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统计学学习心得体会
当在某些事情上我们有很深的体会时，写心得体会是一个不错的选择，如此就可以提升我们写作能力了。怎样写好心得体会呢？以下是小编帮大家整理的统计学学习心得体会，仅供参考，欢迎大家阅读。
统计学学习心得体会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。
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，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。
统计学学习心得体会3
通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。首先，我谈谈我对这门课程的理解。
一）对统计学新的认识
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。
但是经过半个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。统计学是研究总体在一定天脚下的数量特征及其规律性的方法论学科。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。
二）统计学和经济学的关系
统计学并不是一门浅显的学科，人们从事统计工作已经有几千年的历史了，但是统计作为一门学科而存在仅有300多年的历史。统计学这个名称起始于国家管理，起始于社会经济的数量考察。于是统计学就和经济学就有了密不可分的联系。
经济学来源于统计学。我们知道经济现象是现实世界的一个重要组成部分，和自然界的现象有很大的不同。自然界的现象基本上都按其本身的机制机理形成和发展的，容易通过实验解剖等方法来被人们掌握。但是人类社会的经济现象就大不一样，它们是由人的活动而形成的，复杂多样，变化多端，没有任何实验的方法可以来准确的研究。因此我们就只有借助于统计学，通过统计分析社会经济的各种数据，我们就可以发现社会的经济问题，为经济学的研究提供了素材。这就是所谓的理论源于实践。
同时，统计学也是检验经济学的理论是否符合客观事物的发展规律的重要工具。实践是检验真理的唯一标准。运用各种经济理论所制定的方针政策、计划方案的是否正确，是否符合实际，能否达到预期的目的，只有依靠实践来检验，然而对实践要取得了解，又只能依靠统计。统计是沟通经济学与实际的一个重要桥梁。没有统计学，就没有经济学今天的发展。
正因为经济学和统计学这样密切的关系，我意识到，光学好经济学理论知识是不够的，我必须还要同时学好统计学。不然的话，我的经济学是无法深入研究下去的，这些知识是没有生命力的，它们不能从现实生活中补充新鲜的养分和空气。
三）统计学的历史
从马克思主义哲学中，我们可以知道学习、研究都不能缺少历史观，只有清楚地了解历史才可能深入地研究。学习统计也是一样，我们必须要清楚统计学的发展历史才能全面深入地学习统计学。在课堂上我学习了一些统计学的历史，下来过后我又自己找资料了解了一下。一下说一下我的理解。
统计学的发展分为两个阶段古典统计学和近现代统计学。
古典统计学出现于17世纪，一般说，古典统计学有两个来源，按时间顺序，先有德国的国势学派，继有英国的.政治算术学派，最后汇合而成为古典统计学。国势学派的代表人物康令，他以叙述国家显著事项和国家政策关系为内容，在大学开设了“国势学”课程。主要继承人阿亨瓦尔继续开设“国势学”，并于1749年首次使用统计学来代替国势学，认为统计学是关于各国基本制度的学问，是一个国家显著事项的整体。但它缺乏数字内容，用文字表述。
政治算术学派产生于英国，代表人物是威廉。配弟，政治算数学派是用数字来表述，取用数字、重量和尺度来计量，并配以朴素的图表，这与现代统计学的方法和内容相同。但是他却没有用统计学这个名称。古典统计学是以研究国家显著事项，包括人口、领土、财政、军事、政治、法律等出发而产生的，即以社会经济现象为研究对象，并且通过数量来表示。因而古典统计学实际就是社会统计学或社会经济统计学。
凯特莱把概率论引入统计学之后的统计学，称之为近现代统计学。近现代统计学是古典统计学的继承和发展，是古典统计学的延伸。他根据概率论为基础的大数定律，提出了大量观察法，进行统计资料的收集和研究，可以消灭误差和控制误差，从数量上揭明其运动规律，加以分析和运用。凯特莱开创了统计理论和应用的新领域，但当时并没有给以确切的名称，直到1867年德国数学家威特斯坦才把它定名为数理统计学。
四）统计学的一些基本理论
通过这门课的学习，我了解了统计学的基本论理。刚开始接触一门学科，都必须了解大量的术语，统计学也是一样。学习这门课的开始两三周我都感到比较痛苦，因为我们学习的都是一些统计学的基本的术语，对于这些枯燥的术语，我甚至感到一些头疼，下来都不想去看书。但是，我也知道这是学好一门课所最基本的要求，所以我还是尽量记住了这些。
统计主要分为了理论统计和应用统计，其中理论统计又分为了描述统计和推断统计。顾名思义，理论统计是研究统计的一般理论和方法的，而应用统计运用在某一特定领域的统计问题，它可以和各种学科结合起来，如人口统计学、心理统计学、教育统计学、社会统计学、卫生统计学、地质统计学等等，应用统计学有更广泛的用途，但是应用统计学的发展又和理论统计学的发展有着密切的关系。
统计学的分析法有很多，如大量观察法、分组法、综合分析法、统计模型法、归纳推断法等等。
统计的研究对象是同类事物所构成的总体的数量特征，因为只有是同类事物才有相同的数量特征，才有一定的规律。其中这些统计需要研究的全部事物的总体就是统计总体。它具有客观性、大量性、同质性、变异性、相对性等特征。而由于它有大量性，所以在研究的时候经常不能把所有的总体单位都进行调查研究，所以需要抽取一部分出来研究，然后通过样本的特征去推断总体的数量特征，这部分总体单位所构成的整体就是样本，它具有随机性的特点。这个过程体现了一种科学的精神，如何抽取样本，如何控制样本的代表性误差，如何从样本推断总体，每一个环节都需要运用科学的方法，谨慎地进行。
统计数据是总体或总体单位某一特征的具体表现，是统计工作的成果。它分为定性数据和定量数据，原始数据和综合数据，截面数据和时序数据。说明统计特征的概念与具体数字称为指标，他由指标名称和指标数值构成。数据的计量尺度分为四个层次，定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。对于统计数据的获得要经过2个步骤：统计数据的搜集、统计数据的整理。
前面提到了需要抽取一部分总本单位来作为样本，抽样方法有重复抽样和不重复抽样，抽样组织方式分为简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和整群抽样。它们各有各的科学性，各有各的适用条件，应该根据具体的情况来反映。而选用了不同的抽样方法和组织方式都回对应不同的抽样误差的计算、抽样估计的计算、总体参数的检验、方差分析和回归分析。
最后，我想谈谈我学习这门课程的一些心得。在学习统计学之前，我一直把统计学看成另外一种数学，但是学习之后我才发现它和数学有很大的不同。统计学更加地贴近实际，我们在学习中必须紧密联系到它的现实意义，比如做完了数据分析，我们不能像数学那样就完了，我们必须要理解分析出来的数据所具有的实际的经济意义，这样我们的分析才有意义。
当然我也看到了统计学和数学的紧密联系，统计中会用大量的数学工具，所以必须要复习一下相关的数学知识，这样才能在学习中灵活运用。
学习统计学，我们不能零散的学习，而是需要从系统的，比较的角度来学习。比如当我们学到抽样的平均误差、抽样的极限误差、置信区间的计算时，我们就需要比较不同的抽样方法，不同的抽样组织方式的计算，它们之间的异同点。同样在学习假设检验时也一样，要对单个总体、两个总体和多总体的情况进行比较，对均值、方差、成数的各种前提条件进行比较。要多总结，这样才容易理解记忆，把多个公式化成很少的公式，减轻记忆的负担。另外在做题的时候一定要弄清楚题目中所给出的前提条件，对应到不同的计算方法。
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