2022年统计学学习参考心得体会5篇.doc
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1、统计学学习参考心得体会5篇统计学学习心得体会(1)统计,从我的理解来看,确实是为了探究某件事情,查询某种关系而去进展的数据搜集,数据处理和数据分析。不同于以往的数学类课程,统计并不执着于数据的因果关系,更侧重于数据之间的相关关系,最近在读维克托的大数据时代,作者也在强调大数据时代是相关关系的时代。因而在这个信息爆炸的年代,统计在大数据中占有特别重要的地位,尤其是在计算机的辅助下,我们能够对大样本甚至全体样本进展分析和处理,这就需要我们理解统计,可能不明白原理,但一定要明白在什么地点去运用何种方法。先抛开以上观念不谈,这学期统计课最喜爱的依然教师在讲课的时候能够时刻把知识连接起来,从来没有零零散
2、散的讲过某个知识点。为什么会有中位数?它是用来干什么的?中位数和平均数的缺陷是什么?为什么会出现四分位点和箱图?为什么会这么做是我在课上感受最深也是受益最多的地点。现在学完统计,我自认为能够特别清晰的为了某工程的去做调查咨询卷,基于数据做出合理的处理和分析,然后多样化的表达出来,从而验证我的目的。由于我明白该在什么条件下去做什么分析,有什么缺陷需要做什么去补全。因而,感激教师给了我一个完好的统计体系,即便以后觉得知识不够用时,我仍能够在当前体系接着完善它。另外,我养成了看课件,看书先看目录和重点的习惯,往常在这方面做得不是特别到位,总是觉得本人足够聪明,什么东西都是直截了当拿来看,看到好的便觉
3、得不错,也不管整个体系是什么模样的。现在深化觉得先把知识体系建好的好处,站在全局的角度看咨询题特别全面,好似在飞机上观察一个城市一般。这也是往常上课所欠缺的,我感受往常的课程教师也特别少注重这方面,总是说今天讲什么,没有前文,也没有后果。以上两点我觉得比我收获整个统计体系的知识更重要,这是对我学习方法的进一步完善。之后将总结一下我在统计课上学到的知识。首先是搜集数据:其主要的方法确实是调查咨询卷和从网上的数据库中去获得。这两种方式在前两次大作业中我们都尝试过了。现在网络特别兴旺,调查咨询卷也能够直截了当发放到网上,也能够特别方便的做分层和整群抽样调查。当时做调查咨询卷感悟最大的是怎么样去让咨询
4、题更有吸引力,我们对有个小组由于做了关于我是歌手这个特别火的标题,因而收到300多份咨询卷,而我们做的是有关考研班的调查咨询卷,因而收到的咨询卷才40多份。 当数据搜集到之后,一般来讲是做描绘性统计,这是一种简单而又直白的,但却富有表现力的展现方式。能够直截了当观察到各组之间的优劣和占总体的大小。当时我们组做得大作业是有关全世界各国GDP的。条形图能够反响各国之间的差异,我们特别明显能够看到美国的GDP大概是中国的两倍。而通过饼图,最直观的感受是美国GDP占全世界的四分之一,这是个体与总体的比拟。频率表定性分析条形图饼图描绘性统计直方图频率表定量分析Ogive数值特征位置特征离散特征形态特征描
5、绘性统计下分为定性和定量,所用方法不是特别一致,在定量的学习中,我们依次理解了平均数,中位数,四分位数,箱图,方差,标准差,变异系数,偏倚程度。这是一个渐进的过程,平均数关于偏态比拟敏感,易受极值的妨碍,因而我们援用了中位数,相对而言受极值的妨碍较小。而平均数和中位数都是一个确切的点,不能表示范围,因而我们有了四分位数,进而再表示为图形确实是箱图。但是以上只能表现数据的位置特征,有些时候我们更关系数据的波动和密集程度,比方打靶的成绩。因而就有了方差和标准差,都是表示数据关于平均数的波动程度。关于身高和体重来讲,由于平均数的不同,因而关于不同数据,比方身高和体重,由于基数不一样,方差不一定越大越
6、好,因而又有了变异系数,如此不用的数据也能够比拟波动程度。通过位置特征和离散特征,我们就能够将数据的形态特征表现出来。描绘性统计是对单个变量内部特征的处理,从而得到关于单个变量的特性。描绘性统计是剩下部分的根底,也确实是假设检验和方差分析,或者说研究多变量的根底。研究多个变量,首先,也是最重要的是验证变量是否符合正态分布。正态和非正态,意味着之后选取的方法将截然不同。正态将会以平均数作为核心,比方ANOVA,LSD等,非正态则会以秩或者中位数作为核心,主要以sign检验,秩和检验,平均秩检验等非参检验。方差分析也是一个渐进的的过程。ANOVA是只研究在一个因子下多方案的差异性,LSD就能够研究
7、多个方案两两之间的差异性。之后确实是在多个因子下,Block是研究多个无互相作用因子下方案的差异性,factorial experiment则是能够再在有互相作用下的因子下研究一个因子关于多个方案的差异性。非参检验也是从最简单的中位数开场,从单变量开场拓展。秩和检验处理了多个方案,并不配对的咨询题,比符号秩更具有普适性,但是精确度不如符号秩。K-W则是通过比拟各样本和总体平均秩来断定多个方案是否存在差异性。剩下的就只有相关性分析了,正态的时候用persion,非正态则用spearman,两者之间原理是一样的,只不过一个是用平均值,另一个使用中位数。我们在做军事建模的时候就选用了spearman
8、。统计学学习心得体会(2)花几天时间,整体复习了一遍统计学,精确的来说是从第一页开场较为细心的阅读了一遍统计学这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗,让我得以从不同的视角重新考虑这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词,而是一门理论联络实际,工作活动中不可或缺的一门重要科学。总论和统计数据的内容比拟简单,引出概念,复习以往学习过的知识。就在我们放松警觉,大呼统计学一点也不难的时候,抽样可能完全震住了自鸣得意的我们。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样可能。但是个人觉得抽样可能的行文并不像假设检验那么好理解。统计学这本书喜爱先向学生介绍特别多概念和公式,
9、再将公式援用到例子中来处理咨询题。然而在介绍公式的同时,学生往往不理解这些公式真正的意义和使用方法,单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样可能来说,计算抽样平均误差的公式之多,方法之众,让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流,混沌的缘故在于不明白这些公式的来龙去脉,只将条件带入相应的公式计算答案的方法是往常没有经历过的,需要一段时间的习惯过程。假设检验与方差分析开篇给同学举了两个例子来说明假设检验的根本思想。个人认为,这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让学生理解到第五章的根本内容,以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。阅读两个例子后我会不禁考虑,假如实际中遇到类似的
10、咨询题,有什么方法能够防止犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑咨询去学习,才是真正的自主学习的过程。相关与回归分析同样吸引人。由于之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循,更不容说计算出事物的内在联络了。然而科学证明,不但相关系数能够计算出来,回归方程也能够用来做分析预测。我想起了一句话:任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联络,给我们呈现出一个更明朗的世界。时间序列分析在我看来是和我的专业-国贸联络最紧密的学科。运用所学到的知识能够分析出公司销售额的各种增长情况,公司的销售额有什么样的季节变化规律,还能建立一个模型对将来的财务情况做出预测。统计指数与综
11、合评价中“综合法指数”的计算用到了微积分的相应知识。在微积分中不知所云的内容却能够通过统计学的学习恍然谈大悟。多亏了教师深化浅出的讲解,让我在短短一个学期里既稳固了旧知识又学到了许多有用的新知识。统计学学习心得体会(3)通过半个多学期的学习,我对统计学这门课程有了一定的理解,对学习这门课程也有了一定的感想。首先,我谈谈我对这门课程的理解。一)对统计学新的认识在学习统计学之前,谈起统计我脑袋中就出现出计数,一大堆单调的数字,还有一长串的数学计算式。在我眼中,统计学是一门特别单调特别单调的学科,它不像数学那样强调紧密的推理和逻辑,而是仅仅需要搜集原始材料,套用数学公式而已,我甚至不是特别喜爱这门课
12、程。但是通过半个学期的学习,我对统计学有了全新的认识。统计学是研究总体在一定天脚下的数量特征及其规律性的方法论学科。我开场认识到统计学在学术研究中,在公司决策中,在国家制定方针政策时在社会生活的各个方面都发挥着重要作用,我开场理解到统计学是一个理论联络实际的学科,特别具有实践性,统计的原始材料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科,它有它独立而完备的理论体系,它是相当科学的,它是以数学作为它的根本工具,但它有比数学更有实际用处,它能够对生活中大量的无序的数据进展分析,找出它们的规律,从而为研究、决策提供根本的依照,它是其他学科的一切理论的根底和来源。二)统计学和经济学的关系统计学并不是一
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- 2022 统计学 学习 参考 心得体会
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