统计学的理论基础范文

导语：如何才能写好一篇统计学的理论基础，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：医学论文

1.统计研究设计:应交代统计研究设计的名称和主要做法。如调查设计(分为前瞻性、回顾性还是横断面调查研究)，实验设计(应交代具体的设计类型，如自身配对设计、成组设计、交叉设计、析因设计、正交设计等)，临床试验设计(应交代属于第几期临床试验，采用了何种盲法措施等);主要做法应围绕4个基本原则(重复、随机、对照、均衡)概要说明，尤其要交代如何控制重要非试验因素的干扰和影响。

2.资料的表达与描述:用 x±s表达近似服从正态分布的定量资料、用M(QR)表达呈偏态分布的定量资料;用统计表时，要合理安排纵横标目，并将数据的含义表达清楚;用统计图时，所用统计图的类型应与资料性质相匹配，并使数轴上刻度值的标法符合数学原则;用相对数时，分母不宜小于20，要注意区分百分率与百分比。

3.统计分析方法的选择:对于定量资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料，应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的，选用合适的统计分析方法，不应盲目套用χ2检验。对于回归分析，应结合专业知识和散布图，选用合适的回归类型，不应盲目套用简单直线回归分析，对具有重复实验数据的回归分析资料，不应简单化处理;对于多因素、多指标资料，要在一元分析的基础上，尽可能运用多元统计分析方法，以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。

4.统计结果的解释和表达:当P<0.05(或P<0.01)时，应说对比组之间的差异具有显著性(或非常显著性)的意义，而不应说对比组之间具有显著性(或非常显著性)的差别;应写明所用统计分析方法的具体名称(如:成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析、多个均数之间两两比较的q检验等)，统计量的具体值(如:t=3.45，χ2=4.68，F=6.79等)，应尽可能给出具体的P值(如:P=0.0238);当涉及到总体参数(如总体均数、总体率等)时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%置信区间。

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【摘 要】 医学人道主义作为指导医疗实践的主要伦理原则，在经济理性冲动泛化的现状下，表现出流于口头或“虚化”的态势。找回医学人道主义的崇高，伦理共同体的认识和建构，是新境遇下医学人道主义出场的基点。

【关键词】 医学人道主义 经济理性冲动 伦理共同体 基点

Ethics-community：the new basis of the medical humanitarian

YOU Wu-bing

Economical and Management Depatment，Anhui Traditional

Chinese Medical College，Hefei Anhui 230038

【Abstract】Medical humanitarian as the main ethical principal is shown in oral or “virtual”，this is due to the impulse of the economical rational. Regain the lofty of the medical humanitarian，awareness and Construction of ethics-community is the new basis of medical humanitarian.

【Key words】Medical humanitarian；Economical rational impulse；Ethics-community；The basis.

医学人道主义作为指导医疗实践的核心理念，它的伦理内蕴要求医务人员在医学活动中应以同情患者疾苦、尊重患者的人格和就医权利、同等珍视患者的生命价值和质量价值为旨要，从而表征出“医乃仁术”的宏旨。但在现实实践中，医学人道主义往往流于口头或被“虚化”，很多情形下医务人员和医疗机构面对患者尤其是经济贫困的患者表现出“救治无意识”的态势，也使医患关系造成不同程度的紧张。新境遇下医学人道主义出场的基点必须加以诠释。

1 医学人道主义弱化之源：经济理性冲动

理性的唤醒，曾经作为“文艺复兴时期”锐利的人文武器来反对宗教神学，使人挣脱了“它者”的束缚，“禁欲主义”也被抛到历史的垃圾堆里，取代其的是对经济利益最大化追求的冲动。市场经济社会的到来，经济理性冲动成为推动社会发展的有力杠杆，给资本主义社会带来经济上的繁荣壮观景象，但同时，经济繁荣的背后却隐藏着巨大的人文精神失落的危机。我们知道，对经济利益的追求和对伦理道德的景仰常常处于两难境界，两者的协调常常处于悖论之中，用中国传统伦理思想的话语来表述就是“义利不可兼得”。欲望常促使人不择手段来获取利益，这样挣脱道德理性制约的经济理性冲动带来一系列根深蒂固的现代社会“人文疾病”，比如精神家园的丧失、人类自身的迷失等。中国作为一个改革开放较晚的国家，市场经济是必须要完成的经济发展阶段，经济理性冲动这个市场经济本有的顽症无疑也对中国社会造成了影响，可以这样说，经济理性冲动之“酸”在当今消融着一切支撑人的传统固有的伦理观念和道德信仰，医学领域作为社会重要的组成部分，经济理性冲动也对医学领域许多支撑医务人员信仰的精神理念带来冲击，医学人道主义理念的弱化之源也应该归因于经济理性冲动。

医学人道主义是吸取西方人道论的观点而明确提出来的。其实自从有医学职业开始，朴素的医学人道主义思想就已经产生了，这种从尊重人的人格出发，平等救治一切患者的理念也已成为医务人员孜孜不倦坚守的职业情操，外显在医疗实践中，医务人员应该从不计任何名利为出发点，尽职尽责为患者生命健康护航，更不应该以患者的经济、文化政治背景的不同而实施不同的治疗，从而彰显医学人道主义追求的崇高道德目标。但现实中医院为自身发展，也加入了追求经济利益最大化的时代潮流中，很大程度上改变了医疗事业机构的公益性质，医院方似有任意提高医药价格、医疗费用之嫌，造成“看病难、看病贵”的普遍现象，家庭经济不景气的患者得不到很好的治疗或医院根本就拒绝给与治疗，比如现在医院实行的看病前要交纳的“押金”措施，交不起“押金”很明显就得不到救治或一旦“押金”余额不足，医院马上就会终止给与的治疗，这些很明显都是违背医学人道主义的。作为人道主义体现的载体医生在面对经济理性冲动的浪潮中很多也极易退去本色，为获得更多的经济利益，不顾及患者的经济承受能力和治疗方案的需要与否，有的医生一味给患者开出“大检查单”、“大处方单”，更有甚者，有的医生还对患者索要“红包”，无形中加重了患者的经济开支，给医患关系也带来产生紧张的因素。“医院的门朝南开，没钱治疗别进来”这虽然只是一句笑谈，但确实是当今社会经济理性冲动下的医学人道主义被淡化的写照。

2 医学人道主义出场的基点：伦理共同体

去除医学人道主义虚无或流于口头的流弊，必须找到医学人道主义出场的合法度性解释，也就是医学人道主义得以建基的理论基础。伦理共同体理论应成为解决此问题的理论依据。

所谓共同体，“是可以在其中获得相对同质的价值体系，以及个人必须从属于结构化的和有组织的团体和单位”[1]，可见一个共同体的形成和维持，是以组成群体的各个个体具有相同的价值观为前提条件的。伦理共同体是指在具有共同利益基础之上达成价值共识，形成相应的符合大家共同意愿的行为规范和道德原则，从而结成相对稳定的人与人相互联系的一种结构稳态。在这种同一伦理共同体中，由于人们追求的价值目标一致，彼此又能达到双赢的境况，所以人们能够自觉遵守一系列的共同行为规范，来调节各自的行为，使其道德化。用马克思的话表述就是，只有“在真正的共同体的条件下，各个人在自己的联合中并通过这种联合获得自己的自由。”[2]而那种真实的共同体应是成员间具有真实的利益追求而达成和谐、合作的群体。只有在这种真实的利益共同体内，才能形成真实的伦理共同体。亚里士多德在《尼各马科伦理学》论德性篇中提出：“在任何一个时代建立一个社会共同体，所要具备的是：要实现共同利益，要为参与共同体的所有成员带来共同享有的利益[3]。”按亚氏的看法，我们可以理解为：只有在利益一致时，共同体成员对善与德性的看法广泛一致时，才能使得公民之间连接组合真实共同体成为可能。麦金太尔在《德性之后》也有关于此的论述，他说：“在一个有着共同利益的共同体内，对共同利益的共同追求是道德原则赖以存在的一个基本背景条件[4]。”可见，只有当人们在交往共同体中结成的关系是真实的利益共同体，此时人们的价值追求目标一致，达成道德共识，形成真实的伦理共同体，才能自觉践行道德原则和规范，而不去破坏它。对医务人员来说，只有认识到医患之间确实存在着真实的伦理共同体，相应才会自觉践行医学人道主义。

那么医患之间是否可以具有真实的伦理共同体?我们知道，医患关系是人类为对抗疾病，维护健康而结成的利益联系。它是以医务人员为一方，以患者为一方，在诊断、治疗、康复、预防和保健中结成的人际关系。医患关系中各方的根本利益是一致的：大家都是战胜致病因素来维护人类健康。体现在病人期盼恢复身体健康，医生努力医治病人的健康，两者交往为了一个共同目标――健康而达成共识，形成真实的伦理共同体。医生和患者的关系在初始阶段，是个体与个体交往的关系，医生对病人的诊断和治疗都是通过直接的接触进行的，在这种情况下，病人的痛苦在很大程度上感染着医生，会激发出医生的同情心和人道主义精神，医患之间常处于和谐的境界中。也可以理解为伦理共同体在医患之间本源就存在的，只是由于后来医生与病人关系发生了变化，是个体与群体的关系，一个医生要面对多个病人，医生的耐心减退；还有由于高科技的出现和介入，医生大量利用科技手段，使医患关系处于被“物化”的境况，医患关系的矛盾开始凸显，这种伦理共同体被有所破环。而后果就是医务人员对患者救治的麻木和无意识，医学人道主义常常被抛掷一边，导致医疗效果的不佳。其实这对医务人员本身也是无益的，它会损害医务人员的医疗形象和其它切身利益。所以医务人员如认识到“医”和“患”其实是可以处于也应该处于一个真实的伦理共同体之中，就会自觉践行医学人道主义，在医疗实践中担起重要的角色，和患者一起共同与疾病抗争。

3 医学人道主义强化之途径：伦理共同体的构建

面对经济理性冲动对医学人道主义的强势关系现状，必须寻求伦理共同体的构建之途径，以此来平衡这种失范的态势，找回医学人道主义的崇高。

伦理共同体的构建首先要加强对医务人员医德教育。医德是指医务人员在医疗卫生服务中应该具有的仁爱、救死扶伤的品德，是道德德目在医务人员身上的内化，更是医务人员必须具备的最起码的要求。没有医德的医生，即使技艺再高超，也算不上一个完整意义上的医生，“无德不成医”。一个缺乏医德的医生认识不到医疗职业的崇高性和不计功利性，在行医时只会求取名利，肯定会千方百计从病人身上索取钱财，置医学人道主义职业道德而不顾。而一个医德高尚的医务人员，会自觉认识到医学事业的“救世救人”属性，不是谋利事业，从而抵制社会上对经济利益的过度崇拜趋向，同情患者的疾苦，把患者看作与自己处于一个共同体之中，尽心救治患者，这样也会造就自己的功名。但医德的产生不是自然而然的，也就是说，医生的良好品德不是天生就会具有的，它的产生是医生在学习和长期实践中积累、发展起来的，医德具有很强的教育性、实践性。所以加强对医务人员经常的医德教育，可以使其增强对医学事业的认识，对伦理共同体的构建起到重要作用。

其次，加强医务人员诊疗实践中对患者的人文关怀要求。现代诊疗过程中，机器检查和治疗有部分或全部代替医务人员作用的趋势，很多原因是因为医院和医务人员从自身经济利益出发来造成的结果，患者往往面对机器的时间超过与医生交流的时间，使诊疗过程缺少医生人性化的关怀。建构伦理共同体，作为医务人员应当在交往中发挥主导作用，自觉体现出人文关怀精神。患者作为躯体或心理上产生了和健康人群的不同，他们相对我们就是“弱势群体”，更需要得到照顾和关爱，不能被排除于共同体之外，作为“人”的存在，他们理应受到医学人道主义的对待，得到比健康人群更多的关爱。医务人员作为直接面对患者的人，面对患者时应该注重交往中语言的礼貌性、安慰性、保护性，以消解患者的畏惧和不安心理。患者就医时由于是初次谋面，对医生的一个表情，一个眼神都会做出情绪反映，因此医生应当行为端正，稳重可信，诊疗耐心，增强患者的信任感，这些都是对患者人文关怀的体现，而只有医务人员首先在实践中真正认识到与患者的息息相存的关系，才能付出对患者的关怀，为建立良好的共同体打下基础。

再次，还应认识到，伦理共同体的构建也需要患者做出回应。伦理共同体在医疗实践领域，毕竟患者也是主要角色之一，患者也应该在伦理共同体的构建中参与互动，不去破坏共同体的存在，患者应该积极配合医生和尊重医生，共同努力来促使疾病早日康复。

当真实的伦理共同体在医疗实践中被认识和构建起来，医生就会自觉践行崇高的医学人道主义，以道德理性来规约现实经济理性冲动的强势，尽心为患者服务。

参考文献

[1] 阿格妮丝・赫勒.日常生活[M].重庆出版社，1990：38.

[2] 马恩选集.[M].第一卷.北京：人民出版社，1995：119.

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[摘要] 新李斯特主义的前景取决于其经济学和管理学基础。但是，这一流派的研究者目前主要关注前者，在一定程度上忽视了后者。为解决上述问题，本文以产业政策为中心，通过对于发展型国家论――与新李斯特主义具有学术渊源的理论流派或李斯特主义的政治学版本――的早期文献的重新解读，梳理出发展型国家论的两个重要研究传统，并以这样两个研究传统为出发点，对于强化产业政策效果的研究进行系统的整理，确认新李斯特主义的管理学基础。

[中图分类号]F091. 342

[文献标识码]A

[文章编号]0257-2826（2015）03-0018-08

在20世纪八九十年代的研究热潮消退之后，产业政策正在再次进入学界的视野。重新关注产业政策的学者主要有两类：一类采取主流经济学的分析工具，但是对长期指导后进国家发展的“华盛顿共识”持批判态度；另一类则依据演化经济学和制度经济学的分析框架，试图重构推动后进国家发展的政治经济逻辑。如果说第一类学者更多地是对主流经济学的分析框架和政策措施进行微调的话，那么第二类学者则比较激进。由于与李斯特经济学具有直接的联系，后一类学者的研究逐渐汇聚为可以称为新李斯特主义的学术潮流。

在本文中，笔者将罗伯特・韦德（ RobertWade）、艾丽斯・阿姆斯登（Alice Amsden）和梅迪・谢菲丁（ Mehdi Shaeffedin）等秉承李斯特传统的发展经济学家称为旧李斯特主义者，而把运用制度与演化经济学分析框架的赖纳特（Erik S.Reinert）、张夏准（Ha-J oon Chang）和贾根良等学者称为新李斯特主义者。目前，新李斯特主义方兴未艾，有许多重大问题有待探讨，例如，1日李斯特主义者关于为什么强调静态比较优势理论的发展模式未必会自动地为后进国家带来企业能力的提升和产业结构的升级这一重要问题的分析具有说服力。但是，旧李斯特主义者并没有充分地讨论提高企业能力、实现产业升级的具体措施。本文试图通过对这一问题的探讨，强调管理学基础对于新李斯特主义的重要性。

由于旧李斯特主义者往往将关于发展战略的选择还原为经济理论之争并有将企业能力或生产力

李斯特经济学的核心范畴――的形成机制处理成“黑箱”的倾向，所以直接从旧李斯特主义的文献出发来构筑新李斯特主义的管理学基础具有难度。在这种背景之下，从与旧李斯特主义具有联系的相关研究出发，寻找构筑新李斯特主义的管理学基础的线索就成为现实的选择。我们认为，与旧李斯特主义具有内在联系的发展型国家论的研究传统为系统地把握新李斯特主义的管理学基础提供了出发点。

近年来，在比较政治经济学家的推动下，发展型国家论开始进入我国经济学界的视野。由于具有相近的学术渊源和类似的政策主张，新李斯特主义者对于发展型国家论表现出明显的兴趣。挖掘并重温发展型国家论的研究传统有助于存公共管理和企业管理两个方向上构筑新李斯特主义的管理学基础，确认改进基于新李斯特主义的政策实践的途径。

一、为什么新李斯特主义需要管理学基础

长期以来，后进国家的发展战略受到新古典经济学的影响。在新古典经济学家开设的政策清单巾，市场机制和自由贸易占有关键地位。对于市场机制和自由贸易的重视源于以下认识：尊重市场机制和白由贸易原则意味着后进国家依据比较优势来设计发展战略，而这种发展战略将自动地改变这些国家的资源禀赋，进而实现产业结构的升级。但是，正如依据比较优势来设计发展战略的后进国家在工业化的早期可能在工农业关系问题上落入李嘉图陷阱一样，在初步完成了工业资本积累之后，如果后进国家完全依据静态比较优势来设计发展战略，则有可能在产业升级问题上落入比较优势陷阱。

作为发展经济学中的经典议题，李嘉图陷阱描述的是稀缺的土地资源对处于工业化初期的后进国家的工业发展的制约：在这些国家，人口增加往往引起粮食价格上升，粮食价格上升推动工资上涨并压低利润，而低利润意味着企业很难进行设备投资。在这一过程中，获利的只有土地所有者。相对于工业化初期的李嘉图陷阱，比较优势陷阱指的是，在初步完成资本积累之后，基于静态比较优势的发展战略未必能够提高后进国家的竞争力，其表现是后进国家被长期锁定在劳动密集型产业或价值链的低端。实际上，对于比较优势陷阱的表现形态和形成原凶的分析是新旧李斯特主义的出发点之一。

需要注意的是，政策效果不仅取决丁理论依据是否正确，而且受到政策实践的影响。换言之，即使理论依据是正确的，如果政府官员不能或不愿正确地设定具体的政策目标和政策手段、企业不能或不愿有效地利用政策环境，那么企业能力的提升和产业结构的升级或者难以实现、或者伴随成本。实际上，保护国内市场、推行产业政策的一些国家并没有实现经济的持续发展。

因此，尽管新李斯特主义者和新古典经济学家之间的学术争论仍将继续，但是对于前者来说，在坚持介入必要性的前提下，如何提高相关政策措施的效率，即如何强化新李斯特主义的管理学基础显然应该成为一个重要的研究议题。

二、发展型国家论的研究传统

对于高度重视政府介入的新李斯特主义者而言，政府介入的管理学基础本是题中应有之义。但是，尽管一些具有新李斯特主义倾向的研究者和产业政策研究者就这一问题进行了研究，但是这些研究没有进入体系化的状态，在相关领域的主流文献中没有占据关键地位。出现上述现象的主要原因是在后进国家发展战略问题上，新李斯特主义与新古典经济学之间存在长期的论战。对于前者来说，在经济学原理的层面上论证己方的合理性是最重要的议题。

东亚地区的政策史表明，以产业政策为代表的发展战略的出现未必以一个学术流派的压倒性胜利为前提，更多地是一个围绕国家的发展意愿展开的政治问题。换言之，学术争论有助于推动政策范式的变化，但是发展战略的形成更多的是一个政治经济学现象，而不是一个纯粹的经济学问题。有学者将产业政策理解为特定国家的政治经济体系的结果，其原因即在于此。实际上，姑且不论中国的政策实践是否符合新古典经济学或新李斯特主义的原则，在现实中，在政府积极推行产业政策的20世纪80年代，支持产业政策的学者并没有提出明确的理论基础；类似地，在自由主义的影响迅速上升的90年代，产业政策也没有退出舞台。

对于新李斯特主义者来说，构建管理学基础的主要途径本来应该是从作为其理论依据的演化经济学和制度经济学演绎出具体的政策措施。但是，因为这些理论依据具有比较强烈的纯粹理论的特征，所以这种研究显然不能在短期内完成。在这种情况下，更为现实的思路是对尽管没有成为新李斯特主义的主流文献，但是却与新李斯特主义的政策主张一致、从管理学的角度分析如何强化产业政策效果的相关研究进行整理。但是，如果我们选择这种研究路径，如何整理这些研究将成为一个问题：尽管这些研究具有近似的问题意识，但是相互联系却并不明确。因此，如果缺乏明确的出发点和分析框架，我们能做的将只是罗列这些研究。

为解决上述问题，本文以产业政策为中心，通过对于发展型国家论――与新李斯特主义具有学术渊源的理论流派或李斯特主义的政治学版本――的早期文献的重新解渎，梳理出发展型国家论的两个重要研究传统，并以这样两个研究传统为出发点，对于强化产业政策效果的研究进行系统的整理，确认新李斯特主义的管理学基础。

一般而言，学术界认为查默斯・约翰逊（ Chalmers J ohnson）使产业政策一新李斯特主义的主要政策主张之一 成为学术研究议题并开创了发展型国家论。但是，这种流行观点忽视了约翰逊之前的经典研究。实际上，发展型国家论的早期研究具有上行路线和下行路线两个相互补充的研究传统，前者的代表是约翰逊发表于1982年的《通产省与日本的奇迹》，后者的代表则是詹姆斯・阿贝格兰（Jamcs C.Abegglen）发表于1970年的《日本经营的探求：日本股份公司》。长期以来，约翰逊的著作被奉为发展型国家论的开山之作，阿贝格兰的著作则由于在日本出版而被英语学术界忽视。实际上，阿贝格兰的著作包含了后来被称为发展型国家论的理论流派的所有关键要素。另外，对于本文而言，尽管阿贝格兰和约翰逊的经典研究都包含了以政治过程和企业生产活动为中心来分析政企.互动两个思路，但是相对而言，阿贝格兰的重点在于后者，而约翰逊的重点则在于前者。更为重要的是，以政治过程为中心来分析政企互动的研究传统――本文称之为发展型国家论的上行路线或约翰逊传统――成为后续研究的主流，而以企业的生产活动为中心来分析政企互动的研究传统

本文称之为发展型国家论的下行路线或阿贝格兰传统

则流落于主流之外。然而，只有将包含在发展型国家论早期研究中的两个研究传统整合在一起，发展型国家论以及新李斯特主义才能更好地指导后进国家的实践。对于本文来说，只有将这样两个研究传统整合在一起，我们才能系统地梳理关于强化产业政策效果的研究。

首先，阿贝格兰被忽视的研究包含了发展型国家论的所有关键要素。众所周知，格中克龙的后发优势说是发展型国家论的理论起点，而后进国家如何解决融资问题则是格申克龙最为重视的问题。在这个问题上，阿贝格兰的研究与格申克龙的思路的相关性是非常明显的：在关于日本经济发展的分析中，阿贝格兰不但将日本企业对于外部资金的高度依赖视为其成功的根本原因之一，而且明确指出，这种融资结构在相当程度上是政府和央行介入的结果。一般而言，齐斯曼关于日本的经济发展和金融政策的关系的研究被认为是发展型国家论中较早讨论融资制度的经典文献。但是，这一研究的发表远晚于阿贝格兰的研究。在这个意义上来说，阿贝格兰是最早将格申克龙的核心思路运用到关于东_哑经济发展的研究之中的学者。另外，强烈的发展意愿、自主的核心官僚机构、紧密的政商关系和选择性的产业政策被认为是发展型国家的主要特征，也是发展型国家论的关键要素，而阿贝格兰的分析则涉及了上述所有因素。因此，尽管没有受到发展型国家论者的重视，但是将阿贝格兰定位成发展型国家论事实上的开创者之一当不为过。

其次，产业政策是约翰逊和阿贝格兰的中心研究议题，但是两者对于这一问题的研究路径有所不同。尽管约翰逊重视企业在政企关系中的作用、正确地评价了关注企业层面的生产活动的“企业合理化政策”的意义、甚至将管理学家德鲁克的名言――“只有管理者，而非自然、经济法，或者政府，能够使资源变得有效” 作为《通产省与日本的奇迹》的题记，但是，他对于企业层面的牛产活动的分析浅尝辄止。在总体上，作为一个具有历史制度主义倾向的政治学家，他的研究重点在于说明产业政策的形成过程.并试图将政府介入与日本的经济发展直接联系起来。相对地，作为管理学者的阿贝格兰对于上述问题的处理方式则完全不同。在论述日本经济的特征时，他将日本企业的组织形态和资金结构与政企关系并列，并倾向于通过分析政府对于企业的融资活动和劳资关系的影响来把握政府的作用。换言之，阿贝格兰的产业政策论建立在对于日本企业的竞争力来源的分析之上，其研究思路是通过分析政府介入对于决定了企业竞争力的企业层而的制度安排的影响来论证政府介入的作用。这种研究思路反映在《日本经营的探求：日本股份公司》之中，在后续研究之中也得到了延续。

再次，需要注意的是，如果将以政治活动和企业层面的生产活动为中心的产业政策研究分别称为发展型国家论的研究传统中的上行路线和下行路线的话，那么约翰逊和阿贝格兰的区别主要足程度上的：两种研究路径并存于两者的研究之中，但是约翰逊更倾向于上行路线，而阿贝格兰则更倾向于下行路线。但是，在发展型国家论成为显学的20世纪80年代之后，约翰逊传统成为主流研究方向，相对地，阿贝格兰传统极少被提及，少数延续了阿贝格兰传统的研究或者没有得到应有的评价，或者没有被从阿贝格兰传统的角度进行讨论。

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（一）对其性质方面的认识

对于统计学的性质和内容来说，在学术界一直都是颇具争议的，并没有统一认可的说法。从17世纪中叶开始，由德国的学者正式提出“统计学”这一概念，在后期的逐渐发展过程中，人们都将统计学划分为社会科学的范畴中。但是通过分析统计学的性质就能够看出，统计学实质上是属于自然科学和社会科学的交叉领域，与数学学科密切相关。目前学术界比较认可的一种说法是：统计学作为一种数据，主要是对客观现象总体数量的一种分析、收集以及测定，便于人们做出正确认识的一种方法论科学。由此可以得出，统计学大致上可以分为应用统计学和理论统计学两种，分别是对具体数量和抽象数量进行研究。

经济统计学具有自身独特的综合评价、核算以及估算的方法，体现出明确的研究独特性。在经济统计学中，并不是直接研究相关的经济规律，而是向其他经济学科提供相关工具和方法。因此，在经济统计学中，包含着很多的统计方法和数学方法。一般来说，经济的发展就能够促进国家的强大，而对于经济发展来说，与经济统计学之间紧密联系，另外经济统计学也发挥出了一定的促进作用。由此可见，实质上经济统计学的性质是属于自然科学和社会科学。

（二）对其发展方向的认识

通过对经济统计学性质的分析可以得出，其本身就具有两种不同的性质。就目前来说，学术界还是认同这两种性质能够相互融合，并逐渐趋于统一。在上个世纪，国际统计学中数理统计学一直占据着重要的地位，但是随着社会经济的发展，社会统计学也逐渐发挥出一定的积极作用。就目前相关的研究结果表示，对于统计学的发展方向来说，就是与数学之间相互分离，并且相互之间的差异越来越明显，逐渐靠近计算机科学，逐渐有效的结合其他与经济相关的实质性科学。这也就表示，在未来的某一天，统计学与数学之间会处于相互独立的位置。

一直以来，大部分的学者对统计学的认识都具有一定的单一性，这也就导致对经济统计学的认识比较少，或者是存在一定的片面性，在很大程度上限制着统计学的发展与进步。从另一个角度来看，实质上就是限制着社会经济的发展。随着社会的发展与进步，人们逐渐正确、全面、客观地认识统计学。对于统计学中的各种类型来说，相互之间的共同发展、借鉴和促进的，并不属于竞争性的关系。但同时也需要注意的是，根据种类的差异，其知识体系、理论基础以及研究的对象必然也就会存在一定的差异性，这也就表示相互之间并不存在取代关系，实现相关之间的差异共存是十分必要的。

（三）对其办学模式的认识

随着社会主义市场经济的不断发展和进步，市场需求一直都处于持续变化的动态过程，那么原先各个院校中设立的相关专业就会显现出一定的狭隘性，如对于各个专业之间的划分过于明确和详细，在这种模式下培养出的人才就会具有一定的片面性和单一型，自然难以满足当前综合性的市场需求，学生的综合能力比较差，难以适应多样化的工作需求。针对这一现象，当前的高校逐渐注重对“宽口径”人才的培养与教育，有针对性的培养高素质的综合型专业人才。对于当前的社会来说，主要有两种教育统计学组织方法：一是让学生全面、详细的了解和掌握统计学方法理论，认可统计学的理学性质，实现对统计学的精通。当学生已经充分的掌握所有的统计学理论之后，再结合设计的相关统计学性质课程，一般主要是数理统计方法和概率论，这样就能够从理论角度全面的掌握所有的统计学知识。但是在实际教学的过程中，由于统计学涉及到很多的领域，就“精通”这一方面来说的话，几乎没有学生能够做到。为了满足当前社会对统计学人才的要求，首先是需要具备良好的数学基础，然后掌握一定的专业知识。二是根据经济类的学科来设计统计学课程。一般來说，统计学课程除了专业内容之外，还应该适当的添加经济学方面的内容，只有这样，才能够培养出符合社会要求的人才。当前社会中所需要的综合型、进步型的人才主要指的是，一方面拥有坚实的理论知识基础，另一方面精通相关的经济统计方法、数理统计方法等，如果条件允许的话，最好还能够掌握一定的现代技术经济手段。由此可见，当前经济统计学的办学模式，一定要实现教学路径的多样化和灵活性，而且各个院校都需要具备自身独特的优势和特色，这样才能够培养出符合社会需求的高素质综合型专业人才四。

二、当前经济统计学存在的问题

（一）理论基础较为薄弱

经济统计学要具有较强的实践性和应用性，在研究统计分析、设计统计指标与公式、确定研究目的等方面都需要社会经济学方面的相关指导。但是就目前来说，在经济统计学理论内容中相关的社会经济学理论根据还较为缺乏，在对社会现象进行分析的时候只是依据统计定量的方法，所以理论基础较为薄弱，缺乏必要的深度，仅仅是从表面阶段来进行相关分析，在一定程度上限制着统计学的应用。

（二）应用性比较差

就当前所设置的经济统计学内容来看，在很大程度上还是受到了计划经济的严重影响，对相关指标的计算和解释比较多，因此其应用性也就会比较差。这样一来，当前高校培养出的统计人才就难以适应社会发展需求。这也就表示，在实际工作的过程中，统计学理论知识的有效作用难以得到充分的发挥，很多问题难以得到有效解决。

（三）理论知识与社会实践之间的同步性较差

对于任何理论知识来说，都是来源于实践的，如果两者之间相互脱离的话，其理论知识就失去了原有的意义。但是就当前的经济统计学来说，其理论知识与社会实践之间的同步性就比较差，这主要表现在相关指标和分析方法的提出并不是专业的统计人才，这样实际的指标和方法就会缺少必要的专业性，在一定程度上限制着经济统计学的发展与进步。

三、改进当前存在问题的有效措施

（一）加强对经济统计学理论基础的提高

为了有效的改进经济统计学，首先最关键的就是需要实现其理论基础的提高，注重对相关学科理论知识的借鉴和学习，将先进理论中的合理部分有效的融合，将经济统计学的高度与社会统计学保持一致，加强对统计学与经济学两者之间有机结合和密切联系的强调。在当前的市场经济环境中，经济统计学的发展与进步应该面向全社会，其发展的依据主要就是社会需求，并发挥出一定的监督和咨询功能，有效的指导经济决策。在设置经济统计学课程的时候，应该加强对多领域、多行业的涉及，最大限度满足社会对统计专业人才的需求。

（二）实现统计工作模式的进一步完善

在实际应用经济统计学的过程中，需要实现其有效作用的最大化，因此，需要加强统计工作模式的健全性，增强其合理性和科学性。无论是在应用统计方法、收集统计数据的时候，还是在整理和分析报告格式与统计数据的时候，都应该应用科学的统计工作模式。另外，对于企业和政府来说，应该全面分析自身的实际发展需求、面临的困难、经济工作特征等各个方面，促进统计工作模式的进一步完善，使其工作的实效性也得到有效提升，最大限度发挥经济统计学的有效作用。

（三）加强对经济统计方法的改进

一般来说，根据不同的统计方法，即使是相同的数据也会得到差异化的统计结果。在实际应用经济统计方法的过程中，所有的数据都应该是真实的，都是通过实际的社会调查得到的，通过这些数据能够真实的表现出当前社会经济的变化趋势以及发展水平。如果始终都是应用单一的经济统计方法的话，在数据统计的过程中就会忽视很多的变量，这样最终的结果就会表现出一定的单一性和片面性，必要的准确性和科学性严重缺乏。因此，加強对经济统计方法的改进，实现统计手段的创新，就能有效提高统计结果的科学性，从而在相关经济决策中的依据就会更加合理、科学，对经济水平的提高也就会具有更大的促进意义和作用。

结语

总的来说，在经济发展的进程中经济统计学能够发挥着重要的作用，并随着逐渐发展的市场经济，不断深化的社会主义市场改革，经济统计学也就会越来越重要。从统计学的性质来说的话，主要是针对分析、整理和收集各种数据信息进行研究和分析，如果在研究的过程中出现问题的话，就需要及时的进行预测，并做出准确判断，提高相关决策的合理性和科学性。当前的市场经济环境日益复杂，加强对各种信息数据的严格观察，合理、科学的分析各种问题，充分的发挥出经济统计学的有效作用，能够进一步的加快我国经济发展，实现社会管理水平的进一步完善。

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湖北工业大学是传统的工科院校。经过长达60多年的发展，目前已经形成了以工科为主的多学科协调发展的办学格局。2005年，湖北工业大学统计学专业首次面向全国招生，迄今已经有九年的办学史。统计学专业的开办，是为了满足日益繁荣的市场经济对理科人才的渴求，特别是为了满足对既具有一定的数学理论基础，又能灵活运用数据处理工具进行数据分析的高层次人才的需求。当然统计学专业的应运而生，对开拓学校理科办学格局，形成比较全面的多学科人才培养体系也功不可没。在开办之初，由于当时统计学专业的在学或毕业学生人数相对不多，市场属于相对稀缺阶段，因此学校对统计学专业的人才培养目标定位于能培养出在企业、事业单位或教育行政部门从事市场调研、数据处理分析、教育教学以及科研的较高层次人才。尽管几经当时各位领导和专家反复论证，数易其稿，这种定位仍然存在模糊不清的硬伤。首先，统计学专业属于理科范畴，自然逃脱不了理科在人才培养过程中的基础性的作用，基础性学科的一大特点就是理论性强，实践性相对比较弱。而地方工科大学主要致力于对应用型技术人才的培养，侧重于动手能力与实践能力的训练。因此，如何培养应用型统计人才是摆在我们面前首要要解决的问题。其次，湖北工业大学属于省属重点多科性大学，统计学的开办如何与教育部直属等重点大学以及普通地方弱势的本科院校拉开办学层次的距离，形成专业办学的错位竞争，这也是统计学专业的办学载体的档次定位的问题。最后，统计学专业跟数学、经济学、管理学、工学等其他学科有着千丝万缕的联系，它最终到底应该跟谁联系更紧一点也是一个值得深思的问题。针对以上问题，湖北工业大学顺应时代潮流，英明地做出统计学专业应当服务于工科，突出理科，与经济管理相互融合渗透的办学方针，具备一定理论基础侧重于应用的学科定位，符合学校的办学层次与要求。近年来，学校发挥多科性大学的学科优势，在与学校经济类学科的交叉融合中，逐渐形成了金融统计、经济统计等热门办学方向，不少学生毕业后就业于银行、证券等金融部门，形成良好的办学声誉；在与机械学院的质量检测与管理类专业的合作中，也发挥了统计推断在自动检测中的理论优势。此外，统计学学科老师积极参与学校的特色专业———生物工程专业的科研项目与合作，取得了不错的效果。由此可见，湖北工业大学统计学专业在服务于本校特色优势学科的过程中，也通过其他学科的平台优势，顺利借力完成了自身的成长与发展。目前统计学专业正在朝统计学一级学科硕士点的目标前进。

二、课程设置方案

统计学专业在开办之初，积极借鉴和学习了武汉地区老牌财经类院校中南财经政法大学的相关课程设置方案，也参考了重点理工类大学武汉理工大学新办的统计学专业起步阶段的课程设置方案。同时，由于统计学的申报学院是以数理基础擅长的理学院，因此，在办学之初，受制于师资力量、办学意识等多方面的影响，当时前几届的学生学习了较多的数学基础课程，比如数学分析、高等代数、常微分方程、概率论、数理统计、多元统计分析、抽样调查、复变函数、实变函数、抽象代数、运筹学等，旨在让学生具备坚实的数理基础，突出理科特色。同时，为了提高学生的动手能力，也大胆开设了统计软件分析、可视化编程、C++语言程序设计等计算机专业课程；在高年级阶段，开设了微观经济学、宏观经济学、风险管理、管理学等经管类模块课程，而形成了“数学+计算机+经济”模块形式为核心的特色课程体系。在后来的办学实践中，逐渐发现学生考研时都呈现朝经济学类一边倒的趋势，而且高质量就业人群也集中于银行、证券等金融企业或工商、地税等部门，同时，前几年风生水起的信息技术类行业逐渐出现疲软的势头。为了顺应时势，突出应用理念，理学院及时调整了统计学专业中数学、计算机、经济类课程的构成比例，压缩了一些理论性过强的实变函数、泛函分析、抽象代数、微分几何等数学专业课程；压缩了部分计算机的课程；增强并优化了经济、金融类的课程，并且增加了相关课程实验实训的课时比例。同时，让部分专业核心课程重心前移，使得在大学低年级阶段就可以相对完整地接触到统计学的核心类课程，为后面多元化的学科方向分流与就业赢得了可贵的机遇与时间。

三、其他教育教学综合改革

统计学专业开办九年来，一直得到了学校领导的高度重视与积极支持，目前已经建立起比较完善的统计实验室、资料室、实验实训中心等。统计学专业试行专业负责人制度，同时，每一班级均会安排负责又具有爱心的导师对学生整个大学阶段全程进行指导。统计学专业学生在培养过程中，经常邀请统计界的专家、学者进行学术讲座，职业生涯指导，促进本专业学生职业技能与学术能力的稳步提升。每一门课程也会有相对固定的专业教师担任，并定期举行师生交流会，及时发现教学与学生学习过程中的不足，这种积极畅通的师生沟通机制进一步疏通了师生间交流的障碍，让教学相长的理念更加深入人心，教学改革之花也结出了丰硕的果实。从目前统计学专业的已经毕业的学生去向来看，考研率、就业率以及就业的质量均取得相对满意的结果。在统计学专业近九年的教学实践中，也培养了两名教授、三名博士（外加引进了一名博士），专业的师资力量得到了大大的增强，专业影响力也逐步提升。

四、结论

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关键词公共管理研究实践教学案例教学

1夯实理论基础

理论的价值在于它对事物的解释力和对未来的指导意义。“工欲善其事，必先利其器”，作为一门科学研究方法，公共管理研究方法这门课程应该夯实学生的理论基础，培养学生科学研究的良好素养。针对不同学习阶段的学生，应该采用循序渐进的理论教学模式，扎实打好学生方法基础。宏观上，本科生可以在先修高等数学、统计学等基本基础知识的基础上，重点把握公共管理研究的基本程序，如怎样进行科学的研究设计，如何搜集资料、整理资料、分析资料等，重点熟悉公共管理研究的基本内容和框架。硕士阶段可以具体学习一些经典的分析方法，如多元统计分析中的方差分析、聚类分析、判别分析、主成份分析、因子分析以及计量经济学中的经典回归分析方法等。博士阶段可以根据自己研究的需要在已有学习方法的基础上追踪学习国内外先进的公共管理研究理念和方法。具体的在本科生的教学中，要注意培养学生的逻辑思维能力，公共管理研究方法虽然基于一定的数学和统计学基础，但注重解决诸多现实问题，所以很多方法渗入了方法创始人的思想。这些思想体现在方法上有其积极的解决实际问题的优点，同时可能也有不完美之处。因此教学时，要引导学生学会思考，让学生明白方法产生的缘由，领会此方法主要解决什么问题，方法存在的理论基础是什么，应用条件是什么，为什么会有这些应用范围，方法创立者的主要贡献以及不足之处在哪里，有哪些需要改进的地方，如果让你们自己去改进，你觉得有哪些处理方式，每一种处理方式的可取和不足分别体现在哪里，等等。如此教学，可以开拓学生的思维，不惟方法而方法，让学生明白方法不是万能的，是可以通过自己的思考改进的。在教学中形式可以多样结合，通过提问、讨论、书面作业等方式调动大家的积极性，让大家加深对理论知识的理解和掌握。理论是真理的重要表现之一，引导学生学会用科学的理论看待万事万物，并对事物的现象和结果做出系统合理的解释，以指导未来的实践。因此，加强理论教学对学生科学素养的培养是非常深远的。

2注重实践教学

实践教学的主要任务是培养学生将所学到的理论知识转化为分析和解决实际问题的能力。根据实践教学的设计指导思想。我们可以将公共管理研究方法的实践教学扩展为以下两种教学模式。

2.1加大学生课堂实验的次数，强化学生数据分析的能力公共管理研究方法的理论教学要与软件应用相结合才更能体现教学效果。课堂教学在常见的EXCEL的基础上可以引用SPSS、SAS、EVIEWS和R等国际上通用的软件作为实验教学的工具，鼓励学生根据自己的特长和喜好深入研究某一种软件。教学过程中，可以让学生操作教材上的例题，以便于加强学生对模型方法的理解。引导学生尽量用熟精通某一种软件，调动学生自主研究、琢磨软件的积极性，以改变某些学生懒于动手的现状。

2.2多引入案例分析，提高学生解决实际问题的能力结合教师的科研课题和相关的研究主题，组织学生围绕专题进行案例讨论。可以由浅入深，逐步培养学生自主解决问题的能力：（1）给出案例背景资料和问题的同时，给出解决问题的方法、解题过程和结果，由学生自主就解题方法和解题过程以及结论进行讨论，而后小组述评或以书面作业提交上来。（2）给出案例背景资料和问题，告知学生几种可用的研究方法，分组操作和讨论，最后由学生代表进行总结。（3）只给出案例背景资料，由学生自主选择研究方法和角度，独自解决问题，包括数据搜集、数据整理、数据分析以及结果的解释等。

3紧密结合毕业论文需要

在教学的过程中，老师可以根据学生写毕业论文的需要，适当讲述毕业论文的写作方法。针对本科生而言，毕业论文是其第一次进行相对规范的研究性写作。学生普遍缺乏论文写作的宏观性系统指导。因此，在课堂教学中，可以适当引导学生进行科学的选题，讲述毕业论文的基本写作方式和要求，培养学生科学的研究方式和思考习惯，如鼓励学生多读经典论著，多看文献，紧跟学术前沿等。在某一种方法的讲述中，可以搜索相关研究方法涉及的文献作为案例研究，分析文献的研究背景、文献综述的写作方式以及如何正确搜集数据，如何选择研究方法等，加深学生对方法认识的同时，让学生将方法逐渐融会贯通到平时的科学研究中。由于课堂讲述的方法都是相对经典的公共管理研究方法，在文献案例教学中，可以适当介绍文献所涉及方法的理论前沿，尤其是教材中方法应用中的不足以及其局限性，带领学生思考如何优化方法中的某一模块，深入挖掘方法的内涵和外延，开拓学生的思维，让学生成为方法的主人，以便于其在毕业论文写作中遇到实际问题时，可以深度理解所用方法实际应用的范围和界限，发挥主观能动性，解决自己写作中遇到的问题。为了提高学生应用研究方法解决问题的能力，课程可以选择论文的方式考核，论文考核中，要求学生至少使用一种课堂学过的学习方法，同时要求学生必须用老师推荐的诸多软件中的一种进行数据分析。

4结语

为了培养高素质的公共管理类人才，提高学生的综合能力和素质，公共管理研究的教学方法应紧跟时代前沿，在借鉴国内外先进教学方法的同时，根据学生的实际情况加以改进，实现教学相长。

参考文献

[1]胡明礼.关于经管类专业"应用统计学"实践教学的探讨[J].科技信息,2009(30):13-14.

[2]曹堂哲.公共管理研究方法的回顾与前瞻——以问题类型学为基础的新体系[J].北京行政学院学报,2013(5):31-36.

[3]范柏乃,楼晓靖.我国公共管理研究方法的统计分析及演进路径研究[J].公共管理学报,2013(2):94-100.

[4]肖伟才.理论教学与实践教学一体化教学模式的探索与实践[J].实验室研究与探索,2011.30(4):81-84.

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统计学专业主要培养具有良好的数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，具有较好的科学素养，能熟练地运用计算机分析数据，能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。因此，毕业生的去向有政府统计部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构，信息咨询公司等。在很多院校，本专业继续深造的机会很多，如攻读研究生，将来在工作中会有更多的竞争优势。

第一，统计学专业的学生首先应具备扎实的数学基础，后继课程的学习离不开数学能力的培养。现代的统计学专业是在随机抽样基础上建立的推断统计学，在专业课程中，概率论是基础课程，其次是数理统计。基本的统计方法包括回归分析、多元统计分析、抽样调查、试验设计、时间序列分析及描述性统计等，是主要的专业课程。具备良好的专业素养也能为将来的继续深造打下基础。

第二，统计学专业的学生应熟练掌握一至两门统计软件。目前国际上通用的统计软件主要有两种：SPSS和SAS。前者的优点是完全菜单化，操作简便；后者的优点是功能强大，有很多子程序，可以自己编制程序调用子程序。SPSS由统计专业与非统计专业人士共同使用，SAS主要由统计专业人士使用。现在很多教材中例子的计算都是由SPSS或SAS来实现的。另外，Excel软件中也有简单的统计计算功能，且很多政府及企业的统计人员较习惯用该软件。因此，统计学专业的学生应利用在校的一切教学及学习资源，熟练掌握统计软件，并能结合统计理论及方法对输出结果给予恰当的解释。这样对今后的就业帮助很大。

第三，统计学专业的学生应具备一定的经济理论基础。因为我们遇到的很多都是与经济现象有关的问题。在成功地运用统计方法解决问题前，我们必须具备一定的相关专业的知识，这样对我们统计模型的建立及结果的解释，显得尤其重要。

第四，统计学专业的学生应具备与时俱进的思维。统计是一门搜集数据、整理数据、分析并解释数据的学科。数据是统计的生命，因此，对数据质量的要求非常高，总要求能收集到最新的数据。从而，若学生只用过时的数据来分析问题，没什么实际意义。

第五，统计学专业的学生应具备广阔的视角。统计是方法论学科，很容易与其它学科结合，从而也就产生了卫生统计学、医药统计学、生物统计学、环境统计学、数量经济学、保险精算、数理金融等，这也未我们学生提供更多的深造的空间，而且也更加强了统计学的应用。因此，学生在决定考研时，可结合自己的兴趣爱好进行报考。

第六，统计学专业的学生应注重实践能力的培养。在校期间，每个学生都会参加专业实习、毕业实习、社会调查以及专业课程的课程设计，这些都是注重学生的学以致用的能力。学生若能充分地利用这些机会，不但能增强自己解决实际问题的能力，还能从中发现课堂知识与实际的脱轨，从而加强自己理论联系实际的能力，以及如何促进中国的统计事业的发展。

第七，统计学专业的学生也可以通过考证增强自己的市场竞争力。如市场调查师、质量工程师及精算师，等等。

总之，新形势下，一方面，统计专业学生就业面越来越广，另一方面，市场对人才的需求也越来越高，希望统计学专业学生能珍惜在在校的学习机会，发挥自己的专业特长，在激励的市场竞争中立住脚。

参考文献：

[1]统计学专业就业前景及课程介绍.

[2]闫敏伦，李宗娟.大学统计学教学模式探讨[J].通化师范学院学报，2009，（4）：109-111.

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关键词:统计学;独立学院;非统计专业;教学改革

统计学是一门数据分析的科学,随着社会、经济和科学技术的发展,统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域,是众多学科的不可缺少实用型课程,也是独立学院学校教学的重要内容。独立学院是培养应用型人才的本科院校,传统的教学内容与教学方法已不能适应独立学院人才培养目标及教学对象的特征的要求,独立学院统计教学内容教学方法改革势在必行。

一、独立学院非统计专业统计教学改革的必要性

(一)独立学院培养目标特征

根据人才培养类型的不同,高等学校可分为三种基本类型:综合性研究型大学,培养自然科学、社会科学和人文科学的研究人才;专业性应用型的多科性或单科性的大学或学院,培养理论基础宽厚的不同层次的专门人才和各级干部、管理人员;职业性技能型高等院校,培养在生产、管理、服务第一线从事具体工作的技术人才。独立学院属于第二类高校,其目标是培养既有一定的理论基础,又具备较强实践能力的高素质应用型人才。在教学过程要针对培养目标,在教学过程中强调理论与应用的结合,注重能力的培养。

(二)独立学院生源特征

首先,文化基础总体较差。独立学院的生源是本科第三批学生,录取分数低于独立学院依托母校50分-200分不等。学习基础和个性差异型很大,大部分同学自律性较差,一般表现为自我管理能力较差,缺乏自信心,难以集中精力于学业,学习习惯与方法相对较差,对抽象理论知识的接受能力也相对较弱。但是这些学生思想活跃、思维敏捷、动手能力强,过于强调个人喜好,缺乏刻苦学习的精神。其次,不能正确看待批评,心理承受力较差。一般来说,独立学院学生家庭的经济情况较好,部分学生是在相对优越的顺境下成长起来的,心理承受力和调整能力相对较差一些。最后,不能面对现实。表现为自我估计过高或过低,有的学生始终不愿承认和普通本科学生的差距,导致对大学课程学习的难度估计不足。还有的学生因为高考受挫,严重缺乏自信。

(三)统计学课程特征

统计学是一门论述如何用数据来描述规律,是一门方法论的学科,是一门实践性很强的课程,学好统计学不但要求掌握理论,更为重要的是要能运用它解决实际问题。这就要求学生有一定的数学知识、及较强的抽象思维能力、综合能力,学生容易觉得困难和枯燥,学起来有一定的难度,对独立学院的学生来说尤为如此。教学方法上要求理论联系实际,通过生动形象的感性认识传递深奥抽象的理性认识,这更符合独立学院的生源特点。

二、独立学院非统计专业统计教学存在的弊端

(一)教学目标不明确

独立学院将办学定位于应用型本科,应用型本科的人才培养规格是高素质应用型技术人才。但由于长期以来对非统计专业统计学课程教学目的认识不清,教学中往往采用与本部统计学专业相同的教学体系,在统计学课程的讲授上强调理论教学重要性,注重统计方法的数学推导,殊不知对于学生来说,他们对于统计的学习,很可能就仅限于统计学这一门课程。重理论、轻实践的教学方法会让学生在失去对着门课的兴趣,同时也削弱了这门课对学生的重要性,或者针对独立学校学生的特点,将统计学的理论讲授内容进行缩减,只讲主要几章基础的、传统的、经典的统计学方法,希望学生有一个扎实的统计学基础。由于学生文化基础知识比较差,预期效果难以实现,反而使学生产生厌学情绪;讲授内容减少有很多在实践中产生现代统计学的新方法没有讲授,在实践中可用上的统计学知识很少,使学生难以明确统计学课程学习的意义,偏离了独立学院人才培养目标。

(二)教学内容陈旧

教学内容陈旧主要体现在两个方面:一是教材的问题。近年来,统计学的理论与方法已广泛应用于社会科学、经济与管理、军事和科学技术中,同时它又与其他学科相结合发展成为边缘学科,用统计分析进行科学化管理、决策正在起步,也由此产生了很多新的统计方法,应及时将成熟的方法纳入教材,促进学科发展。目前大部分教材都做了不同程度的修正,即更加注重新统计方法的介绍以及统计应用的教学内容的安排,结合统计软件让同学们能体验统计学原理在实践中的应用。但并不是所有的教材更新都跟得上统计学科日新月异的发展,并不是所教材都是针对应用型本科来编写的,大部分本科统计学教材在在介绍统计软件用是都以EXCEL为例,而在统计软件里EXCEL是最简单的,功能最不全面的,有很多统计方法的应用都实现不了,几乎称不上是专门的统计软件,并且大部分教材案例较少。而且在教材的选用上由于种种原因,并没有选最适合的教村。二是教师的问题。对于独立学院培养应用型人才的目标来说,在讲授统计方法的同时应结合学生所学专业注重这类方法在学科的应用,这对老师提出的更高的要求,不仅要有坚实的统计学基础,还要对相关专业有一定了解。部分老师不注重学习,不注重知识更新,因此在讲授过程中仍按自己老的统计学知识体系来讲解,没有跳出传统的以社会经济统计知识体系为主的内容框架。

(三)教学方法和手段落后

面对独立学院学生学习基础和个性差异性很大的现状,划齐归一的教学方法很难取得实际效果。而目前大部分教师采用的是传统统计教学采用单一的讲授法,以课堂教学为主,过于强调学生的接收学习、死记硬背、机械训练;教师引着学生朝自己预先设计的方向发展,不重视学生独立思考能力、质疑发问精神的培养。从而抑制了学生学习的积极性和创造性,最终导致学生学习目的不明确,不知学习的统计的意义和用途,学生厌学情绪严重,影响了教学质量。因此无论是从教学对象不是教学内容来看,独立学院统计学教学方法和教学手段都有待进一步改革。

(四)教师自身素质和教学水平有待提高

针对独立学院突出应用性、学生自律性、有恒性较差的特点,对教师的知识结构、课堂组织能力、教学方法的运用都提出了新的要求。目前承担独立学院统计学教学的教师主要由两大类:一是统计学科班出生的教师,这类教师有扎实的统计学知识,对统计学最新发展动态也比较关注,但在课堂组织上及教学方法上不如师范类学校毕业的教师,有的教师对授课对象的相关知识了解不够。二是专业课教师由于专业建设的需要从事了统计学教学任务,这类教师有扎实的专业课知识,对统计学在相关领域的应用有较强的经验及深刻的认识,同样在教学方法也有待加强。

三、独立学院非统计专业统计教学的改进措施

(一)确定非统计专业会计学课程教学目标

对于不同培养目标、不同的专业来说,同一门课程的教学目标是不同的。应用型本科院校要求理论知识与实践能力的最佳结合,根据经济社会发展需要,培养大批能够熟练运用知识、解决生产实际问题、适应社会多样化需求的应用型创新人才。在这一培养模式下,我们要防止只讲专业统计软件应用、不讲统计原理的高职院统计教学模式,也要防止注重统计方法的数学推导的统计专业学生所用教学模式。独立学院非统计学课程教学要走“以应用为导向,以数据收集+统计基本原理和思路为中心,以统计软件为手段”的统计学教学新模式,在教学中强调各种统计方法在相关领域的应用,并注重对统计基本原理及统计思路和思维方式的介绍,从而提高学生统计素质,培养出知识面宽、实践能力强、综合素质高,并有较强的科技运用、学习能力的人才。

(二)配套教材建设更新教学内容

独立学院非统计专业本着应用导向型学习原则,教学内容应力求理论性和实践性的有机结合,突出“简明实用”,要特别强调统计思想、应用和案例教学,着重在于数据分析能力的培养。教师在教学内容安排上要突出体现统计的方法论思想,围绕培养学生统计意识为目标,以案例为主线展开教学的主体框架。在教学中应注重引导学生对概念内涵的统计意义认识,尽量压缩描述统计部分的内容,适当增加一些现代统计方法和技术的介绍,在实用的基础上安排内容,重点就知识的实际意义、应用条件和应用方法展开。在内容的讲授过程方面,对独立学院非专业学生来讲,如何把理论和实际结合起来是最关心的,应该尽可能地讲细。

(三)改进教学方法提高课堂效率

根据具体教学内容和授课班级学生现状采用多种教学方法相结合。对于学生基础差异大的班级采取分层教学法,就是根据学生现有的知识、能力水平和潜力倾向把学生科学地分成几组各自水平相近的群体,有区别地制定教学目标,设计不同层次的教学内容,改革教学模式,给予不同层次的辅导,组织不同层次的检测,做到使各类学生在学习中都能人人有兴趣、个个有所得,在各自的“最近发展区”得到最充分的发展,较好地完成学习任务。根据教学内容还可采用体验式教学方法,对于抽样推断、假设检验这样的内容,由于很难从理论上向学生说清楚,可依靠活动让学生充分感受、体验,然后抽象,实现内化。针对学生学习兴趣不高的现状可采用项目教学法,可将教学任务分解为一个个的项目,每个项目的可设计多个内容,但必须与同学们所学专业挂钩。项目教学能充分调动学生主动积极性,在项目组织、项目实施过程、项目结果评定的三个过程中让同学们深层次地思索学习目的,体验完成项目的成就感,最终达到真正掌握抽样调查这一统计方法的学习目标。同时也体现了全面提升学生的整体素质,使学生成为具备理论知识掌握技能的应用型人才的培养目的,实现了能力培养与素质教育培养目标。统计各章节都可选择一些契合学生所学专业的综合案例进行教学。经济生活中存在的大量实际问题和热点问题出发,将统计理论和方法应用于实际问题的分析,阐明统计理论和方法的产生背景、应用条件、基本思想,在案例中学理论、学分析、学操作,培养学生运用所学知识处理实际问题的意识和能力。总之要根据授课班级特点及教学内容特征灵活选用教学方法与教学手段,提高课堂效率。

(四)加强素质教育培养正确学习观

针对独立学院部分学生缺乏良好的学习习惯和学习方法的现状,在教学要传授一些行之有效的学习方法,督促学生纠正不良学习习惯,即所谓授之以渔。针对学生自控能力差的特点,需加强教学管理,制定各项规章制度来培养他们的自主性。同时,教学过程要兼顾学生素质的培养,帮助大学生树立远大理想,同时也要清楚认识普通本科学生的差距,树立正确的统计学习观念,提高统计素质,使学生有正确的统计学习目标,根据自身特点选择科学的统计学习方法,养成良好的统计学习习惯,发掘统计学习的积极性、主动性和创造性,从而提高学生的思维质量,完善学生专业知识的学习体系。

(五)加强师资队伍建设注重教师素质和教学水平的提高

首先教师要把握学科发展新动态,学习在各学科应用中产生的新统计方法、新的统计软件。其次要学习授课对象所学专业的相关知识,明确授课对象培养目标。再次要与统计实践部门开展项目合作,如专业的数据调研公司,民意调查中心,政府统计部门等,在实践中积累统计应用知识与经验。最后要研究学生心理,分析教学对象,学习科学的教学方法,通过恰当的教学法培养应用型创新人才,提高教学效率。学校管理部门应从制度上入手设计科学、合理、有效的独立学院教师激励机制,促进教师不断提高业务素质和教学水平。

参考文献:

1、潘懋元,车如山.略论应用型本科院校的定位[J].高等教育研究,2009(5).

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3、李立清.项目教学法在统计实践教学中的应用[J].统计教育,2007(7).

4、朱凡.基于独立学院非会计专业会计学课程教学的探讨[J].科技经济市场,2009(7).

5、雷雪峰等.独立学院物理化学教学模式探讨[J].消费导刊,2009(7).

6、张小东等.独立学院教师激励机制探析[J].教育探索,2007(6).

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关键词：生物统计；教学实践；立体化

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2013）18-0231-03

一、引言

“生物统计学”是把数学的语言引入生命科学研究领域，将所研究的问题抽象为数学问题的过程，用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料，是应用统计学的一个分支。生物学研究实践证明，只有正确应用生物统计学的原理和分析方法对生物学试验进行合理设计，对数据资料进行客观分析，才能得出科学的结论[1]。目前，从数量角度研究生命科学现象已经为大多数生物学研究者所认知，“生物统计学”为生物学的研究和探索提供了重要的方法和工具。

近年来，全国各高校生物学专业普遍加强了“生物统计学”的教学工作，使学生学习试验设计和数据收集与整理的方法，正确应用统计学原理分析和解释数据资料，为进一步学好专业课程奠定了坚实的基础。

二、生物统计学课程的特点

1.以数学知识为基础。“生物统计学”是在研究生物现象的过程中，与数学的发展相伴随逐渐发展而来的。它把生命科学中的某些具体问题抽象为数学问题，以数学概率论和数理统计为理论基础[1]，这其中就必然会涉及到排列、组合、积分、导数等数学知识。例如，大数定律是用样本统计数推断估计总体参数的基础，需要掌握概率论的相关知识；在推导直线回归方程时，回归系数和回归截距的计算，是建立在最小二乘法的基础上，需要用到导数的计算；正态分布中变量的概率计算，需要了解积分的性质[1]。尽管在“生物统计学”课程学习之前，学生已经学习了“高等数学”的相关知识，但多数学生的数学基础知识仍相对薄弱，由此对学习该门课程产生畏惧心理。加上很多学生没有理解生物统计学的内涵，主观上认为该门课程就是学习数学知识的，进而导致厌学情绪。

2.概念术语多。“生物统计学”不同于生物学专业的其他课程，在学习过程中涉及很多概念术语，并且这些概念术语常成对出现[1]。例如，总体和样本、变量与常数、参数与统计数、效应与互作、准确性与精确性、频率与概率、标准差与标准误、因素与水平、相关与回归、双尾检验与单尾检验、弃真错误与纳伪错误、假设检验与区间估计等。如果不理解这些概念术语的含义，生搬硬套，在应用时就会出错，得出错误的结果。

3.计算公式多。“生物统计学”是应用统计学方法，分析和解释生命科学研究中数据资料数量上的变化，进而做出符合科学实际的推断。在学习过程中，必须要用到大量的计算公式[1，2]。如反映变异性的指标有标准差和标准误，二者的含义不同，计算公式也不同。在正态分布中，为了计算服从正态分布的变量的取值概率，通常要对变量进行标准化处理，在学习了变量标准化公式之后，接下来在应用时还需要用到平均数的标准化、平均数差数的标准化、频率的标准化、频率差数的标准化、成对数据差数平均数的标准化等公式。在直线相关与回归分析中，需要掌握相关系数、回归系数、回归截距等计算公式。尽管目前有很多统计软件可以直接对一些统计量进行计算，但学生们必须掌握和理解相关统计量计算的原理和具体内涵才能正确地应用这些统计软件。

4.课程内容连贯性较强。“生物统计学”的课程内容是承上启下、前后连贯的[1，2]。例如，概率分布是学习统计推断的基础，平均数的假设检验和区间估计是相互联系的，单因素数据资料方差分析的原理和方法是对多因素数据资料进行方差分析的基础[1]。如果学生没有掌握某一章节的内容，很可能导致后面的许多内容听不懂、难理解，陷入越听越听不懂的恶性循环。

三、教学内容的实践与探索

针对“生物统计学”课程的特点和现状，近年来，我们在教学过程中，围绕教学内容、教学方法、课程建设、考核方式等多方面进行了实践和探索，取得了较为理想的效果。

1.合理编排教学内容，提高教学效率。我校本科教学计划调整后，“生物统计学”课程安排在第三学期，周学时为2，共36学时。学生在之前已学习了“高等数学”等公共课程，“植物学”、“动物学”等专业基础课程，与本学期同时学习的还有“生物化学”。为适应生命科学的发展和对生物学人才的培养，我们按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则合理设计安排教学内容[1]。在课堂讲授时，我们尽可能把抽象的统计学原理与生命科学的前沿或学生们感兴趣的事例进行结合，并引导学生从专业知识的角度对统计分析的结果做出科学的判断和合理的解释，这样一方面使学生感受到生物统计学与生命科学的各专业都是紧密联系的，另一方面学到的统计分析方法和试验设计原则也可以指导学生后续专业课程的学习。

作为应用性极强的课程，我们在课堂授课时一般不过多讨论数学原理，而主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用。在有限的课堂教学时数内，对涉及到的数理统计知识多是“拿来主义”，对于一些公式，通常只进行概念上的介绍和公式上的简单推导，对有些较复杂的统计公式则只给出公式，并不要求学生掌握具体的推算过程，其目的是让学生对统计学原理和统计分析方法有较全面的了解。在章节内容上，根据具体情况进行适当删减，做到重点突出、主次分明。比如讲授方差分析一章时，以单因素数据资料的分析为例，重点介绍方差分析的基本原理、数学模型和分析步骤，对于二因素数据资料的分析则启发学生根据其基本原理和数学模型进行推理，多因素数据资料的方差分析则只介绍基本原理，其目的是培养学生对所学理论知识的应用能力，实现以素质教育为基础，以能力培养为本位的教学理念。

2.灵活运用多种教学方法。在教学过程中，我们根据教学内容，采用多种教学方法并重，对学生“授之以渔”而不是“授之以鱼”[3]，充分调动学生学习的积极性和主动性，使教学相融。

问题导入法。在课堂讲授时，我们注重问题的创设。提供氛围，启发学生发现问题并思考如何解决问题[4]，使学生成为学习的主人，教师则成为学生的协作者。例如，在方差分析一章讲述时，以单因素数据资料为例[1]，让学生思考如何进行多组平均数之间的比较。有的学生会提出，可以采用之前学习过的两个样本平均数假设检验的分析方法对多组数据进行两两的比较，而这又引发了一些新的问题。如何解决这些问题呢？这时，我们引导启发学生将所有的数据资料作为一个整体来考虑，将数据的总变异按照其变异来源剖分成处理引发的变异（组间变异）和试验误差引发的变异（组内变异），并利用反映变异特性的方差这一统计量来表示组间变异和组内变异的大小，进而采用检验对其二者的差异进行显著性检验，由此和学生共同推导出方差分析的基本思想和分析步骤。这样，既让学生理解了方差分析的原理和应用，也培养了学生分析问题和解决问题的能力。

对比法。“生物统计学”中有很多概念都是成对出现的，其相应的公式也有着许多形式上的共同点，这就为我们进行对比法讲解提供了很好的素材。例如标准差与标准误、直线回归系数与直线相关系数、样本平均数假设检验的检验及检验等[1]。对比法讲授，既可以帮助学生记忆公式，也便于学生更好地理解公式的含义和具体应用，做到举一反三。

演绎法。“生物统计学”中有很多公式是前后联系的，存在公式的变形，运用演绎法教学可以让学生更好地理解公式的来源和内涵。例如变量的标准化公式，对于服从正态分布的变量进行标准化转换的公式（u=■）是核心，在理解这个公式含义的基础上，对于各统计数（平均数、平均数差数、频率、频率差数、成对数据差数等）进行标准化转换的公式自然也就推导出来了，从而避免了对这些公式的死记硬背。

板书与多媒体课件并行。随着电子技术、计算机技术和网络技术的发展，在教学实践中多采用多媒体课件进行授课。多体媒体课件集文字、公式编辑、图形、色彩、动画于一体，既可以插入图片和例证，也可以实现公式推导的逐步展现，图文并茂，色彩丰富，省去了板书所占的时间，可以在有限的课堂教学时间内增加教学内容，增强师生之间的互动[4]。同时，传统的板书不能完全放弃，在讲授过程中，适时穿插板书内容，可以帮助学生更好地联系已学知识。因此，在教学过程中，我们以多媒体教学为主，板书为辅，注重将这两种教学方法进行有机的结合。

3.加强实验教学，注重理论与实践的结合。“生物统计学”是一门应用学科。我们在理论教学的同时，安排了18个学时的实验课，主要目的是让学生将课堂理论知识加以应用并学会常用统计学软件的使用。生物统计学实验课在生命科学学院信息学实验室利用电子教室系统进行，教师在主控机上边讲解边操作，学生可以在自己的计算机上观察到具体的执行过程，之后可以自己进行相应的操作，然后以电子文档的形式提交实验课作业。通过实验课教学，一方面使理论知识密切联系实践，真正提高了学生的应用能力；另一方面增强了学生的兴趣，在实验课中学生不仅巩固了统计分析知识，而且利用计算机来分析数据也为相关专业课实验数据的分析奠定了基础。在运用计算机统计软件进行数据分析时，学生们也深刻意识到，尽管统计学软件功能强大，但必须对相关的统计学知识有一定的认知和理解，才能更好地使用这些软件，由此也进一步激发了学生课堂学习的动力。

4.课程资源的立体化建设。在教学过程中，我们注重加强课程资源的立体化建设。以教材为中心，我们编写了与科学出版社《生物统计学》（第四版）配套的《生物统计学学习指导》，对每一章的内容都配套了目的要求、内容提要、难点评析、例题解析、习题解答和自我测验[5]，以供学生在课下进行学习和知识的扩充。同时，“生物统计学”是河南师范大学校级网络课程，学生可以通过浏览网页进行课程内容学习。在网络课程中，每章均示出了重点、难点，便于学生自学或复习掌握；同时，网络课程中丰富生动的图表资料及实例分析也有助于学生对知识点的理解。

5.考核采用笔试和实验相结合。“生物统计学”的考核成绩由期终闭卷笔试成绩（占总成绩的80%）和实验课成绩（占总成绩的20%）两部分组成。其中，闭卷考试内容偏重实用性、基础性，避开需死记硬背、理论性强而无实际用途的题目和偏题怪题，并且尽量减少需要进行计算的工作量，目的是考核学生对已学内容的掌握和应用。实验课则重点考查学生知识应用和解决实际问题的能力。这种考核方式，一方面激发了学生学习的积极性与主动性，摆脱了学生死记硬背的单纯应试模式，另一方面也强调了学生解决实际问题的能力，有助于提高学生综合运用知识的能力。

四、小结

“生物统计学”是一门理论性和实用性都很强的学科，是现代生物学研究不可缺少的工具。在教学过程中，我们注重培养学生树立统计学观念，掌握如何运用统计学原理科学设计试验，正确应用统计分析方法分析数据资料，培养学生统计学推理思维能力，并能用专业知识对推断结果加以阐释。在教学过程中，我们强调以教师为主导，以学生为主体，充分调动学生学习的主动性和积极性，在培养学生扎实理论基础知识的同时，更注重实践教学，积极引导学生去发现问题、分析问题、解决问题，切实培养学生的应用能力。

参考文献：

[1]李春喜，邵云，姜丽娜.生物统计学（第四版）[M].北京：科学出版社，2008.

[2]张恩盈，宋希云.提高《生物统计学》课堂教学效果的探索[J].农业网络信息，2011，（8）：131-133.

[3]石培春，龚江，李春艳.“生物统计”课程教学探索和思考[J].中国电力教育，2012，（10）：103-104.

[4]孙敏，陈艳红.启发式教学思路在CAI软件中如何体现[J].中国电化教育，2002，（6）：51-52.

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关键词：统计学习 试验 方法

中图分类号：C812文献标识码：A文章编号：1006-5954（2009）07-058-03

一、引言

统计的发展可以通过其所解决的问题展现：解决的问题不断从简单到复杂，从具体到抽象，这就要求其具有更强的计算能力，不断的从狭义到广义演变。传统统计主要来源于具体的实验，依赖于经典的参数估计方法，而现代统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴。由于较系统地考虑了有限样本的情况，统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性。统计学习（Statistics learning）的起源是一系列著名的实验（如Turing Test等），随着信息技术的不断发展与信息量不断增大的进程，统计学习（Statistical Learning）理论也在逐步完善以适应新的需求。

现今的统计学习虽然已经有了重大的发展，但是若想把事情完全交给机器完成却不能得到理想结果，仍需要加入大量的人类智慧，例如：寻找事物特征、参数选取等等。不过类神经网络、SVM等技术的革新帮助解决了很多现实中复杂的问题，可以应用在诸多模式识别和回归估计问题中，并已经在很多实际问题中取得了很好的应用成果。随着统计学习发展，我们对统计有越来越高的期望，期望其可以发挥人类智慧的作用，计算能力再进一步提高，解决更加复杂的现实问题。

二、统计学习的过去和现在

Alan Turing于1950年提出了一个著名的实验――图灵测试（“Turing Test”）：将一个具有智慧的机器和一个人类，放在一个布幕里面。人分别与机器和人类交谈，如果分不出哪一个是机器，哪一个是人类的话，那么机器就具有了人工智能。由此揭开了人工智能（Artificial Intellegence）研究的序幕。在研究中，AI被划分成Weak AI和Strong AI。Weak AI并不是功能较弱，而是指某个系统只要能表现出人类的智力就好，不管底层系统是否真的有人类的智力。Strong AI则是希望建构出来的系统即使不是用细胞做的，他的架构也却是和人类相当，真的具有人类智慧。Weak AI可以由机器学习(Machine Learning)来代表。只要给定问题的范围，训练的资料(training data)，就可以由数据中选择特征(Feature selection)，然后建构数据的模型(Model selection)，最后把这个模型当成学习的成果，拿来做预测(Prediction)。

迄今为止，关于机器学习还没有一种被共同接受的理论框架，其实现方法大致可以分为三种 ：第一种是经典的（参数）统计估计方法。包括模式识别、神经网络等在内；第二种方法是经验非线性方法，如人工神经网络（Artificial Neural Networks,ANN）；第三种方法是统计学习理论（ Statistical Learning Theory或 SLT）。

（一）经典的（参数）统计估计方法

经典的（参数）统计估计方法包括模式识别、神经网络等在内，现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学。参数方法正是基于传统统计学，在这种方法中，参数的相关形式是已知的，训练样本用来估计参数的值。

但是随着电脑解决问题的广泛应用，研究人员试图研究复杂问题时，发现了参数体系的缺点。

（1）大规模多变量问题导致了“维数灾难”现象的发生。研究人员观察到，增大可考虑因子的数量就需要成指数的增加计算量。因此，在含有几十个甚至是几百个变量的实际多维问题中定义一个相当小的函数集，也是一种不切实际的想法。

（2）透过实际数据分析，实际问题的统计成分并不能仅用经典的统计分布函数来描述。实际分布经常是有差别的，为了建构有效的算法，我们必须考虑这种差别。

（3）即使是最简单的密度估计问题，最大似然方法也不见得是最好的。

总之，这种方法有很大的局限性。首先，它需要已知样本分布形式，这需要花费很大代价，还有，传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有学习方法也多是基于此假设。但在实际问题中，样本数往往是有限的，因此一些理论上很优秀的学习方法实际中表现却可能不尽如人意。

（二）经验非线性方法

经验非线性方法，如人工神经网络（ANN）。这种方法利用已知样本建立非线性模型，克服了传统参数估计方法的困难。但是，这种方法缺乏一种统一的数学理论。

以人工神经网络为例进行简单的介绍。人工神经网络（ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入――输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。人工神经网络具有非线性、非局限性、非常定性和非凸性的特点，它是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。但是，由于在长期发展过程中，由于人工神经网络在理论上缺乏实质性进展，所以新的方法，统计学习理论开始受到越来越广泛的重视。

（三）统计学习理论

统计学习理论（ Statistical Learning Theory或 SLT）是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论，是传统统计学的重要发展和补充，为研究有限样本情况下机器学习的理论和方法提供了理论框架，其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。该理论针对小样本统计问题建立了一套新的理论体系，在这种体系下的统计推理规则不仅考虑了对渐近性能的要求，而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果。V.Vapnik等人从六、七十年代开始致力于统计学习理论方面的研究，到九十年代中期，随着其理论的不断发展和成熟，其受到了越来越广泛的重视。

在提到统计学习理论时不得不说的一个核心概念是VC维。它是描述函数集或学习机器的复杂性或者说是学习能力(Capacity of the machine)的一个重要指标，在此概念基础上发展出了一系列关于统计学习的一致性(Consistency)、收敛速度、推广性能(Generalization Performance)等的重要结论。

在统计学习理论基础上，一种新的通用学习方法应运而生，支持向量机（Support Vector Machine 或SVM）。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度，Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力(Generalization Ability)。支持向量机方法有以下的几个主要优点有：

（1）它是专门针对有限样本情况的，其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。

（2）算法最终将转化成为一个二次型寻优问题，从理论上说，得到的将是全局最优点，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。

（3）算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间(Feature Space)，在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判别函数，特殊性质能保证机器有较好的推广能力，同时它巧妙地解决了维数问题，其算法复杂度与样本维数无关。

在SVM 方法中，只要定义不同的内积函数，就可以实现多项式逼近、贝叶斯分类器、径向基函数(Radial Basic Function 或RBF)方法、多层感知器网络等许多现有学习算法。目前，SVM算法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用。例如，在模式识别方面，对于手写数字识别、语音识别、人脸图像识别、文章分类等问题，SVM 算法在精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上下。

由于 SVM方法较好的理论基础和它在一些领域的应用中表现出来的优秀的推广性能，近年来许多关于 SVM方法的研究，包括算法本身的改进和算法的实际应用，都陆续提出。尽管SVM算法的性能在许多实际问题的应用中得到了验证，但是该算法在计算上存在着一些问题，包括训练算法速度慢、算法复杂而难以实现以及检测阶段运算量大等等。

传统的利用标准二次型优化技术解决对偶问题的方法可能是训练算法慢的主要原因。首先，SVM方法需要计算和存储核函数矩阵，当样本点数目较大时，需要很大的内存，例如，当样本点数目超过 4000时，存储核函数矩阵需要多达128兆内存；其次，SVM在二次型寻优过程中要进行大量的矩阵运算，多数情况下，寻优算法是占用算法时间的主要部分。

SVM方法的训练运算速度是限制它的应用的主要方面，近年来人们针对方法本身的特点提出了许多算法来解决对偶寻优问题。大多数算法的一个共同的思想就是循环反复运算：将原问题分解成为若干子问题，按照某种反复运算策略，通过反复求解子问题，最终使结果收敛到原问题的最优解。根据子问题的划分和反复运算策略的不同，又可以大致分为两类。

第一类是所谓的“块算法”（Chunking algorithm）。“块算法”基于这样一个事实，即去掉 Lagrange乘子等于零的训练样本不会影响原问题的解。对于给定的训练样本集，如果其中的支持向量是已知的，寻优算法就可以排除非支持向量，只需对支持向量计算权值（即 Lagrange乘子）即可。

当支持向量的数目远远小于训练样本数目时，“块算法”显然能够大大提高运算速度。然而，如果支持向量的数目本身就比较多，随着算法反复运算次数的增多，工作样本集也会越来越大，算法依旧会变得十分复杂。因此第二类方法把问题分解成为固定样本数的子问题：工作样本集的大小固定在算法速度可以容忍的限度内，反复运算过程中只是将剩余样本中部分“情况最糟的样本”与工作样本集中的样本进行等量交换，即使支持向量的个数超过工作样本集的大小，也不改变工作样本集的规模，而只对支持向量中的一部分进行优化。

毫无疑问，固定工作样本集的算法解决了占用内存的问题，而且限制了子问题规模的无限增大；但是，从这个意义上来说，固定工作样本集的算法把解标准二次型的寻优问题的时间转嫁到循环反复运算上了，它的反复运算次数一般会比“块算法”多。尤其是 SMO，如果没有一个好的启发式反复运算策略，该算法就是一种盲目爬山法。

基于此，我们提出一种算法思想，希望能够综合两类算法的特点。我们仍旧从最终目标中抽取子问题，借用某种反复运算策略使算法收敛。关键的，我们希望一方面子问题规模不会太小，以免反复运算次数太多，另一方面能借鉴 SMO的思想，利用二次问题的特点，找到子问题的解析解法，或者是近似解，从而不必对每一个子问题都调用寻优算法。

此外，由于 SVM方法的性能与实现的上的巨大差异，我们在求解子问题时不一定要得到精确解（解的精确度可以由反复运算来保证），甚至还可以考虑对最终目标求取近似解。这样，尽管结果的性能会受到影响，但是如果能够大幅度提高运算速度，它仍不失为一种好方法。

三、统计学习的将来

统计学习在现当代社会已经有了飞速发展，但其还不能完全满足人类的需求。在其进一步的发展过程中，仍需要在机器学习问题、语言意识的学习、人机界面等方面进行改进。在完成一项任务时，人类总是希望机器能够自主独立的完成，自己介入的越少越好。这就需要加强机器的文字意识，而不是将所有的信息转化成数字之后机器才能识别。如果人类比较高层次的认知活动，如语言产生意义、寻找类似物品和抽象化的能力，其背后的神经机制若能够被发现，那么我们也可以了解大脑思想的表达方式，人脑和计算机之间可以互相转换数据，这时候人脑的能力和计算机的计算能力，就可以互补，让我们计算帕斯卡尔三角形速度更快而没有负担。计算机也可以运用人类抽象化的能力，更正确地寻找“类似”的东西，并且是以更快的速度达成抽象化才能解决的问题。

四、结语

传统的统计学习为统计学习的发展提供了坚实的理论基础，现代统计理论无论是在假设还是方法上都有了很大的突破和进展。在科学技术飞速发展的今天，统计学习理论广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。相信，统计学习必将会应用于越来越广泛的领域，解决迫在眉睫的问题，提供更大的便利。

■ 名词解释

［1］ 人工神经网络

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，主要依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

［2］ 支持向量机

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域。

［3］ 特征空间

特征空间是相同特征值的特征向量的集合。

［4］ 径向基函数网络

径向基函数网络是一种向前反馈网络，可以处理不规则分布的高维数据。

［5］多层感知器网络

多层感知器网络是具有多个中间层的网络系统。

■ 参考文献

[1] Berry Michael J. A., Linoff Gordon S. “Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management” John Wiley & Sons, Inc., 1997

[2] Guape, F.H.; Owrang, M.M. “Database Mining Discovering New Knowledge and Cooperative Advantage” Information Systems Management, 1995,12, pp.26-31

[3] Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth, “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data” Communications of the ACM, 1996, Vol 39., No.11, pp.27-34