統(tǒng)計學在生活中有著廣泛的應用，人們也越來越需要與數據打交道，需要具備一定的收集、整理、分析數據的能力，需要具備一定的統(tǒng)計專業(yè)素養(yǎng)。下文是學習啦小編為大家搜集整理的關于統(tǒng)計學專業(yè)論文范文的內容，歡迎大家閱讀參考!

　　統(tǒng)計學專業(yè)論文范文篇1

　　淺析經濟學研究中數學統(tǒng)計方法的應用

　　一、統(tǒng)計方法與經濟學的融合歷程概述

　　如今，在經濟學研究中，數學統(tǒng)計的運用隨處可見，可以說數學統(tǒng)計方法已經成為經濟學研究方法中不可分割的一部分。那么，究竟從何時開始，統(tǒng)計方法慢慢滲透到了經濟學研究中呢?這要從十七世紀開始說起。統(tǒng)計學和經濟學相互融合的萌芽時期，是在十七世紀末到十九世紀處。當時，英國古典經濟學家威廉 配第在《政治算數》一書中，首次把算數引進經濟學，用數學的方法來解決經濟問題。而當時的研究方法還主要是定性分析法，對統(tǒng)計學的應用還十分有限。統(tǒng)計學與經濟學結合的第二階段，是從十九世紀二十年代到二十世紀四十年代。德國經濟學于1854年發(fā)表的《人類交換規(guī)律與人類交易準則的發(fā)展》這一專著中指出，“戈森定律”可以通過高等數學的方法來推倒，并且重點強調了將統(tǒng)計學方法運用于經濟學中的思想。

　　隨后，英國經濟學家斯坦利 杰文斯在1871年，發(fā)表的《政治經濟學原理》一書，提出了以統(tǒng)計學的方法建立經濟數學模型的思想。自此，統(tǒng)計方法在經濟學中的運用慢慢步入正軌。自20世紀40年代后期，第三次科技革命影響力擴展開來，統(tǒng)計學與經濟學在方法論層面與具體方法應用上，都取得了極大的發(fā)展，兩者的融合全新發(fā)展的新階段。美國數學家伊諾曼和經濟學家摩根斯坦合著，于1944年出版的《對策論與經濟行為》一書，是經濟學與數學全新合作的開始。從此開始，統(tǒng)計方法在宏觀與微觀經濟學兩種層面上都被大量的加以運用，同時也在信息經濟學、證券學中起到了其應有的舉足輕重的作用。而通過這一時期的經濟文獻，我們可以看到統(tǒng)計方法在經濟學研究中占據著十分重要的作用。綜上所述，統(tǒng)計方法和經濟學自十七世紀開始出現融合的趨勢，到現在的渾然一體，相輔相成，共同推動了經濟學的科學化發(fā)展。

　　二、統(tǒng)計方法的應用對經濟學研究的作用研究

　　1.深化了經濟學的理論基礎

　　隨著社會的不斷發(fā)展，經濟生活現象日益復雜，經濟學研究者對于經濟現象的描述和經濟發(fā)展趨勢的預測，單靠純語言的分析不僅顯得晦澀難懂而且難以令人信服。因此，經濟學的發(fā)展一度面臨著理論基礎上的困境，發(fā)展的步伐越來越小，遇到了瓶頸。而數學統(tǒng)計方法的出現和使用，為經濟學的進一步發(fā)展打下了堅實的基礎。在經濟學研究中，將經濟現象進行搜集整理，然后運用數學統(tǒng)計方法對信息一一進行處理，通過運算和分析從相關數據中定量地預測相關數值或者進行理論檢驗，從而將經濟學原本模糊的的語言描述建立在清晰的數學理論之上。一方面，經濟學研究中憑借經驗性分析而推斷出的結論將會大大減少，運用統(tǒng)計方法將會降低結論的偶然性和不確定性。另一方面，通過直觀的數字符號大大提高了經濟分析的正確性和直觀性。總而言之，通過數學統(tǒng)計方法的運用，推進著經濟理論不斷科學化，使經濟學最終成為一門科學。

　　2.拓寬了經濟學的應用領域

　　數學統(tǒng)計方法是一種以定量分析為基礎的的抽象的科學，基于其內在的邏輯體系和抽象的象征意義，使得研究者能夠通過數學統(tǒng)計方法觀察到許多不同于具象化的事物特征。在數學統(tǒng)計方法為經濟學所應用前，抽象的經濟發(fā)展趨勢和資金流轉動態(tài)等難以描述的變化，讓研究者對于如何表達其中奧秘倍感頭痛。同時，經濟學研究融入統(tǒng)計方法之后，統(tǒng)計學的抽象歸納與分析的方式，為經濟研究的演繹和歸納，提供了新的思維工具和視角， 展示了普通語言邏輯體系無法展示的內容。從基本的微積分到微分方程，線性規(guī)劃，非線性規(guī)劃等，數學工具的應用無疑給經濟學研究帶來了福音。由于經濟學的研究中數學統(tǒng)計方法的大量應用，經濟學的研究分析由靜態(tài)分析向動態(tài)分析發(fā)展，經濟學內容更加豐富多彩。數學作為一種工具，其廣泛的適用性是經濟學研究所依賴的，隨著其融入經濟學，經濟學的研究內容與風格也發(fā)生了大幅的轉變，經濟學科的應用領域也得到了大幅度的開拓，相關的經濟學周邊學科也大幅發(fā)展諸如福利經濟學、博弈論數理經濟學、經濟計量學等經濟學科逐步確立其再學術領域的地位。

　　3.提高了經濟學的科學性和精確度

　　最早出現的經濟學理論，是用純語言描述的。然而，純語言的描述方式一般長篇大論，冗長繁瑣，而且很難明確地作出經濟學的系統(tǒng)闡述。數學統(tǒng)計方法的使用，在很大程度上克服了文字表達含糊的缺點，清晰明確的函數關系式和統(tǒng)計數據，可以讓讀者一目了然，在把觀點陳述清楚的同時，還能夠加深讀者對經濟學的理解。另一方面，數學統(tǒng)計方法的應用，使經濟學成為一門有根有據、可以驗證的學科。數學模型的建立，精確地表達出了經濟關系中，經濟主體和客體的關系，在提高了經濟學科學性的同時，還為之后的經濟研究提供了良好的基礎。而數學本身的嚴密性和邏輯性，也對經濟學的研究提出了更高的要求，促使其不斷完善。

　　4.提升了經濟學解決實際問題的能力

　　數學方法的使用使得現實中的一些經濟問題得以解決。如經濟學中的優(yōu)化問題，它是經濟理論和現實經濟生活中的一個重要問題。要實現一個特定的經濟目標， 可供選擇的方式有許多，但是按照某一標準選擇出的方式比其它方式更好，根據規(guī)定的標準選擇最適宜的方式，這就是優(yōu)化選擇的問題。這需要借助一定的數學工具，諸如古典積分法、變分法、數學規(guī)劃技術等來解決。在另一層面，市場研究是企業(yè)為某一特定的市場營銷問題的決策，尋找所需的信息的一種系統(tǒng)的、有目的企業(yè)經營行為，在這種背景下，統(tǒng)計方法的運用也是企業(yè)對市場進行經濟分析的必備手段。統(tǒng)計方法的應用使得市場研究中的產品研究、銷售研究、市場與銷售潛量的估計、競爭分析、廣告及促銷研究、銷售成本和利潤分析等諸多方面的研究獲得了極大的進步。通過數學統(tǒng)計方法，企業(yè)可以對其產品銷售的影響因素進行定量分析，進而制定未來的銷售前景規(guī)劃。這可是直觀反應企業(yè)當前的銷售業(yè)績，對企業(yè)的市場營銷決策提供相關基礎裁量，提高企業(yè)盈利額并增加員工的企業(yè)歸屬感，促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

　　三、經濟學研究中統(tǒng)計方法應用存在的主要問題

　　1.經濟學研究過度數學化

　　數學統(tǒng)計方法被運用與經濟學研究中，因為其產生的巨大作用，物極必反，導致現階段存在著經濟學研究過度數學化的趨勢。目前存在著部分經濟學家過分追求數學化，寫出的相關經濟學著作有大量高深的數學公式和推導，導致數學統(tǒng)計方法占了大半的局面，這無疑是不利于經濟學健康發(fā)展的。經濟學研究中過度數學化的傾向將會造成嚴重的不良后果，它會阻礙經濟理論的普及和推廣，防礙經濟學家對隱藏于經濟現象背后的本質特征的研究。統(tǒng)計方法只是我們研究經濟學的工作，經濟學才是我們的研究對象，也就是說數學僅僅是經濟學的工具和語言，是為經濟分析服務的。

　　2.統(tǒng)計方法的應用忽視客觀實際

　　經濟學研究的是人類一切的經濟活動，經濟的發(fā)展受諸多因素的影響，并非僅僅依靠數學統(tǒng)計方法就能進行預測和分析。數學運用的領域畢竟是可量化的，而眾多經濟活動的發(fā)展和經濟關系變化卻是無法量化的，任何因素的變化都可能會影響到經濟發(fā)展的變化。經濟學研究者若是單純地依靠數學統(tǒng)計，而忽略對經濟發(fā)展的客觀實際情況，則不可避免地會產生研究出現偏差和錯誤。以股價預測為例，無論用哪一種軟件去預測分析股票走勢，正確率都無法保證處于較高的水品，此外宏觀經濟的運行由于其本身影響因子構成相當復雜，用數學統(tǒng)計方法試圖去準確分析預測其動態(tài)變化是不現實的。

　　四、正確運用統(tǒng)計方法促進經濟學發(fā)展的建議

　　1.合理平衡經濟學與統(tǒng)計方法的在實際應用中的關系

　　從某種角度來說，統(tǒng)計方法和經濟學研究是服務主體和服務對象的關系，即統(tǒng)計方法是為經濟學研究而服務的。從另一個角度來說，只有數學方法而沒有獨到的思想，經濟研究是不可能成功的。然而，在研究過程中，經常會有本末倒置的情況出現，不少學者會沉湎于數學符號的智力游戲中，背離了經濟研究為主的方向。在現實生活中，經濟問題是十分復雜和多樣化的，數學并不能解決現實經濟中的所有問題，更不能替代經濟成為研究主體。所以我們在利用統(tǒng)計工具的過程中，首先應當主次分明，避免為數學而數學的傾向，在對經濟涵義進行考察后的基礎上更好地利用統(tǒng)計工具構建經濟模型，更好地利用統(tǒng)計方法來為現實經濟問題服務。

　　2.認真把握經濟發(fā)展中的客觀實際情況

　　經濟問題本身是研究主體，那么經濟發(fā)展中的實際情況應當認真把握。我們都知道，模型的數學形式是由模型的內容決定的，經濟數學模型是人們對被研究的經濟對象的數學抽象。然而，現實中經濟問題是極為復雜的，簡單的統(tǒng)計學模型不可能能夠直接概括出經濟問題的規(guī)律和本質。一般來說，統(tǒng)計學模型中存在這自變量和因變量兩者，兩者的關系一般用簡單或復雜的函數關系式來表示，例如價格和利潤，投入和產出等等。然而，國民經濟中包含著成千上萬的經濟部門，也就蘊藏著難以估量的經濟關系和差異繁多的經濟規(guī)律，這不是一般的統(tǒng)計模型或者函數關系式就能描述的。經濟發(fā)展的實際情況，比理論中要復雜得多。因而，在利用統(tǒng)計方法研究經濟情況時，一定要以客觀實際情況為出發(fā)點，做到實事求是。

　　3.統(tǒng)計方法與其他方法科學結合使用

　　對數學、歷史、政治、哲學等其他學科相關學科都有所掌握，甚至可以做到精通的經濟學家，才可以算的上是一個優(yōu)秀的經濟學家。經濟學不是一門單一的學科，它十分注重于其他學科的交叉和結合。因而，我們在使用統(tǒng)計方法研究經濟學時，也應該注意對其他方法的結合使用。一方面，我們可以從史學角度出發(fā)，從研究經濟史來挖掘經濟發(fā)展的實質。萬事萬物的發(fā)展，都不可能離開其根源，因此，當今經濟學的發(fā)展，在很大程度上是建立在經濟學歷史的基礎上的。在研究經濟史學的基礎上，取其精華，去其糟粕，尋找出有利于經濟學研究進一步發(fā)展的內容，促進經濟學理論與數理統(tǒng)計學的進一步融合與深化，一定程度上扭轉過度數學化的經濟學研究現狀。另一方面，我們要注重實驗經濟學，即把心理學和經濟學有機結合，經過反復實驗來推導出現實數據。實驗經濟學在一定程度上能克服數學推導的單一性的缺點，其實驗結果也更具有說服力。

　　五、結語

　　現今，對于經濟學而言，在數學統(tǒng)計方法融入經濟學的過程中不可避免地產生了一系列諸如過度數學化，忽視客觀實際和運用效果不理想等問題。因此，經濟學研究者在利用統(tǒng)計方研究相關經濟問題時，應當注意平衡經濟學和數學二者的關系，并做到一切從客觀實際出發(fā)，注重對經濟現象的細致考察和分析，切勿陷入形式主義的泥淖，使研究對象和研究工具發(fā)生錯位現象。合理科學地運用數學統(tǒng)計方法，從宏觀和微觀上協調二者關系，同時注重把握經濟現象中的實際情況，才能夠充分發(fā)揮統(tǒng)計方法的作用，從而進一步促進經濟學的發(fā)展。

　　統(tǒng)計學專業(yè)論文范文篇2

　　淺談統(tǒng)計學研究生教學改革

　　眾所周知，我們已經身處大數據時代，大數據具有大量、高速、多樣、價值的特點，各行各業(yè)都投入極大的關注。大數據的核心就是數據，統(tǒng)計學科一直就是沖在處理數據的最前線，未來統(tǒng)計學的大數據化是不可避免的趨勢，因此大數據的到來對統(tǒng)計學教學的沖擊無疑是最大的。而地方高校研究生培養(yǎng)目標是高級的復合型和應用型人才，因此我們要讓大數據服務統(tǒng)計學研究生人才培養(yǎng)，準確把握統(tǒng)計學的發(fā)展方向與發(fā)展形勢，培養(yǎng)適應大數據背景下社會經濟發(fā)展需要的專業(yè)人才。

　　1.大數據背景下引起新的教學觀念轉變

　　隨著大數據越來越多被應用到教學上，我們必將迎來教學觀念的大幅轉變。傳統(tǒng)的課上老師授課、課下學生練習，由考試來檢查教學成效的教學觀念會慢慢轉變成學生在線自主學習。有條件的高教可以大數據背景下，老師的轉變在于從原有的教學經驗轉變成對海量教學案例進行數據分析;學生的轉變在于從依賴老師傳授知識轉變成對自身學習過程的數據分析。

　　2.大數據背景下引發(fā)新的研究生教學模式

　　研究生教育和本科生教育不大相同，研究生更有自律性，學習目的更加明確，因此十分適合自主學習這種方式。有條件的高?？梢越-learning學習環(huán)境，用Blackboard教學平臺、Moodle等開源學習系統(tǒng)，形成一個協作的虛擬學習社區(qū)或學習共同體，學生可以自由安排在線學習的時間和地點，隨時進行在線作業(yè)和測驗，合理提高學習效率。同時，研究生都是小班教學，這更利于學生和老師之間進行良好的交流，在交流中發(fā)現更多的問題并有效的解決。這種教學模式無疑更加科學化，效率化。

　　3.大數據促進個性化教育

　　當學生經過本科的基礎學科教育，跨入更高一級研究生教育后，個體差異慢慢凸顯出來。大數據背景為學生創(chuàng)造了更好的個性化教育平臺，在師資和教學資源都相對比較缺乏的研究生教學中，使因材施教得以順利實行。學生在線學習的所有數據被后臺記錄下來，老師通過大數據分析可以輕易知道每個學生的優(yōu)缺點，再來調整教學進度，找出適合每個學生不同的學習模式。

　　4.大數據背景下統(tǒng)計學研究生培養(yǎng)改革

　　要順應大數據背景下，對統(tǒng)計人才的新的要求，這就需要我們要全面衡量統(tǒng)計研究生課程的設置，做出適當的改革。首先必須將大數據相關課程納入培養(yǎng)體系，開設大數據時代具有挑戰(zhàn)性的內容相關課程包括理論與實踐相結合的內容，引導學生關注大數據發(fā)展前沿，為了和本科生的教學有區(qū)別，可以適當采用一些優(yōu)秀的英文原版教材。統(tǒng)計專業(yè)的研究生不但要有嫻熟的理論知識還必須要有搜集整理數據的能力，數據分析的能力，運用統(tǒng)計軟件的能力以及撰寫分析報告的能力。

　　因此大數據所需的專業(yè)人才不能從一個專業(yè)的角度來培養(yǎng)，要從數學，計算機等相關的專業(yè)來聯合培養(yǎng)復合型專業(yè)人才。其次在理論教學部分要增加如何處理數據這一核心內容，目前很多大數據算法例如鏈接算法，K-means等本科階段沒有學到的專業(yè)算法必須在研究生階段學習的。理論部分的教學除了大數據相關內容，還必須拓寬到相關交叉性的學科，包括數據挖掘、人工智能、數據可視化工具、NewSQL數據庫等課程。除此之外還需要重點講授典型的大數據實用案例，例如美國梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調價。再例如某知名快餐業(yè)的視頻分析。

　　該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然后自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但準備時間相對長的食品。對研究生教學絕不能拘泥于理論教學，更需要把學生置于真實的大數據環(huán)境中進行實戰(zhàn)培養(yǎng)。統(tǒng)計學院應率先建立大數據實驗室，給研究生良好的學習的平臺，并讓學生參與項目并提供一定的獎學金資助。目前不少高校已經和相關企業(yè)簽訂校企聯合培養(yǎng)計劃，如2015年4月18日，亞信集團、北京航空航天大學與慧科教育集團開展大數據人才培養(yǎng)戰(zhàn)略合作計劃，將“產學研用”為一體的創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式擴展至企業(yè)人才再教育領域，助力企業(yè)內部大數據人才隊伍建設。這樣構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系值得地方高校學習借鑒。

　　5.結束語

　　統(tǒng)計研究生的教育更標志著統(tǒng)計學教育的一個新高度。作為地方高校統(tǒng)計專業(yè)教師，應該順應大數據浪潮，強化大數據意識，形成大數據思維，轉變研究生培養(yǎng)觀念，建立新的研究生教學模式，因材施教，找到每個研究生相符合的教學平臺和方式，培養(yǎng)出精通統(tǒng)計，理論與實踐兼?zhèn)涞母嗟膹秃闲蛯I(yè)人才。

　　參考文獻：

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