统计学心得体会篇一

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。

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。

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。

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。

统计学心得体会篇二

统计学作为一门应用性极强的学科，是现代社会各个领域的重要工具之一。学习统计学既是我个人的兴趣所在，也是我在职业发展中必不可少的技能。在学习统计的过程中，我深深体会到了统计学的魅力和重要性。通过不断的学习和实践，我逐渐明白了学习统计的方法和技巧，同时也感受到了统计学对于社会和个人的重要作用。

首先，学习统计要善于使用数学工具。统计学是一门涉及大量数据和计算的学科，基础的数学知识是必不可少的。数学不仅仅是统计学的基础，更是统计分析和推理的核心。比如，理解和应用概率论和数理统计的基本概念，需要对数学的逻辑思维和推理能力有一定的要求。在学习过程中，我注重巩固数学基础，不断参与数学问题的思考和解决，提高了自己的数学素养，从而更好地理解和应用统计学知识。

其次，学习统计要重视实际应用。统计学不仅仅是一门理论学科，更是实践性非常强的工具。在学习统计的过程中，我们需要学习如何将统计学知识应用于实际问题的解决中，并能正确地理解和解读统计结果。比如，在分析社会经济数据时，我们需要了解数据的采集、整理、分析的过程，并能够根据实际情况选择合适的统计方法和模型。在我自己的学习过程中，我注重与实际问题相结合，通过参与实际项目和案例分析，将统计学知识应用于实践中，提高了自己的实际操作能力。

再次，学习统计要注重数据分析技巧的培养。统计学的核心是数据的收集、整理、分析和解释，因此具备一定的数据分析能力是学习统计的关键。在学习过程中，我注重培养对数据进行有效分析和解读的能力，例如熟练掌握各种统计软件的使用，能够正确选择和运用合适的数据分析方法和技巧。同时，我也注重对数据质量和结果的可信度进行评估，提高了自己的数据分析水平，并能够准确地从数据中提取有价值的信息。

最后，学习统计要保持积极的学习态度和持续的学习动力。统计学作为一门发展快速的学科，涉及的内容广泛而多样。在学习过程中，我们需要保持积极的学习态度，不断地学习和更新自己的知识。同时，我们也需要持续不断地提高自己的学习动力，通过参加学术交流、读书写作等方式，拓宽自己的学术视野，深入了解统计学的最新发展和研究趋势。我的学习过程中，我会定期参加学术会议和学习班，与专业人士交流和互动，不断深化自己对统计学的理解，更新自己的知识。

总的来说，学习统计是一项挑战和机遇并存的任务。通过学习统计学，我深刻认识到它在现代社会中的重要性和发展前景。在今后的学习和工作中，我将继续注重数学基础的巩固，通过实际应用和数据分析技巧的培养，不断提高自己的统计学水平和实际操作能力。同时，我还将保持积极的学习态度和持续的学习动力，不断学习和更新自己的知识，为更好地应对现代社会的统计需求做好准备。

统计学心得体会篇三

修订后的《中华人民共和国统计法》从20xx年1月1日起正式施行。这次修订是我国统计立法史上的第二次修订，是统计法制建设上的历史性进步。为了认真贯彻执行新《统计法》，调查监测中心迅速组织开展了新《统计法》学习活动。在学习过程中，大家认真讨论了新《统计法》的细则，与原《统计法》进行了细致的对比，并对实际工作中如何运用好新《统计法》，如何维护好法律赋予统计人的责任和义务畅谈了自己的认识和体会。

修订后的《统计法》从保障统计数据质量、防止行政干预、强化统计责任、明确项目审批权限、加大处罚力度等方面作出了一系列有针对性的规定，这些新规定是我们学习的重要内容。通过学习，大家认为新《统计法》具有以下几个鲜明的特点：一是更加重视统计活动各参与方权力与责任、权利与义务的平衡；二是更加重视统计工作过程的管理；三是更加重视可操作性；四是更加注重国际通行规则。此外，大家在全面了解熟悉《统计违法违纪行为处分规定》的基础上，还学习了该处分规定的三个方面；案件移送制度、对统计数据弄虚作假行为的处分、对随意公布统计数据行为的处分。通过学习，加深了大家对上述两个规范性法律文件的了解，增强了大家依法统计的意识和能力。

我们认为，要做好调查监测中心所从事的业务工作，在地区经济社会发展考核评价、城乡抽样调查及各项专项调查工作中，就必须做到懂法、守法、用法，在以新《统计法》为中心的统计法律制度框架内开展各项统计调查监测工作。在实际工作中，为最大限度发挥统计法的作用，必须做好两方面的工作：首先，要切实提高思想认识，切实抓好《统计法》的贯彻执行，确保统计调查数据质量，坚决维护政府统计调查数据的公信力；熟练掌握统计工作的基本原则，掌握依法统计的.基本要求，掌握开展各项统计活动的基本规范，牢固树立法律至上的观念。其次，要加大统计执法检查工作力度，运用法律武器为考核评价和抽样调查工作保驾护航；在学习好新《统计法》的基础上，关键是要执行好，对一切违法行为，不管涉及什么单位、什么人，坚决依法查处，维护统计法律的尊严。

新《统计法》的实施为统计工作的开展提供了法律保障，这是我们做好各项统计调查监测工作的有力武器。通过学习，大家掌握了新《统计法》的精神实质，进一步增强了守法意识、执法意识、程序意识、服务意识和保密意识。作为统计工作者，大家深感贯彻落实新《统计法》责任重大，并一致表示，在今后的统计工作中要严格执行新《统计法》所规定的各项基本准则和各项制度，有效运用法律赋予的权力，切实做到依法规范统计工作，促进统计调查监测工作的科学发展。

统计学心得体会篇四

生物统计学作为一门应用数学科学，广泛应用于医学、生物学及其他相关领域中，对于研究者来说是一门必修的课程。在我学习生物统计学的过程中，我深刻体会到了它的重要性和实用性。通过学习，我掌握了统计学中的基本概念和方法，进一步培养了逻辑思维和数据分析的能力。在这篇文章中，我将分享我学习生物统计学的心得体会，以及它对我的个人成长和未来职业发展的意义。

首先，学习生物统计学对于我个人来说是一次挑战，但也是一次机遇。作为一个非数学专业的学生，在开始学习生物统计学之前，我对于这门学科几乎一无所知。然而，通过课堂学习和自主阅读，我逐渐了解了生物统计学的核心概念和常用方法。例如，我学习了如何计算均值、方差和标准差等基本统计量，以及如何运用t检验和方差分析来进行假设检验。这些学习过程对我来说是一次极大的挑战，但是同时也为我带来了新的机遇。通过不断努力，我逐渐掌握了这些方法，并能够将其应用于实际问题中。这种学习经历让我明白了只要付出足够的努力和时间，我就能够克服自己认为不可能攻克的难题。

其次，学习生物统计学培养了我准确且严谨的逻辑思维能力。生物统计学是一门十分严谨的学科，任何一个步骤的错误都可能导致结果的失真。在学习过程中，我学会了如何设计合理的实验、选择合适的样本容量以及正确处理数据。每一个步骤都需要我深思熟虑，以确保结果的准确性和可靠性。这种严谨的思维方式不仅对于生物统计学的学习非常重要，也对于我的学习和工作中其他领域有着积极的影响。比如，在撰写学术论文和做实验研究时，我能够遵循科学的方法和合理的逻辑，从而提高我工作的质量和效率。

此外，学习生物统计学也深刻地影响了我的数据分析能力。在现代科学研究中，处理和分析海量的数据是非常常见的任务。而生物统计学恰恰提供了一系列有效的方法和技巧来处理和分析这些数据。通过学习生物统计学，我了解了如何通过描述性统计分析来获取数据的特征和分布情况，以及如何利用回归分析和相关性分析来发现变量间的关联关系。这些数据分析的技能对于我的职业发展尤为重要。无论是在学术研究领域还是在工业界，都需要有良好的数据分析能力来解决实际问题和做出科学决策。掌握了生物统计学，我有了更多的机会在未来的工作中出彩。

总之，学习生物统计学带给我了许多宝贵的经验和体会。通过克服挑战、培养逻辑思维和提高数据分析能力，我成长为一个更加全面的学生和专业人士。未来，我将继

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