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统计学的分类方法范文1
一、国内外统计学科分类的现状
一些作者认为，统计学在学科分类中将由原来的二级学科升为一级学科;①我国存在着两门统计学，国际上存在着一门统计学。②其实这些说法并不确切，对学科分类的理解也不够全面。
所谓学科分类，指在一定条件下运用某些原则划分各门学科的对象和领域，确定各门学:科在整个科学知识体系中的位置，阐明各学科之间的相互关系。③国内外都很重视学科分类何题研究，结合各国情况提出适合需要的分类模式，制定各种分类表。从各国情况看，有以下四种不同用途的学科分类。一是以科研统计和科研管理为目的的学科分类。例如：《联合国教.科文科学技术统计工作手册》、《中国科学院科研项目与档案分类》等。二是以教育管理学科和专业划分为目的的分类。例如：《日本大学学科分类目录》，中国《普通高等学校专业目录》等。三是以文献图书分类为目的分类。如：《美国国会图书馆分类法》、《中国人民大学图书馆图书分类法》等。四是以各种百科全书辞目分类所反映的学科分类情况。④如：《国际社会科学百科全书》分类目录、《大不列颠百科全书》辞目等。
很显然，根据现在科学在理论和应用两个方面的进展，根据不同的目的，学科分类是多种多样的。下面我们来看国内外把统计学作为一级学科的分类情况。
国内外统计学分类的门类属于社会科学。国内反映学科分类的文献较多，其中参考价值较大的有以下8种⑤：《国家科学技术委员会统计学学科分类与代码》(I989年)、《中国科学院封算机管理用代码手册》(1985年)、国务院学泣委员会办公室和国家教委研究生司《授予博士、硕士学位和培养研究生的学科、专业目录》(1988年)、国家教委高教一司《普通高等学校社会科学本科专业目录与专业简介》(1987年)®、国家教委科技司《国家教委学科分类目录代码〉》〇987年)、中国图书馆图书分类法编辑委员会《中国图书馆图书分类法(第三版)》(1"0年)、《中国人民大学图书馆图书分类法(五版)》(1989年)、《中国大百科全书(全套)》〇982—1991年)。据对这8种文献中社会科学一级学科频率的统计，可以发现：(1)国内8种学科分类文献列出的45门一级学科，其中频率4次以上的有经济学等9门;出现次数多说明公认程度和成熟度较高。(2)统计学作为一级学科出现的频率为2次，说明统计学作为一级学科早在1992年以前就已存在，只是公认程度还不算很高。
对国内这8种学科分类文献进一步研究还可以看出，所谓“两门统计学”之一的数理统计学，从来没有作为一级学科存在过，它只是一级学科数学下面的一个二级学科。
因此，应该澄清统计学科体系研究中的一些含混说法。第一，统计学“上升为一级学科”的提法不准确，只是说应该在更多学科分类中争取它的一级学科地位，特别是在国家有关部门的官方文献中。第二，两门统计学的提法很不确切。如果两门指的是二级学科(数理统计学，社会经济统计学)，那一级学科应该就是统计学。如果一门指的是一级学科社会经济统计学或一级学科经济学下的二级学科，一门指的是一级学科数理统计学或一级学科数学下的二级学科，前者显然不仅不符合学科分类原则，也违背逻辑，不可能数学同时存在两个一级学科。后者也违背提出两门统计学的初衷，既然是二级学科，就独立不起来。
国外统计学作为一级学科存在，在门类(大类)里归属于人文、社会科学。数理统计学无论在那种分类文献中都不是一级学科。据对联合国教科文组织于70年代初期出版的3卷本专著《社会科学和人文科学研究中的主要趋势》、《国际高等教育百科全书》、《大不列颠百科全书》、《日本大学学科分类目录》、《美国国会图书馆分类法》等15种参考价值较大的学科分类文献统计，统计学作为一级学科出现的频率为6次，说明国外统计学作为一级学科存在，已经是比较成熟和公认的了。
二、建立适合中国国情的统计学学科体系
统计学在形成和发展中，经历了一个漫长、曲折的过程。如果说以前对统计学的地位、对象争议还比较多的话(这种争论自然还会持续下去)，随着国家标准关于统计学学科分类与代码在我国的与实施，统计学科分类应用研究就显得十分重要。'
(一)继续加强统计学学科体系理论研究
长期以来，我国统计学学科分类及其应用研究十分沉闷，思维狭窄，阻碍了统计学的发展。(I)1979年以前，把统计学学科体系研究同政治形势挂钩，忽视了统计自身发展的规律。(2)强调数理统计学和经济统计学是两门统计学，两门之间相互隔绝、相互排斥。(3)将数理统计归属于自然科学的数学，经济统计归属于社会科学的经济学，认为二者之间鸿沟不可逾越，看不到社会科学与自然科学的结合、渗透、交叉。统计学学科体系研究，首先要有新的视野，新的思维。把握现代科学发展特征。人类文明发展到今天，现代科学同时在微观和宏观两个方向获得重大威果，在理论和应用方面取得卓越进展，在高度分化的同时又在高度综_合相互统一协调，由单线联系走向多维的联系。现代科学结构是一个全新的多层次的综合性的庞大网络体系，我们要把握现代科学发展的这些特点，构筑统计学的新体系。
1.统计学一级学科的设置。统计学是一门搜集、整理、分析数据并进行统计推断和预测的方法论科学。方法论包括两个层次的含义：其一是方法论研究，包括调查方法、整理方'法、分析方法、推断方法和预测方法。其二是运用统计方法帮助人们认识、解决自然现象、社会现象、经济现象以及医学、工程、环境等领域的具体实际问题。从统计方法的应用说，统计是人们认识世M认识社会的一种手段和工具，指导人们认识、探索、分析事物的规律，所以，统计学的研究对象包括自然现象、社会现象，经济现象，它的研究内容十分广泛，无所不包，包括人们科学实验，社会生产和生活中认识的领域或待开发的领域，只要有人类活动，就有统计方法的应用。
一门科学是一个历史的私动的[本系。统计学的理论体系，除继续巩固、发展比较成熟时数理统计、经济统计、人口统计外，还应该广为吸收、融合现代其他科学营养，开拓新的生存、发展空间。比如，吸收数学、信息科学与系统科学、计算机科学技术、哲学、法学、经济学等科学理论和方法，_进行移植、综合、交叉，形成新的研究方法和研究领域，加深统计学理论基础，扩大统计认识范围。统计学传统理论中，数据搜集、推断方法比较完善和精涞(可以归结为提供统计数据功能)，统计学在发展中，完全有可能也有必要向统计规律、统计控制，统计信息技术方面发展;这些领域将会涉及许多理论和方法问题。统计学成为一级学科，将更有利于统计理论的深化和应用的发展，促进统计学的成熟程度。
2.统计学二级学学科设置。二级学科的设置应考虑：(1)划分标志选择统计一般方法和研究领域两个标志。(2)根据学科特点考虑到在有限的三级学科分类体系中能反映该学科的全貌。(3)留有余地，以便扩延。在分类体系相对稳定的情况下，为萌芽中的新兴学科留有余地，以得到必要的补充和延续。二级学科设置10个：①理论统计学，②数理统计学，③经济统计学，④社会统计学，⑤自然科技术统计学，⑥环境生态统计学，⑦统计法学，⑧国际统计学，⑨统计学史，⑩统计学其他学科。
一部分统计二级学科具有交叉性和双重属性(例如经济统计，是统计与经济交叉的突出例子之一。一个时期以来有人对经济统计颇有微词，认为它不是科学，这是不公正的。有人认为经济统计能否从经济学中分离出来才是统计学成熟的标志。恰恰相反，从科学发展趋势看，二者的交叉，结合，既是经济学发展的需要也是统计学发展的必然)。建议在两处列类，两处编码。例如数理统计，既作为统计学的二级学科，又作为数学的二级学科;经济统计，既作为统计学的二级学科，又作为经济学的二级学科。
3.统计学三级学科的设置。统计学三级学科的设置以研究内容和应用为主要划分标志。考虑到学科发展的不平衡和分类习惯，有的二级学科下可暂不列出三级学科。本文提出部分统计学二级学科的三级学科如下：(1)理论统计学，包括：统计调查理论，统计分组理论，统计分析理论，统计指标理论，统计指数理论，统计信息理论，统计控制理论，统计预测理论，计算统计学，统计逻辑学，统计系统与管理等。(2)数理统计学，包括：抽样方法，假设检验，非参数统计，相关回归分析，统计推断，贝叶斯统计，多元分析，时间序列分析等。U)经济统计学，包括：国民经济统计，企业统计，运输统计，流通统计，财政统计，金融统计，价格统计等。(4)社会统计学，包括.人口统计，教育统计，卫生统计，生活统计等。(5)自然科技统计学，包括：科技管理统计，生物统计，遗传统计，心理统计，气象统计，农业统计等。
(二)强化统计学一级学科地位
如前所述，我国现有学科分类文献中把统计学列为一级学科的还不多。尽管国家了学科分类标准，我们仍不能仅仅满足于此，而是要让更多的学科分类文献贯彻体现国家分类标准，反映统计学成熟程度，体现现代科学发展趋势，将统计学列为一级学科。
当前要做的，一是要面向社会大力宣传国家学科分类标准。统计学科建设，不仅仅是统计理论工作者的事，它关系到统计的前途和发展，也关系到我国现代科学的发展。二是继续加深对按一级学科建设统计学的重要性的认识。统计学成为一级学科，是统计学自身内在发展的需要，是统计学研究对象共同特征和研究方法的通用性所决定的，完全具有必要和可能。不存在硬争统计学一级学科地位问题。三是经济统计、应用统计、理论统计工作者加强联系，携手共进，研究统计学的发展特点，内在规律，建立大统计，大统计学科。四是有步骤地向有关部门、权威机构宣传、反映、介绍统计学的发展和现状，以便将来修改、制订学科分类表时将统计学列为一级学科。五是国家统计局要广泛调查研究，制定贯彻实施国家学科分类标准的具体措施，使统计学一级学科地位真正确立起来。
(三)在高等学校系科专业设置中体现统计学一级学科地位
国内目前学科分类文献中，国务院学位委员会、国家教委联合颁布的《技卞傅工、硕士-学位和培养研究生的学科、专业目录》和国家教委的《普通高等学校本科专业目录》是两个很重要的具有实际意义的分类文献。分类的基本原则是专业设置一般以学科为主。按照这种划分就出现了令人困惑的结果：统计学一方面是经济学(一级学科)的二级学科，一方面又是数学(一级学科)的二级学科。于是在大学里就出现了一个在经济学下的统计学，一个在数学下的统计学。在研究生专业目录中还有卫生统计、生物统计、农业统计、工程统计等专业。这种状况，很不利于统计学的发展，也不利于统计学的国际交流和比较。
鉴于高校系科专业设置影响十分巨大，建议国务院学位委员会、国家教委尽快对这两个文献加以修订，将统计学列为与哲学、经济学、数学等并列的一级学科。
高等学校系科专业目录将统计学列为一级学科后，二级学科如何设置?一是沿用现在做法将原经济学下的统计学称为经济统计学(专业)，将原数学下的统计学称为数理统计学(专业)，再设置社会统计学(专业)、人口统计学(专业)两个二级学科，卫生统计学(专业)等可采用双重属性原则列入相关的一级学科。专业目录里统计学为一级学科，二级学科(专业)四个，可以和国家分类标准不完全保持一致。二是从长远看，我国现行专业设置划分太窄太细。大学应该按大学科组织教学，不设专业，只设系科。这样，就只有一个统计系，各院校根据自己的特长和优势，结合社会需求，课程设置各有侧重。
统计学的分类方法范文2
关键词:生物信息学医学统计学课堂教学
生物信息学融合了生物技术、计算机技术、数学和统计学的大量方法，已逐渐成为发现生命过程中所蕴涵知识的一门重要学科。其基本问题主要包括：DNA分析、蛋白质结构分析、分子进化。医学统计学作为医科院校的基础课程之一，长期以来其理论和方法就广泛应用于临床医学、基础医学的各类研究中。随着生物新技术的诞生，在推动生物信息学发展的同时，医学研究对象也由宏观的病人、生物组织拓展到微观的基因领域，所面对的实验数据在性质和结构上也都有所不同，这对医学统计学的应用提出了新的更高的要求。
目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：
一、概率分布
概率分布（probabilitydistribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。
在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a,b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。
二、假设检验
假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。
假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。
这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。
例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（genechip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。
如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。
但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量：，修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。
三、一些高级统计方法在基因研究中的应用
（一）聚类分析
聚类分析（clusteringanalysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（HierarchicalClustering）、K-means聚类法、SOM方法等。
聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。
近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(AverageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。
（二）判别分析
判别分析（discriminantanalysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-NearestNeighborClassifiers）、分类树算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。
判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。
在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。
（三）相关分析
相关分析（correlationanalysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。
我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。
生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。
四、意义
统计学的分类方法范文3
摘 要：统计学在中国的发展历史并不长，但是统计学的发展非常迅速，其发展潜力也很大。各学科的发展都离不开统计学，只有深入了解和研究统计学，才能促进统计学科的发展。统计学一般分为数理统计学和经济统计学，本文侧重于对经济统计学的讨论，从统计学的相关概念入手，探究了统计学的研究对象相关问题以及研究方法，并对统计学的发展趋势进行分析。
关键词 ：统计学 研究对象 研究方法
一、统计学的定义
人们的印象里，统计学就是对数据进行简单的运算，然后通过图表、表格把它们表示出来，这是长久以来人们对统计学的一些片面认识。统计学的定义有很多种，每种定义对统计学阐述的侧重点不同。其中维基百科是这样定义统计学的：“统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上”。简单来说，统计学就是数据的科学，是一门收集、整理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
二、统计学的研究对象及其特点
统计学研究必须要求明确统计学研究的客体是什么，即统计学的研究对象。统计学中某种性质相同的个体所组成的集合叫总体。统计学就是研究客观总体的数量特征、数量关系和变动规律，或者说统计学是研究统计过程的规律和方法以及客观现象统计规律的科学，它的研究对象既涉及到自然科学领域，又涉及到社会科学领域。统计学研究对象的特点有以下几点：
（1）依赖性。依赖性即统计学研究对象的寄生性，依赖性是统计学独有的特点，统计学研究的数据是来自各领域的，是依靠解决其他领域的问题而存在和发展的。统计学现在已经发展成为一门媒介科学，它研究的对象是其他学科的逻辑和方法论。
（2）数量性。数量性即统计学研究对象是通过数量特征和数量关系表示的。数量性是统计学研究对象的基本特征，因为数字是统计的语言，统计是通过数量方面来认识事物的，对统计数据进行分析，归纳统计规律性，就可以达到统计分析研究的目的。
（3）总体性。总体性即统计学以研究对象总体的数量为研究对象。每一个个体都有自身的随机性，而这些研究对象的总体又具有共同的特征和共同趋势，所以统计学研究是通过对大量的个体特征进行研究，从而过渡到对总体普遍存在的事实进行观察和综合分析，进而得出研究对象总体的数量特征和统计规律。只有掌握研究对象的总水平、总规模、总体特征和共同趋势才能体现统计学规律的作用。
（4）变异性。变异性即构成统计学研究对象总体中的各个个体，除了在某一方面必须是同质的以外，在其他方面又要表现出一定的差异和变异。如果各个个体之间没有区别和差异，统计研究就是没有意义的。统计学的这种变异既可以表现为数量上的，也可以表现为非数量上的，但是因为统计学具有数量性，所以表现为数量上的变异才是统计学所要研究的对象。
（5）具体性。具体性即统计学研究对象是具体的数量方面。统计学所研究的数量是具体、现实的，而不是抽象的，并且统计学研究的数量是有现实意义的。比如，要研究城乡居民收入差距，必须确定具体年份的具体范围内的城镇和农村居民收入数量、收入构成、收入变化以及计算方法，才能对研究对象进行统计分析。
（6）广泛性。广泛性即统计学研究数量方面的范围的很广泛。其广泛性包括政治、经济、文化、军事、教育等各类社会现象的数量方面。统计学研究对象的广泛性是统计学成为媒介学科的必要特征。
三、统计学的研究方法
每个学科都有自己独特的研究方法，统计学也不例外，统计学在长期实践中总结、归纳出了一系列专门的研究方法，如实验法、大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计描述法等。
（1）实验法。统计学的实验法包括假设检验和实验设计。假设检验就是在对在总体参数提出假设的基础上，利用样本信息来判断假设是否成立的统计方法。实验设计就是设计合理的实验程序，使得收集得到的数据符合统计分析方法的要求，以便得出有效的客观的结论，其中最常用的实验设计是正交设计法。
（2）大量观察法。大量观察法就是对全部或者足够数量的研究现象进行观察和研究，推理归纳出客观现象的本质特征和发展变化规律。通过对大量的研究对象进行观察和研究，才能排除偶然因素造成的影响，揭示研究对象的统计规律和本质特征。
（3）统计分组法。由于所研究现象具有差异性、复杂性及多样性，需要我们对研究现象进行分组研究，进而来区别研究现象的类型，研究不同组别之间的区别和联系。统计分组法包括传统分组法、聚类分析法和判别分析法等。
（4）综合指标法。综合指标法是利用总量指标、平均指标、相对指标、标志变异指标等对研究现象的数量关系和数量特征进行分析，来反映统计学研究现象的数量方面特征。综合指标法在统计学的经济应用中具有重要的作用。
（5）统计描述和统计推断。统计描述指对调查或实验得到的统计数据进行整理、分类、计算出各种能反映总体数量特征的综合指标，并加以分析研究，从而得出有价值的信息，用表格和图形表示出来。统计推断指以一定的置信水平，根据样本数据资料来判断总体数量特征的归纳推理方法。统计描述和统计推断在统计学研究中应用非常广泛。
四、统计学的发展趋势
（1）统计学实际应用的范围扩大。在大数据时代的背景下，统计学开始被各行各业运用起来。统计学逐渐应用到企业管理、保险金融、政府决策、国家经济安全等方面。统计学在企业管理方面可以提高企业的管理能力和效率。在保险金融方面可以监控分析金融风险和保险问题来保证金融保险市场的正常运行。在政府决策方面可以帮助政府宏观调控，从而减少决策失误。在国家经济安全方面可以监控经济安全问题，预防经济危机。
（2）统计学与其他学科交叉融合。统计学的性质决定了统计学是一门媒介学科，统计学的发展是建立在各类学科的基础上的，其涉及领域非常广泛。因此，统计学与其他学科交叉融合更能发挥它的作用，例如，统计学与经济学、管理学等学科进行融合等，在融合中能不断完善统计学体系，创新统计学研究方法。
（3）统计学与网络、计算机的结合。大数据时代的到来，使得以网络、计算机为代表的信息科技在统计理论、统计分析方法、统计处理过程等方面都为统计学发展提供了新的支持。统计与网络和计算机的结合，能更好发挥统计的作用，使统计学的应用更加广泛。
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统计学的分类方法范文4
一、统计及其基本思想与方法
1 什么是统计学
问：一般认为，统计学这个词来源于拉丁语的国情学，原是国家管理人员感兴趣的事情。《大不列颠百科全书》对统计学下的定义是：“统计学是关于收集和分析数据的科学和艺术。”陈希孺院士认为：“统计学是有关收集和分析带有随机性误差的数据的科学和艺术。”
史宁中教授，作为统计学家，您是如何认识统计学的?
史教授：我们先来简单地回顾统计学的历史是有益处的。正如拉丁语所说，统计原本就是收集和分析国家管理中需要的各种数据，比如国民收入、各种税收。为了直观，人们才发明了各种报表、直方图、扇形图，等等。可以看到，这种传统意义上的统计学现在仍然是非常重要的，这也是我们现在小学统计教学中的主要内容之一。后来到了14世纪左右，随着航海业在欧洲兴起，航海保险业开始出现。为了合理地确定保险金与赔偿金，需要了解不同季节、不同路线航海出现事故的可能性大小，需要收集相关的数据，根据数据进行分析和判断，这被称为近代统计学的发端。到了19世纪末20世纪初，人们把数学、特别是概率论的有关知识引入到统计学，构建了统计学的基础。与古典统计学相比，虽然二者都是对数据的收集和分析，但却有本质的不同，因为后者进行分析的基础是“不确定性”，我们称之为“随机”。
到了现代，人们发现，对于大量数据的分析，采用随机的方法不仅方便而且准确。比如，对于国民收入，我们可以动用大量的人力来收集数据，但是谁都知道这样的数据不可能是准确的，远不如我们依据某种原则规划分出地区和人群，然后抽样、加权求和准确。再比如，对于股票市场，一天交易之后，可以得到精确的交易总量，但是人们宁可用部分核心企业的股票交易量来反映股票的变化，这便是“恒生指数”“上证指数”，等等。特别是到了2l世纪，银行、保险、电信，以及材料科学、基因组学等新兴学科的实验中涉及大量数据，其分析更需要借助随机方法了。我想，大概就是因为这些原因，国家才决定在现在中小学数学的教学中加入统计学的内容。
因此，你们谈到的关于统计学的定义都是可以的。但是，要把握统计学的根本思想方法却是非常困难的。
问：那么，您认为统计学的基本思想方法是什么呢?
史教授：这是一个不容易回答的问题。对于统计学的掌握很大程度上依赖于感悟，需要比较长的时间的理解与实践。我们先来回顾一下中小学传统数学的教学内容。这些内容主要是对日常生活中见到的图形和数量的抽象，研究的问题是图形的变化和计算法则，研究的基础是定义和假设，研究的方法主要是归纳、递归、类比和演绎推理。
统计学则不同。如我上面谈到的，统计学是通过数据来进行分析和推断的。因此，统计研究的基础是数据。这些数据的特点是，对于每一个数据而言，都具有不确定性，我们需要抽取一定数量的数据，才能从中获取信息。因此，统计学的研究依赖于对数的感悟，甚至是对一堆看似杂乱无章的数的感悟。通过对数据的归纳整理、分析判断，可以发现其中隐藏的规律。因为可以用各种方法对数据进行归纳整理、分析判断，所以，得到的结论也可能是不同的。而且，我们很难说哪一种方法是对的，哪一种方法是错的，我们只能说，能够更客观地反映实际背景的方法要更好一些。比如，我们希望知道某公司员工的收入情况，可以用平均数也可以用中位数，很难说哪个方法错。事实上，如果收入比较均衡，用平均数要好一些；如果收入比较极端，用中位数要好一些。当然，最好的方法是对收入。情况进行分类，但是分类的方法又有好坏之分。我们可以看到，统计学关心更多的是好与不好，而中小学传统数学关心更多的是对与错。
因此，统计学的基本思路是，根据所关心的问题寻求最好的方法，对数据进行分析和判断，得到必要的信息去解释实际背景。
2 统计学的研究对象
问：我们对于统计学有了一定的了解。从您的谈话中我们感觉到，统计学似乎是包罗―万象的。那么，统计学到底是研究什么呢?
史教授：是这样的，统计学的应用面非常广，凡是涉及数据分析的都可以成为统计学的研究领域。特别是到了近代，人们希望更加精细地了解实际背景，更多地借助数据分析，甚至人文科学也是如此，并且逐渐形成了专业的研究领域，比如计量经济学、计量社会学、计量教育学、计量心理学，等等。这些研究领域分析方法的基础大体是统计学。统计学并不研究某一个领域的具体内容，在本质上只是研究数据分析的方法，这包括创新的方法，也包括分析方法的好坏、分析方法的适用条件。
问：您能否结合中小学统计的内容谈得更具体一些?特别是在统计教学过程中，应当把握的基本原则是什么呢?
史教授：可以在统计研究中首先遇到的问题是如何获取“好”的数据。所谓“好”的数据，是指那些能够更加客观地反映实际背景的数据，而要获取好的数据要依赖于“好”的方法。根据数据的不同，方法主要分两大类，一是通过调查收集数据，二是通过实验制造数据-中小学统计教学中涉及的主要是前者，称为抽样调查(而后者通常被称为实验设计)_抽样调查又包含两个方面，一个是对已经存在的数据的收集，称之为抽样，比如市场的物价、学生的身高、企业的产值，等等；另一个是需要我们了解才能够获取的，称之为调查，比如美国总统的民意支持率、人们日常消费的主要项目、中小学生喜欢的歌手，等等。
根据问题的不同，所要采用的方法也可能不同，但是要建立两个基本原则。第一个基本原则是，采用能够获取好的数据的方法。为了获取好的数据，我们需要尽可能多地利用对于实际背景已有的先验知识。比如，希望知道学生的身高，先验知识是“年龄之间差别很大”。因此，最好是根据年龄段学生数的多少按比例抽取样本，我们称这种方法为分层抽样。可以看到，统计方法的直观想法是很明显的。如果对于实际背景一无所知，那么一定要抽取样本，这便是随机抽样。比如，希望知道学生喜欢的歌手，因为这些学生年龄之间差别可能不大，就可以采取随机抽样。当然也可以用分层抽样，但要麻烦得多。第二个基本原则是，采用简单的方法。能够基于上述两个原则的方法就是一个好方法。我们不要小看第二个原则，一个好的方法往往能够节省很多调查经费。这就是为什么咨询公司非常欢迎统计学家的原因。
问：刚才您提到了样本，许多教师对样本这个概念总是感到费解。
史教授：是的，这个概念很难把握。样本实质上就是数据，但是，统计学中涉及的数据往往是随机性的。还是
回到“学生的身高”这个问题上来。在抽样之前。我们可能并不知道具体数据的大小，这些数据对于我们是随机的。为了讨论出一个好的方法，我们假想能够得到这些数据，并且假想这些数据的出现是依据某种规律的，这种规律就是数据出现的可能性在小，我们称之为概率。比如，高年级学生出现大数据(高个子)的可能性要大于低年级学生，就是说，出现大数据的概率要大。但是，只有当抽样之后我们才能得到真实的数据；才能进行实质的计算与分析。这样，我们所要研究的数据既具有随机性又具有真实性。为了方便起见，我们称这样的数据为样本。
问：根据您的阐述，统计学怎么有一些哲学式的思考呢?
史教授：你们理解到了根本。这是统计学与中小学传统数学的最大区别。传统数学可以根据假设和规定的原则进行计算或者推理，但是统计学往往要问你所采用的方法是不是有道理，是不是还有更为合理的方法。不过，传统数学是统计学不可缺少的工具。
问：是不是因为统计学需要计算呢?
史教授：不仅仅如此，判断统计方法的好坏也是依赖传统数学的。
统计学的分类方法范文5
[关键词] 统计学；案例教学； 经管专业
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 23. 057
[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2012）23- 0094- 03
1 引 言
经管专业统计学是该专业核心基础课程之一，目的是通过这门课程的学习，使学生了解数据搜集、整理、显示和描述的方法，掌握各种数据分析方法，培养学生通过定量分析方法发现管理活动中的特点和规律，提高管理者的决策能力。相对于理工科专业的统计学课程， 经管专业统计学课程更侧重应用，实践性更强，要求学生不仅掌握一定的统计学理论及相关基础知识，而且要求在此基础上能够灵活运用数据分析方法解决社会生活和企业管理中的实际问题。在高校经管专业，许多统计学授课老师毕业于理学专业，授课侧重于讲授统计学基础知识和题目计算，学生学完该课程后可顺利通过考试并取得不错成绩，但会经常听到学生有这样反馈：学了很多统计学理论和知识，除了为通过考试拿学分，不知在将来工作中有啥用。另外，在后续课程和工作中遇到很多实际问题时学生很迷茫，不知应用哪些理论和知识去解决。如何使学生将统计学知识和实际问题有效地联系起来，并找到合适方法有效地解决，是经管专业统计学授课亟待解决的问题。案例教学通过对具体情境进行描述，引导学生在这些应用背景下分析可以采取哪些统计学分析方法，如何应用定量分析方法解决实际问题。在经管专业统计学课程中，实施案例教学可以有效地连接统计理论和实践，重点培养经管专业学生的统计思维和应用能力。
2 案例教学的优势
案例教学是指将案例应用于教学，使学生能通过对典型案例的分析，进一步理解和掌握理论教学中的概念和原理，并在此基础上培养学生独立分析和解决问题的实践能力的一种教学方法，其基本环节包括引入、讨论、实践和评价，如图1所示。
与统计学传统的教学方法相比，案例教学的优势主要体现在以下几个方面。
2.1 案例引入有利于学生理论联系实际
一方面，经管专业统计学课程是一门由概念、原理和方法构成的理论课程，具有高度抽象、逻辑性强的特点；另一方面，搜集的数据来源于实践，管理者面临的管理活动丰富多彩、瞬息万变。案例教学将统计理论和实际结合起来，以案例演绎统计学概念和原理，把枯燥的理论概念变为生动的案例呈现在学生面前。案例的引入直观具体，可提高学生学习统计学的积极性和主动性。
2.2 案例实践有利于培养学生向职业生涯发展过渡的能力
案例中的典型事例，都是为了说明具体问题而设立的，一方面通过案例来诠释统计学概念和原理，另一方面通过对数据运用不同的分析方法，让学生自行发掘数据规律所在，从而提出决策方法，在提高学生自主学习能力的同时，培养他们运用统计方法分析问题和解决问题的能力。除此之外，统计学课程案例教学过程中，学生们主要以团队形式工作，通过案例教学的4个环节，不仅团队合作能力提高，交流、写作等方面的能力也得到锻炼，这些素质在经管专业职业生涯的发展过程中也非常重要。
2.3 案例讨论和案例评价有利于促进教学参与性，加深学生对概念方法的理解
受多年教育体制的影响，高校的统计学课程往往以教师为主进行讲授，学生养成了上课只记笔记，不思考不提问的陋习。案例教学中，案例的分析、统计方法的讨论需要学生积极参与，充分发挥学生的主动性和创造性，在活跃的课堂气氛中帮助学生加深对统计概念和方法的理解。
3 经管专业统计学课程教学中实施案例教学遇到的问题
在经管专业统计学课程教学中实施案例教学的价值越来越被认可，不少经管类院校在统计学课程的教学过程中开始实施案例教学，或开展软件应用实践，安排课时让学生上机分析数据；或进行专题性、综合性实践，在课余组织学生进行针对大学生的社会调查，这在提高学生兴趣、培养学生应用能力方面取得了一些成效，但笔者在实际的统计学教学过程中，实施案例教学时遇到了以下问题，使得案例教学无法有效开展。
3.1 教师自身条件的限制
担任经管专业统计学课程教学的专职教师往往来自数学和应用数学专业，理论知识较强，在实施案例教学时，引入环节倾向于结合案例讲解统计概念和理论，而不分析应用背景，讨论环节倾向于对问题自问自答，缺乏与学生的交流，实践环节注重软件应用能力实践，忽视综合性实践，评价环节注重卷面成绩，忽视案例参与的评价，使得案例教学变成案例罗列和讲解，流于形式。
3.2 学生不适应案例教学
对于本科生而言，他们有可能是第一次接触案例教学，学生们对教师布置的各种任务无所适从，不知如何参与案例讨论和撰写分析报告。在案例分析和讨论过程中，习惯坐着听课并记笔记，课前不准备，课堂上不作为，案例分析和讨论往往依赖于小组中的 “核心”成员，致使案例教学陷入两难窘境。
4 经管专业统计学课程教学中完善案例教学法的对策
对于经管专业的学生而言，统计学课程实施案例教学的目的是帮助他们学会运用统计分析方法解决实际问题，而不是单纯通过案例讲授统计概念和理论。因此教师在实施案例教学中要从教学目的出发，重点解释应用背景，同时在案例教学的各个实施环节中，及时发现学生不适应的问题，帮助学生参与到案例教学中，这样才能发挥出案例教学应有的教学效果。
4.1 案例引入环节
案例引入旨在通过案例使学生理解各种分析方法的应用背景。
例如统计学中“方差分析引论”的学习，对于经管专业的学生而言，学习中首先要解决的问题是方差分析是什么，什么情况下使用方差分析，而不是方差分析中抽象的基本概念。引入“对某大学图书馆使用情况调查”的案例来帮助学生理解这两个问题，让学生先讨论“哪些因素可能影响到学生对图书馆的使用情况”，结果为年级、学科、性别等；再提出问题“如何衡量学生对图书馆的使用情况”，根据学生的回答总结为可调查“月平均到馆次数”。方差分析可以解决的问题是检验某个因素（如年级）对某事物（学生对图书馆的使用情况）是否产生了影响，前提是“因素”应为分类型变量，“某事物”应量化为数值变量，统计概念关系如图2所示，方差分析通过检验不同年级的学生月到馆次数均值是否存在显著差异，得到年级是否是学生使用图书馆情况的一个影响因素的结论。
从案例的角度出发，引导经管类专业的学生首先掌握分析方法的应用情况和适用条件，而不是抽象的概念和系统的理论，在达到经管专业学生学习统计学课程教学目标的同时，也提高了经管专业学生深入学习统计学分析方法的积极性。
4.2 案例讨论环节
案例讨论旨在充分发挥学生的主动性和创造性，在讨论和师生交流中帮助学生加深对统计概念和方法的理解。
例如为了加深对方差分析基本原理的理解，提出检验方法比较的讨论题，为检验不同年级的学生月平均到馆次数是否存在显著差异，采用方差分析（同时比较4个年级）和均值检验（4个年级两两比较）两种方法进行分析，异同点在哪。此类基础性论题可采用课堂讨论的方式，也可以采取课后分组讨论方式，让学生在讨论和学习资料查阅中实现对统计概念和方法的深刻理解，从而充分发挥学习的主动性。
4.3 案例实践环节
案例实践环节旨在指导学生通过完成各类实践活动进一步掌握统计概念和方法，运用所学统计学知识解决社会中的实际问题，实践活动包括软件应用能力实践、专题性实践和综合性实践活动，应按教学阶段依次开展。
在教学过程中，首先，应进行软件应用能力实践，让学生学会用软件分析数据，帮助经管类专业学生从复杂的计算中解脱出来，增强统计学课程学习的实用性。其次，章节学习结束后可进行专题性实践，鼓励学生结合新学统计方法进行实践活动。例如在完成方差分析的学习后，利用案例“本校图书馆使用情况”，要求学生分组展开调查收集数据，在专题性实践中掌握方差分析方法的适用情况和应用。统计学课程结束后，可安排开展综合性实践活动，从学科专业的角度观察和发现问题，在收集、整理、处理数据的基础上利用所学统计分析方法，解释和分析现实问题。比如开展“某企业的员工满意度调查”，让学生根据自己所在专业行业选取企业进行分析，金融学专业学生可选择某证券公司或某保险公司，旅游管理专业学生可选择某旅行社或酒店进行综合性实践活动，在融入专业知识应用的同时，指导学生加深对统计方法的综合运用。综合性实践活动的难度最大，要求综合运用所学分析方法，解决实际问题。教师的组织和评价尤为重要，应及时对综合性实践过程中的每个阶段——确定调查方案、收集分析数据和报告撰写提供建议，并做出评价，提高学生严密思维能力、精确的表达能力以及定量分析能力。
4.4 案例评价环节
评价环节包括案例分析的评价和课程成绩的评定，旨在促进学生主动积极地参与案例教学的各个环节，提高统计学课程实施案例教学的效果。
针对学生不适应案例教学的情况，可以提供资源帮助解释及示例，并在实践活动的不同阶段，针对学生实施案例分析出现的问题提供建议、作出评价。例如综合性实践活动中，整个过程可分为确定调查方案、收集分析数据、撰写分析报告3个阶段，在确定调查方案时，以“企业的员工满意度”为例，设计中不仅要考虑调查哪些项目以衡量员工满意度，同时要考虑采用哪种分析方法，指标应该设计成什么类型的变量，并从他们提交的调查方案中举例进行分析和评价，避免出现由于设计不当，而导致数据分析过程中无法实现调查目的。让学生深度理解如何在实际应用过程中融入统计分析思想，并在教师的指导下提高应用能力。
此外，修改统计学课程成绩的评定方式，对于鼓励学生积极参与案例教学也起到不小的作用。传统教学中统计学的课程成绩只考虑卷面考试成绩，实施案例教学法，笔者采取以下课程成绩评定方式：课堂参与占20%，实践活动成绩占30%，卷面考试成绩占50%。学生积极参与案例教学在提高自己统计学应用能力的同时，还能提高课程成绩，这极大地提高了学生的积极性。
5 结 语
从案例引入、讨论、实践到评价，在统计学课程中实施案例教学，是一种理论与实践恰当结合且十分有效的教学方式。本文分析了在经管专业统计学课程教学中实施案例教学的优势，并结合教学实践，从案例教学的4个组成环节入手，阐述案例教学在经管专业统计学课程教学中的应用，提出实施案例教学提高统计学课程学习效果的对策。教师除了自身充分准备案例教学外，还要引导学生正确认识案例教学法的目的与内容，调整统计学课程成绩的评定方式，让学生积极地而不是被动地参与到案例教学中，这样案例教学在经管专业统计学课程教学中的效果才会更加明显。
主要参考文献
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统计学的分类方法范文6
经济统计学是统计学的重要分支之一。近年来，社会不断进步，经济不断发展，当前社会对于经济统计学的应用需求越来越多，且为统计学提供了很好的发展机遇，但是对于经济统计学的相关研究却不够深入，且统计理论相对落后。因此，应充分了解经济统计学的发展方向，正确看待经济统计学存在的弊端，并针对相应的问题提出有效的解决策略，这对于我国统计学的进一步发展具有重要的价值与意义。
一、经济统计学的发展方向
关于统计学的性质，业界不同专业人员有不同的说法。一般认为，统计学包含自然科学与社会科学两个领域，与数学具有非常密切的关系。而以上两个领域可互相融合，形成统一学科。
长期以来，数理统计学在国际上占据重要地位，且社会统计学对国家的发展也发挥着积极的作用。据相关学术会议报告显示，现如今，统计学发展趋势为统计学与计算机的关系日益密切，与经济等实质性学科有一定结合，而与数学的关系逐渐分离。在过去很长一段时间内，我国学者对于经济统计学的理解较为片面，且在一定程度上对数理统计学产生忽略，对我国统计学的发展造成不利影响，进而对经济的发展产生一定的阻碍。改革开放后，数理统计学的重要性逐渐凸显，并受到许多学者的重视，其地位逐渐得以提升。
正所谓，实践是检验真理的唯一标准。在统计学理论得到重视的同时，应将其付诸实践，将理论作为实践的重要指导思想，并以实际研究结果为依据，对理论内容适当补充，促进统计学理论的进一步发展。
二、经济统计学存在的弊端
（一）理论基础相对薄弱
对于经济统计学而言，应用性与实践性均较强。在确定研究目的、设计统计公式与指标、研究统计分析等方面，都需要社会经济理论的指导。但是，当前阶段，经济统计学内容缺乏社会经济学理论根据，仅仅采用统计定量方法分析社会经济现象，因理论基础薄弱，缺乏深度，使得社会经济现象分析仅仅停留在表面阶段，在很大程度上对统计学在社会经济领域的应用产生一定局限，进而制约经济统计学的发展。
（二）统计学应用性相对较差
当前，就经济统计学内容设置来看，受计划经济影响较大，过多涉及对相关指标的解释、计算，导致统计学应用性较差。不仅难以满足当前市场经济背景下，经济发展对经济统计学的实际需要，而且随着社会的进步，统计学逐渐不能满足当前社会对统计专业人才的需求。当前，许多统计学理论知识在实际工作实践中很难发挥其有效作用，很少能解决真实问题。
（三）理论知识难以满足实践需要
统计学理论源于实践，应高于实践。如果理论知识不能对实践发挥指导作用，那就失去了其存在的意义。但就当前阶段而言，许多统计学分析方法及相关指标，并非专业统计人员提出，只是针对实际需要，提出的非专业指标，包括贡献率、区位商及结构效应等。很显然，统计理论知识以难以满足当前实践需要与社会需求，导致经济统计学的发展受到一定阻碍。
三、经济统计学的改进措施
（一）提高经济统计学理论基础
对于经济统计学的改进，首先应提高其理论基础，积极吸收相关学科理论知识，融合先进统计理论中的合理成分，将经济学提升到社会经济统计学的高度，强调经济学与统计学的密切联系与有机结合。当前，在市场经济背景下，经济统计学应面向全社会，以社会需求为依据，向全社会反馈信息，并对其提供咨询与监督功能，为经济决策的制定提供有效指导。在对经济统计学课程的设置上，应涉及多个领域，以满足社会各行业、各部门对于统计人才的实际需求。
（二）完善统计工作模式
在经济统计学的应用过程中，要想充分发挥其作用，就要建立健全科学、合理的统计工作模式，不管是在统计数据的收集、统计方法的应用上，还是在统计数据的分析、报告格式的整理上，都应以科学统计工作模式为坚实的后盾。同时，作为政府或企业方面，应对当前经济工作特征、自身面临的困难以及实际发展需求等方面进行全面分析，建立完善的统计工作模式，进一步提升统计工作的实效性，保证其作用的充分发挥。
（三）改进经济统计方法
通常而言，统计方法不同，会导致相同的数据信息出现不同的统计结果。经济统计方法的使用过程中，其应用数据主要来源于实际科学调查，其中包含了多种真实反映经济发展水平及变化趋势的变量，如果一味地采取一种经济统计方法，统计数据中许多变量的作用就会很容易被忽视，导致统计结果存在一定的片面性，缺乏科学性与准确性。因此，应进一步改进经济统计方法，不断创新统计手段，进而保证统计结果的科学性，为经济决策的制定提供科学合理的依据，促进经济发展水平的提高，从而为社会的发展发挥重要推动作用。
