统计学学习心得体会.docx

统计学学习心得体会
统计学学习心得体会1
　　统计，从我的理解来看，就是为了探究某件事情，查询某种关系而去进行的数据收集，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，最近在读维克的方法将迥然不同。正态将会以平均数作为核心，比如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是只探讨在一个因子下多方案的差异性，LSD就可以探讨多个方案两两之间的差异性。之后就是在多个因子下，Block是探讨多个无相互作用因子下方案的差异性，factorialexperiment则是能够再在有相互作用下的因子下探讨一个因子对于多个方案的差异性。
　　非参检验也是从最简洁的中位数起先，从单变量起先拓展。秩和检验解决了多个方
　　案，并不配对的问题，比符号秩更具有普适性，但是精确度不如符号秩。K-W则是通过比较各样本和总体平均秩来判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，另一个运用中位数。我们在做军事建模的时候就选用了spearman。
　　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起先较为细致的阅读了一遍《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思索这门让我苦痛了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些多数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不行或缺的一门重要科学。
　　《总论》和《统计数据》的内容比较简洁，引出概念，复习以往学习过的学问。就在我们放松警惕，大呼统计学一点也不难的时候，《抽样估计》彻底震住了踌躇满志的我们。
　　理论上来说《假设检验与方差分析》的内容要难于《抽样估计》。但是个人觉得《抽样估计》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许多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和运用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿《抽样估计》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。大家私下沟通，混沌的缘由在于不知道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以前没有经验过的，须要一段时间的适应过程。


　　《假设检验与方差分析》开篇给同学举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为，这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让学生了解到第五章的基本内容，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思索，假如实际中遇到类似的问题，有什么方法可以避开犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学习，才是真正的自主学习的过程。
　　《相关与回来分析》同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有准确的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回来方程也可以用来做分析预料。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系，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---国贸联系最紧密的学科。运用所学到的学问可以分析出公司销售额的各种增长状况，公司的销售额有什么样的季节改变规律，还能建立一个模型对将来的财务状况做出预料。
　　《统计指数与综合评价》中“综合法指数”的计算用到了《微积分》的相应学问。在《微积分》中不知所云的内容却可以通过统计学的学习恍然谈大悟。多亏了老师深化浅出的讲解，让我在短短一个学期里既巩固了旧学问又学到了很多有用的新学问。


统计学学习心得体会2
　　统计学是我们班这个学期开设的课程，虽然只有短短一个学期的课程，但是通过这一学期的学习，我们对统计学应用领域及其内性和基本概念有了一个基本的了解，可以说，这一学期我的收获颇丰。
　　就统计学这门课程来说，了解到统计学是一门探讨如何依据事物的随机性规律来收集、分析、处理数据并利用其进行推断的科学，只要有数据的地方