統計學心得體會兩篇
統計學心得體會篇一：
經過對統計學專題的學習，我對于統計學有了更加深入的了解。統計學運用的范圍十分廣泛，可以說幾乎每個領域都會用到統計學來作為研究工具。201x年1-12期的《經濟研究》中對統計工具有這樣的概括：“百分之百有模型，百分之九十有實證。所謂實證，就是運用統計工具。”可見其應用范圍之廣泛。在這幾次課的學習中，我從以下幾個方面對統計學有了進一步的認識。
一、最基本的統計方法
統計被用做統計工具來解決許許多多的問題。我們可以從其叫什么、有什么用和怎么用的角度來有效學習統計工具。我們要對所搜集的數據進行合理的整理，從中分析出我們想要的結論。我們建立一元或多元的回歸模型，對其回歸結果進行分析，異方差性、自相關性、多重共線性、假設檢驗等等。而所建立的模型的種類也有很多，針對不同的研究對象采用不同的回歸模型，例如：橫截面回歸模型、面板模型、分位回歸模型。另外，統計軟件的應用在解決統計問題時也是十分必要的，能夠使我們的研究過程更加便捷，省時省力，Eviews、SPSS、還有老師介紹的R軟件等等。
二、統計學的應用領域十分廣闊
從小學期對統計學的學習中，充分地體會到統計學應用領域的廣泛性。 首先，統計學對我們的日常生活的影響十分有益。就像老師所舉的一個生活中的例：怎樣買舊車。國外的舊車市場很多，出國留學或訪問的人有時話很少的錢就可以買一輛相當不錯的車，開上幾年也沒問題，但運氣不好時，開不了幾天就這兒壞那兒壞的，修車的錢是買車錢的好幾倍，還會帶來很多麻煩。于是，為了幫助買舊車的人了解各種舊車的質量和性能，國外出版一種專門介紹各品牌舊車以及各年代不同車型各主要部件質量數據的舊車雜志。這樣，想買舊車的人就會很輕松的通過雜志里的數據來判斷應該購買哪種車型。而當中的數據就是我們統計歸納的結果。日常生活中還有許多問題會用到我們的統計學，能夠使我們的生活更加便捷。
其次，統計學對公司的決策影響也十分有益。例如：如何使利潤最大化。某牧場的管理者過去每年均飼養600頭肉牛，現在市場上出現了一種小型肉牛，預計在同樣面積的牧場上可以飼養750頭。而且小型肉牛吃草量也較少。那么，銷售利潤哪個比較大就是管理者要解決的問題。管理者做了肉牛與小型肉牛的凈利潤分布表，再利用統計學的知識通過計算和對比判斷出飼養小型肉牛凈利潤更加多。另外，公司還可以運用統計知識來選擇最好的投資組合，工廠中也用統計學的知識來解決產品質量控制能否降低成本的問題。總而言之，統計學的知識使決策者能夠更好地作出決策，并且獲得最大的收益。
最后，對于整個社會而言，統計學在社會調查方面更加是必不可少的工具。對于離婚率的調查總結出了很多影響離婚的因素，對于身高的統計得到了身高與財富、權利及其他因素的關系，最令人感到意外的是，愛情統計學中對愛情所經歷的三個階段的分析竟然運用了大數定律。
統計學運用于方方面面，對我們的生活影響巨大并且都方便了我們的社會生活。
三、統計學的意義
人們習慣于運用指數來描述一些客觀現象。指數是指所測量的一個變量對另一個特定變量的相對比率。指數被用來反應研究對象的變化方向和變化程度，連
續編制的指數序列可以反映事物發展變化的趨勢。這對于我們了解這方面的現狀及發展方向十分有利，有利于我們更好地預測未來，把握機會，克服將來可能遇到的障礙。
統計學在生產生活中有著極其廣泛的應用，這已是不爭的事實。統計學的應用涉及到了自然科學和社會科學的幾乎所有領域，統計學的方法應用于生物學形成了生物統計學，應用于醫學形成醫療衛生統計學。在管理學中有管理統計，在人口學中有人口統計等等。
總之，統計學的應用領域廣闊，對于人們的生產生活、社會發展都具有十分重要的作用。
統計學心得體會篇二：
通過半個多學期的學習，我對統計學這門課程有了一定的了解，對學習這門課程也有了一定的感想。
首先，我談談我對這門課程的理解。
一）對統計學新的認識
在學習統計學之前，談起統計我腦袋中就浮現出計數，一大堆枯燥的數字，還有一長串的數學計算式。在我眼中，統計學是一門非常枯燥非常單調的學科，它不像數學那樣強調嚴密的推理和邏輯，而是僅僅需要搜集原始資料，套用數學公式而已，我甚至不是很喜歡這門課程。
但是經過半個學期的學習，我對統計學有了全新的認識。統計學是研究總體在一定天腳下的數量特征及其規律性的方法論學科。我開始意識到統計學在學術研究中，在公司決策中，在國家制定方針政策時??在社會生活的各個方面都發揮著重要作用，我開始了解到統計學是一個理論聯系實際的學科，非常具有實踐性，統計的原始資料全部來源于實際生活。統計學也是一種成熟的學科，它有它獨立而完備的理論體系，它是相當科學的，它是以數學作為它的基本工具，但它有比數學更有實際用途，它可以對生活中大量的無序的數據進行分析，找出它們的規律，從而為研究、決策提供基本的依據，它是其他學科的一切理論的基礎和來源。
二）統計學和經濟學的關系
統計學并不是一門淺顯的學科，人們從事統計工作已經有幾千年的歷史了，但是統計作為一門學科而存在僅有300多年的歷史。統計學這個名稱起始于國家管理，起始于社會經濟的數量考察。于是統計學就和經濟學就有了密不可分的聯系。
經濟學來源于統計學。我們知道經濟現象是現實世界的一個重要組成部分，和自然界的現象有很大的不同。自然界的現象基本上都按其本身的機制機理形成和發展的，容易通過實驗解剖等方法來被人們掌握。但是人類社會的經濟現象就大不一樣，它們是由人的活動而形成的，復雜多樣，變化多端，沒有任何實驗的方法可以來準確的研究。因此我們就只有借助于統計學，通過統計分析社會經濟的各種數據，我們就可以發現社會的經濟問題，為經濟學的研究提供了素材。這就是所謂的理論源于實踐。
同時，統計學也是檢驗經濟學的理論是否符合客觀事物的發展規律的重要工具。實踐是檢驗真理的唯一標準。運用各種經濟理論所制定的方針政策、計劃方案的是否正確,是否符合實際,能否達到預期的目的,只有依靠實踐來檢驗，然而對實踐要取得了解,又只能依靠統計。統計是溝通經濟學與實際的一個重要橋梁。沒有統計學，就沒有經濟學今天的發展。
正因為經濟學和統計學這樣密切的關系，我意識到，光學好經濟學理論知識是不夠的，我必須還要同時學好統計學。不然的話，我的經濟學是無法深入研究下去的，這些知識是沒有生命力的，它們不能從現實生活中補充新鮮的養分和空氣。
三）統計學的歷史
從馬克思主義哲學中，我們可以知道學習、研究都不能缺少歷史觀，只有清楚地了解歷史才可能深入地研究。學習統計也是一樣，我們必須要清楚統計學的發展歷史才能全面深入地學習統計學。在課堂上我學習了一些統計學的歷史，下來過后我又自己找資料了解了一下。一下說一下我的理解。
統計學的發展分為兩個階段古典統計學和近現代統計學。
古典統計學出現于17世紀，一般說，古典統計學有兩個來源，按時間順序，先有德國的國勢學派，繼有英國的政治算術學派，最后匯合而成為古典統計學。國勢學派的代表人物康令，他以敘述國家顯著事項和國家政策關系為內容，在大學開設了“國勢學”課程。主要繼承人阿亨瓦爾繼續開設“國勢學”，并于1749年首次使用統計學來代替國勢學，認為統計學是關于各國基本制度的學問，是一個國家顯著事項的整體。但它缺乏數字內容，用文字表述。
政治算術學派產生于英國，代表人物是威廉.配弟，政治算數學派是用數字來表述，取用數字、重量和尺度來計量，并配以樸素的圖表，這與現代統計學的方法和內容相同。但是他卻沒有用統計學這個名稱。古典統計學是以研究國家顯著事項，包括人口、領土、財政、軍事、政治、法律等出發而產生的，即以社會經濟現象為研究對象，并且通過數量來表示。因而古典統計學實際就是社會統計學或社會經濟統計學。
凱特萊把概率論引入統計學之后的統計學，稱之為近現代統計學。近現代統計學是古典統計學的繼承和發展，是古典統計學的延伸。他根據概率論為基礎的大數定律，提出了大量觀察法，進行統計資料的收集和研究，可以消滅誤差和控制誤差，從數量上揭明其運動規律，加以分析和運用。凱特萊開創了統計理論和應用的新領域，但當時并沒有給以確切的名稱，直到1867年德國數學家威特斯坦才把它定名為數理統計學。
四）統計學的一些基本理論
通過這門課的學習，我了解了統計學的基本論理。剛開始接觸一門學科，都必須了解大量的術語，統計學也是一樣。學習這門課的開始兩三周我都感到比較痛苦，因為我們學習的都是一些統計學的基本的術語，對于這些枯燥的術語，我甚至感到一些頭疼，下來都不想去看書。但是，我也知道這是學好一門課所最基本的要求，所以我還是盡量記住了這些。
統計主要分為了理論統計和應用統計，其中理論統計又分為了描述統計和推斷統計。顧名思義，理論統計是研究統計的一般理論和方法的，而應用統計運用在某一特定領域的統計問題，它可以和各種學科結合起來，如人口統計學、心理統計學、教育統計學、社會統計學、衛生統計學、地質統計學等等，應用統計學有更廣泛的用途，但是應用統計學的發展又和理論統計學的發展有著密切的關系。
統計學的分析法有很多，如大量觀察法、分組法、綜合分析法、統計模型法、歸納推斷法等等。
統計的研究對象是同類事物所構成的總體的數量特征，因為只有是同類事物才有相同的數量特征，才有一定的規律。其中這些統計需要研究的全部事物的總體就是統計總體。它具有客觀性、大量性、同質性、變異性、相對性等特征。而由于它有大量性，所以在研究的時候
經常不能把所有的總體單位都進行調查研究，所以需要抽取一部分出來研究，然后通過樣本的特征去推斷總體的數量特征，這部分總體單位所構成的整體就是樣本，它具有隨機性的特點。這個過程體現了一種科學的精神，如何抽取樣本，如何控制樣本的代表性誤差，如何從樣本推斷總體，每一個環節都需要運用科學的方法，謹慎地進行。
統計數據是總體或總體單位某一特征的具體表現，是統計工作的成果。它分為定性數據和定量數據，原始數據和綜合數據，截面數據和時序數據。說明統計特征的概念與具體數字稱為指標，他由指標名稱和指標數值構成。數據的計量尺度分為四個層次，定類尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。對于統計數據的獲得要經過2個步驟：統計數據的搜集、統計數據的整理。
前面提到了需要抽取一部分總本單位來作為樣本，抽樣方法有重復抽樣和不重復抽樣，抽樣組織方式分為簡單隨機抽樣、分層抽樣、等距抽樣和整群抽樣。它們各有各的科學性，各有各的適用條件，應該根據具體的情況來反映。而選用了不同的抽樣方法和組織方式都回對應不同的抽樣誤差的計算、抽樣估計的計算、總體參數的檢驗、方差分析和回歸分析。
最后，我想談談我學習這門課程的一些心得。
在學習統計學之前，我一直把統計學看成另外一種數學，但是學習之后我才發現它和數學有很大的不同。統計學更加地貼近實際，我們在學習中必須緊密聯系到它的現實意義，比如做完了數據分析，我們不能像數學那樣就完了，我們必須要理解分析出來的數據所具有的實際的經濟意義，這樣我們的分析才有意義。
當然我也看到了統計學和數學的緊密聯系，統計中會用大量的數學工具，所以必須要復習一下相關的數學知識，這樣才能在學習中靈活運用。
學習統計學，我們不能零散的學習，而是需要從系統的，比較的角度來學習。比如當我們學到抽樣的平均誤差、抽樣的極限誤差、置信區間的計算時，我們就需要比較不同的抽樣方法，不同的抽樣組織方式的計算，它們之間的異同點。同樣在學習假設檢驗時也一樣，要對單個總體、兩個總體和多總體的情況進行比較，對均值、方差、成數的各種前提條件進行比較。要多總結，這樣才容易理解記憶，把多個公式化成很少的公式，減輕記憶的負擔。另外在做題的時候一定要弄清楚題目中所給出的前提條件，對應到不同的計算方法。
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