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【摘要】
本文从作者的个人经历和教学实践出发,论述了计算机教学对统计学专业学生的重要性和必要性,希望能引起开设统计学相关专业的学校的重视,为应用型人才的培养提供理论依据和技术支持。
【关键词】
计算机;R语言;统计学
2013级以前我都是讲授《信息处理技术》这类大学计算机基础课程。随着教学的深入,发现学生的信息处理技术课上有很多题,无论是理论题还是操作题都涉及到了统计学的相关知识点。于是我很自觉的加入到统计学知识的学习中,从而也发现了统计学与计算机技术紧密结合的重要性。在我读大学的时候,也是整个中国计算机专业最热门的时候,几乎全国理工类大学或综合性大学都开设了计算机科学与技术这个专业。当时就听老师在争论计算机科学属于理学范畴,而技术属于工学范畴,两个合在一起命名的专业毕业时到底是拿理学还是工学的学位证书?反正我大四毕业时,学校认定的是工学学位。
据本人感觉计算机是一个工具,学好计算机的相关技术,对今后的工作有很大的帮助。计算机的技术又分两个方面,一个是硬件方面的技术,一个是软件方面的技术。计算机硬件我们俗称是计算机的“躯体”,计算机软件我们俗称计算机的“灵魂”。对于非计算机专业的学生而言不需要掌握很多计算机硬件方面的知识,但是与本行业相关的计算机软件是必须掌握的。虽说现今的软件设计的都比较人性化、智能化,甚至没有计算机基础知识的人只要动动鼠标就可以搞定。但是对于接受过大学教育的学生而言,掌握基本的计算机软硬件知识还是必要的。今天我们探讨的是计算机软件方面的技术,主要想说说计算机软件与统计学的结合。如何通过计算机技术让它在统计分析与预测中发挥作用。
统计学是以现象的数量特征为研究对象,利用自身特有的方法,探索现象发展规律的一门方法论科学。对于最基本的统计图表,微软公司办公软件Office中的Excel就可以完成。对于Excel2007以前的版本只能画简单的柱状图、饼图、圆环图、散点图等,还能运用统计函数做一些相关的计算,生成数据汇总表或数据透视表。Excel2007以后的版本在做统计分析前,要安装一个“数据分析”功能包,安装好后它会出现在数据菜单下的“分级显示”模块的右边。有了这个数据分析包就可以做时间数列分析(如:移动平均法、指数平滑法、趋势推测法)、假设检验(如:均值的假设检验、两样本方差的F检验、独立性卡方检验)、相关与回归分析等。
Excel是一个通用的办公软件,它有一部分的统计功能。而对于统计学专业的学生而言,他们可以使用SAS、SPSS、R。SAS全称STATISTICALANALYSISSYSTEM,它是由美国NORTHCAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务:数据访问;数据管理;数据呈现;数据分析。但是由于它专业性强,需要一定的编程基础,而且要付费购买正版软件,所以只适用于大型公司或企业里进行统计分析。它是由美国IBM公司收购并继续研发的统计分析软件。它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。用户只要掌握一定的Windows操作技能,精通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。R语言给人的第一印象是免费开源,在某种程度上它与SAS,就像Linux和Windows的区别。它小巧好用,源代码开放,可以根据自己的需要进行更改,也可以在R的综合档案网络CRAN中下载安装不同的功能包。但是优点同时又是它的软肋,由于随意性大对于非常用函数还是自己写比较好,下载别人的函数包使用风险比较大。
下面我以一个班的学生成绩举例,从统计学的角度分析学生的文理科偏好,从而对R语言的编程步骤进行说明。这个例子首先把Excel表里的数据导入R,求出保留3位小数的样本相关系数矩阵,根据结果我们可以看出主成分的标准差,及相关矩阵的六个特征值和前两个主成分的累计贡献率为82.9%已经超过了80%。第一主成分对应的系数符号前三个(数理化)为负,后三个(语史英)为正,绝对值均在0.4左右,反映了理科和文科成绩的类别差异,有的学生是理科好文科差(如6,7,45号),有的理科差文科好(如30,49号);第二主成分对应的系数符号都相同,反映学生各科成绩的一种均衡特点,比如有的学生各科成绩均好(如26,33号)或者有的均差(如8号)。因此我们可以把第一主成分理解为课程差异因子,第二主成份理解为课程均衡因子。从这个例子中,我们可以看到计算机软件(R语言)对统计学分析起到了多么重要的作用。光掌握了统计学的原理不会用软件编程,靠自己手工计算的年代已过去,特别是大数据时代的到来,更应该借助计算机软件分析大数据背后的关联,为今后工作的安排和制定,提供预测依据。
因此就本人在高校工作十多年的经验来看,统计学专业的学生大一上学期需要开设计算机基础类相关课程,了解计算机的基本软硬件知识并且熟练掌握Office办公组件中的Word、Excel、Powerpoint。大一下学期再开设一门计算机编程语言,本人建议是C语言,在计算机众多编程语言中,C语言是基础,学好了它再学习其他的编程语言,只是写法上形容词的不同,算法思想是一致的。如果没有进行过编程语言的基础学习或编程思维的基本锻炼,想用好R语言进行统计分析也是不切实际的。而R语言是现今统计学界最流行的工具软件,作为统计学专业的学生应该很好的掌握并运用它。
综上所述,计算机教学顺应了应用型人才的培养趋势,在统计学人才的培养方面发挥了重要的作用,在此重申希望能引起开设统计学相关专业的学校的重视,在统计学人才的培养中加强计算机教学的时间和力度,为今后专业课的深入学习做好铺垫,为祖国培养出应用能力强的统计学人才打下良好的基础。
作者:周芸韬 单位:云南师范大学商学院