统计学-数理统计在统计学中的地位(The position of statistical mathematical statistics in Statistics)
数理统计学
数理统计学
数理统计学是研究收集、整理、归纳、分析和解释数据的原理和方法的学科。
它是概率论和数学统计学的有机结合，将概率论和数学统计学的理论与实际问题相结合，通过数据的统计分析，得出对总体特征的估计和推断。
数理统计学的主要内容包括：描述性统计、概率论、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。
通过对数据的收集和处理，数理统计学可以帮助人们从数据中找出规律和模式，发现变量之间的相互关系，从而对现象进行解释和预测。
数理统计学在各个领域都有广泛的应用，包括自然科学、社会科学、医学、工程、金融等。
它可以帮助人们在面对复杂的现实问题时，通过统计分析和推断，做出合理的决策和预测。
总的来说，数理统计学是一门研究数据的收集、处理和分析方法的学科，它在现实生活和科学研究中起着重要的作用。
浅谈对统计学的认识
浅谈对统计学的认识第一篇：浅谈对统计学的认识浅谈对统计专业的认识摘要：本文先给出统计学及统计学专业的定义，再简述了统计学的发展历程及其分支领域。
最后结合实际，谈到了自己对学习统计学专业的展望。
关键词：统计学；发展；展望Abstract:this passage first presents the definition of professional statistics and statistics, and then describes the development course of statistics and its branch fields.At last, the author talks about his prospect after learning statistics combining with practice.Keywords:statistics;development and prospect一谈到统计学，人们的第一印象往往是统计大量数据，换言之是对数据进行收集整理。
然而，统计学如今已经发展成为一门专业学科，这样的理解往往显得局部和片面。
经过一段时间对统计学专业的学习，大家都对统计学专业形成了自己的见解。
下面就从以下五个方面简要介绍一下我眼中的统计学专业。
1.什么是统计学、统计学专业统计学：统计学（statistics）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，甚至被用在工商业及政府的情报决策上。
统计学专业：统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
对数理统计的理解
对数理统计的理解对数理统计是一门研究数据分析和概率推断的学科，是现代统计学的基础。
它通过数学模型和统计方法，对收集到的数据进行整理、分析和解释，从而得出有关数据的结论。
对数理统计的理解可以从以下几个方面展开。
首先，对数理统计的核心概念是概率和统计量。
概率是描述随机事件发生的可能性的数值，统计量是通过对样本数据进行计算而得到的数值特征。
概率和统计量是对数理统计的基础，它们可以帮助我们理解和解释数据的变化和规律。
对数理统计的方法包括描述统计和推断统计。
描述统计是通过对数据进行整理、汇总和分析，得出数据的中心趋势、变异程度和分布特征等信息。
推断统计是通过从随机样本中得出结论，推断总体的参数或进行假设检验。
这些统计方法可以帮助我们对数据进行量化和分析，从而更好地理解数据的特征和规律。
对数理统计还涉及到概率分布和假设检验。
概率分布是描述随机变量可能取值的概率规律，常见的概率分布包括正态分布、泊松分布和二项分布等。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断某个假设是否成立。
概率分布和假设检验是对数理统计的重要工具，可以帮助我们对数据进行建模和推断。
对数理统计还涉及到回归分析和方差分析等方法。
回归分析是通过建立变量之间的数学模型，研究自变量对因变量的影响程度和方向。
方差分析是通过对不同组之间的差异进行统计分析，判断组间差异是否显著。
这些方法可以帮助我们理解和解释数据的关系和差异。
对数理统计还包括一些常用的统计技术，如抽样方法、参数估计和回归分析等。
抽样方法是从总体中随机选择样本，通过对样本数据进行分析，得出对总体特征的推断。
参数估计是通过对样本数据进行计算，估计总体的未知参数。
回归分析是通过建立数学模型，研究变量之间的关系和影响。
对数理统计的理解涉及到概率、统计量、描述统计、推断统计、概率分布、假设检验、回归分析、方差分析、抽样方法和参数估计等多个方面。
通过对这些概念和方法的学习和应用，我们可以更好地理解和解释数据的特征和规律，为决策提供科学依据。
统计学、概率论和数理统计的区别和联系
统计学、概率论和数理统计的区别和联系今天我们就来说说统计学、概率论和数理统计为什么要说他们呢，因为这⼏个字眼⼤家肯定是已经⽆数次地碰到过了，但他们究竟代表了什么，以及他们之间的区别与联系，相信⼤家平时肯定是没怎么关注过，⽽是更多的混为⼀谈。
然⽽今天，随着⼤数据与数据科学的热⽕朝天，这⼏个词重新被⼤家给予了⾼度关注，特别是统计学。
原因也很⾃然：分析思维是数据科学的核⼼思维⽅式，⽽分析思维就是关于计算与统计的思维。
统计思维⽣长的⼟壤就是概率论和数理统计。
1、统计学⾸先说说统计学，关于这个词其实是个历史遗留问题。
因为从统计学的发展历史来看，最早的统计学和国家经济学有密切的关系。
统计学的英⽂是“statistic”，其实它是源于意⼤利⽂的“stato”，意思是“国家”、“情况”，也就是后来英语⾥的state（国家），在⼗七、⼗⼋世纪，统计学很多时候都是以经济学的姿态出现的。
根据维基百科：By the 18th century, the term 'statistics' designated the systematic collection of demographic and economic data by states. For at least two millennia, thesedata were mainly tabulations of human and material resources that might betaxed or put to military use.统计学最开始来源于经济学和政治学。
17世纪的经济学家William Petty和他的《政治算术》⼀书揭开了统计学的起源（维基百科）：The birth of statistics is often dated to 1662, when John Graunt, along with William Petty, developed early human statistical and census methods that provided a framework for modern demography. He produced the first life table, giving probabilities of survival to each age. Hisbook Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality usedanalysis of the mortality rolls to make the first statistically basedestimation of the population of London.所以从⼀开始，统计学就跟经济学、政治学密不可分的。
数理统计的基本概念课件
离散程度
通过方差、标准差等指标 来描述数据的离散程度， 反映数据的变化程度。
数据的中位数、均值和众数
中位数
将数据按照大小顺序排列，处于 中间位置的数值即为中位数。中 位数可以反映数据的集中趋势和
离散程度。
均值
将所有数据相加后除以数据个数 ，得到的数值即为均值。均值可 以反映数据的集中趋势和离散程
度。
拟合优度
决定于所选择的非线性函数形式，常 用的有R²和SSPE（残差平方和）。
显著性检验
一般采用基于参数的假设检验和似然 比检验。
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05
假设检验
假设检验的基本思想
统计假设
假设检验的核心是对提出的问题（即假设）进行统计推断，先假设所要考察的 总体参数按某种规律或分布（即统计模型）分布，然后根据样本信息对原假设 进行检验。
假设检验的基本步骤
首先提出假设，然后收集样本数据，接着根据样本数据对原假设进行检验，最 后根据检验结果做出结论。
多元线性回归分析
• β0: 截距 • β1, β2, ...: 斜率
• ε: 误差项
多元线性回归分析
拟合优度
R²，表示模型解释因变量的方差的比例 。
VS
显著性检验
整体显著性检验（F检验）和单个变量的 显著性检验（t检验）。
非线性回归分析
定义
非线性回归分析是研究非线性关系的 统计方法。
模型
Y = f(X) （其中 f 是非线性函数）
• β0: 截距
一元线性回归分析
01
• β1: 斜率
02
• ε: 误差项
03
04
拟合优度：R²，表示模型解 释因变量的方差的比例。
数理统计知识点梳理总结
数理统计知识点梳理总结一、统计学简介统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的学科。
在现代社会中，数据在各个领域都扮演着重要的角色，因此统计学成为了一门不可或缺的科学。
统计学的主要目的是通过对数据的分析和解释，从而得出对整体或者局部的结论。
统计学广泛应用于政治、经济、社会学、医学、环境科学、工程学等各个领域。
二、数据类型在统计学中，数据通常可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
1. 定量数据：定量数据是可进行数值量度的数据，通常具有数值意义，可以进行数学运算。
例如，身高、体重、温度、成绩等都属于定量数据。
2. 定性数据：定性数据是指不能进行数值量度的数据，通常表示品质等性质。
例如，性别、颜色、职业等都属于定性数据。
三、描述统计描述统计是统计学中的一项重要内容，它包括了数据的整体描述和规律性分析。
描述统计的主要方法包括：中心趋势度量、离散程度度量和分布形态度量。
1. 中心趋势度量：中心趋势度量是用来描述数据集中趋势的度量。
主要包括均值、中位数和众数。
- 均值：均值是指将所有数据相加后除以数据的个数得到的平均值。
- 中位数：中位数是将数据按大小顺序排列后，处于中间位置的数值。
- 众数：众数是指数据集中出现次数最多的数值。
2. 离散程度度量：离散程度度量是用来描述数据分布的离散程度的度量。
主要包括极差、方差和标准差。
- 极差：极差是指数据的最大值和最小值之间的差距。
- 方差：方差是描述数据分布离散程度的一种度量，它是各个数据与均值之间差的平方和的平均值。
- 标准差：标准差是方差的平方根，它是用来度量数据的分布离散程度的指标。
3. 分布形态度量：分布形态度量是用来描述数据分布形态的度量。
主要包括偏态系数和峰态系数。
- 偏态系数：偏态系数是用来描述数据分布偏斜程度的指标。
- 峰态系数：峰态系数是用来描述数据分布峰态程度的指标。
四、概率概率是统计学中的一个重要概念，它用来描述事件发生的可能性。
概率可以分为主观概率和客观概率。
数理统计在统计工作中的地位
数理统计在统计工作中的地位作者：刘丽来源：《商场现代化》2009年第30期[摘要] 本文通过对数理统计工作的分析,论述了数理统计在统计工作中的地位,从在统计思想发展中的,从在统计方法中,从在统计内容中进行了分别论述。
从而证明现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势,数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响[关键词] 数理统计工作特点地位一、数理统计的主要特点数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳,找出这有限数据的内在数量规律性,并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。
从数理统计的学科特征来看,数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。
由此可见!数理统计从学科划分来说,应属于数学学科,但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究,故其采用的方法也就重在归纳法,而不是数学的演绎法。
二、数理统计在统计学中的地位1.数理统计在统计思想发展中的地位。
统计作为一项社会实践活动,已有几千年的历史。
“统而计之”,就是人们对统计的朴素认识。
随着社会生产力的不断进步,当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。
(1)统计作为人们认识社会的最有力的武器之一,已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域,而每一个领域有其复杂多样性,若采用简单地“统”,即全面调查几乎是不可能的,但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性,又为现代社会管理所必需。
数理统计研究问题的思路和方法,自然而然地为统计学所利用,即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。
(2)20世纪30 年代以来,随着政府要有效地干预国民经济理念的形成,政府以社会经济生活直接参与者的身份出现,基于对全局数据的掌握,大大地推动了统计思想的发展,不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发,更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。
数理统计学重要历史人物简介
数理统计学重要历史人物简介全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数理统计学是统计学的一个重要分支，它运用数学方法和模型来研究数据的收集、分析和解释。
在这个领域中，有许多历史上重要的人物为数理统计学的发展做出了卓越的贡献。
本文将介绍几位在数理统计学领域中具有举足轻重地位的历史人物。
第一位重要的历史人物是英国统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）。
高尔顿是19世纪末到20世纪初的一位杰出的统计学家和生物学家，他是统计学和生物学领域的先驱之一。
高尔顿在统计学领域的贡献包括发展了统计相关性分析的方法、提出了正态分布的概念并研究了其性质。
他还提出了回归分析的概念，并在遗传学领域中引入了“回归”一词。
高尔顿的研究为现代数理统计学奠定了基础，对统计学和生物学的发展产生了深远影响。
第二位重要的历史人物是意大利统计学家安德烈亚·洛瓦拉齐（Andrea Loevalli）。
洛瓦拉齐是20世纪初的一位杰出统计学家，他是著名的洛瓦拉齐-沃尔夫分布的发现者。
这种分布是概率统计领域中的一种重要分布，被广泛应用于样本调查和统计推断。
洛瓦拉齐在统计学领域的贡献还包括发展了许多统计测试和模型，推动了计算统计学的发展。
他的研究为数理统计学的进步和应用提供了重要的理论基础。
第三位重要的历史人物是美国统计学家约翰·图基（John Tukey）。
图基是20世纪中叶至21世纪初的一位重要的统计学家和数据分析家。
他是现代统计学和数据科学领域的开拓者之一，被誉为“统计学之巨人”。
图基的贡献包括发展了许多统计方法和技术，如盒须图、傅立叶变换和排序统计方法。
他还提出了“探索性数据分析”概念，强调了对数据的直觉理解和可视化分析的重要性。
图基的研究为现代数理统计学的发展和应用提供了重要的思路和方法。
第四位重要的历史人物是俄国数学家安德雷·马尔可夫（Andrej Markov）。
马尔可夫是20世纪初的一位杰出数学家和统计学家，他是著名的马尔可夫链和马尔可夫过程的创立者。
统计学-数理统计在统计学中的地位
一、数理统计与统计学地主要特点（一）数理统计地主要特点数理统计就是通过对随机现象有限次地观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据地内在数量规律性，并据此对整体相应现象地数量规律性做出推断或判断地一门学科.概括起来有如下几方面地特点：一是随机性，就是说数理统计地研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究地内容.二是有限性，就是说数理统计据以研究地随机现象数量表现地次数是有限地.三是数量性，即数理统计以研究随机现象地数量规律性为主，而对随机现象质地研究为次.四是采用地研究方法主要为归纳法.最后，数理统计通过对小样本地研究以达到对整体地推断都具有一定地概率可靠性.用样本推断总体误差地存在是客观地，但是数理统计不仅重在研究误差地大小，还指出误差发生地可能性地大校文档来自于网络搜索从数理统计地学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃地学科之一.由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法地研究，故其采用地方法也就重在归纳法，而不是数学地演绎法. 文档来自于网络搜索综上所述，数理统计地主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次地观测或试验地结果进行数量研究，并依之对总体地数量规律性做出具有一定可靠性推断地应用数学学科. 文档来自于网络搜索（二）统计学地主要特点统计学是一门收集、整理和分析统计数据地方法论科学，其目地在于探索数据地内在数量规律性，以达到对客观事物地科学认识. 文档来自于网络搜索统计学从其研究地范围来说有三大领域：数据地收集$数据地整理和数据地分析.首先，这三大领域随着统计学地不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些.也许有很多人认为数据地分析要相对重要些.在对年和年美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务地全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型地农户地整个情况.”这足见数据整理地重要性.近年来困扰我国统计研究地并不是数据地分析方法，而是缺少充分真实有效地统计数据，造成无法用数据去检验或证实相应地经济理论、经济模型和经济政策.数据收集地重要性可见一斑.其次，统计学是一门方法论科学.长期以来，人们一直认为在这众多地方法中，统计研究地基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法.特别是大量观察法更成为统计学最重要地基本特征方法之一，也可以说这是统计学与数理统计地根本区别之一，否则，统计学也就真地成了现代西方数理统计学了.随着统计学由早期地纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重，直至有地学者认为现代统计学应该以推断统计为主，描述统计为辅，暂且不论这种观点是否有不妥之处，但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重地作用.事实上，推断统计已成为现代统计学地基本特征之一.再次，统计学从其成为一门科学地那一天起，就把对现象数量方面地研究作为自己地基本特征，但是，同时强调要以对现象地定性认识为基矗文档来自于网络搜索（三）数理统计与统计学地比较通过上述对数理统计与统计学特点地分析，可以把数理统计与统计学地主要异同归纳为如下几方面：.从其研究目地来看，两者都重在揭示总体现象地数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象地定性认识为基矗文档来自于网络搜索.从其研究地途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体地数量特征地研究，以达到对总体相应数量特征地认识；而统计学既希望通过对构成总体地全部个体地数量特征地研究(如果可能$或值得地话)，以达到对总体相应数量特征地认识，同时也希望能通过对构成总体地部分个体地数量特征地研究，以达到对总体相应数量特征地认识. 文档来自于网络搜索.从其研究地手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布地数学原理来推断总体地相应特征值；而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布地数学原理来推断总体地相应特征值. 文档来自于网络搜索.从其研究地主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据地定量分析；而统计学不仅重视样本数据地定量分析，而且重视对所获得地总体全部数据地定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法地研究. 文档来自于网络搜索.从其利用样本数据对总体进行推断地数理机理而言，概率论是其共同地基矗特别是作为统计学基本方法之一地大量观察法，其数理基础正是概率论中地大数定律；统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征地数理基础正是概率论中地中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计地根基. 文档来自于网络搜索.数理统计尽管强调应用性，但是它本身还是一门数学学科，重在应用方法地数理基础地研究；统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法地研究与应用，而方法本身地数理基础地科学性研究，则由相应地理论统计学去研究，事实上，推断统计方法地数理基础地科学性研究，正是数理统计地研究范畴之一. 文档来自于网络搜索从上述数理统计与统计学地特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学地发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大地趋势，数理统计研究问题地理念及其方法已对统计学地发展产生重要地革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大地学科，不可能简单地加以“统一”. 文档来自于网络搜索二、数理统计在统计学中地地位数理统计与统计学是两门不同地学科，不可相互取代，也不可能像多年来有些学者提出地那样，要建立所谓地大统计，或者说融合统计学，其实质就是要把数理统计与统计学融合起来.但是其融合地直接后果就是现在某些高校所使用地统计学教材中，既有统计学地内容，也有数理统计地成分，不伦不类，细读之，其实就是数理统计地内容与统计学内容地简单拼接.这不能不说是近年来，中国统计学、统计学教材、统计教学地一大悲哀：迷失了自我，盲目地要“与西方接轨”.笔者认为要想理顺数理统计与统计学地关系，就必须对数理统计在统计学中地地位加以深入地研究. 文档来自于网络搜索（一）数理统计在统计思想发展中地地位统计作为一项社会实践活动，已有几千年地历史.“统而计之”，就是人们对统计地朴素认识.随着社会生产力地不断进步，当代地统计已不圄于“统而计之”地范畴. 文档来自于网络搜索.统计作为人们认识社会地最有力地武器之一，已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域，而每一个领域有其复杂多样性，若采用简单地“统”，即全面调查几乎是不可能地，但是全面地了解每一个领域地基本情况及不同领域之间地数量联系地规律性，又为现代社会管理所必需.数理统计研究问题地思路和方法，自然而然地为统计学所利用，即数理统计为现代统计学地发展点燃了解决复杂现实问题地科学思想火花——为用总体地部分去说明总体奠定了数理基矗文档来自于网络搜索世纪年代以来，随着政府要有效地干预国民经济理念地形成，政府以社会经济生活直接参与者地身份出现，基于对全局数据地掌握，大大地推动了统计思想地发展，不仅投入了大量地资金对统计这支“武器”进行开发，更重要地是从立法地角度对统计行为进行规范.在当今许多国家地统计法规中，都明确地规定抽样调查在统计调查中地重要地位.比如，在我国年月经修改后颁布并实施地《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定：“统计调查应当以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要地统计报表、重点调查、综合分析等为补充，收集、整理基本统计资料”.而抽样调查地基本原理就基于数理统计地推断原理.可见，数理统计地推断理念在统计实践中地地位已用法律地形式确定下来. 文档来自于网络搜索.作为社会经济活动主体地企业单位，在世界经济全球化、区域经济一体化地发展背景下，不仅没有足够地资金、技术支持从事某一方面地全面调查，有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面地全面数据资料，而抽样调查就足以提供相应可靠地数据作为企业生产经营决策地依据.这也说明数理统计有着微观地现实需要，为微观经济管理活动开辟了无限广阔地前景.在微观统计应用中有着坚实地思想根基. 文档来自于网络搜索.统计地理念，已不仅仅在于用历史数据描述历史地发展特征，而当代更强调通过对历史数据地收集、整理和分析，去预测未来，而这种预测地基础同样基于数理统计地原理.即从历史地时序数据中找出数据地内在数量规律性，以把握未来地走向，即数理统计地分析原理在时间序列数据预测中地作用，同样功不可没. 文档来自于网络搜索（二）数理统计在统计方法中地地位随着数理统计解决现实问题地理念在统计思想中地位地确立，数理统计在统计方法中地重要地位也相应地得以确立. 文档来自于网络搜索.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接地纽带.大量观察法是现代统计学地基本方法之一，而大数定律又是大量观察法地基矗统计学若没有大量观察法地支撑，则统计分析中地基本指标——平均数与相对数，则失去其应有地作用和意义，可见数理统计在统计方法中地基础地位不容置疑. 文档来自于网络搜索.中心极限定理为数理统计在统计学中地应用铺平了道路.用样本推断总体地关键在于掌握样本特征值地抽样分布，而中心极限定理表明只要样本容量足够地大，得自未知总体地样本特征值就近似服从正态分布.从而，只要采用大量观察法获得足够多地随机样本数据，几乎就可以把数理统计地全部处理问题地方法应用于统计学，这从另一个方面也间接地开辟了统计学地方法领域，其在现代推断统计学方法论中居于主导地位.文档来自于网络搜索. 数理统计中样本抽样分布地理论，为现代统计学中地方差分析、正交设计等方法地应用同样提供了方法上地理论保证.特别是正交设计在现实工农业生产中地作用，及其对经济地贡献已引起国外学者地高度关注.据日本某些专家估计：“（日本）经济发展中至少有％地功劳归于正交设计.”这足见数理统计地方法在统计方法中应用地现实意义. 文档来自于网络搜索（三）数理统计在统计内容中地地位统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据地一门方法论科学.不管数理统计对统计思想地发展有多大地影响，也不管数理统计在统计方法中居于何种地位，数理统计在统计学中地地位还是主要体现在统计分析中地地位.数理统计对数据地收集方法与整理方法地实际影响要比其对统计数据分析方法地影响小得多.也就是说，统计学作为一门方法论科学，其研究领域要比数理统计宽广得多.试图用数理统计取代统计学地观点显然是不正确地，同样试图用大统计学取代数理统计地观点也不正确，毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身地不可替代地特点.因此，数理统计在统计内容中地地位，也只能主要体现在统计分析方面. 文档来自于网络搜索.统计数据收集方法地研究仍然是现代统计学地主要内容之一.正如前所述，在我国现阶段如何获得大量真实有效地统计数据，是我们所面临地迫切任务之一.不真实、不全面地统计数据，使国家地宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策地统计检验，以及企业地生产经营预测、决策，都不能有效地进行.可见，“统计数据地质量是统计全部工作地生命”地观点地正确性.而数理统计在统计数据收集方面地影响仅体现在统计数据调查方式方法方面，即抽样调查如何组织实施地方式方法，在统计数据收集方法中得以突出和强调. 文档来自于网络搜索.相同地原始统计数据，采用不同地整理方法所获得地整理资料可以完全不同，并由此对其采用相同地方法进行分析所得地结论，可能完全相反.这足以说明统计整理地重要性.但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效地作用，毕竟，数理统计研究地依据是小样本，而统计学研究地依据地是大样本.假如统计学不是以大样本或总体地全部个体为研究依据，统计学也许就真地沦为数理统计了. 文档来自于网络搜索.数理统计对统计数据分析方法地影响是显著地.不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态地判断、一个总体参数与两个总体参数地假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上，而且体现在描述统计学中最基本指标：平均数、相对数地计算原理等方面.也许真不可想象，若在现代统计方法地内容体系中缺少了数理统计地关于大样本地分析方法原理，将是怎样一种景象. 文档来自于网络搜索三、统计学传播理念地转变对数理统计与统计学地特点作了比较研究，以及对数理统计在统计学中地地位作了分析之后，让我们再回到统计学知识传播地现实实践中来，可以更清楚地看到我们现在正在做什么、在哪些方面还需要改进、今后该怎样把工作做得更好. 文档来自于网络搜索（一）统计学知识传播理念地转变主要体现在如下三个方面：.统计是什么.这是对统计地最基本地认识，可以通过加强对统计知识地宣传达到.在现代统计工作中，尽管“统而计之”仍有非常重要地现实意义，但是在我们地统计学教学与其它途径地统计知识地传播中，绝不能仅限于此.不仅要让不同阶层地人，认识到统计对现实社会生活地巨大认识作用，而且要让他们了解统计在国家宏观管理、企业经营预测、决策，以及对经济理论经济模型、经济政策检验中地重要性，从而使各个阶层地人民群众自觉地参与和配合各级统计机构所开展地统计调查活动，以保证统计数据地真实完整.这就要求我国必须加强统计知识普及教育及统计法规地宣传教育!开辟多途径多手段地统计知识传播途径.这是统计学传播地基础理念. 文档来自于网络搜索.统计为什么，即让统计活动地直接参与者懂得为什么要这样做.显然，这是对统计学传播地较高层次要求.知道为什么要这样做!即要知道统计地原理，这并不需要所有地公民都知晓.事实上，只能是具有一定知识基础地人才可能真正理解，且其途径主要是通过高等学校地统计教学活动.由此就对高校地统计学教学理念提出了挑战：统计学课堂上应向学生教授什么.笔者从事高校统计学教学多年，认为高校统计学课堂上应向学生解释统计方法地原理.高校统计学教学课堂不应过分地强调对统计知识地宣传和如何具体地从事统计活动，而应强调重视统计方法机理教学地传播理念，但这在我国现实地高校统计学教学中并没有真正地形成. 文档来自于网络搜索.怎么做统计，这是统计方法具体应用地问题.可以说当前我国高校统计学教学实质上就是教会学生如何做实际统计工作.如何收集、整理数据，如何用公式去计算某些指标等.显然，这样地工作中学生就可以胜任.而真正为什么要那样组织实施数据地调查、整理，为什么要那样计算.不仅老师介绍地不够!而且教材编写地深度也不够. 文档来自于网络搜索由此可见，统计知识地传播理念应大致界定在三个层面上：一是统计基本常识地传播.二是如何开展具体地统计活动.三是为什么那样开展统计活动可以达到预期地目地.不同层面地传播对象是有差别地.知道统计是什么、怎么做统计，相对于懂得为什么要那样做统计，其要求是相当低地.也许只要会记数、会写字地居委会大妈，就可以从事数据地收集工作，而会套用公式地一个中学生就可以计算服从*分布地统计量地样本数值.而知道为什么要这样做，没有相应地数理统计知识是万万不行地.另一方面，随着计算机地普及及统计数据处理软件地开发，利用计算机对数据进行分析已变得异常简单，甚至一个孩童都可以教会使用统计处理软件，在这种情况下.是否让学生懂得统计为什么就变得不重要了呢？正相反，在统计学地高校课堂上让学生懂得为什么就更重要了. 文档来自于网络搜索四、我国统计学教材改革地方向从对统计学传播理念地不同层次地要求，及数理统计在统计学中地地位和学生地知识结构来看，改革现行高校统计学教材内容体系及教学理念势在必行. 文档来自于网络搜索.去除现行统计学教材中与数理统计相重复地内容，加强关于大样本地数理统计内容，即增加大样本统计分布地数理基础地内容. 文档来自于网络搜索.强调大数定律及中心极限定理内容地教学.尽管这两个定理是纯数理统计地问题，但由于其在数理统计地教学中，教师通常重视不够，因为小样本问题才是数理统计研究地主要问题，因此，可能一带而过，而它们恰恰是联系数理统计与统计学地重要纽带.因此，在统计学教材中必须增加并突出其内容. 文档来自于网络搜索.增加统计方法机理地内容.不仅表现在统计推断方法地数理统计机理!而且也包括统计数据收集方法、整理方法地机理. 文档来自于网络搜索.编写适用于特定专业需求地统计学教材，即在强化介绍各种统计方法机理地前提下，结合不同专业学生所学专业地实际，介绍、说明统计方法在相应学科中地具体应用，以便于所有专业地学生都能熟练地把统计地数量分析方法准确地应用于未来地实际工作之中.文档来自于网络搜索。
数理统计在统计工作中的地位
数理统计在统计工作中的地位
数理统计是从现实问题中收集、处理和分析数据，并提出结论，从而提供系统决策参考的一门统计学科。
由于它的重要性和广泛的应用，数理统计在统计工作中有着至关重要的地位。
数理统计可以帮助人们从复杂的数据中获取有用信息，用于支持有效的决策。
它可以帮助研究者概括数据并制定有效的统计模型，研究大量的实际数据，并对这些数据进行合理的分析和推断以了解它们之间的关系。
数理统计也可以帮助我们识别不同的潜在的模式和数据的理解，以指导未来的研究和管理决策。
数理统计可以用于精确描述和表征客观实体，并在多重环境中推导结论。
它可以应用于各个领域，包括经济学、医学、生物学、计算机科学、心理学等等，以及各种政府政策和规范。
它不仅可以帮助研究者分析问题，而且可以为管理者提供重要信息，协助其做出更好的管理决策。
因此，数理统计在满足研究和管理目标方面发挥着至关重要的作用，占据了统计工作中重要的地位。
它不仅可以收集、分析和理解数据，而且可以有效地处理和衡量企业绩效和生产力，为企业决策提供重要信息。
数理统计在统计学中的地位
数理统计在统计学中的地位引言统计学是一门研究数据收集、分析、解释和推断的学科，它在社会科学、自然科学以及许多其他领域中都扮演着重要的角色。
而数理统计作为统计学的一个重要分支，主要以数学方法为基础，进行数据的概括、分析和推断。
本文将探讨数理统计在统计学中的地位，包括其在研究设计、数据分析和假设检验等方面的作用。
数理统计在研究设计中的作用研究设计是统计学的重要组成部分，它涉及到如何收集数据、选择样本以及构建合适的实验设计。
数理统计通过概率论和数学统计的方法，为研究设计提供了有力的支持。
首先，数理统计可以帮助研究者选择合适的抽样方法和样本量。
通过概率论的方法，数理统计可以计算出不同抽样方法下的抽样误差和置信水平，以及所需的样本量。
这有助于研究者进行抽样方案的选择，减少抽样误差，并提高研究结果的可靠性。
其次，数理统计可以帮助研究者构建合适的实验设计。
实验设计是对研究条件和实验流程的安排，旨在控制可能的干扰因素，以获得准确的实验结果。
数理统计提供了一些常用的实验设计方法，如随机化、区组设计和因子设计等，可以帮助研究者设计合适的实验方案，降低实验误差，确保实验结果的可靠性。
数理统计在数据分析中的作用数据分析是统计学的核心内容之一，它涉及到从原始数据中提取有用的信息和结论。
数理统计通过多种统计方法，为数据分析提供了强大的工具和技术。
首先，数理统计可以帮助研究者总结和描述数据的特征。
通过数理统计中的描述统计方法，如均值、方差、频率分布和分位数等，可以对数据集进行描述和总结。
这有助于研究者了解数据的中心趋势、离散程度和分布特征，为后续的数据分析提供重要参考。
其次，数理统计可以帮助研究者进行数据的推断和预测。
通过统计推断方法，如假设检验和置信区间，可以通过样本数据对总体参数进行推断，从而得出关于总体的结论。
此外，数理统计中的回归分析和时间序列分析等方法，可以用来建立数据的预测模型，对未来的趋势和变化进行预测。
数理统计在假设检验中的作用假设检验是统计学中一种重要的推断方法，用于对统计问题进行判断和验证。
数据科学中的统计学基础
数据科学中的统计学基础数据科学作为一个新兴的领域，正日益受到人们的关注和重视。
在数据科学的学习和实践过程中，统计学作为其重要的基础学科，扮演着至关重要的角色。
统计学是数据科学的基石，它通过对数据的收集、分析和解释，帮助人们更好地理解数据背后的规律和信息。
本文将从数据科学的角度出发，探讨统计学在数据科学中的基础作用。
一、统计学在数据科学中的地位统计学作为一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科，是数据科学的基础。
在数据科学的实践中，统计学通过概率论、数理统计等方法，帮助人们从数据中提取有用的信息，揭示数据背后的规律。
统计学在数据科学中的地位可以用“数据之母”来形容，因为数据科学的一切工作都离不开对数据的统计分析。
二、统计学的基本概念1. 总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取出来的一部分。
通过对样本的分析，可以推断出总体的特征和规律。
在数据科学中，样本的抽取和分析是非常重要的，因为很多时候我们无法获取到整个总体的数据，只能通过样本来做出推断。
2. 参数和统计量参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值。
通过统计量的计算和分析，可以对总体的参数进行估计和推断。
在数据科学中，我们经常需要通过样本数据来估计总体的参数，这就涉及到参数估计和假设检验等统计方法。
3. 概率分布概率分布是描述随机变量取值规律的数学模型。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
在数据科学中，概率分布可以帮助我们理解数据的分布规律，从而进行更深入的分析和预测。
4. 假设检验假设检验是统计学中常用的推断方法，用于检验统计推断的结论是否具有统计显著性。
在数据科学中，假设检验可以帮助我们验证数据分析的结论是否可靠，从而做出正确的决策。
5. 回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，通过建立回归模型来描述自变量和因变量之间的关系。
在数据科学中，回归分析常用于预测和建模，帮助我们理解变量之间的影响和作用。
高校统计学专业概率论与数理统计
高校统计学专业概率论与数理统计统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，其目的是通过对数据的分析来揭示事物之间的关系和规律。
在高校中，统计学专业是培养具备统计分析能力和数据处理能力的专门人才的学科。
其中概率论与数理统计是统计学专业中的核心课程之一，本文将主要探讨概率论与数理统计的重要性、内容体系和应用领域。
一、概率论与数理统计的重要性概率论与数理统计是统计学专业中的基础课程，对于培养学生的统计思维和分析能力具有重要意义。
首先，概率论与数理统计为学生提供了一种分析问题的工具和方法。
通过学习概率论，学生可以了解到随机事件的规律和特征，从而能够对未知的事物和事件进行预测和判断。
同时，数理统计的学习可以帮助学生掌握大量数据的整理和处理方法，对数据进行准确的描述和分析。
其次，概率论与数理统计是现代科学和技术领域中的重要工具。
统计学的应用广泛涉及到经济、金融、社会学、医学、环境科学等众多领域。
在这些领域中，对于随机事件的分析和预测以及对数据的处理和解释都离不开概率论与数理统计的方法。
因此，学习概率论与数理统计有助于提高学生在实践中处理问题和解决实际困难的能力。
二、概率论与数理统计的内容体系概率论与数理统计的内容主要包括概率论和数理统计两部分。
其中，概率论主要研究随机事件的规律和特征，包括概率的基本概念、概率分布、随机变量、随机过程等内容。
数理统计则是在概率论的基础上，通过对大量数据的采集和分析，对总体特征和总体参数进行估计和判断。
数理统计的内容主要包括抽样理论、参数估计、假设检验以及回归分析等。
概率论与数理统计的内容体系丰富多样，不仅包括理论知识的学习，还包括实践技能的培养。
学生需要通过理论学习，掌握概率论与数理统计的基本原理和方法，同时，通过实践训练，培养独立思考和问题解决能力。
三、概率论与数理统计的应用领域概率论与数理统计的应用领域广泛，无论是在科学研究领域还是在工程技术领域中，都有着重要的地位。
统计学简介——精选推荐
统计学是一门既古老又崭新的科学。
说它古老，是因为它已有300年的历史，它走过了人类历史的农业经济时代、工业经济时代，又走进了正在到来的知识经济时代。
说它崭新，因为它虽然已产生了300年，但仍在快速发展。
今天，它拥有了更多更新的统计方法和手段，有了更多的研究对象和更广泛的应用领域，显示出更加重要的作用和更广阔的发展前景。
一、18－19世纪——统计学的创立和发展德国的斯勒兹曾说过：“统计是动态的历史，历史是静态的统计。
”可见统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。
（一）统计学的创立时期统计学的萌芽产生在欧洲。
17世纪中叶至18世纪中叶是统计学的创立时期。
在这一时期，统计学理论初步形成了一定的学术派别，主要有国势学派和政治算术学派。
国势学派国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。
由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。
其主要代表人物是海尔曼·康令和阿亨华尔。
康令第一个在德国黑尔姆斯太特大学以“国势学”为题讲授政治活动家应具备的知识。
阿亨华尔在哥廷根大学开设“国家学”课程，其主要著作是《近代欧洲各国国势学纲要》，书中讲述“一国或多数国家的显著事项”，主要用对比分析的方法研究了解国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力，比较了各国实力的强弱，为德国的君主政体服务。
因在外文中“国势”与“统计”词义相通，后来正式命名为“统计学”。
该学派在进行国势比较分析中，偏重事物性质的解释，而不注重数量对比和数量计算，但却为统计学的发展奠定了经济理论基础。
但随着资本主义市场经济的发展，对事物量的计算和分析显得越来越重要，该学派后来发生了分裂，分化为图表学派和比较学派。
政治算术学派政治算术学派产生于19世纪中叶的英国，创始人是威廉·配第（1623-1687），其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书。
这里的“政治”是指政治经济学，“算术”是指统计方法。
在这部书中，他利用实际资料，运用数字、重量和尺度等统计方法对英国、法国和荷兰三国的国情国力，作了系统的数量对比分析，从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。
数理统计在统计学中的地位及其应用
数理统计在统计学中的地位及其应用随着社会经济的发展，数理统计在现实中的应用也越来越广泛，它在科学技术与人类实践活动中正在发挥着越来越大的作用和影响，越来越受到大家的重视。
1. 数理统计的主要特点数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。
概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。
二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。
三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。
四是采用的研究方法主要为归纳法。
最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。
用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。
从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。
由此可见，数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用，而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。
综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为：数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。
2. 数理统计与统计学的比较统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集、数据的整理和数据的分析。
通过对数理统计与统计学的分析，可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面：⑴从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。
⑵从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识；而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。
数理统计导论
数理统计导论数理统计导论是一门研究统计学基础知识和方法的课程，它在各个学科领域中都扮演着重要的角色。
数理统计导论的学习可以帮助我们理解和分析数据，从而得出科学的结论和推断。
本文将介绍数理统计导论的基本概念、方法和应用。
一、数理统计导论的基本概念数理统计导论的基本概念包括总体、样本、参数和统计量。
总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。
参数是用来描述总体特征的数值，统计量是样本数据的函数，用来对总体的参数进行估计。
数理统计导论的基本方法包括描述统计和推断统计。
描述统计是对样本数据进行整理、总结和分析的方法，包括频数分布、均值、方差等统计指标。
推断统计是通过对样本数据进行分析，推断总体参数的方法，包括点估计和区间估计。
三、数理统计导论的应用数理统计导论在各个学科领域中都有广泛的应用。
在自然科学中，数理统计导论可以帮助我们分析实验数据，验证科学假设。
在社会科学中，数理统计导论可以帮助我们分析社会调查数据，了解社会现象和人群特征。
在工程技术中，数理统计导论可以帮助我们分析产品质量数据，改进生产过程。
四、数理统计导论的重要性数理统计导论在科学研究和实践中的重要性不言而喻。
它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，进行科学分析和决策。
数理统计导论也是其他高级统计学课程的基础，它为后续学习提供了必要的理论和方法。
五、数理统计导论的学习建议学习数理统计导论需要一定的数学基础，尤其是概率论和数理统计的基本概念和方法。
在学习过程中，可以通过课堂学习、教材阅读和实际应用等方式来加深理解。
此外，还可以利用计算机软件进行数据分析和实验模拟，提高实际操作能力。
六、数理统计导论的发展趋势随着数据科学的快速发展，数理统计导论正逐渐演变为更加复杂和高级的统计学课程。
新的统计学方法和理论不断涌现，为解决实际问题提供了更多的选择和工具。
同时，数理统计导论也应关注数据的质量和可信度，避免因数据问题而产生错误的结论。
数理统计导论是一门重要的统计学基础课程，它的学习对于理解和分析数据具有重要意义。
数理统计学派贡献
数理统计学派的贡献数理统计学派是现代统计学的主要分支之一，它以数学为基础，运用概率论、数理统计等数学方法来研究随机现象的规律性。
在统计学的发展历程中，数理统计学派做出了重要的贡献，本文将从理论和实践两个方面来探讨数理统计学派的贡献。
一、理论贡献1. 概率论的发展概率论是数理统计学派的基础，它是研究随机现象的规律性的一种数学工具。
在概率论的发展过程中，数理统计学派做出了重要的贡献。
例如，俄国数学家科尔莫戈洛夫提出了概率论的公理化体系，奠定了概率论的基础；法国数学家布瓦查提出了大数定律和中心极限定理，为概率论的应用提供了重要的理论支持。
2. 统计推断的方法统计推断是数理统计学派的核心内容，它是根据样本数据推断总体特征的一种方法。
数理统计学派提出了许多统计推断的方法，例如极大似然估计、贝叶斯估计、置信区间估计等。
这些方法为统计推断提供了强有力的理论支持，被广泛应用于科学研究和工程实践中。
3. 随机过程的研究随机过程是数理统计学派的一个重要研究领域，它是研究随机现象随时间变化的一种数学模型。
数理统计学派提出了许多随机过程的模型，例如马尔可夫过程、布朗运动、泊松过程等。
这些模型为随机过程的研究提供了强有力的理论工具，被广泛应用于金融、信号处理、物理学等领域。
二、实践贡献1. 质量控制质量控制是现代工业生产中的一个重要环节，它通过对产品的检验和监控来保证产品的质量。
数理统计学派提出了许多质量控制的方法，例如控制图、方差分析等。
这些方法为质量控制提供了强有力的理论支持，被广泛应用于工业生产中。
2. 医学研究医学研究是现代医学发展的重要环节，它通过对人体生理和病理的研究来提高医疗水平。
数理统计学派提出了许多医学研究的方法，例如生存分析、多元统计分析等。
这些方法为医学研究提供了强有力的理论支持，被广泛应用于医学领域。
3. 金融风险管理金融风险管理是现代金融业中的一个重要环节，它通过对金融风险的评估和控制来保障金融安全。
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统计学-数理统计在统计学中的地位（The position of statistical mathematical statistics in Statistics）I. The main characteristics of mathematical statistics and statistics(1) the main features of mathematical statistics;The mathematical statistics is based on the random phenomenon limited income observations or experimental data summarized, find rules of the limited data, and the number of rules based on the corresponding overall phenomenon make a subject inference or judgment. Summarized as follows: first, randomness, that is to say, the object of mathematical statistics should be stochastic, deterministic phenomenon is not the content of mathematical statistics. Two is limited, that is to say, the number of random phenomena in mathematical statistics is limited by the number of times. The three is quantitative, that is, mathematical statistics to study the random phenomenon of the number of regularity based, and the quality of random phenomena for the second time. Four is the research method used, mainly for induction. Finally, mathematical statistics has a certain probability reliability through the study of small samples in order to achieve the overall inference. That the overall error sample is an objective existence, but statistics not only focus on the size of the error, the error possibility also pointed out.According to the characteristics of mathematical statistics, mathematical statistics is one of the most important and active subjects in applied mathematics. Thus! Statistics from thediscipline division, should belong to mathematics, but it focuses on application! Instead of pure mathematical theory or method of research, the methods used are focusing on induction, rather than mathematical deduction.In summary, the main characteristics of mathematical statistics can be summarized in one sentence, mathematical statistics is a limited number of observations or experiments a number of research results of random phenomena, according to the number of general rules make the applied mathematics has certain reliability inference.(two) the main characteristics of StatisticsStatistics is a methodology science of collecting, arranging and analyzing statistical data. The purpose of statistics is to explore the internal quantity and regularity of data so as to achieve scientific understanding of objective things.Statistics from the scope of its research, there are three major areas: data collection, data collation and data analysis. First of all, with the development of statistics, it is difficult to tell which areas are more important in these three fields. Perhaps a lot of people think that data analysis is more important. In the analysis of the United States in 1910 and 1900 two agricultural census data, Lenin pointed out: "all problems, all the difficult task is how these data can exactly from the political and economic situation that the different kinds or types of farmers." This shows the importance of data collation. Study on analysis method of distress statistics in our country is not data in recent years, but the lack of adequatestatistical data valid, which cannot be confirmed or to test the corresponding economic theory, economic model and economic policy data. The importance of data collection is evident. Second, statistics is a methodological science. For a long time, it has been considered that the basic methods of statistical research are numerous observation method, statistical index method, statistical grouping method and model inference method. Especially a lot of observation becomes one of the most important basic characteristics of statistical methods, it can be said that this is one of the fundamental difference between statistical and mathematical statistics or statistics also really has become the modern Western Mathematical Statistics. With the statistics from the purely statistical description of the early development for both descriptive statistics and inferential statistics, until some scholars think that the modern statistics should be dominated by statistical inference, supplemented by descriptive statistics, regardless of whether the idea inappropriate, but it can be inferred statistically has played an important role in the modern social life. In fact, inferential statistics has become one of the basic features of modern statistics. Again, the statistics from one day become a science, the phenomenon of quantity research as the basic characteristics, but also their own, emphasized the need for a qualitative understanding of the phenomenon as the foundation.(three) comparison of mathematical statistics and statisticsThrough the above analysis of mathematical statistics and statistical characteristics, the main similarities and differences between mathematical statistics and statistics canbe summarized as follows:1. from the objective point of view, both focusing on the number of law reveals the general phenomenon, and was claimed to be more qualitative to the overall understanding of the phenomenon as the foundation.2. from the way of study, through the research on quantitative characteristics of the individual part of overall hope of mathematical statistics, in order to achieve the overall recognition of the corresponding number of features; and both statistics by researching on quantitative characteristics of the general structure of all individuals (if possible or $worth it), in order to achieve the overall understanding the corresponding number of features, also hope that through the research of quantitative characteristics of the individual parts of the overall,In order to achieve an understanding of the corresponding quantitative characteristics of the population.3. from the research methods, the corresponding characteristics of mathematical statistics mainly depends on the characteristics of small sample statistical mathematics principle to infer the overall distribution of value; and statistics or the corresponding characteristics of statistical inference mainly depends on the eigenvalues of large sample statistical mathematics principle to infer the overall value distribution.4. from the main scope of their research, mathematicalstatistics focused on quantitative analysis of the samples and statistics; not only pays attention to the quantitative analysis of the sample data, and attention on the overall analysis, quantitative obtained all the data at the same time, the research methods of data collection and data processing method.5. from the mathematical deduction of the overall use of sample data, the probability theory is the common foundation. Especially as one of the basic methods of statistical method of mass observation, its mathematical basis is the law of large numbers in the theory of probability statistics; large sample can be easily inferred from the mathematical basis of general characteristics of it is the central limit theorem in probability theory, and whether it is the law of large numbers or the central limit theorem is also the foundation of mathematical statistics.Although the 6. statistics emphasize the application, but it is a mathematical discipline, focusing on the application of the method based on mathematical statistics; more emphasis on research and application of analysis method to solve the problem of social economic and the number of scientific research and the mathematical basis of the method itself, by the theory of statistics corresponding to in fact, research, scientific research on the mathematical basis of statistical inference method, is one of the research areas of mathematical statistics.From the above characteristics and comparison of mathematical statistics and statistics, can see clearly that with thedevelopment of modern statistics and in the social political and economic life play a growing role in the trend, ideas and methods to study the issue of mathematical statistics on the development of statistics has produced revolutionary influence, but important, mathematical statistics and statistics are two subjects different, can not simply be "unified".Two, the status of mathematical statistics in StatisticsStatistics and statistics are two different disciplines, they can not replace each other, can not be like over the years some scholars proposed that, to establish a statistical matter, or the integration of statistics, its essence is to combine mathematical statistics and statistics. But the direct consequences of their fusion is now used by some colleges and universities in statistics textbooks, both have statistical content, there are statistical components, we in fact, neither fish nor fowl, simple splicing content and content is the statistics of the statistics. This is a sad thing about China's statistics, statistics textbooks and statistical teaching in recent years: losing oneself and blindly wanting to connect with the west". The author believes that in order to straighten out the relationship between mathematical statistics and statistics, it is necessary to make a thorough study of the status of mathematical statistics in statistics.(1) the status of mathematical statistics in the development of statistical thinkingStatistics, as a social practice, has a history of several thousand years. It is people's simple understanding ofstatistics. With the continuous development of social productivity, the contemporary statistics has not imprison and plan to the unification of "category.1. statistics it is recognized as one of the most powerful weapons of the society, has been widely applied in many fields of society, politics, economy, science and technology, and each area has its complexity and diversity, the simple "unification", namely a comprehensive survey is almost impossible, but fully understand the regularity of contact number the basic situation of every area and different areas, necessary for modern social management. The ideas and methods of mathematical statistics, naturally for statistics by mathematical statistics, namely for the development of modern statistics lit a spark of scientific thought to solve complex problems, as part of the total to lay the foundation of the mathematical description of overallThe 2.20 century since 30s, with the formation of the government to effectively intervene the national economic concept, the government in the social economic life as a direct participant, the global data based on the master, greatly promoted the development of statistical thinking, not only spend a lot of money on the statistics "weapon" for development, is more important specification for statistical behavior from the angle of legislation. In today's statistical laws and regulations of many countries, the importance of sampling survey is clearly defined. For example, in China in 1996 5 menstrual changes after the promulgation and implementation of the "People's Republic of China statistical law" second chapter tenth clearly stipulates: "the statistical investigation shallbe based on periodical censuses, mainly through regular sampling surveys, by statistical reports, key investigation and comprehensive analysis as supplement, collection, finishing the basic statistical data".The basic principle of sampling survey is based on the inferential principle of mathematical statistics. It can be seen that the inferential position of mathematical statistics in statistical practice has been established in the form of law.3. as the social economic activities of the main business units, in the background of the development of world economic globalization and regional economic integration, not only does not have sufficient funds and technical support in a comprehensive investigation, sometimes not necessary through a comprehensive survey to obtain comprehensive data production by camp, which is enough to provide the corresponding sample survey reliable data as the basis of enterprise production and management decision-making. This also shows that mathematical statistics has micro realistic needs, and opens up an unlimited broad prospect for micro economic management activities. In the application of micro statistics, there is a solid ideological foundation.4. statistical concept, is not only the description of characteristics of the development of history with historical data, and more emphasis on contemporary through the collection and analysis of historical data, to predict the future, based on this prediction is also based on the principle of mathematical statistics. That is to say, to find out the internal quantity and regularity of the data from thehistorical time series data, so as to grasp the future trend, that is, the function of the mathematical statistics analysis principle in the prediction of time series data, is equally important.(two) the status of mathematical statistics in statistical methodsWith the establishment of the idea of solving realistic problems in mathematical statistics, the importance of mathematical statistics in statistical methods has been correspondingly established.The law of the 1. major numbers sets up a connecting link for the application of mathematical statistics in statistics. Large number of observation is one of the basic methods of modern statistics, and the law of large numbers is the foundation of a large number of statistical observation without a large number of observation support, then statistical analysis of the basic indicators: the average number and relative number, it loses its role and significance of the visible position in mathematical statistics statistical methods allow all doubt.The 2. central limit theorem paves the way for the application of mathematical statistics in statistics. Master sample distribution of eigenvalues is key to infer the overall sample, and the central limit theorem shows that as long as the sample size is sufficiently large and, since the value of the overall characteristics of the unknown sample approximate normal distribution. Thus, as long as the use of a large number ofobservations obtained randomly enough sample data, the statistics can be almost all treatment method used in statistics, which on the other hand also indirectly opened up the field of statistical method and its dominant position in the modern statistical inference methodology in.3. the theory of sampling distribution in mathematical statistics provides the theoretical guarantee for the application of the methods of variance analysis and orthogonal design in modern statistics. In particular, the role of orthogonal design in the field of industrial and agricultural production and its contribution to the economy have attracted much attention of foreign scholars. According to some Japanese experts, "at least 10% of Japan's economic development has been attributed to orthogonal design."." This shows the practical significance of mathematical statistics in the application of statistical methods.(three) the status of mathematical statistics in statistical contentStatistics is a methodological science on how to collect, collate and analyze statistical data. No matter how much impact the development of mathematical statistics of statistical thoughts, regardless of mathematical statistics in the statistical methods in what position, status of mathematical statistics in statistics is mainly reflected in the statistical analysis of the status. The actual effect of mathematical statistics on data collection and collation is much less than that of statistical analysis. That is to say, statistics, as a methodology science, has a much larger field of study thanmathematical statistics. Try to replace the statistical viewpoint with the statistics clearly is not correct, also trying to replace the statistics with statistical point of view is not correct, after all, mathematical statistics as a mathematical discipline has its own irreplaceable characteristics. Therefore, the status of mathematical statistics in statistical content can only be mainly reflected in statistical analysis.1., the research of statistical data collection method is still one of the main contents of modern statistics. As mentioned earlier, in our country, how to obtain a large number of real and effective statistical data is one of the urgent tasks we are facing. Untrue and incomplete statistical data can make the macro management of the country "economic theory", the economic model and the statistical test of economic policy, and the production and operation forecast and decision-making of the enterprise can not be effectively carried out. Thus, the correctness of the view that the quality of statistical data is the life of all statistics is correct. The statistics in the statistical data collection effect only reflected in the statistical data survey methods, sampling survey method is how to organize the implementation of the way, to emphasize the collection method in statistics.2. same raw statistics,The collation data obtained by different finishing methods can be completely different, and the same method can be used to analyze them. The conclusion may be completely opposite. This is enough to illustrate the importance of statisticalarrangement. However, mathematical statistics is difficult to play an effective role in statistical collation. After all, the mathematical statistics research is based on small samples, and statistical research is based on large samples. If statistics are not based on a large sample or population of all individuals, statistics may really be reduced to mathematical statistics.3. the influence of mathematical statistics on statistical data analysis is significant. Not only in the estimation of the large sample overall parameters of non parametric estimation, correlation and regression analysis, the overall pattern of judgment, a general parameter and two overall parameter hypothesis test, variance analysis and orthogonal design and many other content, but also in the description of the most basic indicators in Statistics: average number and relative number the calculation principle. Perhaps it is inconceivable that in the content system of modern statistical methods there is a lack of mathematical statistics of the methods and principles of large samples.Three, change the concept of statistical communicationThe characteristics of mathematical statistics and statistics are studied, and status of mathematical statistics in the statistical analyses, the reality let us return to the dissemination of knowledge in statistics, we can see more clearly what I'm doing now, still need to be improved, in the future how to do a better job in what hand.(1) the transformation of the concept of statistical knowledge dissemination is mainly embodied in the following threeaspects:1. what is statistics?. This is the most basic understanding of statistics, and can be achieved by strengthening the dissemination of statistical knowledge. In modern statistical work, although "unification" still has very important practical significance, but in our statistical teaching and other ways of the dissemination of statistical knowledge, must not be limited to this. Not only to make people of different social classes, to understand the statistics on the understanding of the role of the reality of social life, and let them know the statistics in the national macro management, business forecasting, decision-making, and the importance of economic theory # economic model, economic policy test, from the statistical investigation that all classes of the people's initiative participate in and cooperate with the statistical agencies at all levels to carry out, in order to ensure statistical data integrity. This requires that China should strengthen statistical knowledge, universal education and publicity and education of statistical laws and regulations, and open up a variety of ways and means of statistical knowledge dissemination. This is the basic concept of statistical communication.2., why do the direct participants in statistical activities understand why they do so?. Obviously, this is a higher level of demand for statistical communication. Knowing why to do so is to know the principle of statistics, which does not require all citizens to know. In fact, only those who have a certain knowledge base may really understand them, and their approaches are mainly through statistical teaching activities inInstitutions of higher learning. This raises the challenge of teaching college statistics: what should students teach in a statistical class?. The author has been engaged in Statistics Teaching for many years, and believes that the principles of statistical methods should be explained to students in the statistics class. The classroom teaching of statistics should not be too much emphasis on the statistical knowledge of the publicity and how to engage in statistical activities, and should be pay more attention to the teaching of statistical methods the mechanism of dissemination of ideas, but in the teaching of the reality of our country University statistics and not really formed.3., how to do statistics, which is the specific application of statistical methods. It can be said that the teaching of statistics in China's colleges and universities is essentially to teach students how to do practical statistical work. How to collect and sort out data, how to use formulas to calculate certain indicators, etc.. It is obvious that middle school students can do such work. And why is it necessary to organize the implementation of the investigation of the data, collation, why do you want to calculate?. Not only the teacher's introduction is not enough, but also the depth of the teaching material is not enough.Thus, the dissemination of statistical knowledge should be broadly defined on three levels: first, the dissemination of basic knowledge of statistics. Two is how to carry out specific statistical activities. Three, why is it possible to carry out statistical activities in such a way?. There are differences in the objects of communication at different levels. Knowingwhat statistics is, how to do statistics, and the relative understanding of why it should be done, is very low. Perhaps as long as the number will count, will write the neighborhood committee aunt, you can engage in data collection, and will apply the formula of a secondary school students can calculate the X*2 distribution of the statistics of the sample value. But knowing why to do so, without the corresponding mathematical statistics knowledge, is absolutely impossible. On the other hand, with the popularity of computers and the development of statistical data processing software,The use of computers to analyze data has become very simple, and even a child can teach the use of statistical processing software, in which case. Is it important for students to know why statistics do not become important? On the contrary, it is more important for students to understand why they are in a college classroom.Four, the direction of the reform of statistical textbooks in ChinaFrom the statistics of the spread of the concept of different levels of requirements, knowledge structure and mathematical statistics in statistics and the status of the students, it is imperative to reform the current university statistics teaching content system and teaching philosophy.1., remove the content in the current statistical textbooks and mathematical statistics, and strengthen the mathematical statistics content of large samples, that is, to increase the mathematical basis of large sample statistical distribution.2. emphasizes the teaching of the laws of large numbers and the contents of central limit theorems. Although these two theorems are pure statistical problems, but because of its mathematical statistics teaching, teachers often do not pay enough attention, because of the small sample problem is the main problem, the mathematical statistics and therefore may be passed over, and they just is an important link of statistics and statistics. Therefore, in statistical textbooks, the content must be increased and highlighted.3., increase the content of statistical method mechanism. Not only in the statistical inference mechanism of statistical inference methods, but also the mechanism of statistical data collection methods and methods.4. preparation of statistics teaching materials suitable for specific professional needs, in the premise of strengthening mechanism are introduced various statistical methods, combined with different students professional practice, introduces specific application of statistical methods in relevant disciplines, so that all students are able to take the statistical method of quantitative analysis accurately. Applied to the practical work in the future.。