对统计学的理解(收集5篇)
对统计学的理解篇1
关键词：大数据；统计学；新形势
大数据是互联网时代的新型产物，这一理念是在一九八零年由美国的未来学家埃尔夫托夫勒提出的。到了二十一世纪，随着互联网技术的普及和运用，全世界的数据量大概每2年翻一倍，这说明人类在最近两年产生的数据量等同于以往产生数据量的总和。大数据虽然在我国发展较晚，但是从起步之后就一直蓬勃发展，尤其是最近几年，新的大数据采集、发掘、储存、探析类企业和组织逐渐建成，大数据在我国各行各业的使用日趋广泛，遍及信息、金融、商品销售等行业。
一、大数据和统计学之间的联系和差异
统计教育是以统计学理论和统计学在相应领域的使用为主的教育内容，所以想要分析大数据时代统计学教育所面对的挑战和改革，首先应该搞清大数据和统计学二者的概念，明白两者之间的联系和差异。
大数据和统计学之间是有密切联系的。首先，大数据虽然是通过巨型数据采集构成，构成主要涵盖非结构化数据和半结构化数据，和通常结构化数据不一样，但是它的根本依然没有离开数据的属性，统计学依然可以把大数据看做探究的主要方面。第二，大数据对于数据的通常处理过程是：搜集―统计解析―发掘―找到需要的信息，而统计活动的主要顺序则是：统计设计―数据采集―数据整理―数据解析―发现数量联系和规律，二者对于数据的处理方式在某些方面虽然有部分差异，但是基本过程也有很多相似的地方。第三，一方面统计学为大数据的研究提供基本方式，比如大量的观察、数据分组、相关解析等也是分析大数据的主要方式，另一方面因为在大数据探究和处理过程中应该借助新的信息技术，所以大数据的发展在很大范围里提升了统计学探究设施和方式，使现代信息设备和互联网技术在统计学的使用更加广泛。
大数据和统计学的主要差别体现在探究目标、数据处理对象和解析技艺上。大数据通过发现数据机遇和数据价值，寻求数据回报为最终目标，数据所触及的范围比较宽泛，运用遍布互联网、经济分析、财产管理、商业投资和医疗器械等方面，处理的数据主要是海量、全面性的非架构化数据和半结构化数据。然而统计学以发现数据后映射物体的自身关联和规律为目的，处理的数据主要为数量不大的结构化数据，使用概率论、非全面调查、抽样推断和相应回归解析等数理统计理论为探究方式。所以，相对于统计学，大数据不但在技术和工具的运用里更为全面和智能，和互联网技术的联结的也变的十分紧密，而且在所处理的数据种类和探究目标上都和统计学有所区别。
二、大数据时代给统计学带来的挑战
大数据和统计学虽然密切相关，但是两者在探究目标、数据处理和解析设备方面却有着很大的不同，人类步入信息时代之后，随着非结构化、半结构化的大数据的比例急速上涨，互联网技术在数据采集和处理中的运用日渐宽泛，大家对数据价值和数据回报的追求更加猛烈。怎样汲取大数据探究里的价值理论，使受教育者把握良好、先进、适用的数据搜集、解析和处理的技术。在大数据时代统计教育将会面对的挑战主要表现为以下几点。
（一）对教育内容的挑战
当下统计学专业教育内容主要是概率论和数理统计、抽样抽查、统计形式和有关的统计运用学科，基本以结构化数据为主要的处理对象，而对非结构化和半结构化数据的解析和设备的运用则触及很少。然而，依据大数据时代对数据处理高端人士素养和技术的需求，目前统计学的内容已经不可以满足非结构和半结构的海量数据探究和商业运用对人才培育的需求。所以，统计学的教育应该看清形势，以对统计专业人士的现实需要为核心，不停地提升原来的科目内容，开设新的课程，才可以确保教育内容跟上大数据时代前行的步伐。
（二）对教育方法的挑战
目前统计学教育模式以课堂教育为中心，主要以老师讲解为主，注重理论，忽略应用，注重方式讲解，忽略技能培育，并且教育方式单调，教育方法陈旧，教育组织的合作观念较弱。所以现在的统计学教育方法已经不适合大数据时代对全面性数据处理和分析人才的素养需求，应该在教学方法上展开调适和改革。
（三）对人才培育方式的挑战
目前统计学教育方式以给予学生知识，培育政府、企业、事业单位需求的统计任务人才和学校、科研组织需求的统计教育和研究人员为主要内容和目的，另外大多高校老师综合素养不够，本专业之外的知之甚少，实验室的建成和设施的更新速度落后，形成培育出的学生偏重于公式推导、运算和数学模型解析，知识构架以数理认知为主，在经济学、管理学、计算机学等领域的认知较少，知识探究和观察的目光短浅，解决现实困难的能力不足。大数据时代虽然需要统计人才拥有数据处理和解析所需求的基础素养和技术，但是更加侧重它从海量的数据里掌控市场机遇，发现和发掘商业价值，为所处行业制造利益的内在潜力、奋发精神和探究欲望。
三、新形势下统计学的改革
信息时代对于统计人员的素质提出了更高的需求，统计学的教育方式也需要进行部分改革。
首先，统计人员应该提升对于新技术的敏感性。因为信息技术的不断发展、不断更新，这就需要统计人员具备职业敏感性，及时学习和理解新技能，能在大数据的环境下熟练运用专业技能。其次，统计人员应该提升团队合作意识。作为统计人员不仅要做好本职工作，还要及时了解团队内部各成员的工作进展状况，相互学习、互相共享信息资源。最后，统计人员应该具备自主创新能力。信息化社会的知识更新十分迅速，统计人员唯有不断学习、不断革新，才能够适应大数据时代的需求。
结语
大数据和统计学两者在本质、探究目标、数据处理对象和技能工具等部分，有联系也有差异。大数据时代的到来不但对统计学的固定探究方式和价值观念带来一定的冲击，并且致使统计学教育面对在教师知识结构、教育内容、教育方式和人才培育方式等方面的众多挑战。所以，为了适应大数据时代的发展潮流和培育更加有效、素养更高、适应能力更强的统计专业人才，统计学教师和统计教育都需要跟上时代，积极做出对应的调整和改革。（作者单位：太原市统计局调查监测中心）
参考文献：
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[3]游士兵，张佩，姚雪梅.大数据对统计学的挑战和机遇[J].珞珈管理评论，2013，02：165-171.
对统计学的理解篇2
关键词：概率统计教学；教学改革；统计建模
中图分类号：G642.0文献标志码：A？摇文章编号：1674-9324（2013）05-0052-02一、引言
在人类迈进21世纪的今天，无论是国民经济管理和公司、企业的经营决策，还是科学研究都越来越依赖于数据的统计分析。当面对着海量的数据和纷繁复杂的信息，如何迅速有效地从中找到事物发展变化的规律，是我们面临的重要课题。统计建模是以统计分析软件（如SPSS、SAS、R语言等）为工具，利用各种统计分析方法对批量数据进行探索分析，然后根据经济理论建立模型，通过对模型的分析和求解等一系列过程达到充分揭示数据背后的因素、诠释社会经济现象的目的。可以说，统计建模将统计思想、统计方法、经济管理理论和计算机技术完美地结合起来了，它能带动以数据分析为导向的统计思维，能为社会的经济管理提供更好的思路和对策。因此，将统计建模引入概率论和统计学的教学过程之中，对于促进概率论和统计学教学的改革，提高学生统计素养及应用概率统计知识解决实际问题的能力是十分必要的。
二、将统计建模引入教学过程的必要性
1.能提高学生学习概率统计学的兴趣。兴趣是学生积极获取知识、提高技能的强大动力。如果我们的教学还是停留在抽象、枯燥的概念讲述和定理、公式的推导，如何能激起学生学习的兴趣？我们认为很多学生之所以对课程学习不感兴趣，其根本原因是课程学习仅仅是和教室的情景相关联，应付考试成了学生学习该门课程的主要动机。统计建模能让学生充分感受和体验综合运用概率统计知识和方法解决实际问题的思维过程以及概率统计这门学科在解决实际问题中的价值和作用。当我们在教学过程中首先提出现实中碰到的问题让学生去分析、调查、研究，然后引导学生上升为概念、性质和理论，最后通过统计建模使问题得到圆满的解决，并且在解决问题的过程中让学生体会统计的思想和学习统计知识，学生必然会在探索、创造的过程中感受到统计学的魅力和创新思维的乐趣。
2.能加深学生对统计思想的理解和提高解决实际问题的能力。从历史上说，较早期数理统计方法的研究是密切结合种种实际问题进行的。例如，1710年阿布兹诺特考察生男生女的机会是否均等的问题，其所用方法包含了近代假设检验理论的若干思想。再如概率史上有名的分赌本问题：A、B二人，各下注赌金a元，每局个人获胜概率都是1/2，约定：谁先胜S局，即赢得全部赌金2a元，现进行到A胜S1局、B胜S2局（S1和S2都小于S）时因故停止，问此时赌金应如何分配给A和B才算公平？通过这个在当时来说较复杂问题的探索，对数学期望及其与概率的关系，有了启示。有的解法，特别是巴斯噶的解法，使用或隐含了若干直到现在还广为使用的计算概率的工具，如组合法、递推公式、条件概率和全概率公式等。可以说，通过对这个问题的研究，概率计算从初期简单计数步入较为精细的阶段。这些以及概率统计史上的其他例子说明：概率统计方法的研究只有与实际问题结合才会有活力。统计思想不是凭空创造的，往往来自于实际问题。可以说，统计思想和实际应用是相辅相成的，统计思想来源于实际应用并在实际应用中起指导作用；同时，通过实际应用我们又能加深对统计思想的理解与体会。因此，概率统计的教学要把统计思想和实际应用结合起来。如何让现代学生更好的理解统计思想和提高解决实际问题的能力呢？这需要教师从丰富的现实生活中找素材，提出问题让学生思考解决，增强学生利用概率统计解决实际问题的“欲望”。同时，在教学过程中要以实用为原则，对一些定理公式的讲解应少做推导，多讲其背景、思想及应用，这样才能有利于学生实现由知识向能力的转化。
三、提高统计建模能力的探索与实践
1.注重学生运用统计工具解决实际问题能力的培养。传统的统计学教学内容比较枯燥和抽象，统计推断与统计分析等知识对学生的数学基础又有较高的要求。因此，在教学中难以调动学生学习统计学的积极性，这就要求教师改变教学思路。在教学中不能简单地介绍原理、方法及讲解课本例题。在教学实践中，描述统计这部分的内容我做如下处理：先让学生自学和参与社会实践调查，然后通过案例的形式讲述数据的分组、数据的展现形式和数据的特征及度量。对推断统计的内容，我以案例导出统计分析、统计推断的原理、方法和适用范围，然后布置作业，要求学生应用这些原理和方法对社会经济活动中存在的问题进行统计分析。在学期末，我会布置一个大作业，要求学生利用所学的统计知识建立统计模型，解决实际问题。这样，一方面可以培养学生在现实生活中发现问题、提出问题、分析问题并寻求解决问题的能力，另一方面还可以激发学习兴趣，调动学生的主动性、积极性、创造性。
2.加强统计软件教学，提高学生数据分析的能力。现代社会对数据的分析、处理和应用都离不开计算机。没有掌握一种统计软件，对数据的分析和处理就无从谈起。因此，我在教学过程中非常注重学生对统计软件应用的熟练程度。非统计学专业的学生学习SAS和R语言这两种软件有难度并且耗时多。因此我们在实际的教学过程中选用Minitab软件作为辅助教学工具。Minitab也是国际上流行的一个统计软件包，其特点是简单易懂，学习起来非常方便。与SAS、SPSS统计软件相比，Minitab要小得多，但其功能并不弱。Minitab提供了对数据进行分析的多种功能，包括：基础和高级统计、多元统计分析、方差分析、回归分析、时间序列分析、非参数统计分析、模拟和分布、试验设计、质量控制、可靠性分析、多变量分析和绘制高质量三维图形等。另外，Minitab还具有许多统计软件不具备的功能——矩阵运算。所以充分利用该统计软件，将会极大地提高统计课的质量与效益。我一般在学期第一次课就把这款软件介绍给学生，让学生先摸索和操作一周。一周后，我再利用2个课时介绍和讲解该软件的功能和基本操作。根据我的经验，学生学习该软件的积极性很高，并且在使用软件的过程中自觉不自觉地学习了相关统计知识。对一些学有余力的学生，我们要求他们学习SPSS统计软件。相对来讲，SPSS统计软件更专业一些。
在实际的教学过程中，我一般先讲授统计学的基本理论和分析方法，然后通过课堂演示，讲解软件中数据分析的基本知识和理论及详细的操作过程，最后让学生上机操作掌握。利用多媒体技术和统计软件我们将统计理论知识的教学、现代化计算和分析工具的应用、实际案例的解决三者完美地结合在一起。通过教师的现场讲解和示范，学生练习及现场答疑解难，教学效果相当好。我在实际教学过程中采取3+1的教学模式，即教师课堂讲授的课时数与学生上机操作的课时数之比为3：1。在上机实验之前，先布置好作业，部分作业的内容是开放的。我把一个教学班级一般分为7～8组，每组6～7名学生，以组为单位完成作业。上机操作完成以后，各小组要陈述并展示所做的工作。
四、结语
现实世界中，哪里有不确定性，哪里就有统计。新时代的大学生应当而且必须具备良好的统计分析能力。因此，教师要大胆探索教学改革的方法，引导创新，注重实践。把统计建模与概率统计教学结合起来是一种良好的、切实可行的教学改革。只要我们在教学的各个环节中注意加强建模意识的培养，就能让学生深刻理会概率统计的思想并感受到概率统计的乐趣。同时，也能使学生自觉地应用概率统计知识、方法去观察、分析、解决实际问题。
参考文献：
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[2]葛玉丽，徐少贤，邵曙光.在概率统计教学中融入数学建模思想的教学探讨[J].南阳师范学院学报，2010，（12）：86-88.
[3]凌旭东，陈香.概率统计课程教学方法的探索与思考[J].科技信息，2011，（35）：280-281.
对统计学的理解篇3
关键词：热力学与统计物理学；国家精品课程；统计热力学体系
“热力学与统计物理学”（简称“热统”）是我国高等院校本科物理专业的一门必修课程，是研究物质有关热现象（即宏观过程）规律的理论物理课，也是普通物理“热学”的后续课。内蒙古大学“热统”教学组在20多年教学实践中，不断更新教育观念，探索课程教学体系的改革，逐步建立了以微观理论为主线的教学体系，建设了首门“热统”国家精品课程（2004年）——“统计热力学”，陆续出版了配套教材[1]和学习辅导书[2]。
一、关于“热统”教学体系的思考
关于热现象的理论包括两部分，即宏观理论——“热力学”和微观理论——“统计物理学”。我国目前的“热统”课程由早年设置的“热力学”和“统计物理学”两门课程合并而成，一直沿袭“热”、“统”相对独立的“一分为二”教学体系[3-5]。教学内容安排大体以学科发展历史和认识层次为序，由唯象到唯理，由宏观到微观。这种体系十分成熟，在多年教学实践中获得很大成功。随着科学技术和人类现代文明的飞速发展，人们认识世界的条件、增长知识的方式和获取信息的渠道发生了质的变化：昔日深奥难解的名词，今天已可闻之于街巷；诸多科学概念的理解，逐渐变得不很困难。在这种知识氛围和学习环境下，从中学到大学的物理教学内容均在不断地改革和深化。同时，现代科学成就在高新技术中的广泛应用向21世纪人才培养提出更高的要求。这一切，催动着大学物理课程改革的进程，也激发起我们对传统体系的思考。
从“热物理”系列课程改革现状来看，一方面，普通物理“热学”课程的内容已进行了必要的深化和后延，原有“热统”课程与现行“热学”课程内容出现较多重复。仅以汪志诚著《热力学·统计物理》[5]和秦允豪著《热学》[6]为例，二者内容重叠约为1/3。过多重复造成学习时间与精力的浪费，甚至引发学生的厌学情绪，使学习效益降低。另一方面，飞速发展的高新技术拉近了基础理论与应用技术的距离，就热物理而言，无论实际工作中的应用，还是继续深造时的基础，都对“热统”课程教学提出更高的要求。增加课程的统计物理比重，深化微观理论的系统理解势在必然。此外，改革开放以来，我国高等教育从学制到专业及课程设置均有较大幅度的变动，“热统”课教学时数多次削减（1208672、64），课堂教学的信息量和效益问题变得更加突出。面对这种形势，各校对“热统”课程的内容进行了不断的改革，逐步增加统计物理比重，努力减少和避免与“热学”的重复。然而，由于没有触动“一分为二”的体系，大量的简单重复难以避免，“热力学”内容仍然偏多，实际教学中统计物理的系统性难以保证。
针对上述问题，我们从体系结构着眼，对“热统”课程进行了较大力度的改革[1]。我们的改革思路是：打通“热物理”宏观与微观理论的壁垒，融二者为一体，削减学时、充实内容，有效地避免与普通物理的简单重复，提高教学效益；以微观理论为主导，确保统计物理体系的完整性与系统性，增加课程的先进性与适用性。在上述思想指导下，构建了“热统”课程的“统计热力学”体系。新体系从根本上解决了热物理课程中理论物理与普通物理之间层次交叠、内容重复的问题；大幅增加统计物理比重，使其理论及应用内容在总学时中占到3/4以上。
二、统计热力学体系的特色
统计热力学教学体系的主要特色是：热物理学以微观理论为框架；微观理论以系综理论为主线；系综理论以量子论为基础。体系知识结构框如上图所示。
1．以微观理论为框架，融微观与宏观一体
“统计热力学”以微观理论——统计物理为主导，建立了从微观到宏观、完整自恰的理论体系。
在传统的“一分为二”体系下，学生往往将过多精力用于热力学计算，不能很好地理解统计物理的理论体系，容易将热现象的宏观和微观理论割裂开来。本体系从微观理论出发，用统计物理理论导出热力学基本定律，讨论体系热力学性质，给出统计物理概念与宏观现象的对应，融热现象的微观、宏观理论于一体，结束了两种理论割裂的传统教学格局，提高了认识层次。同时，使理论物理与普通物理的分工更趋合理，便于解决传统体系难以避免的“热统”与“热学”过多重复问题。
本体系按照统计物理学的知识框架，将主要知识点划分为孤立系、封闭系和开放系等三个模块（参见上图）。各块均首先给出相应的统计分布，进而引入热力学势（特性函数），导出热力学基本定律，再用微观和宏观理论相结合的方法研究具体系统的热力学性质。例如：在孤立系一章，从等概率基本假设出发，引入统计物理的熵，导出热力学第一、第二定律，进而研究理想气体的平衡性质。在讨论封闭系时，从正则分布出发，引入热力学势——自由能，给出均匀系热力学基本微分式，进而导出麦克斯韦关系，介绍用热力学理论研究均匀物质宏观性质的方法，再具体讨论电、磁介质热力学、焦-汤效应等典型实例。同时用正则分布研究近独立子系构成的体系，导出麦-玻分布，介绍最概然法；进一步导出能均分定理，介绍运用统计理论研究半导体缺陷、负温度、理想和非理想气体等问题的方法。对于开放系，首先导出巨正则分布，再引入巨势，给出描述开放系的热力学微分式，研究多元复相系的平衡性质，讨论相变和化学热力学问题；用量子统计理论导出热力学第三定律，讨论低温化学反应的性质。另一方面，考虑全同性原理，用巨正则分布导出玻色、费密两种量子统计分布，给出它们的准经典极限——麦-玻统计分布，并运用获得的量子统计分布分别讨论电子气、半导体载流子、光子系的统计性质和玻色—爱因斯坦凝聚等应用实例。
2．以系综理论为主线，完善统计物理体系
与国内现流行体系不同，“统计热力学”的统计物理以“系综理论”为基础，具有更强的系统性。
现流行体系为便于学生理解，大多先避开系综理论，讲解统计物理中常用的分布和计算方法，如近独立粒子的最概然分布、玻耳兹曼统计、玻色统计和费米统计及其应用等，而在课程的最后介绍系综理论有关知识[5]。这种体系除内容不可避免地出现重复外，还在一定程度上牺牲了统计物理的系统性。在实际教学中，为了阐明有关分布和统计法，往往不可避免地运用如等概率假设、配分函数、巨配分函数等系综理论的基本概念，难免出现生吞活剥、“消化不良”的弊端。从体系实施现状来看，不少院校因学时有限，在热力学和基本统计方法的教学之后，对系综理论的介绍只能一带而过，学生难以完整掌握统计物理理论。
我们多年采用系综理论为主线的教学实践表明，“统计分布”与“系综”的“分割”是不必要的。本体系首先引入“系综”概念，将整个“统计热力学”的基础建立在系综理论之上，从一个基本假设——等概率假设（微正则系综）入手，渐次导出各种宏观条件下的系综分布，建立配分函数、巨配分函数等基本概念，给出相应的热力学势和热力学基本微分公式；同时，顺畅地导出如最概然分布、玻耳兹曼统计、玻色统计和费米统计法等常用分布和计算方法，并用于实际问题。在教学过程中，力求循序渐进地阐明统计物理的基本理论，使学生准确、清晰地掌握统计物理的基本概念，对热物理理论有完整系统的理解，能够全面、灵活地运用，为进一步学习更高深的知识和了解物理学的最新成果奠定扎实的基础。
3.以量子理论为基础，认识微观运动本质
为使学生准确认识微观运动本质，“统计热力学”将系综理论建立在量子论的基础上，而经典统计则作为量子统计的极限给出。
传统体系多从经典统计入手，然后进入量子统计。我们教学实践的体会是，物理学历史上由经典论到量子论的认识过程没有必要在统计物理教学中重演。通过现设“普通物理学”课程的学习，学生已理解微观运动遵从量子力学规律，并具备了一定的量子论知识基础，在量子论基础上建立统计物理理论顺理成章。事实上，微观运动的正确描述须用量子理论，而量子统计与经典统计就统计规律性而言并无本质区别，经典统计只是量子统计的极限情形而已。以量子论为基础构建统计物理体系，更有利于学生尽快认识事物的本质，迅速进入对前沿科学的学习。
三、关于体系的兼容性——几个共同关注的问题
“统计热力学”以系综理论为主线，以量子论为基础,大幅提高统计物理比重，适当地增加了课程深度。在课时缩减，招生规模扩大的形势下,实施上述改革更有一定风险和难度。另一方面，新体系能否与流行体系兼容，也是国内同行普遍关注，需要在优化改革方案过程中解决的问题。为化解难度，提高兼容性，在体系建立和教学实践中，我们着力解决了以下几个问题：
问题之一：量子理论与系综理论理解困难问题。如前所述，学习本体系前应具备一定的量子论知识。目前国内物理专业的“热统”课程多排在“量子力学”之前。这就不可避免地出现了“前量子力学”困难。为解决这一问题，我们在课程引论中安排了量子论基本知识的讲授，介绍量子态、能级、简并、全同性、对应关系等概念。如此处理，再结合普通物理“原子物理学”中学到的量子力学初步知识，学生就能够较好地接受“量子统计”有关概念。此外，我们将“量子态”和“量子统计法”两个初学者较难理解的概念做分散处理：分别在第1章引入“系综”概念之前和第6章巨正则系综概念之后讲授，既分散了难点，又使概念和运用衔接紧密，有利于及时消化。
系综理论是统计物理中最核心、最抽象的内容，也是统计物理教学的难点。国内流行体系将系综理论与常用统计分布及计算方法分离，安排在课程最后集中单独介绍。我们实践的体会是，这种处理将多个难点（三种系综及相应热力学关系）集中，增加了学生的理解困难；加之系综概念孤立于基本统计方法和应用之外，更显抽象枯燥。学生学后或觉不知所云，或难纵观全局，终致应用乏力。鉴于此，我们遵循由表及里、由浅入深、循序渐进、层层推进的认识规律，将系综的基本概念和三个系综分散在七章中穿插讲授、逐步深入，并及时运用理论对相应系统的性质加以讨论。这样做，可分散认知难点，并及时结合应用，实现宏观微观的交错，避免枯燥无味的困惑，既保证了热物理理论的系统性和完整性，又解决了系综理论为主线的教学困难。
问题之二：关于最概然法与麦-玻统计问题。最概然（可几）法与麦克斯韦-玻尔兹曼（麦-玻）统计法，是统计物理中应用较广的两个方法。采用系综理论为主线的教学体系，是否会影响这两种方法的学习和运用？这也是国内同仁关注的问题之一。在新体系课程改革和教材编写中，对这两部分内容均给予充分的注意。在第三章（封闭系）导出正则分布和相应热力学公式之后，用两种方法导出麦-玻分布：一是作为近独立子系的平均分布，由正则分布导出；二是从微正则系综出发，用最概然法导出。同时还由麦-玻分布给出热力学公式，并讨论几种分布之间的关系，给出分布的应用实例。实践表明，这种处理模式能全面深化学生对最概然法与麦-玻分布的理解，以致在应用中得心应手；还能强化对系综理论和统计物理体系的理解。
问题之三：热力学基本方法掌握问题。热力学作为一种可靠的宏观理论，从基本定律出发，通过严格的数学推演，系统地给出热力学函数之间的有机联系，将其用于实际问题。深入理解热力学定律的主要推论和热力学关系，熟悉它们的应用，掌握热力学演绎推理方法，是“热统”课程不可或缺的内容。“统计热力学”体系以微观理论为框架组织教学，是否会削弱学生在热力学理论的理解和应用方面的训练？对这个问题，国内同行关注有加，各见仁智，也是我们在课程改革中始终注意的问题。我们的处理模式是：打通热物理宏观与微观理论的壁垒，针对不同宏观条件，在相应章节给出各种系综分布，然后导出热力学公式，并插入相应的热力学理论训练内容，确保足够篇幅讨论平衡态的热力学性质。例如：在建立封闭系的正则系综理论后，插入“均匀物质热力学性质”一章，集中讲授麦克斯韦关系、基本热力学函数和关系、特性函数等概念，介绍热力学基本方法和对典型实例的应用。建立开放系的巨正则系综理论后，又集中介绍与之相关的相平衡、化学平衡等问题的宏观理论。事实上，热物理的微观和宏观理论相得益彰、不可分割。在学习运用统计物理研究宏观过程的规律时，势必也会反复地运用热力学函数、公式和相应方法，使学习者得到相应训练。此外，再提供一定数量的习题，辅之以课外练习，以达到“学而时习之”的效果。这样，新体系虽然大量削减纯粹“热力学”内容，并未削弱对热力学理论的理解和方法的训练，相反可使其得到加强和升华。
内蒙古大学“热统”教学组近20年的课程改革和教学实践证明，用“统计热力学”体系组织本科物理专业“热统”课教学是可行的。采用同样的体系和教材，适当取舍内容，在应用物理和电子科学技术专业组织2学分“统计物理”教学，亦取得一定的经验，其效果令人欣慰。毋庸置疑，笔者主张统计热力学体系，丝毫无意否定“热统分治”的传统教学体系。两种体系，各有千秋，互补互鉴。究竟采用何种体系组织教学，还应视培养目标、师资力量、学生状况等，因地制宜地选择。
参考文献：
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对统计学的理解篇4
现代统计学创立于17世纪的欧洲，于20世纪初随科学技术的发展而进入快速发展期。统计学是应用数学的一个分支，通过利用概率论建立数学模型，研究数据的收集、整理和分析，它能够帮助人类正确分析所占有的信息，从而逐步认识数量化的客观世界，在各领域科学研究工作中扮演着重要角色，形成了众多分支学科。我国卫生部科教司于1983年编印的《医学硕士学位研究生培养方案汇编（第一辑）》中已将医学统计学列为医学专业硕士研究生的公共必修课，是培养研究生科研思维和创新能力的关键课程之一。
一、硕士研究生医学统计学教学中存在的问题
1.医学研究生知识结构存在缺陷。医学统计学是应用概率论和数理统计学的原理、方法，研究医学信息的搜集、整理与分本文由论文联盟收集整理析方法的学科，是统计学的重要分支之一，其理论基础较为抽象、深奥。而在我国传统的医学教育中，大多数医学专业开设的高等数学课程学时有限，教学内容缺乏深度和广度，加之不同院校、专业本科教育阶段医学统计学教学参差不齐，使得进入研究生教育阶段的医学生面对抽象的统计学理论、复杂的统计学计算感到无所适从。尤其是多元统计分析方法教学的逐步开展，更是加重了学生的学习负担。学生普遍认为统计学枯燥、抽象、难懂，导致自信心不足，极大影响了学习积极性，使得医学统计学教学效果很难令人满意。
2.传统医学统计学教学重点难以突出。医学统计学教学目标是使学生掌握医学统计学的基本概念、基本方法和基本技能；掌握科学研究的统计设计原则和思维方法，并培养学生收集、整理和分析资料的能力。因此，医学统计学教学重点应该是统计学理论和方法的用途、统计学处理结果的正确分析及科学逻辑思维能力的培养等。而目前医学统计学理论课教学内容陈旧、手段滞后，教学方法单一，多局限于单个统计学方法的介绍和典型实例的验证，主要教学内容突出体现在公式意义、计算过程等内容的讲解，对统计学方法体系缺乏系统性的认识，使学生错误地认为医学统计学就是数学、就是计算，从而将主要精力放在了统计公式的记忆、结果的精确计算等方面，忽略了统计方法选择、结果解释与评价等统计学的核心内容。
二、spss统计软件的优势
spss全称为statisticalpackageforsocialsciences，即社会科学统计软件包，是目前世界上最具权威的统计软件包之一，在自然、社会科学各个研究领域均得到广泛应用，在统计学理论及实践教学中拥有明显的优势。
1.软件操作方式简便。spss统计软件包采用菜单加对话框的操作方式，多数情况下无需使用专用的程序语言，界面设置较为人性化，只需通过鼠标点击即可完成统计分析，更易被非专业人员掌握。其结果输出形式简洁，可读性强，能够通过激活文本、统计图、统计表等编辑器进行编辑，也可直接导出至word、powerpoint等办公软件系统使用。
2.数据处理功能强大。spss统计软件包可以直接读取spss、excel、dbase、ascii、access、foxpro、sas等数据文件；能够对数据进行名称、类型、结构等修改，变量变换方式全面；可以合并不同数据库生成新的数据文件；数据库保存、导出形式多样。软件处理数据量大，可以满足各种科研、教学数据分析的需要，并能最大限度实现数据共享。
3.统计分析方法全面。spss统计软件包通过不断的版本升级，增加新的统计分析模块，完善统计分析功能。目前，spss除具有描述性统计、单变量分析、非参数检验、统计图形绘制与编辑等常规统计学分析功能外，还拥有多元相关与回归、logistic回归、聚类分析、
因子分析、判别分析、主成分分析、生存分析、分类树、时间序列分析等完善的多因素统计分析功能，上述功能均可通过菜单实现。对于如条件logistic回归分析等部分菜单中未提供的统计功能，则可以利用简单的编程予以实现，进一步增强了软件的适用性，使spss软件在日常工作中的应用更加灵活高效。
三、spss软件融入传统医学统计学教学体会
1.多媒体教学的普及为spss软件进入医学统计学课堂提供了硬件支持。多媒体辅助教学是依靠各种现代化的媒体设备，使传统静态的理论课教学形式动态化，极大地提高了课堂上信息的占有量，能够充分利用有限的授课时间拓展学生的知识面，激发学习兴趣，提高学习效率。在医学统计学理论课教学实践中，多媒体技术的广泛应用为统计软件教学提供了技术平台，使得在教学过程中通过建立链接灵活调用统计软件参与数据分析，使现代化的计算分析工具与传统的统计理论教学有机地结合起来，使学生明白统计理论及方法如何在专业领域中应用，提高了学生解决问题的能力。
2.spss软件与医学统计学教学同步进行实现了教学内容的相互补充，突出了教学重点。一般情况下，spss统计软件常常作为一门独立的课程在研究生或本科生中开设，这容易使软件课教学脱离了统计学基础而成为单纯的软件使用说明，很难使学生对软件有更深入的理解，结果学生在日常使用统计软件时，难免会出现虽然能操作但却存在不同程度的统计方法错误这一现象。将spss统计软件引入医学统计学理论课教学，可以帮助学生从繁杂的公式记忆和计算工作中解脱出来，从而使其注意力转移到对统计学方法的理解和对统计结果的分析判断上，充分体会到统计学解决问题后所带来的快乐，有助于提高学生对统计学的学习兴趣及创新能力、动手能力的培养。同时，医学统计学理论、方法的学习也可以提升学生对spss软件各种分析功能的认识，实现不同功能的及时比对，帮助学生全面理解不同分析方法对统计资料的要求，有效避免统计分析方法的误用，使分析结果更加科学合理。
对统计学的理解篇5
教材是教师教学和学生学习的主要依据,是体现教学内容和教学要求的知识载体,贯穿整个教学过程。国内现有《生物统计学》及相关教材有20余种,每本教材都有自己的特点和针对领域,有的还附有相关统计软件知识的介绍和应用[2～4]。河南师范大学生命科学学院是较早开设生物统计学课程的高校之一。开设之初是选修课,没有固定的教材,教师将主要讲授内容以讲义的形式发给学生,重点介绍常用的统计学原理和生物统计学的方法,所选案例亦是生物学试验中常见的。随着培养方案的完善和专业设置的调整,1997年该课程调整为全院必修课。目前,是我院生物科学专业的专业必修课,是生物技术专业和水产养殖专业的专业限选课。在多年的教学过程中,随着生物学的发展和统计软件的应用,该课程的教材也从讲义到科学出版社四版《生物统计学》及其配套的《生物统计学学习指导》[1,5～8]。笔者就四版教材建设中的体会与实践进行分析。
1《生物统计学》(第一版)
统计学是以概率论为基础的,因而生物统计学必然与抽象复杂的数学知识相联系。生物统计学的理论性和实践性均较强,而且涉及的内容、公式和抽象概念较多,需要一定的数学基础和较强的逻辑推理能力,但由于生物学科的特点,生物统计学相对应于概率论与数理统计是“拿来主义”,一般不过多讨论其数学原理,而是在简单介绍统计原理的基础上重点介绍具体分析方法的应用。教学组在多年教学实践工作的基础上,1997年在科学出版社出版的《生物统计学》[5]就充分体现了这个特点。书中内容主要侧重于各种统计方法的应用,在统计原理方面,一般只作概念上的介绍和公式的简单推导,对有些较复杂的统计公式则只给出公式,其目的主要是为让读者不但对统计学原理有较全面的了解,更重要的是结合实例了解和掌握各种常用统计方法。在内容的编排上,全书共分十二章,概括起来主要有五个方面:第一章至第三章介绍统计和概率的基础知识,包括生物统计学的概念和内容、数据的搜集与整理、平均数和变异数的计算、概率和概率分布等;第四章、第五章介绍统计推断,包括样本平均数的检验、样本频数的检验、方差同质性检验、非参数检验和检验;第六章至第九章介绍统计分析方法,主要内容有方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的曲线回归分析、多元回归与相关分析、逐步回归分析、多项式回归、协方差分析;第十章、第十一章介绍抽样与试验设计,主要包括抽样误差估计、抽样方法、抽样方案制订及常见的试验设计如对比设计、随机区组设计、正交设计及其相应的统计分析方法;第十二章对多元统计分析进行了简单介绍。每章都附有一定数量的思考练习题,供读者参考。
2《生物统计学》(第二版)
根据教学安排和生物统计学应用的需要,在教材使用反馈意见的基础上《生物统计学》(第二版)[6]于2000年在科学出版社出版。与第一版相比,各章节做了大幅度调整,将全书分为十四章,补充了拉丁方设计和裂区设计两种试验设计方法,将抽样原理和方法、常用试验设计及其统计分析放在了可直线化的非线性回归分析之后进行介绍,使章节编排体系更符合读者学习的要求。第一章至第三章分是基础理论,包括概论、试验资料的整理与特征数的计算及概率与概率分布。第四章至第六章介绍了具体的统计分析方法,分别是统计推断、检验和方差分析。第七章、第八章主要介绍试验设计的相关内容,包括抽样原理与方法、常用试验设计及统计分析。前面所涉及的统计分析内容主要是针对一个变量而言,之后的章节则主要介绍两个及多个变量的分析方法,第九章、第十章是关于一元回归和相关的内容,分别是直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析。第十一章至第十四章介绍了协方差分析、多元回归与多元相关分析、多项式回归分析和多元统计分析简介。书中增加了对全文关键词汇和术语的索引,并在书后附上了各章部分思考练习题的答案。在例题上进行了重新编排,以使所选例题更能反映本章的内容且便于读者的学习和理解。
3《生物统计学》(第三版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养的要示,在第一版、第二版的基础上,对教材内容重新进行了编排、审核并增加了部分内容,于2005年在科学出版社出版《生物统计学》(第三版)[7],并被列为21世纪高等院校生物科学系列教材。与之前相比,此版教材突出了以下3个特点:(1)内容丰富:增加了平衡不完全区组设计、倒数函数曲线、通径分析等内容;(2)编排科学:全书分解为十六章,各章节的安排更加注重了内容的循序渐进,并在每章之首增加了本章提要,总结该章节的主要内容,并列出了难点和重点;(3)针对性强:内容突出了本教材主要作为生物学专业教材这个重点,所选例题均为均为生物学试验中的案例。另外,随着计算机统计软件的发展和应用,统计软件是在统计学研究中必不可少的应用工具。目前的统计学软件,相关的统计分析方法及术语多以英文形式给出,只有掌握了相关术语的英文表达,才能更好地应用软件,否则只会导致统计分析的误用。在此版的修订中,对主要概念和术语增加了英文标注,并重新编排了中英文对照索引,以便于学习和检索。此版还对统计分析中学生易引起歧义的内容进行了修订,例如,方差分析是统计学常用的分析方法之一,对方差分析基本原理的理解是正确运用方差分析的前提。在教学中,要求学生正确理解方差分析中的处理数和组内重复数的含义和统计学意义。原来的教材中,例题中的处理数k和每处理下的重复数n的数量值是一样的,这样学生学习起来容易产生混淆,在这次修订中对例题进行了更换,以使学生很容易掌握n、k的含义及特征。
4《生物统计学》(第四版)
为适应21世纪生命科学发展和生物学人才培养对生物统计学教材的要求,在本书前三版的基础上,按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则对全书内容重新进行了精简和编排,于2008年出版《生物统计学》(第四版)[1],并被教育部列为普通高等教育“十一五”部级规划教材。与前三版相比,本书具有以下特点:(1)突出以本科教学为重点,注重与多数高校生物类专业目前生物统计教学要求的适应,精简了多元统计分析等部分较深的内容和平衡不完全区组设计、拉丁方设计、非参数检验等不常用的内容,将全书缩编为十四章。教材内容更侧重于各种统计方法的应用,而对复杂的统计原理只做概念上的介绍和公式的简单推导,目的是让读者在全面了解统计学原理的基础上,结合实例了解和掌握各种常用统计方法。(2)根据生命科学研究的发展和要求不断进行补充和调整教材内容,在内容结构安排方面,对全书各章节进行了部分调整,将直线回归与相关分析、可直线性的非线性回归分析放在抽样原理与方法和试验设计的前面,以使本书更加系统,便于本课程基本内容的教学。生物统计学分为统计分析和试验设计两大部分内容。此版教材在介绍统计学的基本理论之后,全面介绍各种常用的统计分析方法,然后是试验设计的内容。各章节安排循序渐进,具有一定的深度和广度。(3)更换和调整了部分例题和习题,对部分表达不甚清晰的部分进行了修订。在选用例题时,选择生物学各个分支典型例子,并着重突出生物专业及相关专业教材的重点。同时在各章后附上重新编排思考练习题,教材最后附上中英对照索引,以便于学习和检索。(4)为了进一步帮助读者理解和学习此版教材的内容,提高学生自学能力,配合本书编写了《生物统计学学习指导》一书,以利于学生加强课后实践练习,实现《生物统计学》教材的立体化。
5《生物统计学学习指导》
生物统计学是一门实用性很强的工具性课程。学习生物统计学需要举一反三,既要对生物统计学的基本概念、基本内容有较熟悉的理解和掌握,也要通过例题学习了解不同统计问题的解题思路和解题方法,更要通过习题练习来熟练掌握这些方法。因此,编写一本与《生物统计学》教材配套的学习指导书就显得十分必要。由于课时的限制,课堂讲授仅限于基本的统计问题和部分扩展性知识,用于介绍和解析各种统计方法的例题也只能选择少部分经典例,这就不可避免地会使一些问题得不到细致分析,部分内容的叙述和公式推导也不够深入。此外,前版教材虽然在书后附有各章习题的答案,但也仅是简单的参考答案,而没有详细的解题分析和解题过程。