统计学专业论文范文
统计学在生活中有着广泛的应用，人们也越来越需要与数据打交道，需要具备一定的收集、整理、分析数据的能力，需要具备一定的统计专业素养。下文是学习啦小编为大家搜集整理的关于统计学专业论文范文的内容，欢迎大家阅读参考!
统计学专业论文范文篇1
浅析经济学研究中数学统计方法的应用
一、统计方法与经济学的融合历程概述
如今，在经济学研究中，数学统计的运用随处可见，可以说数学统计方法已经成为经济学研究方法中不可分割的一部分。那么，究竟从何时开始，统计方法慢慢渗透到了经济学研究中呢?这要从十七世纪开始说起。统计学和经济学相互融合的萌芽时期，是在十七世纪末到十九世纪处。当时，英国古典经济学家威廉 配第在《政治算数》一书中，首次把算数引进经济学，用数学的方法来解决经济问题。而当时的研究方法还主要是定性分析法，对统计学的应用还十分有限。统计学与经济学结合的第二阶段，是从十九世纪二十年代到二十世纪四十年代。德国经济学于1854年发表的《人类交换规律与人类交易准则的发展》这一专著中指出，“戈森定律”可以通过高等数学的方法来推倒，并且重点强调了将统计学方法运用于经济学中的思想。
随后，英国经济学家斯坦利 杰文斯在1871年，发表的《政治经济学原理》一书，提出了以统计学的方法建立经济数学模型的思想。自此，统计方法在经济学中的运用慢慢步入正轨。自20世纪40年代后期，第三次科技革命影响力扩展开来，统计学与经济学在方法论层面与具体方法应用上，都取得了极大的发展，两者的融合全新发展的新阶段。美国数学家伊诺曼和经济学家摩根斯坦合著，于1944年出版的《对策论与经济行为》一书，是经济学与数学全新合作的开始。从此开始，统计方法在宏观与微观经济学两种层面上都被大量的加以运用，同时也在信息经济学、证券学中起到了其应有的举足轻重的作用。而通过这一时期的经济文献，我们可以看到统计方法在经济学研究中占据着十分重要的作用。综上所述，统计方法和经济学自十七世纪开始出现融合的趋势，到现在的浑然一体，相辅相成，共同推动了经济学的科学化发展。
二、统计方法的应用对经济学研究的作用研究
1.深化了经济学的理论基础
随着社会的不断发展，经济生活现象日益复杂，经济学研究者对于经济现象的描述和经济发展趋势的预测，单靠纯语言的分析不仅显得晦涩难懂而且难以令人信服。因此，经济学的发展一度面临着理论基础上的困境，发展的步伐越来越小，遇到了瓶颈。而数学统计方法的出现和使用，为经济学的进一步发展打下了坚实的基础。在经济学研究中，将经济现象进行搜集整理，然后运用数学统计方法对信息一一进行处理，通过运算和分析从相关数据中定量地预测相关数值或者进行理论检验，从而将经济学原本模糊的的语言描述建立在清晰的数学理论之上。一方面，经济学研究中凭借经验性分析而推断出的结论将会大大减少，运用统计方法将会降低结论的偶然性和不确定性。另一方面，通过直观的数字符号大大提高了经济分析的正确性和直观性。总而言之，通过数学统计方法的运用，推进着经济理论不断科学化，使经济学最终成为一门科学。
2.拓宽了经济学的应用领域
数学统计方法是一种以定量分析为基础的的抽象的科学，基于其内在的逻辑体系和抽象的象征意义，使得研究者能够通过数学统计方法观察到许多不同于具象化的事物特征。在数学统计方法为经济学所应用前，抽象的经济发展趋势和资金流转动态等难以描述的变化，让研究者对于如何表达其中奥秘倍感头痛。同时，经济学研究融入统计方法之后，统计学的抽象归纳与分析的方式，为经济研究的演绎和归纳，提供了新的思维工具和视角， 展示了普通语言逻辑体系无法展示的内容。从基本的微积分到微分方程，线性规划，非线性规划等，数学工具的应用无疑给经济学研究带来了福音。由于经济学的研究中数学统计方法的大量应用，经济学的研究分析由静态分析向动态分析发展，经济学内容更加丰富多彩。数学作为一种工具，其广泛的适用性是经济学研究所依赖的，随着其融入经济学，经济学的研究内容与风格也发生了大幅的转变，经济学科的应用领域也得到了大幅度的开拓，相关的经济学周边学科也大幅发展诸如福利经济学、博弈论数理经济学、经济计量学等经济学科逐步确立其再学术领域的地位。
3.提高了经济学的科学性和精确度
最早出现的经济学理论，是用纯语言描述的。然而，纯语言的描述方式一般长篇大论，冗长繁琐，而且很难明确地作出经济学的系统阐述。数学统计方法的使用，在很大程度上克服了文字表达含糊的缺点，清晰明确的函数关系式和统计数据，可以让读者一目了然，在把观点陈述清楚的同时，还能够加深读者对经济学的理解。另一方面，数学统计方法的应用，使经济学成为一门有根有据、可以验证的学科。数学模型的建立，精确地表达出了经济关系中，经济主体和客体的关系，在提高了经济学科学性的同时，还为之后的经济研究提供了良好的基础。而数学本身的严密性和逻辑性，也对经济学的研究提出了更高的要求，促使其不断完善。
4.提升了经济学解决实际问题的能力
数学方法的使用使得现实中的一些经济问题得以解决。如经济学中的优化问题，它是经济理论和现实经济生活中的一个重要问题。要实现一个特定的经济目标， 可供选择的方式有许多，但是按照某一标准选择出的方式比其它方式更好，根据规定的标准选择最适宜的方式，这就是优化选择的问题。这需要借助一定的数学工具，诸如古典积分法、变分法、数学规划技术等来解决。在另一层面，市场研究是企业为某一特定的市场营销问题的决策，寻找所需的信息的一种系统的、有目的企业经营行为，在这种背景下，统计方法的运用也是企业对市场进行经济分析的必备手段。统计方法的应用使得市场研究中的产品研究、销售研究、市场与销售潜量的估计、竞争分析、广告及促销研究、销售成本和利润分析等诸多方面的研究获得了极大的进步。通过数学统计方法，企业可以对其产品销售的影响因素进行定量分析，进而制定未来的销售前景规划。这可是直观反应企业当前的销售业绩，对企业的市场营销决策提供相关基础裁量，提高企业盈利额并增加员工的企业归属感，促进企业的可持续发展。
三、经济学研究中统计方法应用存在的主要问题
1.经济学研究过度数学化
数学统计方法被运用与经济学研究中，因为其产生的巨大作用，物极必反，导致现阶段存在着经济学研究过度数学化的趋势。目前存在着部分经济学家过分追求数学化，写出的相关经济学著作有大量高深的数学公式和推导，导致数学统计方法占了大半的局面，这无疑是不利于经济学健康发展的。经济学研究中过度数学化的倾向将会造成严重的不良后果，它会阻碍经济理论的普及和推广，防碍经济学家对隐藏于经济现象背后的本质特征的研究。统计方法只是我们研究经济学的工作，经济学才是我们的研究对象，也就是说数学仅仅是经济学的工具和语言，是为经济分析服务的。
2.统计方法的应用忽视客观实际
经济学研究的是人类一切的经济活动，经济的发展受诸多因素的影响，并非仅仅依靠数学统计方法就能进行预测和分析。数学运用的领域毕竟是可量化的，而众多经济活动的发展和经济关系变化却是无法量化的，任何因素的变化都可能会影响到经济发展的变化。经济学研究者若是单纯地依靠数学统计，而忽略对经济发展的客观实际情况，则不可避免地会产生研究出现偏差和错误。以股价预测为例，无论用哪一种软件去预测分析股票走势，正确率都无法保证处于较高的水品，此外宏观经济的运行由于其本身影响因子构成相当复杂，用数学统计方法试图去准确分析预测其动态变化是不现实的。
四、正确运用统计方法促进经济学发展的建议
1.合理平衡经济学与统计方法的在实际应用中的关系
从某种角度来说，统计方法和经济学研究是服务主体和服务对象的关系，即统计方法是为经济学研究而服务的。从另一个角度来说，只有数学方法而没有独到的思想，经济研究是不可能成功的。然而，在研究过程中，经常会有本末倒置的情况出现，不少学者会沉湎于数学符号的智力游戏中，背离了经济研究为主的方向。在现实生活中，经济问题是十分复杂和多样化的，数学并不能解决现实经济中的所有问题，更不能替代经济成为研究主体。所以我们在利用统计工具的过程中，首先应当主次分明，避免为数学而数学的倾向，在对经济涵义进行考察后的基础上更好地利用统计工具构建经济模型，更好地利用统计方法来为现实经济问题服务。
2.认真把握经济发展中的客观实际情况
经济问题本身是研究主体，那么经济发展中的实际情况应当认真把握。我们都知道，模型的数学形式是由模型的内容决定的，经济数学模型是人们对被研究的经济对象的数学抽象。然而，现实中经济问题是极为复杂的，简单的统计学模型不可能能够直接概括出经济问题的规律和本质。一般来说，统计学模型中存在这自变量和因变量两者，两者的关系一般用简单或复杂的函数关系式来表示，例如价格和利润，投入和产出等等。然而，国民经济中包含着成千上万的经济部门，也就蕴藏着难以估量的经济关系和差异繁多的经济规律，这不是一般的统计模型或者函数关系式就能描述的。经济发展的实际情况，比理论中要复杂得多。因而，在利用统计方法研究经济情况时，一定要以客观实际情况为出发点，做到实事求是。
3.统计方法与其他方法科学结合使用
对数学、历史、政治、哲学等其他学科相关学科都有所掌握，甚至可以做到精通的经济学家，才可以算的上是一个优秀的经济学家。经济学不是一门单一的学科，它十分注重于其他学科的交叉和结合。因而，我们在使用统计方法研究经济学时，也应该注意对其他方法的结合使用。一方面，我们可以从史学角度出发，从研究经济史来挖掘经济发展的实质。万事万物的发展，都不可能离开其根源，因此，当今经济学的发展，在很大程度上是建立在经济学历史的基础上的。在研究经济史学的基础上，取其精华，去其糟粕，寻找出有利于经济学研究进一步发展的内容，促进经济学理论与数理统计学的进一步融合与深化，一定程度上扭转过度数学化的经济学研究现状。另一方面，我们要注重实验经济学，即把心理学和经济学有机结合，经过反复实验来推导出现实数据。实验经济学在一定程度上能克服数学推导的单一性的缺点，其实验结果也更具有说服力。
五、结语
现今，对于经济学而言，在数学统计方法融入经济学的过程中不可避免地产生了一系列诸如过度数学化，忽视客观实际和运用效果不理想等问题。因此，经济学研究者在利用统计方研究相关经济问题时，应当注意平衡经济学和数学二者的关系，并做到一切从客观实际出发，注重对经济现象的细致考察和分析，切勿陷入形式主义的泥淖，使研究对象和研究工具发生错位现象。合理科学地运用数学统计方法，从宏观和微观上协调二者关系，同时注重把握经济现象中的实际情况，才能够充分发挥统计方法的作用，从而进一步促进经济学的发展。
统计学专业论文范文篇2
浅谈统计学研究生教学改革
众所周知，我们已经身处大数据时代，大数据具有大量、高速、多样、价值的特点，各行各业都投入极大的关注。大数据的核心就是数据，统计学科一直就是冲在处理数据的最前线，未来统计学的大数据化是不可避免的趋势，因此大数据的到来对统计学教学的冲击无疑是最大的。而地方高校研究生培养目标是高级的复合型和应用型人才，因此我们要让大数据服务统计学研究生人才培养，准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应大数据背景下社会经济发展需要的专业人才。
1.大数据背景下引起新的教学观念转变
随着大数据越来越多被应用到教学上，我们必将迎来教学观念的大幅转变。传统的课上老师授课、课下学生练习，由考试来检查教学成效的教学观念会慢慢转变成学生在线自主学习。有条件的高教可以大数据背景下，老师的转变在于从原有的教学经验转变成对海量教学案例进行数据分析;学生的转变在于从依赖老师传授知识转变成对自身学习过程的数据分析。
2.大数据背景下引发新的研究生教学模式
研究生教育和本科生教育不大相同，研究生更有自律性，学习目的更加明确，因此十分适合自主学习这种方式。有条件的高校可以建立E-learning学习环境，用Blackboard教学平台、Moodle等开源学习系统，形成一个协作的虚拟学习社区或学习共同体，学生可以自由安排在线学习的时间和地点，随时进行在线作业和测验，合理提高学习效率。同时，研究生都是小班教学，这更利于学生和老师之间进行良好的交流，在交流中发现更多的问题并有效的解决。这种教学模式无疑更加科学化，效率化。
3.大数据促进个性化教育
当学生经过本科的基础学科教育，跨入更高一级研究生教育后，个体差异慢慢凸显出来。大数据背景为学生创造了更好的个性化教育平台，在师资和教学资源都相对比较缺乏的研究生教学中，使因材施教得以顺利实行。学生在线学习的所有数据被后台记录下来，老师通过大数据分析可以轻易知道每个学生的优缺点，再来调整教学进度，找出适合每个学生不同的学习模式。
4.大数据背景下统计学研究生培养改革
要顺应大数据背景下，对统计人才的新的要求，这就需要我们要全面衡量统计研究生课程的设置，做出适当的改革。首先必须将大数据相关课程纳入培养体系，开设大数据时代具有挑战性的内容相关课程包括理论与实践相结合的内容，引导学生关注大数据发展前沿，为了和本科生的教学有区别，可以适当采用一些优秀的英文原版教材。统计专业的研究生不但要有娴熟的理论知识还必须要有搜集整理数据的能力，数据分析的能力，运用统计软件的能力以及撰写分析报告的能力。
因此大数据所需的专业人才不能从一个专业的角度来培养，要从数学，计算机等相关的专业来联合培养复合型专业人才。其次在理论教学部分要增加如何处理数据这一核心内容，目前很多大数据算法例如链接算法，K-means等本科阶段没有学到的专业算法必须在研究生阶段学习的。理论部分的教学除了大数据相关内容，还必须拓宽到相关交叉性的学科，包括数据挖掘、人工智能、数据可视化工具、NewSQL数据库等课程。除此之外还需要重点讲授典型的大数据实用案例，例如美国梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。再例如某知名快餐业的视频分析。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。对研究生教学绝不能拘泥于理论教学，更需要把学生置于真实的大数据环境中进行实战培养。统计学院应率先建立大数据实验室，给研究生良好的学习的平台，并让学生参与项目并提供一定的奖学金资助。目前不少高校已经和相关企业签订校企联合培养计划，如2015年4月18日，亚信集团、北京航空航天大学与慧科教育集团开展大数据人才培养战略合作计划，将“产学研用”为一体的创新人才培养模式扩展至企业人才再教育领域，助力企业内部大数据人才队伍建设。这样构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系值得地方高校学习借鉴。
5.结束语
统计研究生的教育更标志着统计学教育的一个新高度。作为地方高校统计专业教师，应该顺应大数据浪潮，强化大数据意识，形成大数据思维，转变研究生培养观念，建立新的研究生教学模式，因材施教，找到每个研究生相符合的教学平台和方式，培养出精通统计，理论与实践兼备的更多的复合型专业人才。
参考文献：
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[3]邱东.大数据时代对统计学的挑战.统计研究,2014.
[4]卢正天.大数据浪潮挑战下的教育回应.当代教育科学,2014.
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