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统计和统计学的含义范文1
关键词 瓦氏雅罗鱼；达里湖；岗更湖；氨氮
中图分类号 X524 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）04-0244-02
瓦氏雅罗鱼（Leuciscus waleckii）属鲤形目鲤科雅罗鱼亚科雅罗鱼属，分布于中国、蒙古、韩国和俄罗斯境内黑龙江流域，具有很强的耐盐碱特性，是达里湖仅存的2种经济鱼类之一。达里湖地处我国北方的严寒干旱地区，日照强，降雨少，蒸发强，风沙大，干湿期差异大，属于典型的寒旱区草原型湖泊。随着自然气候的变迁，湖泊萎缩、湖水盐碱度增高，高pH值、高碱度和高盐度等对湖中鱼类的生存造成严重的影响。
鱼类调节氮代谢能力及其排泄形式是适应高盐碱环境的关键。硬骨鱼类为排氨动物，淡水鱼的氮代谢终产物主要以氨氮（NH3/NH4+）的形式排出（占80%～90%），也排泄少量尿素氮。动物的氨氮排泄对环境具有高度的依赖性[1]，中华绒螯蟹幼体的氨氮排泄随着环境温度的上升而增加，随着水体盐度的增加而降低[2-3]。中华绒螯蟹在pH值上升至10.5以上时，血淋巴pH值升高，氨氮排泄速率下降[4]。当pH值升高时，虹鳟（Oncorhynchus mykiss）鳃部依赖Na+，K+-ATPase的Na+/NH4+速率降低，从而降低了氨氮的排泄速率[5]。瓦氏雅罗鱼生活在高盐碱环境达里湖中时，其鳃组织的Na+、K+-ATPase酶活性明显高于淡水岗更湖中[6]，其氨氮排泄率是否受到抑制，而体内血液和组织器官中的氨氮含量是否会升高，该试验通过比较瓦氏雅罗鱼在达里湖和岗更湖湖水中的氨氮排泄率以及血液、鳃、肝脏和肌肉中氨氮含量，初步探讨了瓦氏雅罗鱼的耐盐碱机理。
1 材料与方法
1.1 试验材料
试验用60尾瓦氏雅罗鱼（均重82.4 g±6.7 g）取自达里湖，分别饲养于达里湖水和岗更湖水中。饲养用玻璃缸的容积为60 cm×40 cm×40 cm。
1.2 试验设计
试验水体有2种，分别为岗更湖水、达里湖水，用玻璃缸盛水，每个缸随机放入6尾鱼，每组5次重复。试验共10 d，试验后3 d均不投喂饲料，以减少摄食对氮排泄的影响。试验最后2 d每天取10 mL水样（间隔24 h），用于测定水体中氨氮含量的变化，试验结束，取水样测定其主要水质指标；且分别从2个组随机各取出5尾鱼，采集血液和组织，分析血液和组织中的总氨氮含量（TAMM）。
1.3 样品采集
试验结束后，将鱼取出，注射器尾静脉抽血，将采集的血液置于抗凝剂处理过的Eppendorf管中，立即加入5% HClO4溶液，于5 000 r/min，4 ℃离心20 min，取上清，加1.5 mol/L K2CO3的溶液调节pH值至7，液氮冻存，再转移至-80 ℃保存。冰上快速解剖鱼，取鳃、肝和肌肉组织，放入液氮中，后转移至-80 ℃保存。
1.4 样品分析
水体中氨氮含量测定：采用酚-次氯酸盐分光光度法。氨氮分泌速率（JAMM）的测定：以每小时每克个体分泌氨氮的量表示，计算公式如下：
JAMM=V×（C2-C1）/（t×W）
式中，C2和C1分别为试验开始和结束时水中氨氮含量，V为试验水体积，t为试验时间，W为鱼体重。
主要水质指标测定：pH值用pH计测定，盐度用盐度计测量，碱度用0.02 mol/L的HCl标定。
血浆中总氨氮测定：测定前将血浆样品从-80 ℃取出，置于4 ℃冰箱融解，加1.5 mol/L K2CO3溶液调节pH值至7。采用北京利德曼生化技术有限公司生产的血氨测定试剂盒（谷氨酸脱氢酶两点法）测定所取血浆中的总氨氮含量。加样和测定过程都在4 ℃条件下进行。
组织中总氨氮测定：将组织样品从-80 ℃取出，液氮条件下研磨成粉状，加入5% HClO4溶液提取30 s，于3 000 r/min，4 ℃离心5 min，取上清，加1.5mol/L K2CO3溶液调节pH值至7，组织中的总氨氮含量测定同血氨的测定方法。
2 结果与分析
2.1 不同水体的主要水质指标
从表1可以看出，达里湖和岗更湖的水质有明显差异。达里湖湖水的总碱度和含盐量分别达55 mmol/L和6.8 g/L，属于典型的高盐碱水体，分别是岗更湖湖水的总碱度和含盐量的13和16倍。达里湖也属于高pH值水体，其pH值达9.40。但达里湖湖水的钙离子含量却低于岗更湖中的钙离子含量（仅为1/3左右）。
2.2 不同环境中瓦氏雅罗鱼的氨氮排泄率
由图1可知，不同环境中瓦氏雅罗鱼的氨氮排泄率显著不同。岗更湖水体中瓦氏雅罗鱼的氨氮排泄率平均值为（8.481±1.257）μg N/（g・h），是达里湖水体中瓦氏雅罗鱼的氨氮排泄率（2.268±0.697）μg N/（g・h）的3.74倍（P
2.3 不同环境中瓦氏雅罗鱼血液中总氨氮的浓度
由图2可知，不同环境中瓦氏雅罗鱼血液中的总氨氮含量有一定的差异。瓦氏雅罗鱼血液中总氨氮含量为达里湖水体高于岗更湖水体中，二者相差0.595 μg N/mL。由此可见，高盐碱环境对鱼类血液中的总氨氮含量有一定的影响，但影响不显著（P>0.05）。
2.4 不同环境中瓦氏雅罗鱼各组织中总氨氮的含量
由表2可知，同一水体中瓦氏雅罗鱼各组织中总氨氮含量的高低顺序依次是肝脏>鳃>肌肉；达里湖水体中瓦氏雅罗鱼组织中总氨氮含量高于岗更湖中的，但没有显著差异。
3 讨论
达里湖是属于碳酸盐型半咸水湖泊，具有高pH值（9.40）、高碱度（ALK为55.67 mmol/L）和高含盐量（S为6 812 mg/L）等特点。岗更湖属于达里湖的附属水体，位于达里湖东南部，通过沙里河与达里湖相连。岗更湖的盐碱度（ALK为4.24 mmol/L，S为422 mg/L）显著低于达里湖。瓦氏雅罗鱼具有较强的适应能力，既可以生活在淡水水体岗更湖中，又可以生存于高盐碱水体达里湖中。高盐碱水环境中鱼类需耐受高pH值、高碱度、高盐度的综合作用。瓦氏雅罗鱼具有耐受高盐碱的特性，史为良[7]在采用浓缩达里湖湖水（pH值9.4左右，ALK为44.5 mmol/L，S为5.5 g/L）对几种鱼进行耐受性试验研究中证明了这一结果，得出几种鱼类的耐受高盐碱的能力大致为：青海湖裸鲤>瓦氏雅罗鱼>鲫鱼>鲤鱼>草鱼>鲢鱼、鳙鱼。该研究发现，目前达里湖的水环境（pH值9.40、ALK为55.67 mmol/L、S为6 812 mg/L）仍然未影响瓦氏雅罗鱼的生存和产量。
在高盐碱环境中，鱼类可以通过调节含氮废物的代谢和排泄率以适应环境[8]。在肯尼亚马格迪碱湖（pH值10，ALK为450 mmol/L）中，罗非鱼（Oreochromis alcalicus grahmi）含氮废物的排泄形式为主要是尿素（尿素含量>90%）而非氨氮[9]。与马格迪罗非鱼相似，生活在土耳其境内凡湖（pH值9.8，总碱度153 mmol/L，盐度22 g/L）塔氏卡拉白鱼（Chalcalburnus tarichi）也具有极强的耐盐碱能力，塔氏卡拉白鱼体内对含氮废物的排泄主要是通过氨氮的形式直接排出体外，仅37%是通过尿素排出[10]。金字塔湖（pH值9.4，总碱度23.1 mmol/L，盐度4.4 g/L）盐碱度低于马加迪湖和凡湖，湖中的美洲鲑（Oncorhynchus clarki henshawi）体内的含氮废物主要以氨氮的形式排出（其中56%通过鳃，10%通过肾），尿素形式仅只34%（鳃32%，肾2%）[11]。Wilson等[12]研究也表明虹鳟在高盐碱环境中降低了其氨氮的排泄率，但在血液、脑、肝脏、肌肉和肝脏中的氨氮含量并未见显著提高，且并未通过产生谷氨酸盐和尿素来排泄含氮废物。该试验结果表明，高盐碱达里湖水体中瓦氏雅罗鱼的氨氮排泄率明显被抑制，血液、肝脏、鳃、肌肉中氨氮的含量并未明显升高。一般鱼类在高盐碱环境下会出现氨氮排泄率降低导致体内氨氮积累和氨氮中毒。而该试验中瓦氏雅罗鱼在高盐碱环境达里湖中并未出现氨氮积累和中毒现象，因此，瓦氏雅罗鱼是通过减少氨氮排泄率来适应高盐碱环境的，这一结论与上述虹鳟耐受高盐碱环境的结论相一致。
4 参考文献
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统计和统计学的含义范文2
关键词：生物统计；教学实践；立体化
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）18-0231-03
一、引言
“生物统计学”是把数学的语言引入生命科学研究领域，将所研究的问题抽象为数学问题的过程，用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料，是应用统计学的一个分支。生物学研究实践证明，只有正确应用生物统计学的原理和分析方法对生物学试验进行合理设计，对数据资料进行客观分析，才能得出科学的结论[1]。目前，从数量角度研究生命科学现象已经为大多数生物学研究者所认知，“生物统计学”为生物学的研究和探索提供了重要的方法和工具。
近年来，全国各高校生物学专业普遍加强了“生物统计学”的教学工作，使学生学习试验设计和数据收集与整理的方法，正确应用统计学原理分析和解释数据资料，为进一步学好专业课程奠定了坚实的基础。
二、生物统计学课程的特点
1.以数学知识为基础。“生物统计学”是在研究生物现象的过程中，与数学的发展相伴随逐渐发展而来的。它把生命科学中的某些具体问题抽象为数学问题，以数学概率论和数理统计为理论基础[1]，这其中就必然会涉及到排列、组合、积分、导数等数学知识。例如，大数定律是用样本统计数推断估计总体参数的基础，需要掌握概率论的相关知识；在推导直线回归方程时，回归系数和回归截距的计算，是建立在最小二乘法的基础上，需要用到导数的计算；正态分布中变量的概率计算，需要了解积分的性质[1]。尽管在“生物统计学”课程学习之前，学生已经学习了“高等数学”的相关知识，但多数学生的数学基础知识仍相对薄弱，由此对学习该门课程产生畏惧心理。加上很多学生没有理解生物统计学的内涵，主观上认为该门课程就是学习数学知识的，进而导致厌学情绪。
2.概念术语多。“生物统计学”不同于生物学专业的其他课程，在学习过程中涉及很多概念术语，并且这些概念术语常成对出现[1]。例如，总体和样本、变量与常数、参数与统计数、效应与互作、准确性与精确性、频率与概率、标准差与标准误、因素与水平、相关与回归、双尾检验与单尾检验、弃真错误与纳伪错误、假设检验与区间估计等。如果不理解这些概念术语的含义，生搬硬套，在应用时就会出错，得出错误的结果。
3.计算公式多。“生物统计学”是应用统计学方法，分析和解释生命科学研究中数据资料数量上的变化，进而做出符合科学实际的推断。在学习过程中，必须要用到大量的计算公式[1，2]。如反映变异性的指标有标准差和标准误，二者的含义不同，计算公式也不同。在正态分布中，为了计算服从正态分布的变量的取值概率，通常要对变量进行标准化处理，在学习了变量标准化公式之后，接下来在应用时还需要用到平均数的标准化、平均数差数的标准化、频率的标准化、频率差数的标准化、成对数据差数平均数的标准化等公式。在直线相关与回归分析中，需要掌握相关系数、回归系数、回归截距等计算公式。尽管目前有很多统计软件可以直接对一些统计量进行计算，但学生们必须掌握和理解相关统计量计算的原理和具体内涵才能正确地应用这些统计软件。
4.课程内容连贯性较强。“生物统计学”的课程内容是承上启下、前后连贯的[1，2]。例如，概率分布是学习统计推断的基础，平均数的假设检验和区间估计是相互联系的，单因素数据资料方差分析的原理和方法是对多因素数据资料进行方差分析的基础[1]。如果学生没有掌握某一章节的内容，很可能导致后面的许多内容听不懂、难理解，陷入越听越听不懂的恶性循环。
三、教学内容的实践与探索
针对“生物统计学”课程的特点和现状，近年来，我们在教学过程中，围绕教学内容、教学方法、课程建设、考核方式等多方面进行了实践和探索，取得了较为理想的效果。
1.合理编排教学内容，提高教学效率。我校本科教学计划调整后，“生物统计学”课程安排在第三学期，周学时为2，共36学时。学生在之前已学习了“高等数学”等公共课程，“植物学”、“动物学”等专业基础课程，与本学期同时学习的还有“生物化学”。为适应生命科学的发展和对生物学人才的培养，我们按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则合理设计安排教学内容[1]。在课堂讲授时，我们尽可能把抽象的统计学原理与生命科学的前沿或学生们感兴趣的事例进行结合，并引导学生从专业知识的角度对统计分析的结果做出科学的判断和合理的解释，这样一方面使学生感受到生物统计学与生命科学的各专业都是紧密联系的，另一方面学到的统计分析方法和试验设计原则也可以指导学生后续专业课程的学习。
作为应用性极强的课程，我们在课堂授课时一般不过多讨论数学原理，而主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用。在有限的课堂教学时数内，对涉及到的数理统计知识多是“拿来主义”，对于一些公式，通常只进行概念上的介绍和公式上的简单推导，对有些较复杂的统计公式则只给出公式，并不要求学生掌握具体的推算过程，其目的是让学生对统计学原理和统计分析方法有较全面的了解。在章节内容上，根据具体情况进行适当删减，做到重点突出、主次分明。比如讲授方差分析一章时，以单因素数据资料的分析为例，重点介绍方差分析的基本原理、数学模型和分析步骤，对于二因素数据资料的分析则启发学生根据其基本原理和数学模型进行推理，多因素数据资料的方差分析则只介绍基本原理，其目的是培养学生对所学理论知识的应用能力，实现以素质教育为基础，以能力培养为本位的教学理念。
2.灵活运用多种教学方法。在教学过程中，我们根据教学内容，采用多种教学方法并重，对学生“授之以渔”而不是“授之以鱼”[3]，充分调动学生学习的积极性和主动性，使教学相融。
问题导入法。在课堂讲授时，我们注重问题的创设。提供氛围，启发学生发现问题并思考如何解决问题[4]，使学生成为学习的主人，教师则成为学生的协作者。例如，在方差分析一章讲述时，以单因素数据资料为例[1]，让学生思考如何进行多组平均数之间的比较。有的学生会提出，可以采用之前学习过的两个样本平均数假设检验的分析方法对多组数据进行两两的比较，而这又引发了一些新的问题。如何解决这些问题呢？这时，我们引导启发学生将所有的数据资料作为一个整体来考虑，将数据的总变异按照其变异来源剖分成处理引发的变异（组间变异）和试验误差引发的变异（组内变异），并利用反映变异特性的方差这一统计量来表示组间变异和组内变异的大小，进而采用检验对其二者的差异进行显著性检验，由此和学生共同推导出方差分析的基本思想和分析步骤。这样，既让学生理解了方差分析的原理和应用，也培养了学生分析问题和解决问题的能力。
对比法。“生物统计学”中有很多概念都是成对出现的，其相应的公式也有着许多形式上的共同点，这就为我们进行对比法讲解提供了很好的素材。例如标准差与标准误、直线回归系数与直线相关系数、样本平均数假设检验的检验及检验等[1]。对比法讲授，既可以帮助学生记忆公式，也便于学生更好地理解公式的含义和具体应用，做到举一反三。
演绎法。“生物统计学”中有很多公式是前后联系的，存在公式的变形，运用演绎法教学可以让学生更好地理解公式的来源和内涵。例如变量的标准化公式，对于服从正态分布的变量进行标准化转换的公式（u=■）是核心，在理解这个公式含义的基础上，对于各统计数（平均数、平均数差数、频率、频率差数、成对数据差数等）进行标准化转换的公式自然也就推导出来了，从而避免了对这些公式的死记硬背。
板书与多媒体课件并行。随着电子技术、计算机技术和网络技术的发展，在教学实践中多采用多媒体课件进行授课。多体媒体课件集文字、公式编辑、图形、色彩、动画于一体，既可以插入图片和例证，也可以实现公式推导的逐步展现，图文并茂，色彩丰富，省去了板书所占的时间，可以在有限的课堂教学时间内增加教学内容，增强师生之间的互动[4]。同时，传统的板书不能完全放弃，在讲授过程中，适时穿插板书内容，可以帮助学生更好地联系已学知识。因此，在教学过程中，我们以多媒体教学为主，板书为辅，注重将这两种教学方法进行有机的结合。
3.加强实验教学，注重理论与实践的结合。“生物统计学”是一门应用学科。我们在理论教学的同时，安排了18个学时的实验课，主要目的是让学生将课堂理论知识加以应用并学会常用统计学软件的使用。生物统计学实验课在生命科学学院信息学实验室利用电子教室系统进行，教师在主控机上边讲解边操作，学生可以在自己的计算机上观察到具体的执行过程，之后可以自己进行相应的操作，然后以电子文档的形式提交实验课作业。通过实验课教学，一方面使理论知识密切联系实践，真正提高了学生的应用能力；另一方面增强了学生的兴趣，在实验课中学生不仅巩固了统计分析知识，而且利用计算机来分析数据也为相关专业课实验数据的分析奠定了基础。在运用计算机统计软件进行数据分析时，学生们也深刻意识到，尽管统计学软件功能强大，但必须对相关的统计学知识有一定的认知和理解，才能更好地使用这些软件，由此也进一步激发了学生课堂学习的动力。
4.课程资源的立体化建设。在教学过程中，我们注重加强课程资源的立体化建设。以教材为中心，我们编写了与科学出版社《生物统计学》（第四版）配套的《生物统计学学习指导》，对每一章的内容都配套了目的要求、内容提要、难点评析、例题解析、习题解答和自我测验[5]，以供学生在课下进行学习和知识的扩充。同时，“生物统计学”是河南师范大学校级网络课程，学生可以通过浏览网页进行课程内容学习。在网络课程中，每章均示出了重点、难点，便于学生自学或复习掌握；同时，网络课程中丰富生动的图表资料及实例分析也有助于学生对知识点的理解。
5.考核采用笔试和实验相结合。“生物统计学”的考核成绩由期终闭卷笔试成绩（占总成绩的80%）和实验课成绩（占总成绩的20%）两部分组成。其中，闭卷考试内容偏重实用性、基础性，避开需死记硬背、理论性强而无实际用途的题目和偏题怪题，并且尽量减少需要进行计算的工作量，目的是考核学生对已学内容的掌握和应用。实验课则重点考查学生知识应用和解决实际问题的能力。这种考核方式，一方面激发了学生学习的积极性与主动性，摆脱了学生死记硬背的单纯应试模式，另一方面也强调了学生解决实际问题的能力，有助于提高学生综合运用知识的能力。
四、小结
“生物统计学”是一门理论性和实用性都很强的学科，是现代生物学研究不可缺少的工具。在教学过程中，我们注重培养学生树立统计学观念，掌握如何运用统计学原理科学设计试验，正确应用统计分析方法分析数据资料，培养学生统计学推理思维能力，并能用专业知识对推断结果加以阐释。在教学过程中，我们强调以教师为主导，以学生为主体，充分调动学生学习的主动性和积极性，在培养学生扎实理论基础知识的同时，更注重实践教学，积极引导学生去发现问题、分析问题、解决问题，切实培养学生的应用能力。
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统计和统计学的含义范文3
关键词：计量经济学；定义；科学性；不精确性；局限性
一、计量经济学的含义
1.计量经济学的早期含义
在17世纪时期，计量经济学第一次在戴夫南特和金的研究中出现，但当时，计量经济学这个专业术语并未出现，直到挪威的一位名叫弗里希的经济学家在其发表的论文中提出了计量经济学的概念。计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。在研究中发现在统计学和数学以及经济学的相互关系中存在着一种规律，发现这个发现的发现者将其命名为计量经济学。计量经济学是对理论政治以及纯经济学的主观抽象法则进行试验和数据检验并由此来将纯经济学最大化的成为严格意义上的科学。1933年，计量经济学会将计量经济学定义为：通过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。这个定义表现了计量经济学是由统计学数学以及经济学共同组成的，缺一不可。我们不能简单地理解为是数学在经济理论领域的应用，也不能笼统得以为是经济理论问题的简单统计，只有将三者构建在一起才能发挥出特定的效力。
2.计量经济学的现代含义
由于计量经济学的早期目的在于科学化经济理论研究，因此在随后的经济理论研究方法的不断拓展完善中，计量经济学的含义也随之发生了改变。其定义变的更加具体也更加具有内涵。第一种定义认为：“计量经济学是利用统计学和数学的方法来分析经济学理论数据，将经济学的经验理论包含在内一起分析，通过分析来证明经济理论的正确与否。”第二种定义认为：“计量经济学的目标是建立经济模型来分析经济学中的变量之间的相互关系。通过模型来确定当一个变量发生变化时对其他变量会造成多大影响。使用数学和统计学的方法工具来解决发生在经济和社会中的变量变化问题，并引导人们对此类问题分析和了解并解决。小结：发展至今，计量经济学已经成为经济学的重要分支学科，但其基础和目标并未有多大改变。还是将经济学和数学以及统计学三者合一共同解决和推断经济理论假设的实证研究。不管是哪一门学科都可分为理论和应用两个方面。因此，计量经济学也可分为理论计量经济学和应用计量经济学。自2008年爆发的经济危机，其后果影响至今。作者认为这不一定是计量经济学的理论研究问题，其可归结于应用计量经济学的问题。由于人们对计量经济学的滥用和理解的不透彻所以才无法从理论计量经济学中找到问题的解决办法。
二、计量经济学的特性
计量经济学是经济学的重要分支学科。可以说计量经济学是经济学的独特一面。计量经济学科学性的标志在于其严谨的数学方法逻辑性和正确指向性的统计推断。当然，对于计量经济学科学性的质疑也从未间断过。凯恩斯认为计量经济学是“统计的炼金术”，“蹩脚的魔术”。他认为计量经济学到目前为止还算不上科学的研究方法。为此作者统计出了科学标准并表现了计量经济学的科学性。
1.计量经济学的科学性
首先，科学哲学标准为：逻辑实证主义科学标准：其核心是事物的可证实性。包括维也纳学派的逻辑实证主义和柏林学派的逻辑实证主义以及“亨善尔”逻辑主义。证伪主义科学标准。这种证伪主义的基本出发点是证实和证伪之间的逻辑不对称。凡是可以被证伪的那就不是科学的。其次，我们可以在计量经济学中发现逻辑实证主义的特性：重视证实，观测，反对因果关系的存在，反对理论实体。从计量经济学中我们更能找到证伪主义科学标准的影子，计量经济学的作用就在于对原有的经济理论或问题进行模式分析，不断假设推断，通过证实和证伪发掘出解决实际问题的方法。在这一方面充分体现了在计量经济学中证伪主义科学标准的存在。
2.计量经济学的不确定性和局限性
首先，计量经济学具有不精确性。其实这是一件无可厚非的事。从基础来源上来看，庞大的经济数据本身就具有不精确性，通过计量经济学的研究也只能得到一个近似的结果。通过计量经济学的方法研究，我们能得到一个理想的世界，但未来是否真是如此还有待商榷。统计学也是计量经济学的构建者之一，这决定了计量经济学的研究结果是一个随机事件，是否得到想要的结果还需要共同的努力，这与计量经济学的科学性并未冲突。其次，与其它学科一样，在计量经济学的科学性和不精确性之外还有其局限性。从研究方法上而言，计量经济学的研究方法是经验实证的模型方法。这既是计量经济学的科学性和不精确性所在也是其局限性所在。从经济学的语言层面而言，以统计学和数学为基础的计量经济学的经验实证的模型语言有着其自带的局限性。计量经济学中证伪主义科学标准的存在的气息太重，这种以不平衡的逻辑为出发点的方法论决定了计量经济学的局限性。
三、结论与展望
时代在进步，人民富有了，消费提高了，伴随的经济危机也爆发了。经济危机的爆发更加重对计量经济学的质疑。无法准确预测经济危机的到来，在解决经济危机上的能力不足都存在于人们疑惑中。从上文的分析中我们可以得到这样的结论：“计量经济学的研究方法为解决经济问题提供了模型，在此模型中我么能够看到理想的世界，能够正确预测经济的走向，但是计量经济学中的统计学成分决定了其理想结果之外还存在其他结果。我们应当做的事理解透彻计量经济学并不滥用。计量经济学的科学性证明其是科学的方法。如果我们能够理解经济领域中变量的变化以及影响的大小并知道如何避免这种情况的发生或有制定对策，那么应该会有效的应用计量经济学。
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统计和统计学的含义范文4
关键词：统计学；专业导论；讲义
中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）29-0092-02
随着教学改革的不断深入，一些专家学者呼吁在低年级开设《专业导论》课程[1-3]，部分高校也开始尝试开设《专业导论》课程[4-6]。然而，开设《专业导论》课程却面临着一个十分现实的问题，那就是《专业导论》课程教材的缺乏。统计学《专业导论》就是一个突出的例子，虽然有一些统计学导论图书，但是它们作为《专业导论》课程教材并不合适，也就是说统计学《专业导论》课程教材的缺乏是开设统计学《专业导论》课程遇到的首要问题，也是任课教师遇到的棘手问题。
本文结合近几年的教学实践，就统计学《专业导论》讲义编写的必要性、编写原则、编写方法和内容架构方面谈一些感悟和认识。
一、编写统计学《专业导论》讲义的必要性
讲义是对所讲授内容撰写的总体概要含义，通常可以看作是教师为自己授课需要而编写未正式出版的、可供学生使用的教材。对于缺乏合适教材的统计学《专业导论》而言，编写讲义就显得尤为必要。
1.编写讲义是培养目标、教学大纲的要求和体现。开设统计学《专业导论》旨在使低年级（尤其是大学一年级）学生初步认知统计学专业的培养目标、课程设置、发展变化、应用领域、社会需求等情况，培养学生专业认同感，激发学生学好统计学专业的信心，教育学生做好学业规划。教学大纲是课程内容、体系、范围和教学要求的基本纲要，是编写教材或讲义的主要依据。编写讲义要反映教学大纲的要求，要体现培养目标的需要。要达到这样的培养目标，要体现教学大纲的要求，必须精心编写讲义。没有讲义，统计学《专业导论》的课堂教学就面临着讲什么、怎么讲的尴尬局面，谈不上实现教学大纲的要求，也保证不了能够达到预定的培养目标。
2.编写讲义是撰写教案和课堂讲授的需要。教案是教学实施方案，课堂教学需要教案。撰写教案是教学的基本环节，其依据是教学大纲、教材或者讲义、教学进度计划等。由是可见，写好教案离不开教材或者讲义。对于缺少教材的统计学《专业导论》课程，编写讲义是书写教案、课堂教学的基础和前提，缺少不得。
3.编写讲义是学生学习的参考资料和依据。如果没有讲义，那么，这就意味着学生缺少了课程学习资料，听过课以后就不能很好地“温故而知新”，这不利于教学效果的提高，不利于教学目标的实现。由此可见，从学的角度来看，编写讲义也是应该和必要的。
二、统计学《专业导论》讲义的编写原则
讲义是为教学服务的，是实现教学目标的重要工具。编写讲义不能信马由缰，要遵循一定的原则。
1.编写讲义要以教学大纲为依据，讲义内容要紧紧围绕教学目的的需要，要吻合教学大纲的内容安排。这是实现课程设置目标的基本要求。不同院校的统计学专业各有特色，其《专业导论》课程教学大纲不尽相同，需从各自院校的实际情况出发，编写有各自院校特色的统计学《专业导论》讲义。
2.编写讲义要遵循科学性原则。讲义中的每一章节、每一段、每一句话、每一个图表公式、每一个数据，都需要字斟句酌，要客观、正确、准确，要实事求是。要注意避免出现知识性错误，不能不加考证而随心所欲地编写。
3.编写讲义要遵循创新性原则。编写讲义本身就是一种创造、一种创新，在这个创造、创新的过程中，不能因循守旧，要有所突破。一是讲义内容要结合实际，有新意，比如统计应用部分，不仅要介绍统计的宏观应用领域，而且还要结合学生身边的一些实例说明统计的应用，让学生感到统计不是高深莫测、“虚无缥缈”的学科，而是实实在在的、有用的方法论。二是讲义的语言逻辑要规范、严谨、清晰，不使用晦涩难懂的语句，可使用通俗易懂的语言来说明问题。三是讲义章节可适当扩充以弥补课时较短、无法讲授的缺憾。
4.编写讲义还要遵循渗透统计思想和方法的原则。统计思想和方法是统计的灵魂，在编写讲义中要自觉地将统计思想和方法渗透到相关内容之中，以潜移默化地培养学生的统计思想和方法意识，为统计学专业课程的学习奠定基础。
三、统计学《专业导论》讲义的编写方法
编写方法是编写讲义的方法要求，是架起编写原则和编出讲义的桥梁。编写统计学《专业导论》讲义，也要讲究一些方法。
1.查阅文献法。统计学《专业导论》没有现成的教材可资借鉴，编写统计学《专业导论》讲义又不能没有参考资料，要获得编写资料，就必须查阅大量的相关文献。对查阅的文献去伪存真，去粗取精，筛选出合适的有用素材。
2.专题编写法。讲义不同于一个教案，而是一个系统、一个整体。统计学《专业导论》讲义涵盖的内容丰富，包括统计学的起源、发展、应用、趋势和统计学专业的成立、培养目标、课程设置等，这些不太可能集中于一个主题进行叙述，分类、分专题编写就是自然要求。
3.分工讨论法。编写统计学《专业导论》讲义是件复杂的事情，可以看作是一个系统工程，一般需要若干人分工合作、专题研讨、修改加工。即便是一个人主笔统计学《专业导论》讲义，也需要咨询其他相关人员并进行研讨，从中吸取营养，借鉴好的意见和建议。
4.实践检验法。统计学《专业导论》讲义不是编写一次就完美无缺了，不可避免会存在这样或那样的问题。只有通过教学实践才能检验讲义的优劣，才能发现存在的问题，才能找到解决问题的思路和办法，才能进一步改进讲义的编写质量。
四、统计学《专业导论》讲义的内容架构
基于上述编写原则、编写方法以及近年来的教学体会，这里给出编写统计学《专业导论》讲义的内容架构。
统计学《专业导论》讲义分七个专题，具体为：第一章，统计学的历史发展及其社会地位；第二章，统计学的主要内容、分类及其应用；第三章，统计学基础；第四章，统计思想；第五章，概率统计学家；第六章，统计学研究进展；第七章，统计学前景展望与学业规划。
这七个专题，既有区别，又有联系，构成了统计学《专业导论》讲义的整体。通过这七个专题的讲授，学生普遍感到对统计学的认识由原先的片面变得全面了，由原先的模糊变得逐渐清晰了，由原先的感性变得更加理性了，增强了学生专业学习的勇气和信心，基本达到了开设这门课程的目的。
统计学《专业导论》的开设是个新鲜事物，有许多需要解决的问题。本文针对统计学《专业导论》课程教材缺乏的问题，结合教学实践，提出了编写讲义的必要性、编写原则、编写方法和内容架构，希望为编写统计学《专业导论》讲义起到抛砖引玉的作用。
参考文献：
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统计和统计学的含义范文5
【关键字】《统计学》 课程教学 问题 对策
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1006-9682（2012）10-0071-02
一、引 言
《统计学》是一门研究如何搜集、整理、分析和反映事物总体信息的数据资料，并以此为依据，对现实问题的总体特征进行推断的一系列原理和方法。随着《统计学》学科的不断完善，它的应用领域已由经济学和教育学等领域扩展到了医学、物流、贸易、管理及工程等各个学科领域。作为一门应用范围宽泛的学科，《统计学》和其他学科相比，具有一定的特殊性，主要表现在研究对象的特殊性，《统计学》的研究对象是一系列不特定的数据；理论性和操作性并存；逻辑性强，教师教学和学生学习难度大等特点。正是由于其特殊的学科特点，所以在教学过程中《统计学》的教学效果一直不好。
二、《统计学》课程教学中存在的主要问题
1.理论性与实践性并存影响教学效果
《统计学》是一门理论性很强的学科，课程中包括很多数理知识、统计基本概念及大量的计算公式，同时《统计学》也是一门应用性学科，需要大量的实践操作来加深了解学习的理论知识。但目前我国大部分学校在《统计学》教学过程中存在一个普遍的现象，要么偏理论，要么偏实际操作，没有做到兼顾理论与操作，所以学习了理论知识的学生往往因为没有实际应用过理论知识，一般在期末考试后几个月就把统计基本概念和计算公式忘掉，因为学生大多数学基础不太好，根本没有深入理解公式的含义，只是简单的记忆公式以应付期末考核。而只学习了实际操作的学生，在课堂上学习了操作步骤，却不能应用自己操作的结果来分析数据特征，所以学了《统计学》等于没有学。
2.教学安排不合理
《统计学》一般是大多数专业的专业基础课程，所以它的开设年级主要是大一、大二的学生，大一、大二学生还处于过渡期，正在不断的适应大学学习生活，学习氛围不是很活跃，也易受周围同学的影响，产生惰性，部分同学甚至还处于厌学期。所以把《统计学》这样一门数理知识内容较多的学科安排在大一、大二来上，大大降低了学习效率。其次，我国高校为《统计学》这门课程安排的课时一般以48课时和54课时的居多，由于《统计学》课程内容多，加之数学推理难，所以教学进展很慢，48课时或54课时远远不能满足一门既包括大量理论知识，又需要大量实际操作的学科教学。此外，部分学校受经济条件限制，硬件设施无法满足《统计学》课程上机演练，所以学生们没有实际动手的机会。
3.课程内容过多，削弱了学生学习的兴趣。
《统计学》课程具有总体性、数量性、具体性、综合性、广泛性的特点。[1]且《统计学》课程一般包括大量章节，知识内容较多，主要包括总论、统计数据的收集、整理及显示、统计的分布数值特征、参数估计、假设检验、相关分析和回归分析、时间系列分析与预测、统计指数与因素分析及综合分析及评价这几个模块，每个模块下面还包含着许多的重要指标和概念，各个知识点都是抽象的概念和数学推理，学习时还需要学生能掌握《概率论》和《高等数学》中学习的积分、求导等基础知识，所以无论是理论学习还是实践学习，学生都只能选择死记硬背，完全没有学习的兴趣。
4.缺乏有权威性和代表性的教材
教材的质量和教师的教学水平是教学活动的基础，好的教材是提高教学水平和质量的重要保证。教材质量还反映了一个学校，甚至是一个国家的教学水平。一本好的教材不仅包括教材内容的新颖性，还包括教材内容的实用性、可操作性及对各专业的适用性，要能够起到让学生开阔视野、培养能力和素质的作用。目前我国高校常用的《统计学》教材主要有贾俊平版、苏金昌和李为华版、李林杰和董正信版等。我国的《统计学》教材普遍存在表述不严谨，每章节参考文献没有详细罗列，案例的实用性不强，网络教学资源有待完善，教材课后习题对提高学生的学习兴趣和效率的作用不大等问题。[2]且大部分《统计学》教材都有侧重理论或是侧重操作的特点，很难找到一本兼顾理论与实践的教材。
5.考核方式单一
大部分学校对《统计学》课程的考核范围太小，科任老师大都只会对学生掌握的理论知识进行考核，而忽视实际操作应用能力的考查，这导致学生只重视对理论部分的学习，对实际操作部分抱着一种得过且过的心态。另外一个较突出的问题是科任老师很少会深入的对考核后的情况进行分析和总结，所以教学效果一直得不到改善。
三、针对存在的问题，提出对策。
1.结合课程的性质、难度合理安排理论与实践教学
《统计学》数理知识较多，知识点也较枯燥，逻辑性很强，而人类思考能力一般在早晨比较强，所以应该尽量将《统计学》安排在早晨。其次，结合各专业对《统计学》知识点的需求，合理安排各专业学习的侧重点。此外，对难点和重点知识，通过课后练习和实际调查演练来加深学生们的记忆，每个学校或学院都可以通过假期调研，或鼓励学生参与教师的研究项目，面对真实的案例和真实的数据，让他们经历一个针对实际问题而建立模型分析模型解决问题的过程，[3]让他们独立利用《统计学》学习的统计概念分析收集数据，并完成专题论文，以这样的方式来提高学生的学习效率。
2.合理安排教学
根据《统计学》的特点，把其安排到三年级的时候再学习，这时学生已学习了《微积分》、《概率论》及其他的专业课程，且这时学生们已经开始意识到学习的重要性，就会重视对这门课程的学习，对《统计学》的知识点接受起来也比较容易。其次，增加《统计学》这门课程的教学学时，必要时可以安排一个半学期的时间来教学，因为《统计学》对于各专业来说都是比较重要的，这是一门实用性很强的学科。此外，学校必须改善教学条件，为《统计学》教学安排上机操作练习，让学生掌握实际操作技能，巩固学习到的理论知识。
3.适当删减教学内容，激发学生学习兴趣。
无论是理论学习还是实践学习都要死记硬背，完全没有学习兴趣可言，而兴趣是学习的动力。所以在教学中教师应该通过案例教学法，引入学生感兴趣的事例做案例，实际操作给学生看，培养学生对周边生活现象的观察能力，告诉学生《统计学》强大的作用，以引导他们求知的欲望。其次，教师可适当删减学习内容，以保证学生掌握已学内容，同时教师应该提高自身的教学能力，系统掌握教学内容，提高个人魅力，吸引学生的注意力。此外，讲解《统计学》知识基本公式的数据原理和意义，让同学们轻松理解数学公式背后的含义，让学生意识到《统计学》在以后的学习和生活中的重要性。
4.选择较权威的教材，可适当采用外国的教材教学。
尽量找一本具有新颖性、实用性、可操作性及对本专业适用的教材，可以同时选择一本权威的国内教材和一本权威的国外教材结合教学。其次，必须选择一本与网络学习资源同步的教材，以便学生课后可以自学巩固，同时这本教材应该做到理论与实践的结合。此外，案例的现实性也很重要，只有选择接近生活的案例教学，才能提高学生的学习兴趣和学习效率。
5.理论考核与实践考核相结合
大学里的考试是给学生一次系统、深入学习和巩固一个学期学习知识的机会，对学生以后的学习具有重要的作用，所以教师应充分利用期末考核的机会，让学生系统学习《统计学》的重难点。所以在期末考核的时候要注重对学生的理论知识和实践能力的考查，考试模式对理论知识采取闭卷考试的同时，还要对学生上机操作能力进行考核，上机能力的考核最好是通过给同学们不同的调查专题，让同学们利用课余时间，收据、分析数据，并用学习过的专业理论来分析、解释数据，分析结果。
参考文献
1 董凤鸣.关于统计学教学的问题与思考[J].山东省农业管理干部学院学报，2007（3）：188
统计和统计学的含义范文6
统计学为探索随机现象统计规律性，必须正确处理必然性与偶然性之间的辨证关系。在总体中诸个体某种数量标志表现偶然，而诸标志值平均则为必然。重复测量某种同一客体出现不同的数值属偶然，而同一客体本身真实数值则为必然。必然性通过大量偶然性的数量差异为自己开辟道路。统计研究中经过综合平均，将大量偶然性所形成的数量差异，互相抵消，显露出平均则为必然。必然性与偶然性的对立统一关系在统计抽样调查问题上表现极为明显。客观事物极其复杂，表现千差万别，同一总体各单位的数量差异也非常大，从个别单位，往往因偶然因素的影响而无法探索其本质和规律性。然而，通过大量观察，排除偶然性因素影响，就可暴露出事物的真象，显现其本质。在进行抽样调查时，只有随机抽取的个体足够多，消除诸多偶然因素影响，才能通过抽样总体的数量特征正确地推断总体的数量特征。
2共性和个性的统一
实践和科学都证明矛盾的普遍性，矛盾无处不在、无时不在。矛盾着的事物是普遍存在的，况且同一事物或过程的矛盾有其共性。而对于每个事物或过程的矛盾也各有其个性。因此说，共性和个性的关系就是一般与特殊或普遍与个别的关系，它们是辨证统一的关系。统计学中存在着各种矛盾，每一矛盾具有不同特点。在统计认识中，个体的差异性中蕴含着总体的同一性。统计方法就是运用科学的手段抽象掉各个个体的差异性，探求总体的同一性，并用差异性去标志同一性的内在质量。差异性是统计产生和存在的前提，没有差异性就没有统计；而同一性则是统计的目的，为了求得同一性才需要进行统计。因此，统计研究要运用大量观察法与个别观察法相结合使用的统计方法。
统计研究中运用大量观察法，实现从个别到一般，从个性到共性的认识过程。同时，根据共性寓于个性之中的对立统一规律，统计研究在大量观察的基础上，运用个别观察所搜集的资料来说明总体的基本状况和发展趋势，使认识更深刻、更具体。
矛盾的共性与个性的对立统一规律指导统计研究必须是将统计中的平均数与分组法结合，用组平均数补充说明总平均数，用反映现象的离散趋势的变异指标与反映现象集中趋势的平均数结合使用，以使研究更全面，更完善。
3整体与局部的统一
统计学的研究着眼于总体，着手于样本，立足于个体；同时从总体出发，分解剖析，认识局域（类、层、组）甚至个体，并对其进行调查研究，观察计量，搜集资料。接着对个体的调查所获得的资料进行计算分析，或归纳演绎，用样本来推断总体，达到对总体的系统性认识。即为“统而计之”和“计而统之”的总和，以实现以统定计，以计达统的目的。所以，统计学的思维是一种系统思维，要求一切认识对象不仅它本身作为一个整体来认识，而且它还要作为某个更大系统的要素来认识。这种对系统客体的“主体”认识，是一种对研究对象进行整体性度量的系统思维方式。
因而，统计认识充分体现了整体和局部的有机统一，这是统计研究的一大优点，也是统计认识比较接近客观、真实的主要原因之一。其它认识方法往往是就某一要素而研究某一要素，就某一系统而认识某一系统，忽略或没有充分重视各要素的整合作用和系统环境对系统的制约作用。
4定性分析和定量分析的统一
从统计认识过程而言，充分体现着定性分析和定量分析对立统一的关系。定量分析研究是统计研究的特色所在，但统计的定量分析不是纯粹数量意义的，即不是就数量论数量，而是基于所研究事物本身的特点，并且从所研究事物的有关联系或现实背景中，紧紧扣住认识所研究事物内在本质这一主题来展开的，他注重的是定量分析背后的具体含义和意义，这也正是统计学与数学的区别所在。那么统计研究怎样才能通过数量来体现其具体含义与现实意义？这就必须结合定性分析，即以定性分析为起点，并以定性分析为终点。具体来说，统计研究总是按照“初步（感性）的定性认识——客观科学的定量认识——高级（理性）的定性认识”这一过程来进行的，即从定性开始，确定认识事物有关方面的指标，经过定量过程，搜集，整理，进而对其分析研究，上升到更高的认识，深入认识事物的质，完成定性认识。统计认识活动遵循质与量对立统一规律，从初始的定性入手，依设计的科学的方案一整套统计指标体系，按要求搜集有关数据资料，经过整理和分析对比，认识事物的本质和规律性。也就是说统计的定量分析是人类在认识事物的过程中，实现从感性认识到理性认识这个飞跃的重要途径，是避免产生认识主观偏差的重要手段。
因此，统计研究最终是为人类定性认识服务的，是为了定性认识才进行定量分析研究的，前面所讲的统计的方法性、应用性也正体现在这里。实际上，如何才能真正做到统计研究的定性分析与定量分析的统一，才是需要我们关注的重点。所以，我们需要不断地探求质与量变化的规律和界限，研究质的规定性与量的规定性的关系，将质与量同一与度中，即量的规定性定性于度中，质的规定性定量于度中，以实现定性分析和定量分析的真正统一。
5分析与综合的统一
在统计研究过程中，分析和综合是揭示事物的本质和规律性的一个基本方法。统计认识活动的根本目的是在各个局部进行剖析的基础上达到对总体的认识，揭示其本质和规律性。
