从统计学的发展趋势谈统计教育改革 (4).docx

从统计学的发展趋势谈统计教育改革摘要。要培养出新型的21世纪的人才统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。随着国家创新体系的建立统计创新工程已经提上议事日程统计创新包括两个方面一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育没有统计教育的创新就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势培养适应新世纪社会经济发展需要的人才是统计教育工作者必须面对的问题本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。一、统计学的基本发展趋势纵观统计学的发展状况与整个科学的发展趋势相似统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来有两个基本结合趋势。（一）统计学与实质性学科结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具它必须有其用武之地。否则统计方法就成为无源之水无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且从统计方法的形成历史看现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动例如最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析相关与回归源于生物学研究主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外从学科体系看统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的而是相交的如果将实质性学科看作是纵向的学科那么统计学就是一门横向的学科统计方法与相应的实质性学科相结合才产生了相应的统计学分支如统计学与经济学相结合产生了经济统计与教育学相结合产生了教育统计与生物学相结合产生了生物统计等而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支另一方面也是相应实质性学科的分支所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学同时属于经济学生物统计学不仅是统计学的分支也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此统计学与各门实质性学科的紧密结合不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式且更加注重应用研究。这个趋势说明。统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据因此财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程只有这样所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。（二）统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段数据处理手段的每一次飞跃都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性但由于计算工作量大使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展使得复杂的数据处理工作变得非常容易那些计算繁杂的统计方法的推广与应用由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（dss）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（datamining又译“数据掏金”）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛每年都要积累大量的数据大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量难以消化；信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没而是从中及时发现有用的知识提高信息利用率。”面对这一挑战数据挖掘和知识发现（dmkd）技术应运而生并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科它把人们对数据的应用从低层的简单查询提升到从数据中挖掘知识提供决策支持。在这种需求牵引下汇聚了不同领域的研究者尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者