统计学课程心得体会

老地方整理的统计学课程心得体会（精选4篇），希望这些优秀内容，能够帮助到大家。

统计学课程心得体会 篇1

在两天的统计学实验学习中，加深了对统计数据知识的理解和掌握，同时也对Excel操作软件的应用。下面是我这次实验的一些心得和体会。

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础。

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。

统计学课程心得体会 篇2

经过对统计学专题的学习，我对于统计学有了更加深入的了解。统计学运用的范围十分广泛，可以说几乎每个领域都会用到统计学来作为研究工具。20xx年1-12期的《经济研究》中对统计工具有这样的概括：“百分之百有模型，百分之九十有实证。所谓实证，就是运用统计工具。”可见其应用范围之广泛。在这几次课的学习中，我从以下几个方面对统计学有了进一步的认识。

一、最基本的统计方法

统计被用做统计工具来解决许许多多的问题。我们可以从其叫什么、有什么用和怎么用的角度来有效学习统计工具。我们要对所搜集的数据进行合理的整理，从中分析出我们想要的结论。我们建立一元或多元的回归模型，对其回归结果进行分析，异方差性、自相关性、多重共线性、假设检验等等。而所建立的模型的种类也有很多，针对不同的研究对象采用不同的回归模型，例如：横截面回归模型、面板模型、分位回归模型。另外，统计软件的应用在解决统计问题时也是十分必要的，能够使我们的研究过程更加便捷，省时省力，Eviews、SPSS、还有老师介绍的R软件等等。

二、统计学的应用领域十分广阔

从小学期对统计学的学习中，充分地体会到统计学应用领域的广泛性。 首先，统计学对我们的日常生活的影响十分有益。就像老师所举的一个生活中的例：怎样买旧车。国外的旧车市场很多，出国留学或访问的人有时话很少的钱就可以买一辆相当不错的车，开上几年也没问题，但运气不好时，开不了几天就这儿坏那儿坏的，修车的钱是买车钱的好几倍，还会带来很多麻烦。于是，为了帮助买旧车的人了解各种旧车的质量和性能，国外出版一种专门介绍各品牌旧车以及各年代不同车型各主要部件质量数据的旧车杂志。这样，想买旧车的人就会很轻松的通过杂志里的数据来判断应该购买哪种车型。而当中的数据就是我们统计归纳的结果。日常生活中还有许多问题会用到我们的统计学，能够使我们的生活更加便捷。

其次，统计学对公司的决策影响也十分有益。例如：如何使利润最大化。某牧场的管理者过去每年均饲养600头肉牛，现在市场上出现了一种小型肉牛，预计在同样面积的牧场上可以饲养750头。而且小型肉牛吃草量也较少。那么，销售利润哪个比较大就是管理者要解决的问题。管理者做了肉牛与小型肉牛的净利润分布表，再利用统计学的知识通过计算和对比判断出饲养小型肉牛净利润更加多。另外，公司还可以运用统计知识来选择最好的投资组合，工厂中也用统计学的知识来解决产品质量控制能否降低成本的问题。总而言之，统计学的知识使决策者能够更好地作出决策，并且获得最大的收益。

最后，对于整个社会而言，统计学在社会调查方面更加是必不可少的工具。对于离婚率的调查总结出了很多影响离婚的因素，对于身高的统计得到了身高与财富、权利及其他因素的关系，最令人感到意外的是，爱情统计学中对爱情所经历的三个阶段的分析竟然运用了大数定律。

统计学运用于方方面面，对我们的生活影响巨大并且都方便了我们的社会生活。

三、统计学的意义

人们习惯于运用指数来描述一些客观现象。指数是指所测量的一个变量对另一个特定变量的相对比率。指数被用来反应研究对象的变化方向和变化程度，连

续编制的指数序列可以反映事物发展变化的趋势。这对于我们了解这方面的现状及发展方向十分有利，有利于我们更好地预测未来，把握机会，克服将来可能遇到的障碍。

统计学在生产生活中有着极其广泛的应用，这已是不争的事实。统计学的应用涉及到了自然科学和社会科学的几乎所有领域，统计学的方法应用于生物学形成了生物统计学，应用于医学形成医疗卫生统计学。在管理学中有管理统计，在人口学中有人口统计等等。

总之，统计学的应用领域广阔，对于人们的生产生活、社会发展都具有十分重要的作用。

统计学课程心得体会 篇3

本人于20xx年11月5日至7日在教育部高校教师网络培训中心参加了为期三天的《统计学导论》精品课程培训，通过李勇教授详细的讲解该课程，作为该门课程的老师，我感觉收获颇丰。不论在专业课程的教学还是课程建设中，都有很大的帮助。现将通过参加本次培训对统计学课程教学的一些心得体会总结如下：

首先：要更新理念，转变策略，适应现代社会对教学的要求

大学教学工作在于“教书育人”，主旨在于育人，但仍需以教学作为前提。教学工作是学校的中心工作，是学校工作的主旨和主线。学校的一切工作都要围绕这个中心，实际教学工作中，要根据学生的心理特征和实际情况，灵活运用各种教学技巧和方法。发挥课堂教学的调控和组织能力;掌握现代教育技术，李教授给大家讲述了在教学中要运用多媒体教学的优势及必要性，在继续学习和实际教学中运用自如;自觉加强中外文化修养，拓宽知识面。同时，要根据教学目标、学生的需要以及当地客观条件，积极地和有创造性地探索有效的教学方法;不断对自己的教学行为进行反思，努力使自己成为具有创新精神的研究型教师。只有在吃透课标、深钻教材、研究学生的前提下，才能做到精心备课，在教学中胸有成竹和有的放矢。

其次，恰当的采用先进的教学方法

首先应该思考的就是运用多种教学方法来提高教学水平，但是在运用这些现代教学方法的同时不能忽略传统的教学方法，正如李教授所说，多媒体课件教学录像不能取代老师的作用，要根据课程的特点做到传统与现代教学方法相结合。再有，我们在教学过程中还可以采用其他教学方法，如互动式，教师引导学生讲;提问式;案例式;课内教学、课外辅导相结合;教师授课和师生研讨相结合;精读指定教材与泛读扩充性资料相结合等等，以便能够更好的来培养学生的自学能力，创新能力，口头表达能力，文字表达等综合能力。

再次，尽量结合经济管理的实际，设置一些应用性问题

根据经管类专业教学需要，我们可以在不同章节设置一些应用问题，可以将时下学生关心的经济数据与概率统计的知识相结合，引导学生理论联系实际。在讲解假设检验问题时，以我国人民币汇率的变化为例，可以让学生分析人民币汇率变化对于我国进出口的影响，以及对于各行业对外贸易波动性的影响;又或者提出近期的物价、房地产等热门话题，让学生去预测政策变化对于某一经济指标的影响。在实际应用过程中让学生去区分Z检验与t检验的差别，均值检验和方差检验的区别。为此可参考国家统计局网站、各地统计年鉴搜集相关数据，建立应用概率统计方向的题库。鼓励学生参加社会调查，并在学期末开设实验报告评讲课。

最后，明确了《统计学》精品课程的建设思路

通过浏览参观李勇教授建设的《统计学导论》精品课程网站和他对建设的国家级精品课程的讲解，对本人的统计学精品课程建设提供了有益的借鉴，相信经过本次培训，我校的统计学建设步伐将进一步加快，使广大学子受益。

总之，这次培训使我受益匪浅，使我更加的清楚的是作为一名教师，应该如何培养新时代的人才，应该如何不断的努力学习、研究和探讨教学理念、教学方法，来提高不断自身的教学水平和教育科学素质。

统计学课程心得体会 篇4

统计，从我的理解来看，就是为了探究某件事情，查询某种关系而去进行的数据收集，数据处理和数据分析。不同于以往的数学类课程，统计并不执着于数据的因果关系，更侧重于数据之间的相关关系，最近在读维克托的《大数据时代》，作者也在强调大数据时代是相关关系的时代。所以在这个信息爆炸的年代，统计在大数据中占有很重要的地位，尤其是在计算机的辅助下，我们可以对大样本甚至全体样本进行分析和处理，这就需要我们理解统计，可能不知道原理，但一定要知道在什么地方去运用何种方法。

先抛开以上观念不谈，这学期统计课最喜欢的还是老师在讲课的时候能够时刻把知识连贯起来，从来没有零零散散的讲过某个知识点。为什么会有中位数?它是用来干什么的?中位数和平均数的缺陷是什么?为什么会出现四分位点和箱图?为什么会这么做是我在课上感受最深也是受益最多的地方。

如今学完统计，我自认为能够很清楚的为了某项目的去做调查问卷，基于数据做出合理的处理和分析，然后多样化的表达出来，从而验证我的目的。因为我知道该在什么条件下去做什么分析，有什么缺陷需要做什么去补全。所以，感谢老师给了我一个完整的统计体系，即使以后觉得知识不够用时，我仍能够在当前体系继续完善它。

另外，我养成了看课件，看书先看目录和重点的习惯，以前在这方面做得不是很到位，总是觉得自己足够聪明，什么东西都是直接拿来看，看到好的便觉得不错，也不管整个体系是什么样子的。如今深刻觉得先把知识体系建好的好处，站在全局的角度看问题非常全面，好像在飞机上观察一个城市一般。这也是以前上课所欠缺的，我感觉以前的课程老师也很少注重这方面，总是说今天讲什么，没有前文，也没有后果。

以上两点我觉得比我收获整个统计体系的知识更重要，这是对我学习方法的进一步完善。之后将总结一下我在统计课上学到的知识。

首先是收集数据：其主要的方法就是调查问卷和从网上的数据库中去获得。这两种方式在前两次大作业中我们都尝试过了。现在网络很发达，调查问卷也可以直接发放到网上，也可以很方便的做分层和整群抽样调查。当时做调查问卷感悟最大的是怎样去让问题更有吸引力，我们对有个小组由于做了关于我是歌手这个非常火的题目，所以收到300多份问卷，而我们做的是有关考研班的调查问卷，所以收到的问卷才40多份。当数据收集到之后，一般来讲是做描述性统计，这是一种简单而又直白的，但却富

有表现力的展现方式。可以直接观察到各组之间的优劣和占总体的大小。当时我们组做得大作业是有关全世界各国GDP的。条形图能够反应各国之间的差异，我们很明显能够看到美国的GDP大概是中国的两倍。而通过饼图，最直观的感受是美国GDP占全世界的四分之一，这是个体与总体的比较。

频率表

定性分析条形图

饼图

描述性统计直方图

频率表

定量分析

Ogive

数值特征位置特征离散特征

形态特征

描述性统计下分为定性和定量，所用方法不是很一致，在定量的学习中，我们依次理解了平均数，中位数，四分位数，箱图，方差，标准差，变异系数，偏倚程度。这是一个渐进的过程，平均数对于偏态比较敏感，易受极值的影响，所以我们引用了中位数，相对而言受极值的影响较小。

而平均数和中位数都是一个确切的点，不能表示范围，所以我们有了四分位数，进而再表示为图形就是箱图。但是以上只能表现数据的位置特征，有些时候我们更关系数据的波动和密集程度，比如打靶的成绩。所以就有了方差和标准差，都是表示数据对于平均数的波动程度。对于身高和体重来讲，由于平均数的不同，所以对于不同数据，比如身高和体重，由于基数不一样，方差不一定越大越好，于是又有了变异系数，这样不用的数据也可以比较波动程度。通过位置特征和离散特征，我们就能够将数据的形态特征表现出来。

描述性统计是对单个变量内部特征的处理，从而得到关于单个变量的特性。描述性统计是剩下部分的基础，也就是假设检验和方差分析，或者说研究多变量的基础。

研究多个变量，首先，也是最重要的是验证变量是否符合正态分布。正态和非正态，意味着之后选取的方法将截然不同。正态将会以平均数作为核心，比如ANOVA,LSD等，

非正态则会以秩或者中位数作为核心，主要以sign检验，秩和检验，平均秩检验等非参检验。

方差分析也是一个渐进的的过程。ANOVA是只研究在一个因子下多方案的差异性，LSD就可以研究多个方案两两之间的差异性。之后就是在多个因子下，Block是研究多个无相互作用因子下方案的差异性，factorialexperiment则是能够再在有相互作用下的因子下研究一个因子对于多个方案的差异性。

非参检验也是从最简单的中位数开始，从单变量开始拓展。秩和检验解决了多个方

案，并不配对的问题，比符号秩更具有普适性，但是精确度不如符号秩。K-W则是通过比较各样本和总体平均秩来判定多个方案是否存在差异性。

剩下的就只有相关性分析了，正态的时候用persion，非正态则用spearman，两者之间原理是一样的，只不过一个是用平均值，另一个使用中位数。我们在做军事建模的时候就选用了spearman。

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。