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经济统计学的重要性范文1
【关键词】 质子泵抑制剂；莫沙必利；反流性食管炎；药物经济学
DOI：10.14163/ki.11-5547/r.2016.03.089
反流性食管炎是由胃、十二指肠内容物反流入食管引起的食管炎症性病变， 内镜下表现为食管黏膜的破损， 即食管糜烂和（或）食管溃疡， 主要是指过多的胃、十二指肠内容物反流入食管引起反酸、烧心、吞咽困难等临床症状， 并导致食管黏膜损害， 严重者可致食管狭窄甚至引起食管黏膜细胞非典型增生及癌变。其发病机制多由食管下端括约肌功能减退、反流物对食管黏膜的损害等因素引起， 由于反流性食管炎具有病程长、易反复、难根治的特点， 临床治疗难度较大， 近年来质子泵抑制剂联合莫沙必利治疗反流性食管炎取得了明显的疗效。本研究采用奥美拉唑镁、泮托拉唑、埃索美拉唑和雷贝拉唑联合莫沙必利治疗反流性食管炎的临床疗效观察， 运用药物经济学方法对四种不同方案的成本与效果进行分析， 以期为临床安全、有效、合理、经济的用药以及循证医学提供参考。现报告如下。
1 资料与方法
1. 1 一般资料 选取本院2011年2月～2012年6月122例符合研究标准的患者纳入治疗研究， 其中男67例， 女55例， 年龄18～65岁。随机分为A、B、C、D四组， 每组依次为29、30、31、32例。治疗前向患者交代清楚， 配合观察定期复查并留患者电话号码， 方便及时咨询。四组患者性别、年龄等一般性资料比较差异无统计学意义（P>0.05）， 具有可比性。
1. 2 纳入标准 ①胃镜诊断为中重度反流性食管炎， 入选标准参照洛杉矶世界胃肠病会议标准分级 C级和 D级以上；②治疗前1个月内均未使用过非甾体类药物、皮质激素类药物及质子泵抑制剂， 无上述药物过敏史；③无消化性溃疡、食管肿瘤以及贲门失弛缓症者；④无胃肠道手术史者；⑤无严重的心、脑、肺、肝、肾及恶性肿瘤等疾病；⑥孕妇及哺乳期妇女除外；⑦本实验2周内未服用过其他抑酸药物及胃肠动力药物者；⑧年龄18～65岁。
1. 3 治疗方法 A组给予埃索美拉唑， 40 mg， 口服， q.d.， 莫沙必利5 mg， 口服， t.i.d.；B组给予奥美拉唑镁20 mg， 口服， q.d.， 莫沙必利5 mg， 口服， t.i.d.；C组给予泮托拉唑40 mg， 口服， b.i.d.， 莫沙必利5 mg， 口服， t.i.d.；D组给予雷贝拉唑20 mg， 口服， q.d.， 莫沙必利5 mg， 口服， t.i.d.。四组均以4周为1个疗程， 治疗过程中仔细观察泛酸、烧心等症状及不良反应情况， 并作详细记录。所有患者治疗过程中均清淡饮食， 忌食辛辣凉及过甜过酸的食物， 治疗前后均做胃镜检查。
1. 4 疗效判定标准[1] 症状疗效判断标准以反酸烧心胸骨后灼痛为症状指标。痊愈：症状完全消失；显效：症状改善≥2个等级， 但未完全消失；好转：症状改善1个等级， 但未完全消失；无效：治疗前后症状无变化。总有效率=（痊愈+显效+好转）/总例数×100%。内镜下疗效诊断标准：痊愈：食管黏膜炎症消失；显效：食管黏膜炎症减轻Ⅱ级及以上；有效：食管黏膜炎症减轻Ⅰ级及以上；无效：治疗前后内镜检查无变化。总有效率=（痊愈+显效+有效）/总例数×100%。
1. 5 成本计算指标 成本是指某一治疗方案所消耗的有关资源总价值， 用货币单位表示， 分直接成本、间接成本和隐性成本。本研究成本主要有直接医疗成本包括药品和检查费用；间接医疗成本包括交通及药物不良反应治疗费用等， 其他隐形成本忽略不计。检查成本为患者在治疗前后所做实验室检查费用， 包括乙型肝炎抗体测定、丙型肝炎抗体测定、艾滋病检查、电子胃镜检查。交通成本四组均假定为10元；不良反应成本按照药物治疗成本的3%来计算。由于研究时限超过1年， 采取5%的折现率[2]。
成本效果分析的目的是寻找在达到某一治疗效果时成本较低的治疗方案。成本效果比（C/E）采用单位效果所花费的成本来表示， 当对不同的治疗方案进行分析比较时， 有的方案可能花费的成本较高且产生的效果也很好， 这时就需要考虑增加1个效果单位所花费的成本， 即增长的成本效果比（C/E）。
1. 6 统计学方法 采用SPSS17.0统计学软件对数据进行统计分析。计量资料以均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2检验。P
2 结果
2. 1 四组临床症状总有效率比较 A组痊愈6例， 显效17例， 好转5例， 无效1例；B组痊愈4例， 显效16例， 好转5例， 无效5例；C组痊愈3例， 显效18例， 有效6例， 无效4例；D组痊愈5例， 显效15例， 有效7例， 无效5例。四组总有效率分别为96.55%， 83.33%， 87.10%， 84.38%， 比较差异无统计学意义（P>0.05）。
2. 2 四组内镜下溃疡愈合总有效率比较 治疗4周后， A组总有效率明显高于其他组， A组与B组比较差异有统计学意义（P0.05）。见表1。
2. 3 四组不良反应比较 A组出现头痛1例、腹痛1例、恶心 1例、便秘1例；B组出现腹泻1例、头痛2例、恶心1例、腹痛及胃肠胀气1例；C组出现头晕1例、失眠1例、恶心1例、腹泻1例、便秘1例；D组出现头痛1例、腹泻1例、谷草转氨酶（AST）升高1例、恶心1例， 皮疹1例。四组不良反应发生率分别为13.79%， 16.67%， 16.13%， 15.63%， 四组不良反应发生率比较差异无统计学意义（P>0.05）。
2. 4 四组成本比较 A组药品成本为492.80元；B组药品成本为433.44元；C组药品成本为450.52元；D组药品成本为389.48。检查成本均为426元。A组不良反应成本为14.78元， B组不良反应成本为13.00元， C组不良反应成本为13.52元， D组不良反应成本为11.68元。交通成本均为10元。折现后四组总成本分别为A组896.40元， B组838.32元， C组855.04元， D组795.30元。
2. 5 成本效果分析 四组临床症状总有效率无明显差别， 选定内镜下溃疡愈合总有效率作比照。见表2。
2. 6 四组敏感度分析比较 采用双向敏感度分析， 假定药品价格下降15%， 医疗服务价格上升或者下降10%进行敏感度分析。见表3。
3 讨论
由表1、表2得出， A组的临床症状总有效率、内镜下溃疡愈合总有效率都是最高， 成本效果中A组也是最低。与A组比较每获得一个临床效果， B组需多花费2.51元， C组多花费4.48元， D组多花费5.59元。双向敏感度分析的结果也证实参数的变化对结果影响不大。A组埃索拉唑、莫沙必利联合治疗中重度反流性食管炎有较高的临床症状改善率和治愈率， 首先可能与埃索美拉唑的左旋异构体优化了药代动力学， 增加了药物到达壁细胞水平的浓度， 并减少了个体差异， 使埃索美拉唑具有抑酸作用起效快， 能持续提高胃内pH值， 抑酸作用更强、更有效， 全天维持较高的抑酸水平有关[3]。其次莫沙必利是新一代胃肠动力药， 能增强全胃肠道的动力与协调性， 增加食管下部括约肌张力， 防治胃酸、胃蛋白酶及胆汁反流， 增强食管蠕动和食管下端的清除率， 缩短食管酸暴漏时间， 对反流性食管炎的症状消失和黏膜修复均有明确的疗效。
综上所述， 治疗中重度的反流性食管炎应选择质子泵抑制剂与莫沙必利联合治疗， 标准剂量的埃索美拉唑联合莫沙必利联合治疗起效快、疗效好、不良反应少， 患者耐受性、依从性好， 值得临床进一步研究、推广和应用。
参考文献
[1] 谢肖肖， 杨纯英， 周夏丰， 等.埃索美拉唑或奥美拉唑联合治疗反流性食管炎疗效比较.中国基层医药， 2011， 18（14）：1793-1794.
[2] 李明晖， 李洪超， 马爱霞.我国药物经济学评价研究的现状、问题及建议.中国药房， 2008， 19（11）：956-957.
经济统计学的重要性范文2
一、大数据时代对传统统计教学的冲击
统计的研究对象是大量社会经济现象总体的数量方面，可以说统计就是研究量的，大数据时代恰恰是以数据为中心的，所以说统计人员必须学会用数据去思考问题。如何适应大数据时展的要求，如何在这样的背景下对统计学教学进行改革，是急需解决的问题。除了普查这种调查方式以外，许多传统的统计方法都是基于小样本数据而建立起来的，因此它并不适用于大数据分析的需要。在如今这样的大数据时代，这些传统内容的相对重要性也会随之发生改变。比如，传统统计的数据搜集，通常是根据研究目的，在已知来源的数据当中搜集，记录者的身份是确定的，而大数据时代，数据的来源是很难追溯的，而且对记录者的身份也很难确定。再如，传统的抽样推断是在概率保证的前提之下，以分布理论为基础，用样本的特征推断总体特征的，而在大数据背景下，分布状况是实际的，判断也是基于总体特征进行的。
二、大数据时代下的传统统计教学必要性分析
大数据一词是由统计学家提出来的，可见大数据与统计渊源甚深。目前大数据时代致使统计学的教学内容发生了重大改变，但是其中最基本的原理保持不变，因此在统计学的教学过程中，要能够让学生应用基本原理进行新的教学内容的理解。在教学过程中要能够采取理论与实际并重的教学模式，将基础理论以及实际应用进行紧密的结合。大数据虽然对传统的统计教学产生了近乎颠覆性的影响，但并不是所有的问题都有海量的数据，不是说传统的统计理论和方法就不能用了，也不是所有的数据问题都适合用现有的大数据处理技术来处理。
(一)统计基础理论的重要性
在教学过程中，理论教学的作用非常重要。应该强调统计学理论基础，并分析基本理论在实践当中的应用。虽然一些统计学中的概念在大数据背景下变得不再是普遍性问题，比如样本的概念。但是在淡化了类似样本和总体概念的同时，似是模糊了抽样推断这一传统统计分析方法，但事实上却是强调了归纳，本质来说仍是推断(归纳推断)。
(二)传统统计调查、整理方法的重要性
传统统计学在数据搜集、模型的选择方面，有相当的独特之处。虽然已经进入了大数据的时代，但是并不是所有的问题都有海量的数据。传统的统计数据搜集、整理的方法仍然适用，因此，相关知识的传统统计教学十分重要。
(三)传统统计分析方法的重要性
较之传统的统计分析方法，现有的大数据分析方法更为复杂。大数据背景下，要强化分析统计软件的使用，同时要能够考量方法的适用性以及解决问题的可用性，使得学生能够掌握应用统计学基本原理解决实际问题的能力。大数据统计学对传统统计学是补充，而不是替代。以样本统计和预测分析为基础的传统统计学仍将会在经济分析和社会统计的很多领域中继续发挥重要的作用。因此，不难看出相关的基础知识、理论的教学的重要性。
经济统计学的重要性范文3
关键词：经济学；统计思想；探讨
统计学是对数据进行统计和分析，并从统计出来的数据内发现事物的规律。统计方法中蕴含着丰富的统计思想，只有对思想深入的了解，才能更好的运用统计方法。统计学的命脉是它与学科之间有着必要联系，如果这种联系不复存在，那么统计学就会英雄无用武之地，不能发挥出它应有的作用。统计学的应用广泛，在一定程度上它已经成为了一种“万能工具”，它对人类的发展都起到了巨大的作用。在人类发展探究中，都离不开统计学的参与。同样在经济学的研究中，也少不了统计学这个“万能工具”。统计学的具体实施，第一步应用解决的就是研究的目标和对象。经济学作为当今社会科学的重要组成部分，它的地位愈来愈高。想要在经济学中有效的利用统计方法，那就要充分的理解认识统计思想。
一、经济学的性质
经济学是一门社会科学，它的研究对象主要是经济行为和经济现象。人和社会如何将稀缺资源运用到各类商品中，并使这些商品供人们消费之用，正是这些资源的稀少和人的欲望，经济学应运而生。经济学的出现，使人们用最少的资源来满足人类的需求。经济现象包含了许多的变量因子，各种变量之间的关系错综复杂，使得对经济学的探索难上加难，所以要利用更多的方式方法来完成对经济学的探索。
二、统计思想是经济学中的重要组成部分
数学与统计学都是现代经济学的重要组成部分。对于数学的利用可以发现定性和定量之间的经济模型；对于统计学的利用可以在大量的数据中提取有用的信息。减少经验性分析的不准确性。经济系统中的不确定性使我们没有一个精准的方式来进行研究。所以统计思想在经济学中的地位居高不下。在经济学中，利用科学的统计方法能建造出一个数学模型，从而对经济关系进行分析。一些获得诺贝尔奖的经济学家们，都是通过利用统计思想来完成他们对经济学做出的杰出贡献的。可见统计思想在经济学中的重要性。如果用分析法来研究经济问题，那么就必须涉及统计学的应用，因为统计学主要的功能就是收集数据和对数据进行整理和分析。所以在经济学实际理论中，用到统计方法是毋庸置疑的，统计思想可以将经济学分成两个阶段：第一阶段就是准备数据阶段，这其中包括收集与整理；第二阶段是分析数据阶段，利用统计方法的多样性，来进行数据分析。
三、经济学中的统计思想
(一)数据收集的统计思想
宏观数据和微观数据共同组成了经济数据。其中宏观数据大多数是又政府部门进行收集和，而宏观数据只有利用现有的数据，所以从某种程度上说，宏观数据主要是二手数据。微观数据中大多数数据都没有进行过专业的统计，所以只要涉及到微观数据的经济研究就要对数据重新进行整理，来确保数据的准确性。经济学原始数据的收集往往是采用抽样调查法，抽样调查法就是从众多的数据中，随机挑取几个数据，通过少量的数据反映总体数据的特征。可见抽样调查法中蕴含着丰富的辩证统计思想。
(二)数据预处理的统计思想
无论是一手数据还是二手数据，都可能数据不能满足分析要求的情况，所以就需要对数据进行预处理工作，避免在工作中出现数据缺少的情况，而影响正常的分析工作。对数据进行预处理的过程中就会发现这其中包含着很多统计思想，其中信息分析是监测数据的可信度，效度检验是通过数据来反映研究主题是否有实际意义。插补方法是对数据进行补充，从而完成全局性思想。数据转换是在不对数据进行改动的情况下，用另一种方式来进行数据变换，展现出灵活性的思维模式。宏观数据平衡是使指标之间达到平衡，来从中找到数据的准确性，将平衡协调的思想发挥到极致。
四、经济学实证分析的统计思想
(一)经济现象描述出的统计思想
描述性方法是将统计指标、统计表、统计图中的数据进行加工融合，来分析出这些数据特征。统计指标的最明显特点就是可以将大数据转换成容易理解的模式，用简单的数字来展现数据的重要特征，帮助总体想法的形成。统计表能替代较长的文字描述，通过更直观的方式进行分析和对比。统计图更能生动的表达数据，给人留下深刻的印象。描述统计是一种比较常用的经验思维，通过分析个体的过去、现在、及未来，来对事实进行整理、归纳，并归纳出一定的发展趋势。显而易见，描述统计方法属于推理性逻辑，不具备科学性和准确性。
(二)计量经济分析出的统计思想
经济学研究如果只是对数据研究，那是远远不够的，所以对数据的总体进行推断是有必要性的，从中体现推断性统计思想的重要性。推断统计是以样本观测数据作为基础来对总体特征做出的估计，其中包含了区间参数和总体参数两部分内容，从中可以展现出估计与检验的统计思想。参数估计是通过样本中的数据来对总体特征进行推断，其中的准确率较低，其结果大概就是区间内的概率。样本推断总体是在认识方法中将同类事物进行推断。只有样本和总体的性质相同，得出的数据才能代表总体。但是其中的样本可能带有偶然性，在估计理论中在样本的数据是非常严谨的。经济学的统计思想还包括必然性和偶然性。必然性体现在对社会经济学的认识，理论模型是必然经济规律的呈现，在理论模型转化为计量模型时，必须将随机性的因素考虑进去。经济预测中对必然性的要求很高，但是预测中都含有一些不确定性，因为并不是每个预测数据都是准确的。只有对偶然性充分正确的认识，才能为必然性打下夯实的基础。在计量模型估计参数的方法思想中，都是平均的在统计资料中，提取出有用的信息，从而消除偶然性，获取必然性。在统计预测中会发现，大部分的规律都存在概率特征，未来的发展空间也只能给予适当的区间限定，从而体现出或然性统计思想。
五、分析经济学中的统计思想
(一)经济学和统计学的不同
经济学和统计学中最大的不同就是逻辑形式的不同，经济学偏重于演绎逻辑，是在理论的指导下收集数据，从分析结果中找出事前提出的假设，最终得出结论。经济学研究的思路往往是：首先学习一定的理论知识，在构建假设的数理模型，从假设的模型中得出数据，最后形成一个二手数据，最后得出结论。而统计学大多数是利用归纳逻辑，以数据作为研究中心，通过描述来做出最初结论，通过对样本的分析推断出总体特征。统计学研究的思路往往是：针对于经济学中的问题，先进行数据收集，通过对数据的分析来得出相应结论，最后根据统计方法制定最后的结果。
(二)统计方法在经济学中的应用
统计规律是人们在一些杂乱无章的状态下，去寻找一些带有规律性的东西。统计方法是在具有一定数据的基础上去研究问题，找出一些可能存在的规律。统计方法是研究中比较常用的一种方法，单纯的从数量关系上去寻找规律难免会产生误导的问题。而统计学是教会人们如何运用正确的方法，来进行结论的解释。在一个好的经济学实证分析中，最重要的就是不要把实证搞的过于复杂，把时间精力浪费在研究实证的正确性上，要从一开始就避免这种情况的发生。
六、结语
综上所述，经济学的研究离不开统计思想的参与，所以要正确的认知统计思想，在经济学的实际运用中，使用正确的统计方法，在这个过程中要明白经济学和统计学在逻辑推理方面存在着怎样的不同，不要一概而论。从某种程度上讲，目前的统计方法在经济学中存在着一定的局限性，在经济学的理论研究中要注意正确的运用统计方法，避免一些统计方法的误用造成的恶果。
参考文献：
[1]龚友运.概率与统计在经济分析中的应用[J].大学教育，2016，02(10)：131-132.
[2]李原，何锦义.经济统计学的现状和出路[J].统计研究，2016，05(11)：19-22.
[3]王璐.经济学理论的另一种声音——著名经济学家柳欣教授学术思想回顾[J].政治经济学评论，2014，12(03)：196-223.
[4]屠建勇.浅谈中国古代统计思想文化发展[J].统计科学与实践，2015，06(04)：63.
经济统计学的重要性范文4
[关键词]“三本”院校 统计学 教学思考
[中图分类号] G642.0 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2014）01-0141-02
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。[1]1998年我国教育部高等学校经济学学科教学指导委员会第一次会议上，将统计学列为高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程之一；2002年教育部高教司又将统计学列为工商管理类各专业的9门核心课程之一。统计学在经济管理类专业具有重要的地位，研究统计学课程的教学势在必行。
一、统计学课程的重要性
随着科学技术的不断发展，统计学的重要性开始逐渐被人们广泛认识并接受。正如统计学家C.R.Rao所说“统计学已经发展成为一种媒介科学”。目前，几乎所有的研究领域都用到统计方法；在人们的日常生活中，也会经常接触到统计数据或一些统计研究成果。著名统计学家H.G.Wells认为，统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。
统计学是一门综合性和应用性很强的课程，对于高校经济管理类非统计学专业的本科生来讲，统计学主要侧重于培养学生的实践操作能力和综合分析能力。首先，它有利于培养学生的定量分析能力。统计学是研究数据分析的方法论学科，包括很多具体的统计分析方法，对于培养学生的数据处理能力、定量分析能力、推理能力和定量思维等具有重要的作用。其次，它可以提高学生解决实际问题的能力。统计学是基于现实问题的需要，根据实际观测到的数据，运用各种统计分析方法，对现实生活中存在的问题进行分析和解释，统计已经成为人们认识客观世界不可或缺的重要工具。[1]
二、“三本”经济管理类专业统计学课程教学中存在的问题
笔者发现所在地区“三本”经济管理类专业《统计学》课程的教学中存在以下问题。
（一）缺乏与学生相适应的教材
三本院校的目的是培养应用型人才，目前由于缺少专门针对三本院校的教材，很多三本院校选择使用一本或二本院校的教材，从而出现要求过高而与实际相脱节的现象或有些教师删减内容过多而不能保证基本要求的问题。由于学生的素质与教材要求不符，这样给学生带来学习的困难。另外，目前国内统计学教材大多侧重基础理论介绍和公式推导，从应用层面上讲，是一种本末倒置，大大降低了统计学的实用性，对学生了解统计的基本思想和方法非常不利。
（二）教学方式单一
目前运用较多的方式是多媒体教学，该方法能增大教学信息量，提高学生学习的积极性，使教学更具灵活性和生动性，但因其存在教学节奏快，屏幕阅读易引起视觉疲劳等问题，[2]影响学生对课堂内容的消化吸收，从而影响教学效果。
（三）教学中重理论轻应用
三本院校培养的是应用型人才，统计学又是一门应用性较强的课程，但在实际教学中相当一部分学校只重视理论教学而不重视各种方法的实际应用，结果是学生学了不少统计方法，却不知道该怎么用，不熟悉数据如何处理，不理解计算的结果，学生不能运用所学知识解决实际问题，造成学生理论与实践相脱离。
（四）课程考核方式死板
统计学课程考核中存在的问题，主要是考试未能体现出课程性质。长期以来统计学考试一直采取笔试成绩占总成绩70%的考核方式。这种方式对于教与学起到了一定的促进作用，在一定程度上保证了基础理论部分教学质量，但这种方法只注重学生理论知识的考核，不能体现统计学应用性强的特点，而且在全面测试学生分析、解决问题的能力上存在着缺陷，在教学过程中对学生兴趣的激发，特别是学生的思维方式及创造能力的培养上缺乏动力。
此外，随着招生规模扩大，一些学校基于办学成本考虑，设置教学班级容量过大，影响教学过程的互动效果，从而影响教学效果。
三、教学改革的初步思考
（一）选择适合学生的教材
虽然统计学课程的教材众多，但目前直接针对“三本”院校开发和编写的统计学教学大纲和教材基本上没有。现有统计学教材大致可以分为两大类：一类侧重于统计学的基本原理，即详细介绍统计学基本原理知识、统计分析方法，以数学推导和手工计算为主；另一类则侧重于应用统计学，即简单介绍统计学的基本原理，重点介绍各种统计分析方法的基本思想、适用条件和分析结果的解释，涉及计算的部分借助excel/spss统计分析软件完成。由于三本学生本身数学知识基础比较薄弱，如果大量地介绍理论知识和统计公式，会使学生感到十分困难，往往导致他们产生厌学情绪，甚至完全放弃。鉴于此，笔者根据所在学校三本学生统计学课程的教学目标，结合学生特点，选用中国人民大学贾俊平教授编著的《统计学》（第四版）作为教材。该教材以数据的收集、处理、分析、解释的基本理论和基本方法为主线，以数据分析为核心，内容涵盖数据的收集、处理、分析、解释的一般原理和方法，强调利用excel/spss实现数据的计算和统计分析。
（二）理论教学和实践教学相结合
统计学是一门应用性非常强的学科，通过开设相应的实践项目可以加强学生对相关概念、统计思想及方法的理解和掌握，从而提高学生的实践能力和综合分析问题的能力。比如，在介绍统计数据的来源时，可以让学生自己采取各种数据收集方法收集数据，体验各种数据收集方法等。比如，在课程内容进行到假设检验时，可以针对现阶段所学内容开展综合实践。比如，让学生自选主题进行一项调查，要求学生对调查数据进行适当的整理和展示，具体包括生成频数分布表、交叉频数分布表、饼图、条形图等；还可以要求学生对总体参数进行推断，具体包括总体参数的点估计、区间估计和假设检验等。这样不仅可以培养学生的综合分析能力和解决实际问题的能力，还可以提高学生的学习兴趣，增加学生的学习积极性。
（三）理论教学和实验教学相结合
统计学课程中涉及大量的计算，如果让学生进行手工计算，会让学生感觉到枯燥，进而产生厌学情绪，并且手工计算也脱离了现代统计方法的实际应用。因此，在教学中应采取理论教学和实验教学相结合的方式。理论教学侧重于从实际问题出发，引出相关统计学概念，介绍统计方法的基本原理、思路、使用前提和主要用途，并通过案例分析讲明如何对分析结果进行解释，而具体的计算部分则由excel/spss软件完成。比如相关与回归分析的手工计算量非常大，如果没有计算机软件的支撑，是很难对实际问题进行分析的。在课堂教学中，我们只介绍相关与回归分析的使用前提、基本原理、思想、用途及如何解释软件输出结果，大量的计算工作则由计算机完成。这样不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且还可以激发学生的学习兴趣。
（四）考核方式多样化
统计学是理论与实践相结合的应用性学科。单一的笔试考试只重视书面考查，而忽视了学生动手能力的考查，且不利于激发学生的学习热情和钻研问题的兴趣。因此，统计学考核方式应多样化。笔者将其分为3个部分：（1）平时成绩部分，占总成绩的20%。根据学生的出勤情况、平时学习态度和作业完成情况进行综合评价。（2）实验成绩部分，占总成绩的20%。根据学生的上机操作和案例分析评定成绩，侧重于考核学生的实际动手能力、分析能力和综合统计能力。（3）笔试成绩部分，占总成绩的60%。基础理论知识的考核采取笔试的形式考核，侧重于考核学生对理论知识的理解程度。
四、结语
随着经济社会形势发展，对统计学的需要也在发生着变化，国内各高校对经济管理类非统计专业《统计学》课程的教学改革一直没有停息过，随着三本院校的出现，三本经济管理类非统计专业《统计学》课程的教学问题也越来越受到人们的重视。
[ 参 考 文 献 ]
经济统计学的重要性范文5
目前，数理统计的发展突飞猛进，已经得到社会各界人士的普遍关注，在国际上也受到相当的重视。由于数理统计的应用十分广泛，统计学专业也因此而成为西方国家的热门专业，包括美国、加拿大等国家都十分热衷。数理统计的应用范围十分广泛，包括生物、医学、物理、化学、工程、环境保护、金融、经济、科学计算、心理学、认知科学等领域都会进行涉猎与交叉。甚至，对于众多诺贝尔经济学获奖者而言，其主要贡献也都与数理统计有着密切联系。因此在科技飞速发展的新时代，数理统计方法与技术的应用也将占有越来越重要的地位。
1 数理统计的基本概念
1.1 数理统计的学科特点
数理统计，主要是针对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究的一门学科，具有非常强烈的学科特点，能够依靠对数量规律的总体性来做出具有一定可靠性的推断，属于应用数学学科。所以可以认为，统计学的基础就是数理统计学，通过对怎样有效地收集、整理和分析带有随机性的数据进行分析研究，用以来推断或预测出想要考察的问题，甚至对于将要进行的决策和行动来提供合理的依据和建议。通过数理统计学的角度可以看出，数理统计是一门非常活跃但又十分重要的学科。从学科划分角度来讲，数理统计应归属于数学学科，但它的研究重点又不是纯的数学理论或方法，而是这种理论或方法的应用。因此通常用归纳法来进行研究，而不是数学的演绎法。
1.2 数理统计基本概念
数理统计的最基本概念是总体和样本，它的基本思想就是通过对样本信息的分析来推断出总体的进行情况。所以我们把研究对象的全体叫做总体。在数理统计上，通常用研究对象的一个或多个指标的随机变量来刻画出总体，所以统计问题以及统计模型都是针对总体而提出来的。统计方法的产生是出于对总体推断的需要， 通过总体进行推断的相关统计处理过程中，统计思想也应运而生。
2 数理统计学在社会经济领域的优势和作用
2.1 数理统计学在社会经济领域的优势
数理统计方法具有很多优点，它不仅可以节约成本，使投资风险得到有效降低，同时也能够帮助投资者获得更加合理的决策，进而对经济的发展起到促进作用。数理统计的另一关键作用就是对经济领域中的损失进行评估。现代经济的发展突飞猛进，由事故类的意外伤害所带来的经济损失也越来越多，为了解决这种经济损失，越多越多的单位及个人都选择了保险。运用数理统计的知识，既能够对意外事故做出有效评估，同时也能够分析出事故发生后所带来的经济损失。由此得出的有效结果对于减少事故发生以及提高人们对事故性灾难的重视，都起到非常重要的作用。另外，利用数理统计知识分析企业销售的经济状况，可帮助企业从中获取最大利润。怎么使利润最大化，一直以来是商界人士追求的终极目标，而采用数理统计中随机变量函数期望值，可以提供一种新的解决思路。在经济预测方面，数理统计方法也有重要运用。依据统计原理，根据市场获得的信息资料，分析推测各种经济现象，可以得出经济中未来数据的出入情况，这是企业经营中的重要运用。数理统计在企业经济中的运用，可以促进经济良性发展，把握经济发展命脉，使得社会主义经济可持续发展中能不断减少资金损耗。
2.2 数理统计学在社会经济领域的作用
数理统计学的研究对象是随机现象中的统计规律，所以在经济飞速发速的新形式下，受到经济全球化的影响，越来越多的人们对数理统计学在社会中的重要性得到认可。在人们的日常生活中，抽样调查的方式已经被人们普遍接受，数理统计学的知识在社会与经济方面都具有十分重要的作用，是近代数学研究的重点。无论在工农业发展还是在军事科学技术方面以及在社会经济上，数理统计学都具有十分广泛的应用，具有非常重要的意义。个人以及个人组成的家庭构成了我们这个社会大家庭。从宏观角度看，可以按地区区域划分我们的组成，而且与自然界的事物间存在的差异不同，这种区域差异无法通过直观观察而得到明显差异。因此，我们对于社会的经济活动的研究，可以采用数理统计的方法。我们以大部分人的利益或价值为关注点，根据数理统计数据分析及调查结果，从而得到相应结论。特别是在商品销售中，商品在某个城市中某种商品未来销售情况预测，或者国家国民经济状况估计，经济发展计划制定，都与数理统计知识密切相关。除此之外，数理统计在社会经济的其它方面也发挥着重要作用。尤其是经济领域，数理统计方法已经是一个普适方法，广为采用。社会经济中还经常用到随机统计过程、人口发展动态模拟、抽样调查等多种数理统计方法。因其实用性便捷性等特征，社会经济研究中发挥着重要作用。
3 数理统计在社会经济领域中的运用
随着我国经济的不断发展，数理统计学也取得了突破性的进展。它对社会经济的实际情况进行分析，同时也搜集整理过很多资料，因此数理统计已经成为社会主义现代化经济建设的一项重要工作。因此我们应当善于运用数理统计学的知识来解决经济中出现的问题。我们首先应当明确数理统计在经济管理决策中的重要作用。在经济管理中的任务重要决策都需要一定的基础依据，而经济中的各种不同数据就是依据的根本。由于经济中有许多不确定性的随机因素存在，所以任务重要决策都存在着一定的风险。只有通过数理统计知识的合理应用，才能够使决策的风险降到最低，获得最大可能的安全保障。
经济统计学的重要性范文6
一、《计量经济学》课程简介
计量经济学是经济学的一个分支学科，用定量方法研究经济活动规律的一门应用学科。1926年挪威经济学家R. Frish（弗里希）模仿生物计量学（Biometric）第一个提出了计量经济学概念。1930年12月29日世界计量经济学会的成立和1933年学术刊物Econometrics的创办，正式标志着计量经济学作为一门独立学科正式诞生。20世纪70年代以来，随着经济的发展和计算机技术水平的不断提高。计量经济学的重要性得到了越来越多人们的认可。1998年7月，教育部高等学校经济学学科教学指导委员会首次将计量经济学列为高等学校经济学门类各专业的八门核心课程之一。现在，几乎所有的院校都已将计量经济学列为经济管理专业的重要基础课程，正如诺贝尔经济学奖获得者R. Klein（克莱因）所指出的：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位，在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最为权威的一部分。”诺贝尔经济学奖获得者P. Samuelson（萨缪尔森）甚至说：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代。”
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
通过这门课程教学，学生能够掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立和应用计量经济模型进行经济预测、结构分析和政策模拟评价。具体来说，一是具有扎实的计量经济学理论功底，为经济学其他课程的学习和进一步深入研究奠定基础；二是培养发现问题、解决问题的能力；三是提高经济计量分析能力和水平，为将来进行学术研究奠定基础。
二、计量经济学教学存在问题
（一）老师和学生的重视程度不够。
据统计，从1969年诺贝尔经济学奖设立至2008年，一共有62位经济学家获得此荣誉，直接对计量经学的创立和发展作出贡献的达10余人。当前许多世界一流大学的经济学院在其教学计划的培养目标中明确提出了学生应用数学工具去思考和描述经济问题和政策的能力。例如，加拿大多伦多大学认为，现代经济学理论的一个显著特点是数学的广泛应用，学生必须学会用数学工具描述和发展经济学理论。而与国外相比，国内高校对学生的数量分析方法不够重视，以农林经济管理专业本科生教学为例，很多老师和学生认为计量经济学无非就是对数据进行简单分析，提不出什么创新的思想和成果，轻视定量分析。
（二）对计量软件学习不重视。
计量经济学是一门应用性较强的课程，学生学习该课程最基本的目的就是能熟练地建立计量经济模型并进行预测，从定量的角度研究经济领域、社会领域相关问题。计量经济学课程涉及大量的数学理论的推导和证明，如果用手工去推导和证明，工作量非常大，而且非常复杂。如多元线性回归中，运用最小二乘法去估计参数，很难解出各参数具体的表达式。使用计量软件则可大大减少复杂的计算过程，将搜集到的数据输入软件，输入程序或点击就能力建立复杂的计量经济模型。需要说明的是，对于本科生来说，学习的计量软件种类不必多，一种就足够，比如EVIEWS，这是一个专业的计量统计软件，操作非常方便，不需要编辑复杂的程序，只需点击按钮就能完成模型的建立和数据的预测，比较适宜于本科生。
（三）计量经济学课程学时偏少。
计量经济学、微观经济学、宏观经济学被并列为中国高校经济管理类学生必修的三门经济学核心课程，然而计量经济学的课时却少于微观经济学、宏观经济学的课时。海南大学农林经济管理专业计量经济学仅为32学时（而微观经济学和宏观经济学有48学时）。在这短短的32课时内，即使只是向学生讲授经典的计量经济理论和方法，也是一件很困难的事情，更不用说另外辟出时间供学生上机实习软件操作了。
（四）基础课程知识缺乏。
计量经济学是一门综合性很强的课程，在学习计量经济学之前，学生必须学习宏微观经济学、数学（主要是线性代数）、统计学和电脑技术等课程。实际上，大部分农林经济管理专业学生在高中是文科生（以海南大学经济与管理学院2008级农林经济管理专业为例，有近60%左右的学生在高中是文科生），上大学之前的数学基础较弱，对数学学习有厌烦心理。虽然进入高校后学习了数学、统计学等相关理论知识，但大部分学生很难掌握好。特别是统计学中关于现价与不变价的转换，环比指数与定基指数，以及定基指数之间的变换，很多同学没有掌握好。由于缺乏这些课程知识，学习计量经济学失去了一定的基础，这是导致大部分学生难以学好计量经济学课程的一个重要因素。
（五）偏重理论教学，轻视实验教学。
目前计量经济学教学中有两种现象，一是偏重理论和方法，在教学中过分强调理论知识，缺乏实际操作；二是偏重实际应用，忽略对计量经济理论和方法的讲解。计量经济学是一门用定量的方法研究经济学活动规律及其应用的科学，强调理论与应用并重，既强调计量经济理论与方法的介绍，又重视解决实际问题。以海南大学经济与管理学院2008级农林经济管理专业为例，开设的计量经济学课程只有理论课时，没有实验或实践课时。首先，从学生角度来看，不少学生认为计量经济学只是一门理论课程，与实践几乎没有关系，从而在思想上轻视实验教学；其次，纯粹的理论教学，学生只能被动地接受理论知识，导致学生表面上听懂了老师讲授的理论，一旦自己通过建立模型真正解决实际问题的时候，却无从下手，从而对该课程产生厌倦情绪。通过增加合理的实验教学，学生不仅能及时地将所学的理论知识运用于实践，而且能发现问题和加深对理论理解，认识到该门课程的重要性和实用性，让学生能够体会到计量经济学在实践中的用处，能够解释和解决现实生活中存在的现象和问题，极大地调动学生学习的积极性，达到良好的教学效果。
（六）对计量经济学与相关学科关系的认识不明确。
大部分老师和学生认为，计量经济学的重要性要远远低于微观经济学和宏观经济学，对计量经济学与相关学科关系的认识不明确。如，不少人认为计量经济学仅仅是经济学实证研究的技术分析工具，没有意识到计量经济学作为经济学定量研究方法论的重要性；特别是很多人不清楚计量经济学与经济学、数学和统计学之间的关系，由于大部分计量经济学教材涉及大量的数学和统计学知识，侧重于数学证明和推导，因此很多学生认为计量经济学就是数学或统计学。如果老师不加以正确的引导和说明，那些对数学厌烦的学生也会对计量经济学的学习产生抵触心理。
三、提高计量经济学教学效率的建议
为进一步提高“计量经济学”课程的教学水平和教学效率，以适应农林经济管理类专业的要求，应当从多方面探索“计量经济学”教学方式的改革与创新。我们提出以下几点建议。
（一）正确认识计量经济学。
实际上，计量经济学是经济学、数学、电脑技术和统计学的相结合的综合学科，经济学为计量经济学研究提供了相关理论和经验，数学和电脑技术是计量经济学的工具和方法，统计学对数据进行统计分析，特别是数据的调查、整理、汇总和分析及其变量的统计显著性检验。计量经济学学会的创始人Fisher（1993）在《计量经济学》期刊的创刊号中指出：“计量经济学学会的目标是促进各界实现对经济问题定性与定量研究和实证与定量研究的统一，促使计量经济学能像自然科学那样，使用严谨的思考方式从事研究，……只有将统计学、经济理论和数学三个要素互相融合，才能发挥各自的威力，才构成了计量经济学。”在对计量软件如EVIEWS、SPSS、SAS、STATA等的结果分析中，要运用经济学的相关理论和知识对结果进行解释和检验，判断所建立的计量模型是否符合经济学理论。
（二）注重EDP教学模式在课程中的应用。
EDP（Exploration-Discussion-Practice）教学模式是指利用“探究―讨论―实践”三环节有机组织教学的一套教学模式，其教育理念为着眼于学生对基本理论与方法的深刻掌握和灵活应用，发挥主观能动性，开发学生的创造力和实践能力，使教学过程变得富有活力和创造性。这种教学模式充分体现了教师的引导性、学生的主动性和过程的互动性，老师适时转化角色，由原来的知识授课者转变为引导者和问题咨询者，让学生积极参与到EDP教学模式各环节中，教师与学生不断进行教学信息和知识的交流与反馈，形成强烈的学习热情和兴趣。
（三）适当增加课程时间。
由于这门课程的重要性，应适当地增加计量经济学课程的时间，可以将现在的32学时增加到48学时。课时安排上：理论课时与实验课时比例为3∶1，即理论课时32学时，实验课时16学时。这样既能保证有充足的时间进行理论知识讲解，又能进行实验操作。
（四）加强基础课程知识的学习。
计量经济学课程一般在大三开设，而作为基础知识的数学、经济学和统计学课程往往都是在大一、大二开设。由于时间上的间断，很多学生早就忘记了这些理论知识。而这些基础理论知识的缺乏造成了学生对计量经济学课程产生畏惧心理。因此，应加强数学、经济学和统计学等基础课程知识的学习。首先，老师要求学生课后及时地对基础课程进行复习，对基本的理论和原理有所了解。其次，老师在上课期间，应对线性代数、微积分、统计学、经济学等相关知识做系统复习。特别是针对学生数学基本薄弱的特点，加强对线性回归分析的复习，使学生在学习计量经济学之前了解和掌握基本的分析方法。第三，应选择优秀责任心强的教师来讲授数学、经济学和统计学课程，为学生进一步学习其他课程奠定良好的基础。
（五）注重案例教学，激发学生学习的主动性。
案例教学是衔接理论教学和实验教学一个有效的中介环节，在讲授理论知识的过程中，结合实际案例进行讲解是非常重要的。可以从现实生活中选择典型案例，如上学期某班级某门课程学习成绩的因素分析，CPI上涨对居民生活消费支出的影响分析，等等。案例教学一方面能让学生了解计量经济学在现实中的应用，激发学生学习的兴趣。另一方面也能为实验教学奠定基础，学生可以根据典型案例进行上机操作，触类旁通，掌握计量经济模型建立和预测的方法和技巧，强化学习的效果。最后，教师要及时地进行总结，有针对性地指出学生进行案例分析时要注意的问题及解决方法。
（六）加强实验课教学，建立学生撰写实验报告制度，使农林经济管理专业计量经济学课程与计量软件紧密结合。
计量经济学课程既强调理论知识，又重视实验教学，两者相辅相成，缺一不可，理论知识是学习计量经济学的基础，而实验教学又是理论知识在实践中的延伸，反过来有利于正确理解理论知识。因此，在教学中要合理衔接理论和实验，在时间安排上，根据教学内容来合理安排教学实验，每章结束后要安排一次上机实验课。首先，由老师结合实际案例运用计量软件进行现场演示，对环节、过程和注意事项进行详细的解释。其次，老师演示结束后，由学生根据要求独立地完成实验内容，并撰写实验报告，包括实验目的，实验要求，实验结果和实验心得，或实验存在问题，以及如何解决，等等。通过建立撰写实验报告制度，老师可以检查学生是否掌握了计量经济学基本理论和方法，及时发现存在的问题，从而提高学生的实践操作能力。
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