時間：2023-08-24 09:27:56
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇統(tǒng)計學(xué)的方法，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
【關(guān)鍵詞】教學(xué)方法；存在問題；統(tǒng)計學(xué)
一、統(tǒng)計課程教學(xué)存在的問題
1.學(xué)生對統(tǒng)計學(xué)的重視不夠
一提到統(tǒng)計，很多學(xué)生會想到統(tǒng)計局、大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)和統(tǒng)計報表等，覺得枯燥無味，并且認為統(tǒng)計學(xué)在工作和生活實際中作用不大，因此重視程度也僅停留在獲得學(xué)習(xí)內(nèi)容的表面上，使教師難以在學(xué)生不夠重視的情況下，把統(tǒng)計學(xué)的知識講清、講透。另外，統(tǒng)計學(xué)的知識涉及范圍廣，知識面比較廣，而中專學(xué)生的基礎(chǔ)薄弱，統(tǒng)計課程與現(xiàn)實生活緊密聯(lián)系，其中的知識點很豐富，而學(xué)生在沒有接觸經(jīng)濟、金融學(xué)、高中數(shù)學(xué)的相關(guān)課程的前提下進行學(xué)習(xí)，會感到迷茫，無從下手。
2.課程內(nèi)容的規(guī)范性不強
目前使用的統(tǒng)計學(xué)專用教材，在教學(xué)內(nèi)容上，多是以統(tǒng)計工作過程為主線，先后介紹統(tǒng)計調(diào)查、統(tǒng)計整理、統(tǒng)計指標、時間數(shù)列、指數(shù)、相關(guān)與回歸、抽樣推斷等內(nèi)容，不同的教材側(cè)重點也不相同。不同的教師在教學(xué)內(nèi)容上側(cè)重點也不相同，有的教師重視數(shù)理統(tǒng)計方法，在抽樣推斷上花大量的時間，而有的教師又側(cè)重于傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，統(tǒng)計學(xué)所涉及的基本知識點很多，重要部分需要精講，教師不同的處理方法有時會造成重點知識的落實不到位。
3.教學(xué)方法的單一
教學(xué)方法是教學(xué)質(zhì)量種中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，但從目前來看，統(tǒng)計學(xué)的教學(xué)方式仍然是以傳統(tǒng)的教師講授為主，學(xué)生接受知識比較被動，教學(xué)方法的多元化應(yīng)用還不夠，而且?guī)熒g的互動和交流也比較缺乏。這種教學(xué)方法在教學(xué)內(nèi)容上重視理論傳授，輕視實踐能力的培養(yǎng)，忽視知識在實踐中的應(yīng)用。在這種傳統(tǒng)的統(tǒng)計教學(xué)模式下，學(xué)生只能學(xué)會書本中的理論知識，但不利于學(xué)生的統(tǒng)計實際應(yīng)用能力地的提高，而且在學(xué)習(xí)過程中很容易使學(xué)生產(chǎn)生厭學(xué)的情緒。在教學(xué)中必須改變陳舊的教學(xué)方法，更新教學(xué)理念了。
二、統(tǒng)計學(xué)教學(xué)方法的創(chuàng)新與探索
1.加強理論知識學(xué)習(xí)，增強自身素質(zhì)
統(tǒng)計學(xué)相關(guān)教學(xué)理論是優(yōu)秀教師必須要熟練掌握和運用的。教師本身必須嚴格要求自己，端正學(xué)習(xí)態(tài)度，加強理論知識的學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)相關(guān)的經(jīng)濟學(xué)知識，查閱一些相關(guān)的資料，多瀏覽一些相關(guān)書籍、報紙、雜志、網(wǎng)頁，多關(guān)注金融社會經(jīng)濟動態(tài)，有目的的地把教材中理論知識融入到對經(jīng)濟現(xiàn)象的分析中加深對教材理論知識的理解，增強自身的專業(yè)素養(yǎng)和分析能力。
2.結(jié)合生活實際進行課堂教學(xué)
教師在授課之前可結(jié)合教材相關(guān)內(nèi)容查找一些與教學(xué)內(nèi)容密切相關(guān)的案例，在教學(xué)過程中讓學(xué)生根據(jù)所學(xué)知識對案例進行分析，結(jié)合老師的講解，使學(xué)生變被動接受知識為主動地閱讀、思考、分析、判斷；教師通過對案例的歸納、整理，引導(dǎo)學(xué)生在實踐中掌握具體的統(tǒng)計分析方法。這樣的課堂模式實際上是統(tǒng)計實踐過程的一種模擬，既能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，又能夠有效地將理論知識轉(zhuǎn)化為專業(yè)技能，教會了學(xué)生如何在實踐中探究學(xué)習(xí)方法。
3.改變教師角色，活躍課堂氣氛
調(diào)動學(xué)生的積極性才能更好地搞好教師可以采用多媒體教學(xué)等新興的教學(xué)手段激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。對于理論部分內(nèi)容，教師的講授會令學(xué)生覺得很枯燥，在這種情況下，教師可以穿插一些學(xué)生熟知的內(nèi)容或者結(jié)合我國的實際來講解，這樣可以轉(zhuǎn)變課堂沉悶的氣氛，使課堂活躍起來，在輕松愉悅的氣氛下氛圍里學(xué)習(xí)，可以加深學(xué)生對所講述內(nèi)容的理解，提高學(xué)習(xí)效率，加強教學(xué)效果。
4.將課堂知識與社會實踐結(jié)合
枯燥的課堂知識必須和社會實踐結(jié)合，這樣才有生命力。在教學(xué)中，應(yīng)適當結(jié)合課程內(nèi)容安排學(xué)生進行社會實踐。比如可以組織學(xué)生對相關(guān)專業(yè)的課題做市場調(diào)查，比如中專生的就業(yè)問題、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的利與弊、學(xué)生厭學(xué)現(xiàn)象等學(xué)生們感興趣的問題進行具體的抽樣調(diào)查，從調(diào)查對象的確定、問卷的發(fā)放、回收與審核，數(shù)據(jù)輸入與資料整理，估計與分析到調(diào)查報告的編寫，調(diào)查或體會的形成等全部過程，都有由學(xué)生獨立完成。這樣，在整個社會實踐過程中，學(xué)生通過親力親為參與了統(tǒng)計調(diào)查、統(tǒng)計整理和統(tǒng)計分析的整個過程，鞏固了基礎(chǔ)知識的同時又學(xué)會了理論的應(yīng)用。
教師在教學(xué)過程中要時刻明確學(xué)生是課堂的主體，教師要結(jié)合學(xué)生狀況，靈活設(shè)計課堂模式，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，了解和貫徹課程內(nèi)容對學(xué)生能力和學(xué)生個性發(fā)展的要求，把學(xué)生放在教學(xué)的主導(dǎo)地位，引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮其主觀能動性，培養(yǎng)學(xué)生的信息學(xué)習(xí)的積極性、創(chuàng)造性。建立起能促進學(xué)生全面發(fā)展的教育教學(xué)模式。
參考文獻：
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關(guān)鍵詞：小學(xué)數(shù)學(xué)；統(tǒng)計；教學(xué)方法
《義務(wù)教育數(shù)學(xué)課程標準》強調(diào)，要讓學(xué)生經(jīng)歷運用數(shù)據(jù)繪圖、制表，發(fā)展學(xué)生統(tǒng)計觀念，使學(xué)生養(yǎng)成數(shù)據(jù)觀念，學(xué)習(xí)判斷分析的能力，要求學(xué)生從收集的信息中提煉信息，找尋規(guī)律。使學(xué)生在具體的實踐活動中體驗收集、整理、表述和分析的環(huán)節(jié)，學(xué)會最為基本的統(tǒng)計方法。
一、引導(dǎo)學(xué)生全身心地投入到統(tǒng)計的過程中
教學(xué)中，教師關(guān)注到學(xué)生，將學(xué)生放于主動地位上，充分展現(xiàn)課程標準中所要求的學(xué)生是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的主人這一教學(xué)理念。我們師者要成為統(tǒng)計教學(xué)中的倡導(dǎo)者、指引者、交流者、合作者，引導(dǎo)學(xué)生積極參與，充分體驗統(tǒng)計教學(xué)的那種自主、交流、探究的氛圍。在學(xué)生自主參與下觀察、操作、交流中學(xué)習(xí)探究統(tǒng)計知識，理解掌握比較簡單的統(tǒng)計方法，充分感受到統(tǒng)計知識在生活中的應(yīng)用，從統(tǒng)計角度去思考問題，親身經(jīng)歷數(shù)據(jù)的收集、整理及分析的過程，再進行進一步的提煉，使學(xué)生掌握統(tǒng)計知識。
二、關(guān)注學(xué)生已有的生活經(jīng)驗，充分調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的情感
統(tǒng)計教學(xué)中，教師應(yīng)該密切關(guān)注學(xué)生自身的生活經(jīng)驗，選擇與學(xué)生密切相關(guān)的日常活動，讓學(xué)生感覺數(shù)學(xué)就在我們的身邊，充分調(diào)動學(xué)生對統(tǒng)計學(xué)習(xí)的那份情感，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)探究統(tǒng)計知識的積極性，增強學(xué)生學(xué)好統(tǒng)計知識的那份自信，使學(xué)生打心眼里去喜歡學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。
例如，在元旦聯(lián)歡會班級準備買什么樣的水果時，調(diào)查班級同學(xué)最喜歡吃的水果，制定在規(guī)定的數(shù)額之內(nèi)的購買計劃。教學(xué)時，先讓學(xué)生先做一些實際調(diào)查，而后再去思考具體的統(tǒng)計方法，較為詳細地咨詢班級同學(xué)中每一個人的喜愛，統(tǒng)計每一種水果的人數(shù)。最后再對統(tǒng)計的結(jié)果做進一步的表達與交流，解決課堂上教師提出的問題。
三、引導(dǎo)學(xué)生將統(tǒng)計知識運用于現(xiàn)實生活情境中
1、大量觀察法：指從社會現(xiàn)象的總體出發(fā)，對其全部單位或足夠多數(shù)單位進行數(shù)量觀察的統(tǒng)計方法。
2、統(tǒng)計分組法：指根據(jù)統(tǒng)計研究的任務(wù)，將所研究的社會經(jīng)濟現(xiàn)象總體按照一定標志劃分為若干組的方法。
3、綜合指標法：指運用各種統(tǒng)計綜合指標來反映社會經(jīng)濟現(xiàn)象總體的一般數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系的研究方法。
關(guān)鍵詞：統(tǒng)計學(xué)興趣；趣味性教學(xué)；案例教學(xué)；實踐活動
中圖分類號：G712 文獻標識碼：A 文章編號：1002-7661（2012）10-021-02
《統(tǒng)計學(xué)》作為財經(jīng)專業(yè)中職學(xué)生的一門必修的專業(yè)課程，是一門適用性很強的科學(xué)，是對客觀實際進行調(diào)查、分析和研究，找出事物的發(fā)展規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上做出預(yù)測或決策的學(xué)科。這門課程涉及的內(nèi)容既有概念和原理也有一些數(shù)據(jù)的計算，不僅要掌握理論知識，更重要的是要懂實際操作，重在實際動手能力的培養(yǎng)。而大部分中職生基礎(chǔ)太薄弱，理解能力不強，學(xué)習(xí)目標不明確，缺乏學(xué)習(xí)興趣，所以學(xué)習(xí)起來比較枯燥。如何提高學(xué)生學(xué)習(xí)《統(tǒng)計學(xué)》的興趣呢？下面談幾點提高學(xué)習(xí)興趣的方法：
一、教學(xué)中突出趣味性，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣
1、創(chuàng)設(shè)趣味性的情景，提高學(xué)生的注意力
學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣之一是對書本知識發(fā)生興趣，所以在教學(xué)中要以學(xué)生的興趣為出發(fā)點，將統(tǒng)計問題融于學(xué)生喜聞樂見的情境中，以此激發(fā)學(xué)生求知欲及探求新知識的積極性，促使他們?nèi)硇牡耐度氲叫轮R的學(xué)習(xí)中。例如，在講解抽樣調(diào)查中重復(fù)抽樣和不重復(fù)抽樣的概念及兩種方式下的抽樣誤差時，可事先將該班所有學(xué)生的統(tǒng)計成績分別做成簽，并放入一個盒子里。上課時教師先請一名學(xué)生從盒子里抽取一個簽，并登記分數(shù)后，再放入盒中進行下次抽取，如此進行10次，抽取10個簽，即10名同學(xué)的成績。然后再請一名同學(xué)從盒中抽取一個簽，登記分數(shù)后不放回盒中，再進行下次抽取，如此進行10次，抽取10名同學(xué)的成績。教師提問：兩名同學(xué)都抽取了10名同學(xué)的成績，但抽取的方法有什么不一樣，由該問題引入重復(fù)抽樣和不重復(fù)抽樣的概念。接下來教師分別讓同學(xué)們計算所有同學(xué)的平均成績；第一名同學(xué)抽取的10名同學(xué)的平均成績；第二名同學(xué)抽取的10名同學(xué)的平均成績。并通過結(jié)果分析如用10名同學(xué)的平均成績估計全班學(xué)生的平均成績，哪個誤差大，哪個誤差小。從而得出重復(fù)抽樣方式下的抽樣誤差大于不重復(fù)抽樣方式下的抽樣誤差。這比傳統(tǒng)的教師講述兩者的概念及兩種方式下的誤差大小更容易理解，學(xué)生更感興趣。
2、運用趣味性的事例，提高學(xué)生的理解力
在講解《統(tǒng)計學(xué)》中的概念性問題時，如果不舉一些事例，學(xué)生不僅感覺枯燥無味而且難以理解，教師舉出一些有趣的事例講解，既可以幫助學(xué)生理解又能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。例如，在講解抽樣調(diào)查的用途時教師可舉出：通過品嘗一勺湯來推斷一鍋湯的味道；通過抽取少量的血液來檢驗我們的身體健康情況；通過調(diào)查市場上食品色素含量來檢驗食品是否符合國家標準等等，這些都需采用抽樣調(diào)查。通過這些有趣的例子讓學(xué)生能夠體會到抽樣調(diào)查在生活中運用較廣，并能快速的記住它的用途，增強學(xué)習(xí)興趣。
3、使用趣味性的語言，提高學(xué)生的領(lǐng)悟力
作為一個教師，課堂語言僅具規(guī)范性和形象性也是不夠的，中職學(xué)生每天一堂接一堂45分鐘的課，一輪又一輪的不斷被“轟炸”，學(xué)生也是會乏味和走神的，好動并好奇才是學(xué)生的天性，枯燥的教學(xué)語言只可能成為一種難耐的“煎熬”。針對這種現(xiàn)象，教師應(yīng)利用具有趣味性的課堂語言來激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，切忌平鋪直敘，平淡無奇，采用生動、有趣的課堂語言，才能使教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)過程也變得生動有趣起來，使學(xué)生能從原以為可能無趣的課堂中得到意想不到的樂趣。
二、案例導(dǎo)入教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣
在《統(tǒng)計學(xué)》教學(xué)過程中使用案例教學(xué)法，首先，要做好預(yù)備工作，精心選擇適當?shù)陌咐Ｆ浯危M織好案例教學(xué)的課堂教學(xué)。它是以學(xué)生為教學(xué)的主體，教師是組織者和引導(dǎo)者，引導(dǎo)所有學(xué)生積極參與在討論中。學(xué)生會積極思考，相互啟發(fā)、討論，他們會覺得這一學(xué)習(xí)過程很有趣，會主動積極地參與到這一過程中，對抽象的理論知識能有更直觀、透徹的理解。在《統(tǒng)計學(xué)》授課中正確運用案例教學(xué)法，能得到比較好的教學(xué)效果。例如，在講解標志變異指標的作用時，可列舉案例：
現(xiàn)請比較兩個企業(yè)的供貨均衡性，并說明理由。同學(xué)之間相互討論，然后讓學(xué)生們各自說出自己的方法、理由。最后師生共同總結(jié)歸納出供貨均衡的企業(yè)，也就是供貨的差異大小來評判，得出甲企業(yè)的供貨情況較均衡，也就得出標志變異指標可衡量社會經(jīng)濟現(xiàn)象的均衡性這一作用。
起源于上世紀七十年代的層次分析法(簡稱AHP)是由美國運籌學(xué)家T.L.Sattyti提出的，主要是對多指標系統(tǒng)方案給出一種層次化、結(jié)構(gòu)化的決策方法。該方法綜合考慮了定性與定量兩種決策分析方法，在決策分析問題中有著廣泛的應(yīng)用。
層次分析法主要是一個模型化、數(shù)量化的過程，通過對復(fù)雜系統(tǒng)的分解，將其轉(zhuǎn)化為若干因素，在各因素之間通過比較和計算，從而得出不同方案的權(quán)重，該權(quán)重可為最佳方案的選擇提供依據(jù)。在處理實際問題的過程中，經(jīng)常會遇到諸如目標準則層次較多以及非基本結(jié)構(gòu)的復(fù)雜決策問題，此時如何能夠?qū)⒃搯栴}簡化主要取決于如何從少量的定量信息入手，深入探究問題的本質(zhì)及其內(nèi)在關(guān)系，將思維的過程數(shù)字化，從數(shù)學(xué)的角度思考，用數(shù)字說話，達到準確計量的目的。
層次分析法中各層次的結(jié)構(gòu)反映了各因素之間的關(guān)系，如何確定該結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵所在。通常準則層中的各準則在目標衡量中所占的比重并不一定相同，處理的關(guān)鍵在于如何較為準確的將這些比重進行量化。很多時候，對某個因素有影響的因子比較多，如若直接給出各個因子的比重，難免出現(xiàn)偏差，主要原因有：問題考慮不全面、首尾數(shù)據(jù)顧此失彼、所有數(shù)據(jù)可能不符合整體性為1的隱含條件等。
比如我們有這樣的生活常識：假如有若干個大小不一的西瓜，每個人都能按照自己的感覺給出每個西瓜所占總體重量的大致比重，但是由于不知道每個西瓜具體的重量，每個人給出的數(shù)據(jù)都不盡相同，而且由于只是估計值，可能所有的比值會出現(xiàn)相互矛盾的情況，也容易出現(xiàn)比值和不等于1的情形。因此，當影響某因素的因子較多時，通常將眾多專家研判的均值作為各因子的比重，但這些比重只是初始值，通常要在初始值的基礎(chǔ)上經(jīng)過一系列嚴格的轉(zhuǎn)化、換算，才能最終得出各準則層的相對權(quán)重。
各準則層相對權(quán)重求解的過程大致可以分為三個步驟：1.構(gòu)造判斷矩陣——分析系統(tǒng)中各因素間的關(guān)系，對同一層次各元素關(guān)于上一層次中某一準則的重要性進行兩兩比較，從而構(gòu)造得出兩兩比較的判斷矩陣;2.構(gòu)造判斷轉(zhuǎn)化矩陣——由上一步中的判斷矩陣中數(shù)據(jù)計算各比較元素所在準則的相對權(quán)重，并進行一致性檢驗。通常由判斷矩陣到判斷轉(zhuǎn)化矩陣的轉(zhuǎn)化方式不唯一，不同的轉(zhuǎn)化構(gòu)造方式往往對應(yīng)不同的適用和使用效果;3.計算各層次對于系統(tǒng)的總排序權(quán)重，并進行排序。以上三個步驟中，第二步是關(guān)鍵，最終可以得到各方案對于總目標的總排序。
在用層次分析法解決某些具體問題時，可能會出現(xiàn)相對權(quán)重明顯集中，權(quán)重差距較大的現(xiàn)象。因此，需要對層次分析法相對權(quán)重進行改進計算，努力提升層次分析法實際應(yīng)用效果。本文主要介紹確定相對權(quán)數(shù)的一種新算法—方程法，并且通過實例檢驗其使用效果。1層次分析法中相對權(quán)重的算法新思路
1.1建立判斷矩陣
判斷矩陣是在對每一層次中的所有因素進行相對重要性的兩兩比較的基礎(chǔ)上而建立的矩陣，即：
R=r111…1R1n
1
rn11…1rnn，其中r11。，r22，…，rnn=0.5，rij表示第i個元素相對于第j個元素的重要程度關(guān)系，采用0.05-0.95標度給予數(shù)量表示，且rij+rji=1。江蘇理工學(xué)院學(xué)報第20卷第6期孫丹丹：確定統(tǒng)計權(quán)數(shù)的新方法——方程法
rij的取值不應(yīng)由個別人來確定，應(yīng)由眾多專家共同研判，最終取其均值。專家研判的取值是第i個元素相對于第j個元素的重要程度確定：特別重要(0.85-0.95)、重要(0.75-0.85)、相對重要(0.65-0.75)、稍重要(0.55-0.65)、重要程度相當(0.5)。
1.2判斷轉(zhuǎn)化矩陣
判斷轉(zhuǎn)化矩陣：A=a111…1a1n
1
an11…1ann，其中a11，a22，…，ann=1。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣，需要將rij轉(zhuǎn)化為aij。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣中aij和aji必須滿足兩個條件：①aij*aji=1;②aij-aji=rij-rji(其中i為i和j兩個元素中較重要者，否則條件②改為aij-aji=rij-rji)。
將以上兩個條件進行變換，即aij-11aij=rij-rji或aji-11aji=rji-rij，求解可以得aij或aji(取正數(shù)解)。
1.3準則層的相對權(quán)重的計算
①計算判斷矩陣中各行元素乘積：Mi=∏N1j=1aij=ai1·ai2…ain(i=1，2，....n)。
②計算Mi的n-1次方根：Wli=n-11Mi。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣中涉及元素是n個，反映元素間的關(guān)系應(yīng)是n-1個關(guān)系。事實上，由于判斷轉(zhuǎn)化矩陣中a11，a12，…，ann=1，因此對角線上的元素對計算判斷轉(zhuǎn)化矩陣中各行元素之乘積是沒有影響的。基于以上考慮，應(yīng)該計算Mi的n-1次方根。
③對Wli進行正則化處理：Wi=Wli/∑n1i=1Wli，其中Wli為判斷矩陣中各行元素乘積的n-1次方根。正則化處理后，∑n1i=1Wi=1。
從上述過程可以看出，新方法中準則層的相對權(quán)重計算過程與傳統(tǒng)層次分析法相比，區(qū)別主要在于第二步，即判斷轉(zhuǎn)化矩陣的計算。在判斷轉(zhuǎn)化矩陣中，aij保留了最初判斷矩陣中rij之間的差異性，并進一步將最初判斷矩陣的對角線相應(yīng)因素和為1轉(zhuǎn)化為了判斷轉(zhuǎn)化矩陣中的對角線相應(yīng)因素積為1，這在一定程度上解決了相對權(quán)重明顯集中，權(quán)重差距較大的現(xiàn)象。下面將通過實例，來驗證該方法在處理權(quán)重差距較大問題時的可行性和優(yōu)越性。2層次分析法中相對權(quán)重的改進算法實際應(yīng)用
全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟效益指標：工業(yè)增加值率、總資產(chǎn)貢獻率、資產(chǎn)負債率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、成本費用利潤率、全員勞動生產(chǎn)率、產(chǎn)品銷售率，記這7個指標分別為1、2、3、4、5、6、7。
2.1判斷矩陣：11121314151617110.510.2510.8010.5510.7010.8010.75210.7510.510.9010.8010.8510.9510.90310.2010.1010.510.3510.3510.8010.40410.4510.2010.6510.510.5510.8510.60510.3010.1510.6510.4510.510.7510.60610.2010.0510.2010.1510.2510.510.25710.2510.1010.6010.4010.4010.7510.52.2判斷轉(zhuǎn)化矩陣
由上述矩陣結(jié)合算法新思路中判斷轉(zhuǎn)化矩陣的求法，不妨以a12與a21為例。
由r12=0.25，r21=0.75可知：a21·a12=1，
a21-a12=r21-r12，即a21·a12=1，
a21-a12=0.5。
解方程組可得：a12=0.780 8;a21=1.280 2。
同理，可求得所有a1ij，i，j=1，2，…，7。
匯總整理后可得如下判斷轉(zhuǎn)化矩陣：1112131415161711110.780 811.34411.051 211.219 811.34411.280 8211.280 81111.47711.34411.409 511.546 611.477310.74410.6771110.861 210.861 211.34410.905410.951 310.74411.161 21111.051 211.409 511.105510.819 810.709 511.161 210.951 31111.280 811.105610.74410.646 610.74410.709 510.780 81110.780 8710.780 810.67711.10510.90510.90511.280 8112.3準則層的相對權(quán)重的計算
由上述矩陣結(jié)合算法新思路中準則層的相對權(quán)重的計算方法可得：Mi分別為：2.316 294，8.186 244，0.454 378，1.345 582，0.909 344，0.154 815，0.612 73。Mi的n-1次方根分別為：1.150 268，1.419 648，0.876 805，1.050 715，0.984 286，0.732 772，0.921 605。
從而可以求得每個Mi相對權(quán)重，匯總整理如下：
%11121314151617統(tǒng)計局公布權(quán)重116120112115114110113新算法權(quán)重116.12119.89112.29114.72113.79110.27112.91傳統(tǒng)層次分析法權(quán)重123.36146.5913.1518.95111.8611.5414.55本例中，由最后的計算結(jié)果可以看出：若使用傳統(tǒng)層次分析法，則最終計算出的權(quán)重值差距較大且僅集中于個別因素;而使用新方法所計算出來的相對權(quán)重明顯更接近于統(tǒng)計局所公布的數(shù)值，且由此方法計算出的權(quán)重值也有更為合理的解釋。3結(jié)語
本文在傳統(tǒng)層次分析法權(quán)重計算的基礎(chǔ)上，提出了一種確定統(tǒng)計學(xué)權(quán)數(shù)的新方法—方程法。不僅給出了新方法的推導(dǎo)過程，并且通過實例計算，證實了該方法在解決實際問題中的可行性和優(yōu)越性。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟學(xué) 數(shù)理統(tǒng)計方法
隨著我國市場經(jīng)濟發(fā)展進程的不斷加快，人們對經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的科研成果應(yīng)用需求越來越大。然而，在實際研究過程中，數(shù)理統(tǒng)計方法這一研究重要工具并未引起相應(yīng)的重視，這就在一定程度上影響了經(jīng)濟學(xué)科研項目成果的準確性與可靠性。基于此，相關(guān)建設(shè)人員應(yīng)在認識數(shù)理統(tǒng)計方法作用重要性的基礎(chǔ)上，通過明確其基本應(yīng)用概念和實際作用過程，來找出該方法作用于經(jīng)濟學(xué)研究最佳使用方案。這是實現(xiàn)經(jīng)濟學(xué)科學(xué)研究成果作用效果和可靠性目標的關(guān)鍵，相關(guān)人員應(yīng)將其作為重點研究對象，以實現(xiàn)數(shù)理統(tǒng)計方法的目標價值。
一、研究數(shù)學(xué)化經(jīng)濟學(xué)結(jié)合的重要性
經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用實現(xiàn)與高等數(shù)學(xué)這門學(xué)科中的知識是分不開的，如果相關(guān)建設(shè)人員沒有將其重視起來，就難以將經(jīng)濟理論應(yīng)用到模型建設(shè)中去。因此，研究人員應(yīng)加大經(jīng)濟學(xué)與數(shù)學(xué)結(jié)合方面的研究，以實現(xiàn)解釋模型作用的結(jié)果目標。相關(guān)研究表明，數(shù)量經(jīng)濟學(xué)的數(shù)學(xué)化是實現(xiàn)其發(fā)展應(yīng)用的重要歸宿之一。具體來說，就是通過增強經(jīng)濟學(xué)研究人員的“問題意識”，來將以往的方法導(dǎo)向轉(zhuǎn)變?yōu)閱栴}導(dǎo)向，從而使經(jīng)濟學(xué)成為數(shù)學(xué)化的經(jīng)濟學(xué)。這樣一來，經(jīng)濟學(xué)就能依據(jù)數(shù)學(xué)化實現(xiàn)現(xiàn)代化，進而建立起“新范式”的經(jīng)濟學(xué)研究課題。針對這一問題，相關(guān)學(xué)者分析了數(shù)學(xué)與經(jīng)濟學(xué)結(jié)合研究的必要性。此科研內(nèi)容，通過分析《投入產(chǎn)出經(jīng)濟學(xué)》中數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用過程，進一步證明了上述理論實踐的作用效果。此外，研究人員還提出了要將基于“抽象力”的數(shù)學(xué)方法作為經(jīng)濟學(xué)研究的工具，從而提高科學(xué)研究工作的效率。值得注意的是，經(jīng)濟學(xué)的數(shù)學(xué)化也要有所節(jié)制，不能無限度的覆蓋于全部研究歷程。此過程，還要應(yīng)用合理的經(jīng)濟假設(shè)、更新數(shù)學(xué)分析方法、進行現(xiàn)實性解釋以及定性到定量的轉(zhuǎn)換，這些均為滿足經(jīng)濟學(xué)研究發(fā)展目標的重要組成部分[1]。
針對數(shù)學(xué)化與經(jīng)濟學(xué)結(jié)合研究過程中存在的問題，相關(guān)建設(shè)人員還要將數(shù)學(xué)模型建立方法應(yīng)用進行質(zhì)量控制。這是解讀數(shù)學(xué)在經(jīng)濟學(xué)中意義價值的重要組成部分，相關(guān)人員應(yīng)將堅持客觀事實以及實現(xiàn)簡單解決復(fù)雜，作為實際方法應(yīng)用的原則和目標。從實踐的角度講，相關(guān)學(xué)者還應(yīng)提高經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型的建立方法以及建立要點的研究力度。例如，明確數(shù)學(xué)在經(jīng)濟學(xué)實際應(yīng)用中的意義價值，確立實踐方法應(yīng)用的原則等。在經(jīng)濟學(xué)數(shù)學(xué)化的研究人才方面，相關(guān)人員應(yīng)以創(chuàng)新原則作為體系培養(yǎng)的目標原則，這是使科研項目成果滿足現(xiàn)代化發(fā)展需求的關(guān)鍵。因此，科研人才的培養(yǎng)除了要實現(xiàn)數(shù)學(xué)與經(jīng)濟學(xué)的結(jié)合外，還要研究未來經(jīng)濟學(xué)科研項目的應(yīng)用發(fā)展趨勢。只有這樣才能不斷更新經(jīng)濟學(xué)數(shù)學(xué)化研究的人力資源力量，從而盡早實現(xiàn)該類經(jīng)濟學(xué)研究成果的作用發(fā)揮。此外，在研究經(jīng)濟學(xué)項目使用規(guī)律的過程中，還要運用數(shù)學(xué)化的抽象性特點，從而實現(xiàn)具體問題的解決控制。由此可見，經(jīng)濟學(xué)在沒有數(shù)學(xué)化支撐的前提下，非常有可能成為經(jīng)濟哲學(xué)，即不能真正作用于實際的社會經(jīng)濟建設(shè)[2]。
二、經(jīng)濟學(xué)數(shù)理統(tǒng)計方法的基本應(yīng)用概念
在EM算法中數(shù)理統(tǒng)計方法的出現(xiàn)是在20世紀70年代，該時期計算機技術(shù)以及EM算法得到了快速地發(fā)展。與此同時，經(jīng)濟學(xué)研究傳統(tǒng)的回歸分析方法以及方差分析方法雖然實現(xiàn)了應(yīng)用普及，但其已經(jīng)難以滿足科研人員對經(jīng)濟學(xué)快速開發(fā)建設(shè)的需求。而數(shù)理統(tǒng)計方法通過結(jié)合概率論以及統(tǒng)計科學(xué)，成功的為經(jīng)濟學(xué)研究提供技術(shù)保證。具體來說，該方法的應(yīng)用就是從研究總體中抽取一定數(shù)量的樣本進行檢測，并根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)信息來推斷關(guān)于研究總體的結(jié)論。因此，其應(yīng)用的原理在于歸納。為提高獲得信息的利用效率以及降低總體推斷的誤差，相關(guān)研究人員應(yīng)充分應(yīng)用以下數(shù)理統(tǒng)計方法，即：追蹤數(shù)據(jù)分析方法（Longi-tudinal Data Analysis）、結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Model）、項目反應(yīng)理論（Item Response Theory）、元分析（Meta-Analysis）以及多層分析方法（Multilevel Data Analysis）[3]。
而從經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用的角度來看，經(jīng)濟學(xué)（Economics）是一門具有社會性作用的科學(xué)，其研究離不開定量分析以及信息數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，這就意味著經(jīng)濟學(xué)也離不開數(shù)理統(tǒng)計方法以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計的分析。在實現(xiàn)數(shù)學(xué)化經(jīng)濟學(xué)的分析過程中，可供選擇的統(tǒng)計分析方法包括：經(jīng)濟參數(shù)檢驗法、相關(guān)分析法、描述性統(tǒng)計法、頻數(shù)統(tǒng)計法、聚類分析法、因子分析法、對應(yīng)分析法、典型相關(guān)分析法、方差分析法、非經(jīng)濟參數(shù)分析法、列聯(lián)表分析法以及結(jié)合分析法等。而可供選擇的經(jīng)濟數(shù)學(xué)化計量模型則包括：多元線性回歸模型、一元線性回歸模型、分位數(shù)回歸模型、聯(lián)立方程模型、協(xié)整毓誤差修正模型、離散選擇模型、Tobit模型、區(qū)間估計模型、卡爾曼濾波、面板數(shù)據(jù)模型、向量自回歸模型、ARMA過程與 ARCH 模型、狀態(tài)空間模型以及數(shù)學(xué)空間計量模型。基于經(jīng)濟計量的分析方法則是通過回歸分析方法，來假定數(shù)學(xué)統(tǒng)計分布形式和未知數(shù)學(xué)函數(shù)的。此外，還可采用非參數(shù)分析法和半?yún)?shù)分析法來實現(xiàn)經(jīng)濟計量的統(tǒng)計。值得注意的是，當計量因子分析與回歸分析方法結(jié)合起來，此研究方法被業(yè)內(nèi)人士稱為通徑分析[4]。
三、應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計法于檢驗經(jīng)濟絕對收入的過程分析
對于一些最基本的經(jīng)濟學(xué)問題，相關(guān)研究人員均可采用凱恩斯絕對收入假說，來進行數(shù)學(xué)化分析。以居民收入每增加一元，會平均拿出多少錢進行消費問題為例。首先，經(jīng)濟絕對收入的計算需要將消費的實際支出與收入多少聯(lián)系起來，這是因為收入的絕對水平直接決定了消費水平。其次，經(jīng)濟絕對收入檢驗人員要明確幾方面內(nèi)容，即實際的消費支出與實際收入之間的穩(wěn)定函數(shù)；邊際消費傾向本身是否是隨著收入的增加而遞減；邊際消費的傾向是否小于平均消費傾向。這里指的實際收入，是現(xiàn)期絕對的收入水平。再次，把現(xiàn)實中存在的問題轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟模型，此過程是一個將經(jīng)濟問題轉(zhuǎn)化為數(shù)理化的過程。具體應(yīng)根據(jù)一元回歸模型：
CONSP=α0+α1GDPP+μ，來進行實際數(shù)理化問題的計算[5]。其中CONSP指的是，人均居民消費的常數(shù)項，用來表示邊際消費傾向。而GDPP則指的是，人均的國內(nèi)生產(chǎn)總值。根據(jù)凱恩斯的絕對收入假說理論，邊際消費的傾向在0到1之間。最后，研究人員就可根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)信息，進行必要的預(yù)處理。這樣一來，就可以通過散點圖來觀察CONSP和GDPP之間的關(guān)系。相關(guān)研究表明，中國居民的實際收入與消費支出存在著線性關(guān)系。因此，研究人員應(yīng)采用計量軟件來模擬上述數(shù)據(jù)內(nèi)容，并通過建立模型，來獲取回歸分析法的應(yīng)用結(jié)果[6]。
四、數(shù)理統(tǒng)計方法與經(jīng)濟學(xué)研究的結(jié)合方法
前文內(nèi)容分析了經(jīng)濟學(xué)問題研究采用數(shù)學(xué)計量方法，對絕對收入過程進行檢驗。此過程，數(shù)學(xué)化與經(jīng)濟學(xué)研究的結(jié)合要點，在于回歸分析結(jié)果以及散點圖的作用狀態(tài)。這兩方面內(nèi)容，通過幾秒的計算機統(tǒng)計軟件即可實現(xiàn)，但其中卻包含著助弱隱性的數(shù)學(xué)知識和統(tǒng)計學(xué)知識[7]。例如，數(shù)學(xué)化經(jīng)濟學(xué)研究人員先要利用最小二乘法原理，來對研究對象的參數(shù)進行估算。具體估算的內(nèi)容有常數(shù)項和邊際消費傾向。此過程，研究人員要根據(jù)高等數(shù)學(xué)中的微積分極值，來實現(xiàn)作用原理的可靠性。對于參數(shù)估計值的計算方面，由于很多計量軟件均是根據(jù)計算機程序設(shè)計語言設(shè)定的，這就意味著經(jīng)濟學(xué)問題研究人員要采用矩陣知識進行代碼編寫，即利用線性代數(shù)知識。此外，在對回歸模型和經(jīng)濟學(xué)統(tǒng)計對象參數(shù)進行統(tǒng)計檢驗的過程中，研究人員要利用數(shù)理統(tǒng)計知識和概率論知識。對模型結(jié)果進行經(jīng)濟解釋，需要經(jīng)濟學(xué)知識。而收集數(shù)據(jù)，研究人員要對數(shù)據(jù)內(nèi)容進行預(yù)處理，這則需要應(yīng)用到數(shù)學(xué)中的統(tǒng)計學(xué)知識。有上述內(nèi)容可以看出，要想實現(xiàn)經(jīng)濟學(xué)問題的準確分析，相關(guān)研究人員應(yīng)將統(tǒng)計學(xué)、理清數(shù)學(xué)以及經(jīng)濟學(xué)三方面知識內(nèi)容結(jié)合起來[8]。
相關(guān)研究表明，數(shù)學(xué)化經(jīng)濟學(xué)研究的進程中，經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)以及統(tǒng)計學(xué)存在著不同程度的交集關(guān)系。如圖1所示，為數(shù)學(xué)化經(jīng)濟學(xué)研究涉及學(xué)科的交集關(guān)系。
如圖1所示，每個交集均有一門特定的學(xué)科。因此，研究人員在提升這三門學(xué)科的知識過程中，要按照相關(guān)的順序。即要在不同的學(xué)習(xí)階段學(xué)習(xí)不同的知識，這就避免了替代與混淆研究問題的出現(xiàn)[9]。具體來說，科研人員要將經(jīng)濟學(xué)理論作為學(xué)習(xí)與自身提升的出發(fā)點和最終歸宿，而數(shù)學(xué)方法和相關(guān)統(tǒng)計方法則是服務(wù)于經(jīng)濟學(xué)理論。是學(xué)習(xí)的出發(fā)點和歸宿， 統(tǒng)計學(xué)方法和數(shù)學(xué)方法服務(wù)并服從經(jīng)濟理論。據(jù)研究人員對以往的經(jīng)濟問題應(yīng)用數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計方法進行分析得出了，無論是經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)還是統(tǒng)計學(xué)，均是認識和厘清現(xiàn)代化社會建設(shè)所帶來的經(jīng)濟生活變化的重要因素。但只要將其充分結(jié)合起來，才能實現(xiàn)其對經(jīng)濟生活變化規(guī)律的準確研究目標。事實證明，只有在此情況下，人們才能更好的消化快速經(jīng)濟建設(shè)所帶來的不適應(yīng)性，從而促進現(xiàn)代化建設(shè)的快速穩(wěn)定發(fā)展。
從另一個角度來看，經(jīng)濟學(xué)反映的是當前社會的演變問題，其目的是為人們構(gòu)建出一個更為科學(xué)合理的經(jīng)濟生活環(huán)境[10]。就目前來說，社會經(jīng)濟的發(fā)展現(xiàn)狀較為復(fù)雜，研究人員要考慮現(xiàn)象產(chǎn)生背后的諸多因素后，才能得出一個具有實際意義和作用和理性的答案。這一過程，是一個需要精確推理、邏輯嚴謹?shù)倪^程，研究人員必須通過數(shù)學(xué)手段，來分析不同因素之間的作用影響。其中很多專家學(xué)者認為，數(shù)學(xué)是掌握這種科學(xué)思維方式與運算基本技巧的關(guān)鍵。雖然數(shù)學(xué)知識學(xué)習(xí)起來最為枯燥、抽象，但其應(yīng)用所帶來的系統(tǒng)性、精確性，又是經(jīng)濟學(xué)問題研究中必不可少的。因此，經(jīng)濟學(xué)初學(xué)者和入門研究既要學(xué)些理論知識，又要懂應(yīng)用。從宏觀的角度講，數(shù)學(xué)有基礎(chǔ)數(shù)學(xué)（在這里也稱之為理論數(shù)學(xué)）和應(yīng)用數(shù)學(xué)用數(shù)學(xué)之分，而經(jīng)濟學(xué)同樣也有理論經(jīng)濟學(xué)和應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)之分。因此，研究人員必須將知識的必須和夠用兩大因素作為提升自身能力的學(xué)習(xí)原則。
結(jié)束語：
總而言之，經(jīng)濟學(xué)的研究成果將直接決定當前人民生活水平的可持續(xù)性。因此，相關(guān)人員應(yīng)加快數(shù)學(xué)化經(jīng)濟學(xué)問題的研究，從而提高經(jīng)濟學(xué)科研成果的作用效果。具體要完善的內(nèi)容包括：統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)以及經(jīng)濟學(xué)。其中數(shù)理統(tǒng)計方法的應(yīng)用效果，要通過追蹤數(shù)據(jù)分析方法、結(jié)構(gòu)方程模型、項目反應(yīng)理論、元分析以及多層分析方法來進行實現(xiàn)。事實證明，對經(jīng)濟學(xué)問題研究對象應(yīng)采用計算機技術(shù)中的統(tǒng)計學(xué)知識，來提高數(shù)據(jù)信息獲取的準確性。而數(shù)學(xué)知識則是用來計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息與經(jīng)濟性問題的關(guān)系，從而找出經(jīng)濟變化問題的控制要點。
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摘 要：隨著我國經(jīng)濟發(fā)展水平的不斷提高，各行各業(yè)得到了顯著發(fā)展，數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)方法也變得日趨多樣，數(shù)據(jù)挖掘是建立在數(shù)據(jù)庫與人工智能基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種高新技術(shù)，其功能是從眾多的數(shù)據(jù)當中挖掘到最有價值的信息，進而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)資源的高效利用。聚類分析能夠被當成一種數(shù)據(jù)分析工具，能真實反映出數(shù)據(jù)分布情況，本文主要對統(tǒng)計學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用進行了探討，從而表現(xiàn)統(tǒng)計學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中的重要性。
關(guān)鍵詞：統(tǒng)計學(xué)方法；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用分析
數(shù)據(jù)挖掘就是指從眾多實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中獲取批量大、有噪聲、且隨機性強的數(shù)據(jù)，將潛在的信息與數(shù)據(jù)提取出來，就是從數(shù)據(jù)中挖掘有價值的知識，而大多數(shù)原始數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)化特征，比如，關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以通過文本、圖形、圖像等半結(jié)構(gòu)化發(fā)掘有用知識，這些知識可以是數(shù)學(xué)的也可以是非數(shù)學(xué)形式的；數(shù)據(jù)挖掘能以歸納形式存在，能夠被廣泛應(yīng)用到信息查詢、信息管理、信息決策控制中，方便數(shù)據(jù)的維護與管理。由此可見，數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性強的學(xué)科，加強對其的研究非常有意義，下面將對統(tǒng)計方法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用進行分析。
一、數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué)的關(guān)系
（一）數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵
通常來說，數(shù)據(jù)挖掘的定義較為模糊，沒有明確界定，大部分對其的定義只是停留在其背景與觀點的內(nèi)容上。通過對不同觀點的統(tǒng)一整理，人們最終將其描述為：從大量多樣化的信息中發(fā)現(xiàn)隱晦性、規(guī)律性等潛在信息，并對這些信息進行創(chuàng)造、加工的過程。數(shù)據(jù)挖掘作為一門重要的交叉學(xué)科，能夠?qū)?shù)據(jù)庫、人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等眾多的科學(xué)融入到一起，從而實現(xiàn)技術(shù)與理論的創(chuàng)新與發(fā)展[1]。其中，數(shù)據(jù)庫、人工智能與統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)挖掘當中的三大支柱理論。數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)庫當中發(fā)掘各種隱含的知識與信息，此過程的方法非常多，有統(tǒng)計學(xué)知識、遺傳算法、粗集方法、決策法、模糊邏輯法等，還可以應(yīng)用向鄰近的可視技術(shù)、模式識別技術(shù)等，在以上所有技術(shù)的支持上能夠使數(shù)據(jù)挖掘更為科學(xué)、有序。
（二）數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué)間的關(guān)系
通常來說，統(tǒng)計學(xué)的主要功能是對統(tǒng)計原理與統(tǒng)計方法進行研究的科學(xué)。具體來說就是指對數(shù)字資料進行的收集、整理、排序、分析、利用的過程，數(shù)字資料是各種信息的歸納與總結(jié)，可以將其作為特性原理的認知、推理方法[2]。而統(tǒng)計學(xué)則表示的是使用專業(yè)的統(tǒng)計學(xué)、概率理論原理等對各種屬性關(guān)系的統(tǒng)計與分析過程，通過分析成功找到屬性間的關(guān)聯(lián)與發(fā)展的規(guī)律。在此過程中，統(tǒng)計分析方法是數(shù)據(jù)挖掘最為重要的手段之一。
在數(shù)據(jù)挖掘這一課題被提出來之前，統(tǒng)計分析技術(shù)對于人們來說更熟悉，也是人們?nèi)粘ｉ_展工作、尋找數(shù)據(jù)間規(guī)律最常使用的方法。但是不能簡單的將數(shù)據(jù)挖掘作為統(tǒng)計學(xué)的延伸與替代工具，而是要將兩者的區(qū)別認識到位，再結(jié)合兩者間的不同特點分析其應(yīng)用特點[3]。大部分的統(tǒng)計學(xué)分析技術(shù)都是建立在數(shù)學(xué)理論與技巧上的，預(yù)測通常較為準確，效果能夠讓大部分人滿意。數(shù)據(jù)挖掘能夠充分借鑒并吸收統(tǒng)計學(xué)技術(shù)，在融入到自身特點以后成為一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘存在的目標都是一致的，就是不斷對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行發(fā)掘。鑒于統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘在目標上的一致性，致使很多研究學(xué)者與專家將數(shù)據(jù)挖掘作為了統(tǒng)計學(xué)的一個分支機構(gòu)[4]。但是這種認知非常不正確，因為數(shù)據(jù)挖掘不僅體現(xiàn)在與統(tǒng)計學(xué)的關(guān)系上還體現(xiàn)在思想、工具與方法上，尤其是在計算機科學(xué)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)挖掘起到的作用非常大。比如，通過借助數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能的學(xué)習(xí)，能夠關(guān)注到更多統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘上的共通點，但是兩者存在的差異依然非常大。數(shù)據(jù)挖掘就是指對大量的數(shù)據(jù)信息不斷挖掘的過程，DM能夠?qū)?shù)據(jù)模式內(nèi)的數(shù)據(jù)關(guān)系進行充分挖掘，并對觀測到的數(shù)據(jù)庫處理有著極高的關(guān)注度。
二、數(shù)據(jù)挖掘的主要過程
從數(shù)據(jù)本身出發(fā)探討數(shù)據(jù)挖掘過程，數(shù)據(jù)挖掘的過程分為信息的收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┑冗^程。
首先，要將業(yè)務(wù)對象確定下來，明確不同業(yè)務(wù)定義，并認清數(shù)據(jù)挖掘的目的，這是做好數(shù)據(jù)挖掘最關(guān)鍵的一步，也是最重要的一步，雖然挖掘的結(jié)果不能被準確預(yù)測到，但卻需要對問題的可預(yù)見性進行探索[5]。其次，還要做好數(shù)據(jù)準備工作，包含數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換等工作，數(shù)據(jù)清理的實際意義是將噪聲與空缺值補全，針對這一問題，可以使用平滑技術(shù)，而空缺值的處理則是屬性中最常見的，可以將統(tǒng)計中最可能出現(xiàn)的值作為一個空缺值[6]。
信息收集指的是按照特定的數(shù)據(jù)分析對象，可以將分析中需要的特征信息抽象出來，并在此基礎(chǔ)上選擇出較為科學(xué)、適合的信息收集方法，將全部的信息全部錄入到特定的數(shù)據(jù)庫中。如果數(shù)據(jù)量較大，則可以選擇一個專門的管理數(shù)據(jù)的倉庫，實現(xiàn)對信息的有效保護與管理；數(shù)據(jù)集成就是指將來源不同、格式不同、性質(zhì)不同、特點不同的數(shù)據(jù)集成到一起，進而為企業(yè)提供更為全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享平臺；數(shù)據(jù)變換就是通過聚集、概化、規(guī)范化等方式對數(shù)據(jù)進行挖掘，對于一些實用數(shù)據(jù)，則可以通過分層與分離方式實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)挖掘就是結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息點，并選擇正確的分析方法實現(xiàn)對有價值數(shù)據(jù)的挖掘，事例推理、規(guī)則推理、遺傳算法等都是應(yīng)用較多的方法[7]。
三、統(tǒng)計學(xué)方法中的聚類分析
在統(tǒng)計學(xué)聚類方法基礎(chǔ)上能夠構(gòu)建出潛在的概率分布假設(shè)，可以使用試圖優(yōu)化的方法構(gòu)建數(shù)據(jù)與統(tǒng)計模型的擬合效果。基于統(tǒng)計學(xué)聚類方法當中，Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的，能夠以分類樹作為層次聚類創(chuàng)建的方法，在分類樹上，每一個節(jié)點都能代表著一個概念，該方法就是對節(jié)點概率描述的過程。Cobweb方法還使用了啟發(fā)式估算方式，使用分類效用對分類樹的構(gòu)建進行指導(dǎo)，從而實現(xiàn)對最高分類的劃分目的，能夠?qū)⒉煌诸悓ο笕繗w類到一個類別中，并依據(jù)這些內(nèi)容創(chuàng)建出一個新的類別。但是這種方法也存在一定局限性，局限性在于假設(shè)的屬性概率分布都是獨立的，并不能始終處于成立狀態(tài)中。
只有在掌握了Cobweb算法以后才能對概念聚類算法的特點進行探究。Cobweb算法能夠以分類樹方式創(chuàng)建層次聚類，可以將概率表現(xiàn)為p（Ai=Vii/Ck）條件概率，其中，Ai=Vij是一個類別下的，同屬于一個值對，Ck是概念類中的一種。在給出一個特定的對象以后，Cobweb能夠?qū)⑷繉ο笳系揭粋€節(jié)點上，從而計算出分類效應(yīng)，分數(shù)最高的效用就是對象所在的節(jié)點位置[8]。如果對象構(gòu)建失去節(jié)點，則Cobweb能夠給出一個新的節(jié)點，并對其進行分類使用，這種節(jié)點計算方法起步較晚，能夠?qū)ΜF(xiàn)有的節(jié)點與計算相互對比，從而劃分出最高的分類指標，將全部對象統(tǒng)一到已有的分類中，從而構(gòu)建出一個新的類別。
Classitci是Cobw eb方法的一種延伸與發(fā)展，能夠使用其完成聚類數(shù)據(jù)的處理，在該方法下，節(jié)點中的每一個存儲屬性都是處于連續(xù)分布狀態(tài)中，能夠?qū)⑵渥鳛榉诸愋Ч拚姆椒ǎ⒁远攘康男问奖憩F(xiàn)出來，這種度量基礎(chǔ)上能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)性的積分，從而降低分散發(fā)生率，該方法是積分過程而不是對屬性的求和過程。
Auto Class方法也是一種應(yīng)用較為普遍的聚類方法，該方法主要采用統(tǒng)計分析對結(jié)果類的數(shù)目進行估算，還可以通過模型搜索方式分析空間中各種分類的可能性，還能夠自動對模型數(shù)量與模型形態(tài)進行描述。在一定類別空間中，不同的類別內(nèi)屬性存在關(guān)聯(lián)性，不同的類別間具有相互繼承性，在層次結(jié)構(gòu)當中，共享模型參數(shù)是非常重要的。
還有一種使用較為普遍的模型是混合模型，混合模型在統(tǒng)計學(xué)聚類方法上使用也非常普遍。該方法最為基本的思想就是概率分布決定著每一種聚類狀態(tài)，并且模型中的每一個數(shù)據(jù)都是由多個概率在分布狀態(tài)下產(chǎn)生的。混合模型還能夠作為一種半?yún)?shù)密度評估方法，其能夠?qū)?shù)估計與非參數(shù)估計的優(yōu)點全部集中到一起，并將參數(shù)估計法與非參數(shù)估價法的諸多優(yōu)點融合到一起，因為模型具有一定復(fù)雜性，為此，不能將其限制在概率密度函數(shù)表達形式上，這種復(fù)雜性決定了模型與求解存在關(guān)聯(lián)，與樣本集合的聯(lián)系非常少。通過以上的研究可以了解到，數(shù)據(jù)發(fā)掘中應(yīng)用聚類方法非常有效，并且較為常見。比如，構(gòu)建出Cobweb模型與混合模型，采用Clara與Clarans方法中的抽樣技術(shù)，將Denclue方法用在概率密度函數(shù)中。
結(jié)束語
統(tǒng)計學(xué)方法自產(chǎn)生開始已經(jīng)有非常久遠的歷史，將嚴謹?shù)臄?shù)學(xué)邏輯作為基礎(chǔ)，將分類算法假定作為獨立條件，屬性值之前能夠相互保持獨立，對假定進行計算，當假定成立時，可以再與其他分類算法進行對比，這種分類算法準確性非常高。為此，其不僅能夠?qū)B續(xù)值進行預(yù)測，還可以通過線性回歸方程對系數(shù)進行比較，從而歸納出結(jié)果。
（作者單位：中國人民大學(xué)）
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《醫(yī)學(xué)科研方法》的主要內(nèi)容包括醫(yī)學(xué)基本科研方法的講解、醫(yī)學(xué)文獻的閱讀、醫(yī)學(xué)科研論文的寫作等，可以使醫(yī)藥專業(yè)的學(xué)生了解醫(yī)學(xué)科研的基本方法和基本程序，開闊學(xué)生的視野，激發(fā)學(xué)生對醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的興趣以及對專業(yè)的熱愛。為今后的就業(yè)和繼續(xù)深造做好鋪墊。
隨著高校人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)變，從原來的培養(yǎng)臨床醫(yī)生轉(zhuǎn)變到了培養(yǎng)全面的醫(yī)學(xué)創(chuàng)新人才。醫(yī)學(xué)創(chuàng)新型人才應(yīng)有濃厚的創(chuàng)新意識、高尚的創(chuàng)新人格、豐富的創(chuàng)新知識、飽滿的創(chuàng)新精神、活躍的創(chuàng)新思維、高超的創(chuàng)新能力、科學(xué)的創(chuàng)新實踐[2-3]。為了適應(yīng)這種轉(zhuǎn)變，很多醫(yī)學(xué)類院校都在研究生中開設(shè)了《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》、《醫(yī)學(xué)科研方法》這兩門課程，以達到培養(yǎng)全面型人才的目的。近年來，逐漸在本科學(xué)生中也開設(shè)了這兩門課程。
在醫(yī)學(xué)科研相關(guān)內(nèi)容的學(xué)習(xí)中，《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》、《醫(yī)學(xué)科研方法》是相輔相成、相互促進的兩門課程[4-6]，但是我在教學(xué)中發(fā)現(xiàn)，我校的醫(yī)學(xué)類專業(yè)學(xué)生的課程設(shè)置中，有的專業(yè)兩門課程都學(xué)習(xí)了，有的專業(yè)只學(xué)習(xí)了一門課程，兩門課程都學(xué)習(xí)的專業(yè)中，有的設(shè)置在同一學(xué)期，有的設(shè)置在不同的學(xué)期。為了探討課程設(shè)置的最佳效果，我對這幾類班級做了調(diào)查。
一、對象與方法
1.1 研究對象
以2012級醫(yī)學(xué)本科本學(xué)期開設(shè)了《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》的班級為研究對象，分成三大類，分別是在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》之前沒有學(xué)習(xí)過《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級、在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》之前的某學(xué)期學(xué)習(xí)過《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級、以及在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》的同時正在學(xué)習(xí)《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級，在這三類中分別隨機選擇一個班級作為研究對象，稱為甲班、乙班和丙班，共208人。這三個班級所使用的《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》和《醫(yī)學(xué)科研方法》的教材一致，授課學(xué)時、內(nèi)容相同。
1.2 研究方法
采用問卷調(diào)查的方式，給研究對象發(fā)放調(diào)查問卷。
1.3 統(tǒng)計學(xué)處理
資料錄入和分析均采用SPSS17.0軟件，計數(shù)資料采用卡方檢驗的方法進行統(tǒng)計分析。
二、結(jié)果
2.1 調(diào)查問卷結(jié)果
在整個學(xué)期的教學(xué)結(jié)束以后，對所選三個班的同學(xué)進行問卷調(diào)查，結(jié)果見表1、表2。
三、討論
《醫(yī)學(xué)科研方法》這門課程主要的教學(xué)內(nèi)容為：科研設(shè)計的基本概念、科研設(shè)計的三要素、科研設(shè)計的原則、科研設(shè)計的類型、動物實驗、醫(yī)學(xué)文獻的閱讀、醫(yī)學(xué)論文的寫作等。《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》的主要教學(xué)內(nèi)容為：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)的基本概念、數(shù)據(jù)的分類、t檢驗、方差分析、卡方檢驗、非參數(shù)檢驗等。
在本次調(diào)查中，上過《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級對科研的興趣和了解比未上過《醫(yī)學(xué)科研方法》的班級要高，差別有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，這說明醫(yī)學(xué)科研方法確實有開設(shè)的必要，能讓學(xué)生們在本科的學(xué)習(xí)階段對科研有所了解，為以后的深造打下基礎(chǔ)。
在內(nèi)容上，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中學(xué)生們會學(xué)習(xí)到的統(tǒng)計學(xué)方法，都是與醫(yī)學(xué)科研方法中學(xué)習(xí)到的科研設(shè)計類型相對應(yīng)的，在沒有上過醫(yī)學(xué)科研方法課程的班級中，就需要教師額外給學(xué)生講解相對應(yīng)的科研設(shè)計類型，并且還要給學(xué)生解釋統(tǒng)計在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用，這就耗費了上課的時間，且很多學(xué)生在上課時簡單的講解中并不能很好的理解各種科研設(shè)計類型。如果兩門課程分開兩個學(xué)期進行教學(xué)，學(xué)生們對之前的內(nèi)容就會有所遺忘，因此乙班和丙班兩個班級的大部分學(xué)生都覺得將兩門課程放在同一個學(xué)期教學(xué)能促進相互的理解，內(nèi)容上顯得更加的連貫。
本次研究只是對《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)》和《醫(yī)學(xué)科研方法》這兩門課程在內(nèi)容理解上的相互促進進行了初步的探索，為以后的學(xué)生培養(yǎng)方案的改革提供了一定的依據(jù)。但在任何課程的教學(xué)中，教學(xué)效果不僅僅是由培養(yǎng)方案中的課程開課順序決定的，對教學(xué)效果有影響的還有教學(xué)模式，要將好的教學(xué)模式與合理的培養(yǎng)方案結(jié)合起來，才能培養(yǎng)出具有實際運用能力的、全面發(fā)展的學(xué)生。
