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［作者简介］周文君（1975-），女，江苏盐城人，盐城卫生职业技术学院卫生信息管理教研室主任，讲师，研究方向为公共卫生及卫生信息管理专业教学。（江苏盐城224005）孙晓凯（1978-），男，江苏盐城人，盐城市疾病预防与控制中心慢性病科主管医师，研究方向为慢性非传染性疾病的预防与控制及卫生统计学教学。（江苏盐城224002）
［中图分类号］G642.0［文献标识码］A［文章编号］1004-3985（2009）20-0144-02
现代医药卫生科技信息化发展迅速，卫生信息管理科学的发展对卫生信息管理专业人员的素质提出了很高的要求。医学院校培养的卫生信息管理专业学生需要面向各级卫生行政管理部门、医院、医学信息部门、医学图书馆等部门，从事日常办公事务处理、病案管理、卫生信息资料、医学图书、档案管理等工作和计算机维护工作。①他们除了需要掌握基础医学、临床医学等医药卫生知识和程序设计、数据库管理等计算机知识外，还需要具有较好的统计学理论知识，能够熟练掌握部分统计软件的使用，以便为各级医药卫生机构提供信息和决策依据。为了提高医学统计学课程质量，培养卫生信息管理专业学生建立统计学观念，提高动手解决实际问题能力，近年来，盐城卫生职业技术学院对卫生信息管理专业的医学统计学的教学方法进行了探索与研究，主要从以下几个方面着手。
一、根据课程特点明确学习要求
1.课程特点。医学统计学是一门既有复杂理论知识，又有丰富应用技巧的医学专业基础课程。它是科研设计、资料的搜集、整理和分析的灵魂，可应用于居民健康状况评价、医疗卫生实践和医学科研等各个方面，涉及基础医学、临床医学、预防医学等多学科领域。医学统计学内容主要是以医学理论及其研究内容为载体，应用数理统计学的理论和方法来阐述某个医学实际问题。②
2.学习要求。医学生学习医学统计学，并非要成为医学统计学的专业人才，其目的在于建立起统计学观念，学会从不确定性、机遇、风险和推断的角度去思考医学问题。对于卫生信息管理专业等非预防医学专业学生，特别是专科生，医学统计学的数学原理、公式推导等要求可以更加放宽，重点应放在统计方法的应用上。因此，我们要求学生学习医学统计学必须要牢固树立起统计学观念，如生物性个体变异观念，各种医学指标独特和分类观念，抽样误差不可避免及各种条件下样本具有不同的误差观念，各种研究对象和研究方式含有不同变异的观念，等等。学习医学统计学的具体要求是：能够理解一些基本概念、基本原理；记住一些最基本的公式和界值；重点要掌握统计方法的适用条件、统计结果的解释；此外还要再加上认真的课后练习和上机实习。
二、系统安排教学重点
1.合理选择授课章节。目前，各地院校本科、专科生开设的医学统计学课程课时大多在50～100节课间，要在这有限的课时内讲完这么多的内容很不现实，所以各地学校要根据培养目标选择适当的章节为学生讲解。对于非预防医学专业学生，除了基本的概念、统计描述、概率分布、参数估计、t检验、卡方检验、非参数检验等医学统计学基础理论部分外，其他的理论部分，如实验设计、调查设计、复杂的相关与回归等章节可以不讲，留给有兴趣的同学自学，把更多的时间安排在课上讨论和实习课的操作上。对于卫生信息管理专业学生的培养目标，除了基本统计学理论外，还应重点加上在日后信息统计工作中会常用到的关于各种率的概念、计算方法的章节。此外，还可以讲座的形式为学生介绍一些常用的、比较复杂的统计学方法。
2.明确教学重点。传统的统计学教学内容包括三个方向：一是基本概念和方法；二是公式的来源、推导和详细的手工计算步骤；三是统计结果的解释与分析。③传统的公式推导虽有利于对统计基本概念的理解，但对非统计专业的医学生来讲，冗长的公式推导已很难理解，更谈不上对它的记忆了。因此，对于统计公式，我们要求学生只要了解其直观意义、用途和应用条件，而不要求掌握其数学推导，教学内容的重点放在统计学基本原理、基本要领和逻辑思维上，而不是统计学方法的计算过程或数学算法的讲解上。同时，随着信息技术的迅速发展，各种数据处理软件和统计软件唾手可得，统计学计算也很容易实现，相反，统计学基本知识和基本原理的教学更显迫切。我们的教学重点是培养学生解决实际问题的能力，让学生对已有资料能够找到适合的统计方法，结合本专业知识解释统计结果。为此我们调整了一些教学内容，注重统计学基础、统计学思维、统计学操作能力的培养，同时利用优秀的统计软件，简化统计计算过程，强调统计方法的选择与报告信息的提取。例如，目前医学上常用的假设检验方法有十余种。我们要教会学生能够根据研究目的、资料类型选择最适宜的统计方法，如计量资料常用t检验、方差分析等方法；计数资料常用卡方检验；等级资料可用秩和检验等，同时还要注意各种检验方法的应用条件。
三、注重例题的练习
1.从例题入手，提高学生的认识。医学统计学的学习以理解为主，而一般医学院校的学生对数学的接触很少，因此，对于医学统计学这门课程，很多学生往往存在一种恐惧心理。为消除这种心理，使学生对之感兴趣，从实例入手是非常重要的。在理论教学课上讲授某个概念或方法之前先举个例子或提出问题，让学生给出自己的看法和解决思路，教师适当加以引导和启发，在解决这些问题的同时，再将统计学基本概念、基本原理和基本方法融入其中。这里提到的实例，可以是教材中现有的例题或练习题，可以是统计咨询中碰到的实际问题，或医学期刊论著中的一些实例，也可以是日常生活中的某一现象。学生的思维经过这样一个由感性到理性，由具体到抽象的认识过程，减轻了接受抽象概念和方法的难度，加深了对书本内容的理解，还调动了他们学习的积极性，对提高教学效果大有帮助。此外，大量例题的讲解和练习还有利于提高学生日后解决实际问题的能力。由于毕业后从事不同的工作岗位，对于大部分人来说，很多统计方法往往因用不到而不会使用，等实际工作中碰到时候便无从下手，这时他们便可查阅以往教材、参考书上的例题，与实际工作中的材料进行对比来获得合适的统计方法。
2.进行案例讨论，加深对常见错误的认识。统计方法的选择重点在于要根据设计类型、资料类型及分析目的选用适当的检验方法和检验统计量。我们在讲授各种检验方法时，不但重点强调各种方法的应用条件，还举出具体误用例子加以讨论，将常被误用的方法列举出来，供学生辨析，从反面吸取经验教训。比如常见误用有：配对t检验误用为成组t检验；多组均数比较应用方差分析及q检验误用为t检验；配对设计卡方检验误用为成组卡方检验；多个率比较应用行×列表卡方检验误用为四格表；应该用确切计算概率法误用为四格表卡方检验；等等。新版的“卫生统计学”教材每章都增加了“案例讨论”部分，教师减少了习题课时间，充分利用这些案例，给学生足够时间进行课堂讨论。案例讨论在不偏离主题的前提下，调动了每一个同学的积极性，又能及时发现问题，解决问题，培养学生的综合应用能力，为今后的实际应用打下坚实基础，很受学生的欢迎。
四、使用统计软件提高教学质量
1.选择SPSS软件作为教学软件。计算机和软件技术的飞速发展避免了在医学统计工作中烦琐的计算过程和记忆复杂的计算公式，使得医学统计学的应用越来越易于实现。卫生信息管理专业学生之前接受过计算机基本知识的培训，很容易掌握软件的操作，因此开设统计软件实习课显得尤为必要。目前，国内外的统计软件众多，根据学生的实际情况，从针对性、实用性的观点出发，我们选择了功能强大且易于掌握的SPSS软件作为医学统计学实习课的教学软件。SPSS是目前国际上最流行的、具有权威性的统计分析软件之一，它操作简单，无须编程，易学易用，可以直接读取Excle等数据文件，分析结果清晰、直观，可以直接复制到Word文档中，为学生使用带来极大的方便。④
2.精心安排实习课内容。实习课我们要求学生在计算机上学会应用该软件，能够在学习之后应用该软件独立完成实际资料的统计分析等工作。具体做法是，首先由实习教师对本节课的内容进行讲解，并在主机动态演示SPSS软件的操作过程，解释结果，然后让学生应用SPSS软件独立完成书本上或教师精心筛选的习题，并要求学生看懂计算机输出的结果，同时能对资料进行解释。我们重点让学生掌握的是一些基本操作（包括数据的输入和整理、变量的设置、转换等）、主要统计分析过程（包括描述性统计、t检验、方差分析、卡方检验、线性回归和相关分析、非参数检验）和基本统计图等内容，同时要求学生能理解输出的结果，合理解释统计结论中重点指标的含义。
3.避免盲目使用统计软件。统计方法选择的正确与否依赖于使用者对资料的了解程度与统计分析方法的掌握程度。而SPSS软件只是一种工具，它无法对统计方法的适应性做出判断，不能取代分析过程。如果不懂得选用正确的统计方法，而盲目使用计算机和统计软件，不管是什么研究类型的数据都简单地交给计算机处理，用计算机取代统计，那么大量的信息和统计数据将得不到有效的利用，势必造成统计方法的滥用和误用。另外，学生在课本上看到的是规范化的表格表示出来的资料，很容易选择适当的方法，而日常工作中往往不是这样，因此，如果学生对统计方法掌握不好，在实际工作学习中很容易出现滥用统计软件的情况。所以，我们教学中一再强调不能盲目的使用统计软件，而是要根据统计学原理选择合适的统计方法，然后再使用统计软件进行分析。
虽然成人教育的学生许多在专科阶段已经学习过医学统计学,但学生学习效果差,老师授课难,是许多教师的普遍感受。如何提高学生的学习兴趣,改善学习效果,帮助他们达到提高自身专业素养的目的,应根据成人教育对象的特点和统计学的授课目的进行改革。
1教学方法的改革
传统的医学统计学课堂教学模式是以授课为基础的学习(lecture-basedlearning,LBL),课堂教学以教师按章节讲授为主。由于教师并不了解学生的具体情况,教学过程中师生交流较少,往往出现教学内容是专科阶段课程学习的重复,不能做到有的放矢,因材施教。学生在学习中处于被动接受的状态,虽然能领会统计学的基本原理和方法,但到了实际应用中仍然不能确定用哪种统计方法。
根据成人教育对象的特点和统计学的授课目的,改革现有的教学方法,采用以培养学生实际应用能力为主,以问题为基础的学习方式(problem-basedlearning,PBL)以提高教学效果。
PBL教学模式强调基本概念和统计思维,统计分析结果的解释,淡化公式推导和计算,从而使学生不断自我更新知识、自觉的实现终身学习[4]。与传统的LBL教学强调以教师讲授为主不同,它以学生主动学习为主,提倡以问题为基础的讨论式教学和启发式教学。目的在于提高学生的主动学习能力,分析和解决问题的能力,以及独立思考的能力[5]。这与目前社会所提倡的终身教育和终身学习的观念、目标一致,对于成人继续教育的对象尤为适合。
1.1医学统计学教学中引入PBL教学模式的具体步骤在实施PBL教学法前,将该方法向学生做简单介绍,获得学生配合。每种统计方法作为一个教学单元,按提出实例,归纳问题-学习教材,查阅资料,寻找答案-解决问题,归纳总结,几个步骤来学习。
1.1.1收集和筛选实例教师向学生介绍医学统计学的基本概念、工作步骤,了解学生在医学统计学的大致水平。向学生征集实际工作中遇到的相关问题,并进行筛选,根据所要讲授的章节将学生所提出的问题进行归类,每个章节准备2~3个问题,其中1个作为案例进行讨论,其余用于练习应用。
1.1.2提出实例,引导提问,归纳问题教师根据每章的教学内容和学习目的举出1个收集来的问题。由学生主持,讨论解决该问题所涉及到的基本概念,需要理清的问题。教师在一旁启发指导,控制讨论问题的方向。
例如:欲比较市区和郊区幼儿园儿童的超重肥胖率,调查了市区和郊区各3所幼儿园,结果见表1。问市区和郊区幼儿园的儿童超重肥胖率有无差异。
由此问题理出需要掌握的概念:为什么要进行统计学检验?什么是总体、样本?所提供的资料是总体还是样本?应该用什么方法检验,这种方法适用于哪些情况?这种方法对资料有什么要求?如何进行检验?等等。
1.1.3学习教材,查阅资料,寻找答案学生在教师引导下归纳出相关问题后,教师指导学生学习教材相关章节。并提供参考书目,鼓励学生分头查阅参考文献,寻找答案。
1.1.4解决问题,归纳总结根据教材学习和资料查阅的结果,各人将学习成果共享,相互补充,得到各个问题的答案。教师对整个问题的解决思路进行整理,并对其中所用到的重要概念和知识点归纳总结。本例涉及到的基本概念和知识点有:总体、样本、计数资料、χ2检验的基本思想和公式、χ2检验条件和校正公式等。最后,提出1~2个课前所收集到的问题,供学生练习和应用,以作为巩固。
1.2PBL教学法的优点教师在整个PBL教学过程中并不是简单地填鸭式灌输概念、提供答案,而是引导学生提问,启发学生思考,指导学生查阅资料、学习材料,根据学生的表现给予相应的指导,使其达到学习的目的。这种教学方式有下述优点:目标明确:学生在每个单元的学习中学习目的都很明确,教师授课的针对性强,能获得较好的教学效果。充分调动学生积极性、主动性:每单元的案例都来自学生的实际工作,能调动学生的积极性,意识到统计学离他们的医疗实际工作并不遥远,也并不可怕。培养他们学会自己分析问题、解决问题,积极主动学习新知识,解决实际工作中遇到的新问题。
2计算工具的改革
统计学学习中学生最感吃力的是公式推导和大量的数学计算。既往的教学以计算器为计算工具,许多教学学时用在了计算上,学生成为计算工具,影响了重点掌握统计原理和方法。继续教育对象许多已经过多年的医学专业学习和工作,淡化了逻辑思维和数量概念,医学统计学学习中涉及的公式推导、复杂计算难以胜任,这一缺陷表现的更为突出。
改变以往的计算方式,以计算机和统计软件为计算工具,从而使学生摆脱繁琐演算的束缚,把注意力集中于统计学基本概念的掌握和统计思维的建立。与PBL教学模式相结合,从医学实际问题引出统计学概念和方法,侧重于不同统计方法的适用条件、适用设计类型,深入浅出,统计计算则由统计软件来完成。
几种权威的统计软件中,SPSS界面友好,以窗口式操作为主要方式,与SAS、STATA等以编程为主要操作方式的统计软件相比,更适合于非统计学专业的医学生。对于非预防医学专业的学生,主要借助SPSS软件进行统计计算。SPSS软件辅助教学的要点如下。
2.1数据的录入格式教材所列数据类型多为整理加工过的数据,而自己搜集的科研数据应该如何记录,用什么统计方法,是许多学习过医学统计学的人依然会碰到的问题。往往是以教材形式出现的数据类型和格式尚能应付,而实际工作中的科研数据就不知如何处理了。对于已有医疗卫生工作经验的继续教育对象而言,他们在医疗卫生和科研中所积累的数据通常不是经过归纳整理的、以教材形式出现的数据格式,而是病例的积累。如何把实际医疗和科研工作中积累的数据和统计学学习的统计分析方法联系起来,需要掌握数据库建立的基础,数据录入的标准格式。
SPSS软件对其标准的数据格式进行统计分析时无需进一步加工就可直接进行分析,也可以整理成教材中的数据格式再做分析。如表1原始数据的标准录入格式见表2。
为了反映地区与超重肥胖的关系,可将原始数据标准记录格式的第4、5列整理成表1所示的格式,与教材提供的数据格式一致。
掌握实际工作中原始数据的标准录入格式是应用统计软件进行数据分析的重要基础,也是理论联系实际,把统计方法和实际工作相联系的关键步骤。通过学习数据库的建立,原始数据的录入,学生对于统计方法的认识不仅停留于做题和考试,而是与他们的日常工作、病例积累相结合,从而有的放矢,加深对统计学的理解和认识。
1.经济学的基本概念
经济学(Economics)是研究如何用有限的资源去获取无限的人类社会需要的最大满足的社会科学。它涉及任何人类社会必须决定的三个基本经济问题：一是决定生产什么和生产多少；二是决定如何生产，即用什么技术将投入资源组合起来生产出人类需要的产出品；三是决定产出品为谁生产和如何分配。经济活动中的三个基本要素是人类需要、资源和生产技术。
经济活动的直接目的是满足人类需要(Humanwants)，包括物质需要和文化需要。人类需要有两个特征：一是需要的多种多样性；二是需要从长期看的不可满足性。人类需要的满足水平与其所处的历史时期有关，与其所处地理位置有关。从效率观点看，满足人类需要的水平，一方面受资源和技术允许条件下可用于消费的或用于进一步生产的各种有用产品或劳务水平的影响；另一方面受这些产品或劳务在不同组织之间分配合理性的影响。前者反映生产产出(Output)水平；后者反映分配和消费的效用(Utility)水平。
资源(Resouree)是指可用于生产满足需要的产品的各种手段或财富(Means)。资源可分为劳动力资源、资本资源和自然资源三类。现代经济学中还把企业家作为第四种资源。如果将劳动力资源与企业家资源合并，将资本资源与自然资源合并，那么资源也可分为人力资源和物质资源两大类。资源主要有三个特征：一是绝大多数资源在数量上是有限的；二是资源具有多种用途；三是为生产一定产品，可用不同的资源配置方式。经济学中的投入(Input)主要是指这些资源的投入。
效率是指投入与产出之间的比率。经济效率(Economic efficiency)是指用货币计量的投入与产出之间的比率。准确地说，西方经济学中的效率是指帕累托效率或帕累托最优，即任何生产与消费的重新组织，如果不能使某一个人或某些人的处境变坏，就不可能使另一些人的处境变好。在微观生产理论中的效率是指资源投人与有用产出之间的比率。在福利经济学中的效率是指产出与效用之间的比率。因此，在资源投入一定的情况下，提高生产领域的效率，会增加有用总产出；在产出一定情况下，提高消费领域的效率，会增加总效用。总之，在资源一定的情况下，经济效率的提高会使人类的需求得到更大满足，这正是效率在经济学中占有核心地位的原因所在。
可见，经济学的基本概念与基本理论，科学地解析了资源投入与配置的效率与效果，为财务管理学科奠定了雄厚的理论基础。
2.经济学与财务(金融)经济学
经济学为财务学提供了理论基础，而财务(金融)经济学(Financial economics)是从经济学领域中逐渐分离出来的一门学科。财务(金融)经济学是从个人效用最大化出发，试图通过对个人和企业的最优化投资、融资行为以及资本市场的结构和运行方式的分析，去考察跨期资源配置的一般制度安排的方法和相应的效率问题。财务(金融)经济学由金融市场学、投资学与公司理财学三个部分组成。金融市场学研究的是金融机构与金融市场以及国内外经济中金融系统的运作；投资学研究的是风险与收益的确认和度量、风险与收益之间的权衡、估价技术与金融工具的设计等内容；公司理财学研究的是以公司为主体的理财理论与实践问题。
3.财务学的经济学基础
在整个金融经济学中，公司理财学处在一个非常关键的位置上，财务学不仅科学地融会了经济学中的一些重要理论，而且其发展是以一些重要的经济学学说或理论为依托和基础的。
第一，经济学中的理性主义与效用理论。经济学中“理性”的涵义有两种：其一是指个体追求某种工具价值的“最大化”；其二是指个体决策过程在逻辑上的无矛盾。经济学效用理论是经济学最基本和最主要的范畴之一，也是微观经济学的核心理论，是最富有现代意义的经济学理论工具。
在财务决策理论中，假定投资者都是理性的，在进行决策时，选择能够产生最大期望效用的行为；另外，也假定理性的投资者是规避风险的。在理性投资者假设和效用理论的基础上，财务学家利用经济学中的无差异分析方法分析投资者的最优投资组合策略。
第二，经济学中的供求均衡分析。供给和需求及其相应的均衡概念一直都是经济学的主要分析工具，也是一种根本分析方法。经济学供求均衡分析方法的结果就是推导了一个数量――价格机制，价格必须在均衡点上，否则市场供求力量就会发生作用以使价格达到新的均衡。所有的经济学模型最终几乎都是以获得使供需匹配和市场出清的价格结束。
供求分析在经济学中具有如此重要的地位，在财务学中也如此。在财务学理论中，典型的CAPM模型就是利用了均衡分析方法，从市场投资主体的效用最大化出发，在一定约束条件下获得了均衡状态的资产价格。
二、财务学与统计学
1.统计学的基本概念
统计学研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的指标，表明所研究的对象的规模、水平、速度、比例和效益等，以反映其发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述数量之间的关联关系和变动规律。
统计学是处理数据的科学。一般的记述统计侧重数据的收集加工整理，而数理统计侧重数据处理的“科学性”。一般而言“科学”要求有客观性、再现性、普遍性。为表现这种科学性，研究者常喜欢用数学模型，因为数学比较简明、严谨，比较抽象。数理统计就是运用数学工具，记述数据产生的过程，描述概率分布，进行推定，作假定检验，形成了一个比较完整的理论体系。
按照统计学科体系的基本原理与应用的不同，统计学可分为理论统计学与应用统计学两大类。理论统计学指的是统计学的数学性原理，也就是数理统计学，具有通用方法论的理学性质。应用统计学指的是基于理论统计学的基本原理，应用于各个领域的数据处理方法。统计解析方法及统计推测方法。
2.财务学的统计学基础
财务学研究是建立在可观察的基础之上的，因而不可避免地需要利用统计学的基本原理和技术。财务学尤其在如下两个方面需要借助于统计学，它们是投资分析和风险管理。这两个领域直接涉及到统计数据描述及推测统计学。另外，日益崛起的金融工程学领域的发展更是离不开统计学，它主要涉及与数学有关的应用概率过程，应用概率微分方程式的研究领域，有时被称为
数理金融。
投资分析的目的在于尽可能地提高投资收益，为此从可选择的投资资产(股票、债券、包括外汇在内的外国证券)中，进行资产选择操作，在控制风险的同时追求收益的最大化。因此要用到运筹学中的最优化理论。
风险分析与管理领域正是基于统计学质量管理的思想建立起来的。风险与收益的衡量需要借助于统计学中的均值――方差分析。企业或银行的财务结构受汇率、利息、股价的变动，其资产价值也在不断变化，这就构成了市场风险。为了根据市场风险考察企业资产的价值变化，将企业的价值变化看作风险要素股价、汇率等变化的函数，描述其概率样本分布，推定其下限5％可能损失的金额。其中，既可用有关股价、汇率变化的模型，也可考虑因素相关的变化。有关银行的不良债权问题经常涉及到的BIS(国际结算银行)规定中，也要求按照上述方法计算企业资产价值变化下限5％的金额，规定企业要保留一定程度的自有资本。从这种意义而言，BIS的规定非常依赖于模型。由于企业资产价值的评估也必须以现价评估，所以不带价格的资产也要依靠模型评估。模型的应用越来越具有现实性，财务管理也要求助于统计学的知识。
期货交易的领域是理论水平较高并富于挑战性的领域，它包括金融资产组合理论与资产组合的实践(financial engineering)。许多问题常被从数学角度程序化。其领域的数学结构包括连续时间的概率过程、概率微分方程式、概率测度的变换公式等。
三、财务学与管理学
1.管理学的基本概念
管理学的内涵就是要说明什么是管理，以及管理的内容与方法。“管理可被看成是这样一种活动，即它发挥某个职能，以便有效地获取、分配和利用人的努力和物质资源，来实现某个目标”。管理的这一定义概括地将管理的特征、职能、目标统一起来；管理的特征、职能与目标又将其与管理控制联系起来。
管理是一种活动，是为有效地实现某个目标的一种活动。管理活动是发挥管理职能的活动，管理的职能包括计划、组织、指挥、协调与控制，在管理活动中，各种管理职能都发挥着不同的作用。
管理的目标是有效地获取、分配和利用资源，来实现组织目标。
2.财务学的管理学基础
管理的内容由管理活动的内容所决定，现代管理之父法约尔将一个企业的活动分为六大类，分别是“技术活动，即生产和制造；供销活动，即购买、销售和交换；财务活动，即寻找资本及最适当地利用资本；安全活动，即保护财产和人员；会计活动，即盘存、资产负债表、成本和统计；管理活动，即计划、组织、指挥、协调和控制”。在上述六类活动中，管理活动即是管理或管理职能，管理的内容应该是管理活动赖以存在和发挥作用的其他五种活动。
财务管理要解决的是公司价值的创造，在企业管理中居于核心地位，它本质上是一种综合的价值管理活动，即实施价值管理。财务管理以价值目标为尺度，将公司管理活动与公司理财的具体决策统一起来。
管理的方法可解释为研究管理的方法和管理中应用的方法。研究管理科学和管理理论的方法共有十一种：经验法或案例法、人际行为法、集体行为法、协作社会系统法、社会技术系统法、决策理论法、系统方法、数学法、因地制宜法、管理任务法、经营论法。这十一种研究管理理论的方法对研究财务管理理论与方法同样有着重要的指导作用或借鉴作用。特别是行为科学方法、系统科学方法、案例方法等，对研究财务管理是十分重要的方法。
管理中应用的方法主要体现在发挥管理职能所采用的方法，包括计划方法、组织方法、指挥方法、协调方法和控制方法，这些方法对财务管理起着重要作用。
四、财务学与会计学
1.会计学的基本概念
会计学是随着商品经济的产生、发展，以及近代会计的程序与方法日益完善而建立起来的一门独立学科。会计学以会计的目标、职能、对象和程序、方法为研究对象，采用一定的研究方法，构建会计理论体系，揭示会计所反映和监督经济活动的过程，促进会计工作更好地为经济生活服务。会计是以货币为计量尺度，运用一系列程序和方法，连续记录经济业务，反映和监督经济活动中价值运动过程的一项经济管理工作。会计的基本程序与方法是指会计的确认、计量、记录和报告。图1(吴水澎主编：《中国会计理论研究》)中国财政经济出版社2000年版，72页可反映这四个环节在会计中的地位。
会计程序与方法中的确认、计量、记录和报告这四个方面是会计学的核心内容，其中，提供会计报告是会计的主要职能。会计报告是整个会计系统的最终产品，是以浓缩的、综合的、系统的、分类的形式反映企业财务状况与经营成果的书面文件。会计报告主要包括对外报出的会计报表、会计报表附注等。
会计报表是由资产负债表、所有者权益变动表、利润表和现金流量表组成。企业的各项财务活动都直接或间接地通过会计报表来体现。
2.财务与会计的关系
财务与会计是两个并列的经济范畴，在性质、地位等方面是有区别的。会计是信息系统，财务会计与管理会计都是会计信息系统的组成部分，也是会计学科体系的组成部分。同时，会计又是一个“决策支持系统”，它为管理提供有用的信息，为管理服务。财务管理则是企业管理的重要范畴之一。财务管理学则作为财务管理学科体系中的一个分支而存在，如果说财务管理的对象也是现金流量的话，那么，财务管理侧重于现金流量本身(通俗地说，财务管理是一种现金流量的安排)，而不是现金流量信息。这就是会计与财务的区别之所在。
财务的本质是本金投入收益活动，会计的本质是信息系统。在经济组织内部，财务处于主导性管理的地位，生产、技术、营销、劳动等项管理都要围绕价值最大化和本金扩张的财务目标去进行；会计处于基础性地位，通过提供财务信息为财务管理和其他各项管理服务。由于财务与会计是两个并列的范畴，所以在理论研究上自成体系，形成两门不同的经济学科。
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1006-9682（2012）10-0071-02
一、引 言
《统计学》是一门研究如何搜集、整理、分析和反映事物总体信息的数据资料，并以此为依据，对现实问题的总体特征进行推断的一系列原理和方法。随着《统计学》学科的不断完善，它的应用领域已由经济学和教育学等领域扩展到了医学、物流、贸易、管理及工程等各个学科领域。作为一门应用范围宽泛的学科，《统计学》和其他学科相比，具有一定的特殊性，主要表现在研究对象的特殊性，《统计学》的研究对象是一系列不特定的数据；理论性和操作性并存；逻辑性强，教师教学和学生学习难度大等特点。正是由于其特殊的学科特点，所以在教学过程中《统计学》的教学效果一直不好。
二、《统计学》课程教学中存在的主要问题
1.理论性与实践性并存影响教学效果
《统计学》是一门理论性很强的学科，课程中包括很多数理知识、统计基本概念及大量的计算公式，同时《统计学》也是一门应用性学科，需要大量的实践操作来加深了解学习的理论知识。但目前我国大部分学校在《统计学》教学过程中存在一个普遍的现象，要么偏理论，要么偏实际操作，没有做到兼顾理论与操作，所以学习了理论知识的学生往往因为没有实际应用过理论知识，一般在期末考试后几个月就把统计基本概念和计算公式忘掉，因为学生大多数学基础不太好，根本没有深入理解公式的含义，只是简单的记忆公式以应付期末考核。而只学习了实际操作的学生，在课堂上学习了操作步骤，却不能应用自己操作的结果来分析数据特征，所以学了《统计学》等于没有学。
2.教学安排不合理
《统计学》一般是大多数专业的专业基础课程，所以它的开设年级主要是大一、大二的学生，大一、大二学生还处于过渡期，正在不断的适应大学学习生活，学习氛围不是很活跃，也易受周围同学的影响，产生惰性，部分同学甚至还处于厌学期。所以把《统计学》这样一门数理知识内容较多的学科安排在大一、大二来上，大大降低了学习效率。其次，我国高校为《统计学》这门课程安排的课时一般以48课时和54课时的居多，由于《统计学》课程内容多，加之数学推理难，所以教学进展很慢，48课时或54课时远远不能满足一门既包括大量理论知识，又需要大量实际操作的学科教学。此外，部分学校受经济条件限制，硬件设施无法满足《统计学》课程上机演练，所以学生们没有实际动手的机会。
3.课程内容过多，削弱了学生学习的兴趣。
《统计学》课程具有总体性、数量性、具体性、综合性、广泛性的特点。[1]且《统计学》课程一般包括大量章节，知识内容较多，主要包括总论、统计数据的收集、整理及显示、统计的分布数值特征、参数估计、假设检验、相关分析和回归分析、时间系列分析与预测、统计指数与因素分析及综合分析及评价这几个模块，每个模块下面还包含着许多的重要指标和概念，各个知识点都是抽象的概念和数学推理，学习时还需要学生能掌握《概率论》和《高等数学》中学习的积分、求导等基础知识，所以无论是理论学习还是实践学习，学生都只能选择死记硬背，完全没有学习的兴趣。
4.缺乏有权威性和代表性的教材
教材的质量和教师的教学水平是教学活动的基础，好的教材是提高教学水平和质量的重要保证。教材质量还反映了一个学校，甚至是一个国家的教学水平。一本好的教材不仅包括教材内容的新颖性，还包括教材内容的实用性、可操作性及对各专业的适用性，要能够起到让学生开阔视野、培养能力和素质的作用。目前我国高校常用的《统计学》教材主要有贾俊平版、苏金昌和李为华版、李林杰和董正信版等。我国的《统计学》教材普遍存在表述不严谨，每章节参考文献没有详细罗列，案例的实用性不强，网络教学资源有待完善，教材课后习题对提高学生的学习兴趣和效率的作用不大等问题。[2]且大部分《统计学》教材都有侧重理论或是侧重操作的特点，很难找到一本兼顾理论与实践的教材。
5.考核方式单一
大部分学校对《统计学》课程的考核范围太小，科任老师大都只会对学生掌握的理论知识进行考核，而忽视实际操作应用能力的考查，这导致学生只重视对理论部分的学习，对实际操作部分抱着一种得过且过的心态。另外一个较突出的问题是科任老师很少会深入的对考核后的情况进行分析和总结，所以教学效果一直得不到改善。
三、针对存在的问题，提出对策。
1.结合课程的性质、难度合理安排理论与实践教学
《统计学》数理知识较多，知识点也较枯燥，逻辑性很强，而人类思考能力一般在早晨比较强，所以应该尽量将《统计学》安排在早晨。其次，结合各专业对《统计学》知识点的需求，合理安排各专业学习的侧重点。此外，对难点和重点知识，通过课后练习和实际调查演练来加深学生们的记忆，每个学校或学院都可以通过假期调研，或鼓励学生参与教师的研究项目，面对真实的案例和真实的数据，让他们经历一个针对实际问题而建立模型分析模型解决问题的过程，[3]让他们独立利用《统计学》学习的统计概念分析收集数据，并完成专题论文，以这样的方式来提高学生的学习效率。
2.合理安排教学
根据《统计学》的特点，把其安排到三年级的时候再学习，这时学生已学习了《微积分》、《概率论》及其他的专业课程，且这时学生们已经开始意识到学习的重要性，就会重视对这门课程的学习，对《统计学》的知识点接受起来也比较容易。其次，增加《统计学》这门课程的教学学时，必要时可以安排一个半学期的时间来教学，因为《统计学》对于各专业来说都是比较重要的，这是一门实用性很强的学科。此外，学校必须改善教学条件，为《统计学》教学安排上机操作练习，让学生掌握实际操作技能，巩固学习到的理论知识。
3.适当删减教学内容，激发学生学习兴趣。
无论是理论学习还是实践学习都要死记硬背，完全没有学习兴趣可言，而兴趣是学习的动力。所以在教学中教师应该通过案例教学法，引入学生感兴趣的事例做案例，实际操作给学生看，培养学生对周边生活现象的观察能力，告诉学生《统计学》强大的作用，以引导他们求知的欲望。其次，教师可适当删减学习内容，以保证学生掌握已学内容，同时教师应该提高自身的教学能力，系统掌握教学内容，提高个人魅力，吸引学生的注意力。此外，讲解《统计学》知识基本公式的数据原理和意义，让同学们轻松理解数学公式背后的含义，让学生意识到《统计学》在以后的学习和生活中的重要性。
4.选择较权威的教材，可适当采用外国的教材教学。
尽量找一本具有新颖性、实用性、可操作性及对本专业适用的教材，可以同时选择一本权威的国内教材和一本权威的国外教材结合教学。其次，必须选择一本与网络学习资源同步的教材，以便学生课后可以自学巩固，同时这本教材应该做到理论与实践的结合。此外，案例的现实性也很重要，只有选择接近生活的案例教学，才能提高学生的学习兴趣和学习效率。
5.理论考核与实践考核相结合
大学里的考试是给学生一次系统、深入学习和巩固一个学期学习知识的机会，对学生以后的学习具有重要的作用，所以教师应充分利用期末考核的机会，让学生系统学习《统计学》的重难点。所以在期末考核的时候要注重对学生的理论知识和实践能力的考查，考试模式对理论知识采取闭卷考试的同时，还要对学生上机操作能力进行考核，上机能力的考核最好是通过给同学们不同的调查专题，让同学们利用课余时间，收据、分析数据，并用学习过的专业理论来分析、解释数据，分析结果。
参考文献
中图分类号：021 文献标识码：A 文章编号：1007-3973(2010)011-155-02
大学教育的主要任务是培养高素质具有创新意识和能力的优秀人才，大学数学教学在完成这个任务中起着不可忽视的作用，大学数学教学的作用是灌输数学知识，提高数学素养，培养应用数学的能力，目标是获得数学基础知识，学会思维的方法，知道把握问题的全局，了解知识整体的构架，掌握应用的基本思路。工科数学教学的主要目的是培养学生用数学思想和工具去解决实际问题的能力，为学习其他课程打好基础，因此下面仅对工科数学中概率统计课程的教学进行探讨研究。
1 工科概率统计课程教学的现状与存在不足
掌握和应用数学的水平己成为民族文化素质、社会进步和发展的重要标志，概率统计是应用性和实践性很强的一门课程，但是，目前课程的教学方法和教学内容上在体现实际应用方面还存在着各种问题：教学手段上基本是采用注入式教学，按照教栩、大纲讲得过细、过透，生怕学生听不懂，有时把概念、定理讲得过神秘、复杂；教学内容上看，经典多且重，现在少而轻，概率重统计轻；从教学效果和侧重点看重视计算方法，轻视数学概念、思想方法，不注重应用能力的训练培养，结合实际领域不广泛，导致学生在实际问题中无从下手。概率统计作为大学数学的重要课程，在教学方法上没有充分利用当代的重要工具――计算机，教学内容上没有足够重视理论与实际相结合和在社会应用中的作用，这些明显不适应现代及末来的需求，所以对概率统计课程教学方法的改革是当前急待解决的问题之一。
2 工科概率统计课程教学改进的设想
概率统计是大学数学的主要课程，特点是：联系生活、理论深刻、解题方法独特且应用十分广泛。在几乎所有的科学领域中都可以应用概率统计的方法解决实际问题，为此笔者认为概率统计在教学改革上应强调以下几点：
2.1 明确教学思路及教学方法
在概率统计的教学中关键要明确学习的主体，要授之以渔，而非授之以鱼，要教会学生学习的方法，主要让学生掌握概率统计的思想和方法，根据课程紧密联系实际的特点突出应用性，培养学生用数学思想和方法解决实际问题的能力，使学生充分认清概率统计在社会实践中的重要性，才会下定决心学好这门课程。所以，在概率统计的教学过程中，可介绍著名数学家关于概率统计这门课程的评价，如“概率论已成为全部科学之基石之一，而它的女儿――统计科学已进入人类全部的领域之中”，“人生的最重要的问题大部分实际上只是概率论的问题”(拉普拉斯)等。
概率统计与其它大学数学在教学方法上应有着很大的不同，后者较为注重的是培养学生的抽象思维能力、计算能力，而概率统计的教学不仅培养学生的数学基础能力，重要的是使学生理解哲学背景，即统计思想，我国著名统计学家、中科院院士陈希孺先生曾多次指出统计思想的重要性，“统计思想是概率统计的灵魂，离开了统计思想的讲授，概率统计的教学就会成为无本之木，无源之水，就会变成高等数学的简单应用。”可在教学中结合本课程与生活实际联系密切、应用广泛的特点，用生动的实例或背景激发学生的学习热情，如在讲授古典概型、伯努利概型时一定要结合其背景，注意条件的判定，否则学生会死记硬背。对于各种分布的讲授要结合具体应用模型，如指数分布主要用于描述“电子元件的寿命”，“等待时间”等，这样讲解有利于提高学生的学习兴趣，加深学生对所学知识的印象。
2.2 强化基本概念的教学
概念是教学展开的基础，数学概念是抽象上的抽象，先前的概念往往是后继概念的基础，从而形成数学概念的系统。能否学好数学，是否掌握好概念是关键，学好数学概念是学好数学的前提，是培养学生逻辑思维能力和分析问题、解决问题的重要依据。要使学生准确、深刻地理解基本概念，因为数学概念往往互相关联，教师在处理教材内容时，要从整体上把握教材的知识体系，综观全局，引导学生掌握概念之间的纵横联系，在概念的统帅作用下，觉察出已学知识之间的联系。
如样本空间，一般在教学中往往忽略这个概念，但在后续课程及实际应用中都有重要作用，选择不同会得到不同的解题方法，选择不当会使问题复杂化。还有数学期望，方差，统计量等这些基本概念一定要讲清楚。
2.3 突出抓主线化繁为简的原则
对工科专业的学生，并不需要详细掌握定理的证明和计算过程，在概率统计的教学中只需要求学生掌握概率统计的主要概念、基本定理以及常用的数理统计的思想和方法即可，应将主要精力放在培养学生运用概率论思想和数理统计方法解决实际问题的能力上。
因此课程的教学原则是，抓住主线，即抓主要概念、理论、思想和方法，讲清楚最简单、最基本的知识和原理，说明知识扩展延伸的思路和方法，对复杂的定理证明和繁琐的计算过程可不讲或简单介绍。如概率统计的精华是分布函数、数字特征、统计特征、统计量，这些一定要讲透。
2.4 重视数理统计教学
概率统计课程的中心任务是揭示随即现象的统计规律性及内在联系。数理统计是概率统汁课程中的重要部分，学生对这部分内容的掌握直接影响解决实际问题的能力。因此，如何增强工科学生对数理统计思想方法的理解与应用已成为教学的一个重要的课题。传统的教学中只重视公式的推导、计算能力的训练，忽略了对统计思想的讲授，很多同学学完概率统计课程只知道照书上公式计算而不知道所以然，更谈不上统计方法的应用了。
统计学是讨论不确切推理的科学和艺术，逻辑思维的形式是演绎和归纳，归纳方法作为科学方法的基础，如效能与毁伤的问题，必须拙样：对于教科书中出现的大量的统计计算均可由软件实现，实际工作中需要统计处理的数据也大多由软件完成，因此，如何培养学生用数理统计思想建模，相应地成了现代数理统计教学工作的重点。在授课过程中，若条件允许，可以适当安排一些统汁软件的上机实验以帮助学生理解和使用统计软件。
3 工科概率统计教学中一些具体方法的探讨
如何使学生在课堂学习中取得较好的学习效果是许多教育工作者探索的一个重大课题，应用性较强的概率统计课程的教学是不能采用传统的教学模式的，通过多年的教学实践笔者认为可从以下几个方面进行尝试：
3.1 了解知识的来龙去脉
来龙，知识的来源，首先要求教师学习数学史，特别是概率统计发展史，比如，在介绍贝努里大数定律时，可顺便指出它建立在1731年，是概率论的第l篇论文。介绍数理统计知识时可指出数理统计学来源于实践，而它的发展又是为了进一步
指导人们的实践活动。去脉，知识的应用，教师要学习现代科技和开展科研，对自然界的深刻研究是数学最富饶的源泉，教学中还要培养教师和学生如何问问题，教师的问题应有诱导性，启发性，发散性，应倡导学生不拘一格大胆、创新提出各种问题和殴想，如期望与均值、方差与波动、统计特征与个别事件分别有什么关系等。
3.2 注意概念的直观含义或实际意义
数学是从人类生活中长大发展的，数学是一个整体，“数”、“形”是互通的，教学中充分利用概念的直观含义或实际意义，使得不容易理解的概念易于理解和掌握，比如引入分布函数的概念时可这样处理，离散型随机变量的统计特征可以用分布律描述，非离散型的该如何描述?问题1：彩电的寿命是一随机变量，对消费者来说，{=8年}，还是{=8年零1天)?问题2：人的身高是一随机变量，你的身高是1.70米还是1.701米?实际生活中我们关心的是彩电的寿命是几年，你的身高是哪个范围，用随机变量描述的话，落在某一区间的概率是多少，由此引入分布函数的概念就比较容易理解了。
3.3 重视对思想方法的指导
数理统计的核心内容是参数估计、假设检验，对这一部分内容讲清原理比教会计算更重要。在一定程度上决定了学生日后对于统计思想使用的正确与否。如极大似然估计是建立在“极大似然原理”之上的，在授课过程中一定要讲清它的原理，而不是仅仅告诉学生怎样去做题；对假设检验则要讲清两类错误(风险)及“小概率原理”，在这基础上再讲假设检验会理解得更好。
3.4 强化应用强化与专业相结合的应用
2课程的调整
2．1课时安排的调整。以前一般周课时都是4课时，现在一周安排2课时，这样，每学期大约只有40课时左右，扣除复习考试，可使用的课堂教学时间大约是34。
2．2课程内容的调整
3教学方法的改革弱化概念性的课堂讲授，强化操作性的实际运用。
3．1加强课堂和课后练习。学生专注听课的时间不断缩短，以前的两节课讲满的授课方式，已经不适合现在的中专学生。基本是讲一节，跟着练一节，课后再自己作练习，学生印象才会比较深。
3．2增加实训内容，学生按小组完成实训任务。在调查阶段的问卷设计，在整理阶段的资料整理，每个小组提交一份报告，既训练学生的团队合作，又培养学生运用所学知识发现问题、解决问题的能力。
4教改措施的具体说明
4．1一般教材的第一章，内容基本上是“统计学的产生与发展，统计学的研究对象，统计工作过程和统计职能，统计研究的具体方法。”这些内容对于初中刚毕业不久的学生来说，实在既枯燥又无趣，而且说了半天，还是没有搞清楚，统计到底是做什么的。
教改后的做法是：只安排一次课，称为“认识统计”，选择一些实际的统计资料，既有生理的、心理的、社会的、经济的、娱乐的，藉着这些统计资料，一则是让学生形成一个初步的印象，统计是用数据说话的，对数据的运用和功用产生基本的感性认识；二则是让学生了解，在各个领域都可以使用统计数据加以说明，统计的运用是相当广泛的。课后再布置作业，让学生从报纸上摘录几条统计资料，进一步帮助学生认识统计资料与一般的信息资料的不同，更具体的认识数据说明使用的普遍性。
4．2一般教材的第二章，是“统计学中常用的基本概念，包括：总体、有限总体、无限总体、总体的性质；标志、数量标志、品质标志、不变标志、可变标志、变量；指标、数量指标、质量指标……”从体系的完整来说，似乎是必须的，但若删除不讲，对实际工作影响不是太大，而且中专学生对于概念的学习是比较困难的，每次讲到这部分内容，老师讲得口干舌燥，学生依然云里雾里，产生对统计学科的畏难、抵触情绪。所以就完全删除了这部分内容，把涉及到的概念，化到后面有关的内容中，例如，“总体”在分组中讲解，“数量标志、品质标志”在分布数列的种类中讲解，“指标在”在综合指标中提到……
4．3课程按照统计工作过程来展开，就是：统计调查、统计整理、统计分析三个基本工作环节。作为基层企业第一线的数据处理，更多的是“统计调查”与“统计整理”两个环节，就是资料的搜集和整理。资料的搜集，主要是基本的票据单证制度，并不难，所以，大量课时放在整理阶段，就是掌握如何把调查阶段获取的大量、零星、杂乱的资料，整理成系统化、条理化、图表化资料的各种数据处理技术。“统计分析”部分在基层企业只涉及一些传统的分析方法，就是综合指标法。
4．4一般的教材，在统计调查阶段，都有介绍我国常用的几种调查组织方式，就是：普查、典型调查、抽样调查、重点调查。这部分内容一般都是比较宏观范围的使用，是过去计划经济时代的产物，其中又涉及不少较难理解的概念，因此把这部分内容删除。
我采用一个很生动的故事“是梦境？还是现实？”，故事主人翁因着重视调查，全方位的数据搜集工作，获得极大的成功。由此故事，既很具体的引出资料搜集的意义，两类资料来源及资料收集的种类和方法等问题，成为讲解这些问题时很好的事例，又让学生看到认真、细致、踏实、不怕繁琐的工作素质在调查阶段的重要性，一再强调中专生在企业基层数据处理工作中应该培养的工作素质，既教书又育人。
4．5根据毕业出去的学生的反馈，他们常常被派做市场调查。因此问卷的设计就是很实用的技术，虽然难度大一些，但让学生了解一些基本的问题题型还是可以的。用一次课，借助丰富的问题题型事例，帮助学生掌握十种基本题型。然后，几个学生一组，合作设计一份问卷，以学校学生为调查对象，学生的生活、学习为调查内容，如：“我校食堂伙食供应及管理的调查”和“我校学生宿舍设施及管理的调查”。
4．6在调查阶段结束和整理阶段开始时，进行一个模拟小调查。让学生将作业纸分割成8小张纸片，在其中一张上写出8个有关他们“学习生活问卷”问题的答案，然后将同样的答案复制到另外7个纸片上，最后得到8份全班的调查资料，将学生分为八组，每个组就都有一份全班的调查资料，让学生体验调查的过程即资料的搜集，及调查阶段结束时的资料状态：大量、零星、杂乱。在整理阶段学习结束的时候，作为“统计分组”、“分布数列”、“统计表”、“统计图”的综合练习的资料。
帮助学生具体的体验，在调查阶段获取的“大量、零星、杂乱”的资料，如何经过统计整理，成为“系统化、条理化、图表化”的组距数列的编制，没有标准答案，如何熟练的使用几个规则，需要多练习。统计表侧重编制技术，借助改错练习，帮助学生对标题、线条、数字和计量单位有正确的运用。统计图侧重步骤，让学生在课堂上跟着作一遍，布置作业再作一遍。
全部内容结束之后，全班分八个小组，共同把班级的“某科成绩”“学习态度”“专业态度”和“每月花费”四个专题，在4张16开的白纸上，作出“过渡整理表”“汇总表”“条形图”和“圆形结构图”，一些平时不怎么认真的学生，都在这次的集体行动中，认真参与，对统计表、统计图的制作有更深的认识。
4．8最后一章，综合指标分析法，主要是对总量指标、相对指标和平均指标有一些基本的认识。
首先，通过几条统计资料，认识、分辨三种综合指标、尽量避免概念性的介绍，而用实际的资料来认识三种指标，包括，指标名称和指标数值的认识。
【关键词】数理统计；社会经济发展；优势与应用
数理统计学是数学学科中一个非常重要的分支，在各个领域都得到了充分的重视与应用，在各大院校的专业设置当中非常广泛，已经成为许多高校的数学专业的分支，随着数理统计学在社会经济方面的应用逐渐增多，数理统计学的应用已经成为国内外的重要研究目标.数理统计的应用范围非常广泛，在金融、电子、心理学、生物等领域均有应用.许多重要的社会发现与科学成就，都离不开数理统计学的应用于辅助.随着经济发展的全球化以及越来越快的科学进步，数理统计学作为提高社会经济发展，增加科学发展速度的必备知识，在各个阶段的课程设置与教学中的地位越来越高，进一步的证明了数理统计学的重要地位，本文对数理统计学的基本概念，知识特点，在社会经济发展中的应用优势进行分析，并对当前数理统计学在社会经济当中的应用进行探讨，现报告如下.
一、数理统计的基本概念分析
数理统计的基本概念是指，对随机现象进行有限次的观测或实验，并对所得的结果进行数量的研究，根据研究的结果对该事件发生所产生的规律进行分析，并进行具有一定可靠性的判断.也就是说，数理统计是一门应用型学科，也是整个统计学学习的基础学科，数理统计学在学生的各个学习阶段都有涉猎，其中高中的数学课程当中就有一定系统性的数理统计学课程.
数理统计学当中最为基础的概念是总体和样本，总体是指该研究对象的全体，而样本则是指单独的研究对象.数理统计学当中，总体需要由样本或研究对象进行表现.统计问题和统计模型就是研究时对总体所提出的.而统计方法则是根据总体的推断而产生的.这一系列的统计与分析工作则蕴含了整体的统计思想.
二、数理统计的主要特点
数理统计的主要特点分别包括以下几个方面，分别是随机性、有限性、数量性.
随机性是指数理统计的研究对象是随机抽取的，不进行特殊的取用，这种形式下数理统计的研究内容也是随机的.
有限性是数理统计的另一项主要特点，树立统计的有限性是指树立统计的对象的数量表现次数是有限的，且具有一定的规律，数理统计所要研究的内容即这些有限次数的规律.
数理统计的数量性是指研究的随机的对象的，在随机现象的质量上的研究是较为次要的内容.
三、数理统计在社会经济领域中的应用优势与作用
1.数理统计学在社会经济领域的优势
数理统计在社会经济领域中的应用优势非常多，应用于经济领域后，数理统计能够节约经济成本，并且降低成本所带来的风险，使投资者或生产者能够以更为合理的形势下进行决策和发展，对社会的经济有非常高的促进作用.
而在已经出现的损失方面，数理统计能够对已经出现的损失进行评估，这种应用方式在当前经济迅速发展，社会变化快的形势下应用非常的广泛.特别是由意外造成的损失，在一定程度上可以避免，通过数理统计的应用，可以对这些意外进行统计，对意外产生的原因进行分析，从而在一定程度上减少和避免意外的再次发生，有效的提高生产过程中人身与设备的安全性，减少意外所带来的损失.
数理统计在企业经营方面的分析也较为重要，通过利用数理统计对企业的未来发展进行分析，能够使企业在最低成本的前提下，获得最大的利润，帮助企业更快、更好的发展，而对于一些企业在发展过程中遇到的问题，则也能够通过数理统计进行分析，找到解决办法或提供解决思路.
2.数理统计在社会经济领域中的作用
数理统计的研究方法是对随机对象进行分析，从而找到其中的规律，这对当前高速发展的社会经济具有一定的借鉴作用，特别是我国，在受到经济全球化的影响下，越来越多的企业与人民对生活中的现象的规律性更加重视.随着数理统计的应用加深，人们已经逐渐的认识到数理统计的科学性与重要性，调查问卷等形式的统计活动已经被人们所接受.而在商品的销售当中，商品在某个城市当中的销售情况的数理统计分析结果，能够从一定程度上对未来该商品在该城市的销售额进行一定的预测和指导，这是树立统计在社会经济领域中应用最为标志性的作用.数理统计在社会中的应用方式多种多样，有随机统计、抽样调查、人口发展动态模拟等，在社会的方方面面都有所应用.
四、数理统计在社会经济领域中的应用分析
1.数理统计在农业上的应用
数理统计在农业上的应用十分重要，农业活动中在选种、选肥、选择耕种方法以及耕种技术等，都需要数理统计的帮助.树立统计在田间试验中对实验结果的预测与分析中作用最大，在我国的农业发展过程中起到了非常关键的作用.
2.数理统计在工业上的应用
数理统计当中一些方法被应用于工业方面，其中以实验设计法、回归设计、方差分析、多元分析等几种方法的应用最为广泛.在工业领域方面，数理统计的主要作用是对新产品的实验、老产品的改进、工艺流程的改进与发展、原材料的使用与节省等方面.在工业生产的过程中，首先要对该产品进行设计、并对设计的内容进行原材料以及加工工艺的选择，选择所需要的依据，就是数理统计的结果，数理统计通过相应的统计方法，将原材料与加工工艺更为科学化的测定.选择好工艺与材料后，就需要对这种产品的生产进行实验，此时依旧通过数理统计方法进行实验设计，实验设计的主要目的是在尽可能少的试验次数内是产品加工成功，并对实验过程中出现的问题进行解决，以修正实验的方法.在实验成功后，就开始对这种产品进行生产，生产后为保证产品的质量，则要通过数理统计方法对所生产的产品进行抽样检验，当抽样检测的产品合格后，才能够投放市场进行销售.整个的生产流程中，均离不开数理统计知识的应用.
3.数理统计在医学与生物学当中应用
数理统计在医学与生物学中的应用时间较长，主要应用在生物实践以及医学临床治疗当中，生物实验当中会对变异的数据进行记录和研究，这一过程逐渐的演变成为生物变异相关规律的统计学.而在医学当中的应用则主要体现在临床疾病的治疗上，通过对临床上某一疾病的治疗或预防数据进行统计分析，就能够对该疾病的治疗效果以及治疗方法进行统计，从而以所得的数据为指导，对此类病症的治疗产生借鉴和指导作用.而在药物方面，可以对一种新药进行实验，通过对实验的数据进行数理统计分析，将这种药物对人体疾病的治疗与不良反应进行分析，如果一种药物对疾病的治疗效果非常明显，但对人体的影响非常大，则不能够投放到临床进行使用，药物实验的数理统计分析是药物安全投放市场的重要标准，对药物的使用以及患者的康复意义重大.
五、总 结
数理统计是数学学科中非常重要的一个分支，在高中阶段的学习中占据了非常重要的位置，但数理统计的学习价值远不在于在高考中得分，而是在社会经济发展当中得到了非常多的应用，树立统计学在工业、农业、医学、生物学以及心理学等多个领域都有所应用，在我国的经济与社会发展当中起到了非常关键的作用，为各行各业、各个领域的发展起到了一定的促进作用，是未来社会发展中不可缺少的能力.
【参考文献】
[1]唐俊波.数理统计在社会经济领域中的应用[J].决策与信息（下旬刊），2013，08（12）：477.
【关键词】
数理统计;社会经济发展;优势与应用
数理统计学是数学学科中一个非常重要的分支，在各个领域都得到了充分的重视与应用，在各大院校的专业设置当中非常广泛，已经成为许多高校的数学专业的分支，随着数理统计学在社会经济方面的应用逐渐增多，数理统计学的应用已经成为国内外的重要研究目标．数理统计的应用范围非常广泛，在金融、电子、心理学、生物等领域均有应用．许多重要的社会发现与科学成就，都离不开数理统计学的应用于辅助．随着经济发展的全球化以及越来越快的科学进步，数理统计学作为提高社会经济发展，增加科学发展速度的必备知识，在各个阶段的课程设置与教学中的地位越来越高，进一步的证明了数理统计学的重要地位，本文对数理统计学的基本概念，知识特点，在社会经济发展中的应用优势进行分析，并对当前数理统计学在社会经济当中的应用进行探讨，现报告如下．
一、数理统计的基本概念分析
数理统计的基本概念是指，对随机现象进行有限次的观测或实验，并对所得的结果进行数量的研究，根据研究的结果对该事件发生所产生的规律进行分析，并进行具有一定可靠性的判断．也就是说，数理统计是一门应用型学科，也是整个统计学学习的基础学科，数理统计学在学生的各个学习阶段都有涉猎，其中高中的数学课程当中就有一定系统性的数理统计学课程．数理统计学当中最为基础的概念是总体和样本，总体是指该研究对象的全体，而样本则是指单独的研究对象．数理统计学当中，总体需要由样本或研究对象进行表现．统计问题和统计模型就是研究时对总体所提出的．而统计方法则是根据总体的推断而产生的．这一系列的统计与分析工作则蕴含了整体的统计思想．
二、数理统计的主要特点
数理统计的主要特点分别包括以下几个方面，分别是随机性、有限性、数量性．随机性是指数理统计的研究对象是随机抽取的，不进行特殊的取用，这种形式下数理统计的研究内容也是随机的．有限性是数理统计的另一项主要特点，树立统计的有限性是指树立统计的对象的数量表现次数是有限的，且具有一定的规律，数理统计所要研究的内容即这些有限次数的规律．数理统计的数量性是指研究的随机的对象的，在随机现象的质量上的研究是较为次要的内容．
三、数理统计在社会经济领域中的应用优势与作用
1．数理统计学在社会经济领域的优势数理统计在社会经济领域中的应用优势非常多，应用于经济领域后，数理统计能够节约经济成本，并且降低成本所带来的风险，使投资者或生产者能够以更为合理的形势下进行决策和发展，对社会的经济有非常高的促进作用．而在已经出现的损失方面，数理统计能够对已经出现的损失进行评估，这种应用方式在当前经济迅速发展，社会变化快的形势下应用非常的广泛．特别是由意外造成的损失，在一定程度上可以避免，通过数理统计的应用，可以对这些意外进行统计，对意外产生的原因进行分析，从而在一定程度上减少和避免意外的再次发生，有效的提高生产过程中人身与设备的安全性，减少意外所带来的损失．数理统计在企业经营方面的分析也较为重要，通过利用数理统计对企业的未来发展进行分析，能够使企业在最低成本的前提下，获得最大的利润，帮助企业更快、更好的发展，而对于一些企业在发展过程中遇到的问题，则也能够通过数理统计进行分析，找到解决办法或提供解决思路．
2．数理统计在社会经济领域中的作用数理统计的研究方法是对随机对象进行分析，从而找到其中的规律，这对当前高速发展的社会经济具有一定的借鉴作用，特别是我国，在受到经济全球化的影响下，越来越多的企业与人民对生活中的现象的规律性更加重视．随着数理统计的应用加深，人们已经逐渐的认识到数理统计的科学性与重要性，调查问卷等形式的统计活动已经被人们所接受．而在商品的销售当中，商品在某个城市当中的销售情况的数理统计分析结果，能够从一定程度上对未来该商品在该城市的销售额进行一定的预测和指导，这是树立统计在社会经济领域中应用最为标志性的作用．数理统计在社会中的应用方式多种多样，有随机统计、抽样调查、人口发展动态模拟等，在社会的方方面面都有所应用．
四、数理统计在社会经济领域中的应用分析
1．数理统计在农业上的应用数理统计在农业上的应用十分重要，农业活动中在选种、选肥、选择耕种方法以及耕种技术等，都需要数理统计的帮助．树立统计在田间试验中对实验结果的预测与分析中作用最大，在我国的农业发展过程中起到了非常关键的作用．
2．数理统计在工业上的应用数理统计当中一些方法被应用于工业方面，其中以实验设计法、回归设计、方差分析、多元分析等几种方法的应用最为广泛．在工业领域方面，数理统计的主要作用是对新产品的实验、老产品的改进、工艺流程的改进与发展、原材料的使用与节省等方面．在工业生产的过程中，首先要对该产品进行设计、并对设计的内容进行原材料以及加工工艺的选择，选择所需要的依据，就是数理统计的结果，数理统计通过相应的统计方法，将原材料与加工工艺更为科学化的测定．选择好工艺与材料后，就需要对这种产品的生产进行实验，此时依旧通过数理统计方法进行实验设计，实验设计的主要目的是在尽可能少的试验次数内是产品加工成功，并对实验过程中出现的问题进行解决，以修正实验的方法．在实验成功后，就开始对这种产品进行生产，生产后为保证产品的质量，则要通过数理统计方法对所生产的产品进行抽样检验，当抽样检测的产品合格后，才能够投放市场进行销售．整个的生产流程中，均离不开数理统计知识的应用．
3．数理统计在医学与生物学当中应用数理统计在医学与生物学中的应用时间较长，主要应用在生物实践以及医学临床治疗当中，生物实验当中会对变异的数据进行记录和研究，这一过程逐渐的演变成为生物变异相关规律的统计学．而在医学当中的应用则主要体现在临床疾病的治疗上，通过对临床上某一疾病的治疗或预防数据进行统计分析，就能够对该疾病的治疗效果以及治疗方法进行统计，从而以所得的数据为指导，对此类病症的治疗产生借鉴和指导作用．而在药物方面，可以对一种新药进行实验，通过对实验的数据进行数理统计分析，将这种药物对人体疾病的治疗与不良反应进行分析，如果一种药物对疾病的治疗效果非常明显，但对人体的影响非常大，则不能够投放到临床进行使用，药物实验的数理统计分析是药物安全投放市场的重要标准，对药物的使用以及患者的康复意义重大．
五、总结
数理统计是数学学科中非常重要的一个分支，在高中阶段的学习中占据了非常重要的位置，但数理统计的学习价值远不在于在高考中得分，而是在社会经济发展当中得到了非常多的应用，树立统计学在工业、农业、医学、生物学以及心理学等多个领域都有所应用，在我国的经济与社会发展当中起到了非常关键的作用，为各行各业、各个领域的发展起到了一定的促进作用，是未来社会发展中不可缺少的能力．
【参考文献】
［1］唐俊波．数理统计在社会经济领域中的应用［J］．决策与信息(下旬刊)，2013，08(12):477．
［2］王淑玲．概率论与数理统计在经济生活中的应用［J］．科技信息，2009，21(21):224．
关键词：
田间试验；生物统计；教学
田间试验与生物统计是高等农林职业院校农林类专业的一门基础课，主要包括田间试验和统计分析两部分内容，是进行农业科学研究所不可或缺的。通过本课程的学习，可使学生掌握基本的试验设计和统计分析方法，培养学生严谨的科学态度与分析问题、解决问题的能力，为以后的工作和科学研究打下基础。但本课程理论性强、内容繁多、计算公式多且难记。而现在由于招生制度的改革，高等农林职业院校文理兼招，文科学生数学基础较差，因此许多学生认为本课程是较难学习和掌握的一门课程。同时，由于学生缺乏实践经验，学习中困难很多，学习积极性和主动性较差，影响了教学效果和教学质量。通过多年教学实践，笔者发现，要提高本门课程的教学质量，应在充分认识本课程和掌握学生特点的基础上，对教学方法进行创新，以激发学生的学习兴趣，提高学生对该课程重要性的认识，让他们理解和掌握基本知识及技能，特别是要培养学生的应用能力，以提高该课程的教学质量。
一、课程特点和学生特点分析
1.课程特点分析“田间试验与生物统计”课程具有三个明显的特点。一是理论性强，因为本课程是以数理统计为基础的应用科学，与数学有非常密切的联系，许多统计分析的理论来源于数理统计，如概率分布等，因此需要有较好的数学基础。二是公式多且复杂难记忆，不论是特征数的计算，还是概率分布的计算，或是方差分析，都有很多公式需要加以理解和记忆，如果不能掌握计算公式，则不可能完成统计分析。三是有很强的实践性，如田间试验的设计与实施、试验结果的统计分析等，必须通过实践才能掌握和运用理论知识，因此必须加强实践教学，以培养学生能力，实现教学目标。
2.学生特点分析教学中要充分了解教学对象，因材施教是基本的教学原则。因此，在教学中应充分了解和掌握学生的特点，才能有针对性地进行教学。现在的农林类高职学生，普遍存在学习基础较差、能力不强、主动性不足等问题。此外，由于招生制度的改革，现在高等农林职业院校农林类专业都是文理兼招，学生数学基础比较差，缺乏实际生产能力，对学习本课程是十分不利的。
二、培养学生的学习兴趣
科学巨匠爱因斯坦曾经说过，“兴趣是最好的老师”，即兴趣是学生学习的动力，学生对学习有了兴趣，就会保持强烈的求知欲，从而积极主动地、心情愉快地进行学习。培养学生学习兴趣可从以下几方面入手：一是上好绪论课，激起学生兴趣；二是把握教学过程，培养兴趣；三是在教学中突破重点难点，稳定学生学习兴趣；四是开辟第二课堂，发展学生兴趣。
三、创新教学方法，提高教学质量
1.突出教学重点难点（1）专业术语、理论分布和基本原理是重点。原理、概念、公式及计算方法是本课程的三个难点。“田间试验与生物统计”课程中概念、名词较多，如总体与样本、回归与相关、标准差与标准误等。而二项分布、t分布、F分布等则是统计推断的基础。小概率原理、方差分析的基本原理又是假设检验的重要组成部分，故对这些理论分布和基本原理的阐述应属重中之重，应在教学中采取恰当的教学方法突出重点难点。在教学中可通过恰当举例，便于学生理解基本原理。对于计算公式，通过反复强调，增加印象，加强练习，强化记忆等手段和方法进行强化。采用启发式教学来调动学生的主动性，引导学生注重理解。通过实践和课外辅导，解决学生学习困难。公式的运用是统计分析的关键，对计算公式正确合理的运用是要重点讲解的内容，应使学生掌握各个公式的应用条件和适用范围，以免错用。
2.灵活运用教学方法教学是艺术。教学中，笔者尽量改进教学方法，综合采取启发式、对比法、讨论法、归纳法、演绎法等教学方法，利用图表、PPT演示等增强直观性，针对教学内容的特点采取不同的教学方法。如在讲解统计假设的步骤、方差分析的步骤等内容时，先通过实例说明每一个步骤，最后推出基本步骤。讲授直线回归和相关时，通过对比说明其各自特征、区别及它们之间的联系。在讲授总体和样本时，把一个班示作总体，将其中某几个示作样本等进行说明，使学生通过事例掌握基本概念和基本理论。
四、强化实践教学，培养学生实践能力
高等职业院校的培养目标和教学目标在于培养学生实践技能。生物统计学是一门理论性强又十分强调实践教学的学科，在加强理论的同时，应十分重视实践教学。生物统计学中的各种设计方法、试验方法和统计方法只有通过学生实践才能被学生掌握，成为学生的知识和技能。
1.开展田间试验，提高学生能力教师要结合教学内容，鼓励学生自己选择试验课题、拟订试验计划、实施试验、统计分析试验结果，从而使学生掌握试验设计、统计分析的理论知识和技能。教师在学生实践过程中应加强指导，帮助学生解决试验中的问题，这既增强了学生进一步钻研田间试验和生物统计的兴趣，又提高了学生的能力，也体现了高等职业院校教学的实践性和实用性。
2.参与科研，提高学生能力在教学中，笔者十分注重学生科研能力的培养。在自己承担的科研课题研究中吸收学生参与，使学生掌握科学研究的理论与方法，既提高了学生能力，又解决了实践教学的不足。笔者这几年主持的研究课题，如“弥渡县灯盏花漂浮育苗病害防控研究”“大理州烟草漂浮育苗病害防治试验”等都有学生参与，有效地培养了学生的能力。
3.充分利用现代化教学手段，提高实践教学质量在生物统计学实践教学中，现代化教学手段的运用是十分重要的教学手段和方法，如计算机、多媒体教学等。现在的生物统计中各种统计方法在计算机中都有相应的程序可以应用，如Excel、SAS程序等。因此，通过运用计算机中相应程序的实践教学，既让学生掌握相关程序的使用方法，又是培养学生实践能力的需要。借助多媒体教学，既能形象直观地展现教学内容，又是进行实践教学的重要途径。通过多媒体展示，使学生更直观地学习和掌握了理论知识。
参考文献：
[1]汤赵云，田朋萍，张霞.《生物统计学》课程改革的实践[J].黑龙江生态工程职业学院学报，2008，21（2）：82-83.
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810（2015）33-0063-02
我们生活在一个信息爆炸的时代，更具体地说我们生活在一个数据爆炸的时代。每天，来自商业、社会、科学、互联网、移动设备等各个领域的数据以爆炸的方式增长着。巨大的数据中蕴藏着重要的信息和知识，因此我们需要强大和通用的工具，从海量的数据中发现这些有价值的信息，把数据转化为知识，因此导致了数据挖掘的诞生。“数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。”
随着越来越多的企事业单位认识到数据挖掘的重要性，对数据挖掘人才的需要近两年也呈现快速增长的态势，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。因此很多高校开设了数据挖掘课程。通过本课程的学习，使学生了解数据挖掘技术的整体概貌，了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题，了解数据挖掘技术的发展方向，掌握最基本的概念、算法原理和技术方法，培养学生应用数据挖掘解决实际问题的能力。本文分析了在本科阶段开设数据挖掘课程的特点，阐述了教学内容和教学方法，对数据挖掘课程教学进行了新的思考和探索
一 数据挖掘课程特点
1.大数据背景
“大数据”成为近年来比较热门的词语，同时也反映数据的爆炸式增长给我们带来的机遇和挑战。大数据在维基百科上的解释是：大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。大数据的四个特征是：数据量浩大；模态繁多、异构；生成快速；价值巨大。“大数据”分析的需求导致了数据挖掘的产生，也同时给数据挖掘带来了巨大的发展前景。
2.学科发展快，内容丰富
数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代之后开始突飞猛进的发展，新的和改进的算法不断出现，所考察的数据类型日趋丰富，应用领域逐渐扩大。比如数据类型，有流、序列、图、时间序列、生物序列、空间、音频、图像和视频数据等。数据挖掘的模型和算法丰富，比如关联规则的挖掘有Apriori算法，分类规则的挖掘有决策树、神经元网络、朴素贝叶斯、支持向量机等，聚类规则挖掘，时间序列挖掘等。
3.学科交叉，难度大
数据挖掘课程作为一门多学科交叉的专业课程，涉及的学科较多。如统计学，多元统计学，时间序列，统计推断等；机器学习中的监督学习、无监督学习、半监督学习、主动学习等；数据库系统和数据仓库、计算机软件编程和开发、Web搜索引擎。众多的学科交叉增加了课程的教学难度，因此需要合理地规划课程内容和重点，循序渐进地展开教学内容。
二 教学探索
1.课程内容体系
数据挖掘是一门多学科交叉的前沿学科，它结合了数据库技术、统计学、机器学习、知识系统、信息检索、高性能计算和可视化等多问学科的知识。然而在目前的大学课程体系中，很难在有限的时间内开设这些课程。
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* 韩山师范学院2014年校级优质网络课程――数学模型资助项目，通讯作者：李承耕
特别是对于数学与统计学院的学生，数学基础理论比较好，但是在数据库技术、计算机软件算法和编程方面比较薄弱，大部分的同学没有编程经验和数据处理分析能力。针对这些问题，我们数据挖掘课程的授课对象为大三或大四应用型专业的学生，并在前期课程中开设数学分析、高等代数、概率与统计、多元统计学等数学类课程，同时开设c语言、java语言、数值分析、数据库原理等计算机课程，这些课程的开设为数据挖掘授课打下了必要的理论基础。
数据挖掘的内容丰富，包含的知识点很多，我们构建了课程的核心知识结构。核心知识为三部分：（1）数据预处理，主要任务包括数据清洗，数据集成，数据变换和数据规约；（2）数据仓库，主要包括数据仓库的基本概念，数据立方体，数据立方体的设计与实现；（3）数据挖掘，主要包括数据挖掘的基本流程，数据挖掘的主要算法，数据挖掘的常用工具及数据挖掘的应用实例。考虑到数学与统计学院学生的特点和教学课时的限制，教学重点为数据预处理、数据仓库的基本概念、数据挖掘的主要模型三个方面，特别是数据挖掘的模型是重点讲授的内容。由于数据挖掘的模型和算法非常多，我们采用首先讲解数据挖掘的基本流程，然后重点讲解数据挖掘中关联分析、分类、聚类三个方面的模型。
我们采用理论讲解、实验操作、模型应用三个步骤来讲解每个模型。理论讲解使学生掌握数据挖掘模型的基本理论和算法流程。在实验操作阶段，学生要亲手实现模型的基本算法，我们使用的编程语言是python，通过算法的实现，巩固和加深学生对模型的理解。模型应用步骤要求学生综合应用所学的数据挖掘模型知识，选择一个应用领域，应用自己学习的算法解决这个实际问题，并按照数据挖掘的流程完成实验报告。实验报告要求按照数据说明、数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等几个部分完成，使学生掌握数据挖掘的全过程，充分认识数据挖掘各个阶段要完成的工作。通过这三个阶段的学习和实践，学生基本掌握了数据挖掘的算法并具备了基本的模型应用能力。
2.以应用为背景，用案例教学方式组织教学
案例教学法是教师以具有鲜明代表性的案例为学生创设问题情境，引导学生通过对案例进行分析讨论，在情境中掌握理论知识并总结规律，创造性地将知识与实践相结合，找到更多的实际生活范例或提出解决实际问题的思路与方法。数据挖掘本身就是一门应用性很强的学科，课程内容非常适合进行案例教学。
数据挖掘课程主要针对数学与统计学院应用型本科专业开设，考虑到学生就业和当前市场需求，以及课程本身实践性强的特点，在教学过程中注重理论结合实践，培养学生解决实际问题的能力。因此，在向学生介绍目前常用的数据挖掘基本模型的基础上，结合市场需求，以实例为切入点，采用案例教学的方式组织教学。案例的来源丰富，有医疗、商业、航空、环保等众多领域，案例全部来自于真实的数据挖掘项目，每个案例有背景与挖掘目标、数据预处理、构建模型、模型评价、上机实验几个部分组成。通过讲解真实案例，让学生了解数据挖掘的算法在实际中是如何应用的，培养学生应用数据挖掘的思想，使学生对数据挖掘有了感性认识，激发其学习兴趣。具体采用的案例如下表所示。
三 结束语
数据挖掘是一门多学科交叉的应用型学科，在数学与统计学院开设数据挖掘课程有现实意义，同时对教师和学生也是一个挑战。因此通过将理论教学和实践相结合，使用案例教学的方式组织教学，激发学生的学习兴趣，提高课堂教学效率，增强学生实践能力，培养学生应用数据挖掘的基本方法解决实际问题的能力。同时，数据挖掘也是一个快速发展的学科，因此也要不断更新教学案例，不断学习和总结，使教学更加完善合理。
参考文献
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[2]张良均等.MATLAB数据分析与挖掘实战[M].北京：机械工业出版，2015
[3]谭磊.New Internet：大数据挖掘[M].北京：电子工业出版社，2013
目前，我国有近一半多的在校大学生都要学习统计学这门课程。在实际学习中，各层次的大学生所学习的统计学核心内容的统计方法是基本相同的，所不同的就是使用的数据案例以及专业领域不同而已。本文通过对统计学教材以及教学关系的讨论基础上，为以后统计学教材发展和改革的方向提供一定的参考价值。
一、统计学教学中教材的重要性
经过这么多年的课堂教学，对教材越来越熟悉，好多时候反而会更加不注重对教材的分析，对教材的理解领悟反而不如学生和初学者，这值得好好思考，反思，从中去找原因。教材应该是教师的好帮手。教材能提供许多教学资料。教学中用的图表、历史材料等教材都有一些，就要充分利用。一句话，教材是为教学服务的，是教师的助手，教师不是教材的奴隶。
要“用教材”而不能“教教材”。教学不应该是“教”教材而是用教材“教”，只有这样才能充分发挥教材的作用。用教材“教”的方法有很多，每位教师都会选择适合自己的方法进行教学。用适合教学对象的方式方法来完成教学任务，对于每位老师来说，就是在创新性地使用教材。因此，教材编写的合理与否对于教学来说是很重要的。
二、当前高职统计学教材存在的主要问题
当前市面上的统计学教材，种类繁多，难易程度不一，统计学教材的选取上无从下手。笔者认为，目前统计学教材建设存在如下几个问题。
（一）针对不同的对象编写不同的教材，是教材编写中需要非常认真对待的问题。这里的对象一般来说是类，一是统计专业学生，而另一类便是非统计专业学生。作为统计专业的学生来说，教材编写时一定要强调扎实的数学基础和统计方法基础，高等数学、概率论与数理统计、线性代数、时间数列、抽样和参数估计、假设检验、回归分析等都是该专业要涉及的课程，因而在教材编写时要有很强的逻辑性、严谨性、科学性以及系统性，同时要配备必要的推导和证明。除过理论，软件的学习和应用也是必不可少的。因此教材要做到理论与实践相结合。
非统计专业教材是针对统计学以外的其他专业开设的，例如，经济管理类、社会学、人口学、医疗卫生学、体育、生物学等。这些专业使用的教材主要强调的是统计方法的具体应用，包括应用条件、统计思想和统计解释等，这类教材在编写时，可以回避方法的推导和证明，直接辅助大量的实际案例使学生能够学会正确使用统计方法解决这些实际问题就可以了。不要太过于数学化。这将是本文研究的重点。
同时，很过学校未能根据学校的办学层次来选定教材，致使有些时候教材与学生的层次相差甚远。目前的非统计专业统计学教材过于注重理论体系的完整性，严格的数学推理，忽视了教育的目的是培养更多的能够发现分析问题解决实际问题的统计人才。
（二）教材内容设置问题
1、有些统计学教材内容过于重视数学公司和推导，而轻视了对学生统计思维能力的培养。这个主要针对的是非统计专业来说的。对于非统计专业的学生来说，学习统计学只是为了解决所学专业中的实际问题，因此，过多的数学公式和推导，反而让部分学生望而却步，认为统计学是第二门“高等数学”。
2、正确的概念和标准化的术语
统计学是一门研究现象数量变化的方法论科学。所以它所使用的概念必须是严谨的、科学的。如果概念存在模糊和混淆。那学生的学习与工作就会带来较大的负面影响。
第一，对“总体”与“总体单位”这组概念来说，其实就是统计调查中的“调查对象”与“调查单位”。但是教材中用不同的术语，致使学生学习时容易混淆。
第二，“总体”与“母体”到底是不是同一个。“母体”即数据的“母亲”。数据的来源才是“总体”。现实生活中的“母体”和作为数据产生来源的“总体”不是一回事。
第三、对数据分布的均值、中位数、众数等，宜用集中趋势的度量而不是统称为平均指标。
第四，均值、中位数和众数的位置，一般来说，中位数是介于这两者之间的，但不能说“一定”。
第五，关于术语标准化问题。例如在2011年《GT／T3358·1～3统计学术语》中，Samplesize称为样本量，而不是采用过去普遍使用的样本大小，样本容量或样本含量；Coefficientofvariation称为变异系数；而不再称为变差系数，离差系数等。
3、有些教材强调应用，但忽略统计的软件使用
这里所谓的应用，是指给出几个案例，但并未针对这些案例说明如何根据软件操作得到。尽管有些教材后面有附带软件如何操作使用，但是大部分功能强大的统计软件是英文版的，只强调这些软件操作的过程，而忽视了对软件输出结果的解释说明，导致学生不恩能够正确读取统计分析的结果，学习负担无形增加。
（三）教材有量但缺乏精品
目前市面上的统计学教材有众多版本。有些教材的出版目的为了职称评定、学科评估等，拼拼凑凑，使得教材粗枝烂叶，复制黏贴一堆，有些甚至前后论述矛盾、错误百出。这里面有些教材还是教授级别编写的。让学生和教师无法想象和容忍。
三、高职类统计学教材建设的方向
鉴于目前统计学教材存在的问题，笔者认为该类教材的建设应该从以下几个方面着手：
（一）教材的科学性和规范性
高职学生的统计学只是基本是一张白纸，这时就会产生学生基本都会全盘接受书上的知识。但编写教材的教师由于工作的粗心和“不小心”经常造成学生学习的困难。教材的东拼西凑，同样的错误被不断地复制传播，危害极大。例如均值的无用。均值确实是度量数据集中趋势的，但是如果数据具有非常显著的偏态分布时，均值的代表性就相对差很多。因此国际上在这种情况基本都采用的是中位数。这就是均值的误区。
（二）教材内容的应用性和与时俱进
教材的内容一定要具有很强的应用实践性。特别是对于非统计专业的学生来说，学习此课程就是为了解决现实问题。因此，教材中每一种方法的介绍都应该配以与学生专业相关的案例，这既可以激发学生的学习兴趣，又可以使该教材的推广率增加，一举两得。
（三）教材编写应适当添加趣味性
以下是作者对教材编写趣味性的一些建议：
1、章节导读。本部分指明了教学时应该明确的相关问题。其作用是帮助读者系统地、全面地、深入地理解和掌握基本概念、基本理论和基本方法。
2、案例引子。所有的新知识都通过实际数据的例子来阐述。各章安排“案例引子”，通过实际生活中的各种案例，来引导学生进行学习。既可以激发学生学习的兴趣，又可以将复杂的事物简单化、具体化，帮助学生更好地理解和学习统计方法与知识，让学生逐步掌握解决实际问题的能力。
3、想一想。每章节可以安排一些“想一想”的小问题，其中涉及的问题基本与示例相似，通过这部分练习，学生可以实时测验自己对知识的理解，巩固所学知识。
4、专栏或扩展阅读。每章安排“专栏或扩展阅读”，给出一些与统计知识有关的历史故事或注意事项，帮助学生了解所学知识的重要性和实践性。
5、统计学人物小传。简要介绍一些著名的统计学家以及他们的成就。通过对他们的了解，扩展学生的视野，使学生了解统计学发展历史上重要的人物以及学科发展历史事件，学生会更加全面地了解统计学这个学科。
6、挑战性的案例分析。每两、三章统计知识结束之后可以安排一个挑战性的案例分析，学生需要用前面章节中提出的办法去分析这些案例，复习学过的知识。使得学生借此扩展自己的思维，挑战自己应有统计的能力。
7、用统计软件分析数据。书中所有的统计分析方法，都运用了使用最为广泛的两种统计软件（Excel和SPSS）的分析输出结果来进行讲解。学生在这个高科技的商业社会中肯定要接触这些统计软件输出结果。
8、统计软件指南。在每一章的最后都给出了“软件的使用”，介绍了如何使用SPSS和Excel操作本章学习到的统计分析方法。学生可以从中得到有用的信息，并且能够很容易地利用SPSS和Excel完成各种统计分析的运算。
结尾：作为一本好的统计学入门教材，最好能体现下列准则：学生通过分析实际数据，解决实际问题，得到最大的启发。学生应该有机会去使用统计软件分析真实的数据。相对于概率论的基础知识的学习，应该更重视概率意识的建立。强调统计的应用，而非统计的理论知识。
参考文献：
［1］冯士雍.对高等院校《统计学》教材建设的若干建议［J］.统计研究，2004，（6）.
［1］吴喜之.统计学：从数据到结论［M］.第三版.北京：中国统计出版社，2009.
［2］朱胜，成美纯.论普通本科院校统计学教材建设［J］.统计与信息论坛，2009，（9）.
