第一篇：統計學學習心得

統計學學習心得

本學期我們專業開設了《統計學原理》課程，通過近一個學期的學習我們對統計學應用領域及其類型和基本概念有了一個基本的了解，掌握了數據的收集、展示、分析的技術。但這都是些書本上的理論知識，是紙上談兵。理論須用來指導實踐，把我們學習到的理論知識運用到我們的工作和生活中去，這是我們學習的目的。

對于本人而言，數學功底不是很好，在沒學統計學之前就感覺統計學會很枯燥無味，對這門課程有些恐懼。但通過這學期的學習，感覺并沒有想象的那么難學，再加上秦老師幽默風趣的講解，使復雜的問題變得通俗易懂，老師通過舉例說明問題的方法使問題變得簡單化，容易理解，再通過課堂上做習題，加深了對問題的理解。同時，老師基本上都是在課堂上讓我們做完習題，這樣給我們減輕了很多課余的時間，學起來比較輕松。

而就所學的內容來講，我個人認為這門課程有兩大難點，一是統計學有許多相似概念，要求理解內涵，辨別異同和實際應用。例如在第二章統計調查中，相關概念的辨析就需要我們理解掌握以便熟練的做題。而對于公式不能像數學那樣，只從抽象的式子到式子的變換，而是要把公式理解再加以運用，掌握公式的使用條件，體會應用的靈活性。例如在相關與回歸分析這一章中，主要就是要求我們把公式掌握好再加以靈活的運用，問題就會迎刃而解。因此可見，在統計學當中，公式的運用很重要。

以上是我對學習《統計學原理》的心得，寫的不是很全面，但都是自己真實的體會，通過這門課程的學習，我相信在以后的工作和學習中會給我帶來很多的益處，讓我受益匪淺。

第二篇：統計學學習心得

統計學學習心得

花幾天時間，整體復習了一遍統計學，準確的來說是從第一頁開始較為仔細的閱讀了一遍《統計學》這本教科書。隨后統計為我打開了另一扇窗，讓我得以從不同的視角重新思考這門讓我痛苦了一個學期的課程。至此統計學不再僅僅是一些無數抽象公式的代名詞，而是一門理論聯系實際，工作活動中不可或缺的一門重要科學。

《總論》和《統計數據》的內容比較簡單，引出概念，復習以往學習過的知識。就在我們放松警惕，大呼統計學一點也不難的時候，《抽樣估計》徹底震住了自鳴得意的我們。

理論上來說《假設檢驗與方差分析》的內容要難于《抽樣估計》。但是個人覺得《抽樣估計》的行文并不像《假設檢驗》那么好理解。《統計學》這本書喜歡先向學生介紹很多概念和公式，再將公式引用到例子中來解決問題。然而在介紹公式的同時，學生往往不了解這些公式真正的意義和使用方法，單純的死記硬背效率頗低。拿《抽樣估計》來說，計算抽樣平均誤差的公式之多，方法之眾，讓同學們的腦袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道這些公式的來龍去脈，只將條件帶入相應的公式計算答案的方法是以前沒有經歷過的，需要一段時間的適應過程。《假設檢驗與方差分析》開篇給同學舉了兩個例子來闡明假設檢驗的基本思想。個人認為，這兩個例子是點睛之筆。在學習的

開頭就讓學生了解到第五章的基本內容，以及假設檢驗在實際應用中的意義。就像寫小說先拋出一個懸念吸引讀者讀下去。閱讀兩個例子后我會不禁思考，如果實際中遇到類似的問題，有什么方法可以避免犯“棄真”或者“采偽”的錯誤。帶著疑問去學習，才是真正的自主學習的過程。

《相關與回歸分析》同樣吸引人。因為之前我片面的認為相關關系沒有確切的規律可循，更不容說計算出事物的內在聯系了。然而科學證明，不但相關系數可以計算出來，回歸方程也可以用來做分析預測。我想起了一句話：任何學科脫離了統計都將不是科學。只有統計能僅憑現象就能分析歸納出事務的內在聯系，給我們呈現出一個更明朗的世界。

《時間序列分析》在我看來是和我的專業---國貿聯系最緊密的學科。運用所學到的知識可以分析出公司銷售額的各種增長情況，公司的銷售額有什么樣的季節變化規律，還能建立一個模型對未來的財務情況做出預測。

《統計指數與綜合評價》中“綜合法指數”的計算用到了《微積分》的相應知識。在《微積分》中不知所云的內容卻可以通過統計學的學習恍然談大悟。多虧了老師深入淺出的講解，讓我在短短一個學期里既鞏固了舊知識又學到了許多有用的新知識。

第三篇：生物統計學學習心得

生物統計學學習心得

一、《生物統計學》這一門課。你學到什么？談談你學習這一門課的心得體會。

（一）、《生物統計學》這門課，首先，我不僅學到了很多生物統計方面的基礎知識、基本概念和相關的應用，還學習了如何設計試驗。

在第一章，我學了統計數據的收集與整理。首先學習的是總體與樣本的概念，統計學研究的核心問題是如何通過樣本推斷總體，因此，總體與樣本是生物統計學中的兩個最基本概念。總體是我們研究的全部對象。構成總體的一個研究單位稱為個體。樣本是總體的一部分，樣本內包含的個體數目稱為樣本含量。接著學習了數據類型及頻數分布。生物統計學中經常遇到的數據有兩種類型，一種是連續型數據，指與某種標準做比較所得到的數據，采用變量的方法進行分析。另一種是離散型數據，指由記錄不同類別的個體的數目所得到的數據，采用屬性的方法進行分析。最后學習了樣本的幾個特征數,平均數、標準差、方差。

在第二章，我學了概率和概率分布。概率是事件所固有的，且不隨人的主觀意識而改變。總體分布是建立在概率這一概念基礎之上的，因此在研究總體分布之前首先應對概率的基本知識有所了解。試驗的每一最基本的結果稱為基本事件，指不能再分的事件。復合事件指由若干個基本事件組合而成的事件。概率的基本運算法則包括概率加法法則、條件概率、概率乘法法則、獨立事件。概率分布包括離散型概率分布和連續型概率分布。

在第三章，我學了幾種常見的概率分布律。首先學了二項分布，二項分布的基本情況是：設有一隨機試驗，每次試驗都有兩種不同的結果，如成功的（事件A）和失敗的（事件A’）；生男孩（事件A）和生女孩（事件A’）。顯然這兩種可能的結果是互不相容的，獨立地將此試驗重復做n次，求在n次試驗中，一種結果出現y次的概率。接著學了泊松分布、超幾何分布、負二項分布、正態分布、指數分布等。

在第四章，我學了抽樣分布。首先學了從一個正態總體中抽取的樣本統計量的分布，學了一些基本概念，如標準誤差、樣本標準誤差、自由度、查表。然后學了從兩個正態總體中抽取的樣本統計量的分布，包括標準差已知時兩個平均數的和與差的分布、標準未知但相等時兩個平均數的和與差的分布、兩個樣本方差比的分布----F分布。

在第五章，我學了統計推斷。對總體做統計推斷可以通過兩條途徑進行，一是首先對所估計的總體提出一個假設，稱為統計假設檢驗，二是通過樣本統計量估計總體參數，稱為總體參數估計。首先學習單個樣本的統計假設檢驗，檢驗的基本步驟：1.提出假設。2.構造并計算檢驗統計量：利用原假設所提供的信息，而且抽樣分布已知。3.確定否定域（臨界值）：根據小概率事件原理，比較檢驗統計量和臨界值的關系，確定其落在否定域還是接受域。主要學了t檢驗，u檢驗、x2檢驗。接著學了兩個樣本的差異顯著性檢驗，包括兩個方差的檢驗----F檢驗，標準差已知時兩個平均數間差異顯著性的檢驗，標準差未知但相等時，兩平均數之間差異顯著性的檢驗，標準差未知且可能不等時兩平均數之間差異顯著性的檢驗，配對數據的顯著性檢驗-----配對數據的t檢驗，二項分布數據的顯著性檢驗。

在第六章，我學了參數估計，即由樣本統計量估計總體參數。估計量是估計總體參數的統計量，一個好的估計量應該滿足三個條件：無偏性、有效性、相容性。對總體參數的估計，可分為點估計和區間估計。區間估計是指在一定概率保證下指出總體參數的可能范圍，所給出的可能范圍叫置信區間，本章我學習了μ的置信區間、σ的置信區間、平均數差的置信區間、配對數據的置信區間、標準差比的置信區間二項分布總體的置信區間。

在第七章，我學了擬合優度檢驗，擬合優度檢驗是用來檢驗實際觀測數與依照某種假設或模型計算出來的理論數之間的一致性，以便判斷該假設或模型是否與觀測數相配合。做擬合優度檢驗一般需一下各步：1.對數據進行分組。2.計算理論數Ti。3分別合并兩個尾區的理論數。4.零假設。5.計算出x2與x2臨界值（查附表6）做比較。在第八章，我學了單因素方差分析，方差分析可以同時判斷多組數據平均數之間的差異顯著性。總平方和，處理平方和，誤差平方和，誤差均方。方差分析應具備三個條件：可加性、正態性、方差齊性。若對一個固定效應模型經過方差分析之后，結論是拒絕Ho，即處理之間存在差異。為了弄清究竟在哪對之間存在顯著差異，哪對之間無顯著差異，必須在各處理平均數之間一對一對地做比較，統計上把多個平均數兩兩間的相互比較稱為多重比較。本章學了最小顯著差數檢驗和Duncan檢驗。最小顯著差數檢驗的步驟：1.列出平均數的多重比較表，平均數從大到小自上而下排列。2.計算最小顯著差數和LSD0.05和LSD0.01.3.將平均數多重比較表中兩兩平均數的差數的絕對值與LSD0.05和LSD0.01比較，作出統計推斷。

在第九章，我學了兩因素及多因素方差分析。對于兩因素交叉分組設計的實驗應采用兩因素方差分析，當兩個因素都是固定因素時為固定模型，當兩因素均為隨機因素時為隨機模型，兩個因素一個是固定因素，另一個是隨機因素為混合模型。兩因素實驗的典型設計是：假定A因素有a個水平，B因素有b個水平，則每一次重復都包括ab次實驗，并設實驗重復n次，則實驗總次數為abn次。多因素方差分析實驗的典型設計是：A因素有a個水平，B因素有b個水平，C因素有c個水平等。假設每一處理都有n 次重復（n大于2），那么總觀測次數為abcn次。

在第十章和第十一章，我學一元回歸及簡單相關分析和多元回歸及復相關分析。變量間的關系包括相關關系和函數關系。相關關系包括因果關系和平行關系。因果關系指一個變量受另一個變量影響，研究一因一果稱為一元回歸分析，研究多因一果稱為多元回歸分析。平行關系指兩個或多個變量互為因果，研究兩個變量的為簡單相關分析，研究多個變量的為復相關分析，研究其余變量不變的兩個變量間的為偏相關分析。

在第十二章，我學了實驗設計。實驗設計與生物統計學有密切的聯系，實驗設計的三個原則是重復、隨機化和局部控制。實驗設計的要點：

1、為什么要做？選題依據包括國內外研究動態、研究意義和研究的特色與創新之處。

2、準備怎么做？研究內容、研究國標、研究方法和實驗手段、技術路線、研究工作安排及進度、預期研究成果。

3、條件具備嗎？可行性分析，想想擬采用的研究方法與實驗手段行不行？研究基礎和工作條件。

4、結果怎么評價？發表文章、申請專利、專家評審鑒定。實驗所采用的設計方法是根據實驗的需要選擇的。簡單實驗設計包括成組比較實驗設計和配對實驗設計。單因素實驗設計包括完全隨機化實驗設計和隨機化完全區組設計。兩因素實驗設計包括兩因素交叉分組實驗設計、兩因素隨機化區組實驗設計、裂區實驗設計和套設計。反轉設計也稱交叉設計，指每個受試者隨機地在兩個或多個不同實驗階段分別接受指定的處理。正交設計是多因素分析的有力工具。

（二）、我學習這門課的心得體會：

有人認為生物統計學很難學，我認為只要肯下工夫，其實并不是那么難。首先我覺得要想課堂上更好跟上老師的思路和進度，預習很重要，生物統計學是一門理科思維很強的學科，有些內容可能沒那么容易理解，這時就需要我們做好預習準備，先對知識點有個了解，能理解最好，這樣課堂上的聽課效率會更高。然后我覺得為了更好的鞏固知識內容，多做練習很有必要。我每次都會認真完成老師布置的作業，然而我發現有時有些內容之前認為自己已經懂了，但一旦做起相關的練習題，我又短路了，這時我會返過去看書，再加深理解，直到習題做對為止。通過做題我們會知道我們對知識點的掌握程度，加深對知識的鞏固。其次我覺得應用Excel操作習題具有方便、準確等優點。每次做練習的時候，只要點一下數據分析并進行相關的操作，馬上好多數據表格都出來了。我每次都先按照書上的做法做題，然后和用Excel的操作對比，看一下有沒有出入，以確定我做出答案的準確性。做題的時候一定要嚴謹，容不得半點疏忽。我記得有一次做數據分析題的時候，我把一個數據弄錯了，導致結果結論都和正確答案差很多。這門課讓我學到了很多，我不僅認真的學習了課本知識，還端正了學習態度，提高了邏輯思維能力。老師不僅深入淺出的講授書本內容，有時還教會我們一些道理，比如以后出社會得注意的問題、做實驗寫論文需要嚴謹等等。現在進入期末復習階段了，本來生物統計學是一門難度比較大的學科，而我復習起來就反而沒那么吃力，多虧了老師平時嚴格的要求，我平時在這門課上比較用功，預習、上課認真聽、課后做作業、電腦Excel操作等等。所以平時就該好好讀書、好好聽課，期末才不會那么迷茫。

二、假如你是《生物統計學》這一門課的任課老師，你將怎么講授？

首次課，我將講講有關生物統計學的信息，比如學習這門課的必要性、這門課大概在講什么、這門課在現實生活中的應用，以激發學生學習的好奇心。然后叫同學們看看目錄，對這門課學習的內容和范圍有個大概的了解。接下來，每堂課開始，我將以概括性的語言對學習過的舊知識進行總結和對要學習的新知識進行介紹，架好新舊知識發生聯系的橋梁。比如，開始講授兩因素和多因素方差分析時，可以這樣講“上節課我們已經學習了單因素方差分析，僅涉及一個處理因素。那么當因素出現兩個或多個又會怎樣呢？這節課我們將找尋其奧妙，學習兩因素和多因素方差分析。”

在教師教授知識的同時，學生要對教師傳授的知識信息進行加工，信息加工是需要時間的，而且由于工作記憶的容量十分有限，學生在有限的時間里只能以有限的速度學習有限的信息。因此，在授課中，我將給學生提供必要的信息加工時間，我將把握呈現的新信息的速度、節奏以滿足學生對信息加工的時間需要，讓他們去思考新信息與他們已有知識的聯系、自己生成新概念的實例、理解所學材料的實際含義。教學中的一些重要內容，我將不止呈現一次，而是幾次，每次用不同的話說出基本相同的意思。比如，我先陳述一個知識點，然后舉例子去證明，再重述一次這個知識點。

我將控制一次連續講授的時間，比如，講授10分鐘后，有一兩分鐘的間歇，在這段間歇時間里讓學生以小組的方式比較他們的筆記、相互問問題、分享他們的看法。這樣他們將會做出更有用的課堂筆記、更長久地記住有關信息。講課過程中我將不定時的提問題，且把握問題的難度水平。提問面向全體學生，不只舉手的幾個學生。我將鼓勵學生大膽質疑，提出自己想問的問題，并對學生的問題給以回答或引導學生自己回答。

在講授結束時，給學生提供總結，串講、鞏固所講授內容，有時也可叫學生起來總結。并提出課后思考題，適當布置課后練習作業。還有，講一下下節課要講的內容方向，讓學生做好預習準備。

第四篇：生物統計學學習心得

生物統計學學習心得

胡文翠 2009343008 濟寧學院生命科學與工程系2009級生物工程3班

摘要：通過這一學期的生物統計課程的學習，我不僅學到了一些統計理論知識，還學習了如何設計試驗，如何利用百度獲取資料。本文主要概括了在生物統計的學習中的收獲及一點認識和對課程的一點建議。

關鍵詞：生物統計學

認識

收獲

建議

BIOLOGICAL STATISTICAL LEARNING EXPERIENCES

Hu Wencui

2009343008 Department of Life Science and Engineering of Jining University biological

engineering 3 class 2009 level

Abstract：Through this semester biometric course of study, I not only learned some statistical theory knowledge, but also learn how to design tests, how to use baidu for material.This paper mainly summarizes the statistics in biological in the study of harvest and a little understanding of the course and some advice.Key word：biostatistics cognition experience suggest

生物統計學是運用概率論與數理統計的原理,通過設計、分析手段，對試驗數據進行分析，最終得出結論性語句以表達自己想法的一門學問。學好生物統計對我們以后設計試驗，分析試驗數據，得出科學而精簡的結論有很大幫助。僅僅一個學期的時間對于我們來說，學會這一邏輯性強，應用性強的課程實在很難，在以后的試驗中做到靈活運用更難。因此，我們要更加重視這一學科，在以后的工作和學習中多思考，多實踐。生物統計學的認識

經過這一學期的生物統計理論學習，我對這一學科有了初步的認識。

1．1 生物統計的概念

生物統計是一門綜合性的學科，既需要生物學的理論知識做科學依據，又需要數理統計知識做分析工具。它是研究如何搜集、整理、分析反映整體信息的數字資料，并以此為依據，推斷總體特征，然后用生物學的語言加以描述的工具。我們不難看出，生物統計是要我們根據部分所反映出來的性質，推斷總體的性質，在推斷的過程中，不可避免的會有一定的出錯概率，我們只是選擇不同的分析方法將這一概率降到最低。它不僅為我們提供了設計試驗，獲取資料的方法，還提供了整理資料，最后得出科學結論的方法。

1.2 學習生物統計的重要性

隨著生物科學的發展，生物統計學被廣泛應用，并顯得日益重要。生物統計學是生物領域學生應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到整個生態系統，小到核苷酸序列，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生物科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。

收獲

在這一學期的生物統計學學習中，按照試驗安排，我們先后學習了如何設計試驗，對試驗數據資料的整理與描述，統計假設檢驗和方差分析。在學習試驗設計環節，我們學習了幾種不同的設計方法以應對不同的情況，但在試驗設計中我們都遵循重復，隨機和局部控制的原則。后面的學習多是教我們對數理公式的應用以解決生物學問題，這一階段更體現了生物統計學邏輯性強的特點，就像有些同學中途有過缺課，在后來的學習中就相當吃力了。

此外，我覺得這短短一個學期的課程還鍛煉了我的邏輯思維能力，在以后的學習生活中，不只是生物學的學習和研究，我都會用統計的思維去處理。建議

在整個教學環節中，老師的教學方法，尤其是主次分明，理論知識與具體事例的結合都做的很好，讓我們能掌握重點，知道如何應用生物統計學這一工具。但是，就我而言，還存在一些不足之處。

3.1 理論與實踐相結合

在學習資料整理與分析，統計假設和方差分析時，盡管老師講的精細，同學聽的明白，但是，如果不與實踐相結合，即便課上聽的很明白，不加以練習，用不幾天就要忘了，更不用提以后的應用了。生物統計是我們的專業基礎課，開這門課的目的就是要教會我們如何利用生物統計學的知識解決以后試驗中的問題，只有多練我們才會使用。3.2加強統計分析軟件的應用學習

生物統計學概念多，公式多，統計計算過程繁瑣，而在我們的實際應用中也多是利用統計分析軟件來幫助我們解決問題。經過了一個學期的理論學習，我們仍不會處理問題，只是懂些理論知識，那我們就失去了開這一課程的意義了。

另外，如果增設統計分析軟件的應用學習課，可能會更加帶動學生們的學習興趣，使得原本乏味的理論學習變得更靈活。

還有一點就是制定合適的教材，生物統計學本是工具科，但當我們需要時，我們卻找不到合適的書籍查閱，圖書館的書雖多，但大多是幾年甚至是十幾年、幾十年前的書了，本人認為不是很合適，所以建議制定合適的教材。

第五篇：《統計學導論》學習心得

《統計學導論》學習心得

在參加了由教育部全國高校教師網絡培訓中心主辦的《統計學導論》的網絡培訓的學習之后，從李勇教授的講授中學習了統計學教學中的新思路和新方法。有如下心得：

1、理論基礎方面：通過學習李教授的視頻，我對于統計學、概率論和數學三之間的關系有了深刻的了解，概率論是數學的一個分支，創新統計方法需要有良好的行業知識，先進的統計學思想和演繹推理的能力，論證統計方法優良性需要演繹推理。統計學理論由統計思想、概率論和數學知識構成，缺一不可，而統計學應用同時需要統計學理論和行業知識。

2、授課過程方面：在向學生講解統計學知識結構和基礎理論知識的過程中，應該注意授課的方式。除了傳統的板書教學，隨著計算機的廣泛應用和網絡信息量更大的特點，多媒體教學應用越來越廣泛。多媒體教學作為一種全新的教學手段，以其生動、直觀、高效、活潑等特點，給教學改革注入了生機，其對教學的輔助作用是不言而喻的。通過多媒體技術把抽象的、難以直接用語言表達的概念和理論以直觀的、易于接受的形式表現出來，或把課堂演示實驗中有毒的、有危險性的實驗通過播放錄像的形式演示出來，或把物質的微觀結構或微觀粒子的運動狀態通過動畫的形式展現出來,能夠激發起學生的學習興趣，使學習過程變得不再枯燥、乏味。但是多媒體網絡教學也具有一定的局限性。它并不能替代傳統的課堂教學。教師不能深入到學生中間，了解學生對知識掌握的情況，又不能進行恰當的板書，學生只關注多媒體畫面，一定程度上影響學生視力和領會知識的效果。

另外，通過李教授對于《統計學導論》一書相關章節的講解，我不僅從知識上收獲頗豐，系統的掌握了隨機現象的相關知識、假設檢驗的原理與概念內涵，以及試題的設計和評分標準等。也在此過程中學習到了很多授課方法，例如如何提高教學質量。要提高課堂教學質量，必須注重當堂知識當堂消化，杜絕課內損失課外補的不良做法。不能采用 “滿堂灌”的教學方式，這樣只能出現課堂遺留問題，當堂知識不能當堂消化的教學結果。直接講授統計公式很枯燥，學生不喜歡這種方式學習，我們可以根據實際的例子推算出統計公式。這樣更容易被學生所接受，也體現了解決現實生活中的問題應用了統計思想。這些方法都能幫助我們在平時的教學過程中，提高學生學習積極性，提高課堂教學質量。

最后，通過這次學習，我了解到了許多課本上學不到的知識，是作為一名合格教師必須所具備的素質，從宏觀上學習到了統計學的學科建設及發展歷程。十分感謝李教授和全國高校教師網絡培訓中心給了我們這么一個學習的機會!