人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。相信许多人会觉得范文很难写？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。
应用统计课程论文篇一
83·7%的学生认为是专业学习和工作的需要,有14·3%的学生是为了应付考试。医学统计学对以后工作的重要程度:有68·5%的学生认为很重要或重要,30·0%的学生认为一般,认为不重要的学生只有1·5%。经过一个学期的学习,97·5%的学生认为对医学统计学有了大致了解或了解,但其中只有21·2%学生对医学统计学的学习感兴趣,75·4%的学生则认为一般,没什么特别的感受,3·5%开始厌倦和讨厌。由此可见,学生对医学统计学的重要性有一定的认识,但学习的积极性不高。
2学生对统计学教学内容的把握
81·7%的学生认为医学统计学的重点应该是方法的选择和结果报告的书写。难点依次为:数值变量的统计推断(t检验、z检验和秩和检验),方差分析,分类变量假设检验,生存资料的分析和分类变量和数值变量的统计描述。关于教材使用的难度,有30·1%的学生认为很难或有难度,而69·0%的学生认为基本合适。医学统计学与其他一般医学课程相比,有30·0%的学生认为难度大;难度大的原因是方法多,难以选择和原理抽象。
3教学内容的选择和安排情况
在本次调查中,62·0%的学生对医学统计学的课程内容及学时安排认为很满意或满意,36·0%觉得一般,不满意4人(2·0%)。对于医学统计学的理论教学内容的安排,62·0%的学生认为很满意或满意,36·9%的学生认为一般,不满意的有2人(1·0%)。医学统计学的实践教学内容的安排,69·5%认为很满意或满意,29·1%的学生认为一般,3人(1·5%)感觉不满意。另有60·1%学生认为有必要设讨论课,讨论课内容应为统计方法误用分析、医学统计学问题的答疑,对个别难点和重点内容建议开设专题讲座。2·2·2授课和考核方式78·3%的学生认为最适合的授课方式是多媒体和板书;考核方式最为赞同的是闭卷考试(笔试)结合上机操作考(61·6%的学生选择),其次20·7%的学生认为只要上机操作考就可以,16·7%学生建议开卷的形式。
4教学效果评价
目前,该课程的考核方式主要是理论考核和上机操作考。其中笔试的题型包括选择题、是非题、名词解释、简答题和综合分析题。综合分析题的内容主要是如何进行医学统计学方法的选择和spss分析结果的阅读。203名学生的理论考试成绩呈正态分布,平均成绩为72·54±12·64分,及格率83%。从试卷的失分情况分析,综合分析题的错误率最高,说明学生对分析方法的选择还有一定的困难。通过一学期的学习,203名被调查者中,179名(88·2%)的学生认为自己能或基本能独立对一般资料进行分析,而有11·8%的学生不能独立对一般资料进行分析。能独立完成资料分析的179名学生中,32·5%的认为自己能够独立进行统计描述和计量资料的统计推断,28·6%的认为自己能进行计数资料的统计推断,36·5%能进行直线相关与回归;而能进行原始数据库的统计分析并给出简单报告的比例占调查者的8·4%(17/203),说明学生对实践的掌握程度不如理论部分。
应用统计课程论文篇二
很多从事生物医学科研的工作者学了多遍统计学仍不得要领，几乎是一用就出错，这是什么原因呢？原因很多，但最根本的原因可能是统计学的教材和教学方法联系实际不够。虽然统计学教材上举些例子都已经过统计学工作者的精心加工，成了统计学教科书中与问题对应的“标准型”，而这些“标准型”对于实际科研工作者来说，已经是“脱胎换骨”后的“装饰品”。至于统计学教学方法方面的缺陷，也是显而易见的。很多人习惯将统计学深奥的理论、繁琐的计算公式和令人眼花缭乱的由统计软件输出的计算结果，采取“填鸭式教学法”一股脑地全部灌输给学习者。等实际工作者学完统计学后，他们面对科研工作中出现的一个个实际问题，就像见到“外星人”一样，不知如何与他们进行“交流和沟通”，更不能随心所欲地去控制和指挥他们。事实上，实际工作者在科研中所遇到的与统计学有关的问题正是问题的“原型”，由于他们无力识别“原型”，无可奈何之下就按自己所能理解的程度和习惯的做法将问题表达出来，这就是问题的“表现型”。当实际工作者准备选择统计分析方法处理自己所收集的实验资料时，常被依附在“表现型”上的伪装所误导，例如，“组别”一词常被实际工作者误认为是“一个实验因素”。因此，他们十有八九会误用或滥用统计学。
一、统计学的三型理论
(一）何为统计学的三型理论
统计学的三型理论（简称为“三型理论”）就是把科研工作中与统计学有关的问题归结为“表现型”、“原型”和“标准型”，笔者通过阐述这三型的客观存在性和他们之间的相互关系，提出破解三型之迷的技巧与策略，为人们编写高质量的统计学教材、巧妙地讲授统计学、轻松地学习统计学和正确地应用统计学提供一种崭新的理念、理论和方法。“三型理论”在实验设计类型的识别和统计分析方法的合理选用上可以起到举足轻重的作用。
2“原型就是能全面正确反映实际工作者研究目的的一种模式或结构，这种结构常把问题的本质呈现出来了。例如，在前例中，在“药物分组”之下表示出“a和b药均用小剂量、八药小剂量b药大剂量、a药大剂量b药小剂量、a和b药均用大剂量”。这样把各药物组的含义明确表达出来，做统计分析时就会很慎重，一般不会盲目去进行两两比较。
3“标准型就是统计学教科书上对各类问题习惯采用的一种表达模式或结构，这种结构常以“不言自明”的方式把问题的本质呈现出来。例如，在前例中，不用“组别”或“药物分组”等字样，而用“八药剂量”与“b药剂量”这样两个词，在统计学上称它们为两个实验因素，每个实验因素都有“小与大”两个水平，与此实验对应的实验设计名称自然就是“两因素设计”了，更确切地说，应叫做两因素析因设计或2x2析因设计（注意：在两因素实验中，根据某些假设，还有其他的实验设计名称，如两因素系统分组设计、两因素分割设计等)
(二)“三型”之间的关系
通过分析和总结医学科研工作中出现的大量实际问题，不难发现:有些问题的“表现型”就是问题的“原型”;有些问题的“表现型”需要通过结构变形使其转变成“原型”，而还有些问题的“表现型”需要通过拆分使其转变成“原型”。
“原型”与“标准型”之间存在什么样的关系呢？有些问题的“原型”就是问题的“标准型”;有些问题的“原型”需要分解成多个“标准型”;而还有些问题的“原型”根本不存在与之对应的“标准型”。
(三)不易出错的“三型”和极易出错的“三型”
若与一个实际问题对应的“三型”完全相同，只要这个问题本身不很复杂，而且实际应用工作者已具备处理此类问题所需要的知识，通常，人们处理这样的问题是不易出错的。
若与一个实际问题对应的“三型”属于上述最复杂的情形，即“表现型”需要经过变形或拆分才能转变成“原型”，若“原型”又根本不存在与之对应的“标准型”，此时人们处理这样的问题是极易出错的。
(四）皮解“三型”的技巧与策略
全面学习和掌握各类问题的“标准型”，学会透过“表现型”的现象看清其“原型”的本质，借助专业和统计学知识将“原型”所对应的“标准型”如果存应的“标准型，根本不存在，则对拟解决的问题作出应有的裁决（很可能实验设计有严重错误或数据无法得到正确的处理），有时可以通过“拆分组别”的方法，使问题得到适当解决。
二、“三型理论”在实验设计上的应用
实验设计的核心内容是“三要素”、“四原则”和“实验设计类型，1341，人们在设计生物医学实验时，常表现在“设计类型”方面出错，但其本质可能是在“对照原则”与“均衡原则’方面出了问题。可用“三型理论”来指导实验设计，也可用于辨析实验设计方面出现的错误。
对差错的辨析与释疑:表1给出了本实验设计的“表现型”，看上去本实验似乎涉及到两个实验因素，一个叫“组别”，另一个叫“时间”。然而，此处的“组别”却不是一个普通的实验因素，它是由多个因素分别取不同水平的组合结果中的一部分。若将“t1l+1l2”视为一个不可分割的整体则“组别”本质上由“（tl+1l2)用否”与“cy用否”的。
4种水平组合中的3种组成，显然，在表1的设计中缺少了单用“c药”的那一组，这种错误叫“对照不全”。若在表1中，加上一行“cy?，此时所对应的设计就是问题的“原型”（表2)
在表2中，假定“cy?”这一行上也有实验数据，面对表2所表达的资料，很多人在判定实验设计类型时，仍认为此项实验中仅涉及两个实验因素，将计”。事实上，应将“组别”拆分成两列，用两个实验因素明确地表示出来康3)由表3可知:它就是与此实验设计对应的“标准型”。
值得注意的是:表3中第二行必须补齐实验结果。此时，表3所呈现的“标准型”，其设计名称为：“具有一个重复测量的三因素设计”，当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的三因素设计定量资料的方差分析”处理资料为宜。
如果t1l与1l-2是两种可以合用也可以分别使用的“物质或药物，特别当他们分别处在“使用与否”的状态下，若存在不可忽视的“交互作用”时，则表1中的“组别”在本质上是由“t1用否”、“1l2用否”与“c拥否”的8种水平组合中的3种组成，仅从实验分组的角度看，表1的设计就缺少了5组，这种“对照不全”错误所导致的后果是割裂了整体设计，组间缺乏可比性，结论缺乏说服力。有兴趣的读者可试着列出此时的表格，即在表3的基础上，将左侧的两列改成3列，其实验因素的名称分别为：
“t1l用否”、“12用否”与“c觸用否，他们都有“不用”与“用”两个水平，由这3个实验因素的水平全面组合可以形成8个组，表头上仍是5个时间点，此时的设计应叫做“具有一个重复测量的四因素设上数据之间不独立”当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的四因素设计定量资料的方差分析，处理资料为宜。
三、“三型理论，在实验设计类型辨析上的应用
(一)如何才能做到合理选用统计分析方法处理定量资料呢？
合理选用统计分析方法处理定量资料的关键在于两点:其一，检查定量资料所具备的前提条件；其二，准确判定定量资料所对应的实验设计类型。第一个问题可以通过使用统计软件来轻松地解决，而第二个问题完全取决于使用者对实验设计类型知识掌握的熟练程度。笔者提出的“三型理论，可在辨析实验设计类型上发挥很大作用。
(二)借助“三型理论，辨析实验设计类型的实例
【例2】原文题目：咬合干扰对身体重心移动的影响。目的：了解咬合干扰是否会对身体重心产生影响。方法:对14名健康受试者实施人为的咬合干扰，测定其在干扰前、干扰后30min和干扰后24h身体重心的变化。结果见表4统计方法:应用配对验验。结论:咬合干扰对人体重心移动会产生影响。
对差错的辨析与释疑:表4是实际工作者呈现实验资料习惯采用的一种形式，它是一个“表现型”根据这个“表现型”人们很容易误用统计分析方法，因为它给人的印象是表中有两批实验数据，其一是“睁眼检测，的结果，其二是“闭眼检测，的结果。每批实验数据中又分为3个时间点上观测的结果，每位受试者均在这3个时间点上被重复观测，相当于进行了两次自身配对，故原作者采用配对检验对此定量资料进行了处理，这是不正确的。
因为配对设计定量资料的检验仅适用于分析差量服从正态分布的配对设计的定量资料，在配对设计中，只涉及一个具有2水平的因素;而本实验包含两个实验因素，一个是“检测时眼的状态”，它有“睁眼、闭眼”2个水平。另一个是“观测时间”它有“干扰前、干扰后30min干扰后24h”3个水平。对于每一名受试者来说，在这2个因素的不同水平组合条件下都被观测了定量指标的数值，故本资料应为“具有两个重复测量的两因素设计的定量资料”从表4是很难看出其真正的实验设计类型的，按照此实验具体的实施步骤去呈现实验数据，可以得知，与表4对应的问题的“原型，如表5所示。“标准型”只要列出了表5的式样，接触过这种实验设计类型的人就知道，它就是“具有两个重复测量的两因素设计，的标准型。发表论文时，若希望以简练的形式呈现资料的精华可用表6的形式来表达。
对于表5或表6中的定量资料，应选用什么统计分析方法处理为宜呢？当定量资料满足参数检验的前提条件时，若要求不高，可选用具有两个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析对资料进行处理，此时，将每个检测状态下的3个时间点视为“地位平等”的;但仔细追究起来，感到并非很合理，因为在“干扰前”这个时间点上观测的结果仅与“测定状态”本身有关，而与“干扰的作用”无关，将此时的测定结果视为“基线值”或“本底”，若能设法将每个受试者的“基线值”化成相等的条件下，推测出“干扰的作用”大小，则更有可比性。统计学上与“基线值”对应的专有名词叫“协变量”，实现前述思想的合适的统计分析方法的全称叫做“具有两个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析”。用此方法处理此定量资料，不但可以消除数据之间相关性对观测结果的影响，还可消除“基线值”不等对观测结果的影响，在此基础上，分析出各个因素及因素之间可能存在的交互作用的实验效应来。
四、“三型理论”在表达和分析列联表资料上的应用
如何才能合理地选用统计分析方法处理定性资料呢？其关键在于以下3点：（1)正确地绘制表达定性资料的列联表；（2)准确地给列联表命名；（3)根据结果变量的性质、资料所具备的前提条件和分析目的，选用相应的统计分析方法处理资料16"。“三型理论”在表达和分析列联表资料上也大有用武之地。
五，讨论
实际工作者如何才能从问题的“表现型”正确地揭示其“原型”，进而能顺利地演变出其“标准型”呢？首先，需要对统计学上各类问题的“标准型”有一个全面而又准确地了解和掌握，例如实验设计的4个基本原则是什么，其关键点是什么；标准的实验设计类型有哪些，其特点是什么。其次，要多实践，要在真正掌握了这方面知识的人员指导下多解决一些实际问题，使自己从一次又一次的错误中解放出来。一是不要怕出错，二是要科学地对待所出现的错误，要努力做到“吃一堑长一智”。要做到合理运用统计学虽然不是一朝一夕的事，但只要在正确的理论指导下，学习方法得当，再加上坚持不懈地努力，解决很多较复杂问题的技巧自然也就慢慢掌握了。因为“熟能生巧，功到自然成”。
应用统计课程论文篇三
随着我国市场经济的不断发展与成熟，我国的金融市场和证券市场也逐渐繁荣起来，尤其是统计学及其相关理论的不断突破为金融市场和证券市场的发展提供了重要的助力。
统计学以定量研究的精准特点逐渐成为金融市场和证券市场发展的一种趋势，本文主要研究了统计学在当今国内金融和证券市场的应用及将来的发展，现在的问题并提出针对的政策。
一、统计学在我国金融和证券市场的相关应用
1.在金融政策和证券市场的应用
在金融政策方面，统计学的应用主要集中在了在利用var模型、协整检验(cointegrationtest)、ecm模型、非平稳时间计量经济模型等计量经济学的研究方法对我国近年来的货币政策进行研究，并预测发展趋势;我国货币的供给对我国产出与市场价格波动的联动性影响;量化宽松的货币政策与财政政策对我国和世界经济增长的刺激性分析;人民币汇率的波动对我国物价的影响以及我国储蓄收支变化对我国货币流通的影响等。
此外，在金融决策的领域，统计学也可以发挥十分重要的作用：利用统计学我们可以将进行金融决策所需要的数据，并且对数据进行分析时，可以利用统计学中的抽样统计、数据波动的分析与协整、时间序列分析等方法帮助决策。
时间序列分析中对一系列的历史数据的收集和对比分析，可以挖掘一些不易发现的历史规律，以此可以对未来类似金融态势时借鉴历史经验进行决策，而数据波动的分析与协整方法则是在计算机软件上利用统计学的知识，对股市的涨跌情况进行专业的分析。
而在证券领域的统计学应用主要是我国股市开始逐渐成熟后兴起的，集中在利用统计学分析我国股市的波动性和稳定性研究，通过沪市和深市指点的绝对变化在指数波动的幅度基础上，利用标准差或者极值法、var模型或者混沌方法来显示我国当前证券市场的波动性;另一方面则是利用gjr/广义矩阵、交叉自相关模型等方法对我国证券市场的运行现状及股市的成熟度进行大致的测算。
2.数据挖掘技术的应用
数据挖掘(data-mining)是基于统计学及其它相关的学科来对决策进行支持的一种统计知识，即将大型数据库中的隐藏的具有利用颊脂垫额信息进行提取以便帮助决策者发现关键信息、进行决策的技术。
数据挖掘技术在证券领域的应用及其广泛，主要集中在以下两方面：首先是客户关系管理。证券客户关系管理系统可以不断对证券交易市场的交易数据进行汇总和总结，并且生成股票交易的相关行为数据，在这个系统中保存的客户历史数据，在系统详细分类的基础上可以分析每个客户的实际贡献和潜在贡献，并且吸引更多具有相关需求的潜在客户。其次是对庞大数据的分析。
金融市场和证券市场的数据及其庞大和复杂，如何最大程度的剔除那些无关的和相互矛盾的数据，可以提高决策的效率和准确性。尤其是投资者更应采取科学的分析方法，在数据库的基础上利用数据挖掘技术进行分析，避免主观臆断。
3.统计学在金融和证券市场风险管理中的应用
运用统计学从市场发展的规律中发现对自己有用的数据从而规避市场的风险是统计学的重要应用。马尔科夫预测法的应用能够有效的预测经济发展中金融市场的贷款回收率以及商品市场的占有率吗，从而实现我国金融市场的健康、有序、安全运行。
马柯威茨组合则是利用统计学的知识对金融和证券市场的投资损失的概率进行有序排列，分析预期收益与可能收益的偏离程度，从而帮助投资者实现有效分散投资风险，提高风险管理的效率。
二、当前我国金融和证券统计学应用存在的问题和解决对策
虽然近年来统计学在我国金融和证券领域取得了长足的进步和发展，但是由于发展时间比较短，体系不健全等原因还存在金融人才缺乏。人才培养模式不合理，我国目前主要实施传统的单向博士导师招考制的培养模式，这种作坊式的培养模式不利于在竞争激烈的市场经济中培养他们的竞争意识;知识结构不合理，即在金融理论知识与数理金融知识的掌握上没有给予足够的重视，经常出现只精通一方面知识的人才，知识结构严重畸形;最后就是高校的教材与我国实际脱节，高校培养缺乏对我国金融市场和证券市场的实践调查，导致教材多不具备实践性。
针对上述问题，本文认为应当在以下四方面大力改善统计学在金融和证券领域应用存在的问题：
第一，不断加大金融师资力量的培训力度。当务之急就是培养一批具备实力的高素质专业人才，增强教师对我国宏观经济理论与微观数理金融水平的理解，为我国大规模相关人才的培养奠定坚实的师资基础。
第二，不断强化我国的法律和金融学研究，健全和完善金融学科的建设，最后实现金融学科的创新和统一。
第三，不断加强教材建设，编制适合我国实情的教材。我国金融和证券教材的编制应当根据我国金融和证券市场的实际情况来编写，避免闭门造车的情况，将理论知识和实践相结合，增强学生的实际操作能力。
总之，统计学在整个世界范围内金融和证券领域的应用已经成为普及，在我国当然也不例外。统计学方法作为众多的定量分析方法之一，是我们加深对我国金融和证券市场认知的重要工具，不断加强统计学的学习对于研究我国金融和证券的相关问题具有重要的意义。
应用统计课程论文篇四
统计学在物业管理中的应用物业管理是一种经营型的管理服务，是融管理，经营，服务为一体，在服务中完善经营与管理，三者相互联系，相互促进的系统工程。在经营管理活动中，是一项重要的基础工作。统计亦是物业管理工作中一项重要的基础工作。物业管理统计包括统计工作，统计资料和统计科学三大组成部分。统计的目的是探索、认识和掌握客观现象的发展变化规律。在物业管理工作中，应该重视统计工作，运用专门的手段，全面，完整的记录，探索，认识和掌握客观现象的发展变化规律，促进和拓展物业管理的内涵，使物业管理工作规范化和标准化。本文将根据统计学的基础理论，物业管理实质工作和实际物业管理工作经验，对统计学在物业管理中的应用加以探讨。借此提高和推广统计在物业管理中的实际应用。统计和物业管理统计统计既是动词又是一个名词，既是人们的一项活动又是对客观事物的现象的描述。在物业管理中，就是要通过日常物业管理人员对经营，服务，管理中的大量数据的采集，整理，分析和计算，直观的表现出物业管理过程中的工作水平和工作质量。找出事物的变化规律，用以提高和完善物业管理工作的细节。分析对比后用以指导实践工作。在物业管理统计中，因物业管理的范围相当广泛，工作性质多元化，所以它的研究对象也是包罗万象。涉及了从经营，服务到管理的各个层面。通过对这些日常工作或活动的数量特征和数量关系，揭示物业管理的本质和其规律性。从物业接管，验收开始，统计活动就渗透到每一项物业管理活动之中。这样才能通过对数据特征和数据关系的研究，为正常物业管理活动提供有效，可靠的佐证。同时，通过准确、及时、全面的搜集，以及整理和分析各方面的统计资料，掌握各项工作活动的现状和发展变化规律，还可制订出正确的工作应对策略和发展工作计划。对执行情况进行监督，检查和反馈。如此循环往复，物业管理工作才能得到科学有序的发展。
2.统计学应用在房地产
社会经济的运行表现为两种状态，即均衡运行和非均衡运行。经济学上的均衡通常指瓦尔拉斯均衡，其基本假设是存在完善的市场体系和价格体系，如果市场完善，市场信息是完备的、通畅的，价格灵敏，价格随供求变化而调整，那么市场上商品的需求与供给必然相等，社会经济中的超额供给和超额需求都不会存在，这是一种理想状态，现实经济中很难实现。而非均衡是指不存在完善的市场，不存在灵敏的价格体系的条件下所达到的均衡，经济学上的非均衡通常指非瓦尔拉斯均衡，它以更为一般的假设为前提，展开对社会经济的研究，因此研究更具现实性。非均衡计量经济学是在非均衡理论的基础上发展起来的，它为运用非均衡理论来分析现实问题，提供了更为有效的工具。通过数据分析，我们发现非均衡状态在房地产市场更为突出，我国房地产市场发展的来始终没有逃出供求总量非均衡的现实。我国房地产市场本身起步较晚，发展过程中非均衡问题突出，而且呈现出某种程度的不稳定，应此仅拘泥于一般均衡理论来分析我国房地产市场是不完善的，必须尝试运用非均衡理论来分析我国房地产市场，需要指出的是非均衡理论和均衡理论并非对立体，应将两个理论联合起来，均衡是经济运行的目标，非均衡分析是实现均衡目标的有利手段。
根据房地产市场的特点，对非均衡计量经济模型的选择进行确定，通过理论分析明确了我国房地产市场的非均衡不仅表现为供求总量的非均衡问题，还表现在市场结构和体系方面；结合统计年鉴的分类，对我国房地产市场非均衡计量经济模型进行了设定，明确模型的有关变量，运用统计分析软件对模型参数进行了估计，得出了我国房地产市场非均衡模拟的最终模型，通过对模型的分析，发现我国房地产市场的价格机制出现了暂时性的失灵，根据非均衡理论，市场调节由价格调节和数量调节共同进行，因此当前的调节主体只能是数量调节，也就是说政府的宏观调控十分重要。通过对结构性非均衡的进一步分析，发现在就单一的房地产市场而言，各种房地产产品、市场的层次上都表现出不同程度的非均衡，所以在宏观调控时应做到细分化，只有这样才能提高宏观调控的效果、维持房地产市场的非均衡稳定运行。根据统计数据的分析结果，认为今后宏观调控的重点在于控制供给，尤其控制非住宅产品的供给。那么在宏观调控时究竟应该掌握什么样的度，才会使房地产市场的运行朝均衡的方向逼近呢?根据模型测算的非均衡度这个指标为我们提供了定量分析的基础，结合宏观调控警戒线模型，可以为确定宏观调控的手段和方法提供参考，通过分析，认为我国房地产市场在宏观调控方面应采取直接调控的方法，即采取行政手段和法律手段来规范市场行为，而我国房地产管理的一些政策和法规为这种类型的宏观调控提供了可能，也就是说当数量调节占主体地位时，政府充当数量调节的主体是注定的事情。
3结语
总的来说，通过运用非均衡理论来分析房地产市场的实际操作，发现我国均衡理论对于暴露市场运行的问题，提供解决问题的途径和方法是十分有效的，它为房地产市场的稳定运行提供了控制和管理的新方法和新思路。
应用统计课程论文篇五
1.现代统计学人才培养目标的转变
应用型大学统计学专业发展要适应社会需求，优良的课程教学是人才培养的关键。传统的统计学专业教学中，专业课程往往由教师通过课堂讲解的方式来进行，教学过于依赖教材，过分重视学生基础知识的掌握，通过闭卷考试的方式考察学生的掌握情况;但是学生“考前突击”的情况十分严重，这种教学模式既没有真正帮助学生理解统计学基础知识，也缺乏对学生实务操作能力的锻炼，导致学生掌握了期望、方差的计算方法，会做各种估计，却不能理解数理统计分析结果的现实意义，不懂得如何应用各种统计信息解决实际经济问题。因此，应用型大学统计学专业应该转变人才培养目标，提高学生解决实际问题的能力。
2.专业性质对实践教学的要求
统计学是一种处理数据的方法，在互联网时代，数据爆炸，海量数据的处理、分析、价值挖掘和辅助决策都依赖统计学原理来解决。现代统计学向着应用性更强和与其他学科交叉的方向发展，掌握统计思想与数据处理方法需要进行必要的实践操作练习。但是长期以来，许多学校开设的应用型统计学专业都缺少实践操作教学环节，或者是实践内容偏少且分散，没有形成系统的实践教学体系，学生没有接受过完整的统计应用流程实践操作训练，导致实践教学质量不高，学生技术能力不强。
二、应用型大学统计学专业实践教学体系创新策略
1.教学方式创新
要积极探索应用型大学统计学专业实践教学的方法创新，针对基础理论知识课，要采取教师精讲配合学生讨论的方式开展教学，并积极应用典型案例进行讲解，实现对学生实际操作能力的培养。教师可以选择合适的案例，领导学生进行理论和实践相结合的统计模拟分析和社会调查实践，利用案例将数理统计理论知识和实践操作方法高度整合，便于学生有意识地通过掌握统计学知识方法来分析实际问题。教师要鼓励学生不要局限于书本知识的学习，而是要关注实际生活，多多查阅图书、报纸、杂志，多看新闻，扩大知识面，形成用统计学方法解决社会问题的思想。教师自身要具备扎实的统计学理论知识，同时，还要不断丰富自身的实践技能，要具有较高的职业技能水平，才能够提高教学质量。
2.实践实训教学创新
实训课内教学内容主要有统计调查方案、问卷设计、统计数据分析等，课外教学可以由学生组成合作社会调查小组，将课堂知识和课外调查充分结合起来进行学习，从而系统锻炼学生统计调查方案设计的能力。教师可以组织学生参与数学建模、统计学建模、统计调查大赛，学校可编制大学生科技创新行动计划，为学生提供更多的实训实习机会，充分调动学生的学习积极性，引导学生在解决实际问题的过程中逐步培养实践操作能力。学校可以组织学生统一开展有关从业认证资格证书的学习与培训，例如，统计从业资格证、会计从业资格证等，提高学生的就业竞争力。
3.加强统计学专业教师在岗实训
专业教师的技能水平对应用型统计学专业人才培养质量有着决定性的影响，因此高校可以鼓励专业教师积极参加统计实践工作，积极接受在岗技能培训;新入职的教师可以参加企业岗位实训，掌握统计学岗位实践技能，实现教师自身的发展。与此同时，学校还可以通过校企合作方式，吸引统计从业人员到学校担任实践指导教师，全面提高专业教师的实践操作能力，为统计学专业人才培养储备足够的师资力量。
实践教学是应用型大学统计专业教学中非常关键的内容，是培养应用型统计人才就业岗位技能的关键环节，高校要积极开展实践教学体系创新，引导学生将统计学方法应用于实际生活中，从而培养综合素质高、专业技能全面的应用型统计专业人才。