時間：2022-04-30 18:29:11
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(1)所謂的統計學就是用來收集和分析信息和數據的一門科學藝術，它通常是通過對差別的個性進行深入探究，然后找出這些差異之間的一般規律，因此它通常被稱為是將科學和藝術緊密聯系起來的一架橋梁。統計學一般是利用概率論來建立相應的數學模型，將所要觀察系統的數據全部收集起來，在通過科學系統的方法對數據進行量化的分析和整理，然后在通過所總結出來的信息進行科學的推斷和預測，這樣就可以為相關的決策提供較為完備和科學的參考依據。首先，統計學是進行數據研究的一門科學，這里的數據并非是指數學中存在的數據，也不是具有抽象性的數和形，而是指那些實際存在的數據、測量的數據、實驗得出的數據。其次，統計學的研究方法通常是歸納推理的方法，而不是用演繹的方式。之所以采取的是歸納推理的方法而非演繹推理的方式，主要是因為通過演繹推理所得出的結論通常在前提中蘊含，這就會造成在推理的過程中不會對現有的前提進行突破，更不用說會出現較大的創新了。而歸納推理一般是通過從個別到一般，從抽樣樣本到整體的獨具特色的研究方法。最后，統計學的研究并非是明確的，而是具有不確定性，正是基于它的不確定性，才促使統計學在研究的過程中通常會出現新的思想和理論。
(2)目前，統計學在各個學科中已經得到了較為廣泛的應用。主要體現在以下幾個方面：其一，統計學是一門科學系統的研究方法。每一種科學都是對客觀事物潛在的規律進行研究的，規律需要在反復的實驗中不斷地重復出現才得以確立，這些規律通常都會重復出現，而那些不會重復出現的事物就不能作為科學研究的對象，比如說四季都在運轉，不停的更替，這樣才能在不斷的重復中研究出變化的規律。統計學就是對不斷變化的事物進行潛在規律研究的一門科學。所以，統計學是其他學科得以進行科學研究的基礎，缺乏了統計學的科學研究是不能成功的，是缺乏新意的。其二，統計學是管理工作的最佳工具。正如同政治家離開了統計無法科學地施政一樣，企業家一旦脫離了統計，那么他的決策就會存在著不合理性。每一項工作在進行管理之前都需要對整體有一個深入的了解，這樣才能更好地掌握全局。所以，學好統計學就能夠更好地開展任意的工作。
2財經類專業中統計學的改革發展與現況
我國的統計學相對于國外來說起步較晚，但是也得到了不斷的發展和完善。尤其對于財經類的專業來說，統計學的定位和專業知識體系的改革和創新都要和其專業的主要學科協調和統一，這樣才能更好地促進二者的和諧發展。因此，財經類專業統計學的改革應該建立在對統計學的具體應用的分析基礎上，比如可以對統計學理論在社會經濟中的有效運用進行實證分析。這是對統計學改革必須要堅持的一個基本原則，只要明確了統計學的發展方向和目標，才能更好地實現對統計學的改革，不斷地對統計學進行完善。根據上述的結論，財經類專業的統計學改革主要從以下幾個方面進行。
2.1財經類專業統計學的課程體系改革
根據相關教育學理論的規定，高等院校的專業教育的知識體系是通過它的課程設計來進行體現的。所以，隨著教育改革的不斷深入，財經類專業統計學在進行課程改革和設置的時候要嚴格貫徹以下指導思想：首先，要注意將理論和實際的管理進行有效的結合，比如可以將統計學的理論和經濟管理的實踐活動進行有效的結合，幫助學生更好地理解統計學；其次，要根據專業的主要應用領域和層次來安排統計學的課程，不僅要注重理論知識的灌輸，同時還要強化技能性和操作性課程的比重；最后，要建立具有“參與型”的專業意識課程，并且打造相應的課程平臺，這樣就可以在實際的教學中實現統計學由“主導型”的課程體系逐步地向“參與型”的課程體系過渡。第一，要設置相應的通識教育課程。設置這一課程的主要目的在于，為培養統計學專業性的“參與型”人才打造基礎平臺。比如設置哲學課程，就可以為財經類專業的學生提供一種更為開闊和新穎的思維和研究方式；而開設數學、英語這些課程則主要是為了對學生以前學過的知識和方法進行鞏固，另外，它還可以成為學習專業課程的一種工具；設置這些通識課程就可以更好地幫助學生進行統計學的學習。第二，設置科學合理的經濟管理理論課程。由于財經類專業的學生將來所要面對的工作環境和研究領域主要是經濟建設，為我國的經濟發展培養出“參與型”的人才。所以作為統計學人才，他們不單單要掌握一定的經濟管理方法，同時還需要有“參與型”的意識，在實踐中獲得更多的經驗。由于經濟管理理論的課程是非常復雜的，所以為了更好地幫助學生掌握和統計學相關的理論，在課程設置的時候就要有目的地選擇那些和統計學關系最為密切的并且具有很強的實用價值的學科，來設置經濟管理理論課程。第三，設置最佳的統計學專業課程。統計學作為一門研究型極強的科學方法，在對其進行課程設置的時候要從多方面進行綜合的考慮，保證統計學的課程設計實現最佳的學習效果。在設置的時候要對以下方面進行綜合的考慮：(1)選擇最佳的統計方法論基礎課程，以滿足學生學習統計學的基本知識需求；(2)要設置相關的社會經濟統計學基本理論，可以有效地實現對統計學知識的延伸；(3)選擇出那些具有遠大發展空間的行業的統計方法理論課程，幫學生通過實例來更好地學習統計學，并掌握一定的分析能力；(4)與宏觀經濟統計核算相關的課程。設置以上課程是由淺到深的漸進模式，不僅有效地將統計學的知識體系進行點與面的有效結合，同時也是對統計學“參與型”課程意識的重要體現。這樣的課程設置，可以幫助學生更好地學習和掌握統計學。第四，注重技能性和操作性課程的設置。財經類專業的統計學在注重統計學理論學習的同時，還需要加強落實操性課程的設置，實現學與練的最完美的結合。技能性和操作性課程作為統計學課程最完備的補充，它的主要目的是對學生進行與統計學相關的實踐或者操作性訓練，幫助學生更好地鞏固所學的統計學知識。同時，還可以借助相關的統計軟件或者多媒體等對學生的技能性進行綜合的訓練，幫助學生練就熟練的技能。
2.2財經類專業統計學教材的改革
課程建設的核心部分就是教材建設，教材在統計學的學習和改革中占據著重要的地位。隨著我國教育改革理念的深入開展以及教學大綱的不斷修改，財經類專業統計學的教材也隨著不斷進行更新。統計學的內容會隨著經濟的發展變化而變化，它的內容會根據一定時期內國民經濟核算體系最新的、最先進的研究成果來進行更新或者完善。與傳統的統計學教材相比，目前的統計學教材具有以下顯著特點：首先，教材的內容更為明確地突出大統計學的思維，并且徹底地與社會經濟統計學的知識框架相脫離，這樣就不用再受傳統思維和知識框架的束縛，能夠更好地對社會經濟統計和數理統計這二者之間的關系進行協調；其次，將統計學研究的最新理論成果及時地補充進教材中，及時地對教材的知識進行更新和完善，并且對統計學的基本范疇進行了嚴格的規定，將那些沒有實用價值的、一些標志性的概念全數刪去，更加強調了變量這一概念。與此同時，教材還對統計學所要研究的目標、統計學與其他學科課程之間的關系進行了科學系統的論述，這樣就可以讓學生更加一目了然地對統計學的理論知識進行了解和掌握。最后，在統計學教材中加入了多種統計分析方法和對各種統計學分析方法原理的討論，這樣有助于幫助學生掌握更多的知識；另外，在統計學教材中還突出了對統計學基本思想的分析和探究，幫助學生更好地在實踐中應用所學的理論知識，將學與練進行完美的結合。
2.3建設統計學試題庫
隨著統計學課程和教材的不斷改革和完善，部分高校在完成以上兩個環節的同時，還創新性地建設了統計學的試題庫，并且積極地將這一板塊進行補充和完善，使試題庫建設取到了顯著的成就，這樣就可以為有效開展“考教分離”這一環節打下了堅實的基礎。目前，我國高校的統計學試題庫建設主要有兩種：其一就是一種可以根據試題庫內的試題進行隨機的自由組合生成試卷的方式，這套試題里基本上包含有單項、多項選擇題、填空題、判斷題、簡答題、論述題和計算題等多種類型的題型，并且所生成的試卷會覆蓋統計學所學的全部知識，不會出現內容的重復或者遺漏。這類試題庫主要是用來考察學生對知識的掌握程度和學習成果的，一般用于期末考試等。其二就是試題庫的試卷都是已經生成的成套試題，這一類的題型基本上是以考察學生的分析和應用能力為主，比如這類試題都會設置一些有針對性的開放試題，讓學生用所學的知識進行回答，注重對學生分析問題的能力和知識應用能力的考察。另外，財經類專業的統計學在學習的過程中會經常地開展一些與統計學相關的科學研究，這樣可以幫助學生對統計學知識進行深入的探究和學習，為學生以后進行深一步的研究打下良好的基礎。
3結語
本科畢業論文是高等學校人才培養計劃的重要組成部分，是本科教學過程中最后一個重要的教學實踐環節，是學士學位授予的一個重要依據。[1，2]然而，相較于其他教學環節，畢業論文沒有受到足夠的重視，從而導致該環節存在著一些問題。[3]本文將以中央民族大學統計學專業畢業論文為例，在分析其現狀的基礎上，找到問題并提出相應的建議。
中央民族大學統計學本科專業設置于2003年，目前已有六屆畢業生。經過學院和學校層面的努力，統計學專業作為新辦專業取得了較快發展，所培養的學生具有較好的專業能力和綜合素質，近四成學生繼續讀研深造，就業的學生大都在專業對口的工作崗位上，就業率一直在85%左右。
本科畢業論文環節在培養方案中是6個學分。學生在第七學期開始選擇指導教師以確定畢業論文題目。經過前6個學期的系統理論學習，統計學專業學生已基本掌握了統計學的基礎理論和基本方法，具備了正確的統計思想和較強的統計軟件應用能力，以及運用所學的理論和方法解決實際問題、文獻檢索和資料查詢等綜合能力。本科畢業論文的寫作就是統計學專業學生將上述基礎和能力進一步深化與升華的重要過程，從而培養學生的創新能力和實踐能力，使學生的知識、技能和素質得到進一步的充實和提高，同時也是衡量學校教學質量和辦學水平的重要指標。因此對如何提高畢業論文質量進行研究是必要和有意義的。[4]
一、統計學專業畢業論文質量的現狀分析
從論文完成情況來看，每屆的畢業論文基本都能達到論文教學環節的要求，通過對中央民族大學統計學專業2007～2011年四屆畢業生的畢業論文進行分析，發現畢業論文及格率為99.18%。
從畢業論文研究的類型來看，主要分為兩大類：理論研究型論文和實證型論文，理論研究型論文表現為總結和論述現有統計理論問題，表述理論研究的成果，或應用理論對現實問題進行分析、說明，并提出自己的思考；實證型論文主要表現為針對某一特定的實際目的或目標，運用所學統計的理論和方法，對經濟、管理、金融、醫學、生物、工程、環境等領域進行統計調查、統計信息管理、數量分析等。本文由收集整理
從論文知識點范圍的分析來看，學生論文絕大多數是統計專業問題，極少數是其他數學分支的問題。從中央民族大學歷屆統計學專業學生的畢業論文情況分析，發現畢業論文中研究其他數學分支的問題占總數的6.50%，主要包括：一是其他科目的應用研究（數學分析、常微分方程、運籌學及空間解析幾何等），占總數的1.63%。二是數學專業教育和數學思維的研究，占總數的4.87%。研究統計學專業問題的畢業論文占絕大部分，比例為93.50%，選題內容廣泛且多為社會熱點問題，涉及經濟、社會、醫療衛生、教育發展、旅游、基礎設施建設等多領域，由于受學校人文環境影響，很大比例的學生對少數民族地區的經濟、社會、民生等問題進行了統計分析，約占總學生人數的30.08%。所使用的分析方法主要集中于抽樣調查、回歸分析、多元統計方法、聚類分析、判別分析等常用統計方法。
此外，統計分析顯示學生成績普遍偏高，統計學專業學生的畢業論文，尤其是實證類論文，存在著可以大量使用背景介紹和統計軟件分析結果的特點，因此，一些論文沒有創新性和學術含量，但具有較大的篇幅，與理學院其他專業的畢業論文成績比較，其平均成績相對較高，約80.42分。
二、統計學專業畢業論文存在的問題
畢業論文的質量問題關系到本科人才的培養規格和目標，直接體現了學生本科階段的學習成果，是衡量教學水平、學生畢業與學位資格認證的重要依據。通過對論文和考評結果的具體分析，發現學生的畢業論文在創新性、理論深度及論文寫作常識多方面存在問題。具體表現為：
1.創新性不夠
學生的畢業論文表現為理論性研究非常少，大都是實證型論文，并且多是簡單的統計方法應用，缺少創新性研究和思考。從中央民族大學歷屆統計學專業學生的畢業論文來看，理論研究型論文只占4.89%，與實證型論文的比例為1︰19.45，比例懸殊，體現了學生在畢業論文大的選題過程中，避重就輕，缺乏創新的特點。如每年都有一定數量的學生選擇“我國人均gdp的預測”這類針對某經濟指標進行預測的題目，論文的主要內容就是利用arma、灰色預測或者趨勢外推方法等一種或多種方法對時間序列數據做簡單建模和分析，論文沒有對指標本身的意義以及國內國際的社會經濟形勢進行綜合分析。這種方法簡單套用性質的論文占有很大的比重。
2.選題過大、內容空泛，缺乏深入研究，存在抄襲、拼湊現象
有些學生在選擇研究課題時，往往不能根據自身的專業知識結構特點和社會實踐情況進行準確定位，只是一味的盲目的選擇一些過大過空的社會熱點問題，因此難以看到所要研究的問題的本質。如有的學生針對cpi做研究，沒有深入了解問題的實質，只是收集了一些文獻，很難提出自己的觀點或研究角度，造成了材料堆積且過于散亂，論文變成了一些材料的簡單拼湊。有些論文針對某一社會經濟問題進行研究，論文的主題只是針對現有數據利用簡單的統計方法進行分析，對數據的質量和可靠性以及方法的適用性不做針對性討論，對所得的結論也不結合社會經濟現實情況進行分析，導致論文質量不高。
3.相對前沿的分析方法利用較少
前沿的分析方法利用較少，通過畢業論文的寫作，統計分析能力沒有實質性提升。學生論文使用的統計方法主要集中于回歸分析、聚類分析、判別分析、相關性分析等，其中回歸分析方法占有非常大的比例，約41.46%，其他各統計方法使用的比例分別為：聚類分析為5.69%，判別分析為7.32%，相關性分析為14.63%，多元統計方法為2.44%，時間序列分析為3.25%，極少有學生使用教科書外的相對前沿的分析方法。
4.論文寫作上存在結構不合理、沒有相關研究介紹、創新點表述不清、參考文獻不會正確標注等問題
從學生的畢業論文來看，論文寫作不規范，專業性差。主要存在論文形式不規范、結構不合理、題目含糊、有些論文雜亂無章、口語化嚴重、可讀性差等問題。
三、存在問題的原因分析
針對上述問題，統計學系通過對論文進行詳細審查以及組織指導教師和學生座談，發現畢業論文出現以上問題的主要原因包括以下幾方面：
1.學生對論文不夠重視
部分學生由于忙于考研學習而無暇顧及畢業論文的研究，還有部分學生由于忙于外出找工作、實習而無心認真撰寫論文。論文撰寫所需的必要時間難以得到保障，因此學生應付了事，從而無法保證論文的深度。此外，還有部分學生認為畢業論文只是一個教學環節，與考研的好壞無關，存在只要寫了論文，教師都會讓自己通過的僥幸心理，在思想上沒有引起足夠的重視。
2.缺乏指導教師的針對性指導
指導教師所帶畢業生人數過多，使得導師的工作量呈現超負荷狀態，無法保證每個學生畢業論文的質量，從而致使部分學生的論文規范性較差，沒有對存在的問題反復修改，使得學生論文存在諸多問題。
3.學生的專業訓練還不夠
大部分本科生沒有經歷過論文的寫作訓練，寫作水平較低，不了解學術論文的規范性及其格式，不知如何從科研的角度構思文章、組織材料、安排結構，使得相當一部分學生的畢業論文表達的觀點不夠準確清楚，論據亦不能很好地支持論點。另外，一些同學為了完成任務，直接將在網絡中搜索到的資料不假思索的拼湊在一起，使得內容不成體系，觀點混亂。
四、提高畢業論文質量的建議和實踐
1.加強畢業論文重要性的宣傳，提高學生的重視度
加強對畢業論文重要性的認識有助于提高本科生畢業論文的質量。通過講座、課堂傳授等形式，讓學生意識到畢業論文的實踐性和綜合性是任何教學環節都不能替代的，是提高發現問題、分析問題、解決問題能力的有效途徑，更是進行個人綜合素質提高的必不可少的重要環節，[4]從而使學生在思想上認識到畢業論文的重要性，投入更多精力進行畢業論文設計。
2.選題和教師的科研項目相結合，提高論文的創新性
在選擇課題時，為了能充分發揮學生的主觀能動性，可以讓學生根據自身的特點，與指導教師協商，結合導師的研究方向制定課題方案。統計學專業的教師一般除了申請國家自然科學基金和國家社會科學基金這類對理論性和創新性要求較高的項目以外，很多教師還主持或參加有相應的應用研究類項目。應用類項目大都需要實地調研（以及問卷涉及和數據分析）或者大量的數據分析和建模。引導學生參加這類項目來設計和完成自己的本科畢業論文，能夠激發學生的科研熱情和創新潛力。此外，鼓勵和引導一些成績較好，如讓具備保研資格的學生參加教師的科研討論班或者課題組，選擇一些具有一定難度的理論問題進行研究，可以使學生了解本學科的發展方向和最新動態。最近兩年，越來越多的學生，特別是具備了保研資格的學生，在大四上學期就能投入到項目和畢業論文的寫作中。
3.重視平時實踐教學環節，培養學生的實踐能力、發現問題以及解決問題的能力
為了提高學生的學習興趣以及對問題的分析、解決能力，廣泛開展了豐富多彩的社會實踐活動，使學生盡可能早地接觸與本專業有關的實際工作，切身體會到如何將理論與實際相結合，了解本學科的實際業務，從而提高自主學習能力，加強專業知識的把握。結合學校的實際情況，積極鼓勵學生在大二和大三階段參加校級和國家級的全國大學生數學建模競賽，申請“中央民族大學本科生研究訓練計劃項目”、“北京市大學生科學研究計劃項目”和“國家大學生創新性試驗計劃項目”。項目的申請和實施以及研究報告的寫作，對學生來說都是一個很好的鍛煉。目前，統計學專業本科生的參與率在70%以上。此外，建立專業實習基地可以提高學生利用專業知識分析和解決實際問題的能力。這些環節的設計和實施都有力地保障了學生本科畢業論文的水平和質量。
4.加強學生科技論文寫作訓練
加強平時課堂上大作業的規范化，潛移默化培養學生科技論文的寫作能力。通過平時的實踐活動，如學生數學建模以及大學生創新實踐等各類實踐
性項目來提高學生的論文寫作能力。
5.實施激勵措施，激發學生的興趣和主動性
針對那些參與實際課題的學生，學院鼓勵指導教師根據學生的完成情況以勞務費的形式給予其獎勵，另外積極鼓勵畢業論文質量優秀的學生進行投稿發表。此外，還需對答辯程序和評分標準進行規范化，建立優秀畢業論文指導教師和優秀畢業論文獎勵制度，以形成積極的導向作用，充分調動指導教師和學生的積極性。
關鍵詞：計量經濟類課程；本科畢業論文；教學改革
中圖分類號：G642.41文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2019）49-0074-03
一、引言
計量經濟類分析方法在經濟學和管理學研究中的作用日益凸顯，促進經濟類本科生對該類方法的熟練掌握和應用有助于經濟類創新型人才的培養。高校的計量經濟類課程是培養學生通過建立經濟模型對經濟現象進行分析的重要工具。高校開設的計量經濟類課程主要有計量經濟學、數理經濟學、經濟統計學、數理金融學、數據模型與決策等。由于計量分析類課程對相關數學和經濟學知識基礎要求較高，呈現出不同程度的“難教”和“厭學”，但該類課程在本科生撰寫畢業論文時被廣泛使用，起到重要的研究性作用。
以往文獻極少以本科生畢業論文中對計量經濟類方法的使用現狀作為計量經濟類課程教學效果的反映，而這正是本文分析的切入點。本文基于對經濟類本科生計量經濟類能力的現狀分析，發現該類課程教學中存在的問題，有針對性地提出教學模式的改革方向。
二、經濟類本科生計量經濟類分析能力的現狀
經濟類專業本科生的學位論文，能夠較真實地反映出學生的計量經濟類分析能力，也是該類課程研究性教學效果的體現。本文以江蘇師范大學商學院2016—2018屆金融類專業（包括金融工程和金融學）畢業生共377份學位論文為樣本（其中，2016、2017和2018屆畢業生論文數量分別為78、108和191份），詳細統計了這三屆畢業生學位論文采用研究方法的結構分布（見表1所示）。
（一）本科生計量經濟類方法使用的特征
由表1呈現的數據結構特征，能夠客觀地反映經濟類本科生對研究方法的掌握情況，主要表現為以下三點：
1.使用定量分析方法的比例逐年提升。定量分析方法比例由2016屆的67.07%逐漸上升至2018屆的86.54%，即絕大多數畢業生在畢業論文fZu5CHyufTN5Yy/ie48E1w==中加入了經濟數據的分析，使分析結論更加科學。相對來說，采用定性分析方法撰寫畢業論文的學生比例大幅下降。
2.定量分析中，采用計量經濟學方法的比例大幅提高，但計量經濟分析仍以簡單回歸為主。在2016屆畢業生中，采用計量經濟學分析方法的學生僅有7.32%，到2018屆，該比例上升至51.92%，即超過一半的學生采用計量經濟建模的方式撰寫畢業論文。在采用建模分析的學生中，絕大多數仍以簡單的回歸分析（包括協整分析、滯后變量模型）為主，對VAR模型、面板分析等較復雜方法的使用較少。
3.統計學分析方法的比例逐漸下降，該方法中以描述統計分析為主。該類論文中大多通過繪制線性圖表現數據的時間序列過程，通過繪制餅圖或柱狀圖對比數據的結構，通過繪制表格對比數據的均值、標準差等統計量。描述統計方法是最簡單的定量分析，嚴格來說不屬于計量經濟類課程的內容，只是初級的統計學內容。2016屆有57.32%的學生采用統計學方法撰寫論文，在隨后的兩年，這一比例逐漸降低。值得說明的是，因子分析和主成分分析是多元統計分析方法，掌握該方法的學生具有較好的學習能力。另外，個別同學通過自己設置調查問卷并進行數據調查、獲取、審核和清洗，以此為基礎做描述統計分析是非常值得鼓勵的。
（二）計量經濟類分析在本科階段廣泛應用的原因
經濟類本科生對計量經濟類分析方法的掌握程度快速提升，主要有以下三點原因：
1.系統在畢業論文審核中的廣泛應用。隨著高校對學位論文要求的提升，眾多高校在本科生畢業論文考核中采取了先再答辯的管理模式。例如江蘇師范大學要求本科生畢業論文的率不得超過25%，申請校級和省級優秀論文的重復率分別不超過15%和10%，這在很大程度上保證了本科生畢業論文的質量。如果僅采用定性分析方法從理論層面闡述經濟問題，并且要保證較低的率，這對經濟學專業的本科生來說難度極大，因為經濟理論是很難創新的。而通過自己查找經濟數據，結合計量經濟學方法進行實證分析，每個人的思路、查找數據的途徑和范圍、選擇模型的指標，以及構建模型的框架都各不相同，所得到的結論也具有獨立性，因此極大降低了與以往論文的重復率。
2.教學水平提高與教學內容拓展。高校教師的學歷層次與研究水平不斷提高，計量經濟類研究方法也在陸續更新，為了讓課程與時俱進，計量經濟學類課程教師在課堂上不再拘泥于講授簡單計量模型，以往研究生階段掌握的計量模型也陸續向本科生進行講解，甚至DID等更加復雜的計量經濟模型也可以對學有余力的本科生有所啟發。當然，研究生階段必須掌握更高深和前沿的計量經濟模型，這是計量經濟類知識不斷外溢的結果，也是經濟類科研環境的發展趨勢。
3.經濟軟件教學的有力支撐。隨著計量經濟模型的不斷更新，對應的分析軟件也在快速發展，以往眾多高校在本科教學中，要求學生掌握Eviews軟件和SPSS軟件，而近年來，為了讓學生接觸更新的計量經濟學模型，并輔助考研的學生更好地銜接研究生階段學習，很多高校在本科生教學中加入了State軟件或R軟件的教學，有效地提升了本科生對計量經濟分析軟件的掌握程度。
（三）計量經濟類課程研究性教學中存在的問題
1.部分數學基礎薄弱的學生有畏難情緒。計量經濟類課程是數學、統計學和經濟學的交叉學科，該類課程的所有模型都以數學和統計學為基礎，但教學中應更多地強調對原理的理解而非推導，重視構建適合的模型，再借助軟件對模型進行估計并解釋。部分數學基礎薄弱的學生把計量經濟類課程學習等同于數學公式推導，弱化其應用性，內心產生抵觸，很難學好該類課程。
2.數據收集過程粗糙，數據質量不高。可靠的經濟數據是計量經濟建模的重要原料，一個有研究價值且有趣的主題需要科學且高質量的數據，收集工作需要花費很多時間與精力，而且為保證經濟模型的質量，數據審查、清洗、篩選等整理過程也很費時。很多本科生論文中的數據收集過程本著省時省力不問質量的態度，更多地通過百度而非源于官方和權威的網站及數據庫，數據質量得不到保障，且樣本量較小，分析價值有限。
3.建模過程缺乏推敲，大多選擇簡單模型。建立計量經濟模型是一門藝術，模型不深究對錯，只關注哪個模型更好，這就注定建模需要多番比較和權衡，經過一次次對變量的篩選、剔除和添加才能確定最終變量和模型的結構。但多數學生沒有細致思考，僅通過最易獲得的變量建立最簡單的模型，完全沒有篩選和比較過程，因此估計結果的解釋力度十分有限，模型質量不高。
三、計量經濟類課程教學模式的改進方向
1.從問題導向入手。興趣是最好的老師，為培養學生對于計量經濟學的興趣，老師可以在計量經濟學類課程的第一節課，就建議每個學生找到自己感興趣的選題，選題未必緊扣專業，只要能與建模相關即可。老師可以對每個選題進行建議和討論，梳理變量選擇。例如，愛美的女生可以關注“容貌是否有助于勞動者獲得更高的工資”，甚至變通為“整容是否有助于勞動者獲得更高的工資”。學生通過課程的深入學習，自行查找對應的指標和確定模型的選擇，每一節課學生都可能考慮新模型是否有助于解決自己的選題。經過一個學期的深入學習，學生學會了將計量經濟類方法用于解決這類有意義且有趣的問題。此外，對有價值的論文選題，老師可以更多地引導，幫助他們獲得本科生科研項目資助，最終在學術期刊上進行發表，這會給學生帶來極大的成就感，也起到了極好的示范效果。
2.教師用自己的研究成果作為案例，并鼓勵學生參與教師的課題。教師研究成果中的模型必定經過多番篩選和細節處理，學生通過了解這些模型，能夠深刻體會從論文選題，到變量選擇，再到模型確定的整個流程與細節處理，不僅能學到建模的技術，還能深刻體會設計思路，這比學習教材中缺乏前因后果與細節介紹的短小案例更有效。同時，教師也可以鼓勵學生參與自己在研的課題，讓學生體驗具體的研究過程。
3.重視通過板書講解模型原理。現階段高校講課均以PPT講解為主，教師很少在黑板上寫字。但講解計量經濟學模型原理時，通過板書更有助于引導學生的思路，因此教師應重視板書的使用。隨著教學技術的不斷發展，老師可以更多地利用電子板書，即使用數位板進行書寫，使板書隨時放大和多彩呈現，也能在PPT或PDF上隨時標注，并在課后將板書保存后發給學生，有助于學生在課后整理電子筆記。
4.計量經濟類軟件教學多元化。部分高校在本科生階段只開設一門經濟軟件課程，在這一門課上不可能介紹多種軟件，經濟類本科生僅掌握一種計量分析軟件也是不夠的。因此可以在統計學與計量經濟學的課時中拿出6—9課時講解對應的軟件，有助于學生理解對應的原理。可以在統計學課程中講SPSS軟件，在計量經濟學課程中講解Eviews軟件，在單獨開設的經濟軟件應用課程中講解Stata軟件或R軟件，并配合介紹相關的經濟模型。
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ThomsonScientific國家科學指標數據庫2004年數據顯示，中國數學論文在1999~2003年間篇均引文次數為1.03，同期國際數學論文篇均引文次數是1.3,這表明中國數學研究的影響力正在向世界平均水平靠近。相較于物理學、化學和材料科學等領域，中國數學研究的國際影響力是最高的。
我們以美國《數學評論》(MR)光盤(1993-2005/05嚴為數據來源,用統計數據揭示國際數學論文的宏觀產出結構。通過對《MR》收錄中國學者發表數學論文每年的總量及其在63個分支上的分布統計，將中國數學論文的產出置于一個相對明晰的國際背景之下，借以觀察中國數學的發展態勢。此外，我們還以中國科學院文獻情報中心《中國數學文獻數據庫》（CMDDP為數據來源，統計了中國數學論文在63個分支領域的分布，并對其中獲國家自然科學基金資助或國家自然科學基金委員會數學天元基金資助的論文情況進行了定量分析。上述數據庫均采用國際同行認可的《數學主題分類表》（MSC),分別在國際、國內數學領域具有一定的影響力和相當規模的用戶群。
《MR》光盤收錄發表在專業期刊、大學學報及專著上的數學論文，其收錄范圍非常廣泛。1993~2004年共收錄論文769680篇，其中有74988篇是由中國學者參與完成的，我們稱之為中國論文。這里中國論文是指《MR》的論文作者中至少有一位作者是來自于中國(即《MR》光盤中所標注的“PRC”）。12年中，中國論文數占世界論文總數的9.74%。
《CMDD》收錄中國國內出版的約300種數學專業期刊、大學學報及專著上刊登的數學論文，此外，還收錄了80種國外出版的專業期刊上中國學者發表的論文，并對那些獲國家自然科學基金或國家自然科學基金委員會數學天元基金資助的論文進行了特別標注。
2.1《MR》收錄中國論文的統計分析
考慮到二次文獻的收錄時差，為保證數據的完整性，選取的是1993~2004年的文獻數據，檢索結果如圖1所示。數據顯示，《MR》12年來收錄的中國論文呈現出穩步增長的勢頭,中國論文的增長速度要大于《MR》總論文數的增長速度。
2.2《MR》收錄論文在數學各分支上的分布
為避免重復計數，在對63個數學分支進行統計時,均按第一分類號統計。按2000年《MSC》提出的修訂方案，將1993~1999年的數據進行了合并和調整。圖2顯示了國際數學論文在63個數學分支上的分布。
數學各分支占論文總產出的百分比在一定程度上反映了該領域的研究規模，而相應分支學科的研究熱點變化也是統計中著重揭示的問題。在實際統計中，跟蹤熱點變化主要是通過這63個數學分支的時間序列分析完成的。統計數據揭示的主要特征和趨勢如下：1993?2004年，國際數學或與數學相關論文產出百分比最高的前10個分支依次是：量子理論（81)、統計學（62)、計算機科學（68)、偏微分方程（35)、數值分析（65)、概率論與隨機過程（60)、組合論（05)、運籌學和數學規劃（90)、系統論/控制（93)、常微分方程（34),這10個分支的產出占總體產出的42.5%。
隹某些分支領域表現出良好的增長勢頭，如統計學領域的論文數量近3~4年增長較快，有取代量子力學成為現代數學最大板塊的趨勢。對統計學進一步按照次級主題分類進行統計，結果表明論文產出主要集中在非參數推斷（62G)方向（見圖3)。
2.3《MR》〉收錄中國論文在數學各分支上的分布
MR收錄中國學者的數學論文的主要特點表現在以下幾個方面：
參1993~2004年論文產出百分比最髙的前10個分支領域依次是偏微分方程（35)、數值分析（65)、常微分方程（34)、系統論/控制（93)，運籌學和數學規劃（90)、統計學（62)、組合論（05)、概率論與隨機隨機過程（60)、動力系統和遍歷理論（37)、算子理論（47)，這10個分支的產出占總體產出的52.25%。
偏微分方程（35)是中國數學論文產出的最大分支，對偏微分方程的二級分類進行細分，結果見圖5。
從圖中可以看出數理方程及在其它領域的應用（35Q)所占比重較大。同時，根據對35Q的下一級分類的追蹤發現，關于KdV-like方程（35Q53)、NLS-like方程(35Q55)的論文有增加的趨勢。
差分方程（39)、Fourier分析（42)、計算機科學（68)、運籌學和數學規劃（90)、對策論/經濟/社會科學和行為科學（91)、系統論/控制（93)、信息和通訊/電路（94)表現出一定的增長勢頭。
結合環和結合代數（16)、逼近與展開（41)、一般拓撲學（54)、大范圍分析/流形上的分析（58)、概率論與隨機過程（60)等表現出下降趨勢。
與《MR》收錄數據的主題分布所不同的是中國的量子力學和統計學均沒有進入前5名，量子力學排到了第12位，且有下降趨勢。計算機科學（68)、常微分方程（34)在《MR》中分別排在第3位和第10位，而中國數學論文中，常微分方程位居第3，計算機科學位居第11。
1993~2004年《中國數學文獻數據庫》收錄論文統計分析
1993~2004年《CMDD》收錄中國學者發表的論文總數達到93139篇。從這些論文在63個數學分支上的分布中可以看出，這63個數學分支學科的發展是不平衡的。對這63個數學分支的論文產出的時間序列分析發現，有些分支增長較快，如運籌學和數學規劃（90),對策論/經濟/社會科學和行為科學（91),有的變化不大，如幾何學(51-52)。
通過對《CMDD》的數據統計，表明中國數學文獻的學科分布有如下特點：
參1993?2004年論文產出百分比最高的前10個數學分支依次是數值分析（65)、運籌學和數學規劃（90)、常微分方程（34)、偏微分方程（35)、統計學（62)、系統論/控制（93)、計算機科學（68)、組合論（05)、概率論與隨機過程（60)、對策論/經濟/社會科學和行為科學(91)，這10個分支的產出占總體產出的56.0%。
一些分支表現出良好的成長性。如數理邏輯與基礎（03)、矩陣論（15)、實函數（26)、測度與積分(28)、動力系統和遍歷理論（37)、Fourier分析（42)、變分法與最優控制/最優化（49)，運籌學和數學規劃(90)、對策論/經濟/社會科學和行為科學（91)、生物學和其它自然科學（92)、系統論/控制（93)、信息和通訊/電路（94)。
參一些分支所占比重下降。如逼近與展開（41)、一般拓撲學（54)、概率論與隨機過程（60)、統計學(62)、數值分析（65)等。
參在排名位于前10位的數學分支中，量子理論(81)在《MR》、PRC(《MR》的中國論文）和《CMDD》中所占比重有較大的差異，其余的9個分支盡管所占比重不同但基本上都能進人分布的前10名，例如，計算機科學（68〉在《MR》數據組的排名是第3位，到PRC和《CMDD》數據組就下降到第11位和第7位，在《MR?數據組的排名分別是第8位和第10位的運籌學和數學規劃（90)和常微分方程（34),在PRC數據組中，則上升到第5位和第3位，在《CMDD》數據組則為第2位和第3位。這些排名的變化可以部分地揭示出中國在量子理論、計算機科學的交叉研究等方面稍有欠缺，但在數值分析、運籌學（含數學規劃）等方面，中國具有相對的競爭優勢。
組合論（05)在《MR》、PRC和（(CMDD》中所占比重較為一致，分別位居第7、第7和第8位。數據表明組合論中的二級分類圖論（05C)的論文產出比例最高，對圖論主題進行進一步分析，發現這幾年成長較快的圖論領域的研究論文大多集中在圖和超圖的著色（05C15),其次是因子、匹配、覆蓋和填裝(05C70)。在圖論的這兩個三級分類上，中國學者的論文產出與國外非常吻合。
本文中的“基金資助”指的是國家自然科學基金或國家自然科學基金委員會數學天元基金的資助。為統計方便，二者統一按基金資助處理。1993~2004年《CMDD》收錄的獲基金資助的論文共計27662篇，受資助力度達到30%左右。表8顯示，獲基金資助的論文近年來有不斷上升的趨勢。2005年《中國數學文摘)>第6期附表1說明《中國數學文摘》和《CMDD》2005年收錄的論文受基金資助的比例達40%以上。《CMDD》收錄的獲基金資助的中國論文在數學各分支上的分布特點如下：
在數量上，前10個分支領域為：數值分析（65)、系統論/控制（93)、偏微分方程（35)、運籌學和數學規劃（90)、計算機科學（68)、常微分方程（34)、統計學（62)、概率論與隨機過程（60)、組合學（05)、對策論/經濟/社會科學和行為科學（91)，這10個分支占總體產出的60.2%。
在63個分支領域上，基金資助比例最高的前10個分支是：K-理論（19)、多復變量與解析空間（32)、質點和系統力學（70)、大范圍分析/流形上的分析(58)、拓撲群/Lie群（22)、動力系統和遍歷理論（37)、經典熱力學/熱傳導（80)、概率論與隨機過程（60)、系統論/控制（93)、位勢論（31)。
在認識實習期里，我所做的工作內容比較具體、感受和體會也比較多。下面，我僅把實習期里的主要情況做一下匯報。如有不妥之處，歡迎給予批評和指正。
一、福建省統計局科研所介紹
科研所是統計局內部的一個重要職能部門，而統計科研涉及的領域也十分廣闊，包括統計基礎理論研究、統計應用研究和統計信息技術研究。同時在政府統計工作中，對政府和社會關心的有關經濟、社會、科技、資源與環境等重大問題，都需要從統計的角度進行分析研究，得出結論，提出建議。“十五”期間，國家統計科技研究的重點是統計觀念的創新、統計方法的創新、統計手段的創新以及統計體制的創新。要積極組織、指導重大課題研究，統計科研所每年要完成一項以上具有重要影響的課題。統計雜志是展示優秀科技成果的重要窗口，是科技成果轉化為生產力的重要媒介。要加強對統計雜志的領導和支持，不斷提高雜志的質量，增加發行量，擴大影響力，努力創辦一流雜志。
科研所的主要職能有五點，具體包括：1.擬訂全省統計科研計劃和科研制度，并組織實施；2.組織協調本局及全省各地區、各部門的統計科研工作；3.承擔統計科研課題，負責向國家統計局和省直有關部門進行統計科研課題的申報立項及管理工作；4.承擔全省統計科研成果的評審、選優、獎勵工作，并推薦優秀成果參加國家和省級評獎；5.擬訂省統計學會章程，負責省統計學會日常工作，履行省統計學會秘書處的職責。
根據國務院有關文件精神，國家和各地統計科研所作為非營利性社會公益類科研機構，只能加強，不能削弱。統計科研所擔負著從事統計科學研究、進行科研管理（組織統計科技交流、課題指南、課題立項、成果評獎等）、編輯出版統計雜志等重要職能。統計局要為科研人員配備先進的計算機設備、統計分析軟件、通訊工具以及其他辦公設備；要建設內容豐富的統計科研網站等。
二、科研所認識實習的具體內容
第一天到科研所報到時，一進門，就看到書柜上排列著諸多獎章，象年度科研先進單位、統計學會先進單位等等，都是國家統計局給予福建省統計局科研所的表彰，也是對他們工作的肯定，我為自己能有幸到這里認識實習而感到驕傲。
俞明所長和所內同事對我們的到來也表示了歡迎。俞所長對我們今后幾天實習的具體工作做了安排，具體包括《福建統計》雜志的出版，統計科研網站的建設，如《國際經濟信息摘編》，統計論文出版的校對及統計學會的一些工作。在次，我也就這幾個工作做匯報。
首先，是關于論文集的校對工作，也是此次實習中的重點工作，由于這本論文集的重要性，更要求我們校對工作的嚴格，在次之前，科研所的同事已經對該論文集校對過三遍，但為了確保論文集的正確無誤，我們又進行了第四次校對工作。我也不得不為科研所里同事們認真負責的工作態度感到欽佩。首先我們學習了校對工作的基本常識，要求我們對哪怕是一個標點符號的錯誤也不能放過。校對了《區域R&D投入對經濟發展影響的研究》、《
統計報表就嚴格的編制規則，如規定表號采用一位英文字母或羅馬字母和三位數碼表示。英文字母或羅馬字母表示全局統計報表制度的排列順序，三位數碼分為兩段，第一位數碼為第一段表示統計報表的報告期別，或報表的性質，即是年報還是定報，是綜合表還是基層表；是經常性調查還是一次性調查或是普查、試行表。第二、三位數碼為第二段表示統計報表的順序。還學習了統計報表的性質代碼：1、基層年報；2、基層定報；3、綜合年報；4、綜合定報；5、一次性調查；6、普查。從中不僅學習了如何查找錯誤遺漏還懂得了如何制表。
其次，是關于科研所網站的建設，也是本次實習過程中工作時間較長的工作。我的主要工作是學會網站建設的一些基本知識，并單獨處理網站的文章錄入，信息搜集等任務。我負責的主要是“國際經濟信息摘編”的編制工作，這個項目主要包括觀點聚焦、經濟綜述]經濟比較、熱點追蹤、市場動態、行業發展動向、統計數據等七個主要項目。搜集了當今國際上經濟發展的最新動態的50余篇文章，并錄入入網，以供統計相關部門采編并出版成書。
再次，在實習期間，利用科研所書籍多的優點，閱讀了大量關于統計方面的書，如《中國統計》、《福建統計》以及諸多統計專業論文，充實了自己的理論知識，收益非淺，還了解統計學會工作的大致流程。
三、認識實習的收獲與感想
在此之先，我想向所有為我的實習提供幫助和指導的老師和科研所的領導和同事致謝,感謝你們為我的順利實習所作的努力和幫助。
通過實習，我在統計學方面獲得了一些實際的工作經驗，鞏固并檢驗了自己三年來本科學習的知識水平。實習期間，我了解并參與了統計論文集的校對工作，并且對統計科研的網站尋找了資料，提出了自己的一些想法。在此期間，我進一步學習了統計學的理論知識體系,對統計有了更深的理解,將理論與實踐有機結合起來。我的工作得到了實習單位充分的肯定和較好的評價。
本次認識實習是我大學生活中不可或缺的重要經歷，其收獲和意義可見一斑。首先，我可以將自己所學的知識應用于實際的工作中，理論和實際是不可分的，在實踐中我的知識得到了鞏固,解決問題的能力也受到了鍛煉；其次，本次實習開闊了我的視野，使我對統計在現實中的運作有所了解，也對統計也有了進一步的掌握；此外，我還學習了統計科研網站的制作及為網站建設搜集材，可以和同事在一起相互交流，相互促進。
在實習過程中還有些其它方面也讓我學到了很多東西。在兩個星期的實習時間里，我基本上掌握了統計科研工作的一些具體操作細節，知道統計科技工作是一項具有創造性的活動，要出一流成果，就必須要有專業的統計人才和認真嚴肅的工作態度。在實踐的校對工作中，知道一絲不茍的真正內涵。
統計學論文2000字(一)：影響民族院校統計學專業回歸分析成績因素的研究論文
摘要：學習成績是評價學生素質的重要方面，也是教師檢驗教學能力、反思教學成果的重要標準。利用大連民族大學統計學專業本科生有關數據（專業基礎課成績、平時成績和回歸分析期末成績），建立多元線性回歸模型，對影響回歸分析期末成績的因素進行深入研究，其結果對今后的教學方法改進和教學質量提高具有十分重要的指導意義。
關鍵詞：多元線性回歸；專業基礎課成績；平時成績；期末成績
為了實現教學目標，提高教學質量，有效提高學生學習成績是很有必要的。我們知道專業基礎課成績必定影響專業課成績，而且平時成績也會影響專業課成績，這兩類成績與專業課成績基本上是呈正相關的，但它們之間的關系密切程度有多大？它們之間又存在怎樣的內在聯系呢？就這些問題，本文主要選取了2016級統計專業50名學生的四門專業基礎課成績以及回歸分析的平時成績和期末成績，運用SPSS統計軟件進行分析研究，尋求回歸分析期末成績影響因素的變化規律，擬合出關系式，從而為強化學生的后續學習和提高老師的教學質量提供了有利依據。
一、數據選取
回歸分析是統計專業必修課，也是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域應用十分廣泛。因此研究影響統計學專業回歸分析成績的相關性是十分重要的。
選取了統計專業50名學生的專業基礎課成績（包括數學分析、高等代數、解析幾何和概率論）、回歸分析的平時成績和期末成績，結合多元線性回歸的基礎理論知識[1-2]，建立多元回歸方程，進行深入研究，可以直觀、高效、科學地分析各種因素對回歸分析期末成績造成的影響。
二、建立多元線性回歸模型1及數據分析
運用SPSS統計軟件對回歸分析期末成績的影響因素進行研究，可以得到準確、科學合理的數據結果，全面分析評價學生考試成績，對教師以后的教學工作和學生的學習會有較大幫助。自變量x1表示數學分析成績，x2表示高等代數成績，x3表示解析幾何成績，x4表示概率論成績，x5表示平時成績；因變量y1表示回歸分析期末成績，根據經驗可知因變量y1和自變量xi，i=1，2，3，4，5之間大致成線性關系，可建立線性回歸模型：
（1）
線性回歸模型通常滿足以下幾個基本假設，
1.隨機誤差項具有零均值和等方差，即
（2）
這個假定通常稱為高斯-馬爾柯夫條件。
2.正態分布假定條件
由多元正態分布的性質和上述假定可知，隨機變量y1服從n維正態分布。
從表1描述性統計表中可看到各變量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的標準差分別為10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的標準差為8.141；有效樣本量n=50。
回歸分析期末成績y1的多元回歸模型1為：
y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3
+0.334x4+0.347x5
從表2中可以看到各變量的|t|值，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，通過t分布表可以查出，自由度為44的臨界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代數x2的|t|值為0.651小于t？琢/2（44），因此x2對y1的影響不顯著，其他自變量對y1都是線性顯著的。下面利用后退法[3]剔除自變量x2。
三、后退法建立多元線性回歸模型2及數據分析
從模型1中剔除了x2變量，多元回歸模型2為：
y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）
在表4中，F統計量為90.326，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的臨界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自變量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回歸模型2的線性關系是顯著的。
四、結束語
通過對上述模型進行分析，即各個自變量對因變量的邊際影響，可以得到以下結論：在保持其他條件不變的情況下，當數學分析成績提高一分，則回歸分析成績可提高0.242分[4-5]；同理，當解析幾何成績、概率論成績和平時成績每提高一分，則回歸分析成績分別提高0.149分、0.377分和0.293分。
通過對學生專業基礎課成績、平時成績與回歸分析期末成績之間相關關系的研究，一方面有利于教師把控回歸分析教學課堂，提高教師意識，注重專業基礎課教學的重要性，同時，當學生平時成績不好時，隨時調整教學進度提高學生平時學習能力；另一方面使學生認識到，為了更好地掌握回歸分析知識，應加強專業基礎課的學習，提高平時學習的積極性。因此，通過對回歸分析期末成績影響因素的研究能有效的解決教師教學和學生學習中的許多問題。
統計學畢業論文范文模板(二)：大數據背景下統計學專業“數據挖掘”課程的教學探討論文
摘要：互聯網技術、物聯網技術、云計算技術的蓬勃發展，造就了一個嶄新的大數據時代，這些變化對統計學專業人才培養模式的變革起到了助推器的作用，而數據挖掘作為拓展和提升大數據分析方法與思路的應用型課程，被廣泛納入統計學本科專業人才培養方案。本文基于數據挖掘課程的特點，結合實際教學經驗，對統計學本科專業開設數據挖掘課程進行教學探討，以期達到更好的教學效果。
關鍵詞：統計學專業；數據挖掘；大數據；教學
一、引言
通常人們總結大數據有“4V”的特點：Volume（體量大），Variety（多樣性），Velocity（速度快）和Value（價值密度低）。從這樣大量、多樣化的數據中挖掘和發現內在的價值，是這個時代帶給我們的機遇與挑戰，同時對數據分析技術的要求也相應提高。傳統教學模式并不能適應和滿足學生了解數據處理和分析最新技術與方法的迫切需要。對于常常和數據打交道的統計學專業的學生來說，更是如此。
二、課程教學探討
針對統計學本科專業的學生而言，“數據挖掘”課程一般在他們三年級或者四年級所開設，他們在前期已經學習完統計學、應用回歸分析、多元統計分析、時間序列分析等課程，所以在“數據挖掘”課程的教學內容選擇上要有所取舍，同時把握好難度。不能把“數據挖掘”課程涵蓋了的所有內容不加選擇地要求學生全部掌握，對學生來說是不太現實的，需要為統計學專業本科生“個性化定制”教學內容。
（1）“數據挖掘”課程的教學應該偏重于應用，更注重培養學生解決問題的能力。因此，教學目標應該是：使學生樹立數據挖掘的思維體系，掌握數據挖掘的基本方法，提高學生的實際動手能力，為在大數據時代，進一步學習各種數據處理和定量分析工具打下必要的基礎。按照這個目標，教學內容應以數據挖掘技術的基本原理講解為主，讓學生了解和掌握各種技術和方法的來龍去脈、功能及優缺點；以算法講解為輔，由于有R語言、python等軟件，學生了解典型的算法，能用軟件把算法實現，對軟件的計算結果熟練解讀，對各種算法的改進和深入研究則不作要求，有興趣的同學可以自行課下探討。
（2）對于已經學過的內容不再詳細講解，而是側重介紹它們在數據挖掘中的功能及綜合應用。在新知識的講解過程中，注意和已學過知識的融匯貫通，既復習鞏固了原來學過的知識，同時也無形中降低了新知識的難度。比如，在數據挖掘模型評估中，把混淆矩陣、ROC曲線、誤差平方和等知識點就能和之前學過的內容有機聯系起來。
（3）結合現實數據，讓學生由“被動接收”式的學習變為“主動探究”型的學習。在講解每種方法和技術之后，增加一個或幾個案例，以加強學生對知識的理解。除了充分利用已有的國內外數據資源，還可以鼓勵學生去搜集自己感興趣的或者國家及社會大眾關注的問題進行研究，提升學生學習的成就感。
（4）充分考慮前述提到的三點，課程內容計劃安排見表1。
（5）課程的考核方式既要一定的理論性，又不能失掉實踐應用性，所以需要結合平時課堂表現、平時實驗項目完成情況和期末考試來綜合評定成績。采取期末閉卷理論考試占50%，平時實驗項目完成占40%，課堂表現占10%，這樣可以全方位的評價學生的表現。
三、教學效果評估
經過幾輪的教學實踐后，取得了如下的教學效果：
（1）學生對課程的興趣度在提升，課下也會不停地去思考數據挖掘有關的方法和技巧，發現問題后會一起交流與討論。
（2）在大學生創新創業項目或者數據分析的有關競賽中，選用數據挖掘方法的人數也越來越多，部分同學的成果還能在期刊上正式發表，有的同學還能在競賽中取得優秀的成績。
（3）統計學專業本科生畢業論文的選題中利用數據挖掘有關方法來完成的論文越來越多，論文的完成質量也在不斷提高。
（4）本科畢業生的就業崗位中從事數據挖掘工作的人數有所提高，說明滿足企業需求技能的人數在增加。繼續深造的畢業生選擇數據挖掘研究方向的人數也在逐漸增多，表明學生的學習興趣得以激發。
教學實踐結果表明，通過數據挖掘課程的學習，可以讓學生在掌握理論知識的基礎上，進一步提升分析問題和解決實際問題的能力。
從國家每年生產總值核算、居民消費指數、通貨膨脹率，到美國總統選舉方法是否能代表廣大選民意志，臺灣軍購對亞太局勢影響，再到足球比賽中罰點球時將球射向球門的哪個位置最不容易失手……統計學已經貫穿了我們的整個生活。
統計無處不在
提起統計學，就要先弄清什么是統計數據。日常生活中到處都有統計數據：同學們的考試成績在班級中的名次、班干部選舉時各人的票數量等。統計學應用廣泛，在我國最早的應用領域就是給政府提供了解整個國家的基本運行狀況和制定各種政策法規的參考依據。我們常聽到的一個名詞CPI（消費者價格指數），就是政府通過統計學手段來衡量物價水平和通貨膨脹水平的。如今，隨著統計方法的進步和社會各部門發展對于統籌規劃與決策的需求，使統計學從幕后走到臺前，參與了大量的軍事、政治、政府決策的制定，并為之提供理論依據。統計學就是一門搜集、整理、顯示和分析統計數據的學科，可以形象地稱為“和數據打交道的藝術”。
美國是統計學最發達的國家。幾乎每一個大學生都知道統計這個學科，許多非統計學科都把統計作為必修課，這樣，當人們遇到了統計問題，也都知道如何去尋求答案。因此，統計專業的應用范圍十分廣泛，已成為除計算機專業之外的最好找工作的專業。由于行業需要和立法等原因，醫藥界成了使用統計最多的行業之一，醫藥領域也成了統計方法和理論發展的一個重要源泉，同時生物統計也是統計家族中的一大熱門。此外，工商業、金融管理、市場和民意調查及各級政府工作中同樣大量地、普遍地和經常性地使用統計方法。時至今日，伴隨著社會分工的進一步明細，統計學已細分為數理統計學、教育統計學、生物統計學、心理統計學等分支學科。
各科數學為先 練就宏觀思維
很多同學也許會認為，統計學與傳統的計算機、應用數學、應用物理這類純理科不同，在所學課程上會涉及西方經濟學思想、數理統計學、運籌學等這類偏文科類的知識更多些。而恰恰相反，統計學作為一個完全是和數據打交道的學科，需要的是非常良好的統計學基本方法和邏輯思考能力，而數理統計學、運籌學這些基本統計理論學科需要非常良好的數學基礎。隨著計算機在各個行業的廣泛應用，從事統計行業的人如今還需具備熟練地用計算機操作統計軟件分析數據的能力。這就使得現在的統計學專業加入了許多計算機類的基礎課程，如數據結構、C++語言，JAVA語言等，這下好了，完全成了一個數學系專業了。
當初我在高考填專業的時候首選的是經濟學，抱著方便調劑的心態填了一個自以為是偏文科的統計學，結果被“有幸”錄取。上課第一天拿到培養方案，感覺就懵了，和同班同學交流心態時驚訝地發現大家的感受和我絲毫不差。后來才了解到，部分學校是將統計學和應用數學專業或者是信息與計算科學專業打通培養的（本科一年級和二年級的課程一樣，專業課有些許區別）。
落差歸落差，但在上過前兩年的基礎課（數學分析、高等代數、空間解析幾何、常微分方程、概率論、數據結構等）之后，統計專業同學在數學思維、邏輯思考能力相比于別的專業的同學要強很多。為什么呢，拿經濟學中的國際貿易來作比較，前兩年數學學的是高等數學和線性代數，光看課本，這兩門學科在目錄上無顯著差異。但深入學習之后發現，高等數學著重于計算能力，而數學分析重點在于數學思想的形成，學習中對于同一個理論，更多討論的是它的推導和證明（有些類似高中數學對理科生和文科生的不同要求）。所以，同樣是學數學基礎課，統計學學生花的精力要多得多。一學期晚上看書看到十一二點的日子更是數不勝數，那些外專業所說的豐富多彩的課余生活基本與統計學專業學生無緣。每到數學考試前，統計學學生要玩命似的演算、推導，看著外系的學生把高數的書隨手翻翻就可以及格，那個心情是無比的羨慕啊。
滾過前兩年數學沙場，到了大三后，當面對大量復雜的數據和樣本時，統計學專業的學生更具有大局觀，能從容有效地面對和處理問題。很多如運籌學、博弈論、概率等經典問題會迎刃而解；最短路徑，最小人力如何得到最大效率等在外人看來無從下手的問題，在統計學中就是小菜一碟。之前基礎課的很多經典理論、思想，在通過進一步地學習初級統計學、數理統計、多元統計分析、非線性統計分析這類專業性極強的內容時也會一直使用。這些思想和理論在我看來，對于其他課程的學習也是大有裨益的。人們都說，學數學的邏輯性強，自己學過之后才有體會。我在大三的時候也嘗試去涉獵西方經濟學知識，后來發現思考能力比大一時進步很多。
統計學教會你的是一種放之四海而皆準的思維方式，故而周圍很多同學在考研深造選擇報考專業時也很廣泛，涉及計算機、經濟、教育學、管理學等等。甚至在做畢業論文時，選題也不用拘泥于傳統的方程、概率等課題，可以從生物、經濟、人文的多個方面入手。我的畢業論文就從交通與國民生產總值的相關性進行研究，涉及了統計學，經濟學，運籌學等多個學科，論文完成之后覺得知識層次又更上一層樓。現在回想起來，前面的基礎課如同學習如何使用工具，在學習過程中注意對數學思想的體會，對知識的總結，整個人的邏輯水平就會在不知不覺之中得到升華和提高。待到應用時，學習就一下子變得多姿多彩了。
專業崗位，可“跨界”考證
除了傳統的報考公務員進入統計局或者稅務，工商系統之外，給機構做數據挖掘和分析的統計公司、各大銀行、金融機構等都是統計學專業畢業生的潛在就業單位。醫學統計雖然在中國國內目前應用情況還不普遍，但在國外應用已經相當廣泛而且是一個很受立法重視的行業，但可以預見這將是統計專業發展的方向之一。因為統計學接觸到的都是行業中最本質最核心的東西――數據，所以統計學做的一部分活在外人看來難以精通，外專業人員難以替代。主要的崗位是研究院，可以再市場研究項目的管理和運作中發揮作用，數據是不會說謊的，通過數據分析得到的結論，對行業乃至社會變化都是是相對準確的。
由于統計學良好的數學、經濟學以及部分管理學基礎，統計學的學生考證“玩過界”也是十分普遍的事情。如你對會計感興趣，可以考個注冊會計師，對證券等金融行業感興趣，就可以參加證券從業資格、銀行業從業資格或者保險行業從業資格考試；如果對精算感興趣，也可以嘗試精算師資格考試，甚至考試場調查類的證書都會增加自己的就業砝碼和精確自己的就業規劃。
一、存在的主要問題
我國在統計學研究生人才培養模式的創新和實踐上存在的主要問題表現為：
1.培養目標不清楚。經濟統計學和數理統計學在培養目標上，表述不清楚，主要以培養教學和科研的理論人才為主，特別是數理統計學，因為數理統計在統計學提升為一級學科之前為數學下設的一個二級學科，其培養仍然是數學人才，與當今對統計學的要求相差較遠。而從學生的就業角度來看，應為應用型的復合型人才為主。就從培養目標來看，學校和學生以及社會對人才的需求上存在著很大的差異。所以如何將這幾者統一在一起，發揮培養目標的導向性作用，變得非常重要。大部分沒有明確要掌握的統計工具、數據來源問題。
數據來源主要分為四大類：問卷調查、網絡數據、數據庫、試驗設計。針對這四大類數據來源，必須有相應的培養目標。如調查數據，就涉及到問卷設計、數據獲取、數據自動提取、數據處理；網絡數據如何利用爬蟲技術？如何從大數據數據庫提取數據？
2.課程體系陳舊、無法適應大數據時代。統計學提升為一級學科后，經濟統計學和數理統計學的課程設置都不再適合統計學研究生的培養。而且以前的統計學的課程設置本身也存在著很多問題。比如：（1）課程涉及的領域不能更好地體現統計的應用性。統計學是一門綜合性、適應面非常廣的應用型的學科。而目前很多統計學研究生培養的課程體系過分注重理論的研究，比如數理統計學就過分注重數學基礎類課程的學習，經濟統計學只注重經濟問題的一些簡單理論分析。導致課程設置的范圍狹窄，開設的交叉學科和跨學科課程較少，大多數研究生都被束縛在本專業的研究方向上，致使研究生視野不夠寬調，科研能力和適應能力受到很大的限制。（2）前沿性知識在研究生專業課程中所占的比重不足。統計學課程內容較為陳舊，研究性、前沿性不夠，有些課程內容沒有反映出統計學學科領域內的一些最新知識和科研成果，尤其是一些反映統計學學科領域的熱點、重點的研究以及未來發展趨勢等前沿性的知識，很少能夠及時地反映到研究生教育的課程內容中。（3）研究生課程創新性不足。統計學研究生層次差距很大，比如數理統計學的研究生很多本科為數學專業，很多統計學的基礎課程沒有開設，而有些同學本科為統計學專業，致使碩士生課程與本科生課程拉不開檔次，教學內容重復，教學方法與教學形式比較單一，大都采取以講授為主，討論為輔的授課方法，部分課程因為沒有較嚴格的課外文獻的閱讀要求，致使課堂上的討論較難深入，考試以論文形式，學生通過率很高，課程結束后學生收獲不大。
3.實踐環節未得到應該的重視和體現。傳統的統計學研究生在實踐教學環節方面比較欠缺，不重視諸如統計軟件、實習實訓、實驗課程、產學研合作等，缺乏數據環境。
4.考核制度沒有真正得到落實。在研究生培養模式中，考核制度起著篩選、分流、淘汰、激勵的作用，對研究生的培養質量起到了保障作用，但實際中很難真正落實。一方面，是因為研究氛圍不濃造成的，另一方面，部分學生為就業奔波，投放在論文上的精力不夠，再加上經費不足，這在一定程度上影響了畢業論文的質量。統計學碩士研究生的培養還需要從整體優化的角度去研究與實踐。
二、統計學碩士生人才培養構建
如何構建統計學研究生人才培養的新模式必須回答三個基本問題：為什么要構建新的培養模式？新的培養模式主要有哪些內容？怎樣進行構建？必須明確新的人才培養模式目的，在于提高研究生教學質量和專業人才培養質量，從而適應當今社會對統計學高層次人才的需求；必須明確新的人才培養模式的具體培養目標，從而進行具體構建。
首先需明確制定新的人才培養模式的途徑和措施，以下主要從新的人才培養模式構建的具體內容、思路和方法方面進行研究與實踐探索。
1.培養目標的明確及其導向作用的發揮。隨著研究生的不斷擴招，培養以教學和科研的理論人才為主的培養目標已經不再適應社會的需求和發展，特別是統計學本身就是應用型的學科。研究生人才成為了推動生產力發展的直接力量，所以應用復合型的人才更多地被社會所需要，所以明確培養目標是研究生教育成功的第一步，而真正發揮科學的培養目標的導向作用是研究生教育成功的關鍵。
2.統計學研究生課程體系的完善。課程體系是人才培養模式的重要組成部分。完善統計學學科研究生課程體系是統計學研究生人才培養模式的關鍵。統計學學科研究生培養模式的課程體系建設創新，應在思想方法上真正重視統計學研究生課程體系建設，真正體現課程建設的創新性，不斷加快和完善統計學碩士生課程體系的設計、創新、內容修訂和評估體系，以適應新興學科、邊緣學科和交叉學科發展對研究生知識結構的要求，并精選課程內容，編寫高質量教材和改進課程教學方法，建立合理、完善的課程檢査評估體系，為提高研究生課程教學質量提供堅實的保障。
3.強化實踐教學環節和統計軟件應用能力。開始針對統計學研究生的實驗課程體系，強化統計學軟件如SAS、R、SPSS等編程與實際問題的實現等，強化與企事業單位的合作，從畢業論文、專業實習等方面加強合作，提升研究生的實際動手能力，讓其初步具有在企事業單位從事相關工作的能力。同時需要強化研究生的統計軟件的學習和應用，現今數據量越來越大、數據結構越來越復雜，使得要解決實際問題必須熟練掌握統計軟件的使用和編程，否則無法很好地完成處理、分析數據的實際需要。
4.構建科學合理的考核制度。現在大多數考核仍為考試驅動型，學生只會考試，沒有形成有效知識結構，應用實踐能力弱。對于應用性較強的一類課程應該從大作業、專題報告、程序編寫、軟件應用、討論、上機操作、考試等多維度進行知識水平測度。構建科學合理的多樣化、多元化的考評范式，對學生產生潛移默化的影響。強調課前、課中、課后的相互聯系，增強學生自學能力，強化師生互動，把學生從應考能手培養成具有創新意思和實際動手能力的科研好手。同時還要不斷完善學術規范，將其納人考核范圍之內，建立健全一套科學、合理、共同遵守的學術規范，對學術不端行為加以監督和懲處，以凈化研究生的學術環境。要不斷提高學位論文質量并將其作為考核研究生創新能力的一項指標。
三、培養模式構建的具體內容
1.重構統計學碩士課程體系：學位課，基礎課，實驗課，實踐課。學位課注重統計學基礎的搭建，基礎課拓展學生統計基本方法，實驗課培養學生動手能力，實踐課的培養讓學生適應數據環境。大數據分析需要的基本知識領域：（1）數據的存儲、管理：數據庫、數據倉庫、數據集市、分布式數據庫，云存儲、云計算、分布式、動態式存儲；（2）數據ETL、處理：多源異構、非結構化數據的清洗、轉換、綜合、優化，文本處理、日志處理、圖像、視頻處理等，注重數據質量、數據管理等；（3）數據統計分析與挖掘：時序、多源、多元、面板、大數據、非結構化數據的統計、預測、挖掘、開發等；（4）數據可視化i可視化是基本要求，可視化易于接受，直觀形象；（5）大數據分析案例：必須引入金融、電信、電商、移動互聯、醫藥、零售、能源等領域的大數據真實案例，豐富認識。
2.合理分配各課程模塊的學分和學時，注重實踐課程的設置，大部分院校碩士生課程主要以理論為主，強化實踐教學及其重要。
3.主動適應大數據，開設大數據相關課程，如大數據平臺、計算平臺、編程平臺、數據平臺、可視化平臺等。
4.強化實踐教學環節，提高前沿性知識課程所占比重。
5.合理開設交叉學科和跨學科課程。
（浙江農林大學理學院，浙江 臨安 311100）
【摘要】目前計量經濟學教學中存在理論邏輯性強、數學公式太多、實踐內容太簡單等問題。對計量經濟學的實踐教學提出了建立案例庫，推行課程論文的建議，從而提高學生的應用能力。
關鍵詞 計量經濟學；案例分析；課程論文
《計量經濟學》是統計學專業的一門專業基礎課，主要講述利用統計方法、數學方法構建經濟模型，以此來揭示經濟過程中各環節之間和經濟活動中各因素之間的理論上、數量上相互依存關系。其產生于20世紀30時代，經過20世紀40年代和50年代的大發展及60年代的大擴張，已經在經濟學科中占據了及其重要的地位。計量經濟學模型是經濟結構分析，經濟預測，各種政策評價的一個重要工具。該課程的主要特點是理論與實際應用并重，及要求學生認真學習基本理論知識，又要注重計量經濟方法在實踐中的應用。作為這門課的主講教師，結合實踐教學過程中的感受和體會，就一下問題進行探討：
1計量經濟學實踐教學的現狀
目前的教學現狀而言，該課程的教學定位是理論課，在教學中強調知識體系的完整性、嚴謹性，以數學課的講授方式為模板，且課程國內教材過分偏重于數學和數理統計學理論的推導，邏輯性強，內容緊湊，數學公式多， 并且教材內容與經濟學理論的結合不緊密。再加上農林院校學生的數學基礎相對薄弱，學習起來更為困難，導致很多學生對這門課缺乏熱情。如何激發學生學習計量經濟學的熱情、培養學生的創造性思維以及定量分析方法解決實際經濟問題的能力，已成為“計量經濟學”教學中亟待解決的問題。
因此很多學校增設了“計量經濟學”實踐教學環節，目的是為了提高學生的動手能力，但實踐教學內容選擇是否得當、教學安排是否合理、操作過程是否切實得到實施，對學生的學習效果起著不可忽略的作用。
目前傳統的計量經濟學的實踐教學模式主要是以驗證式實踐教學模式為主，通常采用先講授后實驗與邊講授邊實驗兩種教學方式。對于前者這種教學方式致使學生的理論和實踐脫節，無法及時消化所學的理論和方法；對于后一種方式，盡管能夠使學生將理論聯系實踐，但也是一種“填鴨式”的向學生展示軟件如何操作，驗證書本內容，從而使學生被動地接受相應內容，亦步亦趨地模范教師所展示的內容。
并且學生的實驗作業大多是教師結合典型案例或者書本中的例題和習題，而這些案例難免有些過于陳舊，不符合當下的實際情況，缺乏經濟熱點。這些顯然都不符合計量經濟學這門應用性極強的教學要求。
完整的計量經濟學模型一般步驟：（1）模型理論設計—確定模型所包含的變量和模型的數學形式；（2）樣本數據的收集；（3）模型參數的估計；（4）模型的檢驗—統計檢驗、經濟意義的檢驗和預測檢驗。
但目前實踐教學中實踐內容都是典型案例或書本的例題和習題，因此實踐中只需要進行模型參數的估計、模型檢驗和估計方法的操作，忽略了變量的選取，數據的整理和理論模型的構建，這使得學生不能全面掌握計量經濟學建模的步驟，更不能將所學的計量模型準確的用于實際生活案例，從而導致了學生學習興趣不大，動手能力不強。
2提高“計量經濟學”實踐教學的幾點建議
2.1提前讓學生做好軟件學習準備工作
包括安裝Eviews、閱讀Eviews軟件中英文操作手冊和相關參考書。在授課的前半學期，每2周采取一次“1節理論課+1節軟件操作課”的教學模式，通過“即學即用”的方式，鞏固和強化理論知識，對理論方法能進行基本的實踐操作。
2.2計量經濟學課程引入案例教學，并建立案例庫
目前，國內教材的案例過于陳舊，樣本數據偏少，模型解釋變量個數偏少，使用這樣的案例在一定程度上制約了學生使用軟件處理數據分析數據的潛力；作為計量經濟學的主講教師，需要建立一套適合本校學生情況的案例庫。案例素材可以從本科生的優秀論文、教師的學術成果、專業期刊的學術論文中挑選從而建立有特色的案例庫，并注重選取與農林經濟研究密切相關的案例素材。案例教學是教師根據教學目的，指導學生對案例調查、閱讀、分析、講解和討論，傳授分析、解決問題的理論方法，加強學生對基本原理和概念的理解，培養應用能力。并且通過案例教學，讓學生切身感受理論知識與實際應用之間的關系，激發學生進一步探索的興趣。
2.3推行課程論文
主講教師可以結合當前經濟熱點給出課程論文的題目，也可以是學生結合自己感興趣的內容自主的擬定論文題目。通過推行課程論文，學生根據研究內容來確定變量，整理變量，確定模型的數學形式，并進行估計和檢驗，最終撰寫規范課程論文，完整了建立了計量經濟學模型，可以激發學生做定量分析的興趣，積累了建模的檢驗，提高了綜合應用能力，并對今后的專業研究有一定的啟發。
3結束語
通過案例教學和課程論文在我校《計量經濟學》課程教學中已經推行了3年了。通過案例分析和實踐教學環節的熏陶，增強了學生的學習興趣，并且培養了對經濟熱點問題的敏銳性，并提高了學生分析問題、解決問題的能力。本科畢業論文中，關于與計量經濟學相關的論文也大大增加，并計量方法也不再局限于簡單的回歸模型。
參考文獻
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