统计学培训

学习统计的心得体会篇1

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研究如何根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，就会用到统计学；是研究如何用科学的方法收集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的规模、水平、速度、比例和效益，以反映其现象发展规律在一定时间、地点、条件的作用下，描述其现象数量之间的关系和变动规律。

其实这门学科有两大难点：统计有许多相似的概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。对于公示不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是理解公示整体和每个符号的统计含义，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。通过老师上课授教和课后不断的学习，对这两大难点已经克服。结合到平时的工作学习，我能比较快的理解并能掌握统计学的一些知识。

我们学习统计学的目的是运用统计思想进行分析，在实践工作中，要善于利用统计的思维方式思考，在纷繁复杂的社会实践中，要学会发现数字、分析数字、并使用数字说话；掌握基本的统计方法，要掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法，能够阅读常规的统计报告，了解统计指标的含义，同时，能够自己处理常见的统计问题，锻炼统计的计算能力。

以上就是我的学习体会，我要树立终身学习的理念，不断学习，不断充实，积极探索，逐步成熟。在日常的生活学习中，要学会自己运用统计学知识处理各种问题，为生活提供便利。

学习统计的心得体会篇2

花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《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考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，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。

?总论》和《统计数据》的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。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》这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，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使用方法，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。大家私下交流，混沌的原因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历过的，需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考，如果实际中遇到类似的问题，有什么方法可以避免犯“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。

?相关与回归分析》同样吸引人。因为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系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。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。运用所学到的知识可以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未来的财务情况做出预测。

?统计指数与综合评价》中“综合法指数”的计算用到了《微积分》的相应知识。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。多亏了老师深入浅出的讲解，让我在短短一个学期里既巩固了旧知识又学到了许多有用的新知识。

学习统计的心得体会篇3

统计学（statistics）一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。

实验过程中，对excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗

数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。

通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。

本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固，解决问题的能力也受到了锻炼；其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。

在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。

通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而已，更重要的是在实验中验证自己的所学知识的掌握和运用。统计学的学习就是对数据的学习，而通过实验可以加强我们对统计数据的认知和运用，更好的学习统计学的知识。虽然实验时间很短暂，但对统计知识掌握的要求并没有因时间的短暂而减少，相反我们更得努力掌握和运用统计学的新知识，提高自己的数据分析和处理能力，促进统计学的新发展。以上就是我这次实验的一些心得体会，希望可以对自己有所帮助。

学习统计的心得体会篇4

本学期我们专业开设了《统计学原理》课程，通过近一个学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。理论须用来指导实践，把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去，这是我们学习的目的。

对于本人而言，数学功底不是很好，在没学统计学之前就感觉统计学会很枯燥无味，对这门课程有些恐惧。但通过这学期的学习，感觉并没有想象的那么难学，再加上秦老师幽默风趣的讲解，使复杂的问题变得通俗易懂，老师通过举例说明问题的方法使问题变得简单化，容易理解，再通过课堂上做习题，加深了对问题的理解。同时，老师基本上都是在课堂上让我们做完习题，这样给我们减轻了很多课余的时间，学起来比较轻松。

而就所学的内容来讲，我个人认为这门课程有两大难点，一是统计学有许多相似概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。例如在第二章统计调查中，相关概念的辨析就需要我们理解掌握以便熟练的做题。而对于公式不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是要把公式理解再加以运用，掌握公式的使用条件，体会应用的灵活性。例如在相关与回归分析这一章中，主要就是要求我们把公式掌握好再加以灵活的运用，问题就会迎刃而解。因此可见，在统计学当中，公式的运用很重要。以上是我对学习《统计学原理》的心得，写的不是很全面，但都是自己真实的体会，通过这门课程的学习，我相信在以后的工作和学习中会给我带来很多的益处，让我受益匪浅。

学习统计的心得体会篇5

作为民航安全统计课程教师，为系统提高统计软件操作水平和教学水平，以及科研工作的能力，本人参加20xx年8月20日至8月24日的spss应用与统计分析高级培训，此次培训共有国内高校统计分析相关课程主讲教师百余位参加。

一、培训内容

本次培训通过行业内资深专家的专题讲解、实例演示、答疑讨论等多种形式完成，具体内容为：

介绍;

2.描述性统计分析及统计绘图;

3.基本数据分析与探索;

4.线性回归分析;

5.二分类因变量logistic回归分析;

6.多分类因变量logit/probit回归分析;

7.定序因变量logit/probit回归分析;

8.计数因变量poisson/负二项回归;

9.生存分析/事件史分析;

10.追踪测量与固定/随机效应模型;

11.分层模型/混合效应模型;

12.实证研究论文撰写。

二、参训心得

1.通过此次统计学培训，本人掌握了最新的统计应用的前沿，开拓了视野，对spss统计软件的使用有了更为深入的了解。

2.通过此次统计学培训，本人掌握了高级统计分析的方法和原理，并通过实际问题的统计建模，掌握了统计学研究方法以及如何用软件实现，提高应用能力。

3.统计分析是一门应用性很强的课程，对于经济管理专业的学生来说，统计分析的重要性不仅体现在本科阶段毕业设计的完成上，继续深造学生的科学研究能力上，也体现在在今后工作中应用到数据收集、数据分析以及统计软件的使用等方面。但现阶段，本人主讲的统计课程按照教学大纲的要求涉及软件应用的部分相对较少，许多学生在课程结束后仍不能应用统计分析解决实际问题。通过此次培训，提高了本人的统计软件应用能力，有利于今后的教学工作和毕业设计指导工作。

4.在培训中学习到了新的教学方法，在与其他高校老师的交流中了解到了其他大学学生在统计学习中的问题，学习到了相关教学经验，收获很多。

通过这次培训，本人丰富了统计学知识，掌握了先进的方法，对今后民航安全统计课程的教学大有益处。在此感谢学院提供的宝贵学习机会。

学习统计的心得体会篇6

在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意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，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资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基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。

期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。

因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《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考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，而是一门理论联系实际，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较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。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。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，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使用方法，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。大家私下交流，混沌的原因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历过的，需要一段时间的适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为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系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。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---会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以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未来的财务情况做出预测。

这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。

1.误差

测量误差分为系统误差和随机误差。误差的产生是自然的，意料中的事情。因此我们不能相信来自一个数据点的结果。通常我们收集多个数据点，而且非常注意如何选取这些样本，以减少偏差。

2.误差的处理

统计学一般采用统计描述，统计推理和试验设计三种方法来分析误差。

统计描述:用图表和几个总结性数字(均值、方差、标准差)描述一组数据。

统计推理:确定结果之间的差异何时可能是由于随机误差引起的，何时不能归因于随机误差。(置信区间和假设检验)

试验设计:收集并分析数据，以估算过程变化的影响。

3.连续数据和离散数据

连续数据:连续可变的数据，如身高，重量等。

离散数据:如地区或分类，是非等信息。

4.统计学基本术语

总体:也叫母体，用N表示

样本:总体的一个子集，用n表示

均值(Mean):平均值，总体的用u表示，样本的用xbar表示

中位数:排序后中间那个数

方差(Variance):总体的用sigma平方，样本的为s平方表示，注意分母是除以N或n

均方差(Stdev):总体的用sigma，样本的用s,注意分母是除以N-1或n-1

5.正态分布

它是自然界最常见的一种分布。如某地区人员的身高，某机器生产的零件的尺寸。在研究正态分布的时候，我们一般只需要抽取少量的样本就可以把握总体的趋势。

注意标准的正态分布是指均值为0,标准差为1的正态分布

Z值的计算:我们需要利用正态分布的平均值和标准差将其转化为“标准正态”分布，以便使用标准正态分布表来获得概率。

Zusl=(USL-u)/Sigma; Zlsl = (u-LSL)/Sigma

ZBench 是与出现缺陷的总概率相对应的Z值，可从正态表中查到。

6.中心极限定律

中心极限定理表明，如果n足够大，样本平均值( x )或其总和的分布，都近似于正态分布，无论单个变量是否服从正态分布。

7.稳定性因子

将数据排序后四等分，可以获取到1/4位置的Q1和3/4位置的Q3,稳定性因子SF= Q1/Q3

随着偏差的降低，稳定性因子越来越接近

有以下方式：1、可以在网络上寻找相关内容培训班。2、寻找一些网络上的视频公开课等。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。

培训课程如下：一、大数据前沿知识及hadoop入门零基础入门，了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的两种安装配置二、Hadoop部署进阶熟练掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS进行深入分析三、Java基础了解java程序设计的基本思想，熟练利用eclipse进行简单的java程序设计，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程四、MapReduce理论及实战熟悉MapReduce的工作原理及应用，熟悉基本的MapReduce程序设计，掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目五、hadoop+Mahout大数据分析掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析六、Hbase理论及实战掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景七、Spark大数据分析Spark、Hive的安装、配置及使用场景，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析八、大数据学习综合知识储备统计学：多元统计分析、应用回归计算机：R、python、SQL、数据分析、机器学习matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的，前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势，后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀，相互补助可以取长补短。