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应用统计研究生专题讲座.doc

1、 理学院应用统计专业硕士硕士 结课论文 专题讲座 年 级: 应用统计 姓 名: 学 号: 成 绩: 《专题讲座》是应用统计硕士专业学位一门选修课。 本课程以专题形式进行讲课, 关键内容包含: 介绍专业基础情况; 人才培养方案解读; 个人职业计划; 政府、 市场调研、 数据处理、 统计咨询、 风险管理、 保险精算等相关部门、 行业需要借助于应用统

2、计思想与方法处理金融统计与风险管理、 社会经济统计、 大数据分析等方面问题; 论文选题汇报等。 1. 经过听取“解读培养方案”讲座后, 对应用统计硕士专业人才培养目标、 过程、 就业等情况认识 统计学是一门应用方法论科学。它既包含适适用于各个领域通常统计方法, 如参数统计、 假设检验、 相关回归等, 也包含适适用于部分专业领域特殊统计分析方法, 如指数分析方法等。本课程不是着重于统计方法数学原理推导, 而是侧重于说明统计方法背后隐含统计思想, 以及这些方法在实际领域中具体应用。统计关键包含通常传统和经济统计两类方向, 培养含有良好数学或数学与经济学素养, 掌握统计学基础理论和方

3、法, 能熟练地利用计算机分析数据, 能在企业、 事业单位和经济、 管理部门从事统计调查。统计信息管理、 数量分析等开发、 应用和管理工作, 或在科研、 教育部门研究和教学工作高级专门人才。 统计专业毕业生有三大流向: 市场调查企业、 咨询企业、 各企业市场研究部门、 工业企业质量检测部门等企事业单位;银行、 保险企业、 证券企业等金融部门;政府部门(统计局等)。除此之外, 大数据时代伴随世界经济较快增加和经济全球化深入发展到来啦, 目前国际贸易增加显著加速, 已经进入新一轮增加期。, 全球货物贸易名义增加21%, 达成25年来水平。在世界经济强劲增加和国际市场对能源、 原材料商品需求旺盛带动

4、及美元贬值原因影响下, 全球货物和服务贸易总量近11万亿美元, 增速达成20%, 保持高速增加态势。大数据到来, 就为我们统计学专业指明了一条大路。统计学专业是一门新兴学科, 建立及发展历史还不很长。经济统计学是比较热门专业, 关键是对于经济金融活动进行数量方面调查整理分析, 目是认识经济活动客观规律, 对经济活动实施科学提议、 管理与监督。还有社会统计等部分分支。不过伴随学科发展健全, 统计与学校其她各个系之间合作越来越多、 越来越深入。 应用统计专业人才首先需要良好政治思想素质和职业道德素养, 含有良好统计学背景, 能够系统地掌握数据采集、 处理、 分析和开发知识与技能, 熟练地应用计算

5、机处理和分析数据, 应用统计硕士培养过程须突出应用统计实践导向, 加强实践教学, 突出对统计实际操作能力训练, 重视培养分析能力和发明性处理实际问题能力, 依靠团体学习、 案例分析、 现场研究、 专业实习方法。研究论文必需与应用统计实际问题、 实际数据和实际案例紧密结合, 锻炼利用应用统计及相关学科理论、 知识和方法分析、 处理应用统计实际问题能力。总而言之, 统计专业知识只有与具体行业相结合才能发挥强大作用, 服务于生产生活。 2. 听取校外导师汇报情况, 以及对统计学相关应用领域再认识及自己爱好点 统计学是一门融合自然科学和社会科学学问, 同时也是一项严谨细致工作。统计学是一

6、门研究现象, 以推断为特征方法论科学, “由部分推及全体”思想贯穿于统计学一直。具体地说, 它是研究怎样搜集、 整理、 分析反应事物总体信息数字资料, 并以此为依据, 对总体特征进行推断原理和方法。用统计来认识事物步骤是: 研究设计—抽样调查—统计推断—结论。这里, 研究设计就是制订调查研究和试验研究计划, 抽样调查是搜集资料过程, 统计推断是分析资料过程。显然统计关键功效是推断, 而推断方法是一个不完全归纳法, 因为是用部分资料来推断总体。统计学是经过数据来进行分析和推断。所以, 统计研究基础是数据。这些数据特点是, 对于每一个数据而言, 都含有不确定性, 我们需要抽取一定数量数据, 才可能

7、从中获取信息。所以, 统计学研究依靠于对数感悟, 甚至是对一堆看似杂乱无章数感悟。经过对数据归纳整理、 分析判定, 能够发觉其中隐藏规律。因为能够用多种方法对数据进行归纳整理、 分析判定, 所以, 得到结论也可能是不一样。 3. 经过听取汇报、 查阅文件, 并与校内、 外导师商讨等后, 自己毕业论文选题情况 经过听取汇报、 查阅文件, 并与校内外导师商讨后, 我初步地计划学习方向大致为高频数据、 高维数据、 大数据应用、 大数据指数与统计调查指数、 大数据下抽样技术等大数据方向或者就业与收入、 宏观经济景指数与消费者信心指数、 宏观税负、 行业收入差距与居民消费支出、 股市波动宏观影响

8、原因、 房地产区块链等经济领域方向以及部分类似极大指数似然估量、 贝叶斯参数估量、 空间面板模型、 时间序列模型、 量化投资策略模型、 风险估计模型等统计方法与模型学习, 以及最终自己论文选题将从中选择。 4. 本人学习计划、 职业计划与人生计划 学习计划: 在校期间认真学习统计学、 数学、 统计软件与算法学习, 最少掌握一门编程语言, 精通一个统计软件, 掌握常见统计分析方法和思想, 并阅读与大数据分析相关书籍, 为以后工作打下基础, 查阅大数据分析文件、 图书、 公众号等, 研究感爱好领域。职业计划与人生计划: 计划毕业以后从事大数据分析方面或者社会统计方面工作, 工作中继续学习并探索自己感爱好方向和统计行业发展趋势。在工作中了解自己不足和应该含有技能, 并有针对性深入学习和深造, 成为一名数据分析师。

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