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概率统计的论文文献

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概率统计的论文文献

概率论与数理统计课程的改革与实践论文

摘要: 讨论了概率论与数理统计课程教学改革的必要性与重要性,提出了课程改革的思路与原则,并总结了该课程改革与实践取得的效果。

Abstract: The necessity and importance of teaching reform of the course of probability and mathematical statistics were discussed, ideas and principles of curriculum reform were put forward, and the achieved effect of this curriculum’s reform and practice was summarized.

关键词: 概率论与数理统计;改革;实践

Key words: probability and mathematical statistics; reform; practice

概率论与数理统计是工程、人文、经济、社会等领域研究和处理随机现象的一门重要的随机数学,是目前数学专业大学本科阶段乃至其它理工类专业的唯一一门随机数学的必修课。自上个世纪六十年代引入大学课堂以来,它对于传承人类科学文明、培养人才的综合素质能力、解决实际问题的实践动手能力等起到了非常重要的作用。在信息社会高度发达的今天,随机数学的基本理论与方法作为信息采集、加工、利用的重要的理论基础和方法论基础,已经成为现代专业人才重要的必不可少的知识构成。文献[1-3]对该课程的改革与实践进行了探讨。本文就该课程的特点,结合我院(系)学生的特点就该课程改革与实践的必要性,具体思路与原则,以及改革实践的效果做一探讨。

1 概率论与数理统计课程教学改革的必要性与重要性

教学内容、手段、方法的陈旧反映出教育思想的落后,转变教育思想和更新教育观念是进行一切改革的先导。传统的数学教育理念重视教学过程的理论性,严谨性,逻辑性。但对于学生应用数学的理论和方法解决实际问题能力的培养从教和学两个侧面有所忽视。

现在,有一种流行的教育教学方法称为“案例教学”。“案例教学”就是通过实际问题的描述、假设、建模与求解,演示理论与方法的应用过程。数学上,这样的教学方式就是所谓的‘问题解决’的数学建模的思想。这种方法不拘泥于对理论和方法的阐述,更注重对理论与方法的实际应用过程的展示:包括问题的描述、所涉及的变量及其相互关系、问题的假设与简化、问题的数学模型的建立与求解。

信息社会的加速来临,在实际生活和科技工作中,海量、庞杂的数据不断产生,但是有用的信息并不会自动生成,它需要数学工作者利用数据采集、整理、分析与处理的工具,去发现有用的信息,以解决实际问题。数据采集与信息分析与处理的数学基础就是《概率论与数理统计》这门数学类专业的必修课程,这也是其它理工科专业的一门必修课程,只是对数学专业的`要求既注重理论又兼顾方法的实际应用,而对其它理工科专业,这门课程主要注重方法的应用。

但是,《概率论与数理统计》这门课程不同于以往学习的确定性数学,对于第一次接触这门课程的学生,理解起来会很困难,更不用说去利用它去进行统计数据的采集、整理、处理、分析等。因此,单从这点考虑,我们就有必要对其教学方法、手段等进行改革。从本门课程的应用目的角度来考虑,也必须进行改革,以增加实践性教学环节,培养学生应用概率论与数理统计的理论和方法解决实际问题的能力。

从培养学生利用数学的理论和方法、基于统计数据,建立和求解数学模型的能力的角度看,这完全符合现代大众化高等教育的目的,也符合我校的办学指导思想。

《概率论与数理统计》是其它随机数学的理论和方法的基础,这些课程是:多元统计分析、时间序列分析、随机过程,基于支持向量机的现代非参数统计学习方法等,为了这些知识和方法的学习与应用,我们也必须改变教学方式,为学生打下坚实继续学习的基础。

2 概率论与数理统计课程教学改革的思路与原则

通过以上的分析,我们认为概率论与数理统计课程的改革必须首先改变教学方法,抛弃那种古板的、填鸭式的、纯粹的重视逻辑推理而不重视应用的传统的教学观念,而采取不仅重视理论与方法的学习,为后继课程的学习打下良好基础,又能激发学生学习兴趣,同时还能培养学生应用所学理论和方法解决实际问题的能力的培养。

因此,概率论与数理统计课程的改革是一项系统工程,既要考虑课程本身理论与方法的学习,还要也兼顾后继课程的学习(有些课程是研究生的必修课),又要考虑学生应用理论与方法解决实际问题能力的培养,还要使得学生学习起来兴趣盎然。应用系统工程原理,从理论、实践、计算能力等全方位改革和建设,不能只重视某一个环节,而应从整体上思考。

在学时有限的约束条件下,我们必须改革教学内容,教学方法和教学手段,以期达到预期的改革目的。改革过程必须培养一批从事《概率论与数理统计》课程的课堂教学、实验教学的人才,积累改革的成果,不断总结经验。改革过程不会一番风顺,遇到非议也是可以理解的。但是,改革的决策一旦确定,就要毫不犹豫的进行下去。

3 概率论与数理统计课程教学改革的内容与措施

首先确定合理的教学学时,经过大家集思广益,制定了相应的教学大纲,使教学改革有法可依。为了达到上述改革目标,我们对教材的内容进行必要的增加和删减。由于,《概率论与数理统计》课程是大学生接触的第一门研究随机现象及其规律的数学学科,不同于以往的确定性数学,学生理解起来是相当困难的。为此,考虑到实际课时和课程的难度,在课堂教学中,借助于多媒体技术和计算机编程技术,增加了对一些随机现象的直观演示。删除掉一些陈旧的知识,比如关于一些定理的证明,或者保留这些证明,作为自学内容,提供给有能力学习的学生。这也起到因材施教的目的。经过多年的实践,编写了自己的教材《概率论与数理统计》(陕西师范大学出版社出版),该教材是国家面向21世纪规划教材。

为了达到培养学生利用计算机和数学软件,以及应用概率论与数理统计的理论和方法解决实际问题的能力,我们在自己编写的教材中,首次引入了SAS(Statistical Analysis Systems)高级程序设计语言。

为了使得课堂教学生动、有趣、直观以及指导学生的学习,我们研制开发了多媒体课件,并编写了与本门课程配套的课程学习指导教材。

为了达到培养学生的收集数据、整理数据、建立数学模型、利用相关的理论与方法解决实际问题的能力之目的,我们增加实践性教学环节。从1997级开始,我们在全国首次开设了《概率论与数理统计》的实验教学环节,并且编写相应实验教学大纲和实验指导书,使实验课有纲可循,有事可做而不流于形式。

为了培养学生的综合应用随机数学解决实际问题的能力,我们构建了以《概率论与数理统计》为核心的课程群,包括《多元统计分析》、《时间序列分析》、《教育测量与统计学》、《随机过程》、《数学模型与数学实验》、《数学软件》等选修课程,大大丰富了学生随机数学的理论与方法解决实际问题的数据处理与分析的能力及数学建模能力。

为了开拓学生的视野,在学年论文和毕业论文中,我们加强指导,向学生介绍了一种现代非参数统计学习方法:《基于支持向量机的统计学习方法》,将这种方法用于相关关系的学习中。

为了达到培养学生学习《概率论与数理统计》课程及其课程群的学习及其解决实际问题的能力,我们连续多年组织了对我校参加全国大学生数学建模竞赛的学生的培训工作,特别是随机数学解决实际问题能力的培养。

由于我们改革教学的内容,增加了实验教学环节,并注重学生平时能力的培养,所以我们改革考核方式:学生平时作业及考勤占总成绩的20%,实验占20%,课程考试占60%。

为了传承我们的改革成果,我们注意在改革中积累经验,培养人才,使我们的改革有了传承、继续推进的后备人才,形成本门课程及其课程群的年龄、学历层次和职称结构合理的教师队伍,有博士1个,硕士3个,学士5个;教授1个,副教授6个,讲师2个。

4 概率论与数理统计课程教学改革与实践的效果

通过几年来的改革实践,概率论与数理统计的教学取得了较显著的效果。教学内容、方法手段的改革增加了学生学习该课程的兴趣,使学生真正体会到该课程的内容在工农业生产以及科学研究中的应用价值,充分调动了学生学习的主动性,激发了学生的创造性思维,增加了学生应用概率统计方法解决实际问题的能力。该课程的改革与实践取得了良好的教学效果,提高了教学质量,得到了学生的认可和赞同,问卷调查表明90%以上的学生对现在的教学方式和考试方法给予肯定,大多数学生都认为概率统计课在各学科中有较重要的应用。说明同学们对该门课程的思想方法和应用性有了较深刻的认识,教学改革的总体方向是正确的。

随着本课程及相关课程的深入改革,有许多学生在学年论文及毕业论文的选题上倾向于采用《概率论与数理统计》课程的理论与方法。与本课程相关的多篇毕业论文被评为校级优秀论文

此外,本课程的任课教师还积极组织、培训、指导学生参加全国大学生数学建模竞赛并取得优异成绩。

参考文献:

[1]朱松涛.师专数学系《概率论与数理统计》课程教学的改革实践[J].数学通报,1998,(4).

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[3]陈新美等.《概率论与数理统计》教学改革与实践[J].湖南科技学院学报,2006,(11).

概率论与数理统计(第二版),周圣武、李金玉、周长新编,煤炭工业出版社参考文献:[1]盛 骤,谢式千,潘承毅.概概率论与数理统计.第3版.北京:高等教育出板社,2006.[2]贺兴才,童品苗,王纪林等.概率沦与数理统计.北京:科学出版社,2000.[3]章 昕.概率统计辅导.北京:科学技术文献出版社,2000.[4]陈希孺.概争论与数理统计.合肥:中国科学技术大学出版社,1992.[5]汪荣鑫.数理统计.西安:西安交通大学出版社,2002.[6]何晓群,刘文卿.应用回归分析.北京:中国人民大学出版社,2001.[7]韩芝隆.概率论与数理统计.·北京:化学工业出版社,2000.[8]王书林,鲍兰平,赵瑞清.概率论与数理统计.北京:科学出版社,2000.[9]曹振华,陈 平,胡跃清.概率论与数理统计.南京:东南大学出版社.2001.[10]魏振军.概率论与数理统计三十三讲.北京:中国统计出版社,2000.[11]刘嘉昆,工家生,张玉环.应用概率统计.北京:科学山版社,2004.[12]刘达民,程 岩.应用统计.北京:化学工业出版社,2004.[13]昊赣昌.概率沦与数理统计.北京:中国人民大学出版社,2006.[14]张德培,罗蕴玲.应用概率统计.北京:高等教育出版社,2000.[15]茆诗松,程依明,濮晓龙.概率论与数理统计教程.北京:高等教育出版社,2004.[16]沈恒范.概率论与数理统计教程.第4版.北京:高等教育出版社,2003.[17]庄楚强,何春雄.应用数理统计基础.广州:华南理工大学出版社,2006.

在统计学中,统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型,但可通过试验或直接由工业过程测定数据,经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ,欢迎大家阅读参考!

统计套利模型的理论综述与应用分析

【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的,在对历史数据分析的基础之上,估计相关变量的概率分布,并结合基本面数据对未来收益进行预测,发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性,使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益,理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级,本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。

【关键词】统计套利 成对交易 应用分析

一、统计套利模型的原理简介

统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券,通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性,那么一旦两者之间出现了背离的走势,而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正,从而可以产生套利机会。在统计套利实践中,当两者之间出现背离,那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票,在未来两者之间的价格背离得到纠正时,进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复,即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的,且其序列图波动在一定的范围之内),价格的背离是短期的,随着实践的推移,资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的,则可以构造统计套利交易的信号发现机制,该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票), 其市场价格之间存在着良好的相关性,价格往往表现为同向变化,从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。

二、统计套利模型交易策略与数据的处理

统计套利具 体操 作策略有很多,一般来说主要有成对/一篮子交易,多因素模型等,目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略,通常也叫利差交易,即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配,使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。

成对交易策略的实施主要有两个步骤:一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出,应当结合基本面与行业进行选股,这样才能保证策略收益,有效降低风险。比如银行,房地产,煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类,然后在进行协整检验,这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。

运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性,需要首先对股票价格序列进行平稳性检验,常用的检验方法是图示法和单位根检验法,图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图,从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列,而经过一阶差分后的时序图表现出随机性,则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定,单位根检验的方法很多,一般有DF,ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。

检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的,我们就可以对不同的股票序列进行协整检验,协整检验的方法主要有EG两步法,即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归,得到一阶残差,再对残差序列进行单位根检验,如果存在单位根,那么变量是不具有协整关系的,如果不存在单位根,则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外,还有Johansen检验,Gregory hansan法,自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验,可以判定股票价格序列之间的相关性,从而进行成对交易。

Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利,并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率,结果显示,股票间价格协整关系越高,进行统计套利的机会越多,潜在收益率也越高。

根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”,也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况:短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中,检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况,即不相关增量的研究,可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中,常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量,当这两个统计量在一定的置信度下,显著大于其临界水平时,说明该序列自相关,也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是:随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长,这些期间内增量是可以度量的。这样,在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差,如果股价的波动是随机游走的,则方差比接近于1;当存在正的自相关时,方差比大于1;当存在负的自相关是,方差比小于1。进行长期可预测性分析,由于时间跨度较大的时候,采用方差比进行检验的作用不是很明显,所以可以采用R/S分析,用Hurst指数度量其长期可预测性,Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的:

Ln[(R/S)N]=C+H*LnN

R/S 是重标极差,N为观察次数,H为Hurst指数,C为常数。当H>0.5时说,说明这些股票可能具有长期记忆性,但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列,还需要对其进行显著性检验。

无论是采用协整检验还是通过随机游走判断,其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系,这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。

进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据,但是最近研究发现,采用高频数据(如5分钟,10分钟,15分钟,20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价,而且如果两只股票价格价差比较大,需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价,20分钟收盘价,30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析,结果显示,使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中,用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池,使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。

三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性

Fama(1969)提出的有效市场假说,其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的,弱有效的,或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究,首先得出结论:统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据,对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验,结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔,陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验,采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔,魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正,提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。

四、结论

统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面:1.作为一种有效的交易策略,进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在,验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立,随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善,相信在我国会有比较广泛的应用与发展。

参考文献

[1] A.N. Burgess:A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.

[2]方昊.统计套利的理论模式及应用分析―基于中国封闭式基金市场的检验.统计与决策,2005,6月(下).

[3]马理,卢烨婷.沪深 300 股指期货期现套利的可行性研究―基于统计套利模型的实证.财贸研究,2011,1.

[4]吴桥林.基于沪深 300 股指期货的套利策略研究[D].中国优秀硕士学位论文.2009.

[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.

关于半参统计模型的估计研究

【摘要】随着数据模型技术的迅速发展,现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题,严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展,所以基于这种背景之下,学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法,并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型,因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术,对半参统计模型进行详细的探究与讨论。

【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据

本文以半参数模型为例,对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论,并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外,为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题,在误差为鞅差序列情形下,对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外,本文初步讨论了平衡参数的选取问题,并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论,同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。

一、概论

在日常生活当中,人们所采用的参数数据模型构造相对简单,所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差,例如在测量相对微小的物体,或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题:它不但能够消除或是降低测量中出现的误差,同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息,如果能改善,就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度,也对相关科学研究进行了有效补充。

举例来说,在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面,体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性,可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计,也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型,不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计,同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外,基于对称和不对称这两种情况,可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验,这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外,还受到某种特定因素的干扰,所以不能将其归入误差行列。另外,基于自变量测量存在一定误差,经常会导致在计算过程汇总,丢失很多重要信息。

二、半参数回归模型及其估计方法

这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的,在80年代逐渐发展并成熟起来。目前,这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。

半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间,其内容不仅囊括了线性部分,同时包含一些非参数部分,应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分,主要是函数关系,也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分,换句话就是对变量进行局部调整。因此,该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息,这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势,所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。

从其用途上来说,这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为:

三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用

纵向数据其优点就是可以提供许多条件,从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲,纵向数据其实是指对同一个个体,在不同时间以及不同地点之上,在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别,从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时,其观察值是相对独立的,因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势,同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中,不仅保留了其优点,并在此基础之上进行发展,实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂,所以很难进行参数化的建模。

另外,虽然线性模型的估计已经取得大量的成果,但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题,还能在百病态的矩阵时,提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先,对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照,可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型,然后,按线性模型处理,得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化,但是这种线性系数随着时间的变化而变化,根本求不出在同一个模型中,所有时间段上的样本,亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时,如果将它看作为随机变量,往往只能达到估计的作用,要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数,即模型中含有本质的非线性部分,就必须使用半参数线性模型。

另外就是指由各个部分组成的形态,研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体,对应的定量参数是维数,分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此,第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法,也称之为参数化估计法,是关于半参数模型的早期工作,就是对函数空间附施加一定的限制,主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的,而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据,同样的检验方法,也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。

四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差

(一)最小二乘法出现于18世纪末期

在当时科学研究中常常提出这样的问题:怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数,泛最小二乘法不如最小二乘法,但是当时使用最多的还是最小二乘法,其目的也就是为了估计参数。最小二乘法,在经过一段时间的研究和应用之后,逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型,同时在纵向数据半参数建模中,辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效,而且只要观测值很精确,那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时,很早就使用用最小二乘配置法,并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时,我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时,考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上,研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说,该方法只强调了整体误差要实现最小,而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中,需要特别注意。

(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分

半参模型在GPS相位观测中,其系统误差是影响高精度定位的主要因素,由于在解算之前模型存在一定误差,所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中,通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中,发现并恢复整周未知数,由于观测值在卫星和观测站之间,是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响,因此难于用参数表达。但是在平差计算中,差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少,但由于种种原因,依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差,则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型,对于有着光滑项的半参数模型,在既定附加的条件之下,能够提供一个线性函数的估计方法,从而将测值中的粗差消除掉。

另外这种方法除了在GPS测量中使用之外,还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下,尤其是数学界的理论研究,我们总是假定S是随机变量实际上,这种假设是合理的,近几年,我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果,而且因其形式相对简洁,又有较高适用性,所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。

通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用,说明了该法的成功性及实用性,从理论上说明了流行的自然样条估计方法,其实质是补偿最小二乘方法的特例,在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体,而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用,因此应被推广使用到研究半参数模型中来,不仅能够更及时,更加准确的进行误差的识别和提取,同时可以提高参数估计的精确度,是对当前半参数模型研究的有力补充。

五、 总结

文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容,并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外,为了解决纵向数据前提下,半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题,在误差为鞅差序列情形下,对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题,还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上,为迭代法提供了详细的理论说明,为实际应用提供了理论依据。

参考文献

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概率论统计的论文题目

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43 经济统计学早期思想发展简史 44 多元统计分析方法思想发展思想史 45 现代概率论思想发展简史 46 数理统计学早期思想发展简史 47 现代数理经济学发展简史 48 概率论早期思想发展简史 49 数理经济学早期思想发展简史 50 灰色理论在社会经济中的应用 51 现代经济统计学思想发展简史 52 现代数理统计学思想发展简史 53 社会统计学早期思想发展简史 54 现代社会统计学思想发展简史 55 中国汽车保有量定量研究 56 中国股市波动性定量研究 57 中国股票市场风险研究 58 中国收入差距研究 59 论统筹城乡与城乡差距 60 重庆市城乡差距定量研究 61 重庆汽车消费需求的动态分析与预测 62 灰色系统预测方法在我国私人汽车拥有量预测中的应用 63 旅游业对重庆市社会经济贡献的定量分析 64 房价上涨的成因及对策研究

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时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 G.E.P.Box 和 G.M.J enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 EViews5.0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。2.ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 0.05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 2.136479 - 4.161144 - 3.506374 - 3.183002 11.20582非平稳1 - 2.764521 - 4.165756 - 3.508508 - 3.184230 11.171892 - 2.101495 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512 11.180023 - 2.418890 - 4.175640 - 3.513075 - 3.186854 11.205434 - 2.230514 - 4.180911 - 3.515523 - 3.188259 11.27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 5.714836 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 5.448501 - 3.574446 - 2.923780 - 2.599925 - 1.536478 - 1.458512平稳 1 - 3.832346 - 3.577723 - 2.925169 - 2.600658 - 1.662966 - 1.5448712 - 3.398029 - 3.581152 - 2.926622 - 2.601424 - 1.770517 - 1.6115043 - 3.324520 - 3.584743 - 2.928142 - 2.602225 - 1.747432 - 1.546692图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 6.876% , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 1.536412 - 1.321820 - 1.135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 1.458445 - 1.282837 - 1.097119Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.AR(1) 0.586643 0.115236 5.090781 0.0000R- squared - 0.226023 Mean dependent var 0.104967Adjusted R- squared - 0.226023 S.D. dependent var 0.111688S.E. of regression 0.123668 Akaike info criterion - 1.321820Sumsquared resid 0.718807 Schwarz criterion - 1.282837Log likelihood 32.72369 Durbin-Watson stat 2.132697Inverted AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 4975.63 4904.72 - 1.436.8762003 5401.71 5125.82 - 5.122004 6309.92 5496.78 - 12.892005 6687.78 6374.83 - 4.682006 7497.00 6728.05 - 10.26年度 GDP 值 7497.00 8026.08 8359.59增长率(%) — 7.06 4.16表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28

应用概率统计学报

我国数学类的核心刊物主要有:1 数学学报2 数学研究与评论 3 数学年刊4 应用数学学报 5 计算数学 6 数学进展 7 数学杂志8 系统科学与数学 9 应用数学 10 应用概率统计 11 高等学校计算数学学报 12 高校应用数学学报 13 系统工程理论与实践 14 数学的实践与认识 15 数学物理学报 16 数理统计与应用概率 17 运筹学学报 18 工程数学学报 19 系统工程

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概率与统计论文范文

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[1]李晓康,郭三刚,. 概率论与数理统计课程的改革与实践[J]. 价值工程,2011,(7). [2]谷武扬,. 关于概率论与数理统计教材中数学期望的注解[J]. 淮阴师范学院教育科学论坛,2006,(3). [3]沈晓婧,周介南,. 概率论与数理统计课程改革的创新机制[J]. 高等数学研究,2011,(1). [4]郭淑妹,郭杰,张宁,. 浅谈《概率论与数理统计》教学[J]. 科技创新导报,2011,(9). [5]周铁军,李晨,王敏,. 概率论与数理统计精品课程建设的实践[J]. 成功(教育),2011,(3). [6]宗琮,. 财经类专业概率论与数理统计的教学方法探讨[J]. 科教文汇(上旬刊),2011,(1). [7]王淑玲,卓丽,. 概率论与数理统计的有效课堂教学[J]. 考试周刊,2011,(6). [8]朱学红,. 概率论与数理统计教学方法浅谈[J]. 中国科教创新导刊,2011,(2). [9]冯建中,谢朝荣,艾莉萍,. 《概率论与数理统计》分级教学研究[J]. 考试周刊,2011,(14). [10]周玲,罗党,张清年,. 浅谈概率论与数理统计教学中学生学习兴趣的培养[J]. 中国电力教育,2011,(7). 要哪篇?我发你邮箱

社会科学发展的进程中,统计学起了很大的推动作用。没有统计学,就没有现代的社会科学。下面是我为大家整理的统计学 教育 分析论文,供大家参考。

摘要:统计学是一门通用的 方法 论的科学,统计思想方法具有极其广泛的应用性。随着国家创新体系的建立,统计学的教育创新已经成为一个重要的议题。本文对统计学普及教育的创新问题进行一些探讨。

关键词:统计学;普及教育;创新

一、大规模的统计学普及教育势在必行

从世界发达国家的情况来看,都比较重视统计学和统计学教育。2006年6月,中国人民大学举办了“2006统计学国际论坛”,笔者参加了这一论坛,并专门就统计学普及教育问题向美国依利诺依大学何旭明教授了解了美国统计学教育的有关情况。何教授讲:“美国的高等院校几乎都开设《统计方法》选修课,而且学生中选《统计方法》课程的人数要多于选修《微积分》课程的人数,因为他们觉得统计更有用。”另外,从最近的英国、美国、日本以及港、台地区的中学教材来看,统计学与概率都是教学内容的重要组成部分,多数教材每个年级都有统计内容。

在国内,统计学也越来越受到重视。1993年12月,贺铿、袁卫两位教授提出的“大统计”的理念,在统计学界从认识上正趋于统一。1998年9月,教育部在将504个本科专业调整为249个的情况下,统计学从原来的二级学科反而被调整为理学类一级学科。这些都为统计学的发展和统计教育的大规模普及奠定了重要基础。

尽管如此,我国统计学教育与发达国家相比还是存在着很大的差距。我国所有的普通高等学校中,具有统计学专业或开设统计学课程的只有100多所,这与美国有成百上千所学校在提供统计教育的状况相比比例是较低的。从我国中学教材来看,统计的内容约占4%。相对上述国家的教科书来说比例也是较低的。

一个国家应用统计学知识的多少,反映一个国家的发达程度。随着我国社会主义市场经济和各项社会事业的快速发展,随着建设创新型国家战略目标的实施,随着高等教育的大众化进程,统计学提高教育和大规模的普及教育无疑都会得到长足发展。统计学教育也会在普及基础上进一步提高,在提高指导下进一步普及。因此笔者认为,较大规模的统计学普及教育已经势在必行。

二、高等院校是统计学普及教育的突破口

实际上,近年来我国的统计学教育已经开始突破统计学专业教育的界限,在一些理工农医以及社会学等大部分学科和专业中,开设了统计课程;统计知识还列入了中小学教学内容。这是可喜的,但笔者认为统计学普及教育还仅仅是初露端倪,大规模的统计学普及教育还未开始,还有许多工作要做。

目前,我国在一些 财经 类院校开设的基本是社会统计学,在理工类院校开设的基本是数理统计学,都还与“大统计”的理念和作为理学类一级学科的统计学存在着很大距离。中小学虽然在数学教材中加入了一些统计学的基本内容,但一方面比例较少,另一方面,据笔者了解,由于受应试教育和基层学校师资条件的制约,教育质量也还存在不少的问题。很多理科教师在大学仅学过数理统计课程,对抽样和描述统计的内容较生疏,因而感觉新教材内容体系较乱,内容不如老教材讲起来“顺溜”。于是知识可以传授给学生,也可以指导学生完成很多的练习题,但蕴涵在知识背后的统计思想能否也讲出来可能就要打很大的折扣了。

另外,国民的统计意识还不强,对统计学的认识也还不够,据笔者了解,一谈到统计,很多人就联想到统计局,联想到大量的统计数据和统计报表等。这些都说明,统计学的普及教育还任重道远。

大规模普及统计教育是一项浩大的系统工程,需要以强大的人力、物力、财力资源为基础。以人力资源为例,尽管我国有一支素质较高的统计学专家队伍,但由于他们承担着国家政府部门或科学研究机构的重要工作,因此显然不可能有过多的时间和精力从事大规模的普及教育工作。同样,国家目前也还不可能投入大量的物力和财力资源开展统计学的普及教育工作。那么,怎样解决人力、物力、财力的问题,开展大规模的统计学普及教育呢?

笔者认为,要进行全社会的统计学普及教育,首先应该在各类高等院校中普及统计学教育,即把高等院校作为统计学普及教育的突破口,而后推向全社会。各类高校现有专业教师可以承担统计学普及教育的教学工作,在学校教务部门的统一安排下,着力通过开设跨专业选修课的形式开展统计学普及教育。各类高等院校接受过统计学基础教育的成千上万名大学生会走向社会的众多工作岗位,他们会带着统计学的基本思想方法在各个岗位开花结果,同时也为他们进一步提高和继续进行全社会的统计学普及教育打下了基础。因此,把高等院校作为统计学普及教育的突破口是解决人力、物力、财力资源问题的最好方略和最佳途径。

当然,由中国统计教育学会、重点大学和一流专家牵头,以讲座班的形式开展对一般高等院校的师资培训工作,以研讨会的形式定期沟通和交流各高校统计学普及教育的情况和 经验 也是非常必要和重要的。

高等院校作为统计学普及教育的这个突破口一旦打开,全社会普及统计学教育的蓬勃局面也就很快到来了。笔者甚至认为,高等院校统计学普及教育的局面可能会很壮观,会受到学生的欢迎。

三、在高等院校进行统计学普及教育的一些思考

在各类高等院校中进行统计学普及教育实际上是相对现有教育体制来说的一项教育教学改革,是高等院校教学内容创新的一种尝试,需要领导的重视,教务部门的协调等基本条件作为保证。在这里,就有关教学指导思想和实施方法粗略地谈一下基本想法,以求抛砖引玉。

1、基本思想:将抽样技术、描述统计、概率初步、推断统计、非参数统计、 Excel 在统计分析中的应用结合在一起,并溶入案例教学,向学生较系统地介绍入门阶段最基本的统计思想和方法。

2、基本途径:通过在普通高等院校各专业开设《应用统计方法》选修课,解决统计意识的培养和统计方法普及教育问题,选修课一般为54~72学时为宜。

3、基本目标:各专业的学生通过《应用统计方法》的学习,初步树立统计意识,能够用基本的统计方法,借助于最普及的Excel统计分析软件解决工作中和生活中的实际问题。

4、教材选用:可以选用中国人民大学统计学院贾俊平等编著的《统计学》作为教材,也可以根据教学时间和 其它 具体情况,自编教材。

5、师资问题:各高等院校讲授统计学或者概率统计的教师承担统计学普及教育的教学工作,教务部门承担相关的教学管理工作都是没有太大问题的。当然教师很可能需要进行一些再学习,更新知识结构。例如,讲授概率统计的教师很可能需要学习实际的抽样技术和Excel统计分析软件的应用方法等。

6、学习评价:注重理论联系实际,将“学统计”转化为“做统计”,改革传统考试方法,通过撰写统计 报告 进行考核,从而使学生掌握从数据的收集、整理、分析、写出统计报告的全过程,提高教学效果。

在2004年8月教育部颁布的《普通高等院校本科教学工作水平评估方案(试行)》中,实践教学被视为专业建设与教学改革的重要方面,单独列为一项二级指标,强化了实践教学的地位。各类高等院校率先进行统计学教育的普及工作,不但增强了实践教学的环节,而且也为统计学的社会普及教育打开了突破口,是义不容辞的时代使命。同时,通过大规模地进行统计学普及教育,也会提高统计学在国民心目中的地位,提高统计工作者的社会地位,更重要的是可以提高适应社会主义市场经济的与世界发达国家接轨的国民基本科学素质。

参考文献:

[1]胡学锋.美国统计教育之考察[J].统计与决策.1997.12

[2]张国荣.在中国统计教育学会第四次会员代表大会开幕式上的讲话[J].统计教育,2004.4

[3]马赞军.大学统计学教学模式探讨[J].统计教育.2006.3[4]杨大成.统计 教学方法 当改[J].中国统计.2006.2

摘要:以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法,统计教学是一门艺术,艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时,统计教学会取得更好的教学效果。

关键词:统计学;教育

一、建构主义理论学生“学”的特点

建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析,认为学生学习有如下特点:

1、学生学习不是从零开始的,而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前,头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种 渠道 和自身的实践,对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法,建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形色色,共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的,它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程,还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。

2、学生学习知识是一个主体建构的过程,要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递,而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程,即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用,充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中,学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础,超越外部信息本身;另一方面,对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用,个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造,即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者,而是主动地建构信息,这种建构不可能由其他人代替。因此,教师不能直接将知识传递给学生,而是要组织、引导,使学生参与到整个学习过程中去。

3、学生学习既是个体建构过程,也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的,但社会性的相互作用也很重要,甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果(正如统计的特点具有社会性)。此外,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论,学习者可以通过相互沟通和交流,相互争辩和讨论,合作完成一定的任务,共同解决问题,从而形成更丰富、更灵活的理解。同时,学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体,从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此,课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用,“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。

二、建构主义理论教师“教”的特点

建构主义理论认为教师在课堂中的作用,可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。

1、教师是课堂教学的组织者,起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用,努力调动学生的积极性,帮助他们发现问题,进而去“解决问题”。

2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正,并用科学的原理和原则,给予正确的引导与指引。

3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生,也要注意提高学生的综合素质。

从辩证法的角度看,教学是一个不断发展的动态过程,教与学是对立统一的矛盾运动,随着教学活动的变化,矛盾的主要方面,或在教师,或在学生。分开来看,“教”的主体是教师,客体是学生,教师发挥主导作用,学生发挥能动作用;“学”的主体是学生,客体是教师,学生进行认识活动和实践活动,教师则对这些活动施加影响。合起来看,在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中,教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定,又在一定条件下相互转化的。因此,“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。

“基于学生为主体,教师为主导”的教学思想,在教学过程中,“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的,在和谐中不断向前发展。因此,按照“学与导和谐发展”的教学要求,教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时,可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。

(1)设置情境,提出问题,激发学生学习的兴趣和热情

教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边,体验到学习统计的价值,从而激发起学习统计的兴趣,萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织,让学生对学习统计产生学习兴趣,“热爱是最好的老师”,兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索,学生才能学有所长。(2)探索问题,增强学生主角意识,激励学生积极参与

“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听,教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题,分析问题,对各种信息进行加工转换,对新经验和旧经验进行综合概括,解释有关现象。在教学过程中,教师可以提供一定的支持和引导,设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索,教师允许学生从不同的角度去观察分析,允许学生用自己喜欢的方法学习,通过各自想法的交流、碰撞,发现学生有价值的建设性建议及方法 措施 ,及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差,使问题得到正确的解决。

(3)解决问题,培养学生创新能力,提高学生综合素质

在以往统计学教学中,我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件,能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用,教师在课堂中,就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来,关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动,使学生对学习统计产生兴趣,变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具,从而使学生在解决问题过程中,体验参与学习统计的快乐,享受成功解决实际问题的愉悦。

三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨

1、设计课堂教学新模式

统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法,对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块:研究统计学的一般问题,属于基础理论。第二模块:推断统计的理论与方法,相关与回归分析,属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块:时间序列分析与预测,统计指数与因素分析,统计综合评价,属于社会经济统计方法的特有问题,侧重于各种统计分析方法运用。两个层

反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下,教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念,以现代教育思想和学习理论为指导,利用多媒体等现代化技术优势,探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用,让学生主动地参与到获取知识的过程中去,做到:(1)合理处理好教材,创造性地使用教材,充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰,过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法,构建情景逼近式的教学模式,努力提高课堂教学效果。

2、设计课内课外相融共生的大课堂

课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识,还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料,以开阔视野,扩大知识面,吸取精华,为我所用,要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外,还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情,实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式;课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。

3、实行点、线、面、体相结合的大统计

“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时,注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。

4、充分发挥学生的主体作用

建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用,是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲,使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点,选择适当的教学方法,灵活运用适当的教学手段,设置悬念,使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家,教学中可以适当拓展,开阔学生的视野,影响学生的心智,塑造学生的灵魂,在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣;教师的教学语言要准确生动形象,善于设疑,启发学生思维,活跃课堂气氛,使学生充满求知思索的激情;做到理论联系实际,强化学习的动机,激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣,激励学生不断提高对自己能力的欲求,不断增强自己的学习信心,不断地在自我实现中超越自我。

5、设置情境,在交互中实现教学目标

学校是社会的一个细胞,是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面,一是师生之间的交互,二是学生之间的交互。建构主义认为,每个学习者都有自己的经验世界,不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、 辩论 等形式,促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”;从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互;从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源,调动学生的学习情趣,拓展学生的知识面,在交互中实现最佳的教学效果。

6、构建科学的考核评价体系

建构主义理论强调学习是诊断性学习和 反思 性学习和自主性学习,这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动,以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中,应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式,不断的反馈,使学生自己及时评价。同时,在学生成绩考试评定中,应采取了灵活的考试方式

笔试、有口试,也有设计方案和调查报告,笔试内容也应着重考核学生运用所学知识分析问题解决问题的能力,注重知识、能力和素质的综合评价。

以上探讨了在建构主义理论指导下统计学课堂教学方法,统计教学是一门艺术,艺无止境。相信当建构主义理论真正走进统计课堂教学时,统计教学会取得更好的教学效果。

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