数理范文10篇

时间:2023-03-17 00:06:13

数理

数理范文篇1

(一)数理统计的主要特点

数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳,找出这有限数据的内在数量规律性,并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点:一是随机性,就是说数理统计的研究对象应当具有随机性,确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性,就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性,即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主,而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后,数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的,但是数理统计不仅重在研究误差的大小,还指出误差发生的可能性的大小。

从数理统计的学科特征来看,数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说,应属于数学学科,但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究,故其采用的方法也就重在归纳法,而不是数学的演绎法。

综上所述,数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究,并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。

(二)统计学的主要特点

统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学,其目的在于探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。

统计学从其研究的范围来说有三大领域:数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先,这三大领域随着统计学的不断发展,已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时,列宁曾指出:“全部问题,任务的全部困难在于,如何综合这些资料,才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法,而是缺少充分真实有效的统计数据,造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次,统计学是一门方法论科学。长期以来,人们一直认为在这众多的方法中,统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一,也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一,否则,统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重,直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主,描述统计为辅,暂且不论这种观点是否有不妥之处,但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上,推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次,统计学从其成为一门科学的那一天起,就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征,但是,同时强调要以对现象的定性认识为基础。

(三)数理统计与统计学的比较

通过上述对数理统计与统计学特点的分析,可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面:

1.从其研究目的来看,两者都重在揭示总体现象的数量规律性,而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。

2.从其研究的途径来看,数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识;而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话),以达到对总体相应数量特征的认识,同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识。

3.从其研究的手段来看,数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值;而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。

4.从其研究的主要范围来看,数理统计侧重于对样本数据的定量分析;而统计学不仅重视样本数据的定量分析,而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析,同时,重视数据收集方法、数据整理方法的研究。

5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言,概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法,其数理基础正是概率论中的大数定律;统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理,而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。

6.数理统计尽管强调应用性,但是它本身还是一门数学学科,重在应用方法的数理基础的研究;统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用,而方法本身的数理基础的科学性研究,则由相应的理论统计学去研究,事实上,推断统计方法的数理基础的科学性研究,正是数理统计的研究范畴之一。

从上述数理统计与统计学的特点及其比较,可以清楚地看到,随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势,数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响,但是,数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科,不可能简单地加以“统一”。

二、数理统计在统计学中的地位

数理统计与统计学是两门不同的学科,不可相互取代,也不可能像多年来有些学者提出的那样,要建立所谓的大统计,或者说融合统计学,其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中,既有统计学的内容,也有数理统计的成分,不伦不类,细读之,其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来,中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀:迷失了自我,盲目地要“与西方接轨”。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系,就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。

(一)数理统计在统计思想发展中的地位

统计作为一项社会实践活动,已有几千年的历史。“统而计之”,就是人们对统计的朴素认识。随着社会生产力的不断进步,当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。

1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一,已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域,而每一个领域有其复杂多样性,若采用简单地“统”,即全面调查几乎是不可能的,但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性,又为现代社会管理所必需。数理统计研究问题的思路和方法,自然而然地为统计学所利用,即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。

2.20世纪30年代以来,随着政府要有效地干预国民经济理念的形成,政府以社会经济生活直接参与者的身份出现,基于对全局数据的掌握,大大地推动了统计思想的发展,不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发,更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。在当今许多国家的统计法规中,都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。比如,在我国1996年5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定:“统计调查应当以周期性普查为基础,以经常性抽样调查为主体,以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充,收集、整理基本统计资料”。而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。可见,数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。

3.作为社会经济活动主体的企业单位,在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下,不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查,有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料,而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。这也说明数理统计有着微观的现实需要,为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。在微观统计应用中有着坚实的思想根基。

4.统计的理念,已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征,而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析,去预测未来,而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性,以把握未来的走向,即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用,同样功不可没。

(二)数理统计在统计方法中的地位

随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立,数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。

1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一,而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑,则统计分析中的基本指标——平均数与相对数,则失去其应有的作用和意义,可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。

2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布,而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大,得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而,只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据,几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学,这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域,其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。3.数理统计中样本抽样分布的理论,为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用,及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。据日本某些专家估计:“(日本)经济发展中至少有10%的功劳归于正交设计。”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。

(三)数理统计在统计内容中的地位

统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响,也不管数理统计在统计方法中居于何种地位,数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。也就是说,统计学作为一门方法论科学,其研究领域要比数理统计宽广得多。试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的,同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确,毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。因此,数理统计在统计内容中的地位,也只能主要体现在统计分析方面。

1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。正如前所述,在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据,是我们所面临的迫切任务之一。不真实、不全面的统计数据,使国家的宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策的统计检验,以及企业的生产经营预测、决策,都不能有效地进行。可见,“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面,即抽样调查如何组织实施的方式方法,在统计数据收集方法中得以突出和强调。

2.相同的原始统计数据,采用不同的整理方法所获得的整理资料可以完全不同,并由此对其采用相同的方法进行分析所得的结论,可能完全相反。这足以说明统计整理的重要性。但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效的作用,毕竟,数理统计研究的依据是小样本,而统计学研究的依据的是大样本。假如统计学不是以大样本或总体的全部个体为研究依据,统计学也许就真的沦为数理统计了。

3.数理统计对统计数据分析方法的影响是显著的。不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态的判断、一个总体参数与两个总体参数的假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上,而且体现在描述统计学中最基本指标:平均数、相对数的计算原理等方面。也许真不可想象,若在现代统计方法的内容体系中缺少了数理统计的关于大样本的分析方法原理,将是怎样一种景象。

三、统计学传播理念的转变

对数理统计与统计学的特点作了比较研究,以及对数理统计在统计学中的地位作了分析之后,让我们再回到统计学知识传播的现实实践中来,可以更清楚地看到我们现在正在做什么、在哪些方面还需要改进、今后该怎样把工作做得更好。

(一)统计学知识传播理念的转变主要体现在如下三个方面:

1.统计是什么。这是对统计的最基本的认识,可以通过加强对统计知识的宣传达到。在现代统计工作中,尽管“统而计之”仍有非常重要的现实意义,但是在我们的统计学教学与其它途径的统计知识的传播中,绝不能仅限于此。不仅要让不同阶层的人,认识到统计对现实社会生活的巨大认识作用,而且要让他们了解统计在国家宏观管理、企业经营预测、决策,以及对经济理论#经济模型、经济政策检验中的重要性,从而使各个阶层的人民群众自觉地参与和配合各级统计机构所开展的统计调查活动,以保证统计数据的真实完整。这就要求我国必须加强统计知识普及教育及统计法规的宣传教育!开辟多途径多手段的统计知识传播途径。这是统计学传播的基础理念。

2.统计为什么,即让统计活动的直接参与者懂得为什么要这样做。显然,这是对统计学传播的较高层次要求。知道为什么要这样做!即要知道统计的原理,这并不需要所有的公民都知晓。事实上,只能是具有一定知识基础的人才可能真正理解,且其途径主要是通过高等学校的统计教学活动。由此就对高校的统计学教学理念提出了挑战:统计学课堂上应向学生教授什么。笔者从事高校统计学教学多年,认为高校统计学课堂上应向学生解释统计方法的原理。高校统计学教学课堂不应过分地强调对统计知识的宣传和如何具体地从事统计活动,而应强调重视统计方法机理教学的传播理念,但这在我国现实的高校统计学教学中并没有真正地形成。

3.怎么做统计,这是统计方法具体应用的问题。可以说当前我国高校统计学教学实质上就是教会学生如何做实际统计工作。如何收集、整理数据,如何用公式去计算某些指标等。显然,这样的工作中学生就可以胜任。而真正为什么要那样组织实施数据的调查、整理,为什么要那样计算。不仅老师介绍的不够!而且教材编写的深度也不够。

由此可见,统计知识的传播理念应大致界定在三个层面上:一是统计基本常识的传播。二是如何开展具体的统计活动。三是为什么那样开展统计活动可以达到预期的目的。不同层面的传播对象是有差别的。知道统计是什么、怎么做统计,相对于懂得为什么要那样做统计,其要求是相当低的。也许只要会记数、会写字的居委会大妈,就可以从事数据的收集工作,而会套用公式的一个中学生就可以计算服从X*2分布的统计量的样本数值。而知道为什么要这样做,没有相应的数理统计知识是万万不行的。另一方面,随着计算机的普及及统计数据处理软件的开发,利用计算机对数据进行分析已变得异常简单,甚至一个孩童都可以教会使用统计处理软件,在这种情况下。是否让学生懂得统计为什么就变得不重要了呢?正相反,在统计学的高校课堂上让学生懂得为什么就更重要了。

四、我国统计学教材改革的方向

从对统计学传播理念的不同层次的要求,及数理统计在统计学中的地位和学生的知识结构来看,改革现行高校统计学教材内容体系及教学理念势在必行。

1.去除现行统计学教材中与数理统计相重复的内容,加强关于大样本的数理统计内容,即增加大样本统计分布的数理基础的内容。

2.强调大数定律及中心极限定理内容的教学。尽管这两个定理是纯数理统计的问题,但由于其在数理统计的教学中,教师通常重视不够,因为小样本问题才是数理统计研究的主要问题,因此,可能一带而过,而它们恰恰是联系数理统计与统计学的重要纽带。因此,在统计学教材中必须增加并突出其内容。

数理范文篇2

少年时代的许宝騄受益于表姐夫徐传元(毕业于美国麻省理工学院)的指导。1928年,许宝騄考入燕京大学化学系,但对数学的浓厚兴趣,促使他改攻数学,并于1930年考入清华大学数学系。期间,深受熊庆来(1893—1969年)、孙光远(1900—1979年)和杨武之(1896—1973年)的教诲。1933年,以优异成绩获得理学士学位。1936年,通过赴英庚子赔款公费留学考试,进入伦敦大学学院(UniversityCollege)的高尔顿(FrancisGaldon,1822—1911)实验室和统计系学习数理统计学。1938年获得哲学博士学位,两年后又获得理学博士学位[2]。

1940年,许宝騄回到抗日烽火中的祖国,受聘为北京大学教授,在西南联合大学任教。1945年,应加州伯克利大学和哥伦比亚大学的联合邀请而前往美国。1947年10月,谢绝众多朋友的挽留,毅然回到中国,此后一直在北京大学任教。

许宝騄是中央研究院第一届当选的5名数学所院士之一。1955年当选为中国科学院学部委员。1979年美国《数理统计学年鉴》高度评价了他对概率论与数理统计学科所做出的卓越贡献。1981年和1983年,科学出版社和德国施普林格(Springer2Verlag)出版社分别出版了《许宝騄文集》和《许宝騄选集》。在美国斯坦福大学统计系走廊里至今悬挂着许宝騄的画像。

1984年,为了纪念许宝騄及推进我国统计学的发展,数学家钟开莱、郑清水、徐利治发起设立“许宝騄统计数学奖”,奖励35岁以下研究数理统计与理论统计的青年工作者。这是我国最高的数学奖项之一。

1问津概率论王国

1880年,英国学者傅兰雅(JohnFryer,1839—1928)和中国数学家华蘅芳(1833—1902年)合译的《决疑数学》是传入我国的第一部概率论著作。由于种种因素,该书对我国的概率论发展没有产生多大影响。辛亥革命后,微积分、近世代数、近世几何学等相继进入我国的高等教育领域,而概率论尚未进入。1915年1月创刊的中国第一份现代科学杂志《科学》曾刊出一篇文章《最小二乘式》,此为我国第一篇概率论文章。后胡明复(1891—1927年)曾撰写《几率论》、《误差论》等一系列论文探讨概率统计的哲学问题[3]。由于受中国传统数学思想的影响,加之近代数学基础薄弱,随机数学在我国发展甚是缓慢。直到20世纪30年代,我国数学家褚一飞、刘炳震、许宝騄、钟开莱等才陆续发表概率论与数理统计的研究论文,拉开了中国对概率论与数理统计研究的序幕。

许宝騄痛感中国数学之落后,怀着满腔的报国热情,决心把自己的事业立足于祖国。由于概率论与数理统计在中国几乎是空白的学科领域,于是,许宝騄以惊人毅力和无私奉献精神为其奠定了基础,并为之振兴付出了毕生精力。

在实际工作及理论问题中,概率接近于1或0的随机事件具有重要意义。概率论的一个基本问题就是探索概率接近于1的规律,特别是大量独立或弱相依因素累积结果所发生的规律。大数定律就是研究这种规律的命题之一。许宝騄对大数定律进行了深入探讨。

强大数定律和弱大数定律取决于收敛的类型。第一个弱大数定律由雅可布·伯努利(JacobBernoulli,1654—1705)提出,刻画了大量经验观测中呈现的稳定性。后泊松(SiméonDenisPoisson,1781—1840)又提出了一个条件更宽的陈述,即泊松大数定律。

切比雪夫(P.L.Chebyshev,1821—1894)第一次严格地证明了伯努利大数定律,并把结果推广到泊松大数定律。1866年,切比雪夫给出著名的切比雪夫不等式,并由此导出切比雪夫大数定律。

第一个强大数定律由法国数学家博雷尔(EmailBorel,1871—1956)在1909年对伯努利试验场合建立。他证得若试验次数无限增加时,频率将趋于概率。博雷尔的工作激起了数学家沿这一崭新方向的一系列探索,其中尤以柯尔莫戈罗夫(A.H.Kolmogorov,1903—1987)的研究最为卓著。他在1926年推导了弱大数定律成立的充分必要条件,后又对博雷尔提出的强大数定律给出了一般结果。

许宝騄进一步加强了强大数定律的结论。其结果为:设X1,X2,⋯,Xn,⋯是独立同分布均值为零、方差有限的随机变量序列,任给ε>0,有Σ∞n=1P1n|X1+X2+⋯Xn|>ε<∞证明是经过一个卷积的富立叶逆转,把问题转化为含有特征函数某个积分的分片估计,这需要具有相当深厚的数学功底和敏锐的数学眼光才能完成。由于推证较复杂,尽管已经得出关于矩的充要条件,但在刊出时删去了必要性的证明[4]。

概率论中的极限定理研究的是随机变量序列的某种收敛性,对随机变量收敛性的不同定义将导致不同的极限定理。许宝騄在“依分布收敛”、“依概率收敛”、“r2阶收敛”和“依概率1收敛”的基础上,创造性地提出“完全收敛性”概念,开辟了概率论极限理论研究的新局面。直到今天,对完全收敛性的讨论仍是一个有意义的课题,这就足以表明该文的开创性价值。正如许宝騄所说:“一篇论文不能因为获得发表就有了价值。其真正价值要看发表后被引用的状况来评价。”[1]许宝騄对中心极限定理也进行了较为深入的研究。“中心极限定理”这个术语是由波利亚(G.Polya,1887—1985)1920年引入的。该定理断言在适当条件下,大量独立随机变量和的概率分布近似于正态分布。在长达两个世纪的时间内极限定理成了概率论的中心课题。

1733年,棣莫弗(A.DeMoivre,1667—1754)由二项分布的渐进分布推导出正态分布。较一般的极限定理由拉普拉斯(Pierre2SimonMarquisdeLaplace,1749—1827)给出,但其证明不完善。

误差分析是概率论的生长点之一。如果把随机变量总和中的每项看作是小的“基本误差”,那么中心极限定理就为观察误差中正态分布的发生给出一个解释。19世纪初高斯(C.F.Gauss,1777—1855)在研究测量误差时引进了正态分布,并发展了具有广泛应用的最小二乘法。

在许多数学家为给出中心极限定理严格证明所做的努力均告失败后,切比雪夫使用矩方法的尝试相当令人鼓舞。马尔科夫(A.A.Markov,1856—1922)于1887年第一个用矩方法给出了中心极限定理的严格证明。切比雪夫的另一个弟子李雅普诺夫(A.M.Lyapunov,1857—1918)则从一个全新角度去考察中心极限定理,引入特征函数这一有力工具,避免了矩方法所要求的高阶矩存在的苛刻条件,在1901年给出了定理的完善证明,其证明方法与现在素数理论中的方法相类似。特征函数实现了数学方法的革命,为极限定理的进一步精确化提供了条件。

一个从理论和应用上都应当关心的问题是,仅知道某个概率分布渐近正态分布是不够的,还必须知道换成正态分布后误差有多大。李雅普诺夫给出这个误差的一个上限。瑞典数学家克拉美(H.Cramér,1893—1985)发现李雅普诺夫所给余数的估计在风险问题中是远远不够的,并于1928年改进了结果。1941年,贝莱(A.C.Berry)再次改进了李雅普诺夫的结果。

许宝騄有一本翻破了的克拉美概率著作,书上几乎写满了批注。他认为该书包含了所有概率论的基础。1945年,许宝騄改进了克拉美定理和贝莱定理,并给出克拉美定理的一个初等证明[5]。他以特征函数为工具,通过12个引理,给出了上述定理的证明。但影响更深远的结果是他将相应的样本均值代之以样本方差。许宝騄说:“关于均值的渐近分布,已知结果如此之多。考尼斯(Cornish)和费希尔(R.A.Fisher,1890—1962)通过半不变量获得了逐步近似于任何随机变量分布的各项。若把考尼斯和费希尔的形式结果转化为一条渐近展开的数学定理,它能给出剩余项大小的阶。在本文中,样本方差就做到了这一步。”[5]

这里许宝騄第一个讨论了样本方差的渐近展开,给出余项阶的估计。他直接引进了一个新维数,用特征函数来近似随机向量的分布,其难点是用特征函数来近似两个高度相关的随机变量的分布。他对特征函数的应用已经达到炉火纯青的境界,在不少论文中对这一技巧信手拈来,应用自如。

许宝騄所采用的方法具有普遍意义,还可以用于解决样本高阶中心矩、样本相关系数及样本统计量的类似问题。他的这一工作在20世纪70年代以后引起了进一步的研究。此后,许宝騄开始研究费勒(W.Feller,1906—1970)对中心极限定理一般形式的充要条件。1947年5月,他得到每行独立的无限小随机变量三角阵列的行和,依分布收敛于一给定的无穷可分律的充要条件。当时一些著名的概率专家,如柯尔莫戈罗夫、辛钦(A.Ya.Khintchine,1894—1959)、格涅坚科(B.V.Gnedenko,1912—1995)、莱维(PaulLévy,1886—1971)和费勒等,都在寻找这一答案,所以许宝騄在给钟开莱的信中说,担心正在进行的工作会和别人相重复。

许宝騄的条件与格涅坚科的不同,后者的“两个尾巴”是并在一起的,而许宝騄则利用核(sint/t)3直接证明。但得知格涅坚科的研究成果已经发表时,许宝騄立即承认了其优先权[6]。因此,在格涅坚科和柯尔莫戈罗夫合著的相关专著英译本再版时,添加了许宝騄的这一论文作为附录。

20世纪50年代中期,许宝騄对马尔科夫过程产生了兴趣,他用分析的方法讨论了关于转移概率函数的可微性。这一工作暗示了分析结构和概率结构的内在联系,为进一步研究奠定了基础。

2涉足统计推断领域

贝叶斯(T.Bayes,1702—1761)的论文《论机会学说问题的求解》可看作最早的一种统计推断程序。拉普拉斯和高斯等利用贝叶斯公式估计参数的研究,促使统计学摆脱观测数据的单纯描述而向强调推断的阶段过渡。

19世纪末,皮尔逊(K.Pearson,1857—1936)明确指出,统计学不是研究样本本身而是要根据样本对总体进行推断,并引进一个分布族,包含正态分布及现在已知的一些重要非正态分布,还提出矩估计法,用来估计分布族中的参数[7]。皮尔逊所提出的检验拟合优度统计量,为大样本统计的先驱性工作。戈塞特(W.S.Gosset,1876—1937)1908年导出的t分布,则开了小样本理论的先河。小样本理论强调样本必须从总体中随机抽取,从而使统计学研究对象从群体现象转变为随机现象。

20世纪20年代费希尔对现代数理统计学的形成和发展做出了卓越贡献。他发展了正态总体下种种统计量的抽样分布理论,建立了以最大似然估计为中心的点估计理论,创立了实验设计,并发展了相应的数据分析方法———方差分析。

1911年,皮尔逊应聘为伦敦大学学院优生学教授,并任生物统计系主任,而费希尔自1933年起任伦敦大学学院教授。他们共同建立和领导了一个有世界影响的数理统计学派,使伦敦大学学院的高尔顿实验室和统计系成为世界数理统计学的研究中心。

1936年许宝騄来到高尔顿实验室和统计系学习时,小皮尔逊(E.S.Person,1895—1980)刚继任父亲的领导工作,任统计系主任;费希尔任高尔顿实验室主任;现代统计学家奈曼(J.Neyman,1894—1981)任统计系教授;一些著名学者也不断来访,如美国的多元分析专家郝太林(H.Hotelling,1895—1973)、频率曲线专家克莱格(C.C.Craig)和概率专家费勒等。频频接触这些“世界级”人物,其发现一般原理、发现科学实质的深邃思想,其才气横溢、思如泉涌的大家风范,其刻苦钻研、锲而不舍的科学精神,都给天资聪慧的许宝騄留下了深刻印象。这对其概率统计思想的形成和发展产生了很大影响,他一生的科学贡献与这段经历是密切相关的。

在奈曼.皮尔逊的假设检验理论建立之初,将这一方法应用于线性模型的线性假设检验问题是一个很有意义的研究方向。费希尔对线性模型的线性假设发展了F检验(起初他称之为Z检验,其学生改进为F检验,用Fisher的第一个字母命名),但这种检验有何优越性或是否存在比它更优越的检验,尚需进一步探讨。奈曼2皮尔逊理论提供了以比较功效函数为基础的方法,涉及到很复杂的精细分析问题,在当时的统计队伍中,具备这样数学素质的为数甚少,许宝騄正是其中的突出者。他敏锐地意识到该课题的重要性,并随之进行了精心研究,发表了一系列相关论文,取得了突破性进展,从而在国际数理统计界争得一席之地。

28岁的许宝騄在奈曼和皮尔逊《统计研究报告》的第二卷发表了关于数理统计学的第一篇论文《Studentt分布理论用于两样本问题》,研究了所谓Behrens2Fisher问题。[8]他创造性地引进统计量u=(X-Y)2(A1S21+A2S22)

其中A1>0,A2>0为常数,来讨论以|u|>c为否定域的检验。许宝騄通过把u的密度函数展开成幂级数,研究了否定域|u|>c的势函数对参数的依赖关系。其主要内容是计算上述U检验的功效函数,并研究该检验在种种情况下的表现[9]。这是一个精确的(不是渐进的)分析,当代统计学家谢非(H.Scheffe)称之为“数学严密性的范本”。据许宝騄的研究结果所给出的方法后被称为“许方法”。

1941年,许宝騄首次证明了方差分析中的F检验在功效函数观点下的优越性。方差分析中任一个效应有无的检验,都可以化为典则形式之下的假设。他证得若假设水平α的检验不是F检验,其功效函数在任一球面上保持常数,则此检验的功效必小于水平α的F检验的功效[10]。这是一元线性假设似然比检验的第一个优良性质,其本质上是对任何特定多于一个参数值假设的第一个非局部的优良性质。许宝騄考察了高斯2马尔科夫模型中方差的最优估计问题,得到了样本方差为总体方差的最优二次无偏估计的充要条件。后来的研究表明,许宝騄的结果是近年来研究方差分量模型和方差最优二次估计的起点。

许宝騄证明了似然比检验在所有功效函数仅依赖于一个非中心参数的所有检验中是一致最强的。这个条件等价于势函数在某一类自然变换下的不变性,由此开创了假设检验的两个发展方向:(1)将所得形式推广到多元问题(郝太林的T2及多元相关系数);(2)提供了获得所有相似检验的新方法。

正是在许宝騄的建议下,其学生席玛卡(J.B.Simaika)和莱曼(E.L.Lehmann)将这个方法用于其他问题,后莱曼和谢飞形成了完备性的概念。

3推进多元分析发展

皮尔逊的数理统计学建立在自然总体的“大样本”基础上,而费希尔则着重处理受控实验中“小样本”的统计分析。后者在数学上占有优势,频频对前者发起攻击,尖锐地批评皮尔逊所提出的x2检验。

奈曼和小皮尔逊在1933年发表了关于假设检验的论文,把检验问题作为一个数学最优化问题来处理,发展了费希尔的研究工作。由于费希尔对皮尔逊有成见,因而对奈曼和小皮尔逊的研究也不以为然,甚至称其编辑的《统计学研究通报》是“一堆破烂货”。由于和费希尔的矛盾,奈曼感到在英国难以发展,于1938年4月应聘为美国加州伯克利大学数学系教授,并筹建了统计实验室。

加州伯克利大学统计实验室在二战后逐步取代了伦敦大学学院的统计系地位,成为世界数理统计学的中心。相比之下,当时苏联在概率论领域虽领先于世界,但在数理统计领域远远落后于美国。在20世纪50年代大力倡导“学习苏联”时期,中国统计学也长时期得不到发展。

奈曼犹如伯乐,慧眼识俊才。他非常器重许宝騄,认为许宝騄是新一代数理统计学家中的佼佼者,一度选定其为接班人。1945年,奈曼邀请许宝騄参加了第一届伯克利概率统计讨论会,并聘请他为伯克利统计实验室教师。校方仅聘许宝騄为讲师,奈曼为此大声疾呼,表示了强烈不满。1946年秋,许宝騄开始在教堂山(ChapelHill)教学,奈曼还曾去看过他。当许宝騄回国时,奈曼一再挽留,想把他争回自己的麾下。回国后,许宝騄也与奈曼保持了多年的联系。许宝騄对科学所做的贡献以及孜孜以求的好学精神,是与奈曼的教诲和影响分不开的。

如果个体的观测数据能表示为P维欧几里得空间的点,那么这样的数据叫做多元数据,而分析多元数据的统计方法称为多元统计分析。主要多元分析方法有:多重回归分析、判别分析、聚类分析、对应分析、典型相关分析、多元方差分析等。许宝騄在哥伦比亚大学和教堂山讲授多元统计分析,培养学生从事这一领域的研究。

自20世纪30年代起,费希尔、郝太林、许宝騄等做出了一系列奠基性的工作,使多元统计分析在理论上得到迅速发展。1938年到1945年,许宝騄所发表的相关论文一直处在多元统计分析理论的前沿。在多元分析假设检验理论中,许宝騄最先讨论了优良性,是奈曼-皮尔逊的假设检验理论在多元分析中应用的先导。他推进了矩阵论在数理统计理论中的应用。许宝騄把矩阵论中处理问题的方法引进了数理统计的研究,实质上这是一个长方阵在某一变换群下的标准型。有了线性模型的法式,使估计和假设检验问题变得十分简明。

费希尔创立的“n维几何”方法,使数学家们获得了一些重要统计量的精确分布。典型例子是1928年维夏特(J.Wishart)导出了任意维正态样本全体二阶矩的联合分布———维夏特分布。

不少学者给出维夏特分布的不同证明。1939年,许宝騄利用数学归纳法推导出维夏特分布。他假定对n-1,p-1成立来推导对n,p的密度函数。除了密度函数中的矩阵外,还需要一个(p-1)维的正态向量和一个n维的正态变量,在证明过程中所需的分析推导仅仅是n维向量模的平方是x2n分布[11]。专家们一致认为许宝騄的推导方法是最优美的一个。

文中许宝騄的另一个杰作就是得到了现今所称的许氏公式:当n≥p≥1时,有

∫⋯∫f(x′x)dxn×p=πnp2-p4(p-1)Πp-1j=OΓ(n-j2)∫A>0⋯∫|A|n-p-12f(A)dA

该公式是处理20世纪80年代所形成的椭球等高分布统计量的有力工具。

多元分析中一个基本分布是关于随机正定阵相对特征根的分布。线性模型中线性假设的检验问题,都与这些特征根有关。若正定随机矩阵A和B相互独立,各自遵从维夏特分布W(m,Σp×p)和W(n,Σ),且m≥p,n≥p,θ1≥⋯≥θp≥0表示|A-θ(A+B)|=0

的p个根,寻求θ1,⋯,θp的联合密度是一个重要研究课题。在20世纪30年代末,许宝騄和一些著名统计学家,都对其进行了探讨。在众多方法中,许宝騄的方法严密而清晰,他以矩阵微分为工具,计算了一些复杂变换的雅可比行列式,而导出相应的分布[12]。

这个方法的难点是计算雅可比行列式,许宝騄在文章中给出了任意阶的雅可比行列式结果,并证明了3阶行列式情形。其学生安德逊(T.W.Anderson)详细介绍了这一工作,认为某些雅可比行列式的计算是许宝騄的杰作。

许宝騄把数学家分成三流。第一流的数学家是天才,他们能开创新的领域,如柯尔莫哥洛夫、诺依曼(JohnvonNeumann,1903—1957)、维纳(NorbertWiener,1894—1964)等。第二流数学家是靠刻苦学习而成功的。他们认真消化整理前人的东西,在此基础上有所创造和发现,辛钦就属于这一类。第三流的数学家只是在某个问题上有所贡献,不能像第二流的那样系统工作。剩下的就是不入流的数学家了。他认为自己没有才能,所有成就完全是靠刻苦学习而获得。

“三十功名尘与土,八千里路云和月”。许宝騄对科学研究的态度和精神永远值得我们借鉴和学习。

参考文献

1吴文俊.世界著名数学家传记[M].北京:科学出版社,1990.

2江泽涵,段学复.深切怀念许宝騄教授[J].数学的实践与认识,1980,(3):1—3.

3张奠宙.中国近现代数学的发展[M].石家庄:河北科学技术出版社,2000.

4Pao-LuHsu,pleteConvergenceandtheLawofLargeNumber[J].Proc.Nat.Acad.Sci.U.S.A.,1947,33:25—31.

5Pao-LuHsu.TheApproximateDistributionoftheMeanandVarianceofaSampleofIndependentVariables[J].Ann.Math.Statist,1945,16:1—29.

6钟开莱.许宝騄在概率论方面的工作[J].数学的实践与认识,1980,(3):12—15.

7陈希孺.数理统计学简史[M].长沙:湖南教育出版社,2005.

8MorrisLE,RichardAO.RandomQuotientsandtheBehrens2FisherProblem[J].AnnMathStatist,1972,43:1852—1860.

9Pao-LuHsu.ContributionstotheTwo-sampleProblemandtheTheoryofthe“StudentpsT-test[J].Statist.Res.Mem,1938,2:1—24.

10Pao-LuHsu.OntheBestQuadraticEstimateoftheVariance[J].Statist.Res.Mem,1938,2:91—104.

11Pao-LuHsu.AnalysisofVariancefromthePowerFunctionStandpoint[J].Biometrika,1941,32:62—69.

12Pao-LuHsu.ANewProofoftheJointProductMomentDistributions[J].Proc.CambrigePhilos.Soc.,1939,35:336—338.

数理范文篇3

关键词:统计学;教学模式;EXCEL

进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,社会对新知识的需求日益增加,无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于数量分析,依赖于统计方法,统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。教育部也将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的核心必修课程之一。力图通过《统计学》的学习,使学生掌握探索各学科内在的数量规律性,并用这种规律性的解释来研究各学科内在的规律。同时,由于统计学所倡导的尊重客观实事,通过调查研究用实事说话,这也有利于培养学生的实事求是的学习、工作和科学研究精神

一、《统计学》课程教学面临的挑战

1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学,分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要,大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中,除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容,如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等;同时也系统的充实了统计推断的内容,如:统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。

2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动,是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说,本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说,由于其本专业的课程体系要求,使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好,对于专科学生来说更不用说,推断统计将是他们学习的困难。再说,《统计学》作为专业基础课,一般安排在一年级或二年级第一学期,在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担,显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。

3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富;课程难度太大可能导致学生兴趣下降;在倡导学生自主性学习的背景下,授课时数大为减少(一般安排一个学期共17~19教学周,每周2~3课时);高等教育扩招后,由于师资力量一时没有跟上,大多数学校,授课班级学生人数越来越多,一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系,学会控制和驾驭课堂教学,学会激发学生的兴趣,注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办?

二、《统计学》教学的发展趋势分析

1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天,统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用,不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确,而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以,在统计教学过程中,大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果,而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。

比如方差分析,手工计算量非常大,没有计算机软件的支撑,是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么,为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差,而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等,检验结果表示什么等就可以了,大计算量的工作让计算机去完成。

2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心,通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间,通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动,如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。

比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上,让他们组成若干调查小组(如以寝室为单位),在校园内真正进行一次统计调查活动,从具体调查对象和单位的确定,样本的抽取(不一定要很大),问卷的发放、回收与审核,数据输入与资料整理,估计与分析,一直到调查报告的编写,调查总结或体会的形成,全部由同学自己来完成。这样,同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程,效果很好。

三、基于EXCEL的《统计学》教学设想

如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练,同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的,要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件,并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。

(一)微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择

专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大,统计分析的专业性、权威性不可否认,但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用,如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具,此外专业统计分析软件的英文操作界面,也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件,其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件,但它比专业统计软件易学易用,便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天,EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言,利用EXCEL提供的统计函数和分析工具,结合电子表格技术,已能满足统计方面的要求。

(二)基于EXCEL的《统计学》教学设想

1、在教学内容上,依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能,结合统计学原理的基本理论和方法,整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中,对统计数据的搜集主要强调统计报表制度,在EXCEL环境应该更注重抽样推断,EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术,统计图也可以被广泛运用于对数据的描述;再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时,都用加权平均的方法,当用组距式变量数列计算平均数时,用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道,组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的,如果实际数据与这一假定相吻合,计算结果比较准确,否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的,因此用组中值计算的平均数都是近似的,而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列,我们必须输入原始数据,EXCEL的有关程序可以得到准确平均数,哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢?那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢?有没有必要按加权的方法计算平均数呢?我们认为有必要,但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了,而是用于表现资料的分布状况和进行分析用;加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想,用于综合评价分析中。

2、案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来,使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题,而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学,比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生,精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量,经营决策等方面的案例,深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野,也使统计学的课堂不再是教师一块黑板、一支粉笔、一本教材、一张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。

3、改革考试方式和内容,合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节,是检验学生学习情况,评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试,多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量,维持正常的教学秩序起到了一定的作用,但也存在着缺陷,离考试内容和方式应更加适应素质教育,特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中,基本运算能力被认为是首要的培养目标,教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算,各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中,为应付考试搞题海战术,把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此,需要对《统计学》考试进行了改革,主要包括两个方面:一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力,还注重了学生各种能力的考查,尤其是创新能力。二是考试模式不具一格,除了普遍采用的闭卷考试外,还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核,采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样,可以引导学生在学好基础知识的基础上,注重技能训练与能力培养。

参考文献:

[1]谢安邦.高等教育学[M].北京:高等教育出版社,1999.

[2]贾俊平.统计学[M].北京:中国人民大学出版社,2000.

数理范文篇4

关键词:数据分析;数理统计;数据模型;计算机技术

1数理统计的内涵及特点分析

数理统计的对象,主要是在社会随机现象中收集到的信息,这种信息的收集是有限次数的,属于个性信息的收集;而数理统计的任务,就是要对这些个性信息进行归纳和分析,并找到这些个性信息当中隐藏的数据规律,进而不断扩大这种规律的覆盖范围,从而得到全部数据规律性和相应现象的一个完整的过程。数理统计是从总体中进行抽样的一种归纳方法,它以概率论为基础,是一种普遍性的规律,因此可以在社会各领域进行广泛而有效地运用。但是我们也应该认识到,数理统计从根本上说是对数量层面的表层分析,不具备数据本质探析的内容,因此,数理统计过程中的各种推演和评判,都要以一定的数据样本作为基础;另外,数理分析的数据研究对象,即数据样本具有很强的随机性,这就决定了数理统计的结果会存在一定错误的可能性,因此,数理统计对于数据样本数量和质量有着较强的依赖性,这就要求我们在利用数理统计方法展开数据分析工作之前,必须在财力和技术允许的前提下,尽可能地扩大采样数量,提高采样质量,从而获得更可靠的数理统计结果,使结果更具代表性和指导性。

2数理统计的发展背景与现状分析

数理统计有着非常悠久的历史,从最开始“统而计之”的概念逐渐发展到现在,数理统计已经具有了几千年的历史。随着科学技术的进步,数理统计在当今社会的应用范围更加广泛,不论是社会政治领域还是社会经济和生活领域当中,都能看到数理统计的应用痕迹,其对于人文科学、社会科学和自然科学的进步起到了不可替代的作用;特别是在科学研究当中,数理统计关于随机变量间的关系以及随机变量的描述,有效解决了随机变量关系描述困难、随机变量分布特征和离散性质描述困难以及变量大小判定等类似的问题,因此成为数据分析过程中非常关键的工具、方法和流程部分。

3数理统计在数据分析中的应用步骤

3.1数据模型的选择与建立

所谓的“模型”,就是一种“假定”,是现实世界的抽象。它由数据结构、数据操作、数据约束三个部分构成,分别描述数据的类型、内容、性质、数据间的联系;相应的数据结构上的操作类型和操作方式以及数据结构内数据间的语法、词义联系,他们之间的制约和依存关系,以及数据动态变化的规则。

3.2数据的收集

根据数理统计对象和目的的不同,数据的收集方法主要分为抽样观测(抽查)、全面观测(普查)和安排特定实验三种。

3.3数据的整理及应用

数据整理就是将经过模型分析之后的数据,进行相应的图表汇总,从而更好地解释数据的表面规律和内在本质。数据应用就是利用数理统计结果更好地指导生产和生活行动,从而提高行动的科学性和合理性。数据统计的具体应用,主要有区间估计、假设检验、时间序列分析和多元统计分析。通过这四种方法的归纳与分析,数据统计结果可以对总体分布形态、方差分析和正交设计、相关与回归分析、一个或两个总体参数的假设检验及参数或非参数估计等方面产生显著的影响,同时,对于相对数及平均数等统计学中计算原则的基本描述指标也有一定的影响。

4数理统计在不同领域数据分析中的具体应用

作为一门活跃的数学学科,数理统计学具有非常高的应用价值,其理论成果能够较好地推广到实际应用当中,成为社会学、政治学、经济学、地质学等学科的重要内容,使我们能够更好地对每个学科的概况进行全面而细致的分析。

4.1数理统计在政治生活中的应用

在社会政治发展过程当中,必要的数据是决定政治决策正确性的关键。利用数理统计的方法进行相关数据的收集和分析,可以有效实现复杂数据的精辟概括,从而高效率地为政治活动提供必要的支持。比如,在美国的总统大选当中,很多媒体都会定期相关候选人的支持率情况,这种数据的统计和汇总,一方面可以为民众提供选举的走向和趋势,从而有效指导其投票行为;另一方面可以为候选人和竞选团队的下一步竞选工作提供重要的参考,使其在充分了解民众支持情况、探究民众政治需求的前提下,不断调整自身的竞选活动和表现。

4.2数理统计在经济生活中的应用(即在企业发展中的作用)

4.2.1对生产型企业的影响

在生产企业当中,产品的质量问题是事关企业发展和行业口碑的关键环节,也是企业管理中的重要方面。在企业质量管理当中,数据统计方法得到了较为广泛的应用,它可以在数据采集阶段利用抽样检验统计分析、质量控制图统计分析以及可靠性统计分析等不同的方法,获得关于企业产品生产的最真实的数据,并通过对这些数据的深入分析,判定企业生产环节(原材料质量、生产工序、成品检测的可靠性)中存在的实际问题,从而为提高企业产品质量和管理效率提供基础的数据支持。另外,通过对生产企业某一方面的具体分析,比如针对产品生产工艺流程的数据统计,则可以更好地判定旧产品生产链条中的不足之处,从而有针对性地提出替代材料的选择、最优生产条件的匹配等有效方案,以此不断提升生产企业的生产效率和产品质量。

4.2.2对金融类企业的影响

对于保险、投资类企业而言,工作中的影响因素多且复杂,工作风险较大,因此数理统计更是工作中不可或缺的关键环节。通过统计数据,保险企业可以获知客户所能够承受的保险费用与他期望的赔偿款之间的数量关系,从而制定更加科学的保险产品,有助于保险人员顺利地收取保险费用;在投资类企业当中,数据统计则可以帮助投资人员及时获知红利以及市盈率等数据,从而判定未来发展的趋势,为后续的投资工作提供准确的参考,使投资人员做出更加正确的判断。

5结论

在现代科技的支持之下,数理统计的方法不断进步,在数据分析、产品控制、管理决策以及金融决策等方面发挥了巨大的作用,其应用范围越来越宽广,其社会价值也越来越突出。各行各业、各个领域只有重视数理统计的重要作用,不断提高数据分析结果的有效性和指导性,才能为生产和实践活动提供更加准确的参考,从而形成更加科学的决策。

参考文献:

[1]秦秉杰.股票投资中概率论和数理统计的运用[J].财会学习,2018(14):234+236.

[2]张浩,戴剑勇.社会经济领域数理统计的应用分析[J].经贸实践,2018(5):342.

[3]马萃阳.数理统计在经济中的应用分析[J].消费导刊,2017(18):160.

数理范文篇5

关键词:数理统计;数据分析;应用

数理统计是以数据统计为基础,以数据分析为重要手段,以数据的实际应用为重点环节,可以明确展现出数据存在的特点,因此在统计过程中发挥着不可替代的重要作用。数理统计应用在现代企业管理等工作中,对于企业的生产、管理、发展具有重要的推进效用。

一、数理统计和数据分析的概念及特点

(一)数理统计的概念。数理统计就是在经过一定次数的实验或者对随即发生的现象进行一定时期的观察之后,把实验或者观察的过程中记录下来的相关数据进行分析、总结、归纳,据此寻找出数据当中所蕴含的规律,并借由总结得到的结论对整体现象进行判断、推理的学科。(二)数理统计和数据分析的特点。数理统计的特点简而言之就是遵循概率论的基本论调,把实验或者观察所得到的相关数据为基础,对随即发生的现象进行分析与研究。具体说来,就是将实验或者观察所得到的数据信息进行建模,并将其还原到随机现象当中,并通过资料对建模的科学性、合理性进行检验,在保证建模合理的情况下对其展现出的规律、特点进行研究。其应用我们可以通过具体检测家用电器的使用时间的例子来进行说明。首先,需要对某批次的家用电器进行抽样,从中抽取一定比例的家用电器作为样本,对样本的使用寿命进行实际的检验,并对检验数据进行统计记录。之后根据所测定的家用电器样本的使用寿命来推算该批次产品的合格率以及使用寿命等。以概率论为支持,使用数学建模的方法计算家用电器的使用时间,并根据相关资料构建分布图,对之后生产的不同批次的同类产品进行多次的样本抽取与实际测试,进而保证抽取样本与统计数据的合理性、科学性。数理统计是在对数据进行分析的广泛需求之下出现的一种统计方法。这样通过测算样本来实现对整体进行控制的方法,大大降低了实际工作的强度,同时保证了数据分析的科学合理,便于对数据的规律和特点进行分析与归纳,促进对于数据整体的有效掌控。

二、数理统计在数据分析中的应用

在社会建设过程中,在不同领域的实际工作开展过程中,需要按照实际工作的主要内容灵活机动地运用不同的数据归纳分析方法,这样才能从不同的角度与侧面反应工作的实际效能,才能保证工作的有效开展与更大发展。数据统计对于实际问题的解决具有明显的促进作用,因此,在对数据进行分析的过程中才更引起人们的足够关注,并逐渐形成了一种更加系统、科学的统计方法。数据统计与数据分析是同一个过程的不同阶段,具有密切的相互关联,同时又都是建立在对随机数据进行大量的观察与记录的基础之上的,因此对随机事件进行大量的观察、记录,是数据统计与数据分析的根基所在。此外,数理统计的准确性直接决定着数据分析的有效性,因此数理统计对数据分析会形成重要的影响。数理统计会对样本在整体当中的分布形态、变异数分析、正交试验设计、相关分析与回归分析、一个总体参数的区间估计、两个总体参数的假设检验、参数估计以及非参数估计方法的应用等,都具有极为明显的影响,同时还会对相对数、平均数等在统计过程中需要使用的计算基本描述指标产生极大的影响作用。

三、数理统计对企业发展的影响

数理统计的基本流程就是首先进行样本的确定、资料的搜集,之后需要对实验或观察取得的数据进行深度的加工、分析、处理,最后对数据的规律以及呈现出的趋势进行推断,对整体进行预测与分析。整个过程是一个系统、完整的过程,因此使用数理统计方法来开展企业管理工作,就需要多个部门的团结协作、精诚努力,实现工作的稳定、有序开展。但是数据统计毕竟只是一种辅助性的工作方法,属于一种应用性工具,要保证数据统计在实际工作中的有效使用,达到顺利解决实际问题的目的,就必须对工作的具体环节有一个准确感知,对于实际的工作内容有一个深度的辨析,同时还需要有专业的知识与技能等高水平素养,具有多年工作积累下来的丰富经验,并通过不断践行来提高工作的实效性。在企业生产工作中应用数理统计方法,主要从以下方面开展工作。首先,是在对生产质量进行管理的过程中。在企业的实际生产过程中,整个生产流程具有多道生产工序,需要使用的生产设备数量庞大,需要操作的工人素质参差不齐,这对于产品的质量会造成极大的影响。因此,可以采用抽样检验的方法获取数据并进行统计分析,也可以采用绘制质量控制图的方式来呈现质量的变化并进行相关分析,此外还可以采用对产品的可靠性进行测试之后进行统计分析的方法,对生产设备的可靠性、质量控制人员的工作效率、质量检测系统的可靠性等进行有效控制。其次,是对生产工艺的改进过程中,可以采用对多个对象、多个指标之间存在的关系进行分析的多元统计分析法,可以针对多种因素、多种水平采用正交试验方法,还可以使用方差分析或者回归分析等方法,对相关数据进行统计和分析,实现对生产工艺的改革与创新,实现对影响产品质量的主要因素及次要因素的判断与辨析,实现对新产品的开发与推广,实现对最佳生产条件的创设,实现对新材料的应用探索等等。此外,通过数理统计分析还可以对市场发展前景及竞争对手的实力情况有一个准确的判断,可以推动企业更加快速地发展。

总而言之,数理统计在当前时代科技不断发展的新形势下已经取得了长足进步,其在统计的内容、统计的方法、数据的分析等方面也都有了较大的完善,得到了进一步的充实。随着社会的进步,数理统计也必将不断发展、不断进步,为国家的发展与经济的腾飞发挥更大的作用。

参考文献:

[1]沈雪梅,王燕.数理统计在数据分析中的应用研究[J].哈尔滨职业技术学院学报,2014(4).

数理范文篇6

关键词:初中物理;数理能力;实际案例

数理能力,指的是运用数学知识与方法分析、描述物理问题的能力。数学与物理的联系表现在:数学是一种定量描述的工具,数学的知识与方法渗透并贯穿于整个物理课程,为物理概念、定律的表述提供简洁、精炼的形式语言,为学生进行抽象思维与逻辑推理提供有效的方法[1]。因此,将数学与物理有机结合,在物理教学中培养学生数理能力,具有明显的学科优势。

一、做好概念教学,培养学生数理语言表述能力

数理语言分别由文字语言、图形语言以及符号语言三大部分内容构成。将数理语言反映在物理学科中,物理中的定律、概念等便可以用相应的数理语言表示。以密度概念为例,将密度概念用文字语言可表述为“物体的质量与其体积的比值”;用图形语言可表述为仅在第一象限m∝V的正比例图线;用符号语言可表述为“ρ=m/V”。由此可见,学生要想学好物理,就必须要具备基本的数理能力,能正确运用相关数理语言准确表述物理概念、定律等。相应的,教师要想在物理教学中培养学生数理能力,也必须利用物理概念、定律让学生形成基本的逻辑思维,掌握数理语言表述方法与技巧。在物理教学中,教师要有效引导学生运用文字性的语言将某个物理概念或定律表述出来,在此基础上逐渐加大教学难度,进一步提升学生数理语言表述能力。例如,在“阿基米德实验”中,对于浮力原理以及相关实验现象,书本中做了如下表述:浸入液体中的物体所受浮力的大小等于物体排开的液体中所受重力的大小。教师可先要求学生不看教材中的这一表述,而是随着实验的进行,自己不断总结、归纳,尝试用自己的语言将实验现象表述出来,之后与教材中表述进行对比,查找自己在表述方面的偏差。教师也要针对学生的语言总结、表述情况加以指导、修正,帮助学生更好地体会数理语言的精炼性、准确性,掌握数理语言表述技巧。

二、构建数理模型,培养学生数理能力

在物理学习中,知识构建与知识应用是两个必要的过程,学生必须通过学习做到对知识的深入掌握与合理运用。而要想实现这一教学目标,教师就需采用适当的教学手段引导学生构建起数理模型,用数理模型实现学科知识的转化与应用。教学实践表明,物理教学中培养学生数理能力的必经之路是培养学生构建数理模型的能力。具体而言,是学生在学习过程中能根据物理规律、物理概念以及其中蕴含的数量关系,实现物理问题到数学问题的转换,之后再运用相关数学思想与方法正确解答物理问题,得到正确答案。在指导学生构建数理模型过程中,教师需掌握以下要点:一是数理模型构建方法应当视具体的问题情境而定。也就是说,在问题情境不同的情况下,数理模型构建方法也有所不同。二是要指导学生正确审题,加强对学生审题的训练,让学生能从题目中找出正确的情境,从而实现数理模型的有效构建[2]。分析以往教学经验发现,在数理模型构建过程中,寻找数量关系与问题归类是两大主要方法。其中,寻找数量关系是指根据具体问题情境,准确分析出物理量之间的数量关系,在此基础上正确解题;而问题归类是根据具体的问题情境,依据一定的归类标准,将问题具体归类为哪一种特定的题型、具体的物理知识范围,如是属于浮力问题、二力平衡问题还是液体压强问题等,将问题合理归类后,学生就会有一个大体的解题思路,知道该用哪些范围的知识解题,解题效率也会有所提高。

三、利用物理习题,培养学生数理方法运用能力

物理知识与数学知识在某一层面上有密切联系。在物理学习与解题过程中,常常会运用到数学相关知识与方法,例如在解答物理问题时,如果要进行定量分析,就必须借助数学中的相关思想与方法进行。因此,初中物理教学中培养学生数理能力的最终目的,就是培养学生运用数理方法的能力,使学生能灵活运用相关数理方法,正确解答物理问题,促进学习成绩的提高。而在培养学生数理方法运用能力的过程中,教师可结合具体教学内容,创设一定的问题情境,将物理问题复杂化,有效促进学生数理思维,最终实现提升学生数理方法运用能力的教学目标。但在将物理问题复杂化过程中,教师也需立足实际,结合学生实际学习能力,适当把握问题的复杂程度,避免问题过于复杂使学生自信心受到影响。

综上所述,为了培养学生的数理能力,物理教师要巧用物理概念、定律、问题以及物理实验,培养学生数理语言表达能力、物理模型构建能力、数理方法运用能力,促进学生综合能力的有效提升。

参考文献:

[1]肖庆新.初中物理教学中学生数理能力的培养[J].中学理科园地,2018(6):22.

数理范文篇7

一、以数理结合为途径培养物理学科能力的可能性

从物理学科的特点、物理学科对学生的素质和能力发展的主要贡献及其中学物理教学的实践出发,物理学科能力主要可概括为:理解能力、推理能力、分析综合能力、应用数学处理物理问题的能力以及实验能力等几个方面。在引导学生应用数学解决物理问题的过程中,对学生的理解、推理、分析综合等各方面能力都有一定的要求,这一过程其实是学生各方面能力的培养、应用、提高的过程。

(一)数理结合应用体现了学生对物理概念、规律的理解能力

学好物理,重在理解。物理概念和物理规律是物理学的基本构成部分。要学好物理,学生必须准确理解物理概念和物理规律,掌握物理概念的内涵和外延。这方面的能力要求在应用数学解决物理问题的过程中已充分的体现出来了。

将一个实际问题经过物理抽象建立物理模型的过程中,必须忽略一些次要因素,对问题进行理想化处理,这要求学生对物理概念的理解必须达到足够的程度,对抓住主要矛盾,忽略次要矛盾的方法也必须有一定的理解。例如:分析以不大的初速度抛出的物体,由于受到的空气阻力远小于重力,可忽略空气阻力,而把物体运动近似看成抛物线运动,再应用抛体运动规律分析。在这一物理抽象的过程中,学生必须理解忽略空气阻力的合理性,也必须理解中学物理中平抛运动规律的适用条件是物体只受重力作用。

可见,数理结合应用的过程不仅仅是一个单一的应用数学知识的过程;它以准确理解物理概念和物理规律为前提,数理结合的训练首先体现了理解能力的应用、培养。

(二)数理结合的应用体现了学生解决具体问题时的分析综合能力

在学生理解物理概念,物理规律和方法的基础上,独立地对具体问题进行具体分析,弄清所给问题的物理状态、物理过程和物理情景,把一个复杂问题分解为若干较简单的问题,这是具有优秀的分析能力的体现;再找出这若干问题之间的联系,灵活应用物理知识综合解决所给的问题,这是综合能力的体现。

应用数学解决物理的过程中,无论是实际问题的物理抽象、物理模型的数学抽象、还是数学结果还原,每一个阶段都必须经过分析、综合的过程;每一个过程,都是对学生分析、综合能力的考验和提高的过程。

(1)物理抽象过程中需对实际问题进行具体分析,抓住主要因素,摒弃次要因素,再综合得出问题的物理模型。

(2)数学抽象过程中需具体分析所得的物理模型,对比对应的物理规律,再综合得出适当形式的数学模型,或数学方程的形式,或函数图象形式;

(3)得出数学模型后,在数学运算的过程中往往需全面分析各个小阶段中得到的方程或对应的函数图象,找出各阶段的联系,以最简捷的途径联立各方程解出数学结果。

(4)数学结果的还原过程,先必须具体分析数学运算所得的直接结果,分析其物理意义,分析其是否与实际问题相符合,再准确取舍,综合得出物理结果。

(三)数理结合的应用体现了学生的推理能力

从一个基本的判断出发,推出另一个判断的过程,称之为推理。在物理学习过程中,推理能力也是一项非常重要的能力。推理能力还包括能把推理过程准确,简洁地表述出来。

一个物理问题的解决,从问题的提出到合适的数学模型建立,中间的二个环节是最重要的。在这一过程中,往往要通过观察,分析实际问题的现象、过程,推理总结出一些结论,在此基础上,综合得到合适的模型,并正确表达推理的过程。良好的推理能力对上述各个环节的顺利进行是至关重要的。

现在许多学生在解决物理问题的过程中,能得到最后的准确结果,但中间推理过程说不准确或表达不够清晰。对学生而言,推理能力不好是造成这种现象的主要原因。数理结合的应用要求学生有良好的推理能力,数理结合训练的同时学生的推理能力也会得到训练、提高。

(四)在数据处理中应用数学工具是实验能力的主要体现

应用准确的实验方法得出实验数据后,怎样从实验数据中分析、计算得出实验结论,这是实验能力的主要方面。在实验数据的处理中,数学工具的应用使得处理过程显得特别简捷、直观。如:只凭眼睛很难从一堆实验数据中判断出哪些误差较大,哪些较符合实际。但如果定下直角坐标系,在坐标平面上描出实验数据所对应的坐标点,则可以直观地判断各数据的平均值,并摒弃一些误差较大的测量数据。在实验数据的处理中,数理结合的应用对培养实验能力有很大的好处。

在数理结合应用中体现应用数学解决物理问题的能力是显而易见的。综上所述,数理结合的训练是对学生的理解能力、推理能力、分析综合能力和实验能力等各方面能力的培养和训练,在具体的教学中,我们完全可以以数理结合训练为切入点,达到培养、提高学生各方面能力,实施素质教育的目的。

二、以数理结合为途径培养能力的具体实施内容

(一)物理概念规律理解中的数理结合

1、概念、规律的表述

教学中应多引导学生体会物理规律的表述,研究常使用各种数学工具,如:代数式、函数图象、正负号、矢量、几何图形、三角知识等等;

2、物理规律的理解

理解物理规律时,应引导学生注意其适用条件和适用范围,不能乱套物理规律及公式。如:万有引力定律表达式F=Gm1m2/r2中,不能理解成r=0时,F=∞;因为r=0时,两物体已不能看成质点,超出了万有引力定律的适用范围。

3、物理公式的理解

对物理的公式,不能用纯函数的关系去理解。如场强定义式:E=F/q,不能理解成:E和F成正比,和q成反比。

(二)解决物理问题中的数理结合

1.解题过程中的数理结合

图形、图象与函数解析式比较,具有形象、直观的特点。在解决物理问题的过程中,必要时完全可以运用几何图形、函数图象等进行辅助分析。

(1)几何图形辅助分析

在物理问题的解决过程中,必要时可运用几何图形辅助分析,这里的几何图形可包括各种草图、框图、表格,甚至一些带有直观性的符号,如:受力分析图、物理过程示意图、磁感线图、电场线图、光路图、带电粒子在电磁复合场中运动的轨迹图等等。画一个看似简单,却符合事实的草图有时是解决问题的关键,也是学生能力的体现。

(2)函数图象辅助分析

由数学抽象所得的数学模型并不一定采取方程的形式,也可以采用函数图象的形式。用图线表示物理规律和用图线研究物理规律都是物理学中常用的方法,有时用其它方法很难得出结果的问题,运用函数图象往往能迎刃而解。在教学过程中,应多引导学生运用函数图象分析物理问题。

(3)矢量图辅助分析

在力的合成分解,运动合成分解等内容中,矢量图辅助分析能力显得尤为重要。如:应用运动合成分解知识时,准确分清合速度和分速度,画出速度矢量图是解决问题的要点。

(4)代数知识辅助分析

中学代数中的数列、极限、三角、正负号、最值问题等知识在物理问题解决中有很广的应用。

数理范文篇8

1994年11月国家技术监督局的《中华人民共和国国家标准,物理科学和技术中使用的数学符号》中,将自然数集记为

N={0,1,2,3,…}

而将原自然数集称为非零自然数集

N+(或N*)={1,2,3,…}.

自然数集扩充后,文[1]中的自然数的基数理论以及其他一些与自然数有关的理论问题随之起变化,这给数学教学与数学应用产生一定影响.为此,我们将自然数的基数理论讨论如下.

1对自然数的来源的认识

由于自然数的概念是建立在基数理论[1]之上的,基数是由集合对等而来.最初人类对物品的计数,是将物品与人的手指(脚趾)数形成映射关系,物品既然存在“多少”,也就存在“有”或“没有”,“没有”即可认为是空集,其计数应当是零.这就是说,零与非零自然数是人类认识同步的客观现象,而并非是6世纪才有零的概念.也许这就是将零补充到自然数集的缘由之一.事实上,国外许多文献和专家早就主张将零作为第一个自然数.

2自然数的新概念

自然数扩充后,包含了空集的基数,要去掉原有自然数定义中“非空”的限制条件,即定义1有限集合的基数叫做自然数.根据对等的概念,可以建立N与N+的一一映射关系f:

N↓={0,↓1,↓2,↓3,↓…}N+={1,2,3,4,…}

由此可见,N与N+有相同的基数,即|N|=|N+|.

3自然数的四则运算

自然数加法、乘法运算义定只要去掉原有定义中的“非空”二字即可,亦即

定义2设有有限集合A和B,且A∩B=Φ(A,B分离).若记A∪B=C,集合A,B,C的基数分别是a,b和c,那么c叫做a与b的和,记作

a+b=c.

a和b叫做加数.求两个数的和的运算叫做加法.

定义3设有m(m>1)个相互对等,且两两分离的有限集合A1,A2,A3,…,Am,它们的基数都是n.又设A=Umi=1Ai,A的基数记作

a,即有a=n+n+…+nm个,这个a就叫做n乘以m的积,记作a=n×m,或a=n.m,或a=nm.n称为被乘数,m称为乘数.求两个数积的运算叫做乘法.

对于数0,1,补充义定:n和0的积是0,n和1的积是n,即n.0=0,n.1=1.

在上述定义里,加法、乘法的交换律、结合律,乘法对于加法的分配律仍然成立.

关于减法运算的定义,除了去掉“非空”二字外,集合B可以是A本身,即

定义4设有有限集合A和B,BA,若记A-B=C,且A,B,C的基数分别记作a,b,c,那么c叫做a,b的差,记作

a-b=c.

a叫做被减数,b叫做减数.求两个数差的运算叫做减法.

除法是乘法的逆运算,在原定义中要限定“除数非零”即可.

定义5设a,b(b≠0)是两个自然数,如果存在一个自然数c,使得bc=a,那么c叫做a除以b所得的商,记作

ab=c,或a÷b=c.

a称为被除数,b称为除数.求两个数商的运算叫做除法.

4自然数的有关性质

(1)自然数的有序性决定了自然数可以比较大小,即

定义6如果两个有限集合A,B的基数分别为a,b,那么

1°当AA′,A′~B时,a>b;

2°当B′B,A~B′时,a<b;

3°当A~B时,a=b.

自然数有反身律:a=a;对称律:若a=b,则b=a;传递律:若a≥b,b≥c,则a≥c.

自然数从小到大的排序为

0,1,2,3,….

(2)自然数的单调性反映了不等量关系中的运算性质,扩充后的自然数其单调性有了局部性改变,即

若a≥b,则

1°a+c≥b+c;

2°当c>0时,ac≥bc,

当c=0时,ac=bc.

对于与自然数有关的数学论证与原理,应随自然数扩充后作相应调整.如数学归纳法证明的步骤应是

1°验证n=0时,命题成立;

2°假设n=k-1时成立,则n=k时命题成立.

自然数的其他理论[2],本文不再赘述.

参考文献

数理范文篇9

1994年11月国家技术监督局的《中华人民共和国国家标准,物理科学和技术中使用的数学符号》中,将自然数集记为

N={0,1,2,3,…}

而将原自然数集称为非零自然数集

N+(或N*)={1,2,3,…}.

自然数集扩充后,文[1]中的自然数的基数理论以及其他一些与自然数有关的理论问题随之起变化,这给数学教学与数学应用产生一定影响.为此,我们将自然数的基数理论讨论如下.

1对自然数的来源的认识

由于自然数的概念是建立在基数理论[1]之上的,基数是由集合对等而来.最初人类对物品的计数,是将物品与人的手指(脚趾)数形成映射关系,物品既然存在“多少”,也就存在“有”或“没有”,“没有”即可认为是空集,其计数应当是零.这就是说,零与非零自然数是人类认识同步的客观现象,而并非是6世纪才有零的概念.也许这就是将零补充到自然数集的缘由之一.事实上,国外许多文献和专家早就主张将零作为第一个自然数.

2自然数的新概念

自然数扩充后,包含了空集的基数,要去掉原有自然数定义中“非空”的限制条件,即定义1有限集合的基数叫做自然数.根据对等的概念,可以建立N与N+的一一映射关系f:

N↓={0,↓1,↓2,↓3,↓…}N+={1,2,3,4,…}

由此可见,N与N+有相同的基数,即|N|=|N+|.

3自然数的四则运算

自然数加法、乘法运算义定只要去掉原有定义中的“非空”二字即可,亦即

定义2设有有限集合A和B,且A∩B=Φ(A,B分离).若记A∪B=C,集合A,B,C的基数分别是a,b和c,那么c叫做a与b的和,记作

a+b=c.

a和b叫做加数.求两个数的和的运算叫做加法.

定义3设有m(m>1)个相互对等,且两两分离的有限集合A1,A2,A3,…,Am,它们的基数都是n.又设A=Umi=1Ai,A的基数记作

a,即有a=n+n+…+nm个,这个a就叫做n乘以m的积,记作a=n×m,或a=n.m,或a=nm.n称为被乘数,m称为乘数.求两个数积的运算叫做乘法.

对于数0,1,补充义定:n和0的积是0,n和1的积是n,即n.0=0,n.1=1.

在上述定义里,加法、乘法的交换律、结合律,乘法对于加法的分配律仍然成立.

关于减法运算的定义,除了去掉“非空”二字外,集合B可以是A本身,即

定义4设有有限集合A和B,BA,若记A-B=C,且A,B,C的基数分别记作a,b,c,那么c叫做a,b的差,记作

a-b=c.

a叫做被减数,b叫做减数.求两个数差的运算叫做减法.

除法是乘法的逆运算,在原定义中要限定“除数非零”即可.

定义5设a,b(b≠0)是两个自然数,如果存在一个自然数c,使得bc=a,那么c叫做a除以b所得的商,记作

ab=c,或a÷b=c.

a称为被除数,b称为除数.求两个数商的运算叫做除法.

4自然数的有关性质

(1)自然数的有序性决定了自然数可以比较大小,即

定义6如果两个有限集合A,B的基数分别为a,b,那么

1°当AA′,A′~B时,a>b;

2°当B′B,A~B′时,a<b;

3°当A~B时,a=b.

自然数有反身律:a=a;对称律:若a=b,则b=a;传递律:若a≥b,b≥c,则a≥c.

自然数从小到大的排序为

0,1,2,3,….

(2)自然数的单调性反映了不等量关系中的运算性质,扩充后的自然数其单调性有了局部性改变,即

若a≥b,则

1°a+c≥b+c;

2°当c>0时,ac≥bc,

当c=0时,ac=bc.

对于与自然数有关的数学论证与原理,应随自然数扩充后作相应调整.如数学归纳法证明的步骤应是

1°验证n=0时,命题成立;

2°假设n=k-1时成立,则n=k时命题成立.

自然数的其他理论[2],本文不再赘述.

参考文献

数理范文篇10

数理统计与统计学是两门不同的学科,不可相互取代,也不可能像多年来有些学者提出的那样,要建立所谓的大统计,或者说融合统计学,其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中,既有统计学的内容,也有数理统计的成分,不伦不类,细读之,其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来,中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀:迷失了自我,盲目地要“与西方接轨”。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系,就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。

(一)数理统计在统计思想发展中的地位

统计作为一项社会实践活动,已有几千年的历史。“统而计之”,就是人们对统计的朴素认识。随着社会生产力的不断进步,当代的统计已不圄于“统而计之”的范畴。

1.统计作为人们认识社会的最有力的武器之一,已广泛应用于社会、政治、经济、科技等众多领域,而每一个领域有其复杂多样性,若采用简单地“统”,即全面调查几乎是不可能的,但是全面地了解每一个领域的基本情况及不同领域之间的数量联系的规律性,又为现代社会管理所必需。数理统计研究问题的思路和方法,自然而然地为统计学所利用,即数理统计为现代统计学的发展点燃了解决复杂现实问题的科学思想火花——为用总体的部分去说明总体奠定了数理基础。

2.20世纪30年代以来,随着政府要有效地干预国民经济理念的形成,政府以社会经济生活直接参与者的身份出现,基于对全局数据的掌握,大大地推动了统计思想的发展,不仅投入了大量的资金对统计这支“武器”进行开发,更重要的是从立法的角度对统计行为进行规范。在当今许多国家的统计法规中,都明确地规定抽样调查在统计调查中的重要地位。比如,在我国1996年5月经修改后颁布并实施的《中华人民共和国统计法》第二章第十条就明确规定:“统计调查应当以周期性普查为基础,以经常性抽样调查为主体,以必要的统计报表、重点调查、综合分析等为补充,收集、整理基本统计资料”。而抽样调查的基本原理就基于数理统计的推断原理。可见,数理统计的推断理念在统计实践中的地位已用法律的形式确定下来。

3.作为社会经济活动主体的企业单位,在世界经济全球化、区域经济一体化的发展背景下,不仅没有足够的资金、技术支持从事某一方面的全面调查,有时也没有必要通过全面调查以获得生产经营方面的全面数据资料,而抽样调查就足以提供相应可靠的数据作为企业生产经营决策的依据。这也说明数理统计有着微观的现实需要,为微观经济管理活动开辟了无限广阔的前景。在微观统计应用中有着坚实的思想根基。

4.统计的理念,已不仅仅在于用历史数据描述历史的发展特征,而当代更强调通过对历史数据的收集、整理和分析,去预测未来,而这种预测的基础同样基于数理统计的原理。即从历史的时序数据中找出数据的内在数量规律性,以把握未来的走向,即数理统计的分析原理在时间序列数据预测中的作用,同样功不可没。

(二)数理统计在统计方法中的地位

随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立,数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。

1.大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一,而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑,则统计分析中的基本指标——平均数与相对数,则失去其应有的作用和意义,可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。

2.中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布,而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大,得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而,只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据,几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学,这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域,其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。

3.数理统计中样本抽样分布的理论,为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用,及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。据日本某些专家估计:“(日本)经济发展中至少有10%的功劳归于正交设计。”这足见数理统计的方法在统计方法中应用的现实意义。

(三)数理统计在统计内容中的地位

统计学是一门关于如何收集、整理和分析统计数据的一门方法论科学。不管数理统计对统计思想的发展有多大的影响,也不管数理统计在统计方法中居于何种地位,数理统计在统计学中的地位还是主要体现在统计分析中的地位。数理统计对数据的收集方法与整理方法的实际影响要比其对统计数据分析方法的影响小得多。也就是说,统计学作为一门方法论科学,其研究领域要比数理统计宽广得多。试图用数理统计取代统计学的观点显然是不正确的,同样试图用大统计学取代数理统计的观点也不正确,毕竟数理统计作为一门数学学科有其自身的不可替代的特点。因此,数理统计在统计内容中的地位,也只能主要体现在统计分析方面。

1.统计数据收集方法的研究仍然是现代统计学的主要内容之一。正如前所述,在我国现阶段如何获得大量真实有效的统计数据,是我们所面临的迫切任务之一。不真实、不全面的统计数据,使国家的宏观管理"经济理论’经济模型和经济政策的统计检验,以及企业的生产经营预测、决策,都不能有效地进行。可见,“统计数据的质量是统计全部工作的生命”的观点的正确性。而数理统计在统计数据收集方面的影响仅体现在统计数据调查方式方法方面,即抽样调查如何组织实施的方式方法,在统计数据收集方法中得以突出和强调。

2.相同的原始统计数据,采用不同的整理方法所获得的整理资料可以完全不同,并由此对其采用相同的方法进行分析所得的结论,可能完全相反。这足以说明统计整理的重要性。但是数理统计在统计整理方面却难以发挥有效的作用,毕竟,数理统计研究的依据是小样本,而统计学研究的依据的是大样本。假如统计学不是以大样本或总体的全部个体为研究依据,统计学也许就真的沦为数理统计了。

3.数理统计对统计数据分析方法的影响是显著的。不仅体现在对大样本总体参数估计、非参数估计、相关与回归分析、总体分布型态的判断、一个总体参数与两个总体参数的假设检验、方差分析和正交设计等许多内容上,而且体现在描述统计学中最基本指标:平均数、相对数的计算原理等方面。也许真不可想象,若在现代统计方法的内容体系中缺少了数理统计的关于大样本的分析方法原理,将是怎样一种景象。

二、数理统计与统计学的主要特点

(一)数理统计的主要特点

数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳,找出这有限数据的内在数量规律性,并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点:一是随机性,就是说数理统计的研究对象应当具有随机性,确定性现象不是数理统计所要研究的内容。二是有限性,就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。三是数量性,即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主,而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。最后,数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的,但是数理统计不仅重在研究误差的大小,还指出误差发生的可能性的大小。

从数理统计的学科特征来看,数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见!数理统计从学科划分来说,应属于数学学科,但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究,故其采用的方法也就重在归纳法,而不是数学的演绎法。

综上所述,数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究,并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。

(二)统计学的主要特点

统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学,其目的在于探索数据的内在数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。

统计学从其研究的范围来说有三大领域:数据的收集$数据的整理和数据的分析。首先,这三大领域随着统计学的不断发展,已很难分辨出哪个领域更重要些。也许有很多人认为数据的分析要相对重要些。在对1900年和1910年美国两次农业普查资料进行分析时,列宁曾指出:“全部问题,任务的全部困难在于,如何综合这些资料,才能确切地从政治上经济上说明不同种类或类型的农户的整个情况。”这足见数据整理的重要性。近年来困扰我国统计研究的并不是数据的分析方法,而是缺少充分真实有效的统计数据,造成无法用数据去检验或证实相应的经济理论、经济模型和经济政策。数据收集的重要性可见一斑。其次,统计学是一门方法论科学。长期以来,人们一直认为在这众多的方法中,统计研究的基本方法是大量观察法、统计指标法、统计分组法和模型推断法。特别是大量观察法更成为统计学最重要的基本特征方法之一,也可以说这是统计学与数理统计的根本区别之一,否则,统计学也就真的成了现代西方数理统计学了。随着统计学由早期的纯粹描述统计不断拓展为描述统计与推断统计并重,直至有的学者认为现代统计学应该以推断统计为主,描述统计为辅,暂且不论这种观点是否有不妥之处,但可足见推断统计学已在现代社会生活中起到举足轻重的作用。事实上,推断统计已成为现代统计学的基本特征之一。再次,统计学从其成为一门科学的那一天起,就把对现象数量方面的研究作为自己的基本特征,但是,同时强调要以对现象的定性认识为基础。

(三)数理统计与统计学的比较

通过上述对数理统计与统计学特点的分析,可以把数理统计与统计学的主要异同归纳为如下几方面:

1.从其研究目的来看,两者都重在揭示总体现象的数量规律性,而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。

2.从其研究的途径来看,数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识;而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话),以达到对总体相应数量特征的认识,同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究,以达到对总体相应数量特征的认识。

3.从其研究的手段来看,数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值;而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。

4.从其研究的主要范围来看,数理统计侧重于对样本数据的定量分析;而统计学不仅重视样本数据的定量分析,而且重视对所获得的总体全部数据的定量分析,同时,重视数据收集方法、数据整理方法的研究。

5.从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言,概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法,其数理基础正是概率论中的大数定律;统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理,而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。

6.数理统计尽管强调应用性,但是它本身还是一门数学学科,重在应用方法的数理基础的研究;统计学更侧重于对解决社会、经济等现实问题数量分析方法的研究与应用,而方法本身的数理基础的科学性研究,则由相应的理论统计学去研究,事实上,推断统计方法的数理基础的科学性研究,正是数理统计的研究范畴之一。

从上述数理统计与统计学的特点及其比较,可以清楚地看到,随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势,数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响,但是,数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科,不可能简单地加以“统一”。

三、统计学传播理念的转变

对数理统计与统计学的特点作了比较研究,以及对数理统计在统计学中的地位作了分析之后,让我们再回到统计学知识传播的现实实践中来,可以更清楚地看到我们现在正在做什么、在哪些方面还需要改进、今后该怎样把工作做得更好。

(一)统计学知识传播理念的转变主要体现在如下三个方面:

1.统计是什么。这是对统计的最基本的认识,可以通过加强对统计知识的宣传达到。在现代统计工作中,尽管“统而计之”仍有非常重要的现实意义,但是在我们的统计学教学与其它途径的统计知识的传播中,绝不能仅限于此。不仅要让不同阶层的人,认识到统计对现实社会生活的巨大认识作用,而且要让他们了解统计在国家宏观管理、企业经营预测、决策,以及对经济理论#经济模型、经济政策检验中的重要性,从而使各个阶层的人民群众自觉地参与和配合各级统计机构所开展的统计调查活动,以保证统计数据的真实完整。这就要求我国必须加强统计知识普及教育及统计法规的宣传教育!开辟多途径多手段的统计知识传播途径。这是统计学传播的基础理念。

2.统计为什么,即让统计活动的直接参与者懂得为什么要这样做。显然,这是对统计学传播的较高层次要求。知道为什么要这样做!即要知道统计的原理,这并不需要所有的公民都知晓。事实上,只能是具有一定知识基础的人才可能真正理解,且其途径主要是通过高等学校的统计教学活动。由此就对高校的统计学教学理念提出了挑战:统计学课堂上应向学生教授什么。笔者从事高校统计学教学多年,认为高校统计学课堂上应向学生解释统计方法的原理。高校统计学教学课堂不应过分地强调对统计知识的宣传和如何具体地从事统计活动,而应强调重视统计方法机理教学的传播理念,但这在我国现实的高校统计学教学中并没有真正地形成。

3.怎么做统计,这是统计方法具体应用的问题。可以说当前我国高校统计学教学实质上就是教会学生如何做实际统计工作。如何收集、整理数据,如何用公式去计算某些指标等。显然,这样的工作中学生就可以胜任。而真正为什么要那样组织实施数据的调查、整理,为什么要那样计算。不仅老师介绍的不够!而且教材编写的深度也不够。

由此可见,统计知识的传播理念应大致界定在三个层面上:一是统计基本常识的传播。二是如何开展具体的统计活动。三是为什么那样开展统计活动可以达到预期的目的。不同层面的传播对象是有差别的。知道统计是什么、怎么做统计,相对于懂得为什么要那样做统计,其要求是相当低的。也许只要会记数、会写字的居委会大妈,就可以从事数据的收集工作,而会套用公式的一个中学生就可以计算服从X*2分布的统计量的样本数值。而知道为什么要这样做,没有相应的数理统计知识是万万不行的。另一方面,随着计算机的普及及统计数据处理软件的开发,利用计算机对数据进行分析已变得异常简单,甚至一个孩童都可以教会使用统计处理软件,在这种情况下。是否让学生懂得统计为什么就变得不重要了呢?正相反,在统计学的高校课堂上让学生懂得为什么就更重要了。

四、我国统计学教材改革的方向

从对统计学传播理念的不同层次的要求,及数理统计在统计学中的地位和学生的知识结构来看,改革现行高校统计学教材内容体系及教学理念势在必行。

1.去除现行统计学教材中与数理统计相重复的内容,加强关于大样本的数理统计内容,即增加大样本统计分布的数理基础的内容。

2.强调大数定律及中心极限定理内容的教学。尽管这两个定理是纯数理统计的问题,但由于其在数理统计的教学中,教师通常重视不够,因为小样本问题才是数理统计研究的主要问题,因此,可能一带而过,而它们恰恰是联系数理统计与统计学的重要纽带。因此,在统计学教材中必须增加并突出其内容。