导读：关于统计学论文怎么写？在毕业的时候，毕业生当下首要的任务就是进行毕业论文撰写，而大家应该也都知道论文写作并不是那么轻而易举的，必定会进行参考各种文献资料来进行论文自己的观点，本论文分类为经济论文，下面是小编为大家整理的几篇关于统计学论文范文供参考。
统计学论文2400字(一)：统计学课程教学中基本“统计术语”的教学设计论文
【摘要】统计术语是统计学语言的基础，正确理解基本的统计术语对学生学好统计课程来说非常重要。本文将从统计术语教学的角度，对三组统计术语的教学进行设计，希望有助于统计术语的教与学。在统计学课程中，基本的统计术语一般包括个体、总体和样本；变量和数据；参数和统计量等三组共7个统计学术语。这些术语构成了统计学这门学科的语言，将伴随统计学教学与学习的始终。
【关键词】统计学统计术语教学设计
一、个体、总体和样本
在统计学中，个体是指搜集数据的单个对象，可以是一个人、一个项目、一家企业、一个地区，或者是一个国家。总体是在研究范围之内的所有相关的个体组成。一个总体里面个体的数量，叫做总体容量，通常用大写的N表示。总体容量有多大，取决于你的研究范围。比如，你的研究范围只局限在一所高校里的大学生，那么这所高校的所有大学生数量就是总体容量，如果你的研究范围是一座城市里所有高校的在校大学生，那么总体的容量就会大很多。样本来自于总体，是由总体中的部分个体所组成。组成样本的个体一般都是从总体中随机抽样产生，这样的样本叫做随机样本，能够在一定程度上代表总体。样本是我们进行调查和收集数据的范围。在一个样本中，个体的数量叫做样本容量，通常用小写的n表示。样本容量一般比总体容量小很多（图1）。
我们可以再来看一幅图，理解个体、总体和样本的关系。在图中，每个人就是一个个体。正方形方框代表研究的范围，在方框内全部的个体构成了总体，总共有16人，即总体容量N=14。从总体中，我们随机抽取了4个人，并用圆圈包围，那么这4个人就组成了一个随机样本，样本容量n=4。
再举一个更加具体的例子来说明。例如要对某高校所有10000名学生每月生活费数量进行研究，那么该校的每一名学生就是一个个体。全校所有在校生构成了总体，总体容量N为10000。如果对其中的100名学生进行调查，收集他们每月生活费的数据，那么这100名学生就组成了一个样本，样本容量n为100。
二、变量和数据
第二组统计学术语，变量和数据。变量是指我们对个体所感兴趣的某些特征。比如为了了解青少年的身体发育情况，我们对个体的年龄、性别、身高、体重等特征就比较感兴趣。这里的年龄、性别、身高和体重就是变量。再比如我们想了解某个地区中小企业的经营现状，就会对中小企业的产值、销售额、利润、员工数量等特征感兴趣，所有这些特征就是一个个变量。数据是与变量相对应的，是变量的取值。变量的所有取值组成了一个数据集。比如我们对100名青少年的年龄、性别、身高和体重进行调查，会得到有关年龄、性别、身高和体重的各100个数据，共400个数据，这些数据共同组成了一个数据集。数据集通常存储在电子表格软件中，如存放在EXCEL工作表中，这样可以方便地对数据进行统计分析。在EXCEL工作表格中，通常每一列代表一个变量，每一行代表某个个体的观测值。如在“青少年发育特征数据集”的EXCEL工作表（表1）中，除第1列是个体编号之外，其他每列分别代表一个变量，分别是年龄、性别、身高和体重；除了第1行是变量名称之外，从第2行开始，每一行代表一个个体相应变量的数据，如编号为1的个体，年龄是13周岁，性别为男，身高为160厘米，体重为50千克等。
三、参数和统计量
在统计学中，参数是与总体相关的，又叫总体参数，它是对总体特征的概括性度量，其中总体特征是指我们关心的某个变量，因此，总体参数也就是有关总体某个变量的概括性度量。例如在我们研究范围内有1万名大学生，这1万名大学生构成了一个总体，我们对这些大学生的每月生活费是多少这一特征感兴趣，那么每月生活费就是研究中所涉及的一个变量。由于1万名大学生就有1万个数据，因此，我们需要用一些度量来概括这些数据的特征。比如用平均数，来了解所有学生每月生活费的总体情况，也可以用标准差，来了解所有学生之间每月生活费差异的大小。这里的平均数和标准差都是对某个变量所有数据的概括性度量，并且是基于总体的数据计算得出的，我们把它们叫做总体均值和总体标准差。它们都是属于总体参数。除了总体均值和总体标准差之外，总体方差和總体比率也是总体参数。因为计算总体参数需要总体中所有个体的数据，而获得全部个体的数据通常很困难，所以我们很难通过直接计算得到相关参数的值。因此，参数的取值一般是未知的，但参数的取值代表总体的某一重要信息，了解总体的信息是我们研究的目的所在，所以我们通常使用统计推断的方法，来获得未知参数的取值。
统计量是与样本相关的，又叫样本统计量，它是样本特征的概括性度量，是用来推断相应的总体参数的。比如在1万名大学生组成的总体中，我们随机抽取100名学生组成一个随机样本，样本容量为100。用这100名学生的每月生活费数据计算出来的平均数和标准差，分别叫做样本均值和样本标准差。它们都属于样本统计量。除了样本均值和样本标准差之外，样本方差和样本比率也是样本统计量。一般来说，样本容量远远小于总体容量，对样本中的个体进行调查和收集数据比较容易，因此可以直接计算得出样本统计量的值。但是要注意，我们研究问题的目的是要了解总体参数的信息，而不是样本统计量的信息。但样本统计量可以作为一个有效的工具或手段，用来推断相应总体参数的取值，从而达到我们的研究目的（图3）。
四、统计学基本术语教学的一个例子
根据统计学基本术语之间的逻辑关系（图4），以及研究的背景——研究本市四所高校共计45000名在校大学生每天玩手机游戏的时长问题，研究者对随机抽取的200名学生进行问卷调查。调查发现，这些学生平均每天玩手机游戏的时长是30分钟，要求学生回答在这项研究中，个体、总体、样本、变量、数据、参数和统计量等术语所指的具体内容。
统计学毕业论文范文模板(二)：新文科建设背景下统计学POPBL学习模式研究论文
[摘要]新文科建设为经管类专业人才培养提出了新的要求，以统计学教学为平台的多学科综合POPBL学习模式为培养具有实践性与职业性的经管类人才提供了思路。通过创设项目、分析项目、实践项目并评价反思，可以提高学生主动探究的能力，培养学生的创新能力、协作精神与解决问题的能力。对此，该文进行了专题研究。
[关键词]新文科；POPBL；学习模式
[基金项目]2019年度西北政法大学教学改革研究项目“‘新文科’背景下《统计学》POPBL跨学科学习模式研究”（XJY201907）
[作者简介]雎华蕾（1985—），女，陕西渭南人，博士，西北政法大学经济学院讲师，主要从事高校教师专业发展研究。
[中图分类号]G642.41[文献标识码]A[文章编号]1674-9324（2020）28-0316-02[收稿日期]2019-11-06
随着中国的经济发展进入新阶段，在新一轮科技革命与产业变革的大潮中涌现出了大量的新领域、新市场与新业态。未来，数据将出现前所未有的爆炸式增长。伴随着数据技术的推广与应用，社会经济活动越来越依赖基于数据的决策，人们日益享受数据带来的便利。统计学广泛应用于各行业领域，为社会经济活动提供了一套获取、分析并从数据中得出结论的方法，是经管类专业本科生开设的一门专业必修课，为经管类专业“新文科”建设提供了多学科融合的平台。
面向未来培养的“新文科”人才，应该是具有数据素养、能熟练地掌握数据分析工具，同时具有较强专业知识的复合型人才。本文尝试使用POPBL学习模式，以统计学教学为平台，构建跨学科的复合课程群，形成开放式的学习模式。现有教学模式中，各学科的学习体系是封闭的，学生很难将研究方法与其他专业知识融会贯通，造成了学生一方面不容易掌握统计学中的重要概念，将其内容、性质与背后的思想割裂开来；另一方面在学习专业课时不能灵活运用统计学的方法与思想处理问题。POPBL学习模式在一定程度上解决了这一系列问题，根据学生特点培养其职业素养与研究能力，满足了未来社会对不同层次的具备数据分析能力的“新文科”人才爆发式增长的需求。
本文尝试在建构主义等先进学习理论的指导下，以具体的社会经济问题为导向，以项目为组织，为学生营造真实的学习情境，注重数据分析能力对统计学教学的指导作用。以市场需求为导向，培养学生利用现代数据分析软件与数据资源的能力，帮助学生实现向具有数据分析能力的经济管理从业者、研究者身份的转换。
一、POPBL学习模式与传统教学模式的区别
在目前经管类专业的高等教育中，传统教学模式占主导地位，教学的主体是教师，在教学过程中具有绝对的权威[1]。学生的任务是按照教师提供的思路完成知识点的理解与识记。传统教学模式有利于学生系统地习得知识，但是学生缺乏主动与深入的思考，缺乏发现并解决问题的训练，缺乏创新性的学习。
POPBL学习模式被认为是“以学生为中心”教学模式的典范[2]。它以一个具体存在于社会的问题为导向，以相互协作的小组互动为组织模式，通过一系列综合而复杂的过程来完成学习。由两种学习模式的特点可以看出，POPBL学习模式非常适合统计学教学与其他经管类专业课程的跨学科融合。一方面，学科融合的教学改革需要POPBL这样的项目化教学模式，该模式迎合了市场对经管类人才跨学科、综合性的培养需求；另一方面，基于项目的学习需要人与环境互动，在相互协作中完成项目命题，有利于学生适应未来可能面对的复杂工作环境[3]（P128-130）。
二、POPBL学习模式的构建与运行—以统计学为例
（一）POPBL学习模式的构建
在统计学POPBL学习中，通过教师的优化改造形成项目化课程。教师之间协作配合创设项目，学生以项目工作为驱动，灵活地运用统计学提供的方法，通过团队协作去分析和解决实际问题，多元化评价并反思学习效果，将经验迭代升级后运用到下一轮项目学习中[4]。
（二）POPBL学习模式的运行
1.创设项目。在项目创设阶段，需要教师投入大量精力，统计学与其他专业课教师需要交流协作。创设项目首先要以学生对知识点的掌握程度为依据。进入项目学习之前需要学生具备一定的专业课知识储备，在课前应观看统计学教学视频，按照自己的节奏安排学习并参与测试，发现并总结自己的不足，总结学习重难点后，与同学进行初步讨论。共性问题由教师在课堂上集体解决，学生习得盲区与薄弱环节也应为项目创设关注的重点，实现学生需求与教师教学内容的统一[5]。
项目创设还需充分考虑学生的专业特征、学习能力、兴趣意愿及社会对人才的需求等因素。通过共情，设置学生认同程度较高的项目，并且能够通过项目引出与学生专业相关的原理与概念，使用统计学所提供的研究方法分析解决[6]。在符合学生学习能力与认知水平的条件下，项目所体现出的问题应足够复杂，激发学生探究问题的热情与动机。
2.分析项目。项目化课程为学生提供了跨学科分析问题的知识储备，创设项目工作为学生提供了非良构问题。学生需要在这个环节分析项目，通过知识沟通和信息共享，最终形成对项目的总体认识，并找到解决项目问题的关键。每个小组可能会由于专业背景及兴趣的差异，看待项目的角度也不同，选择的问题也不同。每个小组成员由于在小组中扮演的角色不同，待解决的子问题也各不相同。
教师在其中扮演的是“引导者”角色而不是“主导者”角色。教师要根据不同小组及小组成员的特點“因材施教”，采取不同的方法引导学生逐渐形成分析解决问题的能力。如对本身比较活跃的小组，可以引导学生进行头脑风暴；对思辨能力比较强的小组，可以通过设置问题或追问的方法引导学生开展长链条的逻辑思维。
3.实践项目。POPBL的学习模式之所以区别于传统的教学模式，关键在于实践项目环节。在这一环节中，学生将习得的知识点与项目相结合，完成发现—分析—解决问题的过程。统计学很好地体现了“工具”作用，与其他经管类专业课程相结合，发挥跨学科学习的实践性、应用性和协作性等优势。统计学学习的特点在于理论方法发展快，软件种类繁多，更新换代快，不同类型的软件侧重于解决不同的问题。因此在项目实践时，学生团队需要从专业课程的理论出发，选择和验证统计学方法与工具的适用性。这必然要求团队成员进一步分析问题、细化分解任务，在这一过程中，学生会对已掌握的知识进行应用与巩固，并不断习得新知识，获得解决问题的能力与信心，修正并完善知识体系与核心素养。
4.评价反思。POPBL学习模式的评价反思形式多样灵活，并不一定局限在学期结束或者项目结束，而是存在于项目各个环节的始终；评价人也不仅仅是老师，还包括团队、成员及学习者；项目开始前的自评、项目完成后的报告及学习结束后的综合考评等多种评价形式，伴随项目的推进，学习小组成员与学习者对项目的认识、方案的调整与选择都能够形成自己的看法。POPBL学习模式中的评价反思并不是一个项目的终结，其更体现了学习者的自我对话与深层成长，在完成项目的过程中实现知识的内化，并在下一个项目学习的循环中实现迭代。
三、结论
将POPBL学习模式运用于经管类专业统计学与其他专业课程的协同教学，为学生提供了解决项目任务的真实情景，让学生在探索与实践中完成了知识的内化，帮助学生迅速地适应、满足了社会和市场的需求[7]。高等教育应大胆尝试教学模式改革，用新的教学思路与教学方法实现学生需求与教师教学的统一。通过POPBL的学习模式，学生不仅更好地掌握了专业知识与方法，还建立了专业知识结构与知识共享通道，培养了主动探究问题、批判性分析问题、灵活解决问题的能力和素养，无论对职业化还是研究型人才的培养都有所助益。
