统计学的发展史精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇统计学的发展史，期待它们能激发您的灵感。

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随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。

一、统计学的基本发展趋势

纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。

（一）统计学与实质性学科结合的趋势

统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。

这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。

（二）统计学与计算机科学结合的趋势

纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Data mining，又译“数据掏金”）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号“要学会抛弃信息”。人们考虑“如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？”面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Data mining的视角不完全相同，但可以说，Data mining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。

因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。

所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。

二、统计教育的改革

(一)统计专业课程建设问题

专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题是课程设置和规范课程内容。课程设置主导学生的知识结构，培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，目的是让学生如何能将统计方法正确地运用到相关领域。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括四方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能；（4）有关统计理论和统计实践中的前沿性问题，目的不在于要学生真正掌握这些问题，而是让学生了解统计理论和统计实践的前沿发展动态，启迪学生的科学思维能力。

(二)教学方法和教学手段的改革

统计教学方法和教学手段改革中，有两个焦点问题：一是如何激发学生学习统计学的兴趣；二是应用什么教学手段来达到较好的统计教学效果等。充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。

1.改灌输式教学为启发式教学，特别注重教育多样化和多层次性，不仅让学生掌握如何搜集、整理数据的技术，还要教学生读懂数字背后的事实。学会按照具体与抽象、动态与静态、个体与总体、绝对与相对、一般与特殊、演绎与归纳等不同的思维方式分析问题和解决问题。注重利用一题多解与一题多变，开拓学生的发散思维。

2.改单向接受式的教学为双向互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维闸门，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生创造性思维能力。

3.构建以课堂、实验室和社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，找到应用的结合点，才能使统计学获得最大的生命力。

（三）统计学与计算机教学相结合

教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生不会用统计软件分析数据，不管哪一个层次，都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科，统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，让学生掌握一些常用统计软件的使用。除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。

（四）教学与实际的数据分析相结合

统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。统计教学和教材增加统计实际案例，通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。

（五）要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师

电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还深深地影响着教学的内容，因为它影响着经济、生活的发展和需求。语文（中文、外文）、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间不是分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，各管各教一套的办法已不适应现代化教育教学的需要，现代教育特别注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次，有了电脑、网络，必需要更新，要培养出一批能用电脑、网络来教学的新型教师，以便培养出新型的21世纪的人才。

[参考文献]

[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计，2001.9.

[2]袁卫.国外统计高等教育发展的趋势及对我国统计教育改革的思考.中国统计，2001.10.

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关键词：大数据时代；统计学；发展

一、大数据时代下统计学概念概述

教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析随机性数据，对考察问题给出推断与预测，最终为行动提供数据支持”，这就是统计学。从根本上看，统计学是一门与数据有关的学科。众所周知，美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连任的机会，阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。随着我们走进大数据时代，网络科技给搜集数据带来方便，传统的设备已经无法容纳大量的数据，我们对其进行更新，通过对大数据的分析，我们为社会传递出有效的、有价值的信息，这一切为社会的发展起到了不可替代的推动作用。

统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素，在商品交换过程中，统计有先导作用，市场经济信息也需要统计学的帮助，大数据时代，我们的统计数据不再局限于随机抽样调查，电话调查等高成本的搜集方式，通过互联网及移动终端，我们可以获得更多数据样本，可以说我们的社会进入高速发展的时期，大数据时代下的统计学也进入全新的发展阶段。

二、统计学在大数据时代影响下的变革

1.从样本的角度看，样本概念得到深化

我们知道统计学离不开样本，有效的样本能够正确反映情况，大数据时代样本概念与传统不再相同，通常我们得到诸多网络数据，一种为静态，即直接在客户端创建的数据，无需提取即可使用，成本低，另一种为动态数据，即数据随着时间的推移而变化，最终表现为所有数据的总和，可见此时的样本不局限于随机抽样，直接可以做选定分析。

2.从类型方面看，呈扩大之势

在过去数据通常指结构化数据，有固定的标准，大数据时代数据不仅局限于固定的结构，还有异构数据，再有存储方式也发生了改变，大数据可以直接将探测的信号容纳进去，由网络系统作为工具，可以识别各类结构或非结构的数据并进行快速存储。

3.收集概念得到扩展

传统的统计过程中，我们有目的的进行数据收集，效率低，成本高，随着大数据时代来临，我们将收集步骤化，第一预先处理好数据的识别与处理，第二做好分析，提炼出所需要的信息，最后做好存储，就这么简单。面对大量的数据，我们的分析、识别等都需要注意，大数据不代表万能，我们还是要注意数据的安全性，尽量控制收集成本。

4.数据来源较传统不同

曾经我们根据研究目的去做统计收集数据，这些数据源都是已知的，在核对方面相对容易。大数据时代，我们得到数据变得容易，但通过互联网收集数据后，目的性变弱，大多数记录没有源头，很难识别记录身份，可见，大数据时代做好数据来源登记开始变得重要。

5.量化方式也发生变化

对于传统的结构化数据，量化方式是成熟的，可以将收集到数据直接分析得出结果，大数据时代，很多异化结构数据几乎无法做直接分析取得结论，当下，很多结算及专家在研究处理非机构化数据，力争将大数据时代统计推向新的高端。

6.分析思维发生改变

从分析过程看，传统分析需要进行三步走，即定性、定量，最终定性。大数据时代，统计分析过程仅需要两步即定量、定性；从证实分析方面看，传统思路为假设、验证，事实证明传统证实分析有很大误差，而大数据时代，我们的思维为发现，总结，这是整合，发现最终定论的过程，在此过程中会有很多发现。

7.统计软件变得越来越多

传统统计学中，我们比较熟悉的软件有SPSS、SAS、STATA等，大数据时代，我们分析技术为非关系型，主要以数据中心为基础，将软件与大数据结合，分析过程得到很大简化。综上，大数据时代给了我们更多的主动权，这些更促使我们推动大数据时代统计的发展进步。

三、大数据时代下统计学面临的挑战

大数据时代给我们带来了更多的好处，统计学的大数据化是大势所趋，但传统与更新的交错间还有一些不相容的方面，对于革新我们还是要从各个方面做谨慎考虑与慎重调整。

首先从样本标准的角度看，大数据时代我们可以轻松得到很多样本，此量大到可以视为总体，随着互联网科技的不断发展，大样本标准也应随着发展，传统统计学将界限定在30，大于30为大样本，小于30为小样本，大数据时代这个界限略显低，没办法清除干净干扰信息，这会影响分析结果，因此，加强数据来源的同时还要更新大样本标准，将更大规模的样本数量代替旧有的数量，以适应大数据时代的要求。

其次从样本选取与形式的角度看，传统统计学固定结构化数据内藏着一定的统计规律，尽管我们能够发现研究对象的数量关系，但并不是所有的事物都有量化指标，一些被量化的指标也不一定能够清楚的解读研究对象，目前大数据采集数据超过80%为有结构数据，传统的统计数据库没有办法对这些数据做很好的处理，而大数据通过建立非结构数据库，对数据做有效转化，发挥多元化分析作用，无形中降低了样本的选取标准，将统计范围扩大化。

最后统计软件的开发是一项挑战。我们常用的统计软件主要以构建模型之间的变量与数量关系的方式分析研究对象，如我们熟悉的SPSS等。大数据时代，我们很多以数据为基础做非关系分析技术，谷歌利用MAPREDUCE实现了月处理400PB数据的工作量，雅虎也利用云计算平台实现了100PB的存储工作，未来大量的数据处理需要更快捷更科学的软件，对于软件的研发与升级将是一种挑战。

四、大数据时代下统计学的发展与机遇

1.大数据时代下统计质量更高

从国际数据标准SDDS中得到的统计质量标准可以看到，适用、准确、时效、平衡是统计质量的内涵。其中适用是指统计信息符合要求，统计信息最大化的满足客户的用途，大数据的覆盖很大程度上促进适用功能的提升；传统角度我们说时效性主要指统计的时间更短，让客户及时了解统计信息，大数据时代网络化完全满足时效性各类要求；准确是指估值与真值之间的差别，数据中存在误差在一定范围内属于正常，大数据时代我们的全面性最大程度包容了误差，也缩小的了误差，统计更加真实可信；平衡性也被称之为协调性，大数据时代，数据结果的核对与检验都经得起客户的不断核查，可以使数据的平衡性得到很大提升。

2.大数据时代统计成本降低

首先，从数据收集角度看，大数据时代可以不再依靠人力做电话调查或问卷调查，甚至有些普查动用全国力量，耗费大量人力财力，通过互联网、移动通信等，我们大大降低人力成本，数据收集快，成本低，准确性也高；其次从数据利用角度看，传统统计过程中，一旦资料过期就需要再起启动抽样分析过程，对外公布手段也有局限性，大数据时代，我们收集数据更轻松，且数据可多次被利用，综合比算，数据的成本大大降低。

3.大数据时代统计学作用范围扩大

传统统计学有各种局限性，比如受成本、观念等影响，统计学主要用于行业与部分统计，随着大数据时代的来临，统计学被应用到各行各业，比如、金融、医学、计算机行业等，从这个角度看，社会的新计划让信息传递发生质变，统计学作用价值得到认可并服务扩大，这样推动自身发展的同时更服务社会服务人民，为整个国家发展进步起到不可估量的作用。

参考文献

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［关键词］科技；统计科学；发展

1 科技先行是统计科学发展的第一生产力

(1)必须坚持把服务和促进经济社会科学发展作为统计工作的第一要务。我们想问题、办事情、做工作都要围绕这个第一要务来进行。

(2)必须坚持实事求是、求真务实。具体讲就是求两个“真”：一个是求经济社会发展状况之真,即“求真实”；另一个是求经济社会发展规律之真,即“求真理”。“求真实”是基础,“求真理”是关键,促发展是目的。

(3)必须坚持全面、科学、准确、及时。按照

4.2 抓协调提效能随着经济社会的快速发展,统计的任务也日益繁重。统计工作仅靠一家之力已不能适应经济社会发展的需要,必须树立“大统计”理念,构建大体系、大网络,才能提高统计工作效率。一是加强上下联动,积极推进县、乡、村三级联动,形成攀高比强、争先创优、共同奋进的浓厚工作氛围。二是加强左右互动,主动与相关部门衔接沟通,强化政府综合统计机构对部门统计的协调和指导,及时协调解决部门统计工作中存在的问题,帮助相关部门建立完善统计制度,逐步建立资源共享、优势互补、相互促进的长效机制。三是加强内外齐动,建立一套科学规范的数据评估方法体系,确保各类数据客观反映当地经济社会发展状况。四是加强整体推进,强化与兄弟县(市)的交流沟通,调动一切有利因素,多方协调,形成合力,推动统计科学发展。

4.3 服务创品牌用数据说话、为决策服务是统计部门的根本宗旨。提高数据质量是基础,搞好优质服务是根本。只有提供优化统计服务、创立知名统计品牌,才能树立统计权威、提高统计地位、扩大统计影响、展示统计形象、实现统计价值。一是加强对宏观经济的预测、监测,全面跟踪反映国民经济运行情况,及时提出监测报告和对策建议。二是密切关注经济社会运行态势,注重对“转型发展、安全发展、和谐发展、跨越发展”进程中热点、难点问题的分析研究,撰写优秀统计调查分析,当好党委政府的参谋助手。三是全力以赴、尽心竭力做好人大、政协“两会”的统计服务工作。四是积极办好内部刊物,根据领导、部门和社会公众的不同需求,不断充实刊物内容,全力做好特色服务。

4.4 抓改革促发展

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关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革

0引言

随着国家创新形式的发展，统计创新工作已经得到相关部门的重视，统计创新包括统计实践创新和统计教育创新两个方面。统计教育的创新是统计创新的基础，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新，下面我从统计学的基本发展趋势来探讨目前统计教育的改革方向。

1统计学的基本发展趋势

统计学的发展与其它学科的发展相似，也需要走与其它学科相联系的发展道路。

1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外，从学科体系上看，统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相交的，统计方法与实质性学科相结合，才产生了统计学的分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学，同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要通晓相关的实质性学科的课程知识，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。

1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛，信息数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题：信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了，同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？数据挖掘和知识发现（DMKD）技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求下，汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。

因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。所以，对于统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机技术相结合，这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。

2统计教育的改革

2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括三方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。

2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中，应充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。

2.2.1改接受式的教学为互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生的创造性思维能力。

2.2.2构建以课堂－实验室－社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，才能展现统计学的生命力。

2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者，统计学是一门应用的方法型学科，统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。

2.4教学与实际的数据分析相结合统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且也锻炼和培养了学生研究和解决问题的能力。

2.5要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还影响着教学的内容。语言、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间是不可分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，单一化人才已不适应现代化教育教学的需要，现代教育更注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次的综合人才。

参考文献：

[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计，2001，9.

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关键词：统计学 经济学 产生与发展

原始社会的结绳记事就是一种明显的统计行为。可以说人类的经济活动与统计活动在拥有相同的历史，而这也充分说明了，统计与经济历史悠久。但是统计理论与经济理论诞生同一时期，而这两者之间是否存在必然的关系。根据历史发展的趋势可以看出，经济学与统计学在发展中互相促进，两者在未来的发展中存在着巨大的进步空间与交叉可能。

一、统计学与经济产生与发展

统计学与经济学具有非常悠久的历史。作为独立学科，两者发展已经历经了几百年，根据两学科的发展，也都经历了萌芽阶段、形成阶段与发展阶段。古典时期的统计学共跨越两个世纪，存在于100年的时间里，而这时刻就是处于萌芽状态。古典统计学主要包括政治算术、赌博数学与国势论。这三时期的发展都与经济的发展具有一定的关系。概括而言，在萌芽阶段的统计学时期已经产生了将统计活动作为一种理论来总结统计学，而这并不是偶然。而这首先就是因为欧洲各种实践活动经验积累已经达到了理论的程度。古典统计学与古典经济学在共同的环境下不断完善，同时也不断的进步。从细致方面来说，古典统计学与古典经济学存在着这几个相同之处，首先，产生背景相同，统计学与经济学的产生都是在早期阶段的资本主义国家争夺的财富，在争夺海外殖民的时候也被作为争夺的财富。其次，目的相同，即都是为能够富强国家财富，提升国家综合实力而产生的。在这样一个时期，古典经济学的目的就是追求国家财富。最后，研究的主体相同[1]。在社会经济持续发展的过程中，从萌芽发展来看，发展速度非常快。在市场经济持续增长的过程中，市场经济矛盾与社会经济合计。而在此过程经济矛盾与社会矛盾共同发展。就统计学与经济学不同。

在研究统计学与经济学产生的过程中，两者可以称得上是共同生存又共同发展。唯有经过他人的整理，就会觉得有实在感。无论是对于学生都参与的发展的变革过程中，为双方面的发展存在较大差距。总体上而言，统计学与经济学相互结合在一起。

二、统计学对经济发展的运作

从实施的教学来说，如果没有数字与统计分析，进行经济分析后就包含了分析与量的发生。可以说，经济离不开统计学的支持。对于任何经济学家而言，擅长运用统计资料与方法。

（一）经济学属于实证学科

从最初牛顿提出来实验科学方法，随后他人在此基础上开始深入的研究。经济学已经开始从中世纪的神经教义演绎推理的桎梏脱离出来。经过观察、经验、数据与统计方法，经济学发展的过程中，如果没有大量的数据进行统计处理、分析，那么经济学的发展就没有基础，也就没有过程，因而也就难以形成科学的经济学理论来对相关的经济学行为进行概括。如果缺乏统计学与统计学实证理念，那么经济学就很难获得长远的发展，也就难以获得统计学相关理论的支持。

（二）经济学属于政策科学

从发展的最初阶段，经济学就是为国家社会经济政策而服务的。因此，政府政策是经学研究必须面对的。《国富论》的出现标志着经济学成为了一门独立的学科。从各方面可以看出，经济学属于一门政策性的科学。在设计政策的时候需要将量作为分析的根据。财政政策、金融政策、公共政策的设计与决策以及现代化阶段的发展，都需要建立在量的分析基础上。而这些都是经济学发展的基础。在统计学逐步发展的过程中，经济学的这一项特点，促使统计学极大地促进了统计学的发展，并且统计学为后期经济学的发展奠定了坚实的基础。

（三）经济学属于道德学科

任何学科的发展必须建立在道德评价的基础上，也就是价值评价与伦理评价。这对于统计学和经济学来说更是如此。如果没有量的分析就直接进行价值判断和伦理判断，就会使得这种判断显得非常苍白。这种判断是经济学发展不可缺少的部分[2]。而研究统计学可以为这种研究和判断引入量的维度。量的维度是建立在研究和判断的基础上的。这样可以有效促进经济学发展的有根据。注重积雪对社会结构发展的影响。但是这这过程还需要进行统计分析，对社会分层方法也有单纯质的分析，可以透视社会的结构功能。

（四）经济学属于资源配置科学

研究经济学的本质就是要将社会资源配置更科学，而这就肯定会涉及到资源配置的方式。与此同时，还会对资源的计量和配置数量进行分析。而这些都需从统计学的角度来分析，来理解，这样才可以保证经济配置资源达到最佳的科学化与合理化，同时可以保证各种资源能够达到最佳的配置状态。而这些都需要经过统计学分析。

三、结束语

总而言之，统计学与经济学的产生和发展具有一定互动性。而这些互动性在一定程度上促进了两学科的独立发展，但是又相互的联系。在了解相关原理与理论的基础上，才能够更好地理解这其中发展的规律。

参考文献：