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(1)所谓的统计学就是用来收集和分析信息和数据的一门科学艺术，它通常是通过对差别的个性进行深入探究，然后找出这些差异之间的一般规律，因此它通常被称为是将科学和艺术紧密联系起来的一架桥梁。统计学一般是利用概率论来建立相应的数学模型，将所要观察系统的数据全部收集起来，在通过科学系统的方法对数据进行量化的分析和整理，然后在通过所总结出来的信息进行科学的推断和预测，这样就可以为相关的决策提供较为完备和科学的参考依据。首先，统计学是进行数据研究的一门科学，这里的数据并非是指数学中存在的数据，也不是具有抽象性的数和形，而是指那些实际存在的数据、测量的数据、实验得出的数据。其次，统计学的研究方法通常是归纳推理的方法，而不是用演绎的方式。之所以采取的是归纳推理的方法而非演绎推理的方式，主要是因为通过演绎推理所得出的结论通常在前提中蕴含，这就会造成在推理的过程中不会对现有的前提进行突破，更不用说会出现较大的创新了。而归纳推理一般是通过从个别到一般，从抽样样本到整体的独具特色的研究方法。最后，统计学的研究并非是明确的，而是具有不确定性，正是基于它的不确定性，才促使统计学在研究的过程中通常会出现新的思想和理论。
(2)目前，统计学在各个学科中已经得到了较为广泛的应用。主要体现在以下几个方面：其一，统计学是一门科学系统的研究方法。每一种科学都是对客观事物潜在的规律进行研究的，规律需要在反复的实验中不断地重复出现才得以确立，这些规律通常都会重复出现，而那些不会重复出现的事物就不能作为科学研究的对象，比如说四季都在运转，不停的更替，这样才能在不断的重复中研究出变化的规律。统计学就是对不断变化的事物进行潜在规律研究的一门科学。所以，统计学是其他学科得以进行科学研究的基础，缺乏了统计学的科学研究是不能成功的，是缺乏新意的。其二，统计学是管理工作的最佳工具。正如同政治家离开了统计无法科学地施政一样，企业家一旦脱离了统计，那么他的决策就会存在着不合理性。每一项工作在进行管理之前都需要对整体有一个深入的了解，这样才能更好地掌握全局。所以，学好统计学就能够更好地开展任意的工作。
2财经类专业中统计学的改革发展与现况
我国的统计学相对于国外来说起步较晚，但是也得到了不断的发展和完善。尤其对于财经类的专业来说，统计学的定位和专业知识体系的改革和创新都要和其专业的主要学科协调和统一，这样才能更好地促进二者的和谐发展。因此，财经类专业统计学的改革应该建立在对统计学的具体应用的分析基础上，比如可以对统计学理论在社会经济中的有效运用进行实证分析。这是对统计学改革必须要坚持的一个基本原则，只要明确了统计学的发展方向和目标，才能更好地实现对统计学的改革，不断地对统计学进行完善。根据上述的结论，财经类专业的统计学改革主要从以下几个方面进行。
2.1财经类专业统计学的课程体系改革
根据相关教育学理论的规定，高等院校的专业教育的知识体系是通过它的课程设计来进行体现的。所以，随着教育改革的不断深入，财经类专业统计学在进行课程改革和设置的时候要严格贯彻以下指导思想：首先，要注意将理论和实际的管理进行有效的结合，比如可以将统计学的理论和经济管理的实践活动进行有效的结合，帮助学生更好地理解统计学；其次，要根据专业的主要应用领域和层次来安排统计学的课程，不仅要注重理论知识的灌输，同时还要强化技能性和操作性课程的比重；最后，要建立具有“参与型”的专业意识课程，并且打造相应的课程平台，这样就可以在实际的教学中实现统计学由“主导型”的课程体系逐步地向“参与型”的课程体系过渡。第一，要设置相应的通识教育课程。设置这一课程的主要目的在于，为培养统计学专业性的“参与型”人才打造基础平台。比如设置哲学课程，就可以为财经类专业的学生提供一种更为开阔和新颖的思维和研究方式；而开设数学、英语这些课程则主要是为了对学生以前学过的知识和方法进行巩固，另外，它还可以成为学习专业课程的一种工具；设置这些通识课程就可以更好地帮助学生进行统计学的学习。第二，设置科学合理的经济管理理论课程。由于财经类专业的学生将来所要面对的工作环境和研究领域主要是经济建设，为我国的经济发展培养出“参与型”的人才。所以作为统计学人才，他们不单单要掌握一定的经济管理方法，同时还需要有“参与型”的意识，在实践中获得更多的经验。由于经济管理理论的课程是非常复杂的，所以为了更好地帮助学生掌握和统计学相关的理论，在课程设置的时候就要有目的地选择那些和统计学关系最为密切的并且具有很强的实用价值的学科，来设置经济管理理论课程。第三，设置最佳的统计学专业课程。统计学作为一门研究型极强的科学方法，在对其进行课程设置的时候要从多方面进行综合的考虑，保证统计学的课程设计实现最佳的学习效果。在设置的时候要对以下方面进行综合的考虑：(1)选择最佳的统计方法论基础课程，以满足学生学习统计学的基本知识需求；(2)要设置相关的社会经济统计学基本理论，可以有效地实现对统计学知识的延伸；(3)选择出那些具有远大发展空间的行业的统计方法理论课程，帮学生通过实例来更好地学习统计学，并掌握一定的分析能力；(4)与宏观经济统计核算相关的课程。设置以上课程是由浅到深的渐进模式，不仅有效地将统计学的知识体系进行点与面的有效结合，同时也是对统计学“参与型”课程意识的重要体现。这样的课程设置，可以帮助学生更好地学习和掌握统计学。第四，注重技能性和操作性课程的设置。财经类专业的统计学在注重统计学理论学习的同时，还需要加强落实操性课程的设置，实现学与练的最完美的结合。技能性和操作性课程作为统计学课程最完备的补充，它的主要目的是对学生进行与统计学相关的实践或者操作性训练，帮助学生更好地巩固所学的统计学知识。同时，还可以借助相关的统计软件或者多媒体等对学生的技能性进行综合的训练，帮助学生练就熟练的技能。
2.2财经类专业统计学教材的改革
课程建设的核心部分就是教材建设，教材在统计学的学习和改革中占据着重要的地位。随着我国教育改革理念的深入开展以及教学大纲的不断修改，财经类专业统计学的教材也随着不断进行更新。统计学的内容会随着经济的发展变化而变化，它的内容会根据一定时期内国民经济核算体系最新的、最先进的研究成果来进行更新或者完善。与传统的统计学教材相比，目前的统计学教材具有以下显著特点：首先，教材的内容更为明确地突出大统计学的思维，并且彻底地与社会经济统计学的知识框架相脱离，这样就不用再受传统思维和知识框架的束缚，能够更好地对社会经济统计和数理统计这二者之间的关系进行协调；其次，将统计学研究的最新理论成果及时地补充进教材中，及时地对教材的知识进行更新和完善，并且对统计学的基本范畴进行了严格的规定，将那些没有实用价值的、一些标志性的概念全数删去，更加强调了变量这一概念。与此同时，教材还对统计学所要研究的目标、统计学与其他学科课程之间的关系进行了科学系统的论述，这样就可以让学生更加一目了然地对统计学的理论知识进行了解和掌握。最后，在统计学教材中加入了多种统计分析方法和对各种统计学分析方法原理的讨论，这样有助于帮助学生掌握更多的知识；另外，在统计学教材中还突出了对统计学基本思想的分析和探究，帮助学生更好地在实践中应用所学的理论知识，将学与练进行完美的结合。
2.3建设统计学试题库
随着统计学课程和教材的不断改革和完善，部分高校在完成以上两个环节的同时，还创新性地建设了统计学的试题库，并且积极地将这一板块进行补充和完善，使试题库建设取到了显著的成就，这样就可以为有效开展“考教分离”这一环节打下了坚实的基础。目前，我国高校的统计学试题库建设主要有两种：其一就是一种可以根据试题库内的试题进行随机的自由组合生成试卷的方式，这套试题里基本上包含有单项、多项选择题、填空题、判断题、简答题、论述题和计算题等多种类型的题型，并且所生成的试卷会覆盖统计学所学的全部知识，不会出现内容的重复或者遗漏。这类试题库主要是用来考察学生对知识的掌握程度和学习成果的，一般用于期末考试等。其二就是试题库的试卷都是已经生成的成套试题，这一类的题型基本上是以考察学生的分析和应用能力为主，比如这类试题都会设置一些有针对性的开放试题，让学生用所学的知识进行回答，注重对学生分析问题的能力和知识应用能力的考察。另外，财经类专业的统计学在学习的过程中会经常地开展一些与统计学相关的科学研究，这样可以帮助学生对统计学知识进行深入的探究和学习，为学生以后进行深一步的研究打下良好的基础。
3结语
本科毕业论文是高等学校人才培养计划的重要组成部分，是本科教学过程中最后一个重要的教学实践环节，是学士学位授予的一个重要依据。[1，2]然而，相较于其他教学环节，毕业论文没有受到足够的重视，从而导致该环节存在着一些问题。[3]本文将以中央民族大学统计学专业毕业论文为例，在分析其现状的基础上，找到问题并提出相应的建议。
中央民族大学统计学本科专业设置于2003年，目前已有六届毕业生。经过学院和学校层面的努力，统计学专业作为新办专业取得了较快发展，所培养的学生具有较好的专业能力和综合素质，近四成学生继续读研深造，就业的学生大都在专业对口的工作岗位上，就业率一直在85%左右。
本科毕业论文环节在培养方案中是6个学分。学生在第七学期开始选择指导教师以确定毕业论文题目。经过前6个学期的系统理论学习，统计学专业学生已基本掌握了统计学的基础理论和基本方法，具备了正确的统计思想和较强的统计软件应用能力，以及运用所学的理论和方法解决实际问题、文献检索和资料查询等综合能力。本科毕业论文的写作就是统计学专业学生将上述基础和能力进一步深化与升华的重要过程，从而培养学生的创新能力和实践能力，使学生的知识、技能和素质得到进一步的充实和提高，同时也是衡量学校教学质量和办学水平的重要指标。因此对如何提高毕业论文质量进行研究是必要和有意义的。[4]
一、统计学专业毕业论文质量的现状分析
从论文完成情况来看，每届的毕业论文基本都能达到论文教学环节的要求，通过对中央民族大学统计学专业2007～2011年四届毕业生的毕业论文进行分析，发现毕业论文及格率为99.18%。
从毕业论文研究的类型来看，主要分为两大类：理论研究型论文和实证型论文，理论研究型论文表现为总结和论述现有统计理论问题，表述理论研究的成果，或应用理论对现实问题进行分析、说明，并提出自己的思考；实证型论文主要表现为针对某一特定的实际目的或目标，运用所学统计的理论和方法，对经济、管理、金融、医学、生物、工程、环境等领域进行统计调查、统计信息管理、数量分析等。本文由收集整理
从论文知识点范围的分析来看，学生论文绝大多数是统计专业问题，极少数是其他数学分支的问题。从中央民族大学历届统计学专业学生的毕业论文情况分析，发现毕业论文中研究其他数学分支的问题占总数的6.50%，主要包括：一是其他科目的应用研究（数学分析、常微分方程、运筹学及空间解析几何等），占总数的1.63%。二是数学专业教育和数学思维的研究，占总数的4.87%。研究统计学专业问题的毕业论文占绝大部分，比例为93.50%，选题内容广泛且多为社会热点问题，涉及经济、社会、医疗卫生、教育发展、旅游、基础设施建设等多领域，由于受学校人文环境影响，很大比例的学生对少数民族地区的经济、社会、民生等问题进行了统计分析，约占总学生人数的30.08%。所使用的分析方法主要集中于抽样调查、回归分析、多元统计方法、聚类分析、判别分析等常用统计方法。
此外，统计分析显示学生成绩普遍偏高，统计学专业学生的毕业论文，尤其是实证类论文，存在着可以大量使用背景介绍和统计软件分析结果的特点，因此，一些论文没有创新性和学术含量，但具有较大的篇幅，与理学院其他专业的毕业论文成绩比较，其平均成绩相对较高，约80.42分。
二、统计学专业毕业论文存在的问题
毕业论文的质量问题关系到本科人才的培养规格和目标，直接体现了学生本科阶段的学习成果，是衡量教学水平、学生毕业与学位资格认证的重要依据。通过对论文和考评结果的具体分析，发现学生的毕业论文在创新性、理论深度及论文写作常识多方面存在问题。具体表现为：
1.创新性不够
学生的毕业论文表现为理论性研究非常少，大都是实证型论文，并且多是简单的统计方法应用，缺少创新性研究和思考。从中央民族大学历届统计学专业学生的毕业论文来看，理论研究型论文只占4.89%，与实证型论文的比例为1︰19.45，比例悬殊，体现了学生在毕业论文大的选题过程中，避重就轻，缺乏创新的特点。如每年都有一定数量的学生选择“我国人均gdp的预测”这类针对某经济指标进行预测的题目，论文的主要内容就是利用arma、灰色预测或者趋势外推方法等一种或多种方法对时间序列数据做简单建模和分析，论文没有对指标本身的意义以及国内国际的社会经济形势进行综合分析。这种方法简单套用性质的论文占有很大的比重。
2.选题过大、内容空泛，缺乏深入研究，存在抄袭、拼凑现象
有些学生在选择研究课题时，往往不能根据自身的专业知识结构特点和社会实践情况进行准确定位，只是一味的盲目的选择一些过大过空的社会热点问题，因此难以看到所要研究的问题的本质。如有的学生针对cpi做研究，没有深入了解问题的实质，只是收集了一些文献，很难提出自己的观点或研究角度，造成了材料堆积且过于散乱，论文变成了一些材料的简单拼凑。有些论文针对某一社会经济问题进行研究，论文的主题只是针对现有数据利用简单的统计方法进行分析，对数据的质量和可靠性以及方法的适用性不做针对性讨论，对所得的结论也不结合社会经济现实情况进行分析，导致论文质量不高。
3.相对前沿的分析方法利用较少
前沿的分析方法利用较少，通过毕业论文的写作，统计分析能力没有实质性提升。学生论文使用的统计方法主要集中于回归分析、聚类分析、判别分析、相关性分析等，其中回归分析方法占有非常大的比例，约41.46%，其他各统计方法使用的比例分别为：聚类分析为5.69%，判别分析为7.32%，相关性分析为14.63%，多元统计方法为2.44%，时间序列分析为3.25%，极少有学生使用教科书外的相对前沿的分析方法。
4.论文写作上存在结构不合理、没有相关研究介绍、创新点表述不清、参考文献不会正确标注等问题
从学生的毕业论文来看，论文写作不规范，专业性差。主要存在论文形式不规范、结构不合理、题目含糊、有些论文杂乱无章、口语化严重、可读性差等问题。
三、存在问题的原因分析
针对上述问题，统计学系通过对论文进行详细审查以及组织指导教师和学生座谈，发现毕业论文出现以上问题的主要原因包括以下几方面：
1.学生对论文不够重视
部分学生由于忙于考研学习而无暇顾及毕业论文的研究，还有部分学生由于忙于外出找工作、实习而无心认真撰写论文。论文撰写所需的必要时间难以得到保障，因此学生应付了事，从而无法保证论文的深度。此外，还有部分学生认为毕业论文只是一个教学环节，与考研的好坏无关，存在只要写了论文，教师都会让自己通过的侥幸心理，在思想上没有引起足够的重视。
2.缺乏指导教师的针对性指导
指导教师所带毕业生人数过多，使得导师的工作量呈现超负荷状态，无法保证每个学生毕业论文的质量，从而致使部分学生的论文规范性较差，没有对存在的问题反复修改，使得学生论文存在诸多问题。
3.学生的专业训练还不够
大部分本科生没有经历过论文的写作训练，写作水平较低，不了解学术论文的规范性及其格式，不知如何从科研的角度构思文章、组织材料、安排结构，使得相当一部分学生的毕业论文表达的观点不够准确清楚，论据亦不能很好地支持论点。另外，一些同学为了完成任务，直接将在网络中搜索到的资料不假思索的拼凑在一起，使得内容不成体系，观点混乱。
四、提高毕业论文质量的建议和实践
1.加强毕业论文重要性的宣传，提高学生的重视度
加强对毕业论文重要性的认识有助于提高本科生毕业论文的质量。通过讲座、课堂传授等形式，让学生意识到毕业论文的实践性和综合性是任何教学环节都不能替代的，是提高发现问题、分析问题、解决问题能力的有效途径，更是进行个人综合素质提高的必不可少的重要环节，[4]从而使学生在思想上认识到毕业论文的重要性，投入更多精力进行毕业论文设计。
2.选题和教师的科研项目相结合，提高论文的创新性
在选择课题时，为了能充分发挥学生的主观能动性，可以让学生根据自身的特点，与指导教师协商，结合导师的研究方向制定课题方案。统计学专业的教师一般除了申请国家自然科学基金和国家社会科学基金这类对理论性和创新性要求较高的项目以外，很多教师还主持或参加有相应的应用研究类项目。应用类项目大都需要实地调研（以及问卷涉及和数据分析）或者大量的数据分析和建模。引导学生参加这类项目来设计和完成自己的本科毕业论文，能够激发学生的科研热情和创新潜力。此外，鼓励和引导一些成绩较好，如让具备保研资格的学生参加教师的科研讨论班或者课题组，选择一些具有一定难度的理论问题进行研究，可以使学生了解本学科的发展方向和最新动态。最近两年，越来越多的学生，特别是具备了保研资格的学生，在大四上学期就能投入到项目和毕业论文的写作中。
3.重视平时实践教学环节，培养学生的实践能力、发现问题以及解决问题的能力
为了提高学生的学习兴趣以及对问题的分析、解决能力，广泛开展了丰富多彩的社会实践活动，使学生尽可能早地接触与本专业有关的实际工作，切身体会到如何将理论与实际相结合，了解本学科的实际业务，从而提高自主学习能力，加强专业知识的把握。结合学校的实际情况，积极鼓励学生在大二和大三阶段参加校级和国家级的全国大学生数学建模竞赛，申请“中央民族大学本科生研究训练计划项目”、“北京市大学生科学研究计划项目”和“国家大学生创新性试验计划项目”。项目的申请和实施以及研究报告的写作，对学生来说都是一个很好的锻炼。目前，统计学专业本科生的参与率在70%以上。此外，建立专业实习基地可以提高学生利用专业知识分析和解决实际问题的能力。这些环节的设计和实施都有力地保障了学生本科毕业论文的水平和质量。
4.加强学生科技论文写作训练
加强平时课堂上大作业的规范化，潜移默化培养学生科技论文的写作能力。通过平时的实践活动，如学生数学建模以及大学生创新实践等各类实践
性项目来提高学生的论文写作能力。
5.实施激励措施，激发学生的兴趣和主动性
针对那些参与实际课题的学生，学院鼓励指导教师根据学生的完成情况以劳务费的形式给予其奖励，另外积极鼓励毕业论文质量优秀的学生进行投稿发表。此外，还需对答辩程序和评分标准进行规范化，建立优秀毕业论文指导教师和优秀毕业论文奖励制度，以形成积极的导向作用，充分调动指导教师和学生的积极性。
关键词：计量经济类课程；本科毕业论文；教学改革
中图分类号：G642.41文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）49-0074-03
一、引言
计量经济类分析方法在经济学和管理学研究中的作用日益凸显，促进经济类本科生对该类方法的熟练掌握和应用有助于经济类创新型人才的培养。高校的计量经济类课程是培养学生通过建立经济模型对经济现象进行分析的重要工具。高校开设的计量经济类课程主要有计量经济学、数理经济学、经济统计学、数理金融学、数据模型与决策等。由于计量分析类课程对相关数学和经济学知识基础要求较高，呈现出不同程度的“难教”和“厌学”，但该类课程在本科生撰写毕业论文时被广泛使用，起到重要的研究性作用。
以往文献极少以本科生毕业论文中对计量经济类方法的使用现状作为计量经济类课程教学效果的反映，而这正是本文分析的切入点。本文基于对经济类本科生计量经济类能力的现状分析，发现该类课程教学中存在的问题，有针对性地提出教学模式的改革方向。
二、经济类本科生计量经济类分析能力的现状
经济类专业本科生的学位论文，能够较真实地反映出学生的计量经济类分析能力，也是该类课程研究性教学效果的体现。本文以江苏师范大学商学院2016—2018届金融类专业（包括金融工程和金融学）毕业生共377份学位论文为样本（其中，2016、2017和2018届毕业生论文数量分别为78、108和191份），详细统计了这三届毕业生学位论文采用研究方法的结构分布（见表1所示）。
（一）本科生计量经济类方法使用的特征
由表1呈现的数据结构特征，能够客观地反映经济类本科生对研究方法的掌握情况，主要表现为以下三点：
1.使用定量分析方法的比例逐年提升。定量分析方法比例由2016届的67.07%逐渐上升至2018届的86.54%，即绝大多数毕业生在毕业论文fZu5CHyufTN5Yy/ie48E1w==中加入了经济数据的分析，使分析结论更加科学。相对来说，采用定性分析方法撰写毕业论文的学生比例大幅下降。
2.定量分析中，采用计量经济学方法的比例大幅提高，但计量经济分析仍以简单回归为主。在2016届毕业生中，采用计量经济学分析方法的学生仅有7.32%，到2018届，该比例上升至51.92%，即超过一半的学生采用计量经济建模的方式撰写毕业论文。在采用建模分析的学生中，绝大多数仍以简单的回归分析（包括协整分析、滞后变量模型）为主，对VAR模型、面板分析等较复杂方法的使用较少。
3.统计学分析方法的比例逐渐下降，该方法中以描述统计分析为主。该类论文中大多通过绘制线性图表现数据的时间序列过程，通过绘制饼图或柱状图对比数据的结构，通过绘制表格对比数据的均值、标准差等统计量。描述统计方法是最简单的定量分析，严格来说不属于计量经济类课程的内容，只是初级的统计学内容。2016届有57.32%的学生采用统计学方法撰写论文，在随后的两年，这一比例逐渐降低。值得说明的是，因子分析和主成分分析是多元统计分析方法，掌握该方法的学生具有较好的学习能力。另外，个别同学通过自己设置调查问卷并进行数据调查、获取、审核和清洗，以此为基础做描述统计分析是非常值得鼓励的。
（二）计量经济类分析在本科阶段广泛应用的原因
经济类本科生对计量经济类分析方法的掌握程度快速提升，主要有以下三点原因：
1.系统在毕业论文审核中的广泛应用。随着高校对学位论文要求的提升，众多高校在本科生毕业论文考核中采取了先再答辩的管理模式。例如江苏师范大学要求本科生毕业论文的率不得超过25%，申请校级和省级优秀论文的重复率分别不超过15%和10%，这在很大程度上保证了本科生毕业论文的质量。如果仅采用定性分析方法从理论层面阐述经济问题，并且要保证較低的率，这对经济学专业的本科生来说难度极大，因为经济理论是很难创新的。而通过自己查找经济数据，结合计量经济学方法进行实证分析，每个人的思路、查找数据的途径和范围、选择模型的指标，以及构建模型的框架都各不相同，所得到的结论也具有独立性，因此极大降低了与以往论文的重复率。
2.教学水平提高与教学内容拓展。高校教师的学历层次与研究水平不断提高，计量经济类研究方法也在陆续更新，为了让课程与时俱进，计量经济学类课程教师在课堂上不再拘泥于讲授简单计量模型，以往研究生阶段掌握的计量模型也陆续向本科生进行讲解，甚至DID等更加复杂的计量经济模型也可以对学有余力的本科生有所启发。当然，研究生阶段必须掌握更高深和前沿的计量经济模型，这是计量经济类知识不断外溢的结果，也是经济类科研环境的发展趋势。
3.经济软件教学的有力支撑。随着计量经济模型的不断更新，对应的分析软件也在快速发展，以往众多高校在本科教学中，要求学生掌握Eviews软件和SPSS软件，而近年来，为了让学生接触更新的计量经济学模型，并辅助考研的学生更好地衔接研究生阶段学习，很多高校在本科生教学中加入了State软件或R软件的教学，有效地提升了本科生对计量经济分析软件的掌握程度。
（三）计量经济类课程研究性教学中存在的问题
1.部分数学基础薄弱的学生有畏难情绪。计量经济类课程是数学、统计学和经济学的交叉学科，该类课程的所有模型都以数学和统计学为基础，但教学中应更多地强调对原理的理解而非推导，重视构建适合的模型，再借助软件对模型进行估计并解释。部分数学基础薄弱的学生把计量经济类课程学习等同于数学公式推导，弱化其应用性，内心产生抵触，很难学好该类课程。
2.数据收集过程粗糙，数据质量不高。可靠的经济数据是计量经济建模的重要原料，一个有研究价值且有趣的主题需要科学且高质量的数据，收集工作需要花费很多时间与精力，而且为保证经济模型的质量，数据审查、清洗、筛选等整理过程也很费时。很多本科生论文中的数据收集过程本着省时省力不问质量的态度，更多地通过百度而非源于官方和权威的网站及数据库，数据质量得不到保障，且样本量较小，分析价值有限。
3.建模过程缺乏推敲，大多选择简单模型。建立计量经济模型是一门艺术，模型不深究对错，只关注哪个模型更好，这就注定建模需要多番比较和权衡，经过一次次对变量的筛选、剔除和添加才能确定最终变量和模型的结构。但多数学生没有细致思考，仅通过最易获得的变量建立最简单的模型，完全没有筛选和比较过程，因此估计结果的解释力度十分有限，模型质量不高。
三、计量经济类课程教学模式的改进方向
1.从问题导向入手。兴趣是最好的老师，为培养学生对于计量经济学的兴趣，老师可以在计量经济学类课程的第一节课，就建议每个学生找到自己感兴趣的选题，选题未必紧扣专业，只要能与建模相关即可。老师可以对每个选题进行建议和讨论，梳理变量选择。例如，爱美的女生可以关注“容貌是否有助于劳动者获得更高的工资”，甚至变通为“整容是否有助于劳动者获得更高的工资”。学生通过课程的深入学习，自行查找对应的指标和确定模型的选择，每一节课学生都可能考虑新模型是否有助于解决自己的选题。经过一个学期的深入学习，学生学会了将计量经济类方法用于解决这类有意义且有趣的问题。此外，对有价值的论文选题，老师可以更多地引导，帮助他们获得本科生科研项目资助，最终在学术期刊上进行发表，这会给学生带来极大的成就感，也起到了极好的示范效果。
2.教师用自己的研究成果作为案例，并鼓励学生参与教师的课题。教师研究成果中的模型必定经过多番筛选和细节处理，学生通过了解这些模型，能够深刻体会从论文选题，到变量选择，再到模型确定的整个流程与细节处理，不仅能学到建模的技术，还能深刻体会设计思路，这比学习教材中缺乏前因后果与细节介绍的短小案例更有效。同时，教师也可以鼓励学生参与自己在研的课题，让学生体验具体的研究过程。
3.重视通过板书讲解模型原理。现阶段高校讲课均以PPT讲解为主，教师很少在黑板上写字。但讲解计量经济学模型原理时，通过板书更有助于引导学生的思路，因此教师应重视板书的使用。随着教学技术的不断发展，老师可以更多地利用电子板书，即使用数位板进行书写，使板书随时放大和多彩呈现，也能在PPT或PDF上随时标注，并在课后将板书保存后发给学生，有助于学生在课后整理电子笔记。
4.计量经济类软件教学多元化。部分高校在本科生阶段只开设一门经济软件课程，在这一门课上不可能介绍多种软件，经济类本科生仅掌握一种计量分析软件也是不够的。因此可以在统计学与计量经济学的课时中拿出6—9课时讲解对应的软件，有助于学生理解对应的原理。可以在统计学课程中讲SPSS软件，在计量经济学课程中讲解Eviews软件，在单独开设的经济软件应用课程中讲解Stata软件或R软件，并配合介绍相关的经济模型。
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ThomsonScientific国家科学指标数据库2004年数据显示，中国数学论文在1999~2003年间篇均引文次数为1.03，同期国际数学论文篇均引文次数是1.3,这表明中国数学研究的影响力正在向世界平均水平靠近。相较于物理学、化学和材料科学等领域，中国数学研究的国际影响力是最高的。
我们以美国《数学评论》(MR)光盘(1993-2005/05严为数据来源,用统计数据揭示国际数学论文的宏观产出结构。通过对《MR》收录中国学者发表数学论文每年的总量及其在63个分支上的分布统计，将中国数学论文的产出置于一个相对明晰的国际背景之下，借以观察中国数学的发展态势。此外，我们还以中国科学院文献情报中心《中国数学文献数据库》（CMDDP为数据来源，统计了中国数学论文在63个分支领域的分布，并对其中获国家自然科学基金资助或国家自然科学基金委员会数学天元基金资助的论文情况进行了定量分析。上述数据库均采用国际同行认可的《数学主题分类表》（MSC),分别在国际、国内数学领域具有一定的影响力和相当规模的用户群。
《MR》光盘收录发表在专业期刊、大学学报及专著上的数学论文，其收录范围非常广泛。1993~2004年共收录论文769680篇，其中有74988篇是由中国学者参与完成的，我们称之为中国论文。这里中国论文是指《MR》的论文作者中至少有一位作者是来自于中国(即《MR》光盘中所标注的“PRC”）。12年中，中国论文数占世界论文总数的9.74%。
《CMDD》收录中国国内出版的约300种数学专业期刊、大学学报及专著上刊登的数学论文，此外，还收录了80种国外出版的专业期刊上中国学者发表的论文，并对那些获国家自然科学基金或国家自然科学基金委员会数学天元基金资助的论文进行了特别标注。
2.1《MR》收录中国论文的统计分析
考虑到二次文献的收录时差，为保证数据的完整性，选取的是1993~2004年的文献数据，检索结果如图1所示。数据显示，《MR》12年来收录的中国论文呈现出稳步增长的势头,中国论文的增长速度要大于《MR》总论文数的增长速度。
2.2《MR》收录论文在数学各分支上的分布
为避免重复计数，在对63个数学分支进行统计时,均按第一分类号统计。按2000年《MSC》提出的修订方案，将1993~1999年的数据进行了合并和调整。图2显示了国际数学论文在63个数学分支上的分布。
数学各分支占论文总产出的百分比在一定程度上反映了该领域的研究规模，而相应分支学科的研究热点变化也是统计中着重揭示的问题。在实际统计中，跟踪热点变化主要是通过这63个数学分支的时间序列分析完成的。统计数据揭示的主要特征和趋势如下：1993〜2004年，国际数学或与数学相关论文产出百分比最高的前10个分支依次是：量子理论（81)、统计学（62)、计算机科学（68)、偏微分方程（35)、数值分析（65)、概率论与随机过程（60)、组合论（05)、运筹学和数学规划（90)、系统论/控制（93)、常微分方程（34),这10个分支的产出占总体产出的42.5%。
隹某些分支领域表现出良好的增长势头，如统计学领域的论文数量近3~4年增长较快，有取代量子力学成为现代数学最大板块的趋势。对统计学进一步按照次级主题分类进行统计，结果表明论文产出主要集中在非参数推断（62G)方向（见图3)。
2.3《MR》〉收录中国论文在数学各分支上的分布
MR收录中国学者的数学论文的主要特点表现在以下几个方面：
參1993~2004年论文产出百分比最髙的前10个分支领域依次是偏微分方程（35)、数值分析（65)、常微分方程（34)、系统论/控制（93)，运筹学和数学规划（90)、统计学（62)、组合论（05)、概率论与随机随机过程（60)、动力系统和遍历理论（37)、算子理论（47)，这10个分支的产出占总体产出的52.25%。
偏微分方程（35)是中国数学论文产出的最大分支，对偏微分方程的二级分类进行细分，结果见图5。
从图中可以看出数理方程及在其它领域的应用（35Q)所占比重较大。同时，根据对35Q的下一级分类的追踪发现，关于KdV-like方程（35Q53)、NLS-like方程(35Q55)的论文有增加的趋势。
差分方程（39)、Fourier分析（42)、计算机科学（68)、运筹学和数学规划（90)、对策论/经济/社会科学和行为科学（91)、系统论/控制（93)、信息和通讯/电路（94)表现出一定的增长势头。
结合环和结合代数（16)、逼近与展开（41)、一般拓扑学（54)、大范围分析/流形上的分析（58)、概率论与随机过程（60)等表现出下降趋势。
与《MR》收录数据的主题分布所不同的是中国的量子力学和统计学均没有进入前5名，量子力学排到了第12位，且有下降趋势。计算机科学（68)、常微分方程（34)在《MR》中分别排在第3位和第10位，而中国数学论文中，常微分方程位居第3，计算机科学位居第11。
1993~2004年《中国数学文献数据库》收录论文统计分析
1993~2004年《CMDD》收录中国学者发表的论文总数达到93139篇。从这些论文在63个数学分支上的分布中可以看出，这63个数学分支学科的发展是不平衡的。对这63个数学分支的论文产出的时间序列分析发现，有些分支增长较快，如运筹学和数学规划（90),对策论/经济/社会科学和行为科学（91),有的变化不大，如几何学(51-52)。
通过对《CMDD》的数据统计，表明中国数学文献的学科分布有如下特点：
參1993〜2004年论文产出百分比最高的前10个数学分支依次是数值分析（65)、运筹学和数学规划（90)、常微分方程（34)、偏微分方程（35)、统计学（62)、系统论/控制（93)、计算机科学（68)、组合论（05)、概率论与随机过程（60)、对策论/经济/社会科学和行为科学(91)，这10个分支的产出占总体产出的56.0%。
一些分支表现出良好的成长性。如数理逻辑与基础（03)、矩阵论（15)、实函数（26)、测度与积分(28)、动力系统和遍历理论（37)、Fourier分析（42)、变分法与最优控制/最优化（49)，运筹学和数学规划(90)、对策论/经济/社会科学和行为科学（91)、生物学和其它自然科学（92)、系统论/控制（93)、信息和通讯/电路（94)。
參一些分支所占比重下降。如逼近与展开（41)、一般拓扑学（54)、概率论与随机过程（60)、统计学(62)、数值分析（65)等。
參在排名位于前10位的数学分支中，量子理论(81)在《MR》、PRC(《MR》的中国论文）和《CMDD》中所占比重有较大的差异，其余的9个分支尽管所占比重不同但基本上都能进人分布的前10名，例如，计算机科学（68〉在《MR》数据组的排名是第3位，到PRC和《CMDD》数据组就下降到第11位和第7位，在《MR»数据组的排名分别是第8位和第10位的运筹学和数学规划（90)和常微分方程（34),在PRC数据组中，则上升到第5位和第3位，在《CMDD》数据组则为第2位和第3位。这些排名的变化可以部分地揭示出中国在量子理论、计算机科学的交叉研究等方面稍有欠缺，但在数值分析、运筹学（含数学规划）等方面，中国具有相对的竞争优势。
组合论（05)在《MR》、PRC和（(CMDD》中所占比重较为一致，分别位居第7、第7和第8位。数据表明组合论中的二级分类图论（05C)的论文产出比例最高，对图论主题进行进一步分析，发现这几年成长较快的图论领域的研究论文大多集中在图和超图的着色（05C15),其次是因子、匹配、覆盖和填装(05C70)。在图论的这两个三级分类上，中国学者的论文产出与国外非常吻合。
本文中的“基金资助”指的是国家自然科学基金或国家自然科学基金委员会数学天元基金的资助。为统计方便，二者统一按基金资助处理。1993~2004年《CMDD》收录的获基金资助的论文共计27662篇，受资助力度达到30%左右。表8显示，获基金资助的论文近年来有不断上升的趋势。2005年《中国数学文摘)>第6期附表1说明《中国数学文摘》和《CMDD》2005年收录的论文受基金资助的比例达40%以上。《CMDD》收录的获基金资助的中国论文在数学各分支上的分布特点如下：
在数量上，前10个分支领域为：数值分析（65)、系统论/控制（93)、偏微分方程（35)、运筹学和数学规划（90)、计算机科学（68)、常微分方程（34)、统计学（62)、概率论与随机过程（60)、组合学（05)、对策论/经济/社会科学和行为科学（91)，这10个分支占总体产出的60.2%。
在63个分支领域上，基金资助比例最高的前10个分支是：K-理论（19)、多复变量与解析空间（32)、质点和系统力学（70)、大范围分析/流形上的分析(58)、拓扑群/Lie群（22)、动力系统和遍历理论（37)、经典热力学/热传导（80)、概率论与随机过程（60)、系统论/控制（93)、位势论（31)。
在认识实习期里，我所做的工作内容比较具体、感受和体会也比较多。下面，我仅把实习期里的主要情况做一下汇报。如有不妥之处，欢迎给予批评和指正。
一、福建省统计局科研所介绍
科研所是统计局内部的一个重要职能部门，而统计科研涉及的领域也十分广阔，包括统计基础理论研究、统计应用研究和统计信息技术研究。同时在政府统计工作中，对政府和社会关心的有关经济、社会、科技、资源与环境等重大问题，都需要从统计的角度进行分析研究，得出结论，提出建议。“十五”期间，国家统计科技研究的重点是统计观念的创新、统计方法的创新、统计手段的创新以及统计体制的创新。要积极组织、指导重大课题研究，统计科研所每年要完成一项以上具有重要影响的课题。统计杂志是展示优秀科技成果的重要窗口，是科技成果转化为生产力的重要媒介。要加强对统计杂志的领导和支持，不断提高杂志的质量，增加发行量，扩大影响力，努力创办一流杂志。
科研所的主要职能有五点，具体包括：1.拟订全省统计科研计划和科研制度，并组织实施；2.组织协调本局及全省各地区、各部门的统计科研工作；3.承担统计科研课题，负责向国家统计局和省直有关部门进行统计科研课题的申报立项及管理工作；4.承担全省统计科研成果的评审、选优、奖励工作，并推荐优秀成果参加国家和省级评奖；5.拟订省统计学会章程，负责省统计学会日常工作，履行省统计学会秘书处的职责。
根据国务院有关文件精神，国家和各地统计科研所作为非营利性社会公益类科研机构，只能加强，不能削弱。统计科研所担负着从事统计科学研究、进行科研管理（组织统计科技交流、课题指南、课题立项、成果评奖等）、编辑出版统计杂志等重要职能。统计局要为科研人员配备先进的计算机设备、统计分析软件、通讯工具以及其他办公设备；要建设内容丰富的统计科研网站等。
二、科研所认识实习的具体内容
第一天到科研所报到时，一进门，就看到书柜上排列着诸多奖章，象年度科研先进单位、统计学会先进单位等等，都是国家统计局给予福建省统计局科研所的表彰，也是对他们工作的肯定，我为自己能有幸到这里认识实习而感到骄傲。
俞明所长和所内同事对我们的到来也表示了欢迎。俞所长对我们今后几天实习的具体工作做了安排，具体包括《福建统计》杂志的出版，统计科研网站的建设，如《国际经济信息摘编》，统计论文出版的校对及统计学会的一些工作。在次，我也就这几个工作做汇报。
首先，是关于论文集的校对工作，也是此次实习中的重点工作，由于这本论文集的重要性，更要求我们校对工作的严格，在次之前，科研所的同事已经对该论文集校对过三遍，但为了确保论文集的正确无误，我们又进行了第四次校对工作。我也不得不为科研所里同事们认真负责的工作态度感到钦佩。首先我们学习了校对工作的基本常识，要求我们对哪怕是一个标点符号的错误也不能放过。校对了《区域R&D投入对经济发展影响的研究》、《
统计报表就严格的编制规则，如规定表号采用一位英文字母或罗马字母和三位数码表示。英文字母或罗马字母表示全局统计报表制度的排列顺序，三位数码分为两段，第一位数码为第一段表示统计报表的报告期别，或报表的性质，即是年报还是定报，是综合表还是基层表；是经常性调查还是一次性调查或是普查、试行表。第二、三位数码为第二段表示统计报表的顺序。还学习了统计报表的性质代码：1、基层年报；2、基层定报；3、综合年报；4、综合定报；5、一次性调查；6、普查。从中不仅学习了如何查找错误遗漏还懂得了如何制表。
其次，是关于科研所网站的建设，也是本次实习过程中工作时间较长的工作。我的主要工作是学会网站建设的一些基本知识，并单独处理网站的文章录入，信息搜集等任务。我负责的主要是“国际经济信息摘编”的编制工作，这个项目主要包括观点聚焦、经济综述]经济比较、热点追踪、市场动态、行业发展动向、统计数据等七个主要项目。搜集了当今国际上经济发展的最新动态的50余篇文章，并录入入网，以供统计相关部门采编并出版成书。
再次，在实习期间，利用科研所书籍多的优点，阅读了大量关于统计方面的书，如《中国统计》、《福建统计》以及诸多统计专业论文，充实了自己的理论知识，收益非浅，还了解统计学会工作的大致流程。
三、认识实习的收获与感想
在此之先，我想向所有为我的实习提供帮助和指导的老师和科研所的领导和同事致谢,感谢你们为我的顺利实习所作的努力和帮助。
通过实习，我在统计学方面获得了一些实际的工作经验，巩固并检验了自己三年来本科学习的知识水平。实习期间，我了解并参与了统计论文集的校对工作，并且对统计科研的网站寻找了资料，提出了自己的一些想法。在此期间，我进一步学习了统计学的理论知识体系,对统计有了更深的理解,将理论与实践有机结合起来。我的工作得到了实习单位充分的肯定和较好的评价。
本次认识实习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际的工作中，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，本次实习开阔了我的视野，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；此外，我还学习了统计科研网站的制作及为网站建设搜集材，可以和同事在一起相互交流，相互促进。
在实习过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西。在两个星期的实习时间里，我基本上掌握了统计科研工作的一些具体操作细节，知道统计科技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。
统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文
摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。
关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩
为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。
一、数据选取
回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。
选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。
二、建立多元线性回归模型1及数据分析
运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：
（1）
线性回归模型通常满足以下几个基本假设，
1.随机误差项具有零均值和等方差，即
（2）
这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。
2.正态分布假定条件
由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。
从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。
回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：
y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3
+0.334x4+0.347x5
从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。
三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析
从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：
y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）
在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。
四、结束语
通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。
通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。
统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文
摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。
关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学
一、引言
通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。
二、课程教学探讨
针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。
（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。
（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。
（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。
（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。
（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。
三、教学效果评估
经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：
（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。
（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。
（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。
（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。
教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。
从国家每年生产总值核算、居民消费指数、通货膨胀率，到美国总统选举方法是否能代表广大选民意志，台湾军购对亚太局势影响，再到足球比赛中罚点球时将球射向球门的哪个位置最不容易失手……统计学已经贯穿了我们的整个生活。
统计无处不在
提起统计学，就要先弄清什么是统计数据。日常生活中到处都有统计数据：同学们的考试成绩在班级中的名次、班干部选举时各人的票数量等。统计学应用广泛，在我国最早的应用领域就是给政府提供了解整个国家的基本运行状况和制定各种政策法规的参考依据。我们常听到的一个名词CPI（消费者价格指数），就是政府通过统计学手段来衡量物价水平和通货膨胀水平的。如今，随着统计方法的进步和社会各部门发展对于统筹规划与决策的需求，使统计学从幕后走到台前，参与了大量的军事、政治、政府决策的制定，并为之提供理论依据。统计学就是一门搜集、整理、显示和分析统计数据的学科，可以形象地称为“和数据打交道的艺术”。
美国是统计学最发达的国家。几乎每一个大学生都知道统计这个学科，许多非统计学科都把统计作为必修课，这样，当人们遇到了统计问题，也都知道如何去寻求答案。因此，统计专业的应用范围十分广泛，已成为除计算机专业之外的最好找工作的专业。由于行业需要和立法等原因，医药界成了使用统计最多的行业之一，医药领域也成了统计方法和理论发展的一个重要源泉，同时生物统计也是统计家族中的一大热门。此外，工商业、金融管理、市场和民意调查及各级政府工作中同样大量地、普遍地和经常性地使用统计方法。时至今日，伴随着社会分工的进一步明细，统计学已细分为数理统计学、教育统计学、生物统计学、心理统计学等分支学科。
各科数学为先 练就宏观思维
很多同学也许会认为，统计学与传统的计算机、应用数学、应用物理这类纯理科不同，在所学课程上会涉及西方经济学思想、数理统计学、运筹学等这类偏文科类的知识更多些。而恰恰相反，统计学作为一个完全是和数据打交道的学科，需要的是非常良好的统计学基本方法和逻辑思考能力，而数理统计学、运筹学这些基本统计理论学科需要非常良好的数学基础。随着计算机在各个行业的广泛应用，从事统计行业的人如今还需具备熟练地用计算机操作统计软件分析数据的能力。这就使得现在的统计学专业加入了许多计算机类的基础课程，如数据结构、C++语言，JAVA语言等，这下好了，完全成了一个数学系专业了。
当初我在高考填专业的时候首选的是经济学，抱着方便调剂的心态填了一个自以为是偏文科的统计学，结果被“有幸”录取。上课第一天拿到培养方案，感觉就懵了，和同班同学交流心态时惊讶地发现大家的感受和我丝毫不差。后来才了解到，部分学校是将统计学和应用数学专业或者是信息与计算科学专业打通培养的（本科一年级和二年级的课程一样，专业课有些许区别）。
落差归落差，但在上过前两年的基础课（数学分析、高等代数、空间解析几何、常微分方程、概率论、数据结构等）之后，统计专业同学在数学思维、逻辑思考能力相比于别的专业的同学要强很多。为什么呢，拿经济学中的国际贸易来作比较，前两年数学学的是高等数学和线性代数，光看课本，这两门学科在目录上无显著差异。但深入学习之后发现，高等数学着重于计算能力，而数学分析重点在于数学思想的形成，学习中对于同一个理论，更多讨论的是它的推导和证明（有些类似高中数学对理科生和文科生的不同要求）。所以，同样是学数学基础课，统计学学生花的精力要多得多。一学期晚上看书看到十一二点的日子更是数不胜数，那些外专业所说的丰富多彩的课余生活基本与统计学专业学生无缘。每到数学考试前，统计学学生要玩命似的演算、推导，看着外系的学生把高数的书随手翻翻就可以及格，那个心情是无比的羡慕啊。
滚过前两年数学沙场，到了大三后，当面对大量复杂的数据和样本时，统计学专业的学生更具有大局观，能从容有效地面对和处理问题。很多如运筹学、博弈论、概率等经典问题会迎刃而解；最短路径，最小人力如何得到最大效率等在外人看来无从下手的问题，在统计学中就是小菜一碟。之前基础课的很多经典理论、思想，在通过进一步地学习初级统计学、数理统计、多元统计分析、非线性统计分析这类专业性极强的内容时也会一直使用。这些思想和理论在我看来，对于其他课程的学习也是大有裨益的。人们都说，学数学的逻辑性强，自己学过之后才有体会。我在大三的时候也尝试去涉猎西方经济学知识，后来发现思考能力比大一时进步很多。
统计学教会你的是一种放之四海而皆准的思维方式，故而周围很多同学在考研深造选择报考专业时也很广泛，涉及计算机、经济、教育学、管理学等等。甚至在做毕业论文时，选题也不用拘泥于传统的方程、概率等课题，可以从生物、经济、人文的多个方面入手。我的毕业论文就从交通与国民生产总值的相关性进行研究，涉及了统计学，经济学，运筹学等多个学科，论文完成之后觉得知识层次又更上一层楼。现在回想起来，前面的基础课如同学习如何使用工具，在学习过程中注意对数学思想的体会，对知识的总结，整个人的逻辑水平就会在不知不觉之中得到升华和提高。待到应用时，学习就一下子变得多姿多彩了。
专业岗位，可“跨界”考证
除了传统的报考公务员进入统计局或者税务，工商系统之外，给机构做数据挖掘和分析的统计公司、各大银行、金融机构等都是统计学专业毕业生的潜在就业单位。医学统计虽然在中国国内目前应用情况还不普遍，但在国外应用已经相当广泛而且是一个很受立法重视的行业，但可以预见这将是统计专业发展的方向之一。因为统计学接触到的都是行业中最本质最核心的东西――数据，所以统计学做的一部分活在外人看来难以精通，外专业人员难以替代。主要的岗位是研究院，可以再市场研究项目的管理和运作中发挥作用，数据是不会说谎的，通过数据分析得到的结论，对行业乃至社会变化都是是相对准确的。
由于统计学良好的数学、经济学以及部分管理学基础，统计学的学生考证“玩过界”也是十分普遍的事情。如你对会计感兴趣，可以考个注册会计师，对证券等金融行业感兴趣，就可以参加证券从业资格、银行业从业资格或者保险行业从业资格考试；如果对精算感兴趣，也可以尝试精算师资格考试，甚至考试场调查类的证书都会增加自己的就业砝码和精确自己的就业规划。
一、存在的主要问题
我国在统计学研究生人才培养模式的创新和实践上存在的主要问题表现为：
1.培养目标不清楚。经济统计学和数理统计学在培养目标上，表述不清楚，主要以培养教学和科研的理论人才为主，特别是数理统计学，因为数理统计在统计学提升为一级学科之前为数学下设的一个二级学科，其培养仍然是数学人才，与当今对统计学的要求相差较远。而从学生的就业角度来看，应为应用型的复合型人才为主。就从培养目标来看，学校和学生以及社会对人才的需求上存在着很大的差异。所以如何将这几者统一在一起，发挥培养目标的导向性作用，变得非常重要。大部分没有明确要掌握的统计工具、数据来源问题。
数据来源主要分为四大类：问卷调查、网络数据、数据库、试验设计。针对这四大类数据来源，必须有相应的培养目标。如调查数据，就涉及到问卷设计、数据获取、数据自动提取、数据处理；网络数据如何利用爬虫技术？如何从大数据数据库提取数据？
2.课程体系陈旧、无法适应大数据时代。统计学提升为一级学科后，经济统计学和数理统计学的课程设置都不再适合统计学研究生的培养。而且以前的统计学的课程设置本身也存在着很多问题。比如：（1）课程涉及的领域不能更好地体现统计的应用性。统计学是一门综合性、适应面非常广的应用型的学科。而目前很多统计学研究生培养的课程体系过分注重理论的研究，比如数理统计学就过分注重数学基础类课程的学习，经济统计学只注重经济问题的一些简单理论分析。导致课程设置的范围狭窄，开设的交叉学科和跨学科课程较少，大多数研究生都被束缚在本专业的研究方向上，致使研究生视野不够宽调，科研能力和适应能力受到很大的限制。（2）前沿性知识在研究生专业课程中所占的比重不足。统计学课程内容较为陈旧，研究性、前沿性不够，有些课程内容没有反映出统计学学科领域内的一些最新知识和科研成果，尤其是一些反映统计学学科领域的热点、重点的研究以及未来发展趋势等前沿性的知识，很少能够及时地反映到研究生教育的课程内容中。（3）研究生课程创新性不足。统计学研究生层次差距很大，比如数理统计学的研究生很多本科为数学专业，很多统计学的基础课程没有开设，而有些同学本科为统计学专业，致使硕士生课程与本科生课程拉不开档次，教学内容重复，教学方法与教学形式比较单一，大都采取以讲授为主，讨论为辅的授课方法，部分课程因为没有较严格的课外文献的阅读要求，致使课堂上的讨论较难深入，考试以论文形式，学生通过率很高，课程结束后学生收获不大。
3.实践环节未得到应该的重视和体现。传统的统计学研究生在实践教学环节方面比较欠缺，不重视诸如统计软件、实习实训、实验课程、产学研合作等，缺乏数据环境。
4.考核制度没有真正得到落实。在研究生培养模式中，考核制度起着筛选、分流、淘汰、激励的作用，对研究生的培养质量起到了保障作用，但实际中很难真正落实。一方面，是因为研究氛围不浓造成的，另一方面，部分学生为就业奔波，投放在论文上的精力不够，再加上经费不足，这在一定程度上影响了毕业论文的质量。统计学硕士研究生的培养还需要从整体优化的角度去研究与实践。
二、统计学硕士生人才培养构建
如何构建统计学研究生人才培养的新模式必须回答三个基本问题：为什么要构建新的培养模式？新的培养模式主要有哪些内容？怎样进行构建？必须明确新的人才培养模式目的，在于提高研究生教学质量和专业人才培养质量，从而适应当今社会对统计学高层次人才的需求；必须明确新的人才培养模式的具体培养目标，从而进行具体构建。
首先需明确制定新的人才培养模式的途径和措施，以下主要从新的人才培养模式构建的具体内容、思路和方法方面进行研究与实践探索。
1.培养目标的明确及其导向作用的发挥。随着研究生的不断扩招，培养以教学和科研的理论人才为主的培养目标已经不再适应社会的需求和发展，特别是统计学本身就是应用型的学科。研究生人才成为了推动生产力发展的直接力量，所以应用复合型的人才更多地被社会所需要，所以明确培养目标是研究生教育成功的第一步，而真正发挥科学的培养目标的导向作用是研究生教育成功的关键。
2.统计学研究生课程体系的完善。课程体系是人才培养模式的重要组成部分。完善统计学学科研究生课程体系是统计学研究生人才培养模式的关键。统计学学科研究生培养模式的课程体系建设创新，应在思想方法上真正重视统计学研究生课程体系建设，真正体现课程建设的创新性，不断加快和完善统计学硕士生课程体系的设计、创新、内容修订和评估体系，以适应新兴学科、边缘学科和交叉学科发展对研究生知识结构的要求，并精选课程内容，编写高质量教材和改进课程教学方法，建立合理、完善的课程检査评估体系，为提高研究生课程教学质量提供坚实的保障。
3.强化实践教学环节和统计软件应用能力。开始针对统计学研究生的实验课程体系，强化统计学软件如SAS、R、SPSS等编程与实际问题的实现等，强化与企事业单位的合作，从毕业论文、专业实习等方面加强合作，提升研究生的实际动手能力，让其初步具有在企事业单位从事相关工作的能力。同时需要强化研究生的统计软件的学习和应用，现今数据量越来越大、数据结构越来越复杂，使得要解决实际问题必须熟练掌握统计软件的使用和编程，否则无法很好地完成处理、分析数据的实际需要。
4.构建科学合理的考核制度。现在大多数考核仍为考试驱动型，学生只会考试，没有形成有效知识结构，应用实践能力弱。对于应用性较强的一类课程应该从大作业、专题报告、程序编写、软件应用、讨论、上机操作、考试等多维度进行知识水平测度。构建科学合理的多样化、多元化的考评范式，对学生产生潜移默化的影响。强调课前、课中、课后的相互联系，增强学生自学能力，强化师生互动，把学生从应考能手培养成具有创新意思和实际动手能力的科研好手。同时还要不断完善学术规范，将其纳人考核范围之内，建立健全一套科学、合理、共同遵守的学术规范，对学术不端行为加以监督和惩处，以净化研究生的学术环境。要不断提高学位论文质量并将其作为考核研究生创新能力的一项指标。
三、培养模式构建的具体内容
1.重构统计学硕士课程体系：学位课，基础课，实验课，实践课。学位课注重统计学基础的搭建，基础课拓展学生统计基本方法，实验课培养学生动手能力，实践课的培养让学生适应数据环境。大数据分析需要的基本知识领域：（1）数据的存储、管理：数据库、数据仓库、数据集市、分布式数据库，云存储、云计算、分布式、动态式存储；（2）数据ETL、处理：多源异构、非结构化数据的清洗、转换、综合、优化，文本处理、日志处理、图像、视频处理等，注重数据质量、数据管理等；（3）数据统计分析与挖掘：时序、多源、多元、面板、大数据、非结构化数据的统计、预测、挖掘、开发等；（4）数据可视化i可视化是基本要求，可视化易于接受，直观形象；（5）大数据分析案例：必须引入金融、电信、电商、移动互联、医药、零售、能源等领域的大数据真实案例，丰富认识。
2.合理分配各课程模块的学分和学时，注重实践课程的设置，大部分院校硕士生课程主要以理论为主，强化实践教学及其重要。
3.主动适应大数据，开设大数据相关课程，如大数据平台、计算平台、编程平台、数据平台、可视化平台等。
4.强化实践教学环节，提高前沿性知识课程所占比重。
5.合理开设交叉学科和跨学科课程。
（浙江农林大学理学院，浙江 临安 311100）
【摘要】目前计量经济学教学中存在理论逻辑性强、数学公式太多、实践内容太简单等问题。对计量经济学的实践教学提出了建立案例库，推行课程论文的建议，从而提高学生的应用能力。
关键词 计量经济学；案例分析；课程论文
《计量经济学》是统计学专业的一门专业基础课，主要讲述利用统计方法、数学方法构建经济模型，以此来揭示经济过程中各环节之间和经济活动中各因素之间的理论上、数量上相互依存关系。其产生于20世纪30时代，经过20世纪40年代和50年代的大发展及60年代的大扩张，已经在经济学科中占据了及其重要的地位。计量经济学模型是经济结构分析，经济预测，各种政策评价的一个重要工具。该课程的主要特点是理论与实际应用并重，及要求学生认真学习基本理论知识，又要注重计量经济方法在实践中的应用。作为这门课的主讲教师，结合实践教学过程中的感受和体会，就一下问题进行探讨：
1计量经济学实践教学的现状
目前的教学现状而言，该课程的教学定位是理论课，在教学中强调知识体系的完整性、严谨性，以数学课的讲授方式为模板，且课程国内教材过分偏重于数学和数理统计学理论的推导，逻辑性强，内容紧凑，数学公式多， 并且教材内容与经济学理论的结合不紧密。再加上农林院校学生的数学基础相对薄弱，学习起来更为困难，导致很多学生对这门课缺乏热情。如何激发学生学习计量经济学的热情、培养学生的创造性思维以及定量分析方法解决实际经济问题的能力，已成为“计量经济学”教学中亟待解决的问题。
因此很多学校增设了“计量经济学”实践教学环节，目的是为了提高学生的动手能力，但实践教学内容选择是否得当、教学安排是否合理、操作过程是否切实得到实施，对学生的学习效果起着不可忽略的作用。
目前传统的计量经济学的实践教学模式主要是以验证式实践教学模式为主，通常采用先讲授后实验与边讲授边实验两种教学方式。对于前者这种教学方式致使学生的理论和实践脱节，无法及时消化所学的理论和方法；对于后一种方式，尽管能够使学生将理论联系实践，但也是一种“填鸭式”的向学生展示软件如何操作，验证书本内容，从而使学生被动地接受相应内容，亦步亦趋地模范教师所展示的内容。
并且学生的实验作业大多是教师结合典型案例或者书本中的例题和习题，而这些案例难免有些过于陈旧，不符合当下的实际情况，缺乏经济热点。这些显然都不符合计量经济学这门应用性极强的教学要求。
完整的计量经济学模型一般步骤：（1）模型理论设计—确定模型所包含的变量和模型的数学形式；（2）样本数据的收集；（3）模型参数的估计；（4）模型的检验—统计检验、经济意义的检验和预测检验。
但目前实践教学中实践内容都是典型案例或书本的例题和习题，因此实践中只需要进行模型参数的估计、模型检验和估计方法的操作，忽略了变量的选取，数据的整理和理论模型的构建，这使得学生不能全面掌握计量经济学建模的步骤，更不能将所学的计量模型准确的用于实际生活案例，从而导致了学生学习兴趣不大，动手能力不强。
2提高“计量经济学”实践教学的几点建议
2.1提前让学生做好软件学习准备工作
包括安装Eviews、阅读Eviews软件中英文操作手册和相关参考书。在授课的前半学期，每2周采取一次“1节理论课+1节软件操作课”的教学模式，通过“即学即用”的方式，巩固和强化理论知识，对理论方法能进行基本的实践操作。
2.2计量经济学课程引入案例教学，并建立案例库
目前，国内教材的案例过于陈旧，样本数据偏少，模型解释变量个数偏少，使用这样的案例在一定程度上制约了学生使用软件处理数据分析数据的潜力；作为计量经济学的主讲教师，需要建立一套适合本校学生情况的案例库。案例素材可以从本科生的优秀论文、教师的学术成果、专业期刊的学术论文中挑选从而建立有特色的案例库，并注重选取与农林经济研究密切相关的案例素材。案例教学是教师根据教学目的，指导学生对案例调查、阅读、分析、讲解和讨论，传授分析、解决问题的理论方法，加强学生对基本原理和概念的理解，培养应用能力。并且通过案例教学，让学生切身感受理论知识与实际应用之间的关系，激发学生进一步探索的兴趣。
2.3推行课程论文
主讲教师可以结合当前经济热点给出课程论文的题目，也可以是学生结合自己感兴趣的内容自主的拟定论文题目。通过推行课程论文，学生根据研究内容来确定变量，整理变量，确定模型的数学形式，并进行估计和检验，最终撰写规范课程论文，完整了建立了计量经济学模型，可以激发学生做定量分析的兴趣，积累了建模的检验，提高了综合应用能力，并对今后的专业研究有一定的启发。
3结束语
通过案例教学和课程论文在我校《计量经济学》课程教学中已经推行了3年了。通过案例分析和实践教学环节的熏陶，增强了学生的学习兴趣，并且培养了对经济热点问题的敏锐性，并提高了学生分析问题、解决问题的能力。本科毕业论文中，关于与计量经济学相关的论文也大大增加，并计量方法也不再局限于简单的回归模型。
参考文献
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