从某件事情上得到收获以后，写一篇心得体会，记录下来，这么做可以让我们不断思考不断进步。那么你知道心得体会如何写吗？下面是小编帮大家整理的优秀心得体会范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
统计学心得与体会 统计学总结心得体会篇一
先抛开以上观念不谈，这学期统计课最喜欢的还是老师在讲课的时候能够时刻把知识连贯起来，从来没有零零散散的讲过某个知识点。为什么会有中位数?它是用来干什么的?中位数和平均数的缺陷是什么?为什么会出现四分位点和箱图?为什么会这么做是我在课上感受最深也是受益最多的地方。
如今学完统计，我自认为能够很清楚的为了某项目的去做调查问卷，基于数据做出合理的处理和分析，然后多样化的表达出来，从而验证我的目的。因为我知道该在什么条件下去做什么分析，有什么缺陷需要做什么去补全。所以，感谢老师给了我一个完整的统计体系，即使以后觉得知识不够用时，我仍能够在当前体系继续完善它。
另外，我养成了看课件，看书先看目录和重点的习惯，以前在这方面做得不是很到位，总是觉得自己足够聪明，什么东西都是直接拿来看，看到好的便觉得不错，也不管整个体系是什么样子的。如今深刻觉得先把知识体系建好的好处，站在全局的角度看问题非常全面，好像在飞机上观察一个城市一般。这也是以前上课所欠缺的，我感觉以前的课程老师也很少注重这方面，总是说今天讲什么，没有前文，也没有后果。
以上两点我觉得比我收获整个统计体系的知识更重要，这是对我学习方法的进一步完善。之后将总结一下我在统计课上学到的知识。
首先是收集数据：其主要的方法就是调查问卷和从网上的数据库中去获得。这两种方式在前两次大作业中我们都尝试过了。现在网络很发达，调查问卷也可以直接发放到网上，也可以很方便的做分层和整群抽样调查。当时做调查问卷感悟最大的是怎样去让问题更有吸引力，我们对有个小组由于做了关于我是歌手这个非常火的题目，所以收到300多份问卷，而我们做的是有关考研班的调查问卷，所以收到的问卷才40多份。当数据收集到之后，一般来讲是做描述性统计，这是一种简单而又直白的，但却富
有表现力的展现方式。可以直接观察到各组之间的优劣和占总体的大小。当时我们组做得大作业是有关全世界各国gdp的。条形图能够反应各国之间的差异，我们很明显能够看到美国的gdp大概是中国的两倍。而通过饼图，最直观的感受是美国gdp占全世界的四分之一，这是个体与总体的比较。
频率表
定性分析条形图
饼图
描述性统计直方图
频率表
定量分析
ogive
数值特征位置特征离散特征
形态特征
描述性统计下分为定性和定量，所用方法不是很一致，在定量的学习中，我们依次理解了平均数，中位数，四分位数，箱图，方差，标准差，变异系数，偏倚程度。这是一个渐进的过程，平均数对于偏态比较敏感，易受极值的影响，所以我们引用了中位数，相对而言受极值的影响较小。
而平均数和中位数都是一个确切的点，不能表示范围，所以我们有了四分位数，进而再表示为图形就是箱图。但是以上只能表现数据的位置特征，有些时候我们更关系数据的波动和密集程度，比如打靶的成绩。所以就有了方差和标准差，都是表示数据对于平均数的波动程度。对于身高和体重来讲，由于平均数的不同，所以对于不同数据，比如身高和体重，由于基数不一样，方差不一定越大越好，于是又有了变异系数，这样不用的数据也可以比较波动程度。通过位置特征和离散特征，我们就能够将数据的形态特征表现出来。
描述性统计是对单个变量内部特征的处理，从而得到关于单个变量的特性。描述性统计是剩下部分的基础，也就是假设检验和方差分析，或者说研究多变量的基础。
研究多个变量，首先，也是最重要的是验证变量是否符合正态分布。正态和非正态，意味着之后选取的方法将截然不同。正态将会以平均数作为核心，比如anova,lsd等，
非正态则会以秩或者中位数作为核心，主要以sign检验，秩和检验，平均秩检验等非参检验。
方差分析也是一个渐进的的过程。anova是只研究在一个因子下多方案的差异性，lsd就可以研究多个方案两两之间的差异性。之后就是在多个因子下，block是研究多个无相互作用因子下方案的差异性，factorialexperiment则是能够再在有相互作用下的因子下研究一个因子对于多个方案的差异性。
非参检验也是从最简单的中位数开始，从单变量开始拓展。秩和检验解决了多个方
案，并不配对的问题，比符号秩更具有普适性，但是精确度不如符号秩。k-w则是通过比较各样本和总体平均秩来判定多个方案是否存在差异性。
剩下的就只有相关性分析了，正态的时候用persion，非正态则用spearman，两者之间原理是一样的，只不过一个是用平均值，另一个使用中位数。我们在做军事建模的时候就选用了spearman。
统计学学习心得体会(2)
花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。
《总论》和《统计数据》的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。就在我们放松警惕，大呼统计学一点也不难的时候，《抽样估计》彻底震住了自鸣得意的我们。
理论上来说《假设检验与方差分析》的内容要难于《抽样估计》。但是个人觉得《抽样估计》的行文并不像《假设检验》那么好理解。《统计学》这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿《抽样估计》来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。
《假设检验与方差分析》开篇给同学举了两个例子来阐明假设检验的基本思想。个人认为，这两个例子是点睛之笔。在学习的开头就让学生了解到第五章的基本内容，以及假设检验在实际应用中的意义。就像写小说先抛出一个悬念吸引读者读下去。阅读两个例子后我会不禁思考，如果实际中遇到类似的问题，有什么方法可以避免犯“弃真”或者“采伪”的错误。带着疑问去学习，才是真正的自主学习的过程。
《相关与回归分析》同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。
《时间序列分析》在我看来是和我的专业---国贸联系最紧密的学科。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。
《统计指数与综合评价》中“综合法指数”的计算用到了《微积分》的相应知识。在《微积分》中不知所云的内容却可以通过统计学的学习恍然谈大悟。多亏了老师深入浅出的讲解，让我在短短一个学期里既巩固了旧知识又学到了许多有用的新知识。
统计学心得与体会 统计学总结心得体会篇二
作为民航安全统计课程教师，为系统提高统计软件操作水平和教学水平，以及科研工作的能力，本人参加20__年8月20日至8月24日的spss应用与统计分析高级培训，此次培训共有国内高校统计分析相关课程主讲教师百余位参加。
一、培训内容
本次培训通过行业内资深专家的专题讲解、实例演示、答疑讨论等多种形式完成，具体内容为：
介绍;
2.描述性统计分析及统计绘图;
3.基本数据分析与探索;
4.线性回归分析;
5.二分类因变量logistic回归分析;
6.多分类因变量logit/probit回归分析;
7.定序因变量logit/probit回归分析;
8.计数因变量poisson/负二项回归;
9.生存分析/事件史分析;
10.追踪测量与固定/随机效应模型;
11.分层模型/混合效应模型;
12.实证研究论文撰写。
二、参训心得
1.通过此次统计学培训，本人掌握了最新的统计应用的前沿，开拓了视野，对spss统计软件的使用有了更为深入的了解。
2.通过此次统计学培训，本人掌握了高级统计分析的方法和原理，并通过实际问题的统计建模，掌握了统计学研究方法以及如何用软件实现，提高应用能力。
3.统计分析是一门应用性很强的课程，对于经济管理专业的学生来说，统计分析的重要性不仅体现在本科阶段毕业设计的完成上，继续深造学生的科学研究能力上，也体现在在今后工作中应用到数据收集、数据分析以及统计软件的使用等方面。但现阶段，本人主讲的统计课程按照教学大纲的要求涉及软件应用的部分相对较少，许多学生在课程结束后仍不能应用统计分析解决实际问题。通过此次培训，提高了本人的统计软件应用能力，有利于今后的教学工作和毕业设计指导工作。
4.在培训中学习到了新的教学方法，在与其他高校老师的交流中了解到了其他大学学生在统计学习中的问题，学习到了相关教学经验，收获很多。
通过这次培训，本人丰富了统计学知识，掌握了先进的方法，对今后民航安全统计课程的教学大有益处。在此感谢学院提供的宝贵学习机会。
统计学心得与体会 统计学总结心得体会篇三
一、统计学原理
统计学原理包括：统计学的研究对象和方法、统计学的基本范畴、统计组织和管理、统计调查的意义和种类、统计调查方案、统计调查方法、统计整理的意义和内容、统计分组、统计分布、统计表、总量指标、相对指标、平均指标、变异指标、综合指标的应用、抽样推断的意义和内容、抽样误差、抽样估计的方法、抽样组织的设计、假设检验的意义与假设命题、假设检验方法、符合检验与秩和检验、相关的意义和种类、相关图表和相关系数、回归分析、指数的意义和种类、综合指数和平均指数、因素分析、指数数列。
统计学是在统计实践的基础上，自17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门社会学科。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学，被广泛的应用在各门学科之上，从自然科学和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推论统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。
二、统计学在生活中的意义
知识的价值是使人变得聪明，智慧，有能力。人类正在进入信息社会，面临着一个所谓“信息爆炸”的时代。信息的一种最常见的形式就是数据。现代的人们在工作和生活中，不时地要从这大量的、杂然纷陈的数据中发掘出事物的规律，作出正确的判断，以决定合适的行动方针。可以说，这方面的能力如何，实在是衡量一个人聪明与否的一个极为重要的外现指标。“仙人持玉尺，度君多少才”。要准确无误地测出一个人有多聪明，恐非仙人莫办。可惜红尘十丈，何处去找那手持玉尺的仙人但处事是否得宜，是有客观检验的。古人说与其载之空言，不如见之于行事之深切著明。而统计学，正是这样一种通过分析数据而达致尽可能正确的结论的技术。掌握了它，就可以使你在工作和生活中少犯错误，赢得主动。也就是说，使你变得更聪明了。
统计学不仅仅限与学术上的研究，他对于国家发展，经济，政治，自然等等都有它独特的作业。统计学的应用是是分广泛的。
统计的力量在于无处不在的应用性。无论人们从事什么工作，都有可能遇到下列问题：如何搜集有价值的资料？如何组织、解释所搜集的资料？如何分析并给适当的推论？以及推论的可信度有多高？这些便都是统计学应用的主要范畴。这其中当然包括资料从搜集、分析到推论的整个过程中所须具备的知识。诸如市场调查、工业产品质量控制、农产品品质的改良试验、医学的临床试验等等，都是我们必须运用统计学理论的常见例子。
首先，统计学作为应用性很强的科学，其生命力和发展动力，在于它与实用学科的密切联系，割断了这种联系，统计学就会变成无源之水，无本之木，产生不出有意义的问题和方法。因此，统计学与其他学科和领域所形成的边缘和交叉性质的学科也特别多，如工业统计学，农业统计学，物理统计学、生物统计学，医药统计学，人口统计学、空间统计学，等等。其次，统计学研究的处理数据的方法，在我们这个信息化的时代，无论是在自然科学领域、社会科学领域还是在工程技术中，都发挥着重要的作用。如果没有统计，大量杂乱无章的数据，将无法显示其内涵的有用的信息。金子将掩埋在沙砾之中。
在自然科学研究中大量运用统计方法。例如，实验中研究某种实验结果的可靠性，需要用统计方法处理实验数据；统计方法应用于农业实验的设计和分析，用来研究各种品种的种子的增产效果，研究各种配合饲料喂养家禽家畜获得最高增重的作用；在医药学中，关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究，都普遍使用统计方法。
统计由搜集资料到分析、处理资料，再转换成有用的信息，成为知识经济时代最重要的生产要素。统计从理论上讲是一种方法，统计从应用上讲是一种技术，统计技术是推动社会进步的先进生产力。
三、统计学的应用
统计学的出生是研究国家状况的，譬如统计全国人口状况、农业收成、经济情况等数据，对一国经济与社会发展做统计性调查与研究。经过多年的发展，统计学在社会生活中的应用被专家学家们系统化专业化，形成了不同流派不同类别的统计学。而现在的人文社会统计分类便是对社会生活中统计学应用的专业化成果。
前面提到过的人口普查、经济情况调查等都是统计学在社会生活中的应用。早在17世纪，统计学在社会生活中的应用就被提出了。在约翰格朗特1662年出版了《对死亡表的自然观察和政治考察》一书中，格朗特通过观察客观现象的数量关系，揭示出一系列统计规律，如男婴出生高于女生，男性死亡高于女性等，同时他还用最新颖的方法编制出了死亡率表。18世纪中末叶到19世纪中末叶期间概率论与统计学成功结合，使得统计学在生活中的应用更加被加以重视。
在当代社会，统计学的应用越来越普及，人口学中的统计学应用（进行优生优育）、社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等都依赖于各类科学的统计方法。
金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方法，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。投资顾问使用各种统计数据信息进行投资分析并用来指导他们的投资建议。对于股票投资来说，顾问们审查各种财务数据，包括市盈率、股息率等等。通过把个股信息与股票市场的平均数加以比较，投资顾问就可以得出个股价格是高估还是低估了的结论。
统计知识在生命科学、生物制药领域的应用是十分广泛的。以至于包括分子生物学中的统计方法、生物制药技术中的统计方法、流行病规律研究与探索的统计方法、人类染色体工程研究中的统计方法在内的各统计应用领域在不断发展壮大中。
例如，在医药学中，关于吸烟与肺癌发病率联系的分析、关于某种新药效果的研究，都普遍使用统计方法；19世纪中叶基因学说的创立，也是依赖于统计推断技术。
统计学心得与体会 统计学总结心得体会篇四
在两天的统计学实验学习中，加深了对统计数据知识的理解和掌握，同时也对excel操作软件的应用。下面是我这次实验的一些心得和体会。
统计学（statistics）一门收集，整理，显示和分析统计数据的科学，目的是探索数据内在的数量规律性。从定义中不难看出，统计学是一门针对数据而展开探求的科学。在实验中，对数据的筛选和处理就成为了比较重要的内容和要求了。同时对数据的分析也离不开相关软件的支持。因此，eexcel软件的安装与运行则变成了首要任务。
实验过程中，对excel软件的安装因要求具体而变的相对简单。虽然大多数计算机都已内存此软件，但在实验中通过具体的操作亦可以提高自己的计算机操作水平。接下来的重头戏就是对统计数据的输入与分析了。按excel对输入数据的要求将数据正确输入的过程并不轻松，既要细心又要用心。不仅仅是仔细的输入一组数据就可以，还要考虑到整个数据模型的要求，合理而正确的分配和输入数据。因此，输入正确的数据也就成为了整个统计实验的基矗
数据的输入固然重要，但如果没有分析的数据则是一点意义都没有。因此，统计数据的描述与分析也就成了关键的关键。对统计数据的众数，中位数，均值的描述可以让我们对其有一个初步的印象和大体的了解，在此基础上的概率分析，抽样分析，方差分析，回归问题以及时间序列分析等则更具体和深刻的向我们揭示了统计数据的内在规律性。在对数据进行描述和分析的过程中，excel软件的数据处理功能得到了极大的发挥，工具栏中的工具和数据功能对数据的处理是问题解决起来是事半功倍。
通过实验过程的进行，对统计学的有关知识点的复习也与之同步。在将课本知识与实验过程相结合的过程中，实验步骤的操作也变的得心应手。也给了我们一个启发，在实验前应该先将所涉内容梳理一遍，带着问题和知识点去做实验可以让我们的实验过程不在那么枯燥无谓。同时在实验的同步中亦可以反馈自己的知识薄弱环节，实现自己的全面提高。
本次实验是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一斑。首先，我可以将自己所学的知识应用于实践中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固，解决问题的能力也受到了锻炼；其次，本次实验开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。
在实验过程中还有些其它方面也让我学到了很多东西，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。
通过本次实验，不仅仅是掌握操作步骤完成实验任务而已，更重要的是在实验中验证自己的所学知识的掌握和运用。统计学的学习就是对数据的学习，而通过实验可以加强我们对统计数据的认知和运用，更好的学习统计学的知识。虽然实验时间很短暂，但对统计知识掌握的要求并没有因时间的短暂而减少，相反我们更得努力掌握和运用统计学的新知识，提高自己的数据分析和处理能力，促进统计学的新发展。以上就是我这次实验的一些心得体会，希望可以对自己有所帮助。