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統計學專業畢業論文選題篇一
1 統計學教育現狀
1.1 課程分布不夠密切
高校為統計學科目安排的課程時數較少，一周之內學生們只能上幾節統計學課，又缺少平時的實踐訓練及即時復習，導致學生們學到的知識無法進行鞏固，簡單的統計基礎沒有打成，自然而然，統計學的教育缺乏了相應的有效性。與此同時，統計學與概率論的知識聯系密切，可謂唇亡齒寒，某些高校并沒有對此專業開通概率論課程教育，這使得單一的統計學教育缺乏概率的理論性與計算性支撐，無法被學生簡單理解[1]。所以，學生在學習統計學時“聽不懂”現象時常發生。
1.2 缺乏多角度教學方法
現今各高校的統計學教育只專注于課堂教育，就是所謂的教授在臺上講，學生在下面聽的死教學方式，這種方式不僅單一無新意，難以引起學生的興趣，而且教學方式缺乏實際性，不能帶動起學生們的思考討論，只能要求他們死記硬背。例如在講授回歸分析的相關內容時，如果把重點放在介紹回歸系數的計算公式，而忽略了回歸系數含義的解釋，就會影響學生的理解和應用。統計學作為實踐性較強的學科自然有其實踐的意義。現今的教學方式不僅約束了學生們對于統計學實踐操作的思考分析，而且局限了統計學的發展方向。
1.3 統計教學與科技的發展鏈接不上
隨著中國科技不斷壯大發展，計算機技術得到普遍應用，但是統計學技術依然停滯不前，這是極為不合理的，在計算機技術中，統計軟件數不勝數，運用到教學的標準計算機軟件也是應該有的，但是在眾多高校中，統計學原始教學配備著計算機軟件教學的形式少之又少，就無法對學生們進行專業的統計教育[2]。即使某些學校能夠擁有足夠的創新勘察力，開展了此類教學，但是想法是好的，行動總是差了一步，即教授對于這種教學方式的強調力度不足，導致學生們不夠重視，使好好地發展方案付之東流。
2 統計學教育的改革方案
2.1 改革教學模式，多重教學
改革教學模式，高校在統計學教育的過程中要一改以往教學的單一性，在教授授課的時候可以配備計算機教學，上半節課進行理論教育，下半節課帶領學生開始計算機實踐操作，并且時時進行機上小考，以增強他們對于此類教育的重視程度；統計學在教學中需要大量運用數據、統計表、統計圖，還會涉及到一些復雜的數學計算。教授可以運用這種多媒體方式，這不僅可以讓學生們眼前一亮，增加他們的學習興趣，改善學習氛圍。少去了書寫各種公式計算步驟的過程不僅節省了時間，還減少教師勞動力的消耗。更重要的是，通過多媒體的展示能更形象的表現出圖表所代表的含義，更直觀，更方便被學生理解，從而達成了多重教學的目的。
2.2 開展實踐教學
統計學作為實踐性強的學科，如果脫離了實踐，就缺乏了開展課程的意義。教授要在課堂上進行實踐講解，即案例分析，將現實生活中的統計案件帶到課堂上去讓學生們進行討論分析，使其對于實踐統計有了初步的了解，不至于案件發生的時候手忙腳亂，同時舍棄古板的教學手段更容易使學生們理解并產生興趣，也會相應的提高學生的分析思考能力；統計的生命在于應用，統計學教師不僅要鉆研本專業領域的知識，而且還應該多涉獵一些經濟與管理專業的知識，并且有意識地將統計學的講授和具體專業領域的內容相結合，引起學生的共鳴，能夠讓學生深切體會統計學的應用價值。學生們不僅需要課內的實踐，還應該走出校園進行戶外實踐，例如教師可以就某個統計案件開展一個統計實踐活動，讓同學們親自去實踐并開展活動，這樣不僅會提高學生們的動手動腦能力，還加深了此類統計知識在他們腦中的印象。
2.3 完善考核方式
雖然統計學考試不能全面證實學生的聽課效果，但卻在大方面上讓老師了解到學生對于統計學的掌握情況，所以考試還是必不可免的，不過老舊的考試內容是不可靠的，答案單一，內容枯燥一成不變，無法達到測試目的。這時新型的考試模式需要被啟動開來，可以大膽地加入調查報告、專題論文、案例分析等考試形式。學生成績的測評應根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的報告或論文、上機操作和卷面考試成績等綜合評定[3]。這會極大的加深了學生學習的積極性，一改過去的無精打采，時時刻刻都對統計學充滿興趣。
3 改革過程中需要注意的問題
3.1 切勿急躁
無論考核改革還是實踐教學都是急不來的事情，這需要長時間的試探操作與修正，千萬不要因為達不成效果，貿然急進，統計學的教育是需要一步一步進行的，只有走穩了上一步才能安心的進行下一步計劃，如果不計后果蒼蠅般亂撞，只會白白浪費了多時的準備；高校的領導班子也千萬不可以因為老師的不理解，學生的不支持頹然放棄，改革就應敢于去面對各方面的爭議，因此堅持下去，相信不久人們就會意識到它的好處，對改革的贊美聲經久不絕。
3.2 不要雷聲大、雨點小
現今高校統計學教育的改革是迫在眉睫的，所以當本校的改革教育方式既定下來后絕不要只是不斷地宣傳，而不進行實際的行動，不論在校內還是校外，這是不被提倡的。過度的宣傳只會使學校的教育學習氛圍越來越稀薄。只有不斷的改革，不斷的對學校進行實踐改善，才會讓學生的學習交流充滿活力生機。所以既然改革方案已經被確認下來，就去實踐吧，不要怕失敗這只是在不斷嘗試不斷修正的過程，又不是誰都會不經實踐就可以確定好改革方向。
4 結語
總之，我國高校的統計學教育是不能被忽視的。首先對于我國統計學教育的現狀各高校的領導必須認清，并且與校內其他成員進行討論以分析出本校出現的統計教育失誤，順藤摸瓜找出解決方案；其次要結合講師及學生代表，創建一個改革效果調查團隊，時刻觀察著改革過程中校內成員的對于改革的態度，表現，以及改革最終的效果，以方便隨時更正錯誤方針。相信我國的高校統計學教育會越來越完善，培養出一個又一個統計學的高端人才。
統計學專業畢業論文選題篇二
目前統計學已在各行各業得到了廣泛的應用，特別是在大數據時代，人們的生產生活已越來越離不開統計學。由于統計學如此重要，教育部將統計學規定為經濟類和工商管理類本科專業的專業核心課程。但是，當前統計學的教學還存在諸多問題，從而使統計學的教學效果大打折扣。本文將結合筆者的教學實踐，對統計學教學中存在的主要問題進行分析，并提出相應的對策，期望對統計學的教學改革工作提供一點思路。
一、統計學教學中存在的主要問題
1、在教學過程中忽視對數學知識的復習
當我們在統計學的講授過程中涉及到概率分布、假設檢驗以及矩陣運算等知識點的時候，很大一部分學生表現出茫然的神情，表明學生在學習統計學的時候，已經對過去所學的數學知識有所遺忘。《計量經濟學》教材一般都會有一個數學附錄，可以幫助學生用較短的時間對關鍵的數學知識進行復習。《統計學》教材一般沒有這樣的數學附錄，統計學教師也不會專門給學生復習相關的數學知識，而這些數學障礙恰好是導致學生學習效率低下的主要原因。中國有句俗語“磨刀不誤砍柴工”，因此筆者認為在進行統計學這門課程的教學時，有必要專門安排時間對學好統計學必需的數學基礎知識進行復習。
2、在教學過程中忽視案例的運用
統計學是一門實踐性很強的學科。統計學中的每一個知識點都是與實踐相聯系的，比如均值、標志變異度這些看似簡單的知識，都包含了豐富的實踐 意義。而有些教師在上課的時候，主要教學生如何去計算相關的統計指標，把統計學當作一門數學課程來教，學生也把統計學當作數學來學。教師在教學中忽視了對實踐案例的運用，導致學生不能真正理解相關知識點的真正含義，從而覺得統計學又枯燥、又難學，并失去了學習的興趣。
3、理論講解與統計軟件教學脫節
統計學是一門實踐性很強的學科，即學生從統計學中學到的知識是完全可以應用到工作實踐的。與教科書中的例題不一樣，在工作中所得到的數據的樣本容量一般都很大，這就需要通過相應的統計軟件來進行處理。據筆者了解，許多高校在安排統計學這門課程的時候，一般安排十六周左右的理論教學，另外安排兩周實踐教學，在實踐教學環節主要是學習spss軟件。我們認為，這種教學安排并不能很好地促進統計學的教學，其理由主要有兩點：其一，理論講解與統計軟件的教學完全脫節。由于是在理論學習完全結束之后才開始教學生進行軟件操作，學生可能對學過的理論知識已經遺忘，在學習軟件操作時，只是進行機械性的操作，而不明白每一步操作的真實含義。其二，學習軟件操作的目的并不是為了簡單地進行數據處理和數據分析，事實上通過軟件的學習還能促進對理論知識的理解。而像這種教學安排，是先學完理論之后，再學習軟件操作，就不能很好地起到通過軟件操作促進理論知識學習的目的。
二、提高統計學教學效果的對策
1、注重案例的講解
由于統計學的實踐性很強，我們可以從生產生活中找到許多案例來幫助提高統計學的教學效果。通過合理地運用案例，既可以增進學生對統計理論的理解，同時又能提高學生學習統計學的興趣。下面將具體介紹筆者在講授假設檢驗時是如何通過案例的講解來增加學生對統計學知識的理解以及提高學習統計學的興趣的。假設檢驗是統計學教學中的重點和難點。假設檢驗是利用樣本提供的數據資料來檢驗事先對總體某些數量特征所作的假設是否可信的一種統計方法。當對總體參數的真實性感到懷疑，需要通過樣本來考察其正確與否時，往往借助于假設檢驗作判斷，從而決定接受或拒絕這一假設。
筆者在講授這部分內容時，引用了吳喜之在其《統計學：從數據到結論》一書中的一個案例。其內容是：如果一個人要證明他從來沒有罵過人。他能夠證明嗎？要證明他沒有罵過人，他必須出示他從小到大每一時刻的錄音錄像，所有書寫的東西等等，還要證明這些物證是完全的、真實的、沒有間斷的，這顯然是不可能的。
反過來，如果要證明這個人罵過人很容易，只要有一次被抓住就足夠了。這就相當于假設檢驗中的反證法。在假設檢驗中，一般要設立一個原假設，比如可將“從來沒有罵過人”設為原假設，設立該假設的動機主要是企圖利用人們掌握的反映現實世界的數據來找出假設與現實之間的矛盾，從而否定這個假設。如否定不了，說明證據不足，無法否定原假設。許多學生說他們在學習《概率論與數理統計》這門課程時，雖然也學過假設檢驗，但是從來沒有真正明白假設檢驗的含義，而通過對這個案例的學習，他們對假設檢驗有一種豁然開朗的感覺，并且覺得統計學原來這么有趣。
另外，對于假設檢驗中的一類錯誤和二類錯誤，學生也很難理解，在講授這部分內容時，筆者又列舉了另外一個案例來幫助學生理解。當一個人被控告為罪犯時，他將面臨審訊。控告方提出控訴后，法官必須根據證據做出裁決。事實上，法官就需要進行假設檢驗。這里有兩個假設需要被證明。第一個假設為原假設h0：被告無罪；第二個假設為備擇假設h1：被告有罪。事先法官并不知道哪個假設是正確的，他們將根據控辯雙方所提供的證據進行判斷，最終的結果只有兩種可能：判定被告有罪或無罪釋放。在統計應用中，判定被告有罪就相當于拒絕原假設，授受備擇假設；而判定被告無罪也就相當于不能拒絕原假設，但我們并不能接受原假設。
當我們進行假設檢驗時，存在兩種可能的錯誤。第一類錯誤是當原假設正確時，我們卻拒絕了它。第二類錯誤當原假設有錯誤時，我們卻沒有拒絕。在上面這個法官審案的例子中，第一類錯誤就是一個無罪的人被判定有罪。第二類錯誤就是一個有罪的被告被判定無罪。我們把發生第一類錯誤的概率記為α，通常它也被稱為顯著性水平。第二類錯誤發生的概率為β。發生錯誤的概率α和β是相反的關系，這就意味著任何嘗試減少某一類錯誤的方法都會使另外一類錯誤發生的概率增加。根據檢驗的一般原則，首先要保證犯第一類錯誤的概率α要足夠的小。因為司法審判中，第一類錯誤被認為是更加嚴重的。通過對這個案例的學習，學生就能很好地理解，為什么我們會將顯著性水平規定為0.01或0.05，最大一般不會超過0.1。 2、強化統計軟件的教學
在統計學教學中加強統計軟件的教學，并不僅僅是為了教會學生用統計軟件去整理數據和分析數據，另外一個目的就是通過操作統計軟件幫助學生理解統計理論。目前大多數學校為了合理利用比較緊缺的實驗教學資源，往往對理論教學和實踐教學環節進行分開安排，而這樣做的弊端就是不利于上述目標的實現。事實上現在許多大學生都有自己的個人電腦，對一些統計軟件的學習并不一定要去實驗室，教師可以在課堂上進行簡單的演示，讓學生在課后多練習操作。我們認為在統計學教學中使用stata統計分析軟件將更加方便，因為stata是世界上最權威的三大統計軟件之一，具有占用內存小、功能非常強大、運算速度快和不需要安裝等優點。
我們在前面的分析中曾談到為了提高學生學習統計學的效率，很有必要對學好統計學必須具備的數學基礎知識進行專門的復習。如果我們用stata軟件來幫助學生復習數學知識，其效率會更高。下面將列舉用如何用stata的矩陣命令幫助學生復習矩陣運算的相關知識。
用stata錄入一個新矩陣的方法非常簡單。在stata的命令窗口輸入以下命令：matrix a=(1，0，1\2，1，0\-3，2，-5)，就得到了一個3行3列的矩陣。
如果要得到矩陣a的轉置矩陣，只需要輸入以下命令：matrix a1=a’。a1=(1，2，-3\0，1，2\1，0，-5)即為a的轉置矩陣。
如果要得到矩陣a的跡，只需要輸入以下命令：scalar a=trace(a);如果要得到矩陣a的逆，只需要輸入以下命令：matrix b=inv(a)，b=(-2.5，1，-0.5\5，-1，1\3.5，-1，0.5)即為a的逆矩陣。
事實上，在指導學生復習矩陣的相關知識時，并不需要詳細地為學生講解具體的運算過程，比如求矩陣的逆，其運算過程比較復雜，如果詳細地講解運算過程，將花費大量的時間，甚至有本末倒置之嫌。只需要簡單講解一下矩陣逆的概念，其運算過程可以完全交給軟件去做。
當然學習統計軟件最根本的目的是對搜集到的大量數據進行整理和分析。當學生在學習相應的統計整理和統計分析的理論知識的時候，也必須能運用軟件去得到相應的結果。比如當學生學完平均指標和標志變異度指標之后，要學會如何用軟件來得到相應的指標。用stata軟件來得到這些指標的方法非常簡單的。如果想得到某個變量a的平均數、標準差、極大值、極小值以及25%分位數、75%分位數等，只需要輸入命令“sum a，detail”就可以了。
3、加強實踐能力的訓練
由于統計學的實踐性很強，因此必須要注重學生實踐能力的訓練，在目前的統計學教學中有一個誤區，認為教會學生操作相應的統計軟件，就是在進行實踐能力的訓練。事實并不是這樣，學生學習統計學的目的主要是為了解決實際問題，因此在教學中要根據相應的教學內容設計不同的課題和任務，讓學生實實在在地從搜集數據、整理數據、分析數據到得出統計結論進行完整的訓練。通過加強實踐能力訓練，可以讓學生真正明白統計學的實用性，從而產生更大的學習興趣，并在實踐中清楚地知道自己在哪些方面還存在不足，以增加學習統計學的動力。
統計學專業畢業論文選題篇三
當前的統計理論學界對社會經濟統計學和數理統計學兩者之間的關系看法主要分為兩種，一種看法是分的關系。該看法認為應該將社會經濟統計學和數理統計學分別依照各自的理論基礎、內容結構向前縱向發展，但也不是完全地分離，兩者之間還是可以互相借鑒學習，共同進步。而另一種看法則認為兩者之間是合的關系。該看法認為應該把社會經濟統計學和數理統計學兩者合為一體，使其既可以用來對自然現象進行認識，也可以成為對社會現象進行認識的工具。所以，對社會經濟統計學和數理統計學兩者之間的關系進行認識，有利于統計工作人員更好地學習和工作，了解自然現象的規律和社會現象的規律。
1 社會經濟統計學和數理統計學的概念分析
1.1 社會經濟統計學的概念
社會經濟統計學可以被劃分為社會科學類，經濟、工業、商業以及農業統計學都是社會經濟統計學所包含的分科，這一說法在我國統計學界是得到一致認同的。然而被用于概括與運用社會經濟領域，并被劃分在社會科學的各個專業統計學的相關原理、原則以及基本概念和方法，從邏輯上來說也從屬于社會科學類。通常說來，一門科學其性質都具有分層次的特性，社會經濟統計學中的社會性屬性與階級性屬性就屬于第一層次的特性，也是最根本和核心的特性。無論社會經濟統計學是高層次的實質性科學還是低層次的方法論科學，社會經濟統計學作為原理分科的科學，首先都應當對其社會屬性進行承襲，如果社會經濟統計學對其自身的社會性屬性與階級性屬性進行否認，那么從其原理方面和邏輯方面都是說不通的。簡單來說，社會經濟統計學主要是對社會經濟統計活動的相關規律與辦法進行研究，是一種調查活動和研究活動。
1.2 數理統計學的概念
數理統計學就是運用模型和新技術對通過社會調查收集起來的數據進行統計分析和處理。在一些比較前沿的科技問題以及國民經濟問題中，都可以利用數理統計學對這些復雜的重大問題進行預先推斷和判斷，以此為決策與行動提供可靠的依據和建議，除此之外，對于社會與政府中存在的問題，也可以應用數理統計學對其進行分析和處理。因而，數理統計學是一門應用十分廣泛的基礎性學科。對于數理統計學來說，其分支學科主要有：第一類，主要有抽樣調查學與實驗設計學，這一階段主要學習數據收集的理論和方法；第二類，該類分支學科較多，其學習任務均以學習統計數據推斷的原理與方法為主，其中統計數據的推斷形式、統計數據觀點以及理論模型或是樣本結構的構建都是特定和固有的。而對參數的估計與檢驗假設是特有的統計數據的推斷形式；貝葉斯統計觀點和統計決策理論觀點是特有的統計數據觀點；非參數統計模型、多元統計分析模型、回歸分析模型則是特有的理論模型。數理統計學在具體解決某一問題時，其步驟主要有以下四方面。一是建構數學模型；二是收集數據并進行整理；三是對統計數據進行推斷；四是進行最后的統計預測與決策。
2 社會經濟統計學和數理統計學的關系
2.1 二者淵源分析
社會經濟統計學在原始社會末期，奴隸社會早期就已經開始萌芽，主要是對人口數量與土地的丈量進行統計，伴隨著社會和經濟的發展，社會經濟統計學在封建社會就已經初具規模，在資本主義時期，其發展更是到了上升時期。社會經濟統計學的發展離不開人類的實踐活動，在實踐中逐漸成熟。直到在統計學中引入了概率論以后，才使統計學誕生出一門新的學科，即數理統計學。
2.2 二者共通之處
社會經濟統計學和數理統計學都是對事物的統計規律進行研究，并且在研究方法論方面具有共通性，兩者都是利用歸納推理的研究方法而不是演繹推理的研究方法。在許多教材中，在對數理統計學的學科性質進行闡述時都明確表示數理統計學是對隨機現象的數據進行統計，并對其規律性進行研究與揭示。而關于社會經濟統計學的研究對象，在統計學術界還存在一些爭議，一部分學者認為，社會經濟統計學屬于獨立的社會科學類，主要是對具體時間、具體地點條件下的社會經濟現象中的數量表現進行研究和統計，并揭示其數量規律，認為其數量表現和規律就是社會經濟統計學需要研究的對象。還有一部分學者則認為社會經濟統計學屬于統計方法論科學類，重在對社會經濟現象下的數據進行收集、整理、統計與分析，認為其統計方法論就是需要研究的對象。而經過長期的實踐來看，社會經濟統計學和數理統計學兩者在研究對象上其實具有同一性，這兩門學科都是在對事物的統計規律進行研究和揭示。
首先，從“研究對象”的本身含義來看，把某一人或是某一事物當作自身行動和思考的目標，才叫研究對象，這就表示研究對象由兩個不同部分構成，一部分是研究目標；另一部分是研究客體。所以，把事物的統計規律性作為統計學的研究對象，符合“研究對象”的本義。當然，要想達到最終的目的，方法的使用也很重要；對于統計學來說，其研究方法都是來源于哲學科學中的歸納推理法，核算方法則是從哲學和數學共同的方法論中衍生而來。因此，說對事物的統計規律性進行研究是統計學的研究目標，自然和社會現象是統計學的研究客體是非常正確的。歸納推理法是對具體的事實進行原理概括，命題具有個別性特點，結論則適用于普遍性和一般性，且結論的內容遠遠大于前提。利用歸納推理法對自然和社會現象的統計規律進行研究和推斷，能夠從局部預先對總體有一個清楚的認識。所以，社會經濟統計學和數理統計學均采用歸納推理法進行相關工作。
2.3 兩者差異之處
第一，研究范圍不同。對于社會經濟統計學來說，主要是對社會經濟現象進行研究，而對于數理統計學來說，除了對自然現象進行研究以外，還可以對社會現象進行研究。社會經濟統計學雖然只對社會經濟現象進行研究，但是社會經濟現象包含的領域非常多，內容也非常豐富。從廣義的角度來看，社會經濟現象除了有人類自身的再生產活動，還有物質、精神、自然環境的再生產活動，這些活動互相影響和制約，緊密結合又不可分離，所以社會經濟統計學還需要對這四類再生產活動之間的關系進行研究。從研究層次和研究內容來看，社會統計經濟學涉及對人類生產生活的各個領域的研究。數理統計學研究的對象均屬于自然現象，也就是隨機現象。而社會經濟統計學研究的社會經濟現象除了具有隨機現象以外，還有確定性現象。
第二，理論基礎不同。概率論是數理統計學最重要的理論基礎，尤其是抽樣推斷更是以概率論的大數法為基礎和核心，在大多數的隨機現象中，大數法具有穩定性，大量且獨立的隨機因素組成了研究總體，這些因素對研究總體的影響非常小，使其抽樣平均數接近總體平均數。社會經濟統計學在研究方法上也把概率論當作理論基礎，而在客體研究上則是把經濟學理論當作理論基礎，利用馬克思的社會再生產理論、勞動價值理論、現代貨幣理論等哲學理論作為社會經濟統計學的思維方式。
3 結 論
通過本文的分析可以知道，社會經濟統計學和數理統計學兩者都是統計學的重要分支，兩者在研究對象和方法論上都具有共通性，但是在研究范圍方面和理論基礎方面又具有一些差異。所以在學習統計學時，不可以將這兩者分離開來。