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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---会计联系最紧密的学科。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。
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