后的结果进行预测,使企业的发展处于自身可以控制的情况下。一个简单的数学方法就可以将经济决策中的各项因子之间的关系简单的明了的表现出来,各个经济变量之间的关系也能一目了然,经济决策的制定是否可靠的结论就可以得出。作文/zuowen/ 3.数学统计方法是经济理论分析最重要工具之一 数学统计方法是经济学理论分析的最重要工具之一,从最早的代数运用,再到数理经济学中,各种深奥的数学问题中的大量的运用的运用,现代统计经济学中,繁杂数据的中指标的得出,再代现代数学与现代经济理论相结合,产生的特有的专门运用数学方法来解释经济

论统计学在现代人力资源管理中的应用

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姓名:杨扬 班级:06人资一班 学号:20060410060121 随着我国企业管理科学化要求的提高,人力资源定量化管理将成为企业人力资源管理不可或缺的组成部分。笔者从构建科学合理的人力资源管理统计指标体系的意义、原则开始,着重选取企业人力资源的量与质、变动情况、投入与使用、工作时间利用、劳动生产率、劳动薪酬、职业技能开发等方面,就构建相应的统计指标体系作一些探讨。人力资源管理是否快速有效,其决策是否科学正确,取决于企业人力资源统计分析体系是否建立并行之有效。 社会主义市场经济的主体是企业,企业在市场竞争游涡中,不可避免地会优胜劣汰。从表象上观察,市场竞争是产品质量、高技术含量、价格、售后服务等的竞争。 1、构建人力资源评估指标体系,定性分析与定量分析相结合 人力资源管理是一门严密的科学,它是集行为科学、管理学、决策学、统计学等学科最新成就而发展起来的一门交叉学科。随着人力资源重要性的日益显著,企业人力资源管理已远非一般的事务性、专业性管理,而具有预测、规划全局发展的特性,这便使统计学方法运用的重要性也日益显著。 运用统计学思想,增强人力资源管理中的“量化”意识,有助于企业真正觉醒到人力资源的重要性,更直观、客观地看到人力资源的价值,从而在实际管理工作中彻底改变方式方法,将重视真正落到实处。 统计学是研究有关收集、整理和分析数据从而对研究对象加深认识并作出一定结论的方法和理论。统计方法对其他科学领域的渗透力是很强的。凡能以数量来表现的均可作为统计学的研究对象,同时,统计研究的最终目的是研究总体的数量特征及其规律性,所以决定了统计学对人力资源管理这门科学有直接的帮助。统计学思想可以引导我们树立科学严谨的管理思想,可以引导我们树立客观、公正的态度;统计学方法的运用可以帮助我们探索数据信息内在数量的规律性,从而便于建立细化量化的科学指标体系,使人力资源管理脱离传统粗放式管理,走向现代集约式科学管理。 2、制定科学的人力资源战略规划,实行科学管理 战略规划作为企业人力资源战略极其重要的一部分,是在对企业内外环境和条件分析的基础上,根据企业自身发展战略目标以及所处的竞争地位形成的一套长期计划。这一计划的

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