数理统计论文范文1
关键词：《概率论与数理统计》教学安排教学内容教学形式
前言
《概率论与数理统计》是研究随机现象客观规律的一门学科，是全国高等院校数学以及各工科专业的一门重要的基础课程，也是全国硕士研究生入学数学考试的一个重要组成部分。该课程处理问题的思想方法与学生已学过的其他数学课程有很大的差异，因而学生学起来感到难以掌握。大多数学生感到基本概念难懂，易混淆、内容抽象复杂，难以理解、解题不得法、不善于利用所学的数学知识和数学方法分析解决实际问题。为此，笔者从教学安排、教学内容、教学形式和考核方法4个方面对《概率论与数理统计》的教学进行了研究和探讨。
一、教学内容和安排
《概率论与数理统计》的内容以及教师授课一般都存在着重理论轻实践、重知识轻能力的倾向，缺少该课程本身的特色及特有的思想方法，课程的内容长期不变，课程设置简单，一般只局限于一套指定的教材。《概率论与数理统计》课程内容主要包括3大类：①理论知识。也就是构成本学科理论体系的最基本、最关键的知识，主要包括随机事件及其运算、条件概率、随机变量、数字特征、极限定理、抽样分布、参数估计、假设检验等理论知识，这些是学习该课程必须要掌握的最重要的理论知识。②思维方法。指的是该学科研究的基本方法，主要包括不确定性分析、条件分析、公理推断、统计分析、相关分析、方差分析与回归分析等方法，这些大多蕴涵在学科理论体系中，过去往往不被重视，但实际上对于学生知识的转化与整合具有十分重要的作用。③应用方面。《概率论与数理统计》在社会生活各个领域应用十分广泛，有大量的成功实例。
因此，在课程设置上，不能只局限于一套指定的教材，应该在一个统一的教学基本要求的基础上，教材建设应向着一纲多本和立体化建设的方向发展。在教学进度表中应明确规定该门课程的讲授时数、实验时数、讨论时数、自学时数(在以前基础上适当增加学时数)，这样分配教学时间，旨在突出学生的主体地位，促使学生主动参与，积极思考。
二、教学形式
1)开设数学实验课教学时可以采用以下几个实验：在校门口，观察每30s钟通过汽车的数量，检验其是否服从Poisson分布；统计每学期各课程考试成绩，看是否符合正态分布，并标准化而后排出名次；调查某个院里的同学每月生活费用的分布情况，给出一定置信水平的置信区间；随机数的生成等等。通过开设实验课，可以使学生深刻理解数学的本质和原貌，体味生活中的数学，增强学生兴趣，培养学生的实际操作能力和应用能力。
2)引进多媒体教学多媒体教学与传统的教学法相比有着不可比拟的优势。一方面，多媒体的动画演示，生动形象，可以将一些抽象的内容直观地反映出来，使学生更容易理解，同时增强了教学趣味性。如在学习正态分布时，可以指导学生运用Matlab软件编写程序，在图形窗口观察正态分布的概率密度函数和概率分布函数随参数变化的规律，从而得出正态分布的性质。另一方面，由于概率统计例题字数较多，抄题很费时间。制作多媒体课件，教师有更多的精力对内容进行详细地分析和讲解，增加与学生的互动，增加课堂信息量。对于教材中的重点、难点、复习课、习题课等都可制作成多媒体课件形式，配以适当的粉笔教学，这样既能延续一贯的听课方式，发挥教师的主导作用，又能充分体现学生的认知主体作用。比如在概率部分，把几个重要的离散型随机变量、连续型随机变量的分布率、概率密度、期望、方差等列成表格；在统计部分，将正态总体均值和方差的置信区间，假设检验问题的拒绝域列成表格形式，其中所涉及到的重要统计量的分布密度函数用图形表示出来。这样，学生觉得一目了然，通过让学生先了解图形的特点，再结合分位数的有关知识，找出其中的规律，理解它们的含义及联系，加深了学生对概念的理解及方法的运用，以便更容易记住和求出置信区间和假设检验问题的拒绝域。这样，不仅使学生对概念的理解更深刻、透彻，也培养了学生运用计算机解决实际问题的能力。
3)案例教学，重视理论联系实际《概率论与数理统计》是从实际生产中产生的一门应用性学科，它来源于实际又服务于实际。因此，采取案例教学法，重视理论联系实际，可以使教学过程充满活力，学生在课堂上能接触到大量的实际问题，可以提高学生综合分析和解决实际问题的能力。如讲授随机现象时，用抛硬币、元件寿命、某时段内经过某路口的车辆数等例来说明它们所共同具有的特点；讲数学期望概念时，用常见的街头用随机摸球为例，提出如果多次重复地摸球，决定成败的关键是什么，它的规律性是什么等问题，然后再讲数学期望概念在产品检验及保险行业的应用，就能使学生真正理解数学期望的概念并能自觉运用到生活中去；又如讲授正态分布时，先举例说明正态分布在考试、教育评估、企业质量管理等方面的应用，然后结合概率密度图形讲正态分布的特点和性质，让同学们总结实际中什么样的现象可以用正态分布来描述，这样能使学生认识到正态分布的重要性及其应用的广泛性，从而提高学生的学习积极性，强化学生的应用意识。
另外，也可选择一些具有实际背景的典型的案例，例如概率与密码问题、敏感问题的调查、血液检验问题等等。通过对典型案例的处理，使学生经历较系统的数据处理全过程，在此过程中学习一些数据处理的方法，并运用所学知识和方法去解决实际问题。
三、考核方法
考试是一种教学评价手段。现在学生把考试本身当作追求的目标，而放弃了自身的发展愿望，出现了教学中“教”和“学”的目的似乎是为了“考”的奇怪现象。有些院校概率统计课程只有理论课，没有实验课，其考试形式是期末一张试卷定乾坤，虽然有平时成绩，主要以作业和考勤为主，占的比率比较小(一般占2O)，并且学生的作业并不能真实地反映学生学习的好坏，使得教师无法真正地了解每个学生的学习情况，公平合理地给出平时成绩。而这种单一的闭卷考试也很难反映出学生的真实水平。
所以，我们首先要加强平时考查和考试，每次课后要留有作业、思考题，学完每一章后要安排小测验，在概率论部分学完后进行一次大测验。其次注重科学研究，每个学生都要有平时论文，学期论文，以此来检查学生掌握知识情况和应用能力．此外还有实验成绩。最后是期末考试，以A、B卷方式，采取闭卷形式进行考试。将这4个方面给予适当的权重，以均分作为学生该门课程的成绩。成绩不及格者．学习态度好的可以允许补考。否则予以重修。分数统计完后，对成绩分布情况进行分析，通过总体分布符合正态分布程度和方差大小判断班级的总体水平，并对每道题的得分情况进行分析，评价学生对每个知识点的掌握情况和运用能力，找出薄弱环节，以便对原教学计划进行调整和改进。总之，通过科学的考核评价和反馈，促进教学质黾不断改进和提高。
[参考文献]
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医药数理统计方法是药学专业的基础课，是数学基础课中应用性最强的课程，是研究随机现象的科学方法.它的思考方法与学生过去接触过的学科不同，因此学习它时需改变以往的思考方式.目前，延边大学药学院采用的数理统计教材《医药数理统计方法》［1］是卫生部规划教材（1999年第3版），其内容较为陈旧，方法简单，特别是随着计算机的普及与发展及在统计学中的广泛应用，使原有教材内容处于过时状态.延边大学药学院医药数理统计方法课程的教学时间仅为30学时，教师若按教材内容用传统的教学方法讲课，学生较难学到实用的统计知识和方法.为此，延边大学基础医学院数理与计算机教研室在教学中进行了多方面的改革.
1转变教育观念
利用现代化学习工具学习当今社会发展所需要的知识是时代的要求，因此应转变教育思想和更新教育观念，改变以往的教学方式、学习方式和学习内容，探索适应现代社会、经济、科技及文化发展的教育观念和人才培养模式，形成培养适合21世纪所需要人才的教学体系.医药院校的数学应以应用为主要目的，应改变以掌握基本知识、基本理论及基本方法为目的的方式，把教学重点转移到讲解数理统计学概念、思考方法、形成及应用背景等，引导学生思考数理统计学的思维特征，理解数理统计学思想，引导学生应用数理统计学方法解决实际问题，以达到学以致用的目的.学好和用好医药数理统计学并不需要高深的数学知识，而是要促使学生在学习数理统计学的时候改变思维模式，使学生从医药学的形象思维模式向数理统计学的抽象思维和逻辑推断模式转变，并结合教材中例题的讲解、学生自身实例资料的分析及作业的批阅使学生理解和掌握统计学中的基本概念、基本方法、统计符号及公式等.
2精简和更新教学内容
在教学内容方面做到突出实用性，适当地减少或减弱概率论部分的理论性和难度，以直观、趣味和易于理解的方式把概率论作为数理统计的基础知识加以介绍.在假设检验部分注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件，重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设，如何对得出的结论进行合理的解释;在参数估计部分着重地讲解参数估计在实际应用中的重要性、合理性及应用中应注意的问题，区间估计中置信区间的理解及单侧置信限在应用中的意义等;在方差分析部分讲清楚引进方差分析的意义、假设检验的方法对多个总体进行多次t检验时的缺点、方差分析应用的条件及合理解释检验结果等;在回归分析部分注意阐述量与量之间的关系、回归方程的理论意义及对回归方程结果在应用中的解释等.目前SPSS软件是国际医学论文中应用最广泛的统计软件［2］，国内的大部分医学期刊也要求论文数据统计分析要应用统计软件处理，统计检验结果要用P值来表示，更要求学生了解统计软件的使用方法，做到正确使用统计软件.
3互动式的教学方法培养应用、创新型人才
传统的教学方式是知识传授型教学，即教师在课堂上灌输知识，在有限的时间内按教学大纲要求把大量的教学内容尽可能地讲授完毕，不能有效地调动学生对学习的主动性，忽视学生应用能力的发展，结果导致学生把主要精力投入到统计计算上，很难有时间去深入分析统计结果.互动式教学方法要求教师在教学中充分发挥教师的主导作用，同时让学生处于教学的中心，在加强课堂讨论的同时，由教员归纳总结，充分调动学生的学习兴趣，提高学生的主动性和创造性.统计学应用能力的培养主要指可正确选择和应用统计分析方法解决医药学科学研究和医药工作中的实际问题［3］.为了避免学生滥用及错用统计方法，教师要重点讲清各种方法的适用条件及特点.在考试方法上亦采用开卷考试，使学生不再花大量时间去推敲和死记那些复杂的公式，不再难于分清和理解符号及公式.通过几年来的改革实践，发现上述教学内容、方法及手段的改革增强了学生的学习兴趣，使学生真正体会到数理统计学的内容在医药及日常生活中的应用价值，激发学生的创造性思维，取得了良好的效果.
［参考文献］
［1］刘定远.医药数理统计方法［M］.第3版.北京:人民卫生出版社，1999.20.
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【关键词】应用数理统计；教学方法；实践教学
应用数理统计是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学，已经成为越来越多专业的学生必修的一门基础课。但是学生在学习掌握这门课的过程中普遍感到概念难以理解，思维难以展开，问题难以入手，方法难以掌握，习题难做。如何解决这一问题？具体可以概括成以下几种方法。
1引经据典，消除学生的畏惧心理
应用数理统计作为数学的一门有特色的分支学科，所以比较抽象，很多学生对该门课都有畏惧心理，因此在每学期的第一次课，首先可以向学生介绍应用数理统计的起源和发展，增强学习的趣味性，然后还可以介绍应用数理统计的一些热门运用。
概率论起源于博弈问题。15～16世纪，意大利数学家帕乔利、塔塔利亚和卡尔丹的著作中曾讨论过"如果两人提前结束，该如何分配赌金"等概率问题。而数理统计的发展史相对简单一些，在19世纪20、30年代，费希尔提出了许多重要的统计方法，开辟了一系列统计学的分支领域，如相关分析、回归分析、试验设计、多元正态总体的统计分析等。
在教学过程中，我们特别注意这些知识背景的补充介绍，一方面让学生了角前后知识的联系，同时也在无形之中向他们灌输了研究问题的思想方法。更重要的是，了解这些知识使他们能更好地理解课程内容之间的内在联系，学习的时候不再孤立地看待这些知识点。
2理论联系实际，加强实践教学
传统的教学方式是知识传授型的，教师是教学的主体，只重视教的过程，忽视了教学是教与学互动的过程，教师在课堂上满堂灌，注入式的教学方法不能充分调动学生学习的主动性，没有立足于培养学生的学习能力和不同学生的个性发展，现代教学方法主要是挖掘学生的学习潜能，以最大限度地发挥和发展学生的聪明才智为追求目标。因此，在应用数理统计教学中，教师在注重传授课程内容思想方法和应用背景的同时，充分调动学生学习的主动性，布置一些灵活的题目，让学生亲自实践、亲自收集和处理数据，利用应用数理统计方法解决一些实际的小问题。
案例教学法就是一种很好的实践教学方法。案例教学法是把案例作为一种教学工具，把学生引导到实际问题中去，通过分析与互相讨论调动学生的主动性和积极性，并提出解决问题的基本方法和途径的一种教学方法。教师应结合应用数理统计应用性较强的特点，在课堂教学中，注意收集日常生活中的一些实例，并根据各章节的内容选择适当的案例服务于教学，利用多媒体设备及真实材料再现实际案例活动，将理论教学与实际案例有机的结合起来，使得课堂讲解生动清晰，收到良好的教学效果。
3注重师生间交流，加强启发教学
应用数理统计的传统教学是学生忙于应付大量公式的记忆和复杂的计算，没有时间去进行创造性思考，同时这种教法也不可能让人有所创新。要想获得最佳的教学效果，师生间的交流是必须的。教学不是你教我学，更不是你讲我听，而是师生双方互动的结果，师生双方都给对方提供信息。教师的输出对学生来说是信息的输入，学生通过感知、理解、归纳、记忆等活动，接受、处理储存信息；学生的反馈作为信息输出对教师和其他同学来说又是信息输入。教学活动就是为促进这种交流，让这种交流更有意义。
在课堂交流中，应鼓励学生积极发言，参与到教学中来，引导学生了解问题的直观和背景，教会他们如何运用数理统计方法去思考问题和分析问题。此外，还有课前交流、课间交流和课后交流。通过交流随时了解学生对课堂教学的意见和建议，掌握学生接受知识的程度，及时调整教学内容与进度。这样不仅有利于激发学生的学习兴趣，也密切了师生关系，还有助于带来积极的教学效果。
4利用一题多解，培养学生创新思维能力
应用数理统计这门课学习的目的并不是要求学生仅仅会做几道题，而是为了能够解决实际问题，而实际问题是千变万化的，不是用一两个公式就能解决的，这就需要学生的创新。所以对学生的创新能力的培养是相当重要的。实践表明，通过一题多解的锻炼，不但可以加深学生对概念的理解，使学生将所学知识相互联系起来，还可以培养学生灵活多样运用知识的能力，达到培养学生的创新能力的目的。所以在讲题时，可以鼓励学生试着用多种思路去分析题，开发学生的智力，使学生掌握更多的分析问题的方法，以便在今后的学习过程中，更好地去分析问题和解决实际问题。
总之，要加强教师和学生的交流与配合，灵活运用多种教学手段，激发学生的学习积极性，通过具体的实例把抽象的概念形象化，不断培养学生分析问题和解决问题的能力，让应用数理统计的学习变得容易起来。
【参考文献】
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高校作为知识密集型组织，具有大量的知识资本，其承担了创造知识、传播知识、使用知识、优化知识等职责。其拥有大量高层次人才和海量信息资源，在相关政策、科研环境方面有着独特的优势，为知识管理的执行提供了可行性。知识管理正在逐渐被各高校所接受，成为了高校改革中的重要组成部分。知识管理既是对人的管理，也是对信息的管理。通过知识管理，将信息技术对信息的处理能力与人的创新能力相结合，能为组织带来巨大的竞争力。数据挖掘技术作为一项新兴的信息技术，可对海量数据进行分析、处理，得出数据中的潜在信息。数据挖掘为知识管理的执行提供了支持，提高了知识管理的效率，有助于组织对知识的获取和共享。
2、国内外文献综述
挑选中国知网数据库，以“知识管理”为主题关键词进行精确检索，共找到 31，324 篇文献，其中 2004 年至2014 年间共发表文献 24，895 篇，近十年是知识管理领域研究的高峰期。以“高校知识管理”或“大学知识管理”为主题关键字进行精确检索，得到 248 篇相关文献，可发现针对高校的知识管理研究较少。针对结果进行二次检索，增加主题关键词“数据挖掘”得到相关文献 3 篇，表明对高校知识管理与数据挖掘技术结合的研究较少，所得文献主要观点包括：1.数据挖掘技术可用于高校知识发现；2.数据挖掘对知识管理体系建设有推动作用；3. 高校知识管理成果可通过数据挖掘技术进行评价。对国外学者的研究情况进行分析，挑选 Web ofScience 数据库。以“knowledge management”为主题关键字进行检索，共得到 62，474 篇文献，以“knowledgemanagement of college”为主题关键字检索，得到 647篇文献，再结合关键词“Data mining”，共得到文献 5 篇。由此可见，国外相关研究比国内多出近一倍，并且研究的程度深、范围广。但关于高校知识管理与具体信息技术结合应用的文献仍较少，且发表日期多为 2010 年后。
3、知识管理与数据挖掘结合的软件要求
知识管理与数据挖掘技术的结合运用对高校相关设备提出了一定的要求，包括对服务器、客户端计算机的硬件要求以及对知识管理平台、数据挖掘工具的软件要求，本文中将重点叙述软件要求。
知识管理平台要求
知识管理平台是高校知识管理的实施基础，它为高校人员提供了可视化的操作界面，其应实现的基本功能包括：1.数据接口；2.工具接口；3.数据挖掘（内置或外接）；4.知识仓库；5.知识索引、推荐；6.信息检索；7.组织内交流；8. 管理评价。一个知识管理平台应分为：表现层、服务层、处理层、存储层。表现层是面向用户的可视化界面，用于人机交互，接受用户的任务；服务层对任务进行调度、处理，直接执行无需数据挖掘的任务并反馈至表现层，调度需要数据挖掘的任务至处理层；处理层负责数据预处理、数据挖掘、知识发现等功能；存储层包括校方数据库及知识仓库。具体层次如图 1 所示。根据高校组织的特征，知识管理平台应在实现基本功能的前提下具有以下特点：1. 接口质量高。高校集行政、科研、社会服务等任务于一体，需要处理海量数据，应提供接口以使用专业处理工具处理复杂任务，保证数据处理的效率与深度；2. 内置数据挖掘功能。高校所含数据种类多、范围广，对结构简单、数据量小的数据可直接使用内置数据挖掘功能处理，节省时间；3. 交流功能强。高校为知识密集型组织，其学科、职能间存在交叉，优秀的交流功能保证了知识的共享及创新。4. 完善的激励体系。激励体系不仅体现在平台的评价功能中，更体现在管理人员的管理中，通过提高人员的积极性促进知识管理进程的实施。
数据挖掘工具要求
高校所含知识从相关对象分类可分为两类：1. 管理知识，指高校各部门（教学、后勤部门等）用于高校管理的知识；2. 科研知识，指各学科的专业知识。前者主要与高校行政、管理人员相关，后者则与高校学者、教授关系更大。针对不同的用户，知识管理与数据挖掘的结合运用对数据挖掘软件提出了不同的要求。高校行政、管理人员所面对的数据多来自高校各类信息系统的记录，如：校园卡消费信息、机房上机信息，具有量大、范围广、结构一致等特点。用于该类数据挖掘的挖掘工具可内置于知识管理平台中，便于数据存取，提高挖掘速度。常用功能为预测、分类、评价三项，主要方法可选用回归分析、趋势外推、特征分类、层次分析、模糊综合评价法等。结合使用者特点，该类挖掘工具应提供独立的、具有既定模式的工作界面，减少用户与算法的接触，挖掘结果应具有较强可视性，提供图、表界面，以便用户理解。高校科研知识主要来自于学者、教授的科学研究，包括：实验数据、主观推测描述等，具有专业性强、层次深、结构复杂等特点。针对挖掘要求较低的数据，可使用知识管理平台中的内置挖掘工具，而针对挖掘要求高的数据，可选用专业数据挖掘软件，如：Intelligent Miner、QUEST 等，通过知识管理平台的接口进行对接。
4、知识管理与数据挖掘结合的具体策略
知识管理的基本职能可概括为外化、内化、中介、认知四大部分，其中前三项职能对信息技术的依赖较强，可用数据挖掘技术进行辅助。数据挖掘的过程分为条件匹配、选择、激活、应用四部分，即对数据进行预处理后，选择相关数据记录，根据用户要求选择相应技术进行数据挖掘，得出并解释数据挖掘结果，最终将这些记录应用于实践中。两者的具体结合策略如下：
辅助知识管理体系建设
知识管理本质是一个周期性管理过程，在这一过程中实现组织知识共享、创新等，最终提升组织综合实力，其中知识管理体系建设是实现知识管理的宏观条件。知识管理体系建设是一个系统、全面的工程，包括组织结构调整、确定激励制度、知识管理文化培养、成效评估等任务。数据挖掘技术，可以为知识管理体系建设提供依据，保证相关决策的科学性。数据挖掘对知识管理体系建设的帮助主要体现在以知识主管为主的知识管理部门对高校的管理、决策当中。知识管理部门收集并预处理外校、本校知识管理体系建设的相关数据，完成辅助决策的数据仓库的建设。管理人员可根据要求，从数据仓库中选择数据，利用对应模型完成挖掘，通过挖掘结果对决策做出帮助。以制定激励制度为例，管理人员选择与高校人员喜好相关的数据，如至少包含“部门”、“喜好”、“性别”字段，利用关联算法对其进行计算，即可得出各部门工作人员的喜好，以此为据制定相应激励制度。
知识外化
知识外化是指组织从组织外部获取与本组织相关的知识、发现归集组织内部存在的知识并进行存储以备用的过程。完成知识外化的关键即知识发现，其较为常用的方法包括主观归纳、隐性知识外显等。目前学界中较为认可、使用较普遍的方法即数据知识发现（KnowledgeDiscovery in Database， KDD），指从数据集中识别出表明一定模式的、有效的、潜在的信息归纳为知识的过程。这是数据挖掘与知识管理结合应用的最重要部分。同时，数据挖掘技术只给定挖掘目标，不给出假设、前提，因此在使用数据挖掘的过程中可获取一些计划外的知识，为知识管理提供一个可靠的知识源。此处存在两个前提：第一，知识发现不能仅仅依靠信息技术，更需要人员对挖掘结果进行主观归纳，解释其语义以完成知识的推理；第二，挖掘对象需进行预处理，并转化成逻辑数据。利用数据挖掘技术进行知识发现有多种可用方法：利用分类和聚类分析可提供知识索引和发现特殊情况下的离群值和孤立点，知识索引可细化知识所属领域和确定挖掘范围，离群值和孤立点可为挖掘人员提供归纳的线索，若其存在一定规律则可得出模型、规则；使用模糊技术、统计方法可得出对高校决策的评测分析，判断方案的有效性，并得出模式，用于同类决策处理；使用粗糙集和主成份分析法定义知识发现中的主要特征，结合已有知识库对不确定、不精准的知识进行细化；使用关联规则发现大量数据集各字段中潜在的联系。以关联规则的使用为例，选择 Apriori 算法，挖掘目的是发现学生学习情况中的潜在知识。首先从数据仓库中选出与学生课程成绩相关的数据集，包括姓名、院系、性别、课程号、课程类别、成绩等字段，进行预处理，将字段中的取值转化为逻辑值，代表不同语义，如：性别字段，男设值 1，女设值 2。操作人员设置最小支持度、置信度，通过数据挖掘工具进行挖掘，得出关联规则并进行解释。若结果显示 XX 院系、男生、A 类别 => 成绩优秀构成管理规则，则表示XX院系的男生对于A类别科目较感兴趣，学习成绩优秀，可在归纳后存入知识仓库。
知识内化、中介
知识内化是发现特定人员知识需求，并为其提供相应知识的过程，内化的关键是对知识的聚类、对人员的兴趣挖掘。知识中介是指组织中存在一定量无法编码储存的知识，针对这些知识，通过一定手段，将知识的需求者与知识来源进行匹配，为两者提供交流的途径。数据挖掘在知识内化、中介中所起的作用主要是对高校人员特征的挖掘。在利用数据挖掘技术发现知识后，通过知识管理平台进行分类存储、添加索引，作为备选。对高校人员数据库中数据进行挖掘，可利用聚类分析、预测模型等，得出特定人员的特长领域、兴趣爱好，从而根据先前设置的知识索引为其提供信息。若定期对人员特征数据进行挖掘，并根据结果为高校人员推送相关知识、信息，即可实现个性化推送，其推送内容由人员特征数据决定。高校组织中拥有大量教授、学者，其所拥有的知识是一笔巨大财富，加强相关领域间人员的交流、沟通，可以促进知识共享、创新，提升组织综合实力，这正是知识管理中介职能的作用。通过上文中相同的挖掘方法，在对教授、学者特征进行挖掘后，对他们的研究方向进行聚类分析，由挖掘结果，为相关人员提供合适的建议、利用知识管理平台为特征相似或同一聚类中的教授、学者提供交流的途径，进而促进知识的共享。
数据挖掘技术推动图书馆管理
图书馆是高校组织中的特殊资源，含有大量精确或模糊、成型或不成型的知识，是一种实体的知识仓库。对图书馆的有效管理有助于高校知识管理的实施。目前，已有不少图书馆专家将数据挖掘技术引入图书馆管理，提出了针对图书馆的数据挖掘应用理论。图书馆数据挖掘对象主要包括三个：1.图书信息；2.读者信息 3. 读者借阅信息。通过对三者挖掘结果的综合，可为图书馆资源建设、读者服务、个性化服务提供帮助。根据挖掘结果分析，可做到客观、合理引入资源，做到让数据说话而不是让管理人员说话，减少了管理人员个体的主观影响，使高校图书馆经费发挥最大效用；提升读者服务质量，在读者进行检索时减少等待时间，改变以往被动检索的情况，通过用户数据挖掘为用户提供主动的信息推送；提供个性化服务，以挖掘结果为依据，针对不同用户提供不同服务，比如不同的图书馆系统管理界面。
充分发挥管理职能
知识管理是一个系统工程，包含平台开发、体系构建、文化培养等，其在实践中设计大量的数据操作。数据挖掘技术可在知识管理的实践过程中为各项信息处理工作提供支撑，从而为操作人员提供便利，间接缩短知识管理的周期时间。将高校知识管理与数据挖掘技术相结合可有效促进知识管理具体操作中的工作效率。两者的结合对高校人员管理具有积极作用，数据挖掘与知识管理在实践中相互影响，提升操作人员素养。数据挖掘需要专业人员进行操作，操作人员的综合素养将决定挖掘成果的质量。知识管理可有效促进数据挖掘人员对知识的认知，使操作人员对不同要求所对应的挖掘技术、模型的选择更为准确，提升挖掘成果的质量，使知识更加清晰、独立、可接受。
5、总结
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（一）数理统计的主要特点
数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点：一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。
从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。
综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。
（二）统计学的主要特点
统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学，其目的在于探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
统计学从其研究的范围来说有三大领域：数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先，这三大领域随着统计学的不断发展，已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时，列宁曾指出：“全部问题，任务的全部困难在于，如何综合这些资料，才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法，而是缺少充分真实有效的统计数据，造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次，统计学是一门方法论科学。长期以来，人们一直认为在这众多的方法中，统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一，也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一，否则，统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重，直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主，描述统计为辅，暂且不论这种观点是否有不妥之处，但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上，推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次，统计学从其成为一门科学的那一天起，就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征，但是，同时强调要以对现象的定性认识为基础。
（三）数理统计与统计学的比较
通过上述对数理统计与统计学特点的分析，可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面：
1.从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。
2.从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识；而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话)，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。
3.从其研究的手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值；而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。
4.从其研究的主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据的定量分析；而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。
5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言，概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法，其数理基础正是概率论中的大数定律；统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。
6.数理统计尽管强调应用性，但是它本身还是一门数学学科，重在应用方法的数理基础的研究；统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用，而方法本身的数理基础的科学性研究，则由相应的理论统计学去研究，事实上，推断统计方法的数理基础的科学性研究，正是数理统计的研究范畴之一。
从上述数理统计与统计学的特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以“统一”。
二、数理统计在统计学中的地位
数理统计与统计学是两门不同的学科，不可相互取代，也不可能像多年来有些学者提出的那样，要建立所谓的大统计，或者说融合统计学，其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中，既有统计学的内容，也有数理统计的成分，不伦不类，细读之，其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来，中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀：迷失了自我，盲目地要“与西方接轨”。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系，就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。
（一）数理统计在统计思想发展中的地位
统计作为一项社会实践活动，已有几千年的历史。“统而计之”，就是人们对统计的朴素认识。随着社会生产力的不断进步，当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。
1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一，已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域，而每一个领域有其复杂多样性，若采用简单地“统”，即全面调查几乎是不可能的，但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性，又为现代社会管理所必需。数理统计研究问题的思路和方法，自然而然地为统计学所利用，即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。
2.20世纪30年代以来，随着政府要有效地干预国民经济理念的形成，政府以社会经济生活直接参与者的身份出现，基于对全局数据的掌握，大大地推动了统计思想的发展，不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发，更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。在当今许多国家的统计法规中，都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。比如，在我国1996年5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定：“统计调查应当以周期性普查为基础，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充，收集、整理基本统计资料”。而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。可见，数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。
3.作为社会经济活动主体的企业单位，在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下，不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查，有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料，而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。这也说明数理统计有着微观的现实需要，为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。在微观统计应用中有着坚实的思想根基。
4.统计的理念，已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征，而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析，去预测未来，而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性，以把握未来的走向，即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用，同样功不可没。
（二）数理统计在统计方法中的地位
随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立，数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。
1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一，而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑，则统计分析中的基本指标——平均数与相对数，则失去其应有的作用和意义，可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。
2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布，而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大，得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而，只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据，几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学，这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域，其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。3.数理统计中样本抽样分布的理论，为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用，及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。据日本某些专家估计：“（日本）经济发展中至少有10％的功劳归于正交设计。”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。
（三）数理统计在统计内容中的地位
统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响，也不管数理统计在统计方法中居于何种地位，数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。也就是说，统计学作为一门方法论科学，其研究领域要比数理统计宽广得多。试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的，同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确，毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。因此，数理统计在统计内容中的地位，也只能主要体现在统计分析方面。
1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。正如前所述，在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据，是我们所面临的迫切任务之一。不真实、不全面的统计数据，使国家的宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策的统计检验，以及企业的生产经营预测、决策，都不能有效地进行。可见，“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面，即抽样调查如何组织实施的方式方法，在统计数据收集方法中得以突出和强调。
2.相同的原始统计数据，采用不同的整理方法所获得的整理资料可以完全不同，并由此对其采用相同的方法进行分析所得的结论，可能完全相反。这足以说明统计整理的重要性。但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效的作用，毕竟，数理统计研究的依据是小样本，而统计学研究的依据的是大样本。假如统计学不是以大样本或总体的全部个体为研究依据，统计学也许就真的沦为数理统计了。
3.数理统计对统计数据分析方法的影响是显著的。不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态的判断、一个总体参数与两个总体参数的假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上，而且体现在描述统计学中最基本指标：平均数、相对数的计算原理等方面。也许真不可想象，若在现代统计方法的内容体系中缺少了数理统计的关于大样本的分析方法原理，将是怎样一种景象。
三、统计学传播理念的转变
对数理统计与统计学的特点作了比较研究，以及对数理统计在统计学中的地位作了分析之后，让我们再回到统计学知识传播的现实实践中来，可以更清楚地看到我们现在正在做什么、在哪些方面还需要改进、今后该怎样把工作做得更好。
（一）统计学知识传播理念的转变主要体现在如下三个方面：
1.统计是什么。这是对统计的最基本的认识，可以通过加强对统计知识的宣传达到。在现代统计工作中，尽管“统而计之”仍有非常重要的现实意义，但是在我们的统计学教学与其它途径的统计知识的传播中，绝不能仅限于此。不仅要让不同阶层的人，认识到统计对现实社会生活的巨大认识作用，而且要让他们了解统计在国家宏观管理、企业经营预测、决策，以及对经济理论#经济模型、经济政策检验中的重要性，从而使各个阶层的人民群众自觉地参与和配合各级统计机构所开展的统计调查活动，以保证统计数据的真实完整。这就要求我国必须加强统计知识普及教育及统计法规的宣传教育!开辟多途径多手段的统计知识传播途径。这是统计学传播的基础理念。
2.统计为什么，即让统计活动的直接参与者懂得为什么要这样做。显然，这是对统计学传播的较高层次要求。知道为什么要这样做!即要知道统计的原理，这并不需要所有的公民都知晓。事实上，只能是具有一定知识基础的人才可能真正理解，且其途径主要是通过高等学校的统计教学活动。由此就对高校的统计学教学理念提出了挑战：统计学课堂上应向学生教授什么。笔者从事高校统计学教学多年，认为高校统计学课堂上应向学生解释统计方法的原理。高校统计学教学课堂不应过分地强调对统计知识的宣传和如何具体地从事统计活动，而应强调重视统计方法机理教学的传播理念，但这在我国现实的高校统计学教学中并没有真正地形成。
3.怎么做统计，这是统计方法具体应用的问题。可以说当前我国高校统计学教学实质上就是教会学生如何做实际统计工作。如何收集、整理数据，如何用公式去计算某些指标等。显然，这样的工作中学生就可以胜任。而真正为什么要那样组织实施数据的调查、整理，为什么要那样计算。不仅老师介绍的不够!而且教材编写的深度也不够。
由此可见，统计知识的传播理念应大致界定在三个层面上：一是统计基本常识的传播。二是如何开展具体的统计活动。三是为什么那样开展统计活动可以达到预期的目的。不同层面的传播对象是有差别的。知道统计是什么、怎么做统计，相对于懂得为什么要那样做统计，其要求是相当低的。也许只要会记数、会写字的居委会大妈，就可以从事数据的收集工作，而会套用公式的一个中学生就可以计算服从X*2分布的统计量的样本数值。而知道为什么要这样做，没有相应的数理统计知识是万万不行的。另一方面，随着计算机的普及及统计数据处理软件的开发，利用计算机对数据进行分析已变得异常简单，甚至一个孩童都可以教会使用统计处理软件，在这种情况下。是否让学生懂得统计为什么就变得不重要了呢？正相反，在统计学的高校课堂上让学生懂得为什么就更重要了。
四、我国统计学教材改革的方向
从对统计学传播理念的不同层次的要求，及数理统计在统计学中的地位和学生的知识结构来看，改革现行高校统计学教材内容体系及教学理念势在必行。
1.去除现行统计学教材中与数理统计相重复的内容，加强关于大样本的数理统计内容，即增加大样本统计分布的数理基础的内容。
2.强调大数定律及中心极限定理内容的教学。尽管这两个定理是纯数理统计的问题，但由于其在数理统计的教学中，教师通常重视不够，因为小样本问题才是数理统计研究的主要问题，因此，可能一带而过，而它们恰恰是联系数理统计与统计学的重要纽带。因此，在统计学教材中必须增加并突出其内容。
数理统计论文范文6
《概率论与数理统计》是一门注重理论的数学课程，在教学中让学生掌握基本理论是必要的，但在教学过程中也不能仅仅以此作为目标。那么，一方面，在教学中我们就要做到有取有舍，基本的定理和公式要讲清楚，而对于这些定理和公式的证明可以对学生降低要求，通过多举例子，多给实际案例，让学生学会使用这些公式和定理;另一方面，将一部分学时单独列为实践学时，目前数学软件在统计领域的使用非常广泛，比如常见的:Mtlab、SAS、SPSS等，在教学中将理论与相关数学软件相结合，进行上机教学。让学生通过实践认识到本门学科在实际中如何应用，也让学生能够掌握一到两门数学软件的使用，方便他们今后专业学习。
二、结合专业，注重案例教学
在地质类专业中，很多实际问题都直接用到了《概率论与数理统计》中的内容，比如:区间估计、假设检验、参数估计等，都是在地质类专业教学中常用的数理统计方法。那么，我们在《概率论与数理统计》的课堂教学中就可以有的放矢地将地质类学科中的案例与数理统计中的这些方法相结合，把地质学中的实际问题当作例子在《概率论与数理统计》课堂中进行讲解，地质类专业的案例在很多时候就是在具备专业背景下的统计学的应用，用这类问题来替换课本上枯燥的数学例子，一方面可以增强课堂的趣味性，提高学生的学习兴趣和积极性，另一方面也为将来学生在专业课中使用概率论与数理统计知识打下基础，帮助学生顺利地完成从基础课到专业课的自然过渡。
三、将数学建模的思想融入日常教学中
