時間：2023-07-12 16:27:11
序論：在您撰寫統計學意義時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
1、統計學p值大于0.05表示無差異，小于0.05表示有差異。大于0.05表明與正態分布無差異，故符合正態分布。
2、由于“小概率事件”和假設檢驗的基本思想 “小概率事件”通常指發生的概率小于5%的事件，認為在一次試驗中該事件是幾乎不可能發生的。
3、由此可見X落在（μ-3σ,μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在實際問題中常認為相應的事件是不會發生的，基本上可以把區間（μ-3σ,μ+3σ）看作是隨機變量X實際可能的取值區間，這稱之為正態分布的“3σ”原則。
4、統計學p值>0.05的意義它是進行檢驗決策的另一個依據。
（來源：文章屋網 ）
統計學產生于應用，在應用過程中發展壯大。隨著經濟社會的發展、各學科相互融合趨勢的發展和計算機技術的迅速發展，統計學的應用領域、統計理論與分析方法也將不斷發展，在所有領域展現它的生命力和重要作用。
統計學是一門研究隨機現象，以推斷為特征的方法論科學。她是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數字資料，并以此為依據，對總體特征進行推斷的原理和方法。統計的主要功能是推斷。
（來源：文章屋網 ）
對非數學或者經濟學專業的人士來說,統計學是陌生的;對我國研習法學或者刑事司法的人士來說,統計學更是一門枯燥而且令人望而生畏的學問。但是,統計學是很有用的。客觀世界中有許多令人不解的現象,對這些現象的解答絕大多數不是非“黑”即“白”的,而是處在“黑”“白”之間的“灰色地帶”。要揭示這些“灰色地帶”的規律,非統計學莫屬。由于諸多原因,我國的偵查學教育甚至偵查學研究中都幾乎找不到統計學的身影,這在一定程度上阻礙了偵查學的發展,使偵查學教育長期徘徊在經驗傳授的低水平層次上,使偵查學無法擺脫“技藝”的身份而難以躋身于真正的學問之林。為了使人們認識到統計學在偵查學教育中的必要性,本文從正面討論統計學對偵查學意義的同時,亦從反面分析了統計學缺位給偵查學教育帶來的后果,從而論證了在偵查學教育中開設統計學這一課程的必要性。
一、統計學對偵查學的意義
事實上,在我國,統計學對偵查學的意義遠被低估了,因為我國偵查學者沒有真正認識到統計學能夠為偵查學做些什么,當然也就不知道統計學對偵查學的意義。時至今日,我國偵查學界的研究成果中,能夠找到熟練運用統計學的簡直是鳳毛麟角。偵查學研究者們的知識庫中,能夠找到統計學的更是少之又少。這便是我們沒有認識到統計學對偵查學的意義的有力證據。那么統計學對偵查學有什么意義呢?或者更為直白地說,統計學能為偵查學做些什么呢?
(一)統計學能夠幫助偵查學較為精確地揭示各類犯罪的特點
和犯罪學一樣,偵查學也要研究各種犯罪類型的特點。只不過,二者的研究角度是不同的。犯罪學研究犯罪特點的目的在于預防和改造犯罪人,它反映的是犯罪現象背后深層次的社會根源和心理根源;而偵查學研究犯罪特點的目的在于發現和證明具體的犯罪事件,因此,偵查學中的犯罪特點反映的是犯罪人在具體環境中的行為方式以及這些行為對環境的影響。比如,犯罪人的職業習慣、教育水平、生活方式、社會經濟地位等等因素是犯罪學和偵查學都要關心的問題。然而,犯罪學只關心這些因素的差異是如何導致犯罪人犯罪的,又如何利用這些因素來預防、懲罰和改造犯罪人;而偵查學則要追問這些因素如何通過犯罪現場、犯罪痕跡、犯罪遺留物、目擊證人、被害人等途徑反映出來,又如何通過這些途徑來識別這些因素,從而最終識別犯罪人,建立特定犯罪人和犯罪事件的關聯。當然,應該承認,這些差異在偵查學著作中表現得也不是那么一目了然;但是,無論如何,偵查學是要研究各類犯罪的特點是沒有疑問的。要研究各類犯罪表現出來的行為特點或犯罪行為改變環境表現出來的特點,統計學在其中大有可為。還是拿犯罪人的職業習慣、教育水平、生活方式、社會經濟地位等等因素來說,這些因素在多大程度上能夠通過犯罪現場或者其他途徑反映出來?對此問題,偵查學著作都不同程度地有所解答。但讓人遺憾的是,對這些問題的解答常常不能讓人滿意;因為缺少統計學這一工具,我們無法準確得知犯罪人的這些個人特征在多大程度上決定了犯罪類型、犯罪手法,這些個人特征各自是在多大程度上能夠通過特定途徑表現出來,是否有些因素并不是我們想象的那么重要,是否這些因素之間的關系和作用也要影響具體的犯罪行為本身?我們習慣的方法是通過與偵查實務人員的經驗交流,通過案例的總結,根據個人生活經驗想當然地“反思”,對這些問題進行簡單化處理;到頭來,這些問題的答案在我們的著作中始終是一片混沌。反之,如果我們吸取社會學發展的經驗,對每個因素在犯罪中的反映程度、反映方式,以及因素之間的關系如何影響反映程度、反映方式等問題進行統計分析,對前面提出的這些問題相信會有一個準確的回答,而且還可能會有讓人意外的發現。
(二)統計學能夠幫助偵查學準確評價偵查方法和策略
特定類型的案件的特定偵查方法、策略是什么?這些方法、策略的效度(effectiveness)、效益(efficien-cy)及正當性(justifiableness)如何?隨著時代和社會的變遷,這些方法、策略是否發生了改變?發生了多大改變?這些偵查方法、策略在多大程度上打了法律的球?公眾、其他司法機關、犯罪嫌疑人、偵查機關對有違法嫌疑的方法、策略有多大的容忍度?這些問題在我國偵查學著作中幾乎是沒有答案的,即使有,得出答案的過程也是非常草率的。然而,如果我們應用了統計學這一工具來進行研究,對不同類型的案件就會發現不同的偵查策略和方法,偵查學著作中就再也不會有所有案件的偵查方法大同小異的現象。如果我們對方法、策略在特定類型案件中的效度、效益和正當性進行了統計分析,就會減少偵查實踐中偵查方法、策略的設計與運用的盲目性和隨意性,也會促使偵查學界、訴訟法學界、偵查實務界就某些偵查方法和策略正當性這一問題達成一定程度的共識。應用統計分析的工具,我們就會發現一些偵查方法、策略的效度、效益及正當性的問題都隨著時代和社會的變遷也在發生變化,對變化的程度、導致變化的因素都會有一個全面而準確的認識。總之,統計學可以幫助偵查學較為準確地評價偵查策略。實際上,將統計學應用于偵查策略的研究,在國外已經有了成功的范例,而這一成功范例是由偵查心理學家提供的。訊問策略和技術的評估,是國外偵查心理學家們長期研究的偵查策略問題。在1986年出版的一本偵查訊問手冊中,Inbau等人竭力推薦在訊問中使用“里德訊問技巧(ReidTech-nique)”,這項技巧是由Inbau和Reid二人于1962年提出的,技巧分為九個步驟[1]:直接正面接觸;幫助犯罪嫌人找到借口;對否認和抵賴的操控;平息異議;抓住并維持嫌疑人的注意力;控制嫌疑人的消極情緒;換一種形式提問;使嫌疑人口頭交代犯罪的各個細節;將口頭供述轉化為書面供述。這項“里德訊問技巧”也是無數審訊人員的經驗總結,而且這項技巧一直以來用于培訓美國的審訊人員,而且還一直為一些學者所引用。然而,有的偵查心理學專家對這項技術也有疑問:和強制程度較低的訊問技巧(里德訊問技巧具有較大的強制性)相比,運用里德訊問技術能獲得更多的供述嗎?使用雷德訊問技巧導致的虛假供述所占的比例是多大?[2]這些問題顯然是對里德訊問技巧的評估。而且,很明顯,單純從偵查人員的經驗感知出發,很難對這兩個問題有準確的答案,而且即使有答案,也只是憑個人感覺而得出的想當然的結論。經過偵查心理學專家們的研究發現,即使是犯罪嫌疑人在沒有犯罪的情況下,犯罪嫌疑人都有可能說自己有罪,冰島和北愛爾蘭的研究分別顯示20%和22%的犯罪嫌疑人都會如此[3];而Leo等人認為訊問成功的策略以及在訊問中成功使用的幾率如下[4]:訴諸犯罪嫌疑人的道德良心(97%);發現犯罪嫌疑人供述的矛盾(91%);“夸獎”(91%);為犯罪行為提供倫理和心理上的“正當”理由(90%)。從冰島、北愛爾蘭以及Leo的研究成果來看,這些研究成果都對“里德訊問技巧”提出的疑問進行了間接回答。而且,從上可以看出,對這些疑問的回答,依靠了統計學這一工具。可見,對偵查方法、策略的評估研究是應當應用統計學的,而如果引入統計學這一工具,將把我國偵查學中偵查方法、策略的研究引入一個嶄新的階段。#p#分頁標題#e#
(三)統計學能夠為偵查學建立證據的科學評估體系
目前,我國的偵查實踐中,對證據的評估完全是一種“跟著感覺走”的狀態,規范性和科學性很低。之所以如此,是因為我國的偵查學沒有為偵查實踐提供一個科學的證據評估體系。到目前為止,我國的偵查學著作描述的多是對證據資格而非證明力的評估,對證明力也多是定性評估而非定量評估。然而,在偵查實踐中,證據資格評估和證明力評估是同等重要的;定性評估雖然不可少,但定量評估更有說服力。然而,要在偵查學中建立一個能夠定量評估證據證明力的方法體系,是離不開統計學的。在偵查中評估證據的證明力,要同時考慮肯定、否定兩個方面的情況。單純考慮某一證據可以確證或者可以否證某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,都是不科學的。客觀地說,任何一個證據對某一犯罪事件或者犯罪事件中的某一要素,既有確證能力又有否證能力,只是能力的強弱不同而已。而且,犯罪嫌疑人沒有最后定罪之前,證據對犯罪事件的確證和否證都實際上是一種假設。是否要選取某一證據,就要將證據對犯罪事件的確證假說和否證假說進行一番量化對比,然后根據量化標準來選取證據。根據這一思想,我們將證據標記為E,證據的確證假設標記為Hp,證據的否證假設記為Hd;那么,證據支持確證假設的概率可以表示為p(E|Hp),而證據支持否證假設的概率可以表示為p(E|Hd)。而要比較這兩個概率的大小,同時用于決定是否選取證據,則要引入一個概念,即概率比(LikelihoodRatio,LR)。這個概率比等于證據支持確證假設概率p(E|Hp)除以證據支持否證假設概率p(E|Hd):LR=p(E|Hd)[5]可見,若證據支持確證假設的概率越大,則概率比值越大;若證據支持否證假設概率的概率越大,則概率比值越小。假如,經統計分析發現,犯罪現場找到的某一枚彈頭由某一槍支發射的概率為80%,而并非由這一槍支發射的概率為10%,則兩個概率的比值為LR=80%/10%=8。那么,這個概率比值要達到多大才能作為證據呢?經過研究發現,可以將這些比值用自然語言劃定等級,用于幫助選取或者排除證據。表1列出了與LR等值的自然語言。當然,偵查實踐中遠比這上面的情況復雜得多:首先,證據可能會很多,其次,證據的兩個概率值不易獲得。對于證據很多的問題,是可以解決的,只需將前面的LR公式推廣就行了(由于推廣的過程有些繁瑣,茲不贅述);對于證據的兩個概率值的問題,誠然,并非所有證據的概率都容易量化,但可以肯定的是,偵查實踐中有相當一部分證據的概率值是可以量化的。所以,這一評估證據的方法體系,可以應用到偵查學中去,當然這一方法的實質還是統計學。其實,類似的方法早已在國外的法庭科學實踐中運用了。總之,在偵查學中,統計學是可以大有作為的,但是我國偵查學研究者中具有統計學知識背景的人卻少之又少,導致偵查學研究很少運用統計學。之所以如此,很大成程度上是由我國偵查學教育中統計學缺位造成的。
二、統計學課程缺位給偵查學教育帶來的后果
據Robertson和Fields二人于1986年對美國大學刑事司法專業開設統計學課程的調查顯示,絕大多數四年制本科刑事司法專業都必修統計學這一門課程[7]。這還只是1986年調查顯示的結果,現在開設統計學的范圍應該更加廣泛了。而相反,只要了解一下國內數十所警察、政法院校偵查專業教學課程的設置情況,我們就會發現,偵查專業的教學計劃中是沒有統計學這一門課程的。那么,統計學課程在偵查學教學中的缺位,到底帶來了什么不良后果呢?
(一)使偵查專業人才的知識結構很不合理
偵查實踐是一項復雜的社會實踐,偵查人員需要有廣泛的人文、社會、自然科學知識,還需要有豐富的生活經驗,才能勝任現代社會的犯罪偵查工作。因此,偵查學教育應該堅持通識教育的理念,在通識教育理念的指導下,偵查專業課程的設置應當堅持科技與人文并重、理論與實務并重的格局。然而,實際情況是,不管是警察院校還是政法院校的偵查學專業,其課程設置以人文學科為主,缺少科學技術學科;并且,偵查學教育長期重實踐、重應用,因此偵查課程設置也是重實務、輕理論。在這種課程設置的框架之下,是沒有統計學這一課程的,似乎也不需要有這門課程。然而,由于沒有設置統計學這一工具,使偵查專業人才的知識結構表現出不合理的特點:人文學科知識比重大而科學技術學科比重小;實務經驗比重大而理論比重小。因為,只有開設了統計學這門課程,現代自然科學技術才容易為偵查學專業的學生所接受;之所以如此,是因為現代科學技術都必須要運用統計學這一工具,而如果沒有這一工具,學生對任何自然科學技術都不可能深入學習、研究下去;這樣一來,在偵查學專業中培養學生的科學素養將成為空談。此外,由于缺少統計學知識,學生便缺少了一項研究社會的工具,對偵查實踐這一社會現象的認識只能停留于偵查實務人士的工作經驗總結這一水平上,根本無法利用現代社會科學的研究工具,從而展開有計劃、有條理的、系統的偵查學理論探索;這樣的結果便是,實務經驗的價值被無限拔高,而理論思考和探索的價值被無限貶低。這一切都是因為沒有培養偵查學專業的學生的科學精神所造成的,而科學精神的培養,少了統計學是不可能的。此外,由于缺少統計學的訓練,在偵查實踐中,偵查專業人員常常不知道利用統計學工具來分析偵查實踐中的問題,也不知道使用統計學工具來對具體案件中的證據進行科學評估。
(二)使偵查學研究長期處于“缺少問題”的狀態
科學哲學認為,科學探索開始于問題。[8]也就是說,科學的發展是因為人們對自然、社會等等現象有疑問,而又有力圖解決疑問的強烈沖動,因而才有人花費無數的精力、財力和時間來進行科學探索。可見,提出問題在科學中的地位是無比重要的,而科學研究中最重要的意識就是問題意識;而如果有無數的問題需要某一門科學解決,那么這門科學將獲得無窮的發展動力,這門科學的發展前途將無限寬廣。我國的偵查學研究卻處于“缺少問題”的狀態。我們經常可以聽見從事偵查學研究的人士感嘆:偵查學的問題太少了!事實真的是這樣嗎?不是的,實際情況完全相反。且不說偵查學的概念體系需要厘清,學科體系需要完善,基礎理論需要完善和深化;就偵查實踐來說,亦有無窮無盡的問題需要偵查學研究者去研究、去解決。然而,人們為什么要感嘆偵查學“缺少問題”呢?道理很簡單,缺少發現問題的工具,而統計學則是一個發現問題的工具。偵查實務人士最關心的是具體工作目標怎么達成,如何清除阻礙工作目標實現的因素。對這些問題,偵查學界常常沒有一個好的答案,其原因在于沒有從這些表面問題看到更深入的問題,當然不會有好的答案。而要從表面問題看到更深刻的問題,沒有統計學這一工具是不行的;因為統計學可以將十分龐雜的社會調查資料進行深入分析和解釋,“統計學能使我們從資料中發現行為模式、設計有效的研究計劃、對大量信息進行簡化描述”。[9]然而,我們的偵查學教學計劃中卻沒有統計學這門課程,而這樣培養出來的偵查學研究者當然也沒有統計學知識,那么在研究中當然也就無法應用這一研究工具;因此,我國當今的偵查學研究者除了只能進行一下概念上的分析、觀念上的推演外,只能充當偵查實務人員的傳聲筒,根本無法對偵查這一社會現象進行科學、獨立的研究;這樣一來,偵查學研究怎么會有“問題”呢?沒有“問題”的科學是沒有前途的科學,我國的偵查學要找到自己的“問題”,得利用統計學。而偵查學要利用統計學,則需要有懂統計學的研究者,而懂統計學的偵查學研究者則絕大多數來自于學過統計學課程的學生。因此,在偵查學教育中開設統計學課程可以造就懂統計學的偵查學研究者,可以幫助偵查學找到“問題”,從而推動偵查學的發展。#p#分頁標題#e#
(三)使我國偵查學研究者長期無法與國外同行進行有效對話
托馬斯•庫恩(ThomasKuhn)在《科學革命的結構》一書中提出了科學研究的范式這一概念,他指出“‘范式’就是彼此糾纏的、復雜的理論信念和方法信念體系,它指導人們(在科學研究中)進行選擇、評估、批評”。[10]同樣,偵查學也有研究范式。我國偵查學的研究范式是借助自然語言對現象的描述進行觀念推演,而推演的過程和結論缺乏精度。而國外的同行進行的刑事司法研究(包括偵查學在內),深受西方社會科學范式轉換的影響(從單純觀念推演轉換到觀念推演與定量研究并重),一定程度實現了定量化研究。這主要體現在研究中大量利用統計學工具來獲取、分析、解釋資料。現在,國外的刑事司法學者(其中包括偵查學研究者)出版的論文、著作已經達到了這樣一種程度,即“大多數公開發表的研究實際上都是定量化了的,而且還要求用統計學方法分析資料”;[11]而查閱包括犯罪偵查在內的刑事司法文獻的學人會遇到這樣一種情況,即“如果不怎么熟悉統計學,就幾乎不可能讀懂絕大多數公開發表的刑事司法文獻和社會科學文獻”。[12]然而,不熟悉統計學,正是我國偵查學研究者的“軟肋”。于是,我國偵查學研究者與國外同行之間的對話出現了這樣的局面:國外同行不習慣我們的研究范式,認為我們的研究缺乏科學方法和科學依據;而國內學者只能知道國外同行對偵查實踐中某一問題的研究結論,根本無能力對研究方法進行評估。這樣一來,我國的偵查學研究無法介紹給國外同行;同時,我們也只能被動接受國外同行的研究結論,結論是對是錯,根本無力進行評估。顯然,這是一個讓人無奈的對話過程。這樣的對話并沒有使雙方真正了解對方,是一種無效的對話。而這一切很大程度上是由我國偵查學研究者沒有受過統計學訓練所造成的,其根本原因同樣可以追溯到偵查學教育中統計學的缺位。
【關鍵詞】統計學；財務管理；財務能力分析
統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化的分析、總結，并進而進行推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。它被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。由于統計學不僅運用了數學知識而且也涉及到許多其他專業的只是，因此統計學被應用到了許多學科的各個領域。隨著統計學的發展，統計學作為一種有力的分析工具逐漸被應用于各個領域，財務管理在公司運行中一直承擔著重要的角色，而且財務管理涉及到許多數據，作為分析數據的工具，統計學必然要運用于財務管理。
一、統計學在財務管理學習中的應用
（一）利用概率分布圖進行數據分析
在財務管理中分析數據時有時需要做概率分布圖，如通過收益率概率分布圖可以得到各種可能結果的收益率，進而進行更好的財務決策，風險相同的情況下選擇收益較高的方案。概率分布圖越集中、越尖，那么預期值與實際結果接近的可能性越大，背離預期收益的可能性越小。由此，概率分布越集中，股票對應的風險越小。
（二）預測企業的收益率
通過企業以往的相關數據，建立模型，可以預測企業未來的收益率，因此便可以幫助企業更好地投資或者選擇經營方案。
（三）通過計算標準差和變異系數來判斷
數據的精確度利用標準差這一度量概率分布密度的指標來準確度量數據的精確性，標準差反映的是樣本內的個體的離散程度，通常作為判斷分布程度的指標，標準差是方差的平方根，在企業進行投資的過程中，需要根據標準差的大小來判斷收益的穩定性，一般情況下，標準差越大，代表企業的回報穩定性越差，投資該項目的風險越高，相反，標準差數值越小，表明企業投資該項目的回報穩定性越好，投資該項目的風險越低。同樣標準差也可以用于企業資本結構分析，基金股票分析等。然而，有時候進行比較的兩組數據的參考標準相差過大或者測量尺度相差太大，此時運用標準差進行比較便沒有太大意義，誤差會很大，因此需要用變異系數，所謂變異系數是指用原始數據的標準差除以原始數據的平均數，得到的數值，用變異系數進行比較可以排除標準或者參考性不一致的特點，反映數據離散程度的絕對值，其數據大小不僅受變量值離散程度的影響，而且還受變量值平均水平大小的影響。變異系數可以同時反映收益和風險，因此，故在處理兩個或多個具有顯著不同預期收益的投資項目時，他是一個更好的風險度量指數。
（四）在財務能力分析中的應用
1.償債能力分析
企業償債能力就是指企業償還賬務的能力，企業償還債務能力的高低直接可以體現企業的財務風險的大小。按債務償還期限的長短，又將其分為短期償債能力與長期償債能力。短期償債能力通常設置以下指標：流動比率；速動或酸性測驗比率；現金比率。長期償債能力指標有：已獲利息倍數；資產負債率；產權比率；有形凈值債務率。
2.盈利能力分析
盈利能力分析是指企業獲取營利或者利潤的能力，以及對經營成果分配的能力，企業盈利能力的高低直接體現了企業的財務結構和經營成果，盈利能力好的企業具有更優良的財務結構和經營能力。企業盈利能力高意味著企業的經營與規模就會有更好的發展。一般企業盈利能力指標有：銷售利潤率；成本費用利潤率；資產總額利潤率；資本金利潤率；權益利潤率。股票上市公司除上述指標外，還可借助以下指標：每股盈余；每股股利；市盈率；股東權益報酬率；股利支付率；留存盈利比率。
3.資產運用效率分析
資產運用效率是指企業對自身資產的運用能力，良好的資產運用效率可以使企業的現金流和長期資本得到良好的循環和回報，資產運用效率體現的是企業的利潤獲取能力，資產運用效率越高表明企業的資產周轉速度和質量越高，獲取利潤的能力越大，反之，企業的利潤也就越低。資產運用效率指標有：存貨周轉率；應收帳款周轉率；流動資產周轉率；固定資產周轉率；總資產周轉率。
4.綜合財務能力分析
綜合財務能力分析是結合企業各項財務狀況和經營成果的總體的變化趨勢進行綜合分析，得出企業整體的財務狀況，上述的三個指標只是從某一方面來判斷企業的財務狀況而綜合財務分析是進行的整體的全面的系統的分析，具有更高的參考價值。綜合財務能力分析的指標有杜邦模型中的權益報酬率和計分綜合分析法的實際得分。以上企業財務能力分析指標的計算和分析都離不開統計學的相關知識和工具。
二、在財務管理學習中如何更好地學習統計學
（一）重視統計學的學習
由于財務管理專業的學生對于統計學的認識程度不夠，無法深刻認識到統計學在財務管理學習中的重要性以及掌握好統計學的方法論對于財務管理數據處理的便利性，大家只是普遍認為統計學是統計學專業應該掌握的知識，因此大家往往不會認真去學習統計學，而且財經類學院開設的統計學課程往往只是把統計學比較簡單的只是或者與財務管理比較相關的知識介紹給大家，往往學習程度太淺。因此，為了提高學生的統計學知識，更好地學習財務管理，必須強調統計學專業的重要性，把統計學重視起來，才能更好地在財務管理學習中運用好統計學，在企業財務分析中，運用好各種指標。
（二）將統計學與財務管理更好地融合起來
長期以來，財經類開設的統計學課程主要是介紹統計學的基本原理和基本方法，以，統計整理，統計調查，統計指教，綜合指標，時間序列，抽樣推斷，相關分析等社會經濟統計學內容為主，與財經類學科的專業知識聯系不夠，而且大多數情況下，只是選擇性地講解一部分知識，原理性的內容有時候并不會去介紹或者學習。如此以來，便不能把統計學只是學好，只是學個皮毛。統計學只是介紹一種方法，如何將這種方法運用到財務管理中，需要將統計學的方法論與具體的實例或者案例相結合，如此以來便能更好地理解統計學與財務管理的內容，既能學會處理數據的方法，又能更好地理解財務狀況。如用資產負債表和利潤表中的數據項目等各種指標來學習了解綜合指標；銷售預測和資金需求量的預測可以作為介紹學習動態數列的趨勢預測法的案例；結合投資決策的實例來學習了解標志變異指標。結合財務管理專業的背景，通過分析和解決財務問題的實例，既能加深對財務管理理論知識的理解，又能提高利用統計學只是進行財務問題分析的實際操作能力。
【參考文獻】
[1]蔣惠鳳.財務管理專業統計學教學模式研究[J].新課程(教育學術),2011,07:175-176.
[2]秦紅霞.統計學對財務管理學習的影響[J].統計與管理,2014,07:8-9.
[3]劉杰.企業財務部門統計學調查工作管理研究[J].現代經濟信息,2014,22:28.
【關鍵詞】概率論 描述統計 推斷統計 統計思想
一、概率論引入統計學的意義
（一）方法的突破
統計學研究對象的拓展。引入概率論后統計學研究對象的拓展表現在外延與內涵兩方面。外延上，導源賭博問題研究的概率論以隨機性現象為主要研究對象，它的應用將統計學思想方法帶到自然科學領域，甚至用于研究人類心理活動、思維現象，拓展了原來始于社會經濟現象研究的統計學的研究對象。另外，聯姻前統計學對現象的描述、分析只能止于其確定性方面，有概率論新工具后，其不確定性方面也能描述分析，拓展了作為統計學對象的社會經濟現象的數量信息內涵。研究對象的拓展，使得在此基礎上統計學成了一門具有通用性的定量分析工具。
統計學研究方法的進階。概率論聯姻“統計”的突出意義表現在方法上—由描述走向推斷。“描述統計”（包括數據的收集、整理、顯示和分析）主要是通過圖表形式對所收集的數據進行加工處理和顯示，進而綜合、概括和分析得出反映客觀現象規律的數量特征；“推斷統計”則是在對樣本數據進行描述的基礎上對統計總體的未知數量特征作出以概率形式表達的推斷。聯姻之前的古典統計學主要就是初級的“描述統計”（簡單的計量、分組、圖表、推算等），現代統計學則以“推斷統計”為其核心內容。這里“描述”與“推斷”的劃分一方面反映統計方法發展的兩個階段，另外也反映應用統計方法探索客觀事物數量規律的不同過程。“描述”是基礎，“推斷”是主要內容。
推斷統計的現實性意義。統計學從描述發展到推斷，反映統計學發展的巨大成就，也是統計學成熟的重要標志。一方面，它是重要的認識工具。正是由于有了“推斷”，科學借助統計這一定量分析工具取得了巨大成就。象著名的基因論就借助推斷統計方法而得。
（二）思想的騰飛
矩：統計學早期便有“平均”即一般代表值的思想，認識事物數量方面的一般性。引入概率論后，“平均”引申到“期望”，描述隨機變量的集中趨勢。與“平均”相對應，有對數據偏離“一般”程度的描述即“變異”，認識事物數量方面的差異。引入概率論后其內涵擴充到對隨機變量離散程度的描述。“矩”源于力學研究，均數、方差同重心和轉動力矩之間的類似促使統計上用“矩”來描述數據特征。其概念涵蓋前述的幾個參數，并擴充到多階、多維隨機變量特征的描述。“矩”體現了統計“求同察異”的思想，即在了解差異的同時認識事物的同質性。
估計：估計是據樣本數據對總體參數所作出的“猜想”’其實質是一種類比，將對已知事物的認識拓廣到更大范圍。實際上有一個假定即樣本、總體的同質性（同分布）。由于樣本的隨機性使得估計帶有不確定性，便給出“區間”來對其描述。
檢驗：檢驗即先對總體特征作出一種假設，然后根據樣本信息對這一假設的支持程度作出描述（假設正確性的判斷），主要運用反證法、小概率原則等思想。檢驗與估計構成統計推斷內容的兩面，鑒于思維上推與證的不同而分別提出。
擬合：擬合就是對現象之間的聯系、發展規律、變化趨勢給予定量描述，是對事物間關系表現的一種抽象。也就是以一定的模型來反映現象及現象間的聯系的發展變化，表現出聯系的顯性方面而抽象掉非顯性方面。
相關：相關是客觀事物普遍聯系的哲學思想在統計上的具體化。統計所研究的對象之間往往表現出相隨共變或相隨共現的情況，相關便是對現象間這種聯系的數量表現的描述、分析。通過對比關聯現象變化的方向與程度，來研究它們之間是否有聯系、聯系的緊密程度和形式。
慣性：哲學上，客觀現象都是有規律的辯證發展運動過程。任何運動都具有慣性，這種慣性表現為系統的動態性即記憶性。它反映現象未來行為與過去的行為有關這樣一種動態思想，是“動態相關”，也是預測的思想基礎，反映現象本身及現象之間關系發展、變化的規律性。
二、概率論引入統計學的啟發
概率論引入統計學，使統計學思想方法有了質的飛躍，并成為統計學堅實的理論基礎。這也給我們啟發：統計學必須與時俱進，順應時代而發展，不斷完善方法體系，與其它定量分析工具、計算技術及其應用領域科學結合融會。
研究對象泛化：統計學是定量分析工具，首先便表現在對所研究的對象（社會經濟現象、自然現象、精神思維等）的定量描述上（對象信息數據化），然后再做定量分析。最初統計學只能局限于現象數量信息做確定性的數量描述、分析，引入概率論之后，對研究對象便可以做隨機性描述、分析。而實際工作中有時還必須對定性的、模糊的、混沌的甚至突變的等研究對象做定量的描述與分析，概率論便會有所局限，必須引入新的工具。比如引入模糊數學，對模糊性現象做定量描述分析；引入灰色理論，形成灰色統計思想等等。
電子技術發展：科技特別是計算機技術的發展使數據處理的手段得到提升，并對統計提出了新挑戰。電腦、網絡的出現一方面使統計學的研究對象（總體）成了一個結構復雜的系統，另一方面對數據的分析處理變成了算法。同時在我們面對的數量信息超大量化后，統計的“收集、分析數據”的任務、統計推斷意義也就必然發生變化，等等。這一切都要求統計必須與計算機及其它科學聯姻，如人工智能、神經網絡理論等。
應用領域擴張：現代統計學是一多層次多門類的學科，幾乎所有的科研都要借助這一定量分析工具。應用領域的不同，對這一工具的要求必然不盡相同。比如生物統計、保險統計與統計地理學在基礎性方法一致的基礎上各有與其相聯系的實質性科學的特點。現代統計方法（包括概率論的成長、壯大）很大程度上來自一些實質性科研活動，這也就要求我們堅持以概率論等數理工具為基礎的前提下緊密聯系應用領域的實質性科學。
總之，統計學是一門生命力強大的科學，也是一門與時俱進的科學。順應時代要求，不斷借鑒其它方法科學，豐富統計方法，拓展應用領域。
其中體育應用學的任務規律意義為：
1、有助于提高閱讀、理解體育科技資料的能力;
2、有助于培養科學研究能力，提高科研水平;
Abstract: The economic talent cultivation can not be separated from the statistics education, and also can not be separated from teachers with high-quality and super practical ability. Aiming at the problems of statistical faculty, this paper tried to make shallow recommendations to strengthen the social practice ability of statistics teachers, and hoped that the statistics teachers can strengthen the social practice, so that achieve the perfect combination of theory and practice, and do statistics teaching better.
關鍵詞： 統計教師；社會實踐；提高能力
Key words: statistical teachers；social practice；improve the capacity
中圖分類號：G525 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）21-0242-02
0 引言
統計教育與社會實踐相結合是統計現代化教育的基本特征之一。隨著傳統的、封閉的教學方式的改變，統計課已經由原來的單一的課堂教學轉變為案例教學、社會調查、專業實習等形式多樣的教學與實踐的有機結合。隨著教學體制的深化與改革，教學內容及教學方法的多樣化，對統計教師提出了更高的要求：不但要求教師能在講臺上傳授書本知識，又要求教師有牢固的專業知識和豐富的社會實踐經驗。只有同時具備這兩項條件，才是當今合格的統計教師。
1 目前高校統計教師存在的問題
1.1 知識老化 現如今，知識經濟時代，經濟發展速度如此之快，社會實踐中的統計也發生了巨大的變化，但是，教材依舊沒有太大的更新，非常需要有大批的具有理論知識又有一線的實踐經驗的教師對現行的統計教材的內容推陳出新，使得統計教材既有豐富的理論知識，又有實用的實際操作技能。現在，有部分教師具有相當高的學歷，但是沒有實踐經驗，他們從大學課堂到講臺，缺乏對相應學科的動向的深入了解，拿不出貼近實際的案例和觀點來更新教學內容。還有部分老教師，不學習新的知識技能，用十年前的授課內容與方法對十年后的學生進行著教學工作。
1.2 教學方法陳舊 由于缺少社會實踐活動，教師表現出來的現象就是：從書本到書本的“注入式”的教學方法還在統計課堂上大量使用，而缺乏“啟發式”的教學方法。案例教學也是從書本到書本，沒有創新，沒有變化。老套、陳舊的教學方法帶來的是死氣沉沉的課堂氣氛，學生們不愛學，覺得沒有用處，沒有樂趣。教學方法的陳舊大大傷害了學生們學習統計學的積極性。
1.3 統計教師缺少社會實踐能力 我這里的實踐能力指的是實際解決企業決策統計分析等能力，并非單純指用軟件計算幾個例題。相比會計專業的老師而言，很多會計教師都在外面兼職，把理論與實踐相結合，會計教師自己實踐經驗非常豐富，也會產生良好的教學效果。但統計老師在這方面相對較差，似乎只講課的多，具體在實踐中怎么做，可以做什么，連統計教師自己都不知道。很多的時候會覺得自己的講課有點紙上談兵。學生有的可能不愿意學習，這其中也有一部分老師的責任。
1.4 教師的社會實踐往往存在著走形式、混經歷的缺陷 現如今，各高校非常注重教師的社會實踐能力的培養，往往派教師前往企業實習實訓。基于財務統計的特殊性，即：首先財務統計工作不同于其他的工作，他們需要熟練的人長期連續的工作，才能保證對單位的深入了解和對單位數據的更深層次的解讀，需要與相關的工商、稅務部門進行接觸與交流，在與稅務工商部門的工作交流中不允許出現任何一點點錯誤，否則企業就會遭受處罰，新人上路都需要時間的，所以，企業怕新手，那是“傷不起”的啊，也就是直接花錢買傷害。而且單位領導需要對工作者的人品和工作能力都要充分的了解，生怕單位的統計數據的不正確，會對決策者研判未來形勢產生致命的打擊。因此，企業并不真正歡迎的短時間下基層的教師。只有企業了解你的人品、能力等，覺得你能勝任時，才逐漸把相關的企業的數據資料交給你，逐漸放手讓你去做。這個過程最快需要一至兩個月，因為統計核算的周期最短是一個月。這個時間恰恰就是教師實訓的最長期限。假如企業覺得你的能力不能勝任時，也就安排你做些表面的很膚淺的工作，這對教師并沒有太大的提高，且教師在企業實踐沒有定量的考核，只要混夠了時間，實習單位在《教師實踐表》上蓋個公章，回去就算實習完畢。
