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數理統計范文第1篇

1青年戰士學員的特點分析

國防科學技術大學的青年戰士學員來源于部隊服役的戰士，通過相應的入學考試后成為本科學員。由于來源的特殊性，戰士學員知識基礎差異大。如有些戰士學員入伍前為在校大學生，學習過“概率論與數理統計”課程的部分內容；而有些學員只受過普通中學教育，數學基礎較差。總的來說，戰士學員與技術類、指揮類學員相比，其知識基礎整體較弱。此外，大部分戰士學員的自學能力和思維靈活性較弱，歸納總結能力不夠，學習帶有盲目性。但是，青年戰士學員大都十分珍惜來之不易的深造機會，學習態度認真、學習積極性高、肯吃苦耐力、組織紀律性強。

2針對學員特點合理設計教學方案

2.1使用分層教學法，實現優差兼顧

青年戰士學員層次參差不齊、個體差異大的特點，決定了教員在教學實施過程中必須采取分層教學法[3]。即在制定教學方案時，要考慮不同層次、不同素質學員的要求。對基礎比較好、學習優秀的學員，要強化其能力培養，展現其潛能的發揮。對基礎差、接受能力弱的學員，教學要求起點低、步子小、問題簡單，以便他們能聽懂、能學會，進而激發學習熱情。在教學過程的具體實施中，著眼于中等學生，實施中速推進，課堂提問注重層次性，而課后輔導和作業布置方面，充分考慮兼顧優差兩頭。

2.2借助實際問題，激發學習熱情

學員對所學內容感興趣，就會自覺主動學習，從而取得好的教學效果。“概率論與數理統計”課程作為一門與實際應用聯系非常緊密的數學課，在授課過程中可借助大量實際問題來激發學員的學習熱情。需要注意的是，課堂教學中使用的實際例子需精心設計，要貼近學員生活，這樣才能產生共鳴。例如，學習古典概型之后，可讓學生去統計英文字母出現的頻率，從而指出其在鍵盤設計、密碼破譯等方面的應用。問題提出后，學員興致很高，對學習條件概率相關知識十分期待。

2.3通過各種手段，幫助理論理解

“概率論與數理統計”課程中，有一些概念和理論是比較難理解的，要針對戰士學員特點，采取各種手段，用他們容易理解的方式授課。如學習這門課學員遇到的第一個難理解的概念是“概率”。從頻率的穩定性角度引出“概率”的概念是一種較好的方式。通過拋硬幣、擲骰子等簡單直觀的試驗發現頻率的穩定性，指出隨機試驗中確實隱藏著某種規律性：事件發生的可能性，即“概率”。然后再給出“概率”的定義，并重點解釋“概率”的可列可加性。講解小概率事件概念時，可舉如下笑話：據說一個飛機上有炸彈的概率為十萬分之一，但某人并不認為這個概率很小。因此，這個人從來不敢坐飛機。有一次，他居然和朋友上了飛機，朋友吃驚地問，你咋不怕了？他說，飛機上有一個炸彈的概率不是十萬分之一么？那么飛機上同時有兩個炸彈的概率就是一百億分之一了，對吧？朋友說，對，一百億分之一已經很小了。這個人說，那好，我自己已經帶了一顆炸彈上來。這類笑話可讓學員加深對概念的理解。中心極限定理是“概率論與數理統計”課程中較難理解的內容。講解完該部分內容后，大部分戰士學員很難理解定理的含義。而在學習了正態總體的抽樣分布定理后，回頭和中心極限定理結合講解，學員比較容易掌握。獨立同分布情況下的中心極限定理如下。定理1[1]設隨機變量X1,X2,…獨立同分布，且具有相同的數學期望與方差，，k=1,2,…,則隨機變量的分布函數Fn(x)對于任意的x滿足。而正態分布總體的抽樣分布定理如下：定理2[1]設X1,X2,…,Xn是從中抽取的n個樣本，為樣本均值，那么有。抽樣分布定理的條件和結論學員都比較容易理解。將抽樣分布定理中來自同一個正態總體的n個隨機變量改為任意獨立同分布的隨機變量，那么這n個隨機變量均值的極限分布仍為標準正態分布，從而容易理解中心極限定理的條件和結論了。

2.4充分利用課前預習和各種小結，讓學員抓住重點難點

戰士學員普遍思維靈活性弱，歸納總結能力不夠，不容易抓住重點和難點。針對這種特點，主要從學員課前預習和教員進行各種小結著手。上課前，讓學員對本次課的內容進行預習，帶著問題聽課，對不明白的問題有重點地聽講。教員在教學實施過程中，要注重總結和歸納，充分利用課堂小結、各章小結以及典型習題的歸納總結等。如利用每堂課的最后5min左右時間，把該堂課主要內容以板書形式展現給學員。注意各章節知識點之間的聯系，如“離散型隨機變量分布律”與“連續型隨機變量密度函數”之間的統一，“隨機變量的數字特征”與“樣本統計量”之間的聯系和區別等。充分使用小結，可讓學員抓住重點，消除學習的畏懼心理，激發學習熱情。

3發揮學員主體作用，讓學員積極

學員是教學活動的對象和主體，在教學過程中，必須充分調動學員的學習積極性，發揮學員的主體作用，讓學員積極參與教學活動，可從以下方面著手。

3.1發揮學員的主觀能動性

對于青年戰士學員，最重要的是激發他們的自信心和學習興趣，調動學習積極性，形成良性循環。這要改變填鴨式的教學方法，采用科學的教學方法。要充分利用學員的好奇心、好勝心，進行啟發誘導。給學員提供表達的機會，對其見解、思路等多鼓勵，讓他們獲得成功的體驗，增強表達的自信。對待戰士學員，還要特別有耐心。調動了學習的積極性，學員能自覺主動學習，從而真正成為學習的主人。

3.2引導學員掌握正確的學習方法

大學的學習不像中學那樣完全依賴教師的計劃和參與教學活動安排，學生不能只單純地接受課堂上的教學內容，必須發揮主觀能動性。這要求學生除了上課要認真聽講并記好筆記外，還要自我加強、擴展知識面。如果學生只是單純做題，死記硬背題型，缺乏對概念原理的理解，肯定是不行的。教員在進行習題課教學時，可通過設計練習題目、解題思路、歸納總結等，引導學員掌握正確的學習方法。

3.3利用“幫教”對子，提高整體教學效果

所謂的“幫教”對子，就是學習好的學員幫助基礎差的學員。戰士學員組織紀律性強，有良好的集體意識，可充分發揮“幫教”對子的作用。學員對學員講題，思路接近，更容易接受。“幫教”對子利用得當，往往能取得很好的教學效果，可迅速提高教學質量。

4加強實踐環節，增強實際應用能力

在“概率論與數理統計”教學中，適當應用各種數學軟件，開展數學實驗教學[4-6]，有利于提高學生學數學的興趣和用數學的能力。相應的軟件主要有Mathematic、Matlab等。如Matlab工具箱提供與概率統計相關的基本功能包括：1）產生指定分布的隨機數。如“概率論與數理統計”課程中常見的二項分布、正態分布、-分布、指數分布、F-分布、Gamma分布、幾何分布、對數正態分布、泊松分布、瑞利分布、t-分布、Beta分布等。2）提供各種分布隨機變量的概率密度函數及分布函數。3）直方圖以及概率分布的擬合。如直方圖、直方圖正態分布擬合、Beta分布擬合、二項分布擬合、指數分布擬合、Gamma分布擬合、對數正態分布擬合、泊松分布擬合等。4）假設檢驗、回歸分析。利用該工具箱的某些功能，繪制直觀形象的圖形，可激發學員學習興趣，加深課堂內容的理解，提高數學應用的能力。如課堂上利用Matlab軟件，繪制學員期中考試成績分布圖如圖1。其中參加考試人數118人，最高分98分，平均分47.85分。對照該圖，在進行成績分析的同時，解釋正態分布的概念，學員印象深刻。

數理統計范文第2篇

關鍵詞：統計學；教學模式；EXCEL

進入21世紀,隨著我國市場化步伐的加快,社會對新知識的需求日益增加,無論是國民經濟管理,還是公司企業乃至個人的經營、投資決策,都越來越依賴于數量分析，依賴于統計方法,統計方法已成為管理、經貿、金融等許多學科領域科學研究的重要方法。教育部也將《統計學》課程列為財經類專業本、專科專業的核心必修課程之一。力圖通過《統計學》的學習，使學生掌握探索各學科內在的數量規律性，并用這種規律性的解釋來研究各學科內在的規律。同時，由于統計學所倡導的尊重客觀實事，通過調查研究用實事說話，這也有利于培養學生的實事求是的學習、工作和科學研究精神

一、《統計學》課程教學面臨的挑戰

1、內容日益豐富。長期以來,在我國存在兩門相互獨立的統計學——數理統計學和社會經濟統計學，分別隸屬于數學學科和經濟學學科。20世紀80年代以來,建立包括數理統計學和社會經濟統計學在內的大統計學,逐步成為我國統計學界的共識。1992年11月,國家技術監督局正式批準統計學上升為一級學科。國家頒布的學科分類標準已將統計學單列為一級學科。隨著大統計學思想的建立和統計學在實質學科中的應用的需要，大多數學校和老師在財經類專業的本、專科專業《統計學》教學過程中，除了保留社會經濟統計學原理中仍有現實意義的內容，如統計學的研究對象方法、統計的基本概念、統計數據的搜集整理、平均及變異指標、總量指標、相對指標、抽樣調查、時間序列、統計指數等；同時也系統的充實了統計推斷的內容，如：統計數據的分布特征、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、統計決策等。這一變化使得《統計學》的內容更適合相關實質學科的發展需要。

2、學生的學習難度加大。首先、結合《統計學》的課程特點——概念多而且概念之間的關系十分復雜、公式多且計算有一定難度等。如果學生不做必要的課外閱讀、練習和實踐活動，是很難理解和掌握的。對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，本身的專業課學習負擔已不輕。其次、對于財經類專業的本、專科專業的學生來說，由于其本專業的課程體系要求，使得學生的數學或者數理統計的基礎不是特別好，對于專科學生來說更不用說，推斷統計將是他們學習的困難。再說，《統計學》作為專業基礎課，一般安排在一年級或二年級第一學期，在這個學習時段也是大多數專科生和本科生忙于計算機課程和英語課程的考證時段。如果以犧牲授課內容和降低要求來減輕學生的學習負擔，顯然有悖于《統計學》課程的教學和相關專業的發展要求。所有這一切對于學生學好這一課程面臨的困難可想而知。

3、教師的教學難度加大。授課內容越來越豐富；課程難度太大可能導致學生興趣下降；在倡導學生自主性學習的背景下，授課時數大為減少（一般安排一個學期共17～19教學周，每周2～3課時）；高等教育擴招后，由于師資力量一時沒有跟上，大多數學校，授課班級學生人數越來越多，一個教師跨越不同專業授課不再新鮮。這要求授課教師必須深刻領會授課內容的核心和相互關系，學會控制和駕馭課堂教學，學會激發學生的興趣，注重統計學在不同專業領域的具體應用等等。作為這門學科的授課教師特別需要認真考慮該怎么辦？

二、《統計學》教學的發展趨勢分析

1、統計學從數學技巧轉向數據分析的訓練。在計算機及計算機網絡非常普及的今天，統計計算技術不再是統計學教學的重點了。統計思想、統計應用才應該是重點。現代統計方法的實際應用離不開現代信息處理技術。統計軟件的使用，不僅使統計數據的計算和顯示變得簡單、準確，而且使統計教學由繁瑣抽象變得簡單輕松、由枯燥乏味變得趣味盎然。所以，在統計教學過程中，大量的內容只需要給學生講清楚統計基本思想、計算的原理和正確應用的條件、正確解讀計算的結果，而對大量復雜具體的計算可以交給計算機去完成。

比如方差分析，手工計算量非常大，沒有計算機軟件的支撐，是很難教學實際問題分析的。現在我們只要講清楚方差分析要做什么，為什么方差分析要解決的中心問題是判斷有無條件誤差，而原假設又是K種不同水平下總體的理論均值是否相等，檢驗結果表示什么等就可以了，大計算量的工作讓計算機去完成。

2、通過統計實踐學習統計。也就是以學生為中心，通過課堂現場教學、引導學生先讀后寫再議、模擬實驗、利用課余時間完成項目、利用假期時間，通過參加學校組織的某些團隊、小組或自己組織去開展一些與專業有關的活動，如社會調查、專題研究、提供咨詢、參與企業管理等方法。全方位地激發學生的學習興趣、培養學生的專業能力、方法能力和社會能力。

比如依同學們在設計調查問卷和調查方案的基礎上，讓他們組成若干調查小組（如以寢室為單位），在校園內真正進行一次統計調查活動，從具體調查對象和單位的確定，樣本的抽取（不一定要很大），問卷的發放、回收與審核，數據輸入與資料整理，估計與分析，一直到調查報告的編寫，調查總結或體會的形成，全部由同學自己來完成。這樣，同學們就親身參與了統計調查、統計整理和統計分析（含統計推斷）的整個過程，效果很好。

三、基于EXCEL的《統計學》教學設想

如何從煩瑣的數理統計技巧轉向數據處理的訓練，同時還要使學生容易掌握并有機會輔之于實踐。教師的導向是第一位的，要求必須選擇容易獲得而且普及性比較強的統計分析軟件，并在課堂教學和引導學生實踐中廣泛采用。

（一）微軟公司開發的EXCEL軟件無疑是我們最好的選擇

專業的統計分析軟件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然強大，統計分析的專業性、權威性不可否認，但是對于沒有開設統計學專業的院校這些軟件并不常用，如果學生要進行自主性學習也比較難以找到相應的工具，此外專業統計分析軟件的英文操作界面，也讓中國人用起來不是很順手。微軟公司開發的EXCEL軟件作為一款優秀的表格軟件，其提供的統計分析功能雖然比不上專業統計軟件，但它比專業統計軟件易學易用，便于掌握。在Windows操作系統極為流行的今天，EXCEL也是隨處可見。對于《統計學》這門課程而言，利用EXCEL提供的統計函數和分析工具，結合電子表格技術，已能滿足統計方面的要求。

（二）基于EXCEL的《統計學》教學設想

1、在教學內容上，依據EXCEL的函數功能、電子表格功能、數據分析功能，結合統計學原理的基本理論和方法，整合教學內容。比如傳統的統計學原理教學過程中，對統計數據的搜集主要強調統計報表制度，在EXCEL環境應該更注重抽樣推斷，EXCEL提供的隨機抽樣工具使得抽樣調查不再是十分復雜的技術，統計圖也可以被廣泛運用于對數據的描述；再比如現有統計學教材很多都講根據整理的數據計算平均數時，都用加權平均的方法，當用組距式變量數列計算平均數時，用組中值作為各組的代表值進行計算。我們知道，組中值作為各組的代表值是假定各組變量值在組內是均勻分布的，如果實際數據與這一假定相吻合，計算結果比較準確，否則誤差比較大。事實上實際數據往往就不是均勻分布的，因此用組中值計算的平均數都是近似的，而且相同資料編制的不同變量數列計算的平均數還不相等。其實為了編制變量數列，我們必須輸入原始數據，EXCEL的有關程序可以得到準確平均數，哪里還有必要按加權算術平均的方法計算近似的平均數呢？那么有沒有必要編制變量數列、特別是組距式變量數列呢？有沒有必要按加權的方法計算平均數呢？我們認為有必要，但是組距式變量數列的主要功能不再是提供計算資料了，而是用于表現資料的分布狀況和進行分析用；加權平均方法主要是介紹和要求學生掌握加權平均的思想，用于綜合評價分析中。

2、案例教學成為《統計學》課程的重要內容。案例教學法不僅可以將理論與實際緊密聯系起來，使學生在課堂上就能接觸到大量的實際問題，而且對提高學生綜合分析和解決實際問題的能力大有幫助。結合學生所學專業精選案例教學，比如對于金融專業的學生可以設計用幾何平均數計算投資的平均收益率、運用標志變異指標考察投資組合的風險大小等。對于經管專業的學生，精選抽樣推斷、假設檢驗、方差分析對于控制產品質量，經營決策等方面的案例,深入淺出地介紹這些方法的基本思想、并用EXCEL進行分析。既激發了學生的興趣、擴大了學生的視野，也使統計學的課堂不再是教師一塊黑板、一支粉筆、一本教材、一張嘴巴就能將一門專業課程從頭講到尾。

3、改革考試方式和內容，合理評定學生成績。考試是教學過程中的一個重要環節，是檢驗學生學習情況，評估教學質量的手段。對于《統計學原理》的考試，多年以來一直沿用閉卷筆試的方式。這種考試方式對于保證教學質量，維持正常的教學秩序起到了一定的作用，但也存在著缺陷，離考試內容和方式應更加適應素質教育，特別是應有利于學生的創造能力的培養之目的相差較遠。在過去的《統計學》教學中，基本運算能力被認為是首要的培養目標，教科書中的各種例題主要是向學生展示如何運用公式進行計算，各類輔導書中充斥著五花八門的計算技巧。從而導致了學生在學習《統計學》課程的過程中，為應付考試搞題海戰術，把精力過多的花在了概念、公式的死記硬背上。這與財經類專業培養新世紀高素質的經濟管理人才是格格不入的。為此，需要對《統計學》考試進行了改革，主要包括兩個方面：一是考試內容與要求不僅體現出《統計學》的基本知識和基本運算以及推理能力，還注重了學生各種能力的考查，尤其是創新能力。二是考試模式不具一格，除了普遍采用的閉卷考試外，還在教學中用討論、答辯和小論文的方式進行考核，采取靈活多樣的考試組織形式。學生成績的測評根據學生參與教學活動的程度、學習過程中提交的讀書報告、上機操作和卷面考試成績等綜合評定。這樣，可以引導學生在學好基礎知識的基礎上，注重技能訓練與能力培養。

參考文獻：

[1]謝安邦.高等教育學[M].北京：高等教育出版社,1999.

[2]賈俊平.統計學[M].北京：中國人民大學出版社,2000.

數理統計范文第3篇

企業管理工作離不開有效的管理方法，為此，必須摸清經濟發展及價值規律，以防企業各項活動盲目、主觀地開展，導致最終失敗，因此，企業經濟研究工作十分重要。企業經濟研究內容主義包括了經濟的發展趨勢、特征及走向等，對此類內容的分析和研究，也需收集大量數據、材料，也離不開數理統計方法，如平均指標、動態數列等。由此可知，數理統計為企業經濟研究工作提供了所需數據與資料，客觀反映了企業的生產與經營情況，為企業各項經濟活動運行提供了重要的參考。

二、運用數理統計，提高企業管理水平

為了推動企業健康發展，提高經濟、社會效益，必須加強企業管理，提高管理水平，這一過程離不開數理統計工具的運用。主要體現在如下方面：

1.產品質量控制

企業所生產產品的質量并非一成不變，每批次產品的質量多多少少都存在差異性，這主要是由于諸多隨機、難以控制的以及突發性可控等因素引發的。若產品生產過程只受到隨機因素的影響，則稱該過程為統計控制狀態，此時其質量特征值服從正態分布，依據正態分布的性質可知，生產過程以"千分之三"為依據進行質量控制，以便實現事前控制，避免不合格產品出現，有助于企業經濟效益的大幅提升。

2.產品質量管理

采用質量控制圖旨在對生產工序進行監控，確保其處于統計控制狀態下，最大限度地減少不合格產品出現，但是，產品最終檢驗仍很有必要。對所有產品進行檢驗是難以實現的，此時，需要運用數理統計中的"小概率事件原則"，采用一次抽樣檢驗對產品合格與否進行推斷。

3.管理決策分析

1939年，統計學家瓦爾特首次提出了"決策理論"進行假設檢驗及參數估計。制定決策四大步驟如下：一是明確決策制定目標；二是找出可行性的方案；三是選擇方案；四是對已選方案加以評價。決策分析需要以中心準則--期望值方法為依據，進行最優方案的選擇，并按照最優方案加以執行。隨著信息咨詢公司的大量出現，若決策過程中開展了試驗、調查，獲取了附加信息，即可對先驗概率進行修正，獲取后驗概率，該概率涵蓋了所有經驗和方法，并吸收借鑒了試驗與調查信息，能夠正確加以決策，極大地提升了企業管理決策的期望效益。

三、結語

數理統計范文第4篇

1.1高職醫藥數理統計課程目標

高職醫藥數理統計課程的知識目標為掌握x2分布、t分布及F分布的定義和正態總體的統計量的分布；掌握常用統計描述指標的計算方法、正態總體的均值和方差的置信區間的求法及假設檢驗方差分析的基本方法；掌握回歸分析的基本方法；掌握使用正交表設計實驗的方法。熟悉數理統計的基本概念、一元函數微積分及概率論的性質，運算法則；熟悉數據的統計整理方法，以及統計表與直方圖的適用范圍與繪制方法。高職醫藥數理統計課程的技能目標為能熟練運用所學知識，科學地搜集、整理、判斷數據的性質，對統計數據作區間估計，假設檢驗，方差分析，相關分析與回歸分析，能熟練使用Excel進行統計數據的處理，正確繪制統計表與直方圖。會應用加法公式和乘法公式計算隨機事件的概率；會計算隨機變量的數學期望與方差；學會使用統計分析軟件SPSS。

1.2高中數學與高職醫藥數理統計課程目標的區別與聯系

高中數學課程的總體目標是使學生在九年義務教育數學課程的基礎上，進一步提高作為未來公民所必要的數學素養，以滿足個人發展與社會進步的需要。雖然高中數學課程標準中也有獲得必要的數學基礎知識和基本技能,提高抽象概括、推理論證、數據搜集處理等基本能力，發展數學應用意識和創新意識等條文，但受到應試教育的影響，為了高分通過大量的練習使學生形成“條件反射”，這樣使數學的思維屬性喪失殆盡，還易導致學生討厭數學。因此數學學習能力、數學學習中的態度、意志、興趣、應用意識和創新意識等數學素養的培養是高職醫藥數理統計所要具備的必要條件。高職醫藥數理統計雖然也有提高數學素養的目標，但更強調其為后續專業課程的學習奠定必要的基礎，更強調課程為專業服務的工具作用，更強調課程的目標的職業導向。兩門課程目標雖有所差異，但從數學研究的對象性質、所涉及的概念原理、思想方法以及邏輯思維規律幾個方面來看仍然有著不可分割的聯系。

2．高中數學與醫藥數理統計內容銜接現狀

2.1高中階段概率統計教學內容

在新課改下，高中數學均分必修與選修，但各地區高中數學所用版本不一，下面均以人民教育出版社A版為例《。必修3》、《選修2－3》《選修1－2》涵蓋了高中概率統計內容。高中階段主要是引導學生體會統計的基本思想，通過統計案例教學，培養學生對數據的直觀感覺，認識到統計結果的隨機性。基本概念，多是通過實例給出描述性說明，沒有具體的定義。強調對基本概念和基本思想的理解和掌握，重點培養學生的運算、作圖、推理、處理數據以及使用科學計算器等基本技能。在《選修2－3》中，學生通過實例了解條件概率的概念，理解離散型隨機變量及其分布列、離散型隨機變量均值和方差的概念，學會計算簡單的離散型隨機變量的均值和方差。但沒有涉及條件概率的基本性質，沒有明確給出概率的乘法公式，沒有給出隨機變量的嚴格定義，離散型隨機變量未擴充到可列個，未涉及連續型隨機變量的定義和分布函數的概念。正態分布也僅通過直觀的方法引入其密度曲線，掌握它的特點及表示的意義，并沒有給出正態分布的分布函數表、沒有介紹標準正態分布，也不需計算正態分布隨機變量落到任意區間的概率。未涉及泊松(Poisson)分布、均勻分布與指數分布、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關分析與回歸分析等內容，未要學會應用非專業統計軟件如：SPSS、SAS等。

2.2高中概率統計與醫藥數理統計教學內容的安排

為符合學生認知螺旋式“上升”的特點，高中數學《必修3》是先教統計再教概率，在《選修2－3》中先講概率分布再講統計案例。因學生在初中已經具備了的一些概率常識，這些對于學習的統計一些基礎理論已經夠用了，且概率理論較為抽象，統計則與生產生活密切相關，用統計帶動概率的學習，用統計的思想理解隨機變量的概念，學生更加容易接受。醫藥數理統計教學更注重學科的系統性與嚴謹性，先安排高等數學與概率論的基本知識，再進行統計的教學，并對定理給出必要的證明。

2.3高中數學與醫藥數理統計教學內容的重復與脫節

2.3.1教學內容重復

文理科高中生都學習頻數分布表、頻率分布直方圖、算術均數、中位數、中位數、線性回歸方程等統計學中的概念，隨機事件、概率、古典概型等概率論中的概念。對于理科高中生來說，總共學習了46學時的概率統計知識，對于文科高中生來說，總共學習了34學時的概率統計知識。這些知識大約覆蓋了醫藥數理統計課程的10%以上教學內容。

2.3.2教學內容脫節

基礎知識點缺失。文科高中數學對不定積分與定積分、排列組合等知識不作要求，但它們卻是醫藥數理統計學習所必需的前期基礎知識。

3．高中數學與醫藥數理統計順利銜接的措施

3.1教學內容的銜接

教師的教和學生的學在很大程度上取決于教學內容，教學內容的順利銜接對教學質量的提高起著關鍵作用.在醫藥數理統計的教學中，教師有意識地引導、啟發學生用嚴謹科學的態度，用統計學的理論、觀點、方法去分析與之相關生產、生活中的案例，使學生意識到高中數學教材中一些不能講解“深刻”的內容，可以通過醫藥數理統計的學習，給予相應的解釋，使這些統計案例能得到應有高度來認識。大學數學教師把教材中的抽象內容具體化的同時，要考慮到學生的理解與接受能力，使其范圍、深度、速度能同學生的實際水平相適應。關于醫藥數理統計教材內容改革，許多數學教學工作者都作出了嘗試，但醫藥數理統計內容的改革必須依據循序漸進原則或有序性原則，要依據科學的邏輯順序和學生不同年齡階段發展的順序特點編寫。改革時，必須密切聯系學生學習實際，了解學生學習高中數學情況，關注高中數學教材改革動向，對教學內容的處理應建立在高中數學平臺上，較好地把握教學的深度和廣度。對于明顯重復的部分，進行適當的刪減，對于需要加深、擴展的內容，應加以強調和重視。對于因某些高中未教或是文理分科，或者涉及的角度和側重點不同，應及時補充以免形成空白造成脫節，使醫藥數理統計教學內容與高中數學教學內容順利銜接。

3.2教學方法的銜接

數理統計范文第5篇

ODM（OriginalDesignManufacturer,原始設計制造商）工廠的品管人員經常要對某一產品出現的質量問題做風險評估，為領導決策提供依據。很多現場的工作人員會都對此比較困惑，面對一堆原始數據無從下手。即使學過數理統計的人員，也經常被大量原始數據迷惑，找不到頭緒。其實只要利用簡單的數理統計工具，就可以進行做出合理的評估。再借助Excel的函數，可以讓數據的運算變得簡單。本文將討論最常見的兩種狀況,以供借鑒。

2、應用范例一

本公司在2010年9月的一天,產線投產了5000臺筆記本,QC按7%比例抽檢了350臺,發現其中2臺圖標印刷不良，屬于外觀不良品.試問：在已投產的5000臺成品中,共有多少不良品(不良比例)？下一步應如何處理？如果對5000臺成品進行全數檢驗返工，耗時耗力，而且被修復后的機器還需要重新流線，這樣做就會拖延整批產品出貨時間，不適用于對“不良率較低”問題的處理方法。如果放棄全檢，先行出貨，雖然保證了出貨時間，但必須準備相應數量的材料用于售后維修，又不適用于“不良率較高”或“問題較嚴重”的處理思路。顯然，只有對不良品比例做出正確評估，才能對此批產品選擇合理的處理方式。很多人直接用2/350=0.57%來計算，判定只有28～29臺不良品。甚至有人認為這2臺不良品是單一現象，直接修復這2臺整批產品即可出貨。這些評估方法都是不科學的。還是用數據來說話。

2.1數據梳理

2.1.1不良率QC抽檢不良率0.00573502P?==上式中：P?——抽檢不良率

2.1.2標準差

根據正態分布公式P?的估計標準差為nP?(1?P?)σ=上式中:σ——標準差；P?——QC抽檢不良率,即0.0057；n——QC抽檢數量,即350；

2.1.3置信區間利用數理統計知識可知，所有產品中,不良率P的95%置信區間為P?±z*σ上式中：σ——標準差；P?——QC抽檢不良率,即0.0057；*z——置信程度系數,由表1查得95%系數為1.96表1正態分布,z*和C(置信區間)對應表(部分)上表中:C——置信區間

2.2使用Excel計算結果(1)在office2007中開啟一個Excel文檔,在B1、B2欄分別輸入抽檢數量和不良數量；抽檢不良率B3欄內輸入“=B2/B1”，并設置顯示格式為百分比。(2)此時有二種方法可選:方法一，在A5欄內直接輸入“=B3+1.96*SQRT((B3)*(1-B3)/B1)”；在C5欄內直接輸入“=B3-1.96*SQRT((B3)*(1-B3)/B1)”；按回車鍵，計算結果即可自動生成。方法二，先在A5欄輸入“=B3+1.96*”，再插入SQRT公式。在公式/數學三角函數中選擇SQRT,在函數引數中輸入(B3)*(1-B3)/B1。C5欄內輸入“=B3-1.96*”，再插入SQRT公式。在公式/數學三角函數中選擇SQRT,在函數引數中輸入(B3)*(1-B3)/B1。按回車鍵，計算結果即可自動生成。(3)計算結果為-0.22%～1.36%,由于不良率不可能為負數,因此評估所有產品中不良比例為0%～1.36%.即不良品數量為0～68臺。

2.3成本比較

2.3.1全檢方案全檢5000臺耗時（5000臺×3分鐘/臺）÷60人=4.5小時；修復68臺機器耗時（68臺×20分鐘/臺）÷10人=3小時；修復后的產品重新流線耗時12小時。人力成本8元/人時×70人×19.5小時=10920元。物料成本20元×68臺=1360元。此方案共耗時19.5小時，費用12280元。

2.3.2出貨方案售后維修,物料成本1360元,物流維修客服等其他費用5000元.此方案費用6360元。

2.4處理方式綜合評估，本人判定此批產品修復QC發現的2臺不良品后先行出貨。并要求材料供應商立即導入改善措施，同時要求生產線對此不良加入重點關注事項培訓生產人員，保證后續問題不會再發生。QC抽檢比例升高至10%追蹤5000臺后若未發現問題，再恢復7%的抽檢比例。

3、應用范例二

本人負責的某款筆記本電腦出于ESD保護的考慮,研發部門要求其中某一配件表面電阻值必須≤3Ω。該產品量產后2010年5月廠內ESD(Electro-Staticdischarge靜電釋放)抽測(5000中抽1臺)結果超標，分析人員量測該配件表面電值超過3Ω。之后又在倉庫隨機抽測了95片配件發現有2片不符合設計規格.針對這個結果,公司各部門開會討論,研發部門判定是材料問題要求供應商改善.材料部門要求加大測試數量以確診.雙方爭執不能達成共識。由于做過ESD測試的產品必須做報廢處理，冒然增加測試數量只會帶來不必要的成本和損失.另外，以2/95=2.1%來計算不良率也是不科學的評估.還是應該利用數據來評估。

3.1數據梳理

整理95片測試數據整理如下,單位Ω先計算樣本平均數X和標準差s由正態分布可知99%的置信區間是nsX±z*上式中：X——平均值；s——標準差;n——樣本數，即95;*z——置信程度系數,由表1查得99%系數為2.58。

3.2使用Excel計算結果

(1)在office2007中開啟一個Excel文檔,在A1:E19欄內輸入抽測的原始數據;將抽測數量輸入H1欄;(2)在平均值H2欄內直接輸入“=AVERAGE(A1:E19)”。或者在公式/統計公公式中選擇AVERAGE,在函數引數中輸入A1:E19.按回車鍵。平均值X計算結果即可自動生成。在標準差H3欄內直接輸入“=STDEV(A1:E19)”。或者在公式/統計公公式中選擇STDEV,在函數引數中輸入A1:E19,按回車鍵，標準差s計算結果即可自動生成。平均數和標準差計算結果是：X=1.45s=0.71(3)99%的置信區間,在H5欄內輸入“=H2-2.58*H3/SQRT(H1)”；在H6欄內輸入“=H2+2.58*H3/SQRT(H1)”,按回車鍵，置信區間結果即可自動生成。計算結果是：nsX±z*=1.27～1.643.3結論根據計算結果1.27Ω～1.64Ω可知，來料符合均設計規格，即表面電阻值≤3Ω的要求.本人判定材料符合設計標準，ESD測試結果沒有隱患，研發部門應做設計更新以保證ESD防護的確實性，并進行經驗總結在其他項目中導入此次經驗。