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统计学意义范文

时间:2023-07-12 16:27:11

序论:在您撰写统计学意义时,参考他人的优秀作品可以开阔视野,小编为您整理的7篇范文,希望这些建议能够激发您的创作热情,引导您走向新的创作高度。

统计学意义

第1篇

1、统计学p值大于0.05表示无差异,小于0.05表示有差异。大于0.05表明与正态分布无差异,故符合正态分布。

2、由于“小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件,认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。

3、由此可见X落在(μ-3σ,μ+3σ)以外的概率小于千分之三,在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的,基本上可以把区间(μ-3σ,μ+3σ)看作是随机变量X实际可能的取值区间,这称之为正态分布的“3σ”原则。

4、统计学p值>0.05的意义它是进行检验决策的另一个依据。

(来源:文章屋网 )

第2篇

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,在所有领域展现它的生命力和重要作用。

统计学是一门研究随机现象,以推断为特征的方法论科学。她是研究如何搜集、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。统计的主要功能是推断。

(来源:文章屋网 )

第3篇

对非数学或者经济学专业的人士来说,统计学是陌生的;对我国研习法学或者刑事司法的人士来说,统计学更是一门枯燥而且令人望而生畏的学问。但是,统计学是很有用的。客观世界中有许多令人不解的现象,对这些现象的解答绝大多数不是非“黑”即“白”的,而是处在“黑”“白”之间的“灰色地带”。要揭示这些“灰色地带”的规律,非统计学莫属。由于诸多原因,我国的侦查学教育甚至侦查学研究中都几乎找不到统计学的身影,这在一定程度上阻碍了侦查学的发展,使侦查学教育长期徘徊在经验传授的低水平层次上,使侦查学无法摆脱“技艺”的身份而难以跻身于真正的学问之林。为了使人们认识到统计学在侦查学教育中的必要性,本文从正面讨论统计学对侦查学意义的同时,亦从反面分析了统计学缺位给侦查学教育带来的后果,从而论证了在侦查学教育中开设统计学这一课程的必要性。

一、统计学对侦查学的意义

事实上,在我国,统计学对侦查学的意义远被低估了,因为我国侦查学者没有真正认识到统计学能够为侦查学做些什么,当然也就不知道统计学对侦查学的意义。时至今日,我国侦查学界的研究成果中,能够找到熟练运用统计学的简直是凤毛麟角。侦查学研究者们的知识库中,能够找到统计学的更是少之又少。这便是我们没有认识到统计学对侦查学的意义的有力证据。那么统计学对侦查学有什么意义呢?或者更为直白地说,统计学能为侦查学做些什么呢?

(一)统计学能够帮助侦查学较为精确地揭示各类犯罪的特点

和犯罪学一样,侦查学也要研究各种犯罪类型的特点。只不过,二者的研究角度是不同的。犯罪学研究犯罪特点的目的在于预防和改造犯罪人,它反映的是犯罪现象背后深层次的社会根源和心理根源;而侦查学研究犯罪特点的目的在于发现和证明具体的犯罪事件,因此,侦查学中的犯罪特点反映的是犯罪人在具体环境中的行为方式以及这些行为对环境的影响。比如,犯罪人的职业习惯、教育水平、生活方式、社会经济地位等等因素是犯罪学和侦查学都要关心的问题。然而,犯罪学只关心这些因素的差异是如何导致犯罪人犯罪的,又如何利用这些因素来预防、惩罚和改造犯罪人;而侦查学则要追问这些因素如何通过犯罪现场、犯罪痕迹、犯罪遗留物、目击证人、被害人等途径反映出来,又如何通过这些途径来识别这些因素,从而最终识别犯罪人,建立特定犯罪人和犯罪事件的关联。当然,应该承认,这些差异在侦查学著作中表现得也不是那么一目了然;但是,无论如何,侦查学是要研究各类犯罪的特点是没有疑问的。要研究各类犯罪表现出来的行为特点或犯罪行为改变环境表现出来的特点,统计学在其中大有可为。还是拿犯罪人的职业习惯、教育水平、生活方式、社会经济地位等等因素来说,这些因素在多大程度上能够通过犯罪现场或者其他途径反映出来?对此问题,侦查学著作都不同程度地有所解答。但让人遗憾的是,对这些问题的解答常常不能让人满意;因为缺少统计学这一工具,我们无法准确得知犯罪人的这些个人特征在多大程度上决定了犯罪类型、犯罪手法,这些个人特征各自是在多大程度上能够通过特定途径表现出来,是否有些因素并不是我们想象的那么重要,是否这些因素之间的关系和作用也要影响具体的犯罪行为本身?我们习惯的方法是通过与侦查实务人员的经验交流,通过案例的总结,根据个人生活经验想当然地“反思”,对这些问题进行简单化处理;到头来,这些问题的答案在我们的著作中始终是一片混沌。反之,如果我们吸取社会学发展的经验,对每个因素在犯罪中的反映程度、反映方式,以及因素之间的关系如何影响反映程度、反映方式等问题进行统计分析,对前面提出的这些问题相信会有一个准确的回答,而且还可能会有让人意外的发现。

(二)统计学能够帮助侦查学准确评价侦查方法和策略

特定类型的案件的特定侦查方法、策略是什么?这些方法、策略的效度(effectiveness)、效益(efficien-cy)及正当性(justifiableness)如何?随着时代和社会的变迁,这些方法、策略是否发生了改变?发生了多大改变?这些侦查方法、策略在多大程度上打了法律的球?公众、其他司法机关、犯罪嫌疑人、侦查机关对有违法嫌疑的方法、策略有多大的容忍度?这些问题在我国侦查学著作中几乎是没有答案的,即使有,得出答案的过程也是非常草率的。然而,如果我们应用了统计学这一工具来进行研究,对不同类型的案件就会发现不同的侦查策略和方法,侦查学著作中就再也不会有所有案件的侦查方法大同小异的现象。如果我们对方法、策略在特定类型案件中的效度、效益和正当性进行了统计分析,就会减少侦查实践中侦查方法、策略的设计与运用的盲目性和随意性,也会促使侦查学界、诉讼法学界、侦查实务界就某些侦查方法和策略正当性这一问题达成一定程度的共识。应用统计分析的工具,我们就会发现一些侦查方法、策略的效度、效益及正当性的问题都随着时代和社会的变迁也在发生变化,对变化的程度、导致变化的因素都会有一个全面而准确的认识。总之,统计学可以帮助侦查学较为准确地评价侦查策略。实际上,将统计学应用于侦查策略的研究,在国外已经有了成功的范例,而这一成功范例是由侦查心理学家提供的。讯问策略和技术的评估,是国外侦查心理学家们长期研究的侦查策略问题。在1986年出版的一本侦查讯问手册中,Inbau等人竭力推荐在讯问中使用“里德讯问技巧(ReidTech-nique)”,这项技巧是由Inbau和Reid二人于1962年提出的,技巧分为九个步骤[1]:直接正面接触;帮助犯罪嫌人找到借口;对否认和抵赖的操控;平息异议;抓住并维持嫌疑人的注意力;控制嫌疑人的消极情绪;换一种形式提问;使嫌疑人口头交代犯罪的各个细节;将口头供述转化为书面供述。这项“里德讯问技巧”也是无数审讯人员的经验总结,而且这项技巧一直以来用于培训美国的审讯人员,而且还一直为一些学者所引用。然而,有的侦查心理学专家对这项技术也有疑问:和强制程度较低的讯问技巧(里德讯问技巧具有较大的强制性)相比,运用里德讯问技术能获得更多的供述吗?使用雷德讯问技巧导致的虚假供述所占的比例是多大?[2]这些问题显然是对里德讯问技巧的评估。而且,很明显,单纯从侦查人员的经验感知出发,很难对这两个问题有准确的答案,而且即使有答案,也只是凭个人感觉而得出的想当然的结论。经过侦查心理学专家们的研究发现,即使是犯罪嫌疑人在没有犯罪的情况下,犯罪嫌疑人都有可能说自己有罪,冰岛和北爱尔兰的研究分别显示20%和22%的犯罪嫌疑人都会如此[3];而Leo等人认为讯问成功的策略以及在讯问中成功使用的几率如下[4]:诉诸犯罪嫌疑人的道德良心(97%);发现犯罪嫌疑人供述的矛盾(91%);“夸奖”(91%);为犯罪行为提供伦理和心理上的“正当”理由(90%)。从冰岛、北爱尔兰以及Leo的研究成果来看,这些研究成果都对“里德讯问技巧”提出的疑问进行了间接回答。而且,从上可以看出,对这些疑问的回答,依靠了统计学这一工具。可见,对侦查方法、策略的评估研究是应当应用统计学的,而如果引入统计学这一工具,将把我国侦查学中侦查方法、策略的研究引入一个崭新的阶段。#p#分页标题#e#

(三)统计学能够为侦查学建立证据的科学评估体系

目前,我国的侦查实践中,对证据的评估完全是一种“跟着感觉走”的状态,规范性和科学性很低。之所以如此,是因为我国的侦查学没有为侦查实践提供一个科学的证据评估体系。到目前为止,我国的侦查学著作描述的多是对证据资格而非证明力的评估,对证明力也多是定性评估而非定量评估。然而,在侦查实践中,证据资格评估和证明力评估是同等重要的;定性评估虽然不可少,但定量评估更有说服力。然而,要在侦查学中建立一个能够定量评估证据证明力的方法体系,是离不开统计学的。在侦查中评估证据的证明力,要同时考虑肯定、否定两个方面的情况。单纯考虑某一证据可以确证或者可以否证某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,都是不科学的。客观地说,任何一个证据对某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,既有确证能力又有否证能力,只是能力的强弱不同而已。而且,犯罪嫌疑人没有最后定罪之前,证据对犯罪事件的确证和否证都实际上是一种假设。是否要选取某一证据,就要将证据对犯罪事件的确证假说和否证假说进行一番量化对比,然后根据量化标准来选取证据。根据这一思想,我们将证据标记为E,证据的确证假设标记为Hp,证据的否证假设记为Hd;那么,证据支持确证假设的概率可以表示为p(E|Hp),而证据支持否证假设的概率可以表示为p(E|Hd)。而要比较这两个概率的大小,同时用于决定是否选取证据,则要引入一个概念,即概率比(LikelihoodRatio,LR)。这个概率比等于证据支持确证假设概率p(E|Hp)除以证据支持否证假设概率p(E|Hd):LR=p(E|Hd)[5]可见,若证据支持确证假设的概率越大,则概率比值越大;若证据支持否证假设概率的概率越大,则概率比值越小。假如,经统计分析发现,犯罪现场找到的某一枚弹头由某一枪支发射的概率为80%,而并非由这一枪支发射的概率为10%,则两个概率的比值为LR=80%/10%=8。那么,这个概率比值要达到多大才能作为证据呢?经过研究发现,可以将这些比值用自然语言划定等级,用于帮助选取或者排除证据。表1列出了与LR等值的自然语言。当然,侦查实践中远比这上面的情况复杂得多:首先,证据可能会很多,其次,证据的两个概率值不易获得。对于证据很多的问题,是可以解决的,只需将前面的LR公式推广就行了(由于推广的过程有些繁琐,兹不赘述);对于证据的两个概率值的问题,诚然,并非所有证据的概率都容易量化,但可以肯定的是,侦查实践中有相当一部分证据的概率值是可以量化的。所以,这一评估证据的方法体系,可以应用到侦查学中去,当然这一方法的实质还是统计学。其实,类似的方法早已在国外的法庭科学实践中运用了。总之,在侦查学中,统计学是可以大有作为的,但是我国侦查学研究者中具有统计学知识背景的人却少之又少,导致侦查学研究很少运用统计学。之所以如此,很大成程度上是由我国侦查学教育中统计学缺位造成的。

二、统计学课程缺位给侦查学教育带来的后果

据Robertson和Fields二人于1986年对美国大学刑事司法专业开设统计学课程的调查显示,绝大多数四年制本科刑事司法专业都必修统计学这一门课程[7]。这还只是1986年调查显示的结果,现在开设统计学的范围应该更加广泛了。而相反,只要了解一下国内数十所警察、政法院校侦查专业教学课程的设置情况,我们就会发现,侦查专业的教学计划中是没有统计学这一门课程的。那么,统计学课程在侦查学教学中的缺位,到底带来了什么不良后果呢?

(一)使侦查专业人才的知识结构很不合理

侦查实践是一项复杂的社会实践,侦查人员需要有广泛的人文、社会、自然科学知识,还需要有丰富的生活经验,才能胜任现代社会的犯罪侦查工作。因此,侦查学教育应该坚持通识教育的理念,在通识教育理念的指导下,侦查专业课程的设置应当坚持科技与人文并重、理论与实务并重的格局。然而,实际情况是,不管是警察院校还是政法院校的侦查学专业,其课程设置以人文学科为主,缺少科学技术学科;并且,侦查学教育长期重实践、重应用,因此侦查课程设置也是重实务、轻理论。在这种课程设置的框架之下,是没有统计学这一课程的,似乎也不需要有这门课程。然而,由于没有设置统计学这一工具,使侦查专业人才的知识结构表现出不合理的特点:人文学科知识比重大而科学技术学科比重小;实务经验比重大而理论比重小。因为,只有开设了统计学这门课程,现代自然科学技术才容易为侦查学专业的学生所接受;之所以如此,是因为现代科学技术都必须要运用统计学这一工具,而如果没有这一工具,学生对任何自然科学技术都不可能深入学习、研究下去;这样一来,在侦查学专业中培养学生的科学素养将成为空谈。此外,由于缺少统计学知识,学生便缺少了一项研究社会的工具,对侦查实践这一社会现象的认识只能停留于侦查实务人士的工作经验总结这一水平上,根本无法利用现代社会科学的研究工具,从而展开有计划、有条理的、系统的侦查学理论探索;这样的结果便是,实务经验的价值被无限拔高,而理论思考和探索的价值被无限贬低。这一切都是因为没有培养侦查学专业的学生的科学精神所造成的,而科学精神的培养,少了统计学是不可能的。此外,由于缺少统计学的训练,在侦查实践中,侦查专业人员常常不知道利用统计学工具来分析侦查实践中的问题,也不知道使用统计学工具来对具体案件中的证据进行科学评估。

(二)使侦查学研究长期处于“缺少问题”的状态

科学哲学认为,科学探索开始于问题。[8]也就是说,科学的发展是因为人们对自然、社会等等现象有疑问,而又有力图解决疑问的强烈冲动,因而才有人花费无数的精力、财力和时间来进行科学探索。可见,提出问题在科学中的地位是无比重要的,而科学研究中最重要的意识就是问题意识;而如果有无数的问题需要某一门科学解决,那么这门科学将获得无穷的发展动力,这门科学的发展前途将无限宽广。我国的侦查学研究却处于“缺少问题”的状态。我们经常可以听见从事侦查学研究的人士感叹:侦查学的问题太少了!事实真的是这样吗?不是的,实际情况完全相反。且不说侦查学的概念体系需要厘清,学科体系需要完善,基础理论需要完善和深化;就侦查实践来说,亦有无穷无尽的问题需要侦查学研究者去研究、去解决。然而,人们为什么要感叹侦查学“缺少问题”呢?道理很简单,缺少发现问题的工具,而统计学则是一个发现问题的工具。侦查实务人士最关心的是具体工作目标怎么达成,如何清除阻碍工作目标实现的因素。对这些问题,侦查学界常常没有一个好的答案,其原因在于没有从这些表面问题看到更深入的问题,当然不会有好的答案。而要从表面问题看到更深刻的问题,没有统计学这一工具是不行的;因为统计学可以将十分庞杂的社会调查资料进行深入分析和解释,“统计学能使我们从资料中发现行为模式、设计有效的研究计划、对大量信息进行简化描述”。[9]然而,我们的侦查学教学计划中却没有统计学这门课程,而这样培养出来的侦查学研究者当然也没有统计学知识,那么在研究中当然也就无法应用这一研究工具;因此,我国当今的侦查学研究者除了只能进行一下概念上的分析、观念上的推演外,只能充当侦查实务人员的传声筒,根本无法对侦查这一社会现象进行科学、独立的研究;这样一来,侦查学研究怎么会有“问题”呢?没有“问题”的科学是没有前途的科学,我国的侦查学要找到自己的“问题”,得利用统计学。而侦查学要利用统计学,则需要有懂统计学的研究者,而懂统计学的侦查学研究者则绝大多数来自于学过统计学课程的学生。因此,在侦查学教育中开设统计学课程可以造就懂统计学的侦查学研究者,可以帮助侦查学找到“问题”,从而推动侦查学的发展。#p#分页标题#e#

(三)使我国侦查学研究者长期无法与国外同行进行有效对话

托马斯•库恩(ThomasKuhn)在《科学革命的结构》一书中提出了科学研究的范式这一概念,他指出“‘范式’就是彼此纠缠的、复杂的理论信念和方法信念体系,它指导人们(在科学研究中)进行选择、评估、批评”。[10]同样,侦查学也有研究范式。我国侦查学的研究范式是借助自然语言对现象的描述进行观念推演,而推演的过程和结论缺乏精度。而国外的同行进行的刑事司法研究(包括侦查学在内),深受西方社会科学范式转换的影响(从单纯观念推演转换到观念推演与定量研究并重),一定程度实现了定量化研究。这主要体现在研究中大量利用统计学工具来获取、分析、解释资料。现在,国外的刑事司法学者(其中包括侦查学研究者)出版的论文、著作已经达到了这样一种程度,即“大多数公开发表的研究实际上都是定量化了的,而且还要求用统计学方法分析资料”;[11]而查阅包括犯罪侦查在内的刑事司法文献的学人会遇到这样一种情况,即“如果不怎么熟悉统计学,就几乎不可能读懂绝大多数公开发表的刑事司法文献和社会科学文献”。[12]然而,不熟悉统计学,正是我国侦查学研究者的“软肋”。于是,我国侦查学研究者与国外同行之间的对话出现了这样的局面:国外同行不习惯我们的研究范式,认为我们的研究缺乏科学方法和科学依据;而国内学者只能知道国外同行对侦查实践中某一问题的研究结论,根本无能力对研究方法进行评估。这样一来,我国的侦查学研究无法介绍给国外同行;同时,我们也只能被动接受国外同行的研究结论,结论是对是错,根本无力进行评估。显然,这是一个让人无奈的对话过程。这样的对话并没有使双方真正了解对方,是一种无效的对话。而这一切很大程度上是由我国侦查学研究者没有受过统计学训练所造成的,其根本原因同样可以追溯到侦查学教育中统计学的缺位。

第4篇

【关键词】统计学;财务管理;财务能力分析

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。由于统计学不仅运用了数学知识而且也涉及到许多其他专业的只是,因此统计学被应用到了许多学科的各个领域。随着统计学的发展,统计学作为一种有力的分析工具逐渐被应用于各个领域,财务管理在公司运行中一直承担着重要的角色,而且财务管理涉及到许多数据,作为分析数据的工具,统计学必然要运用于财务管理。

一、统计学在财务管理学习中的应用

(一)利用概率分布图进行数据分析

在财务管理中分析数据时有时需要做概率分布图,如通过收益率概率分布图可以得到各种可能结果的收益率,进而进行更好的财务决策,风险相同的情况下选择收益较高的方案。概率分布图越集中、越尖,那么预期值与实际结果接近的可能性越大,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。

(二)预测企业的收益率

通过企业以往的相关数据,建立模型,可以预测企业未来的收益率,因此便可以帮助企业更好地投资或者选择经营方案。

(三)通过计算标准差和变异系数来判断

数据的精确度利用标准差这一度量概率分布密度的指标来准确度量数据的精确性,标准差反映的是样本内的个体的离散程度,通常作为判断分布程度的指标,标准差是方差的平方根,在企业进行投资的过程中,需要根据标准差的大小来判断收益的稳定性,一般情况下,标准差越大,代表企业的回报稳定性越差,投资该项目的风险越高,相反,标准差数值越小,表明企业投资该项目的回报稳定性越好,投资该项目的风险越低。同样标准差也可以用于企业资本结构分析,基金股票分析等。然而,有时候进行比较的两组数据的参考标准相差过大或者测量尺度相差太大,此时运用标准差进行比较便没有太大意义,误差会很大,因此需要用变异系数,所谓变异系数是指用原始数据的标准差除以原始数据的平均数,得到的数值,用变异系数进行比较可以排除标准或者参考性不一致的特点,反映数据离散程度的绝对值,其数据大小不仅受变量值离散程度的影响,而且还受变量值平均水平大小的影响。变异系数可以同时反映收益和风险,因此,故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。

(四)在财务能力分析中的应用

1.偿债能力分析

企业偿债能力就是指企业偿还账务的能力,企业偿还债务能力的高低直接可以体现企业的财务风险的大小。按债务偿还期限的长短,又将其分为短期偿债能力与长期偿债能力。短期偿债能力通常设置以下指标:流动比率;速动或酸性测验比率;现金比率。长期偿债能力指标有:已获利息倍数;资产负债率;产权比率;有形净值债务率。

2.盈利能力分析

盈利能力分析是指企业获取营利或者利润的能力,以及对经营成果分配的能力,企业盈利能力的高低直接体现了企业的财务结构和经营成果,盈利能力好的企业具有更优良的财务结构和经营能力。企业盈利能力高意味着企业的经营与规模就会有更好的发展。一般企业盈利能力指标有:销售利润率;成本费用利润率;资产总额利润率;资本金利润率;权益利润率。股票上市公司除上述指标外,还可借助以下指标:每股盈余;每股股利;市盈率;股东权益报酬率;股利支付率;留存盈利比率。

3.资产运用效率分析

资产运用效率是指企业对自身资产的运用能力,良好的资产运用效率可以使企业的现金流和长期资本得到良好的循环和回报,资产运用效率体现的是企业的利润获取能力,资产运用效率越高表明企业的资产周转速度和质量越高,获取利润的能力越大,反之,企业的利润也就越低。资产运用效率指标有:存货周转率;应收帐款周转率;流动资产周转率;固定资产周转率;总资产周转率。

4.综合财务能力分析

综合财务能力分析是结合企业各项财务状况和经营成果的总体的变化趋势进行综合分析,得出企业整体的财务状况,上述的三个指标只是从某一方面来判断企业的财务状况而综合财务分析是进行的整体的全面的系统的分析,具有更高的参考价值。综合财务能力分析的指标有杜邦模型中的权益报酬率和计分综合分析法的实际得分。以上企业财务能力分析指标的计算和分析都离不开统计学的相关知识和工具。

二、在财务管理学习中如何更好地学习统计学

(一)重视统计学的学习

由于财务管理专业的学生对于统计学的认识程度不够,无法深刻认识到统计学在财务管理学习中的重要性以及掌握好统计学的方法论对于财务管理数据处理的便利性,大家只是普遍认为统计学是统计学专业应该掌握的知识,因此大家往往不会认真去学习统计学,而且财经类学院开设的统计学课程往往只是把统计学比较简单的只是或者与财务管理比较相关的知识介绍给大家,往往学习程度太浅。因此,为了提高学生的统计学知识,更好地学习财务管理,必须强调统计学专业的重要性,把统计学重视起来,才能更好地在财务管理学习中运用好统计学,在企业财务分析中,运用好各种指标。

(二)将统计学与财务管理更好地融合起来

长期以来,财经类开设的统计学课程主要是介绍统计学的基本原理和基本方法,以,统计整理,统计调查,统计指教,综合指标,时间序列,抽样推断,相关分析等社会经济统计学内容为主,与财经类学科的专业知识联系不够,而且大多数情况下,只是选择性地讲解一部分知识,原理性的内容有时候并不会去介绍或者学习。如此以来,便不能把统计学只是学好,只是学个皮毛。统计学只是介绍一种方法,如何将这种方法运用到财务管理中,需要将统计学的方法论与具体的实例或者案例相结合,如此以来便能更好地理解统计学与财务管理的内容,既能学会处理数据的方法,又能更好地理解财务状况。如用资产负债表和利润表中的数据项目等各种指标来学习了解综合指标;销售预测和资金需求量的预测可以作为介绍学习动态数列的趋势预测法的案例;结合投资决策的实例来学习了解标志变异指标。结合财务管理专业的背景,通过分析和解决财务问题的实例,既能加深对财务管理理论知识的理解,又能提高利用统计学只是进行财务问题分析的实际操作能力。

【参考文献】

[1]蒋惠凤.财务管理专业统计学教学模式研究[J].新课程(教育学术),2011,07:175-176.

[2]秦红霞.统计学对财务管理学习的影响[J].统计与管理,2014,07:8-9.

[3]刘杰.企业财务部门统计学调查工作管理研究[J].现代经济信息,2014,22:28.

第5篇

【关键词】概率论 描述统计 推断统计 统计思想

一、概率论引入统计学的意义

(一)方法的突破

统计学研究对象的拓展。引入概率论后统计学研究对象的拓展表现在外延与内涵两方面。外延上,导源赌博问题研究的概率论以随机性现象为主要研究对象,它的应用将统计学思想方法带到自然科学领域,甚至用于研究人类心理活动、思维现象,拓展了原来始于社会经济现象研究的统计学的研究对象。另外,联姻前统计学对现象的描述、分析只能止于其确定性方面,有概率论新工具后,其不确定性方面也能描述分析,拓展了作为统计学对象的社会经济现象的数量信息内涵。研究对象的拓展,使得在此基础上统计学成了一门具有通用性的定量分析工具。

统计学研究方法的进阶。概率论联姻“统计”的突出意义表现在方法上—由描述走向推断。“描述统计”(包括数据的收集、整理、显示和分析)主要是通过图表形式对所收集的数据进行加工处理和显示,进而综合、概括和分析得出反映客观现象规律的数量特征;“推断统计”则是在对样本数据进行描述的基础上对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表达的推断。联姻之前的古典统计学主要就是初级的“描述统计”(简单的计量、分组、图表、推算等),现代统计学则以“推断统计”为其核心内容。这里“描述”与“推断”的划分一方面反映统计方法发展的两个阶段,另外也反映应用统计方法探索客观事物数量规律的不同过程。“描述”是基础,“推断”是主要内容。

推断统计的现实性意义。统计学从描述发展到推断,反映统计学发展的巨大成就,也是统计学成熟的重要标志。一方面,它是重要的认识工具。正是由于有了“推断”,科学借助统计这一定量分析工具取得了巨大成就。象著名的基因论就借助推断统计方法而得。

(二)思想的腾飞

矩:统计学早期便有“平均”即一般代表值的思想,认识事物数量方面的一般性。引入概率论后,“平均”引申到“期望”,描述随机变量的集中趋势。与“平均”相对应,有对数据偏离“一般”程度的描述即“变异”,认识事物数量方面的差异。引入概率论后其内涵扩充到对随机变量离散程度的描述。“矩”源于力学研究,均数、方差同重心和转动力矩之间的类似促使统计上用“矩”来描述数据特征。其概念涵盖前述的几个参数,并扩充到多阶、多维随机变量特征的描述。“矩”体现了统计“求同察异”的思想,即在了解差异的同时认识事物的同质性。

估计:估计是据样本数据对总体参数所作出的“猜想”’其实质是一种类比,将对已知事物的认识拓广到更大范围。实际上有一个假定即样本、总体的同质性(同分布)。由于样本的随机性使得估计带有不确定性,便给出“区间”来对其描述。

检验:检验即先对总体特征作出一种假设,然后根据样本信息对这一假设的支持程度作出描述(假设正确性的判断),主要运用反证法、小概率原则等思想。检验与估计构成统计推断内容的两面,鉴于思维上推与证的不同而分别提出。

拟合:拟合就是对现象之间的联系、发展规律、变化趋势给予定量描述,是对事物间关系表现的一种抽象。也就是以一定的模型来反映现象及现象间的联系的发展变化,表现出联系的显性方面而抽象掉非显性方面。

相关:相关是客观事物普遍联系的哲学思想在统计上的具体化。统计所研究的对象之间往往表现出相随共变或相随共现的情况,相关便是对现象间这种联系的数量表现的描述、分析。通过对比关联现象变化的方向与程度,来研究它们之间是否有联系、联系的紧密程度和形式。

惯性:哲学上,客观现象都是有规律的辩证发展运动过程。任何运动都具有惯性,这种惯性表现为系统的动态性即记忆性。它反映现象未来行为与过去的行为有关这样一种动态思想,是“动态相关”,也是预测的思想基础,反映现象本身及现象之间关系发展、变化的规律性。

二、概率论引入统计学的启发

概率论引入统计学,使统计学思想方法有了质的飞跃,并成为统计学坚实的理论基础。这也给我们启发:统计学必须与时俱进,顺应时代而发展,不断完善方法体系,与其它定量分析工具、计算技术及其应用领域科学结合融会。

研究对象泛化:统计学是定量分析工具,首先便表现在对所研究的对象(社会经济现象、自然现象、精神思维等)的定量描述上(对象信息数据化),然后再做定量分析。最初统计学只能局限于现象数量信息做确定性的数量描述、分析,引入概率论之后,对研究对象便可以做随机性描述、分析。而实际工作中有时还必须对定性的、模糊的、混沌的甚至突变的等研究对象做定量的描述与分析,概率论便会有所局限,必须引入新的工具。比如引入模糊数学,对模糊性现象做定量描述分析;引入灰色理论,形成灰色统计思想等等。

电子技术发展:科技特别是计算机技术的发展使数据处理的手段得到提升,并对统计提出了新挑战。电脑、网络的出现一方面使统计学的研究对象(总体)成了一个结构复杂的系统,另一方面对数据的分析处理变成了算法。同时在我们面对的数量信息超大量化后,统计的“收集、分析数据”的任务、统计推断意义也就必然发生变化,等等。这一切都要求统计必须与计算机及其它科学联姻,如人工智能、神经网络理论等。

应用领域扩张:现代统计学是一多层次多门类的学科,几乎所有的科研都要借助这一定量分析工具。应用领域的不同,对这一工具的要求必然不尽相同。比如生物统计、保险统计与统计地理学在基础性方法一致的基础上各有与其相联系的实质性科学的特点。现代统计方法(包括概率论的成长、壮大)很大程度上来自一些实质性科研活动,这也就要求我们坚持以概率论等数理工具为基础的前提下紧密联系应用领域的实质性科学。

总之,统计学是一门生命力强大的科学,也是一门与时俱进的科学。顺应时代要求,不断借鉴其它方法科学,丰富统计方法,拓展应用领域。

第6篇

其中体育应用学的任务规律意义为:

1、有助于提高阅读、理解体育科技资料的能力;

2、有助于培养科学研究能力,提高科研水平;

第7篇

Abstract: The economic talent cultivation can not be separated from the statistics education, and also can not be separated from teachers with high-quality and super practical ability. Aiming at the problems of statistical faculty, this paper tried to make shallow recommendations to strengthen the social practice ability of statistics teachers, and hoped that the statistics teachers can strengthen the social practice, so that achieve the perfect combination of theory and practice, and do statistics teaching better.

关键词: 统计教师;社会实践;提高能力

Key words: statistical teachers;social practice;improve the capacity

中图分类号:G525 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2012)21-0242-02

0 引言

统计教育与社会实践相结合是统计现代化教育的基本特征之一。随着传统的、封闭的教学方式的改变,统计课已经由原来的单一的课堂教学转变为案例教学、社会调查、专业实习等形式多样的教学与实践的有机结合。随着教学体制的深化与改革,教学内容及教学方法的多样化,对统计教师提出了更高的要求:不但要求教师能在讲台上传授书本知识,又要求教师有牢固的专业知识和丰富的社会实践经验。只有同时具备这两项条件,才是当今合格的统计教师。

1 目前高校统计教师存在的问题

1.1 知识老化 现如今,知识经济时代,经济发展速度如此之快,社会实践中的统计也发生了巨大的变化,但是,教材依旧没有太大的更新,非常需要有大批的具有理论知识又有一线的实践经验的教师对现行的统计教材的内容推陈出新,使得统计教材既有丰富的理论知识,又有实用的实际操作技能。现在,有部分教师具有相当高的学历,但是没有实践经验,他们从大学课堂到讲台,缺乏对相应学科的动向的深入了解,拿不出贴近实际的案例和观点来更新教学内容。还有部分老教师,不学习新的知识技能,用十年前的授课内容与方法对十年后的学生进行着教学工作。

1.2 教学方法陈旧 由于缺少社会实践活动,教师表现出来的现象就是:从书本到书本的“注入式”的教学方法还在统计课堂上大量使用,而缺乏“启发式”的教学方法。案例教学也是从书本到书本,没有创新,没有变化。老套、陈旧的教学方法带来的是死气沉沉的课堂气氛,学生们不爱学,觉得没有用处,没有乐趣。教学方法的陈旧大大伤害了学生们学习统计学的积极性。

1.3 统计教师缺少社会实践能力 我这里的实践能力指的是实际解决企业决策统计分析等能力,并非单纯指用软件计算几个例题。相比会计专业的老师而言,很多会计教师都在外面兼职,把理论与实践相结合,会计教师自己实践经验非常丰富,也会产生良好的教学效果。但统计老师在这方面相对较差,似乎只讲课的多,具体在实践中怎么做,可以做什么,连统计教师自己都不知道。很多的时候会觉得自己的讲课有点纸上谈兵。学生有的可能不愿意学习,这其中也有一部分老师的责任。

1.4 教师的社会实践往往存在着走形式、混经历的缺陷 现如今,各高校非常注重教师的社会实践能力的培养,往往派教师前往企业实习实训。基于财务统计的特殊性,即:首先财务统计工作不同于其他的工作,他们需要熟练的人长期连续的工作,才能保证对单位的深入了解和对单位数据的更深层次的解读,需要与相关的工商、税务部门进行接触与交流,在与税务工商部门的工作交流中不允许出现任何一点点错误,否则企业就会遭受处罚,新人上路都需要时间的,所以,企业怕新手,那是“伤不起”的啊,也就是直接花钱买伤害。而且单位领导需要对工作者的人品和工作能力都要充分的了解,生怕单位的统计数据的不正确,会对决策者研判未来形势产生致命的打击。因此,企业并不真正欢迎的短时间下基层的教师。只有企业了解你的人品、能力等,觉得你能胜任时,才逐渐把相关的企业的数据资料交给你,逐渐放手让你去做。这个过程最快需要一至两个月,因为统计核算的周期最短是一个月。这个时间恰恰就是教师实训的最长期限。假如企业觉得你的能力不能胜任时,也就安排你做些表面的很肤浅的工作,这对教师并没有太大的提高,且教师在企业实践没有定量的考核,只要混够了时间,实习单位在《教师实践表》上盖个公章,回去就算实习完毕。