時(shí)間：2023-07-27 16:15:14
導(dǎo)語：在統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法的撰寫旅程中，學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文，愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感，引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
關(guān)鍵詞： 生物統(tǒng)計(jì)學(xué) 教學(xué)方法 實(shí)踐應(yīng)用 慕課平臺(tái)
生物統(tǒng)計(jì)學(xué)是所有生命科學(xué)專業(yè)里面最重要的專業(yè)課程之一，它的基礎(chǔ)是高等數(shù)學(xué)，概率論、微積分及線性代數(shù)是這門課程理論知識(shí)體系的核心工具，學(xué)好這門課程具有相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是基本要求。生物統(tǒng)計(jì)學(xué)歸根結(jié)底是為了應(yīng)用，掌握相關(guān)的分析軟件是學(xué)好這門課程的另一個(gè)基本要求。如何把理論體系和實(shí)踐應(yīng)用有機(jī)地結(jié)合起來，是教學(xué)中最核心的任務(wù)。作者在多年的生物學(xué)統(tǒng)計(jì)教學(xué)的基礎(chǔ)上，從以下幾個(gè)方面闡述這個(gè)問題。
1.理論知識(shí)的掌握
生物統(tǒng)計(jì)學(xué)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的手段運(yùn)用到生物學(xué)研究中，因此學(xué)好這門課程首先要熟練地掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)理論知識(shí)。一般來說，高校在學(xué)生大一大二的時(shí)候開設(shè)與數(shù)學(xué)相關(guān)的所有課程，如概率論、線性代數(shù)等，為了更好地銜接，生物統(tǒng)計(jì)學(xué)課程就安排在大三的上學(xué)期。生物統(tǒng)計(jì)學(xué)很多的知識(shí)點(diǎn)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)這門課程高度重合，很多情況下就是對(duì)這門課程的一個(gè)回顧，這對(duì)剛剛學(xué)完這門課的學(xué)生來說，掌握起來相對(duì)簡單。而整個(gè)理論體系里面的難點(diǎn)是如何把統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)和生物學(xué)結(jié)合起來，這需要學(xué)生從思維上真正認(rèn)識(shí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)只有運(yùn)用到實(shí)踐中才能發(fā)揮作用，尤其在生物學(xué)領(lǐng)域中，統(tǒng)計(jì)學(xué)這個(gè)工具在具體的方案解決中的運(yùn)用才是其生命力的體現(xiàn)。這就需要在教學(xué)過程中通過一個(gè)個(gè)案例分析讓學(xué)生真正了解統(tǒng)計(jì)學(xué)是如何運(yùn)用到實(shí)際應(yīng)用中的，這對(duì)他們以后進(jìn)行畢業(yè)論文實(shí)驗(yàn)結(jié)論的分析有重要的意義。
2.案例分析
上面提到理論知識(shí)的真正掌握是運(yùn)用在實(shí)踐中，生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教材上也給予大量生物研究方面的案例，但不同的教材偏重點(diǎn)不同，如杜宋騫主編的教材，就是偏重于遺傳學(xué)方面的知識(shí)運(yùn)用。而你所面對(duì)的學(xué)生，以后進(jìn)行的畢業(yè)論文研究涉及生物領(lǐng)域的方方面面，因此你所需要進(jìn)行的案例分析不要僅局限于課本上，而要在各個(gè)領(lǐng)域搜尋典型的案例，盡可能地涵蓋生命科學(xué)的幾個(gè)主要學(xué)科，使學(xué)生以后面對(duì)任何方面的問題都能夠找到相關(guān)的借鑒。另外，案例分析要注重案例的代表性和普遍性，盡可能地通過一個(gè)案例衍生出多種生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的解決方案，讓學(xué)生掌握在何種情況下運(yùn)用何種分析方法，每種分析方法的適用條件是什么，各自的優(yōu)缺點(diǎn)等。這是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)最精髓的地方，經(jīng)過這門課程的學(xué)習(xí)，讓學(xué)生把這個(gè)工具真正運(yùn)用到實(shí)踐中，因此這是生物統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)的重中之重。這對(duì)教師的要求非常高，只有親身在科研領(lǐng)域進(jìn)行多年研究的老師才能勝任。因此在選擇授課老師方面，科研經(jīng)驗(yàn)豐富，帶過多屆研究生的導(dǎo)師是最佳人選。
3.分析軟件的運(yùn)用
生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的計(jì)算是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，一個(gè)簡單的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)分析要伴隨大量的計(jì)算，如果僅靠人力計(jì)算，效率低不說，而且容易出錯(cuò)。在很多年前，統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)的軟件就已經(jīng)開始應(yīng)用到生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的領(lǐng)域。最著名的是SPSS軟件，其他的像R，METLAB，ORIGIN等也在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛的使用。正如前面所說，生物統(tǒng)計(jì)學(xué)授課的最根本目的是應(yīng)用，因此理論知識(shí)轉(zhuǎn)化到軟件的操作，是這門課程的最后一步。SPSS功能強(qiáng)大，可以實(shí)現(xiàn)絕大多數(shù)的生物統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，如果完全熟練地掌握這個(gè)軟件工具，所需要的時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于這門課的課時(shí)；因此在有限的教學(xué)時(shí)間里，應(yīng)盡可能地把生物統(tǒng)計(jì)學(xué)最基本和最典型的分析教授給學(xué)生，并以此作為一個(gè)引子，在課余的時(shí)間里，讓學(xué)生自學(xué)，根據(jù)自己的需要確定掌握到什么程度。老師的作用是把這個(gè)軟件介紹給他們，并且開啟應(yīng)用的大門，里面的“寶藏”讓學(xué)生自己挖掘。
4.大學(xué)生慕課平臺(tái)的使用
摘 要：隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，各行各業(yè)得到了顯著發(fā)展，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法也變得日趨多樣，數(shù)據(jù)挖掘是建立在數(shù)據(jù)庫與人工智能基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種高新技術(shù)，其功能是從眾多的數(shù)據(jù)當(dāng)中挖掘到最有價(jià)值的信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資源的高效利用。聚類分析能夠被當(dāng)成一種數(shù)據(jù)分析工具，能真實(shí)反映出數(shù)據(jù)分布情況，本文主要對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用進(jìn)行了探討，從而表現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中的重要性。
關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)方法；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用分析
數(shù)據(jù)挖掘就是指從眾多實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中獲取批量大、有噪聲、且隨機(jī)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)，將潛在的信息與數(shù)據(jù)提取出來，就是從數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的知識(shí)，而大多數(shù)原始數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)化特征，比如，關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以通過文本、圖形、圖像等半結(jié)構(gòu)化發(fā)掘有用知識(shí)，這些知識(shí)可以是數(shù)學(xué)的也可以是非數(shù)學(xué)形式的；數(shù)據(jù)挖掘能以歸納形式存在，能夠被廣泛應(yīng)用到信息查詢、信息管理、信息決策控制中，方便數(shù)據(jù)的維護(hù)與管理。由此可見，數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性強(qiáng)的學(xué)科，加強(qiáng)對(duì)其的研究非常有意義，下面將對(duì)統(tǒng)計(jì)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用進(jìn)行分析。
一、數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系
（一）數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵
通常來說，數(shù)據(jù)挖掘的定義較為模糊，沒有明確界定，大部分對(duì)其的定義只是停留在其背景與觀點(diǎn)的內(nèi)容上。通過對(duì)不同觀點(diǎn)的統(tǒng)一整理，人們最終將其描述為：從大量多樣化的信息中發(fā)現(xiàn)隱晦性、規(guī)律性等潛在信息，并對(duì)這些信息進(jìn)行創(chuàng)造、加工的過程。數(shù)據(jù)挖掘作為一門重要的交叉學(xué)科，能夠?qū)?shù)據(jù)庫、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等眾多的科學(xué)融入到一起，從而實(shí)現(xiàn)技術(shù)與理論的創(chuàng)新與發(fā)展[1]。其中，數(shù)據(jù)庫、人工智能與統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的三大支柱理論。數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中發(fā)掘各種隱含的知識(shí)與信息，此過程的方法非常多，有統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、遺傳算法、粗集方法、決策法、模糊邏輯法等，還可以應(yīng)用向鄰近的可視技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)等，在以上所有技術(shù)的支持上能夠使數(shù)據(jù)挖掘更為科學(xué)、有序。
（二）數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)學(xué)間的關(guān)系
通常來說，統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要功能是對(duì)統(tǒng)計(jì)原理與統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行研究的科學(xué)。具體來說就是指對(duì)數(shù)字資料進(jìn)行的收集、整理、排序、分析、利用的過程，數(shù)字資料是各種信息的歸納與總結(jié)，可以將其作為特性原理的認(rèn)知、推理方法[2]。而統(tǒng)計(jì)學(xué)則表示的是使用專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率理論原理等對(duì)各種屬性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)與分析過程，通過分析成功找到屬性間的關(guān)聯(lián)與發(fā)展的規(guī)律。在此過程中，統(tǒng)計(jì)分析方法是數(shù)據(jù)挖掘最為重要的手段之一。
在數(shù)據(jù)挖掘這一課題被提出來之前，統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)對(duì)于人們來說更熟悉，也是人們?nèi)粘ｉ_展工作、尋找數(shù)據(jù)間規(guī)律最常使用的方法。但是不能簡單的將數(shù)據(jù)挖掘作為統(tǒng)計(jì)學(xué)的延伸與替代工具，而是要將兩者的區(qū)別認(rèn)識(shí)到位，再結(jié)合兩者間的不同特點(diǎn)分析其應(yīng)用特點(diǎn)[3]。大部分的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析技術(shù)都是建立在數(shù)學(xué)理論與技巧上的，預(yù)測通常較為準(zhǔn)確，效果能夠讓大部分人滿意。數(shù)據(jù)挖掘能夠充分借鑒并吸收統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)，在融入到自身特點(diǎn)以后成為一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘存在的目標(biāo)都是一致的，就是不斷對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行發(fā)掘。鑒于統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘在目標(biāo)上的一致性，致使很多研究學(xué)者與專家將數(shù)據(jù)挖掘作為了統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支機(jī)構(gòu)[4]。但是這種認(rèn)知非常不正確，因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘不僅體現(xiàn)在與統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系上還體現(xiàn)在思想、工具與方法上，尤其是在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)挖掘起到的作用非常大。比如，通過借助數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能的學(xué)習(xí)，能夠關(guān)注到更多統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘上的共通點(diǎn)，但是兩者存在的差異依然非常大。數(shù)據(jù)挖掘就是指對(duì)大量的數(shù)據(jù)信息不斷挖掘的過程，DM能夠?qū)?shù)據(jù)模式內(nèi)的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行充分挖掘，并對(duì)觀測到的數(shù)據(jù)庫處理有著極高的關(guān)注度。
二、數(shù)據(jù)挖掘的主要過程
從數(shù)據(jù)本身出發(fā)探討數(shù)據(jù)挖掘過程，數(shù)據(jù)挖掘的過程分為信息的收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┑冗^程。
首先，要將業(yè)務(wù)對(duì)象確定下來，明確不同業(yè)務(wù)定義，并認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的，這是做好數(shù)據(jù)挖掘最關(guān)鍵的一步，也是最重要的一步，雖然挖掘的結(jié)果不能被準(zhǔn)確預(yù)測到，但卻需要對(duì)問題的可預(yù)見性進(jìn)行探索[5]。其次，還要做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，包含數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換等工作，數(shù)據(jù)清理的實(shí)際意義是將噪聲與空缺值補(bǔ)全，針對(duì)這一問題，可以使用平滑技術(shù)，而空缺值的處理則是屬性中最常見的，可以將統(tǒng)計(jì)中最可能出現(xiàn)的值作為一個(gè)空缺值[6]。
信息收集指的是按照特定的數(shù)據(jù)分析對(duì)象，可以將分析中需要的特征信息抽象出來，并在此基礎(chǔ)上選擇出較為科學(xué)、適合的信息收集方法，將全部的信息全部錄入到特定的數(shù)據(jù)庫中。如果數(shù)據(jù)量較大，則可以選擇一個(gè)專門的管理數(shù)據(jù)的倉庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的有效保護(hù)與管理；數(shù)據(jù)集成就是指將來源不同、格式不同、性質(zhì)不同、特點(diǎn)不同的數(shù)據(jù)集成到一起，進(jìn)而為企業(yè)提供更為全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)；數(shù)據(jù)變換就是通過聚集、概化、規(guī)范化等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對(duì)于一些實(shí)用數(shù)據(jù)，則可以通過分層與分離方式實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)挖掘就是結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息點(diǎn)，并選擇正確的分析方法實(shí)現(xiàn)對(duì)有價(jià)值數(shù)據(jù)的挖掘，事例推理、規(guī)則推理、遺傳算法等都是應(yīng)用較多的方法[7]。
三、統(tǒng)計(jì)學(xué)方法中的聚類分析
在統(tǒng)計(jì)學(xué)聚類方法基礎(chǔ)上能夠構(gòu)建出潛在的概率分布假設(shè)，可以使用試圖優(yōu)化的方法構(gòu)建數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)模型的擬合效果?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)聚類方法當(dāng)中，Cobweb方法是在1987年由Fisher提出的，能夠以分類樹作為層次聚類創(chuàng)建的方法，在分類樹上，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都能代表著一個(gè)概念，該方法就是對(duì)節(jié)點(diǎn)概率描述的過程。Cobweb方法還使用了啟發(fā)式估算方式，使用分類效用對(duì)分類樹的構(gòu)建進(jìn)行指導(dǎo)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)最高分類的劃分目的，能夠?qū)⒉煌诸悓?duì)象全部歸類到一個(gè)類別中，并依據(jù)這些內(nèi)容創(chuàng)建出一個(gè)新的類別。但是這種方法也存在一定局限性，局限性在于假設(shè)的屬性概率分布都是獨(dú)立的，并不能始終處于成立狀態(tài)中。
只有在掌握了Cobweb算法以后才能對(duì)概念聚類算法的特點(diǎn)進(jìn)行探究。Cobweb算法能夠以分類樹方式創(chuàng)建層次聚類，可以將概率表現(xiàn)為p（Ai=Vii/Ck）條件概率，其中，Ai=Vij是一個(gè)類別下的，同屬于一個(gè)值對(duì)，Ck是概念類中的一種。在給出一個(gè)特定的對(duì)象以后，Cobweb能夠?qū)⑷繉?duì)象整合到一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而計(jì)算出分類效應(yīng)，分?jǐn)?shù)最高的效用就是對(duì)象所在的節(jié)點(diǎn)位置[8]。如果對(duì)象構(gòu)建失去節(jié)點(diǎn)，則Cobweb能夠給出一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行分類使用，這種節(jié)點(diǎn)計(jì)算方法起步較晚，能夠?qū)ΜF(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)與計(jì)算相互對(duì)比，從而劃分出最高的分類指標(biāo)，將全部對(duì)象統(tǒng)一到已有的分類中，從而構(gòu)建出一個(gè)新的類別。
Classitci是Cobw eb方法的一種延伸與發(fā)展，能夠使用其完成聚類數(shù)據(jù)的處理，在該方法下，節(jié)點(diǎn)中的每一個(gè)存儲(chǔ)屬性都是處于連續(xù)分布狀態(tài)中，能夠?qū)⑵渥鳛榉诸愋Ч拚姆椒?，并以度量的形式表現(xiàn)出來，這種度量基礎(chǔ)上能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)性的積分，從而降低分散發(fā)生率，該方法是積分過程而不是對(duì)屬性的求和過程。
Auto Class方法也是一種應(yīng)用較為普遍的聚類方法，該方法主要采用統(tǒng)計(jì)分析對(duì)結(jié)果類的數(shù)目進(jìn)行估算，還可以通過模型搜索方式分析空間中各種分類的可能性，還能夠自動(dòng)對(duì)模型數(shù)量與模型形態(tài)進(jìn)行描述。在一定類別空間中，不同的類別內(nèi)屬性存在關(guān)聯(lián)性，不同的類別間具有相互繼承性，在層次結(jié)構(gòu)當(dāng)中，共享模型參數(shù)是非常重要的。
還有一種使用較為普遍的模型是混合模型，混合模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)聚類方法上使用也非常普遍。該方法最為基本的思想就是概率分布決定著每一種聚類狀態(tài)，并且模型中的每一個(gè)數(shù)據(jù)都是由多個(gè)概率在分布狀態(tài)下產(chǎn)生的?；旌夏Ｐ瓦€能夠作為一種半?yún)?shù)密度評(píng)估方法，其能夠?qū)?shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)全部集中到一起，并將參數(shù)估計(jì)法與非參數(shù)估價(jià)法的諸多優(yōu)點(diǎn)融合到一起，因?yàn)槟Ｐ途哂幸欢◤?fù)雜性，為此，不能將其限制在概率密度函數(shù)表達(dá)形式上，這種復(fù)雜性決定了模型與求解存在關(guān)聯(lián)，與樣本集合的聯(lián)系非常少。通過以上的研究可以了解到，數(shù)據(jù)發(fā)掘中應(yīng)用聚類方法非常有效，并且較為常見。比如，構(gòu)建出Cobweb模型與混合模型，采用Clara與Clarans方法中的抽樣技術(shù)，將Denclue方法用在概率密度函數(shù)中。
結(jié)束語
統(tǒng)計(jì)學(xué)方法自產(chǎn)生開始已經(jīng)有非常久遠(yuǎn)的歷史，將嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)邏輯作為基礎(chǔ)，將分類算法假定作為獨(dú)立條件，屬性值之前能夠相互保持獨(dú)立，對(duì)假定進(jìn)行計(jì)算，當(dāng)假定成立時(shí)，可以再與其他分類算法進(jìn)行對(duì)比，這種分類算法準(zhǔn)確性非常高。為此，其不僅能夠?qū)B續(xù)值進(jìn)行預(yù)測，還可以通過線性回歸方程對(duì)系數(shù)進(jìn)行比較，從而歸納出結(jié)果。
（作者單位：中國人民大學(xué)）
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多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)中，訓(xùn)練圖像描述了對(duì)真實(shí)場景分布的一種潛在的表現(xiàn)形式，是對(duì)所期望獲得場景的一種模擬。訓(xùn)練圖像代替了傳統(tǒng)地統(tǒng)計(jì)學(xué)中變異函數(shù)，為模擬結(jié)果提供先驗(yàn)知識(shí)。多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)利用分類后的圖像所提供的空間信息來推斷各類別間的分布關(guān)系和空間依賴，然后通過模擬的方法重現(xiàn)類別分布。根據(jù)這個(gè)思想，訓(xùn)練圖像采用初步的光譜分類法所得到的土地覆蓋圖。當(dāng)搜索模板掃描訓(xùn)練圖像時(shí)，獲得了由類別分布圖案構(gòu)成的各個(gè)數(shù)據(jù)事件。然后，統(tǒng)計(jì)每個(gè)數(shù)據(jù)事件發(fā)生的次數(shù)，其統(tǒng)計(jì)量存儲(chǔ)在一個(gè)搜索樹中，記錄了訓(xùn)練圖像的空間結(jié)構(gòu)特征。模擬采用了正態(tài)等分模擬（singlenormalequa－tionsimulation，SNESIM）算法，遵循經(jīng)典序貫算法的流程，根據(jù)搜索樹記錄數(shù)據(jù)事件的發(fā)生情況，模擬時(shí)逐點(diǎn)推斷每個(gè)數(shù)據(jù)事件中間點(diǎn)的取值情況。假設(shè)一個(gè)隨機(jī)變量c（u）可能取的類別值為k，對(duì)于變量c（u）＝k的條件概率由貝葉斯公式?jīng)Q定，條件概率密度函數(shù)則直接從訓(xùn)練圖像中獲取。算法的步驟如下。
1）定義一個(gè)數(shù)據(jù)模板，從最粗尺度的格網(wǎng)開始，用擴(kuò)展的模板掃描訓(xùn)練圖像從而建立搜索樹，掃描過程中將非空的數(shù)據(jù)事件存儲(chǔ)在搜索樹中。
2）定義一條路徑，保證訪問到所有未知點(diǎn)且只訪問一次。
3）對(duì)于每個(gè)未知點(diǎn)u，保留模板中用來構(gòu)建搜索樹的條件數(shù)據(jù)，假設(shè)n′＜n是條件數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，d（un′）是對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)事件，計(jì)算搜索樹中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)事件d（un′）的概率分布。若d（un′）在搜索樹中沒有重復(fù)，則放棄最遠(yuǎn)的一個(gè)條件數(shù)據(jù)，條件數(shù)據(jù)減少到（n′－1），再從搜索樹中獲取數(shù)據(jù)事件d（un′－1）的分布。如果條件數(shù)據(jù)減少到n′＝1仍沒有重復(fù)的數(shù)據(jù)事件d（un′）被找到，則條件概率由邊緣概率取代。
4）從結(jié)點(diǎn)u的條件概率分布函數(shù)中模擬每個(gè)點(diǎn)的類別，將這些模擬值加入模擬格網(wǎng)中，作為下次模擬的制約條件。
5）繼續(xù)訪問路徑中的下個(gè)結(jié)點(diǎn)，重復(fù)步驟3）、4），直至所有點(diǎn)都遍歷到，得到了一次模擬圖像；然后，用一條不同的路徑，從步驟2）重復(fù)整個(gè)過程，產(chǎn)生另一次實(shí)現(xiàn)，直至所有結(jié)點(diǎn)都訪問到。SNESIM允許將數(shù)據(jù)條件作為模擬的制約，共同作用于后驗(yàn)概率。其中，硬數(shù)據(jù)相當(dāng)于監(jiān)督分類的訓(xùn)練樣本，在模擬中嚴(yán)格繼承其位置和屬性，軟數(shù)據(jù)則給出每個(gè)像素所有可能類別的歸屬概率。
2實(shí)例分析
本文在利用傳統(tǒng)的最大似然法對(duì)遙感影像進(jìn)行分類的基礎(chǔ)上，用多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬對(duì)分類結(jié)果作后處理，對(duì)比算法為空間平滑方法和基于貝葉斯的馬爾科夫隨機(jī)場分類法。
2.1實(shí)驗(yàn)區(qū)域和數(shù)據(jù)
實(shí)驗(yàn)區(qū)域位于烏干達(dá)的索羅蒂區(qū)，采用美國陸地探測衛(wèi)星系統(tǒng)LandsatTM獲取的影像，軌道號(hào)為P171R59，獲取時(shí)間是2001－04－17，正是雨季之始，影像中有很多濕地區(qū)域。影像被裁剪成9km×9km的大小。土地分類的參考數(shù)據(jù)是基于已有的研究成果，通過面向?qū)ο蠓诸惙ê蛯?shí)地調(diào)繪所得，有水體、沼澤、水生植物和其他植被4個(gè)類別，如圖1（b）所示。300個(gè)隨機(jī)采樣的類別作為訓(xùn)練樣本用來實(shí)施監(jiān)督分類，參考影像的所有點(diǎn)都作為測試數(shù)據(jù)以評(píng)價(jià)分類結(jié)果。
2.2實(shí)驗(yàn)過程
LandsatTM影像的1～5和7波段參與分類，分類器是最大似然法，然后，用一個(gè)3×3的模板對(duì)最大似然的結(jié)果進(jìn)行空間平滑。根據(jù)式（2），在同樣條件下實(shí)施基于貝葉斯的馬爾科夫隨機(jī)場分類法，能量求解采用的是基于Gibbs采樣的模擬退火法。最后，應(yīng)基于多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬的后處理方法。訓(xùn)練圖像是最大似然法的分類結(jié)果，300個(gè)訓(xùn)練樣本作為硬數(shù)據(jù)的模擬條件，軟數(shù)據(jù)是由最大似然法估計(jì)的后驗(yàn)概率而得。多點(diǎn)模擬的類別是基于100次模擬的占優(yōu)類別平均圖。
2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
（c）～2（f）列出了幾種方法的分類圖。（d）的空間平滑去掉了（c）中的很多椒鹽噪聲。在空間平滑的窗口中，窗口的中心值用一個(gè)占優(yōu)類別替代。這種無模型的平滑算法只利用了單一的濾波器，無法滿足多類別、分布復(fù)雜的空間信息的需求。（e）中的馬爾科夫分類法的結(jié)果中，水生植物類的平滑效果比空間濾波更甚，這是由于鄰元簇影響參數(shù)的選取會(huì)導(dǎo)致同質(zhì)性；水生植物類邊緣呈現(xiàn)鋸齒狀，這是因?yàn)槭?－連通的鄰元簇的影響。水生植物類別分布廣泛，而且很多都生長在沼澤的邊緣地區(qū)。對(duì)于多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬的結(jié)果，多次模擬實(shí)現(xiàn)具有平均效應(yīng)，類別邊緣比馬爾科夫分類結(jié)果的連續(xù)性好。最大似然法的結(jié)果不僅噪聲多，還存在明顯的沼澤錯(cuò)分到水生植物類的情況。這種錯(cuò)分情況在空間平滑和馬爾科夫分類法中依然可見，而在點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬的結(jié)果中有所改善。沿著沼澤類邊緣分布的水生植物類別，空間平滑和最大似然法的結(jié)果噪聲較多，而馬爾科夫的分類結(jié)果又過于平滑，多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬則比較完整地重現(xiàn)了這類邊緣曲線分布，體現(xiàn)了多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬在對(duì)曲線分布地物類別的細(xì)節(jié)處理上具有優(yōu)勢(shì)。
2.3.1分類精度
表1展示了§2．3節(jié)所述方法中兩個(gè)重點(diǎn)類別的精度?？梢钥闯?，對(duì)沼澤和水生植物這兩個(gè)類別，多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬方法的生產(chǎn)者精度有較大提高，而多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬和馬爾科夫分類法都對(duì)用戶精度有較大改善。多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬的總體精度和Kappa系數(shù)均高于最大似然分類法、空間平滑法和馬爾科夫分類法。沼澤類的用戶精度在多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬法中較最大似然法分類有所提高，但是其提高不如馬爾科夫分類法顯著。原因之一是訓(xùn)練圖像和軟數(shù)據(jù)的條件制約是用最大似然法得到的，本身存在誤差。特別是對(duì)于軟數(shù)據(jù)，即使最大后驗(yàn)概率對(duì)應(yīng)的類別是正確的，但如果后驗(yàn)概率不夠大，模擬時(shí)每次實(shí)現(xiàn)也容易出現(xiàn)錯(cuò)分的情況。另一個(gè)原因是沼澤類別的空間分布形態(tài)，其分布較集中，且呈連續(xù)塊狀區(qū)域。因此，這一部分的類別被多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)捕捉到時(shí)，受先驗(yàn)的空間關(guān)聯(lián)性的影響，模擬時(shí)更傾向于重現(xiàn)平滑、呈塊狀分布的區(qū)域。而水生植物類有著廣闊且連續(xù)的分布圖案，沿著沼澤分布的邊緣曲線部分具有連通性和強(qiáng)相關(guān)性，所以在模擬中被保留下來。因此，多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬后處理的精度要高于馬爾科夫分類法的精度。
2.3.2高階統(tǒng)計(jì)分析
為詮釋多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)的相關(guān)性，本文通過一個(gè)針對(duì)水生植物類別的三階矩統(tǒng)計(jì)圖，比較馬爾科夫分類法和多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬方法在高階統(tǒng)計(jì)量上的區(qū)別。以東方向?yàn)槠鹗挤较?，?5°角逆時(shí)針方向探測3個(gè)點(diǎn)之間的空間相關(guān)性，即起始點(diǎn)與離起始點(diǎn)距離為h1和h2的點(diǎn)之間的相關(guān)性，橫縱坐標(biāo)分別為h1和h2。對(duì)角線的亮度和連續(xù)性表明水生植物類模式分布的空間相關(guān)性的強(qiáng)弱。左下角原對(duì)于水生植物類別，多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬比馬爾科夫分類法的結(jié)果具有更強(qiáng)的相關(guān)性和連續(xù)性。右上角的亮度范圍在（b）中比（a）要稍大一些，說明多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬的結(jié)果中的水生植物類分布細(xì)節(jié)比馬爾科夫法更多。對(duì)于圖案間的相關(guān)性，在（b）中約200個(gè)單元的位置出現(xiàn)亮斑，而對(duì)應(yīng)在（a）中則不明顯，是由于馬爾科夫法比多點(diǎn)地模擬統(tǒng)計(jì)的結(jié)果平滑，且分為水生植物類別的像元要少。（b）的局部區(qū)域比（a）更亮，表明多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬法對(duì)細(xì)節(jié)的捕捉程度比馬爾科夫分類要好。因此，多點(diǎn)地統(tǒng)計(jì)模擬在對(duì)水生植物這種復(fù)雜空間分布的地物類別進(jìn)行處理時(shí)要優(yōu)于馬爾科夫分類法。
3結(jié)語
關(guān)鍵詞：教育理論；統(tǒng)計(jì)學(xué)教育；教學(xué)方法
現(xiàn)代教學(xué)理念強(qiáng)調(diào)“以學(xué)生發(fā)展為本”，確立“學(xué)生主體觀”，使學(xué)生積極主動(dòng)地學(xué)習(xí)，以促進(jìn)學(xué)生的終身發(fā)展。而建構(gòu)主義理念正是倡導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)建構(gòu)，自主學(xué)習(xí)。因此，以建構(gòu)主義理論為依托進(jìn)行課堂教學(xué)改革，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文僅以建構(gòu)主義理論為指導(dǎo)，從學(xué)生“學(xué)”的特點(diǎn)出發(fā)，探討統(tǒng)計(jì)學(xué)教師課堂“教”的特色方法。
一、建構(gòu)主義理論學(xué)生“學(xué)”的特點(diǎn)
建構(gòu)主義對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)活動(dòng)的本質(zhì)進(jìn)行了科學(xué)的分析，認(rèn)為學(xué)生學(xué)習(xí)有如下特點(diǎn)：
1、學(xué)生學(xué)習(xí)不是從零開始的，而是基于原有知識(shí)經(jīng)驗(yàn)背景的建構(gòu)。即學(xué)生在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)課程之前，頭腦里并非一片空白。學(xué)生通過日常生活的各種渠道和自身的實(shí)踐，對(duì)客觀世界中各種自然現(xiàn)象已經(jīng)形成了自己的看法，建構(gòu)了大量的樸素概念或前學(xué)科概念。這些前概念形形，共同構(gòu)成了影響學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)概念的系統(tǒng)。學(xué)生的前概念是極為重要的，它是影響統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)的一個(gè)決定性的因素。前概念指導(dǎo)或決定著學(xué)生的感知過程，還會(huì)對(duì)學(xué)生解決問題的行為和學(xué)習(xí)過程產(chǎn)生影響。
2、學(xué)生學(xué)習(xí)知識(shí)是一個(gè)主體建構(gòu)的過程，要突出學(xué)習(xí)者的主體作用。學(xué)習(xí)不僅僅是知識(shí)由外到內(nèi)的轉(zhuǎn)移和傳遞，而是學(xué)習(xí)者主動(dòng)地建構(gòu)自己的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的過程，即通過新經(jīng)驗(yàn)與原有知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的反復(fù)的、雙向的相互作用，充實(shí)、豐富和改造學(xué)習(xí)者原有的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。在這種建構(gòu)過程中，學(xué)生一方面對(duì)當(dāng)前信息的理解要以原有的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，超越外部信息本身；另一方面，對(duì)原有知識(shí)經(jīng)驗(yàn)的運(yùn)用又不只是簡單地提取和套用，個(gè)體同時(shí)需要依據(jù)新經(jīng)驗(yàn)對(duì)原有經(jīng)驗(yàn)本身也做出某種調(diào)整和改造，即同化和順應(yīng)兩方面的統(tǒng)一。學(xué)生不是被動(dòng)信息的吸收者，而是主動(dòng)地建構(gòu)信息，這種建構(gòu)不可能由其他人代替。因此，教師不能直接將知識(shí)傳遞給學(xué)生，而是要組織、引導(dǎo)，使學(xué)生參與到整個(gè)學(xué)習(xí)過程中去。
3、學(xué)生學(xué)習(xí)既是個(gè)體建構(gòu)過程，也是社會(huì)建構(gòu)過程。雖然知識(shí)是在個(gè)體與環(huán)境的相互作用中建構(gòu)起來的，但社會(huì)性的相互作用也很重要，甚至更重要。因?yàn)槿说母呒?jí)心理機(jī)能的發(fā)展是社會(huì)性相互作用內(nèi)化的結(jié)果（正如統(tǒng)計(jì)的特點(diǎn)具有社會(huì)性）。此外，每個(gè)學(xué)習(xí)者都有自己的經(jīng)驗(yàn)世界，不同的學(xué)習(xí)者對(duì)某種問題可以有不同的假設(shè)和推論，學(xué)習(xí)者可以通過相互溝通和交流，相互爭辯和討論，合作完成一定的任務(wù)，共同解決問題，從而形成更豐富、更靈活的理解。同時(shí)，學(xué)生可以與教師、統(tǒng)計(jì)專家等展開充分溝通。這種社會(huì)性相互作用可以為知識(shí)建構(gòu)創(chuàng)設(shè)一個(gè)廣泛的學(xué)習(xí)共同體，從而為知識(shí)建構(gòu)提供豐富的資源和積極的支持。因此，課堂上師生交互和生生交互活動(dòng)起到了很重要的作用，“學(xué)習(xí)共同體”的形成以及對(duì)課堂社會(huì)環(huán)境和情境的營建是學(xué)生獲得學(xué)習(xí)成效的重要途徑。
二、建構(gòu)主義理論教師“教”的特點(diǎn)
建構(gòu)主義理論認(rèn)為教師在課堂中的作用，可以概括為教師是課堂教學(xué)的組織者、發(fā)現(xiàn)者和中介者。
1、教師是課堂教學(xué)的組織者，起主導(dǎo)作用和導(dǎo)向作用。教師應(yīng)當(dāng)發(fā)揮“導(dǎo)向”的作用和教學(xué)組織者的作用，努力調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性，幫助他們發(fā)現(xiàn)問題，進(jìn)而去“解決問題”。
2、教師是課堂教學(xué)的發(fā)現(xiàn)者。教師要高度重視對(duì)學(xué)生錯(cuò)誤的診斷與糾正，并用科學(xué)的原理和原則，給予正確的引導(dǎo)與指引。
3、教師是課堂教學(xué)的中介者。教師是學(xué)生與教育方針及知識(shí)的橋梁。教師既要把最新的知識(shí)和分析方法提供給學(xué)生，也要注意提高學(xué)生的綜合素質(zhì)。
從辯證法的角度看，教學(xué)是一個(gè)不斷發(fā)展的動(dòng)態(tài)過程，教與學(xué)是對(duì)立統(tǒng)一的矛盾運(yùn)動(dòng)，隨著教學(xué)活動(dòng)的變化，矛盾的主要方面，或在教師，或在學(xué)生。分開來看，“教”的主體是教師，客體是學(xué)生，教師發(fā)揮主導(dǎo)作用，學(xué)生發(fā)揮能動(dòng)作用；“學(xué)”的主體是學(xué)生，客體是教師，學(xué)生進(jìn)行認(rèn)識(shí)活動(dòng)和實(shí)踐活動(dòng)，教師則對(duì)這些活動(dòng)施加影響。合起來看，在教學(xué)活動(dòng)這一不斷發(fā)展、循環(huán)往復(fù)的全過程中，教師與學(xué)生的主體客體地位是相互依存、相互規(guī)定，又在一定條件下相互轉(zhuǎn)化的。因此，“基于教師在課堂中組織者、發(fā)現(xiàn)者和中介者”的角色作用，教師可以實(shí)行“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學(xué)。
“基于學(xué)生為主體，教師為主導(dǎo)”的教學(xué)思想，在教學(xué)過程中，“學(xué)”與“導(dǎo)”的活動(dòng)、學(xué)生與教師之間的關(guān)系應(yīng)該是互動(dòng)的、融合的，在和諧中不斷向前發(fā)展。因此，按照“學(xué)與導(dǎo)和諧發(fā)展”的教學(xué)要求，教師在課堂教學(xué)中按照“提出問題──探索問題──解決問題”的模式組織課堂教學(xué)時(shí)，可以采取“誘導(dǎo)試學(xué)——引導(dǎo)探學(xué)——開導(dǎo)活學(xué)”方法組織課堂教學(xué)。
（1）設(shè)置情境，提出問題，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣和熱情
教師引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)首先要從現(xiàn)實(shí)的、有興趣的、富有挑戰(zhàn)性的真實(shí)問題情境開始。讓學(xué)生一開始進(jìn)入學(xué)習(xí)探索就真切地感受到統(tǒng)計(jì)就在自己身邊，體驗(yàn)到學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)的價(jià)值，從而激發(fā)起學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)的興趣，萌發(fā)積極主動(dòng)探索統(tǒng)計(jì)理論和方法的求知欲望。教師要通過對(duì)課堂的組織，讓學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)產(chǎn)生學(xué)習(xí)興趣，“熱愛是最好的老師”，興趣盎然地進(jìn)入了對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的探索，學(xué)生才能學(xué)有所長。
（2）探索問題，增強(qiáng)學(xué)生主角意識(shí)，激勵(lì)學(xué)生積極參與
“基于教師在課堂中組織者、發(fā)現(xiàn)者和中介者”的角色作用，課堂教學(xué)方式應(yīng)從根本上改變?cè)械慕處熤v、學(xué)生聽，教師指揮、學(xué)生操作的教學(xué)現(xiàn)象。學(xué)生要在自己生活經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上不斷地提出問題，分析問題，對(duì)各種信息進(jìn)行加工轉(zhuǎn)換，對(duì)新經(jīng)驗(yàn)和舊經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行綜合概括，解釋有關(guān)現(xiàn)象。在教學(xué)過程中，教師可以提供一定的支持和引導(dǎo)，設(shè)計(jì)有思考價(jià)值、有意義的問題。學(xué)生可以進(jìn)行小組合作研究探索，教師允許學(xué)生從不同的角度去觀察分析，允許學(xué)生用自己喜歡的方法學(xué)習(xí)，通過各自想法的交流、碰撞，發(fā)現(xiàn)學(xué)生有價(jià)值的建設(shè)性建議及方法措施，及時(shí)制止學(xué)生運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算分析問題時(shí)可能出現(xiàn)的偏差，使問題得到正確的解決。
（3）解決問題，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力，提高學(xué)生綜合素質(zhì)
在以往統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中，我們關(guān)注比較多的是學(xué)生能否記住計(jì)算公式、方法、意義、應(yīng)用條件，能否利用這些知識(shí)完成所設(shè)問題的正確計(jì)算。而“基于教師在課堂中組織者、發(fā)現(xiàn)者和中介者”的角色作用，教師在課堂中，就應(yīng)該更加關(guān)注學(xué)生能否將科學(xué)知識(shí)與自己的生活經(jīng)驗(yàn)緊密聯(lián)系起來，關(guān)注學(xué)生在靈活應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)、創(chuàng)造性地解決實(shí)際問題時(shí)所表現(xiàn)出來的情感、態(tài)度和價(jià)值觀。并通過實(shí)踐活動(dòng)，使學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)產(chǎn)生興趣，變抽象的科學(xué)法則、科學(xué)方法為得心應(yīng)手的工具，從而使學(xué)生在解決問題過程中，體驗(yàn)參與學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)的快樂，享受成功解決實(shí)際問題的愉悅。
三、以建構(gòu)主義理論為指導(dǎo)統(tǒng)計(jì)學(xué)教法探討
1、設(shè)計(jì)課堂教學(xué)新模式
統(tǒng)計(jì)學(xué)課程旨在培養(yǎng)學(xué)生能夠運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論和定量分析方法，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行定性和定量的分析和評(píng)價(jià)。統(tǒng)計(jì)學(xué)課程內(nèi)容基本分為三個(gè)模塊兩個(gè)層次。第一模塊：研究統(tǒng)計(jì)學(xué)的一般問題，屬于基礎(chǔ)理論。第二模塊：推斷統(tǒng)計(jì)的理論與方法，相關(guān)與回歸分析，屬于一般的統(tǒng)計(jì)方法及其在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的運(yùn)用。第三模塊：時(shí)間序列分析與預(yù)測，統(tǒng)計(jì)指數(shù)與因素分析，統(tǒng)計(jì)綜合評(píng)價(jià)，屬于社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法的特有問題，側(cè)重于各種統(tǒng)計(jì)分析方法運(yùn)用。兩個(gè)層次即理論部分和計(jì)算分析部分，兩部分知識(shí)比為30：70。反映了知識(shí)、能力、素質(zhì)培養(yǎng)的要求。在建構(gòu)主義學(xué)習(xí)環(huán)境下，教師和學(xué)生的地位、作用和傳統(tǒng)教學(xué)相比已發(fā)生很大變化。因而首先教師必須改變傳統(tǒng)的教育思想與教育觀念，以現(xiàn)代教育思想和學(xué)習(xí)理論為指導(dǎo)，利用多媒體等現(xiàn)代化技術(shù)優(yōu)勢(shì)，探索最優(yōu)的課堂教學(xué)模式。課堂教學(xué)中應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮好學(xué)生的主體作用，讓學(xué)生主動(dòng)地參與到獲取知識(shí)的過程中去，做到：(1)合理處理好教材，創(chuàng)造性地使用教材，充分展示學(xué)習(xí)內(nèi)容的實(shí)用意義。(2)教學(xué)思路清晰，過程流暢、自然。(3)采用啟發(fā)式、精講多練式、答疑式、案例式等教學(xué)方法，構(gòu)建情景逼近式的教學(xué)模式，努力提高課堂教學(xué)效果。
2、設(shè)計(jì)課內(nèi)課外相融共生的大課堂
課堂教學(xué)不僅要教會(huì)想要傳授給學(xué)生的知識(shí)，還要教會(huì)學(xué)生在書本之外查閱圖書、報(bào)刊、雜志、網(wǎng)絡(luò)等資料，以開闊視野，擴(kuò)大知識(shí)面，吸取精華，為我所用，要教給學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的方法。此外，還要通過課內(nèi)設(shè)計(jì)的實(shí)訓(xùn)教學(xué)內(nèi)容激發(fā)學(xué)生主動(dòng)參與的熱情，實(shí)訓(xùn)教學(xué)內(nèi)容主要包括統(tǒng)計(jì)調(diào)查方案的編制、調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)表統(tǒng)計(jì)圖的制作、綜合指標(biāo)分析、統(tǒng)計(jì)案例分析等內(nèi)容。統(tǒng)計(jì)實(shí)訓(xùn)的課內(nèi)教學(xué)采用精講、示范、多練、答疑的方式；課外教學(xué)采用學(xué)生自行分散復(fù)習(xí)和有組織分組制表、制圖、社會(huì)調(diào)查、整理計(jì)算分析等方式。
3、實(shí)行點(diǎn)、線、面、體相結(jié)合的大統(tǒng)計(jì)
“點(diǎn)”是指讓學(xué)生根據(jù)某一知識(shí)點(diǎn)完成作業(yè)、實(shí)習(xí)?！熬€”是指讓學(xué)生針對(duì)某一問題進(jìn)行深入分析?！懊妗笔侵缸寣W(xué)生把若干知識(shí)點(diǎn)聯(lián)系起來進(jìn)行綜合的分析和實(shí)訓(xùn)?！绑w”是指讓學(xué)生能就學(xué)科體系及相關(guān)學(xué)科的內(nèi)容進(jìn)行深入、全面、綜合的分析與應(yīng)用。在講授基本理論和基本知識(shí)的同時(shí)，注重學(xué)生基本技能培養(yǎng)、綜合能力培養(yǎng)、設(shè)計(jì)能力的培養(yǎng)。使學(xué)生能從高度整體把握統(tǒng)計(jì)的思路和統(tǒng)計(jì)分析、評(píng)價(jià)思想。
4、充分發(fā)揮學(xué)生的主體作用
建構(gòu)主義理論強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者在建構(gòu)性學(xué)習(xí)中的積極作用，是要求教師在課堂教學(xué)中善于激發(fā)學(xué)生的好奇心和求知欲，使學(xué)生主動(dòng)積極的學(xué)習(xí)。教學(xué)中應(yīng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)教學(xué)內(nèi)容和學(xué)生特點(diǎn)，選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)方法，靈活運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)手段，設(shè)置懸念，使學(xué)生產(chǎn)生好奇心和強(qiáng)烈的求知欲。統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)過程中涉及到特有的概念及科學(xué)家，教學(xué)中可以適當(dāng)拓展，開闊學(xué)生的視野，影響學(xué)生的心智，塑造學(xué)生的靈魂，在潛移默化中激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)的興趣；教師的教學(xué)語言要準(zhǔn)確生動(dòng)形象，善于設(shè)疑，啟發(fā)學(xué)生思維，活躍課堂氣氛，使學(xué)生充滿求知思索的激情；做到理論聯(lián)系實(shí)際，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)持久的濃厚的興趣，激勵(lì)學(xué)生不斷提高對(duì)自己能力的欲求，不斷增強(qiáng)自己的學(xué)習(xí)信心，不斷地在自我實(shí)現(xiàn)中超越自我。
5、設(shè)置情境，在交互中實(shí)現(xiàn)教學(xué)目標(biāo)
學(xué)校是社會(huì)的一個(gè)細(xì)胞，是社會(huì)的一個(gè)重要組成部分。課堂也不單純是“老師教、學(xué)生學(xué)”的木訥課堂。課堂中的社會(huì)性環(huán)境主要包括兩方面，一是師生之間的交互，二是學(xué)生之間的交互。建構(gòu)主義認(rèn)為，每個(gè)學(xué)習(xí)者都有自己的經(jīng)驗(yàn)世界，不同的學(xué)習(xí)者可以對(duì)某種問題形成不同的假設(shè)和推論。師生在課堂上可以通過合作解決問題、小組討論、意見交流、辯論等形式，促進(jìn)學(xué)習(xí)者之間的溝通和互動(dòng)。統(tǒng)計(jì)教學(xué)要從過去主要關(guān)注“人機(jī)交互”到關(guān)注“人際交互”；從只關(guān)注學(xué)生與教師、教學(xué)信息的交互到關(guān)注學(xué)生之間的交互以及學(xué)生與校外專家、實(shí)踐工作者的交互；從關(guān)注個(gè)別化學(xué)習(xí)到同時(shí)關(guān)注學(xué)習(xí)共同體的建立。教學(xué)中要充分利用社會(huì)性資源，調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)情趣，拓展學(xué)生的知識(shí)面，在交互中實(shí)現(xiàn)最佳的教學(xué)效果。
6、構(gòu)建科學(xué)的考核評(píng)價(jià)體系
關(guān)鍵詞：多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué) 訓(xùn)練圖像 儲(chǔ)層建模
【分類號(hào)】：P618.13
一、引言
在油氣開發(fā)過程中必然會(huì)涉及到相關(guān)數(shù)據(jù)測量，測量過程中就會(huì)不可避免的出現(xiàn)誤差，這些數(shù)據(jù)誤差會(huì)給油氣地質(zhì)儲(chǔ)層建模帶來直接的影響。另外得到確定性的地質(zhì)變量空間變量模型是不太現(xiàn)實(shí)的，那么在這個(gè)過程中就需要引用到概率論方法來完善數(shù)據(jù)建模。舉例來說對(duì)于儲(chǔ)層中流體的流動(dòng)而言就需要結(jié)合微分方程系數(shù)等參數(shù)來進(jìn)行探討。在利用傳統(tǒng)方法的建模過程中正常情況下都會(huì)使用內(nèi)插方法得到儲(chǔ)層參數(shù)但同時(shí)也會(huì)對(duì)流動(dòng)方程造成影響那么就會(huì)產(chǎn)生一定的偏差。因此在油氣地質(zhì)儲(chǔ)層建模的過程中需要根據(jù)實(shí)際條件來對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行調(diào)整并篩選合理的模型來進(jìn)行構(gòu)建讓油氣產(chǎn)量預(yù)測可靠性得到保障。
二、多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與訓(xùn)練圖像
基于變差函數(shù)的傳統(tǒng)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)隨機(jī)模擬是目前儲(chǔ)層非均質(zhì)性模擬的常用方法。然而，變差函數(shù)只能建立空間兩點(diǎn)之間的相關(guān)性，難于描述具有復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)和幾何形態(tài)的地質(zhì)體的連續(xù)性和變異性。
針對(duì)這一問題，多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)運(yùn)而生。該方法著重表達(dá)空間中多點(diǎn)之間的相關(guān)性，能夠有效克服傳統(tǒng)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在描述空間形態(tài)較復(fù)雜的地質(zhì)體方面的不足。多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本工具是訓(xùn)練圖像，其地位相當(dāng)于傳統(tǒng)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的變差函數(shù)。對(duì)于沉積相建模而言，訓(xùn)練圖像相當(dāng)于定量的相模式，實(shí)質(zhì)上就是一個(gè)包含有相接觸關(guān)系的數(shù)字化先驗(yàn)地質(zhì)模型，其中包含的相接觸關(guān)系是建模者認(rèn)為一定存在于實(shí)際儲(chǔ)層中的。
三、地質(zhì)概念模型轉(zhuǎn)換成圖像訓(xùn)練
地質(zhì)工作人員擅于根據(jù)自己的先驗(yàn)認(rèn)識(shí)、專業(yè)知識(shí)或現(xiàn)有的類比數(shù)據(jù)庫來建立儲(chǔ)層的概念模型。當(dāng)?shù)刭|(zhì)工作人員認(rèn)為某些特定的概念模型可以反映實(shí)際儲(chǔ)層的沉積微相接觸關(guān)系時(shí)，這些概念模型就可以轉(zhuǎn)換或直接作為訓(xùn)練圖像來使用。利用訓(xùn)練圖像整合先驗(yàn)地質(zhì)認(rèn)識(shí)，并在儲(chǔ)層建模過程中引導(dǎo)井間相的預(yù)測，是多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬的一個(gè)突破性貢獻(xiàn)。
可以將訓(xùn)練圖像看作是一個(gè)顯示空間中相分布模式的定量且直觀的先驗(yàn)?zāi)Ｐ?。地質(zhì)解釋成果圖、遙感數(shù)據(jù)或手繪草圖都可以作為訓(xùn)練圖像或建立訓(xùn)練圖像的要素來使用。理想狀態(tài)下，應(yīng)當(dāng)建立一個(gè)訓(xùn)練圖像庫，這樣一來建模人員就可以直接選取和使用那些包含目標(biāo)儲(chǔ)層典型沉積模式的訓(xùn)練圖像，而不需要每次都重新制作訓(xùn)練圖像。
四、二維和三維訓(xùn)練圖像
二維訓(xùn)練圖像就是在縱向上沒有變化，比如人工劃相圖，因此二維訓(xùn)練圖像又稱為偽三維訓(xùn)練圖像。二維訓(xùn)練圖像在縱向上不能反映河道微相的加積，在橫向上也不能反映各沉積微相的遷移。因此二維訓(xùn)練圖像比不能很好的反映沉積構(gòu)型。在三維訓(xùn)練圖像中，可以反映各微相在橫向上的遷移和垂向的加積，能夠很好的反映沉積體的空間結(jié)構(gòu)。因此在實(shí)際應(yīng)用中多使用三維訓(xùn)練圖像。
五、油氣地質(zhì)儲(chǔ)層建模發(fā)展趨勢(shì)展望
從大環(huán)境來看目前我國的油氣地質(zhì)儲(chǔ)層建模較以往取得了很大的進(jìn)展，但是在某些環(huán)節(jié)上依然暴露了一定的問題，需要在以下幾方面進(jìn)行完善。首先遇到地質(zhì)條件較為復(fù)雜的情況時(shí)需要將側(cè)積體視為目標(biāo)體來進(jìn)行儲(chǔ)層構(gòu)型分析并根據(jù)分析結(jié)果來進(jìn)行建模。（2）需要進(jìn)一步提升地質(zhì)知識(shí)水平并且將這地質(zhì)知識(shí)應(yīng)用并整合到建模中。（3）加強(qiáng)目標(biāo)體連續(xù)性過程。（4）對(duì)三維訓(xùn)練圖像構(gòu)建和三維模擬中數(shù)據(jù)事件進(jìn)行更具深度的把握。（5）對(duì)井?dāng)?shù)據(jù)模擬條件進(jìn)行優(yōu)化。除了在算法上進(jìn)行改進(jìn)外還應(yīng)該讓原型模型變得更為豐富并體現(xiàn)出層次感，將地震信息進(jìn)行高度整合化，構(gòu)建出地質(zhì)約束原則，另外在建模過程中對(duì)層次分析與模式擬合給予充分的重視。
六、結(jié)論
將更多的地質(zhì)資料整合到儲(chǔ)層建模過程中以確保最終數(shù)值模型更加符合地質(zhì)認(rèn)識(shí)，這在預(yù)測儲(chǔ)層流體特征時(shí)是十分必要的。多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)為地質(zhì)工作者提供了一個(gè)強(qiáng)大的工具，使得他們可以通過訓(xùn)練圖像將概念模型和先驗(yàn)地質(zhì)認(rèn)識(shí)整合到建模過程中。
目前研究的重點(diǎn)是提高多點(diǎn)模擬算法的性能，包括：提高運(yùn)行速度，降低內(nèi)存開銷，提高沉積模式再現(xiàn)效果以及更靈活的整合不同來源的信息等。有理由相信，隨著多點(diǎn)建模方法不斷趨于主流，以及越來越多的地質(zhì)工作者對(duì)這一方法變得熟悉，多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)將成為下一代地質(zhì)建模工具。
參考文獻(xiàn)
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0引言
起源于上世紀(jì)七十年代的層次分析法(簡稱AHP)是由美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Sattyti提出的，主要是對(duì)多指標(biāo)系統(tǒng)方案給出一種層次化、結(jié)構(gòu)化的決策方法。該方法綜合考慮了定性與定量兩種決策分析方法，在決策分析問題中有著廣泛的應(yīng)用。層次分析法主要是一個(gè)模型化、數(shù)量化的過程，通過對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的分解，將其轉(zhuǎn)化為若干因素，在各因素之間通過比較和計(jì)算，從而得出不同方案的權(quán)重，該權(quán)重可為最佳方案的選擇提供依據(jù)。在處理實(shí)際問題的過程中，經(jīng)常會(huì)遇到諸如目標(biāo)準(zhǔn)則層次較多以及非基本結(jié)構(gòu)的復(fù)雜決策問題，此時(shí)如何能夠?qū)⒃搯栴}簡化主要取決于如何從少量的定量信息入手，深入探究問題的本質(zhì)及其內(nèi)在關(guān)系，將思維的過程數(shù)字化，從數(shù)學(xué)的角度思考，用數(shù)字說話，達(dá)到準(zhǔn)確計(jì)量的目的。
層次分析法中各層次的結(jié)構(gòu)反映了各因素之間的關(guān)系，如何確定該結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵所在。通常準(zhǔn)則層中的各準(zhǔn)則在目標(biāo)衡量中所占的比重并不一定相同，處理的關(guān)鍵在于如何較為準(zhǔn)確的將這些比重進(jìn)行量化。很多時(shí)候，對(duì)某個(gè)因素有影響的因子比較多，如若直接給出各個(gè)因子的比重，難免出現(xiàn)偏差，主要原因有：問題考慮不全面、首尾數(shù)據(jù)顧此失彼、所有數(shù)據(jù)可能不符合整體性為1的隱含條件等。比如我們有這樣的生活常識(shí)：假如有若干個(gè)大小不一的西瓜，每個(gè)人都能按照自己的感覺給出每個(gè)西瓜所占總體重量的大致比重，但是由于不知道每個(gè)西瓜具體的重量，每個(gè)人給出的數(shù)據(jù)都不盡相同，而且由于只是估計(jì)值，可能所有的比值會(huì)出現(xiàn)相互矛盾的情況，也容易出現(xiàn)比值和不等于1的情形。因此，當(dāng)影響某因素的因子較多時(shí)，通常將眾多專家研判的均值作為各因子的比重，但這些比重只是初始值，通常要在初始值的基礎(chǔ)上經(jīng)過一系列嚴(yán)格的轉(zhuǎn)化、換算，才能最終得出各準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重。各準(zhǔn)則層相對(duì)權(quán)重求解的過程大致可以分為三個(gè)步驟：1.構(gòu)造判斷矩陣——分析系統(tǒng)中各因素間的關(guān)系，對(duì)同一層次各元素關(guān)于上一層次中某一準(zhǔn)則的重要性進(jìn)行兩兩比較，從而構(gòu)造得出兩兩比較的判斷矩陣;2.構(gòu)造判斷轉(zhuǎn)化矩陣——由上一步中的判斷矩陣中數(shù)據(jù)計(jì)算各比較元素所在準(zhǔn)則的相對(duì)權(quán)重，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。通常由判斷矩陣到判斷轉(zhuǎn)化矩陣的轉(zhuǎn)化方式不唯一，不同的轉(zhuǎn)化構(gòu)造方式往往對(duì)應(yīng)不同的適用和使用效果;3.計(jì)算各層次對(duì)于系統(tǒng)的總排序權(quán)重，并進(jìn)行排序。以上三個(gè)步驟中，第二步是關(guān)鍵，最終可以得到各方案對(duì)于總目標(biāo)的總排序。
在用層次分析法解決某些具體問題時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)相對(duì)權(quán)重明顯集中，權(quán)重差距較大的現(xiàn)象。因此，需要對(duì)層次分析法相對(duì)權(quán)重進(jìn)行改進(jìn)計(jì)算，努力提升層次分析法實(shí)際應(yīng)用效果。本文主要介紹確定相對(duì)權(quán)數(shù)的一種新算法—方程法，并且通過實(shí)例檢驗(yàn)其使用效果。1層次分析法中相對(duì)權(quán)重的算法新思路
1.1建立判斷矩陣
判斷矩陣是在對(duì)每一層次中的所有因素進(jìn)行相對(duì)重要性的兩兩比較的基礎(chǔ)上而建立的矩陣，即：
R=r111…1R1n
rn11…1rnn，其中r11。，r22，…，rnn=0.5，rij表示第i個(gè)元素相對(duì)于第j個(gè)元素的重要程度關(guān)系，采用0.05-0.95標(biāo)度給予數(shù)量表示，且rij+rji=1。江蘇理工學(xué)院學(xué)報(bào)第20卷第6期孫丹丹：確定統(tǒng)計(jì)權(quán)數(shù)的新方法——方程法
rij的取值不應(yīng)由個(gè)別人來確定，應(yīng)由眾多專家共同研判，最終取其均值。專家研判的取值是第i個(gè)元素相對(duì)于第j個(gè)元素的重要程度確定：特別重要(0.85-0.95)、重要(0.75-0.85)、相對(duì)重要(0.65-0.75)、稍重要(0.55-0.65)、重要程度相當(dāng)(0.5)。
1.2判斷轉(zhuǎn)化矩陣
判斷轉(zhuǎn)化矩陣：A=a111…1a1n
an11…1ann，其中a11，a22，…，ann=1。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣，需要將rij轉(zhuǎn)化為aij。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣中aij和aji必須滿足兩個(gè)條件：①aij*aji=1;②aij-aji=rij-rji(其中i為i和j兩個(gè)元素中較重要者，否則條件②改為aij-aji=rij-rji)。
將以上兩個(gè)條件進(jìn)行變換，即aij-11aij=rij-rji或aji-11aji=rji-rij，求解可以得aij或aji(取正數(shù)解)。
1.3準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重的計(jì)算
①計(jì)算判斷矩陣中各行元素乘積：Mi=∏N1j=1aij=ai1·ai2…ain(i=1，2，....n)。
②計(jì)算Mi的n-1次方根：Wli=n-11Mi。
判斷轉(zhuǎn)化矩陣中涉及元素是n個(gè)，反映元素間的關(guān)系應(yīng)是n-1個(gè)關(guān)系。事實(shí)上，由于判斷轉(zhuǎn)化矩陣中a11，a12，…，ann=1，因此對(duì)角線上的元素對(duì)計(jì)算判斷轉(zhuǎn)化矩陣中各行元素之乘積是沒有影響的。基于以上考慮，應(yīng)該計(jì)算Mi的n-1次方根。
③對(duì)Wli進(jìn)行正則化處理：Wi=Wli/∑n1i=1Wli，其中Wli為判斷矩陣中各行元素乘積的n-1次方根。正則化處理后，∑n1i=1Wi=1。
從上述過程可以看出，新方法中準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重計(jì)算過程與傳統(tǒng)層次分析法相比，區(qū)別主要在于第二步，即判斷轉(zhuǎn)化矩陣的計(jì)算。在判斷轉(zhuǎn)化矩陣中，aij保留了最初判斷矩陣中rij之間的差異性，并進(jìn)一步將最初判斷矩陣的對(duì)角線相應(yīng)因素和為1轉(zhuǎn)化為了判斷轉(zhuǎn)化矩陣中的對(duì)角線相應(yīng)因素積為1，這在一定程度上解決了相對(duì)權(quán)重明顯集中，權(quán)重差距較大的現(xiàn)象。下面將通過實(shí)例，來驗(yàn)證該方法在處理權(quán)重差距較大問題時(shí)的可行性和優(yōu)越性。2層次分析法中相對(duì)權(quán)重的改進(jìn)算法實(shí)際應(yīng)用
全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)：工業(yè)增加值率、總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、成本費(fèi)用利潤率、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、產(chǎn)品銷售率，記這7個(gè)指標(biāo)分別為1、2、3、4、5、6、7。
2.1判斷矩陣：11121314151617110.510.2510.8010.5510.7010.8010.75210.7510.510.9010.8010.8510.9510.90310.2010.1010.510.3510.3510.8010.40410.4510.2010.6510.510.5510.8510.60510.3010.1510.6510.4510.510.7510.60610.2010.0510.2010.1510.2510.510.25710.2510.1010.6010.4010.4010.7510.52.2判斷轉(zhuǎn)化矩陣
由上述矩陣結(jié)合算法新思路中判斷轉(zhuǎn)化矩陣的求法，不妨以a12與a21為例。
由r12=0.25，r21=0.75可知：a21·a12=1，
a21-a12=r21-r12，即a21·a12=1，
a21-a12=0.5。
解方程組可得：a12=0.780 8;a21=1.280 2。
同理，可求得所有a1ij，i，j=1，2，…，7。
匯總整理后可得如下判斷轉(zhuǎn)化矩陣：1112131415161711110.780 811.34411.051 211.219 811.34411.280 8211.280 81111.47711.34411.409 511.546 611.477310.74410.6771110.861 210.861 211.34410.905410.951 310.74411.161 21111.051 211.409 511.105510.819 810.709 511.161 210.951 31111.280 811.105610.74410.646 610.74410.709 510.780 81110.780 8710.780 810.67711.10510.90510.90511.280 8112.3準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重的計(jì)算
由上述矩陣結(jié)合算法新思路中準(zhǔn)則層的相對(duì)權(quán)重的計(jì)算方法可得：Mi分別為：2.316 294，8.186 244，0.454 378，1.345 582，0.909 344，0.154 815，0.612 73。Mi的n-1次方根分別為：1.150 268，1.419 648，0.876 805，1.050 715，0.984 286，0.732 772，0.921 605。
從而可以求得每個(gè)Mi相對(duì)權(quán)重，匯總整理如下：
%11121314151617統(tǒng)計(jì)局公布權(quán)重116120112115114110113新算法權(quán)重116.12119.89112.29114.72113.79110.27112.91傳統(tǒng)層次分析法權(quán)123.36146.5913.1518.95111.8611.5414.55本例中，由最后的計(jì)算結(jié)果可以看出：若使用傳統(tǒng)層次分析法，則最終計(jì)算出的權(quán)重值差距較大且僅集中于個(gè)別因素;而使用新方法所計(jì)算出來的相對(duì)權(quán)重明顯更接近于統(tǒng)計(jì)局所公布的數(shù)值，且由此方法計(jì)算出的權(quán)重值也有更為合理的解釋。
3結(jié)語
關(guān)鍵詞 統(tǒng)計(jì)學(xué) spss 大學(xué)教育 新生 入學(xué)服務(wù)
中圖分類號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
一、緒論
（一）研究背景和目的。
隨著當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的更新，社會(huì)對(duì)大學(xué)生的選擇越來越嚴(yán)格，要求也越來越高，大學(xué)四年時(shí)光轉(zhuǎn)瞬即逝，做好新生入學(xué)教育，是使學(xué)生順利完成從高中到大學(xué)轉(zhuǎn)變，開始準(zhǔn)確定位目標(biāo)規(guī)劃，完善人格修養(yǎng)，培養(yǎng)綜合素質(zhì)，從而成為社會(huì)主義合格接班人的重要保證。新生教育是一個(gè)循序漸進(jìn)、層層深入的過程，第一天、第一周、第一個(gè)月、第一學(xué)期、第一年的“五個(gè)一”教育是我們將繼續(xù)研究和實(shí)踐的長期課題。以搭建和完善“五個(gè)一”的新生教育工作體系為目標(biāo)，需整合學(xué)校和試點(diǎn)院系的各類資源，建立對(duì)所設(shè)計(jì)的各類教育活動(dòng)的教育效果的測評(píng)反饋機(jī)制，通過比較研究，對(duì)該教育工作體系進(jìn)行評(píng)估與總結(jié)，形成新生教育的研究成果。
（二）研究意義。
本文以北京某市屬重點(diǎn)高校為試點(diǎn)，針對(duì)新生教育“五個(gè)一”中的第一天教育所涉及的新生入校服務(wù)機(jī)制設(shè)計(jì)滿意度調(diào)查問卷，以SPSS為工具結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，旨在新生教育常規(guī)迎新工作中及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，提出改進(jìn)意見，作為日后修訂入學(xué)教育方案的依據(jù)，加強(qiáng)新生入學(xué)教育服務(wù)工作。
二、問卷編制與分析
此次某大學(xué)新生工作的滿意度調(diào)查根據(jù)新生進(jìn)入高校第一天報(bào)到的感受分為三大項(xiàng)、十三小項(xiàng)進(jìn)行問卷的設(shè)計(jì)，下發(fā)至三個(gè)試點(diǎn)學(xué)院新生，回收問卷562份，覆蓋面廣，針對(duì)性強(qiáng)，問卷以滿意程度對(duì)同學(xué)進(jìn)行調(diào)研，同時(shí)進(jìn)行了開放式問題及基本情況的設(shè)計(jì)，調(diào)查范圍廣，包含內(nèi)容詳實(shí)，起到了很好的調(diào)研作用。
（一）問卷質(zhì)量分析。
結(jié)合spss統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件，根據(jù)調(diào)查回收數(shù)據(jù)對(duì)問卷的問題相關(guān)性及信度進(jìn)行分析如下：
1、信度分析。
是指問卷調(diào)查結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性?？死拾凸?信度系數(shù)是目前最常用的信度系數(shù)。一般認(rèn)為總量表的 信度系數(shù)在0.7以上問卷的可靠性較高。如果 過小，可以結(jié)合因子分析結(jié)果來改善系數(shù)。應(yīng)用SPSS對(duì)所有量表的信度檢驗(yàn)結(jié)果見下表。
通過上表可看出，信度系數(shù)很高，調(diào)查問卷是可靠的，數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的。
2、效度分析。
是指問卷正確衡量研究者所要了解屬性的程度。因子分析的效度分析中主要的指標(biāo)可以看，因子提取的方差累積貢獻(xiàn)率，如果因子提取的越少且方差累積率又不低的話（一般如果2個(gè)因子達(dá)到40%以上的貢獻(xiàn)率就算可以的了），就可以認(rèn)為因子分析的效度還可以接受。
可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利檢驗(yàn)（bartlett），KMO的值如果>0.5，則說明因子分析檢驗(yàn)的效度較好，可以進(jìn)行因子分析；另外，如果巴特利檢驗(yàn)的P
通過上兩個(gè)圖表看出，學(xué)生問卷的效度評(píng)價(jià)是很好的，即問卷的難易度和鑒別度都不錯(cuò)，難易度，即被調(diào)查認(rèn)為問卷的難易程度，可以很真實(shí)的反應(yīng)同學(xué)們的感知。
（二）數(shù)據(jù)描述分析。
1、學(xué)生樣本特征。
學(xué)生的樣本特征對(duì)于滿意度的評(píng)價(jià)有著潛移默化的影響?，F(xiàn)就學(xué)生的樣本特征進(jìn)行描述性分析。
性別比例 生源地狀況
所調(diào)查對(duì)象的男女性別比例 有64%的京內(nèi)生源和36%的京
為3：2。 外生源。
家庭居住地狀況 是否為第一志愿狀況
有81%的新生住在城鎮(zhèn)， 約有77%的學(xué)生是以第一
只有19%的新生住在農(nóng)村。 志愿來到學(xué)校的，只有23%
的學(xué)生不是。
2、學(xué)生滿意度指數(shù)分析。
上表中，5為最滿意，1為最不滿意。所以通過上表可以看出新生對(duì)于學(xué)校工作人員的熱情程度最為滿意，其次為工作人員幫助你解決問題的成效滿意度，然后為新生報(bào)到“一站式”的服務(wù)模式滿意度。最不滿意的為整體硬件設(shè)施和環(huán)境的滿意程度。說明學(xué)校應(yīng)該加大對(duì)硬件設(shè)施的建設(shè)。
3、學(xué)生差異分析。
（1）性別差異分析。
P值是不顯著的，說明性別對(duì)于新生對(duì)迎接新生滿意度是沒有影響的。
（2）生源地差異分析。
與性別不同，生源地分析中的P值小于0.05，即認(rèn)為生源地對(duì)于同學(xué)們對(duì)迎接新生滿意度是有影響的。
（3）居住地差異分析。
P值是不顯著的，說明居住地對(duì)于新生對(duì)迎接新生滿意度是沒有影響的。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，京內(nèi)學(xué)生滿意度略高于京外學(xué)生滿意度。說明我們需要加強(qiáng)對(duì)于外地生迎接的服務(wù)質(zhì)量。
（4）學(xué)院差異分析。
P值是不顯著的，說明各院系學(xué)生對(duì)于新生對(duì)迎接新生滿意度是沒有影響的。
三、對(duì)于高校新生入學(xué)服務(wù)的相關(guān)建議
高校新生入學(xué)報(bào)到是大學(xué)新生教育“五個(gè)一”的第一天，也是大學(xué)生從高中向大學(xué)生活轉(zhuǎn)變、適應(yīng)大學(xué)生活的重要階段，根據(jù)調(diào)查問卷反應(yīng)分析結(jié)果，對(duì)于高校新生入學(xué)服務(wù)提出相關(guān)建議如下：
1、在新生入校服務(wù)中需注重新生地域差異，尤其對(duì)外地生源進(jìn)行有針對(duì)性、有特色的入學(xué)接待工作；
2、建議校方逐步加強(qiáng)對(duì)硬件設(shè)施的建設(shè)力度，為新生大學(xué)四年生活創(chuàng)造舒適環(huán)境；
3、服務(wù)過程中應(yīng)加強(qiáng)服務(wù)流程規(guī)范化，讓新生入校能及時(shí)明確需要辦理的相關(guān)事項(xiàng)，加快辦事效率，更快適應(yīng)校園。
總之，新生入學(xué)教育作為高等教育階段的奠基工程，是加強(qiáng)和改進(jìn)大學(xué)生思想教育工作的有效途徑和重要內(nèi)容，事關(guān)一所高校校風(fēng)、學(xué)風(fēng)和培養(yǎng)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，在很大程度上影響著大學(xué)生個(gè)體一生的發(fā)展。大學(xué)新生入校服務(wù)是大學(xué)生新生教育、讓新生邁好大學(xué)生活的第一步，希望各高校重視起新生教育、新生入校相關(guān)工作，為大學(xué)生的成長成才提供有力保障！
（作者單位：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)）
參考文獻(xiàn)：
[1]劉六生，馮用軍.高等教育研究中的數(shù)學(xué)方法.科技出版社，2009.
[2]衷克定.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與實(shí)踐―spss for windows.高等教育出版社，2005.
關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì)學(xué)；教學(xué)方法；互動(dòng)教學(xué)；案例教學(xué)
中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2017）07-0097-02
一、引言
統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門通過搜集、整理、分析數(shù)據(jù)等方法，推測分析研究對(duì)象的本質(zhì)，預(yù)測其未來的綜合性科學(xué)，具有極強(qiáng)的理論性和應(yīng)用性。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，當(dāng)今世界大數(shù)據(jù)分析遍布各個(gè)領(lǐng)域，統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用范圍越來越大，而且與多個(gè)學(xué)科交叉，成為一種不可缺少的分析工具。對(duì)經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的學(xué)生而言，《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程是教育部規(guī)定必修的專業(yè)核心課之一。在強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生統(tǒng)計(jì)應(yīng)用能力的同時(shí)，為學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和多元統(tǒng)計(jì)分析等提供必須要的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)也尤為關(guān)鍵。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)統(tǒng)計(jì)分析需求的提高，以及目前高等院校教學(xué)計(jì)劃對(duì)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程授課時(shí)間的限制，現(xiàn)有的教學(xué)方法已經(jīng)不能很好地滿足經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)的需要。為了提高經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的教學(xué)水平，培養(yǎng)更加符合時(shí)代需求的經(jīng)濟(jì)管理類人才，探索《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)方法改革路徑是當(dāng)前高校教師面臨的一個(gè)重大問題，具有重要的理論和實(shí)踐意義。
二、現(xiàn)有教學(xué)方法存在的問題
隨著信息技術(shù)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，現(xiàn)有的面向經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)方法出現(xiàn)了新的問題。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
1.統(tǒng)計(jì)理論教學(xué)多而統(tǒng)計(jì)實(shí)踐教學(xué)少。在經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的課堂上，教師的教學(xué)方法仍然以講授理論為主。雖然采用了多媒體教學(xué)，但依然是講授統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論知識(shí)為主，且對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)如何應(yīng)用的實(shí)踐性教學(xué)非常少。以課本知識(shí)為主的講授方式，學(xué)生實(shí)際應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的能力缺乏足夠的鍛煉。通過這種方式培養(yǎng)出來的學(xué)生，雖然擁有一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論知識(shí)，但是卻不會(huì)運(yùn)用這些知識(shí)去分析問題、解決問題。
2.缺乏案例教學(xué)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)理論知識(shí)的教學(xué)部分，大多數(shù)教師僅僅是照本宣科，講述完某個(gè)統(tǒng)計(jì)理論的內(nèi)涵后，沒有采用相關(guān)的案例來進(jìn)一步說明該理論可以應(yīng)用的背景，或者該理論可以解釋的現(xiàn)象。此外，《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的學(xué)習(xí)要求同學(xué)們具有較扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)，且很多統(tǒng)計(jì)學(xué)理論都會(huì)涉及到一些數(shù)學(xué)公式。對(duì)于這些數(shù)學(xué)公式，基本上都缺乏相關(guān)的案例來解釋這些公式的內(nèi)涵。然而，目前經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的學(xué)生在招生時(shí)多為文理兼收，因此部分學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)參差不齊，這使得他們不能很好地理解這些公式的內(nèi)涵，導(dǎo)致對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論認(rèn)識(shí)不夠深入。
3.缺乏互動(dòng)式教學(xué)。就目前的經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程而言，教學(xué)明顯缺乏互動(dòng)性，教師和學(xué)生之間交流很少。一是統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論內(nèi)容比較枯燥，而教師的授課方式與風(fēng)格不能改變這種枯燥，甚至使其更加枯燥。二是學(xué)生對(duì)課堂參與的積極性和主動(dòng)性不高，這主要是由考核方式以閉卷考試為主，所以學(xué)生更關(guān)心課堂筆記而忽視課堂參與。互動(dòng)式教學(xué)的缺乏可能會(huì)造成教學(xué)效果的事倍功半。
4.軟件應(yīng)用教學(xué)不足。當(dāng)前應(yīng)用專門的統(tǒng)計(jì)軟件，例如R、SPSS、SAS等，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)背景下各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的常態(tài)。但由于受到《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程內(nèi)容多、學(xué)時(shí)少的限制，我們分配在軟件應(yīng)用教學(xué)上的學(xué)時(shí)較少。實(shí)際上，這些統(tǒng)計(jì)軟件是比較復(fù)雜難學(xué)的，學(xué)生在缺乏教師指導(dǎo)的情況下很難自己學(xué)好軟件應(yīng)用。此外，由于部分高校對(duì)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的考核方式里不包括對(duì)軟件應(yīng)用的考核，也會(huì)導(dǎo)致部分學(xué)生會(huì)忽視軟件應(yīng)用的學(xué)習(xí)。
三、教學(xué)方法改革的建議
針對(duì)上述提出的現(xiàn)有教學(xué)方法存在的問題，結(jié)合自身多年教學(xué)科研的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐，通過不斷的創(chuàng)新與摸索，提出以下幾點(diǎn)改革建議。
1.理論與實(shí)踐并重。面向經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程授課老師在講授課程內(nèi)容時(shí)，應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持理論性教學(xué)與實(shí)踐性教學(xué)并重，不可過分重視理論而忽視統(tǒng)計(jì)實(shí)踐。而且實(shí)踐性教學(xué)不僅能培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用統(tǒng)計(jì)知識(shí)解決問題的能力，還能反過來促進(jìn)學(xué)生更深刻地理解統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)理論。對(duì)于實(shí)踐性教學(xué)，教師應(yīng)該在教學(xué)的過程中，結(jié)合理論性教學(xué)的內(nèi)容，給學(xué)生安排課后的實(shí)踐任務(wù)。例如，在課程開始時(shí)，教師可以給學(xué)生分組，讓其選擇自己感興趣的問題，如大學(xué)生網(wǎng)購等作為調(diào)查主題，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的授課進(jìn)度，分步完成搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、描述性統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)推斷等任務(wù)。這種方式能讓學(xué)生有參與感，體會(huì)統(tǒng)計(jì)實(shí)踐的過程，促進(jìn)學(xué)生對(duì)理論的理解和掌握。
2.采用統(tǒng)計(jì)分析案例教學(xué)。通過課堂上引入具體的統(tǒng)計(jì)學(xué)案例，引導(dǎo)學(xué)生選取合適的統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析，使得抽象枯燥的統(tǒng)計(jì)理論變得立體生動(dòng)。通過采用統(tǒng)計(jì)分析案例教學(xué)，不僅可以幫助學(xué)生理解教學(xué)內(nèi)容，還可以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，鍛煉學(xué)生思考問題、分析問題、解決問題的能力。教在選擇案例時(shí)，可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)自身與經(jīng)濟(jì)社會(huì)聯(lián)系緊密的特點(diǎn)，選擇具有專業(yè)特色的案例進(jìn)行深度分析，具體說明統(tǒng)計(jì)方法運(yùn)用的背景、條件以及分析過程。例如，股票市場的案例、物流公司的案例、房地產(chǎn)市場案例等。此外，統(tǒng)計(jì)學(xué)案例也需要做到與時(shí)俱進(jìn)。
3.采用互動(dòng)式教學(xué)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的學(xué)生而言，《統(tǒng)計(jì)學(xué)》是課程難度較大，如何提高學(xué)生對(duì)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的學(xué)習(xí)興趣以及課堂參與的積極性是一個(gè)非常重要的問題。學(xué)生只有擁有濃厚的學(xué)習(xí)興趣，才能具有學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)的動(dòng)力。互動(dòng)式教學(xué)恰好可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)生課堂參與的積極性。所以，在面向經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的教學(xué)中，采用互動(dòng)式教學(xué)是非常有必要的。互動(dòng)式教學(xué)并沒有具體的形式，它要求教師在教學(xué)過程中，運(yùn)用多種方法，積極引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的思路，激發(fā)學(xué)習(xí)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的興趣以及課堂參與的積極性。此外，可以將互動(dòng)式教學(xué)納入課程的考核范圍，這樣可以更好地提高學(xué)生的積極性。
4.理與軟件應(yīng)用相結(jié)合。使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法解決經(jīng)濟(jì)管理實(shí)際問題時(shí)，需要處理大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，此時(shí)學(xué)習(xí)R、SPSS、SAS等專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件是非常必要的。教師在教學(xué)過程中，可以將統(tǒng)計(jì)理論教學(xué)與軟件應(yīng)用相結(jié)合。一方面，可以解決大量數(shù)據(jù)煩瑣的計(jì)算問題，提高教學(xué)效率。另一方面，通過教師統(tǒng)計(jì)軟件的演示，學(xué)生可以更好地學(xué)習(xí)軟件操作，掌握運(yùn)用軟件處理數(shù)據(jù)的方法。由于受到《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程內(nèi)容多、學(xué)時(shí)少的限制，大部分經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)在課程安排時(shí)，選擇先講授統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論知識(shí)，在理論課程結(jié)束之后，才安排軟件應(yīng)用的上機(jī)操作課程。這種安排是不盡合理的，從以提高學(xué)生運(yùn)用統(tǒng)計(jì)知識(shí)解決問題的能力為目的的角度看，既不利于教師的教學(xué)，也不利于學(xué)生的學(xué)習(xí)。將理論與軟件應(yīng)用相結(jié)合，教師可以更好地教授理論知識(shí)，學(xué)生也能更好地理解理論知識(shí)并熟悉軟件的操作，對(duì)于軟件操作，在學(xué)中用，在用中學(xué)，有利于學(xué)生更加快速地學(xué)習(xí)軟件應(yīng)用。
四、結(jié)束語
經(jīng)過多年的改革和發(fā)展，雖然面向經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程的教學(xué)方法已經(jīng)越來越規(guī)范化和系統(tǒng)化，然而目前的教學(xué)方法仍然存在一定的問題。學(xué)無止境，教無止境，時(shí)代的要求在變化，教學(xué)方法更應(yīng)該不斷地改革和完善。面向經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的教學(xué)方法應(yīng)當(dāng)更加豐富多彩。本文面向經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)方法改革的幾點(diǎn)建議是經(jīng)過我們多年的《統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)和探索的總結(jié)，希望能對(duì)廣大師生提供有益的幫助。
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關(guān)鍵詞：小學(xué)數(shù)學(xué)；統(tǒng)計(jì)；教學(xué)方法
《義務(wù)教育數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》強(qiáng)調(diào)，要讓學(xué)生經(jīng)歷運(yùn)用數(shù)據(jù)繪圖、制表，發(fā)展學(xué)生統(tǒng)計(jì)觀念，使學(xué)生養(yǎng)成數(shù)據(jù)觀念，學(xué)習(xí)判斷分析的能力，要求學(xué)生從收集的信息中提煉信息，找尋規(guī)律。使學(xué)生在具體的實(shí)踐活動(dòng)中體驗(yàn)收集、整理、表述和分析的環(huán)節(jié)，學(xué)會(huì)最為基本的統(tǒng)計(jì)方法。
一、引導(dǎo)學(xué)生全身心地投入到統(tǒng)計(jì)的過程中
教學(xué)中，教師關(guān)注到學(xué)生，將學(xué)生放于主動(dòng)地位上，充分展現(xiàn)課程標(biāo)準(zhǔn)中所要求的學(xué)生是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的主人這一教學(xué)理念。我們師者要成為統(tǒng)計(jì)教學(xué)中的倡導(dǎo)者、指引者、交流者、合作者，引導(dǎo)學(xué)生積極參與，充分體驗(yàn)統(tǒng)計(jì)教學(xué)的那種自主、交流、探究的氛圍。在學(xué)生自主參與下觀察、操作、交流中學(xué)習(xí)探究統(tǒng)計(jì)知識(shí)，理解掌握比較簡單的統(tǒng)計(jì)方法，充分感受到統(tǒng)計(jì)知識(shí)在生活中的應(yīng)用，從統(tǒng)計(jì)角度去思考問題，親身經(jīng)歷數(shù)據(jù)的收集、整理及分析的過程，再進(jìn)行進(jìn)一步的提煉，使學(xué)生掌握統(tǒng)計(jì)知識(shí)。
二、關(guān)注學(xué)生已有的生活經(jīng)驗(yàn)，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的情感
統(tǒng)計(jì)教學(xué)中，教師應(yīng)該密切關(guān)注學(xué)生自身的生活經(jīng)驗(yàn)，選擇與學(xué)生密切相關(guān)的日常活動(dòng)，讓學(xué)生感覺數(shù)學(xué)就在我們的身邊，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的那份情感，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)探究統(tǒng)計(jì)知識(shí)的積極性，增強(qiáng)學(xué)生學(xué)好統(tǒng)計(jì)知識(shí)的那份自信，使學(xué)生打心眼里去喜歡學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。
例如，在元旦聯(lián)歡會(huì)班級(jí)準(zhǔn)備買什么樣的水果時(shí)，調(diào)查班級(jí)同學(xué)最喜歡吃的水果，制定在規(guī)定的數(shù)額之內(nèi)的購買計(jì)劃。教學(xué)時(shí)，先讓學(xué)生先做一些實(shí)際調(diào)查，而后再去思考具體的統(tǒng)計(jì)方法，較為詳細(xì)地咨詢班級(jí)同學(xué)中每一個(gè)人的喜愛，統(tǒng)計(jì)每一種水果的人數(shù)。最后再對(duì)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果做進(jìn)一步的表達(dá)與交流，解決課堂上教師提出的問題。
三、引導(dǎo)學(xué)生將統(tǒng)計(jì)知識(shí)運(yùn)用于現(xiàn)實(shí)生活情境中