写心得体会可以让我更加明确自己的目标，心得体会是我们成长道路上的重要指南，帮助我们更好地规划未来的目标和计划，小编今天就为您带来了统计的心得体会优秀8篇，相信一定会对你有所帮助。
现在已经是工作的第二个月了，最基本的流程都已经熟悉了，差不多已经适应了朝九晚五上班的习惯。在领导和同事的耐心帮助下，我学习到了很多实用的、有价值的东西，在积累了一些实际工作经验的同时也更深刻的理解到了统计理论知识体系，为今后的学习奠定了坚实基础。
这个月的实习可以说比上个月要顺利得多，最起码基本的工作自己都可以解决。但有时也会因为马虎而导致整个工作无效，只有从头重新开始。所以说，统计必须认真、细心、严谨，还得虚心请教。在实习期间，我阅读了大量关于统计方面的书籍，比如统计专业论文什么的，充实了自己的理论知识，受益匪浅，还了解统计学会工作的大致流程。
在工作闲暇之余，我还会帮助会计、出纳做一些简单的工作，就是装订一些凭证、整理一下原始凭证等。因为这些工作是我在学校里都接触过的，所以做起来会比较容易，他们也很放心。
统计要求我们必须熟练地使用excel，这会对我们的工作有很大的帮助。理论与实际相结合，统计调查，收集数据，正确计算，反馈信息，改进现有的不足、继续当前的优势。
这次的实习真的让我学到了很多课本和学校里学不到的知识，让我更加很好的认识了社会。为以后的工作和学习积累了宝贵的经验。从工作中我所得到和领悟的也很多。这可以说对我以后的人生旅途都有很大的影响和帮助，也算我人生的一次不小的转折点和跨越。所以自己也更加的珍惜这个难能可贵的机会。
作为民航安全统计课程教师，为系统提高统计软件操作水平和教学水平，以及科研工作的能力，本人参加20xx年8月20日至8月24日的spss应用与统计分析高级培训，此次培训共有国内高校统计分析相关课程主讲教师百余位参加。
一、培训内容
本次培训通过行业内资深专家的专题讲解、实例演示、答疑讨论等多种形式完成，具体内容为：
1.spss介绍;
2.描述性统计分析及统计绘图;
3.基本数据分析与探索;
4.线性回归分析;
5.二分类因变量logistic回归分析;
6.多分类因变量logit/probit回归分析;
7.定序因变量logit/probit回归分析;
8.计数因变量poisson/负二项回归;
9.生存分析/事件史分析;
10.追踪测量与固定/随机效应模型;
11.分层模型/混合效应模型;
12.实证研究论文撰写。
二、参训心得
1.通过此次统计学培训，本人掌握了最新的统计应用的前沿，开拓了视野，对spss统计软件的使用有了更为深入的了解。
2.通过此次统计学培训，本人掌握了高级统计分析的方法和原理，并通过实际问题的统计建模，掌握了统计学研究方法以及如何用软件实现，提高应用能力。
3.统计分析是一门应用性很强的课程，对于经济管理专业的学生来说，统计分析的重要性不仅体现在本科阶段毕业设计的完成上，继续深造学生的科学研究能力上，也体现在在今后工作中应用到数据收集、数据分析以及统计软件的使用等方面。但现阶段，本人主讲的统计课程按照教学大纲的要求涉及软件应用的部分相对较少，许多学生在课程结束后仍不能应用统计分析解决实际问题。通过此次培训，提高了本人的统计软件应用能力，有利于今后的'教学工作和毕业设计指导工作。
4.在培训中学习到了新的教学方法，在与其他高校老师的交流中了解到了其他大学学生在统计学习中的问题，学习到了相关教学经验，收获很多。
通过这次培训，本人丰富了统计学知识，掌握了先进的方法，对今后民航安全统计课程的教学大有益处。在此感谢学院提供的宝贵学习机会。
为期一个星期的plc实训已经结束。在这周里，我要完成有传统电气控制和plc电气控制实训两个实训过程。电气控制有五个项目(至少完成3项)：机床工作台正、反转自动往返控制、十字路口红绿灯控制、plc自动喷泉控制系统等。王永华老师跟我们讲完项目控制要求、项目任务和一些元件使用后，就让我们开始着手接线，而老师就在一旁指导我们。
在实训的过程中，虽然本次课程设计是要求自己独立完成，但是还是脱离不了集体的力量，通过实训让我学会虚心求教，细心体察，大胆实践。任何能力都是在实践中积累起来的，都会有一个从不会到会，从不熟练到熟练的过程，人常说“生活是最好的老师”就是说只有在生活实践中不断磨练，才能提高独立思考和解决问题的能力;同时也培养了自己优良的学风、高尚的人生、团结和合作的精神;学会了勤奋、求实的学习态度。
求实就是脚踏实地，求真务实，谦虚谨慎、介骄介躁、对知识的掌握要弄通弄懂，对技术的掌握要严守规范、严谨细致、精益求精。一个人的力量是有限的，团结合作的力量是无穷的，通过对各个项目的加工让我明白：一粒沙虽小，但无数粒却能汇成无限的沙漠;水滴虽小，却你汇成辽阔的海洋;你的一个思想、一个方法，他的一个思想和方法，相互交流互换就有了两个思想和方法，当今社会竞争日益激烈，而我们现在就应该学会与他人合作。
通过这次实训使我明白了视讯的意义：
1.学生理论和实践相结合的理念得到深化。通过实训，学生可以了解社会上需要什么 样的人才，自己需要怎样努力才符合社会和时代发展的需要。
2.通过实训工作，全面认知所从事行业、岗位需要具备什么才能，自己做得怎样，是否符合自己的兴趣。如果符合，自己将从哪几方面努力。为自己将来的职业生涯规划作好承前启后的准备。如不符合，分析原因，是否可以通过实践改变，慢慢培养兴趣，如实在失之甚远，可以通过此次实训收获其他方面的所得，
3.通过一系列的工作流程和工作内容性质的认识，联系自己专业，是否用上了自己的专业知识。通过这次实训，本人感觉自己基本上用到了学校里学到的知识。
4.通过实训，可以全面了解自己解决问题的能力，自己的性格之中有那些需要改进的地方，知道自己适合什么行业发展。怎样培养独立办事和团体协作的能力，做到二者的辩证统一，以便适应今后工作的需要。
在实训过程中，我们也收获了快乐、与同学的快乐、与老师的快乐。因为每当自己或自己和同学完成了一个项目时，或多或少有些欣慰，会感到开心，休息时和老师的交流也是一种快乐。虽然四周实训不是很长时间，但对我今后的学习有很大帮助。这只是起点，终点离我们还有一定的距离，所以还是需要我们继续努力去走以后的路。而我们要把握好每一次的机会，错过了就再也找不回来了。
在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。
期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。
因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。
总论和统计数据的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样估计。但是个人觉得《抽样估计的行文并不像假设检验》那么好理解。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样估计来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的`方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。
时间序列分析在我看来是和我的专业---会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。
这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。
统计学原理包括：统计学的研究对象和方法、统计学的基本范畴、统计组织和管理、统计调查的意义和种类、统计调查方案、统计调查方法、统计整理的意义和内容、统计分组、统计分布、统计表、总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、综合指标的应用、抽样推断的意义和内容、抽样误差、抽样估计的方法、抽样组织的设计、假设检验的意义与假设命题、假设检验方法、符合检验与秩和检验、相关的意义和种类、相关图表和相关系数、回归分析、指数的意义和种类、综合指数和平均指数、因素分析、指数数列。
统计学是在统计实践的基础上，自17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门社会学科。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
知识的价值是使人变得聪明，智慧，有能力。人类正在进入信息社会，面临着一个所谓“信息爆炸”的时代。信息的一种最常见的形式就是数据。现代的人们在工作和生活中，不时地要从这大量的、杂然纷陈的数据中发掘出事物的规律，作出正确的判断，以决定合适的行动方针。可以说，这方面的能力如何，实在是衡量一个人聪明与否的一个极为重要的外现指标。“仙人持玉尺，度君多少才”。要准确无误地测出一个人有多聪明，恐非仙人莫办。可惜红尘十丈，何处去找那手持玉尺的仙人但处事是否得宜，是有客观检验的。古人说与其载之空言，不如见之于行事之深切著明。而统计学，正是这样一种通过分析数据而达致尽可能正确的结论的技术。掌握了它，就可以使你在工作和生活中少犯错误，赢得主动。也就是说，使你变得更聪明了。
统计学不仅仅限与学术上的研究，他对于国家发展，经济，政治，自然等等都有它独特的作业。统计学的应用是是分广泛的。
统计的力量在于无处不在的应用性。无论人们从事什么工作，都有可能遇到下列问题：如何搜集有价值的资料？如何组织、解释所搜集的资料？如何分析并给适当的推论？以及推论的可信度有多高？这些便都是统计学应用的主要范畴。这其中当然包括资料从搜集、分析到推论的整个过程中所须具备的知识。诸如市场调查、工业产品质量控制、农产品品质的改良试验、医学的临床试验等等，都是我们必须运用统计学理论的常见例子。
首先，统计学作为应用性很强的科学，其生命力和发展动力，在于它与实用学科的密切联系，割断了这种联系，统计学就会变成无源之水，无本之木，产生不出有意义的问题和方法。因此，统计学与其他学科和领域所形成的边缘和交叉性质的学科也特别多，如工业统计学，农业统计学，物理统计学、生物统计学，医药统计学，人口统计学、空间统计学，等等。其次，统计学研究的处理数据的方法，在我们这个信息化的时代，无论是在自然科学领域、社会科学领域还是在工程技术中，都发挥着重要的作用。如果没有统计，大量杂乱无章的数据，将无法显示其内涵的有用的信息。金子将掩埋在沙砾之中。
在自然科学研究中大量运用统计方法。例如，实验中研究某种实验结果的可靠性，需要用统计方法处理实验数据；统计方法应用于农业实验的设计和分析，用来研究各种品种的种子的增产效果，研究各种配合饲料喂养家禽家畜获得最高增重的作用；在医药学中，关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究，都普遍使用统计方法。
统计由搜集资料到分析、处理资料，再转换成有用的信息，成为知识经济时代最重要的生产要素。统计从理论上讲是一种方法，统计从应用上讲是一种技术，统计技术是推动社会进步的先进生产力。
统计学的出生是研究国家状况的，譬如统计全国人口状况、农业收成、经济情况等数据，对一国经济与社会发展做统计性调查与研究。经过多年的发展，统计学在社会生活中的应用被专家学家们系统化专业化，形成了不同流派不同类别的统计学。而现在的人文社会统计分类便是对社会生活中统计学应用的专业化成果。
前面提到过的人口普查、经济情况调查等都是统计学在社会生活中的应用。早在17世纪，统计学在社会生活中的应用就被提出了。在约翰格朗特1662年出版了《对死亡表的自然观察和政治考察》一书中，格朗特通过观察客观现象的数量关系，揭示出一系列统计规律，如男婴出生高于女生，男性死亡高于女性等，同时他还用最新颖的.方法编制出了死亡率表。18世纪中末叶到19世纪中末叶期间概率论与统计学成功结合，使得统计学在生活中的应用更加被加以重视。
在当代社会，统计学的应用越来越普及，人口学中的统计学应用（进行优生优育）、社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等都依赖于各类科学的统计方法。
金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方法，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。投资顾问使用各种统计数据信息进行投资分析并用来指导他们的投资建议。对于股票投资来说，顾问们审查各种财务数据，包括市盈率、股息率等等。通过把个股信息与股票市场的平均数加以比较，投资顾问就可以得出个股价格是高估还是低估了的结论。
统计知识在生命科学、生物制药领域的应用是十分广泛的。以至于包括分子生物学中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统计方法、人类染色体工程研究中的统计方法在内的各统计应用领域在不断发展壮大中。
例如，在医药学中，关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究，都普遍使用统计方法；19世纪中叶基因学说的创立，也是依赖于统计推断技术。
11月5日至7日，我有幸参加了由教育部全国高校网络培训中心组织的《统计学导论》精品课程培训。本次培训为期三天，在《统计学导论》课程教学方式、建设和内容选取方面，都有一定的收获，
我院属于高职院校，《统计学原理》是经济管理类各专业的一门专业基础课。是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析数据并利用其进行推断的科学。是研究如何用科学的方法收集、整理、分析实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映其现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述其现象数量之间的关系和变动规律。主要内容有统计指标、统计指数、抽样调查、综合指标、时间数列、相关与回归分析等。属于统计学科入门内容。
这门课程有两大特点：统计有许多相似概念，要求理解内涵，辨别异同和实际应用。对于公式不能像数学那样，只从抽象的式子到式子的变换，而是理解公式整体和每个符号的统计含义，掌握公式的适用条件，体会应用的灵活性。
我主要从事市场营销专业课程的教学，《统计学原理》也上过多遍。课程的教学资源也非常丰富。但在市场营销专业的另外一门专业课《市场调研与预测》课程中，市场调研涉及到调研数据的分析与整理，《统计学原理》的课程内容就略显单薄。所以，需要学习一些有关数据整理与分析的'相关统计知识。本次培训，李勇教授介绍了《统计学导论》的课程基本结构，重点介绍了抽样估计、假设检验的基本思路和方法，对我对统计方法的总体认识有较大的帮助。
《统计学导论》一般先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿《抽样估计》来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让学习者无所适从。李教授在讲这个内容时，从最简单的发生在我们身边的例子入手，如用抛硬币，引入概率、抽样、假设检验等内容。
《假设检验与方差分析》这章也是举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为，这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让我们了解到本章的基本内容，以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。这两个例子后我会不禁思考，如果实际中遇到类似的问题，有什么方法可以避免犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学习，才是真正的自主学习的过程。
除了理论教学内容外，李教授讲解了多媒体教学的利弊及如何解决这个问题。还有一些统计软件的应用问题，教学软件的使用可以教学生学习现在流行的一些统计软件如sapspss等，这些软件应用非常广泛，日后找工作比较容易。
三天的时间匆匆过去，李教授的课程培训使我收获良多，不论在专业课程的教学还是课程建设中，都有较大的帮助。
培养学生的统计意识,在教学中非常重要,要发展学生的统计意识最主要的方式就是让学生体会统计是有用的,数据是有信息的,也就是说统计能帮助他们来做出决策,了解一些情况，明白统计存在的教育价值。在实际生活中，有很多例子就可以拿过来当作教学素材。
例如：有一学期我们学校的学生征订校服，在班会课我测量了同学们，班长记录了原始的数据。量完以后，我接着就问我们怎么上报我们班校服数据，是把我们的刚才的原始数据直接交上吗。这时一个同学站起来说，这样上报太麻烦，也没用。我们统计一下身高多少的`有多少人上报就可以，这时候全班同学都说这样好。可见，学生的统计意识一下产生了。接着，我就放手让同学们分组去统计，不一会统计表就出来了。我根据统计表上的数据让学生去发现信息。这样一来，不仅完成了学校布置的校服征订任务，而且学生也经历了统计的过程，并且了解了我们班身高在哪一段的同学最多，谁最高、谁最矮，自己和哪些同学差不多高等很多情况。
由此可见，我们身边有很多例子都可以用来当教学素材，只要合理运用，都可以帮助学生形成一种统计的观念和随机的思想。
通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的`感想。
首先，我谈谈我对这门课程的理解。
一）对统计学新的认识
在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。
但是经过半个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。统计学是研究总体在一定天脚下的数量特征及其规律性的方法论学科。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。
二）统计学和经济学的关系
统计学并不是一门浅显的学科，人们从事统计工作已经有几千年的历史了，但是统计作为一门学科而存在仅有300多年的历史。统计学这个名称起始于国家管理，起始于社会经济的数量考察。于是统计学就和经济学就有了密不可分的联系。
经济学来源于统计学。我们知道经济现象是现实世界的一个重要组成部分，和自然界的现象有很大的不同。自然界的现象基本上都按其本身的机制机理形成和发展的，容易通过实验解剖等方法来被人们掌握。但是人类社会的经济现象就大不一样，它们是由人的活动而形成的，复杂多样，变化多端，没有任何实验的方法可以来准确的研究。因此我们就只有借助于统计学，通过统计分析社会经济的各种数据，我们就可以发现社会的经济问题，为经济学的研究提供了素材。这就是所谓的理论源于实践。
同时，统计学也是检验经济学的理论是否符合客观事物的发展规律的重要工具。实践是检验真理的唯一标准。运用各种经济理论所制定的方针政策、计划方案的是否正确,是否符合实际,能否达到预期的目的,只有依靠实践来检验，然而对实践要取得了解,又只能依靠统计。统计是沟通经济学与实际的一个重要桥梁。没有统计学，就没有经济学今天的发展。
正因为经济学和统计学这样密切的关系，我意识到，光学好经济学理论知识是不够的，我必须还要同时学好统计学。不然的话，我的经济学是无法深入研究下去的，这些知识是没有生命力的，它们不能从现实生活中补充新鲜的养分和空气。
三）统计学的历史
从马克思主义哲学中，我们可以知道学习、研究都不能缺少历史观，只有清楚地了解历史才可能深入地研究。学习统计也是一样，我们必须要清楚统计学的发展历史才能全面深入地学习统计学。在课堂上我学习了一些统计学的历史，下来过后我又自己找资料了解了一下。一下说一下我的理解。
统计学的发展分为两个阶段古典统计学和近现代统计学。
古典统计学出现于17世纪，一般说，古典统计学有两个来源，按时间顺序，先有德国的国势学派，继有英国的政治算术学派，最后汇合而成为古典统计学。国势学派的代表人物康令，他以叙述国家显著事项和国家政策关系为内容，在大学开设了“国势学”课程。主要继承人阿亨瓦尔继续开设“国势学”，并于1749年首次使用统计学来代替国势学，认为统计学是关于各国基本制度的学问，是一个国家显著事项的整体。但它缺乏数字内容，用文字表述。
政治算术学派产生于英国，代表人物是威廉.配弟，政治算数学派是用数字来表述，取用数字、重量和尺度来计量，并配以朴素的图表，这与现代统计学的方法和内容相同。但是他却没有用统计学这个名称。古典统计学是以研究国家显著事项，包括人口、领土、财政、军事、政治、法律等出发而产生的，即以社会经济现象为研究对象，并且通过数量来表示。因而古典统计学实际就是社会统计学或社会经济统计学。
凯特莱把概率论引入统计学之后的统计学，称之为近现代统计学。近现代统计学是古典统计学的继承和发展，是古典统计学的延伸。他根据概率论为基础的大数定律，提出了大量观察法，进行统计资料的收集和研究，可以消灭误差和控制误差，从数量上揭明其运动规律，加以分析和运用。凯特莱开创了统计理论和应用的新领域，但当时并没有给以确切的名称，直到1867年德国数学家威特斯坦才把它定名为数理统计学。
四）统计学的一些基本理论
通过这门课的学习，我了解了统计学的基本论理。刚开始接触一门学科，都必须了解大量的术语，统计学也是一样。学习这门课的开始两三周我都感到比较痛苦，因为我们学习的都是一些统计学的基本的术语，对于这些枯燥的术语，我甚至感到一些头疼，下来都不想去看书。但是，我也知道这是学好一门课所最基本的要求，所以我还是尽量记住了这些。
统计主要分为了理论统计和应用统计，其中理论统计又分为了描述统计和推断统计。顾名思义，理论统计是研究统计的一般理论和方法的，而应用统计运用在某一特定领域的统计问题，它可以和各种学科结合起来，如人口统计学、心理统计学、教育统计学、社会统计学、卫生统计学、地质统计学等等，应用统计学有更广泛的用途，但是应用统计学的发展又和理论统计学的发展有着密切的关系。
统计学的分析法有很多，如大量观察法、分组法、综合分析法、统计模型法、归纳推断法等等。
统计的研究对象是同类事物所构成的总体的数量特征，因为只有是同类事物才有相同的数量特征，才有一定的规律。其中这些统计需要研究的全部事物的总体就是统计总体。它具有客观性、大量性、同质性、变异性、相对性等特征。而由于它有大量性，所以在研究的时候经常不能把所有的总体单位都进行调查研究，所以需要抽取一部分出来研究，然后通过样本的特征去推断总体的数量特征，这部分总体单位所构成的整体就是样本，它具有随机性的特点。这个过程体现了一种科学的精神，如何抽取样本，如何控制样本的代表性误差，如何从样本推断总体，每一个环节都需要运用科学的方法，谨慎地进行。
统计数据是总体或总体单位某一特征的具体表现，是统计工作的成果。它分为定性数据和定量数据，原始数据和综合数据，截面数据和时序数据。说明统计特征的概念与具体数字称为指标，他由指标名称和指标数值构成。数据的计量尺度分为四个层次，定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。对于统计数据的获得要经过2个步骤：统计数据的搜集、统计数据的整理。
前面提到了需要抽取一部分总本单位来作为样本，抽样方法有重复抽样和不重复抽样，抽样组织方式分为简单随机抽样、分层抽样、等距抽样和整群抽样。它们各有各的科学性，各有各的适用条件，应该根据具体的情况来反映。而选用了不同的抽样方法和组织方式都回对应不同的抽样误差的计算、抽样估计的计算、总体参数的检验、方差分析和回归分析。
最后，我想谈谈我学习这门课程的一些心得。
在学习统计学之前，我一直把统计学看成另外一种数学，但是学习之后我才发现它和数学有很大的不同。统计学更加地贴近实际，我们在学习中必须紧密联系到它的现实意义，比如做完了数据分析，我们不能像数学那样就完了，我们必须要理解分析出来的数据所具有的实际的经济意义，这样我们的分析才有意义。
当然我也看到了统计学和数学的紧密联系，统计中会用大量的数学工具，所以必须要复习一下相关的数学知识，这样才能在学习中灵活运用。
学习统计学，我们不能零散的学习，而是需要从系统的，比较的角度来学习。比如当我们学到抽样的平均误差、抽样的极限误差、置信区间的计算时，我们就需要比较不同的抽样方法，不同的抽样组织方式的计算，它们之间的异同点。同样在学习假设检验时也一样，要对单个总体、两个总体和多总体的情况进行比较，对均值、方差、成数的各种前提条件进行比较。要多总结，这样才容易理解记忆，把多个公式化成很少的公式，减轻记忆的负担。另外在做题的时候一定要弄清楚题目中所给出的前提条件，对应到不同的计算方法。
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