统计学

更新时间:2024-05-17 15:28

统计学(Statistics)是一门普通高等学校本科专业,属统计学类专业,基本修业年限为四年,授予理学学士学位。

设置背景

随着科学技术的进步,数据已经演变成包括数字、影像、声音、文本等在内的各种信息的载体。电子科技尤其是互联网的发展,不仅为数据的收集与储存提供了新的途径和保障,而且为数据的处理、可视化和分析提供了强有力的工具。所有这些都表明人类已经迎来了大数据时代,统计学进入了最佳的发展时期。现代统计学渗透到理、工、农、医、经济管理与人文社会科学等领域,并由此产生了许多新的交叉学科。统计学对其他学科的发展起到了重要的推动作用。反过来,其他学科的发展也促进了统计学的方法创新与理论发展。

作为认识客观世界数量规律的有力工具,统计在社会经济管理、生产经营活动、科学研究和技术开发等方面都得到了非常广泛的应用。近年来,随着中国经济和社会的发展,全社会对统计人才的需求量越来越大。

发展历程

1998年,教育部颁布《普通高等学校本科专业目录》,统计学专业位列其中,为统计学类专业,专业代码为:071601(可授理学或经济学学士学位)。

2012年,教育部颁布《普通高等学校本科专业目录(2012版)》,统计学类专业由统计学增添为统计学、应用统计学两个专业,为理学门类专业。其中统计学专业代码为:071201。

2018年,教育部高等学校教学指导委员会发布了《本科专业类教学质量国家标准》,统计学专业授予理学学士学位,学制为四年。

2020年,教育部颁布《普通高等学校本科专业目录(2020版)》,统计学为理学门类专业,专业代码为071201,属统计学类专业,授予理学学士学位,修业年限四年。

培养目标

统计学类专业的培养总目标是培养德才兼备的高素质统计人才。统计学专业着重培养学生掌握一般的统计理论、方法及收集数据与分析数据的能力。其培养目标是培养具有较为扎实的数学基础,掌握统计学的基本思想、基本理论与方法以及相关的计算机技术,同时有定的专门领域知识,能够适应不同领域统计基础理论研究和应用的人才。

培养规格

学制:四年

授予学位:理学学士

参考总学分或学时:总学分一般在150学分左右。各高校可根据具体情况做适当调整,但应控制在140~180学分。

(1)具有良好的政治思想素质、道德品质、法制意识、诚信意识和团队合作精神。

(2)具有良好的心理素质和积极的人生观。

(3)养成健全的职业人格以及对统计的热爱态度。

(1)该专业类人才培养的基本要求

1.具有较扎实的统计学理论基础和较好的外语水平。

2.掌握统计学的基本思想和收集数据的方法,并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和预测。

3.掌握计算机的基础知识,能熟练应用统计软件并具备一定的编程能力,能正确利用统计思想和方法分析判断统计软件的计算结果。

4.具有理论联系实际的能力和一定的创新能力,具备自主学习、知识更新和自我发展的能力。

5.掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法,具有初步的科学研究和实际应用能力。

(2)不同专业人才培养的具体要求

除上述共同要求外,统计学专业对数学基础以及统计学软件开发与应用能力的要求应有所加强。应用统计学专业对利用统计方法解决特定领域问题能力的要求应有所加强。

各高校还应根据自身定位、学科优势和人才培养的具体目标,进一步强化或者增加某些方面的知识能力和素质要求,形成各自的人才培养特色。

掌握体育运动的一般知识和基本方法,形成良好的体育锻炼和卫生习惯,达到国家规定的大学生体育锻炼合格标准。

课程体系

总体框架

为了便于考核与评价,对于统计学专业人才知识体系的要求,一般应通过课程体系来实现。各门课程应包括的主要内容构成了该专业人才必须掌握的基本知识点。

各高校应对统计学类专业本科毕业生应具备的知识体系以及为此需要开设的课程体系和教学内容提出一定的基本要求,从而保证所培养的统计人才的基本规格和质量。统一规范主要针对各专业的核心课程体系及其应涵盖的主要知识点,其要求属于基本要求。实际执行中,各高校可根据自己的情况适当提高,以充分体现各自的特色与办学自主权。

现代统计学既包括以抽象的数量作为研究对象的理论统计学,也包括以各个不同领域的具体数量作为研究对象的应用统计学。理论统计学的学习和研究需要比较坚实的数学功底。应用统计学的学习和研究不仅需要掌握一般的统计学理论与方法,同时还必须具备比较系统的相关应用领域的学科背景知识。

经济发展和社会进步需要不同类型的统计学人才,各高校应依据自己的办学定位、学科优势和特色,以现代社会对统计人才的需求为导向,积极探索建立多样化的统计学人才培养模式以及与之相适应的知识体系和课程体系。随着经济与社会的发展,统计学也在不断地进步。因此,有必要随着时代的发展,对原有的知识体系与课程体系进行必要的修订,不断补充和引进新的内容,淘汰已经过时的内容,从而保持知识体系与课程体系的先进性和适用性。

理论课程

包括外语、体育、计算机基础以及政治与思想品德课等课程,需要开设的课程门数和教学内容按教育部的统一要求执行。

统计学专业的学科基础课程为:数学分析、高等代数、实变函数、数学建模、概率论。其教学内容符合教育部高等学校数学类专业教学指导委员会的要求。上述学科基础课程是各高校均应开设的必修课程。除上述课程外,各高校还可根据自身特色,另行开设1~2门课程作为学科基础课程。

各高校还应根据该校的主要应用领域开设对应的其他相关学科的基础课程。例如,商务统计应用领域可在宏观经济学、微观经济学、会计学、管理学、金融学、市场营销学等课程中选开2~3门。卫生统计领域可在基础医学导论、预防医学导论、临床医学导论等课程中选开2~3门等。其他相关学科基础课程的教学内容按照教育部相关专业教学指导委员会的要求。

学科基础课程均为必修课程。

一门专业必修课程的学分一般为3学分。应用统计学专业的必修课程分为两大类:第一类是各高校都应当开设的课程;第二类是各高校可根据自身的情况选开的课程。

各高校都应开设的专业必修课程及其主要内容如下:

(1)数理统计(建议3学分,第四或第五学期):统计基本概念、估计理论和方法、样分布、假设检验、置信区间。

(2)回归分析(建议3学分,第四或第五学期):回归分析、虚拟变量与方差分析、模型选择、回归诊断、非线性回归初步。

(3)多元统计分析(建议3学分,第六学期):判别分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、典型相关分析。

(4)时间序列分析(建议3学分,第五或第六学期):平稳过程、自回归模型、滑动平均模型ARMA模型、谐密度及其估计。

(5)随机过程(建议3学分,第六学期):泊松过程、更新过程、马氏链、布朗运动。

(6)统计计算与软件(建议3学分,该课程也可以不单独开设,但必须结合其他方法类课程讲授与其有关的内容):计算方法基本知识、软件基础、统计分析软件(如SAS、SPSS、Matlab等软件)中的基本功能,以及利用这些功能实现新算法的编程。

各高校可选开的专业必修课程及其教学内容如下:

(1)统计学导论(建议3学分,周学时3学时,第二或第三学期):统计学的基本概念,统计数据的搜集、整理和显示,抽样分布,估计和检验,简单相关和回归分析,确定性时间序列分析,统计指数,综合评价等。统计学导论属于统计学的人门课程,其中的统计指数和综合评价等内容主要用于经济与管理统计方向。其他应用方向如生物统计等可根据自身的特点对有关统计方法做适当取舍。

(2)数理统计(建议3学分,周学时3学时,第四学期):统计基本概念、估计理论方法、抽样分布、假设检验、置信区间、非参数方法简介等。

(3)试验设计(建议2学分,周学时2学时,第七学期):试验设计基本原则、简单比较试验、单因子试验和方差分析、多因子试验、区组设计、因析设计、正交设计和均匀设计。

(4)应用随机过程(建议2学分,周学时2学时,第七学期):泊松过程、更新过程、随机游动、马尔可夫链、布朗运动、离散时间鞅、平稳序列。

(5)统计预测和决策(建议3学分,周学时3学时,第六或第七学期):预测问题概述、定性预测情景预测、自适应过滤法、干预分析模型、景气预测法、组合预测、预测精度测定与预测评价、风险型决策、贝叶斯决策、完全不确定性决策、多目标决策等。

各高校根据自身的情况,可在统计学导论与数理统计中任选1门作为专业必修课程,在实验设计、应用随机过程、统计预测和决策中任选1~2门作为专业必修课程。

专业选修课程可分为方法与应用两大类。

方法类专业选修课程主要有:非参数统计、贝叶斯统计、运筹学、探索性数据分析、数据挖掘等。(以上专业必修课程中所列未被作为各高校必修的课程,均可作为专业选修课程)

应用类专业选修课程应根据不同的应用领域开设相应课程。

例如:商务统计应用领域可开设商务统计学、企业经营统计学、计量经济学等;生物与医学应用统计领域可开设生物统计学、医学统计学;卫生与健康统计领域可开设卫生统计学、健康测量学、流行病统计学等;农业与林业统计领域可开设生物统计学、农林统计学;金融与保险统计领域可开设金融统计学、保险精算学、证券投资分析等:社会与人口统计领域可开设社会统计学、人口统计学;管理统计领域可开设市场统计学、统计管理决策、质量控制等。今后条件成熟,与各高校主要应用领域相关的统计应用类课程应列入该校的专业必修课程。

要求各高校至少开出6门以上专业选修课程,由学生在学校开设的专业选修课程中,选修6学分以上,或至少选修3门课程。专业选修课程的内容可根据各高校的具体情况自行确定,不做硬性要求。

其他选修课程是为了扩展学生的视野、提高学生的基本素质而开设的,可由学生根据兴趣自由选修的通识类课程。其他选修课程是否开设及其具体内容,由各高校自行决定。

实践教学

实践性教学环节,包括随课堂教学同步进行的计算机模拟实验和统计方法实验、各类科研训练项目各类科技竞赛、实习、毕业论文(设计)等。各高校应通过这些环节积极开展科技新、社会实践等多种形式的实践活动,培养学生开展统计研究的兴趣,提高学生应用统计学知识解决实际问题的能力。为加强对学生实践能力的培养,各高校专业实验课程的总学分应在4学分(约64学时)以上。实验课程可采用集中开设的形式,也可采用与各相关课程结合开设的形式,不做统一规定。

教学条件

师资队伍

专任教师数量和结构应满足该专业类教学需要,生师比不高于24:1。(专业生师比指担任该专业教学的专业教师与该专业在校学生人数之比。其中,专业教师不包括承担公共课的教师,研究生应按一定比例折算成本科生,博士生折算系数为2,硕士生折算系数为1.5)

新开办专业按每年招收40名学生计算,至少应配备8名专任教师。在此基础上,每增加24名在校学生,至少须增加1名专任教师。

专任教师中具有硕士、博士学位的比例不低于60%、具有高级职称的比例不低于30%。

教师应具备高尚的师德和职业操守,具有扎实的专业基础知识和一定的国际视野,了解学科前沿及发展趋势;具有较强的教学、科研与知识更新能力,并能将科研成果和更新的知识转化为教学内容。同时主动承担教学任务,积极参与教学研究、教学改革和教学建设。

统计学类专业的专任教师应具备5年以上统计学或相关应用领域学科的学习或科研经历,能够讲授(或参与辅导)2门以上统计学类专业的课程。

设备资源

(1)教室、实验室及设备(计算机)应在数量和功能上满足教学需要,总台数不少于该专业的年平均招收人数。有良好的管理、维护和更新机制,便于学生和教师使用。

(2)教学实验室设备应完备、充足、性能优良,计算机与统计学软件的配置满足各类课程教学实验的需求。

(3)保证学生以课内外学习为目的的上机、上网、实验需求。

(4)实验技术人员应数量充足,能够熟练地管理、配置、维护实验设备,保证实验环境的有效利用有效指导学生进行实验。

(5)有满足教学需要、相对稳定的实习基地。应根据学科特色和学生的就业去向,与科研院所、学校、行业企业加强合作,建立具有特色的实践基地,满足相关专业人才培养的需要。

(1)应通过手册或者网站等形式,提供该专业的培养方案,各课程的教学大纲、教学要求、考核要求,毕业审核要求等基本教学信息。

(2)应配备各种高水平的、充足的教材、参考书和工具书,以及各种专业图书资料,师生能够方便地利用,阅读环境良好,且能方便地通过网络获取学习资料以及国内外常用的数据库信息。

教学经费

教学经费投人能较好地满足人才培养需要,专业生均年教学日常运行支出不低于当年所缴学费的1/5或1/8。(公办学校不低于学费的1/5,民办学校和独立学院不低于学费的1/8)

教学经费的使用应向数学一线倾斜,不得用于其他用途。

新建专业除固定资产投资外,还应保证一定数额的专业开办经费,特别是要有实验室建设经费。

质量保障

各高校应对主要教学环节(包括理论课程、实验课程等)建立质量监控机制,使主要教学环节的实施过程处于有效监控状态。

各主要教学环节应有明确的质量要求;应建立对课程体系设置和主要教学环节教学质量的定期评价机制,评价时应重视学生与校内外专家的意见。

教学过程质量监控结果应作为教学工作考核、年终考核、教学奖励以及评优、职称评定、岗位聘任的重要依据。

各高校应建立毕业生跟踪反馈机制,及时掌握毕业生就业去向和就业质量、毕业生职业满意度和工作成就感、用人单位对毕业生的满意度等;应采用科学的方法对毕业生跟踪反债信息进行统计分析,并形成分析报告,作为质量改进的主要依据。

要求各高校应着眼社会需求,紧跟统计学学术前沿发展,结合该专业现状,不断改进该专业的教学体系和内容,建立持续改进机制,针对教学质量存在的问题和薄弱环节,采取有效的纠正与预防措施,持续改进,不断提升教学质量。

培养模式

为深入实践“五化一体”教学培养模式,云南大学积极打造优势特色学科平台、一流国际交流平台,优质实训平台;将“课程设置与社会需求、特色教材与前沿理论、团队建设与平台建设、全面素质提升与个性化培养”深度融合;将计算机科学和大数据技术融入到实践教学中;在夯实统计理论知识的基础上,使实践教学适应数字经济与人工智能的发展;实现了“由知识传授向能力培养、单一课程教学向校内外全方位育人、传统教学到信息化教学”的转变,推进了人才培养的专业化、国际化、能力化。

“五化一体”培养模式的实践,让云南大学统计学近三年来在全省高校统计学专业综合评价中稳居第一,统计学专业获批首批国家一流专业,为云南大学统计学专业成为国际一流专业奠定基础。

代表院校:云南大学

2013年,上海财经大学统计与管理学院开始筹划着组建统计学实验班,开启拔尖型人才培养模式。2014年9月,这只“靴子”终于落地,学院成功组建首届由30位同学所组成的统计学实验班。实验班旨在培养希望继续求学深造、在未来统计学研究领域中有所建树的学术精英。改革不但是对学院培养模式从维度上的一次扩充,更是因材施教的一次典型案例。实验班所要进行的“实验”是人才培养的“实验”,把大学由“知识工厂”变回“人才摇篮”。“实验班参照北美一流高校统计学专业课程设置,致力于重点培养学生的逻辑思维能力、独立思考能力及创新研究能力,与学院统计专业硕士、学术硕士培养计划无缝衔接。

代表院校:上海财经大学

协同创新以知识增值为核心,联合企事业单位、政府、科研机构等实现科技创新而展开的大跨度整合创新模式。协同创新目的在于促进企事业单位、高校、科研机构发挥各自特长、整合互补性资源,推动技术应用和改革。协同创新是当今国家实施科技创新的重要战略之一,其最终的落脚点体现在创新人才培养上。而研究生培养作为培养创新人才的主要途径,其本质上就是一种创新教育。协同创新就是建立协同合作基础上的一种理论与实践相结合的创新工作,对于促进中国研究生教育改革具有划时代的意义。

代表院校:长沙理工大学

发展前景

人才需求

统计学专业旨在培养具备较强的计算机和统计软件的应用能力,具有坚实的数学与外语基础,掌握扎实的经济学基础知识,具有一定的独立观察、分析、研究社会经济问题的能力,能够系统掌握统计学原理和方法,专长于应用统计方法对各种数据进行处理和分析的实用型和通用型人才。

考研方向

金融、应用统计、统计学、学科教学(数学)

就业方向

公务员(中央国家机关)、公务员(省级机关)、公务员(地市级机关)、公务员(区县级及以下机关)、银行会计/柜员、数据分析师、会计/会计师、考研、公司业务、个人业务、事业单位人员

开设院校

免责声明
隐私政策
用户协议
目录 22
0{{catalogNumber[index]}}. {{item.title}}
{{item.title}}