統計畢業論文范文

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第1篇

統計學論文2000字(一)：影響民族院校統計學專業回歸分析成績因素的研究論文

摘要：學習成績是評價學生素質的重要方面，也是教師檢驗教學能力、反思教學成果的重要標準。利用大連民族大學統計學專業本科生有關數據（專業基礎課成績、平時成績和回歸分析期末成績），建立多元線性回歸模型，對影響回歸分析期末成績的因素進行深入研究，其結果對今后的教學方法改進和教學質量提高具有十分重要的指導意義。

關鍵詞：多元線性回歸；專業基礎課成績；平時成績；期末成績

為了實現教學目標，提高教學質量，有效提高學生學習成績是很有必要的。我們知道專業基礎課成績必定影響專業課成績，而且平時成績也會影響專業課成績，這兩類成績與專業課成績基本上是呈正相關的，但它們之間的關系密切程度有多大？它們之間又存在怎樣的內在聯系呢？就這些問題，本文主要選取了2016級統計專業50名學生的四門專業基礎課成績以及回歸分析的平時成績和期末成績，運用SPSS統計軟件進行分析研究，尋求回歸分析期末成績影響因素的變化規律，擬合出關系式，從而為強化學生的后續學習和提高老師的教學質量提供了有利依據。

一、數據選取

回歸分析是統計專業必修課，也是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域應用十分廣泛。因此研究影響統計學專業回歸分析成績的相關性是十分重要的。

選取了統計專業50名學生的專業基礎課成績（包括數學分析、高等代數、解析幾何和概率論）、回歸分析的平時成績和期末成績，結合多元線性回歸的基礎理論知識[1-2]，建立多元回歸方程，進行深入研究，可以直觀、高效、科學地分析各種因素對回歸分析期末成績造成的影響。

二、建立多元線性回歸模型1及數據分析

運用SPSS統計軟件對回歸分析期末成績的影響因素進行研究，可以得到準確、科學合理的數據結果，全面分析評價學生考試成績，對教師以后的教學工作和學生的學習會有較大幫助。自變量x1表示數學分析成績，x2表示高等代數成績，x3表示解析幾何成績，x4表示概率論成績，x5表示平時成績；因變量y1表示回歸分析期末成績，根據經驗可知因變量y1和自變量xi，i=1，2，3，4，5之間大致成線性關系，可建立線性回歸模型：

（1）

線性回歸模型通常滿足以下幾個基本假設，

1.隨機誤差項具有零均值和等方差，即

（2）

這個假定通常稱為高斯-馬爾柯夫條件。

2.正態分布假定條件

由多元正態分布的性質和上述假定可知，隨機變量y1服從n維正態分布。

從表1描述性統計表中可看到各變量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的標準差分別為10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的標準差為8.141；有效樣本量n=50。

回歸分析期末成績y1的多元回歸模型1為：

y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3

+0.334x4+0.347x5

從表2中可以看到各變量的|t|值，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，通過t分布表可以查出，自由度為44的臨界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代數x2的|t|值為0.651小于t？琢/2（44），因此x2對y1的影響不顯著，其他自變量對y1都是線性顯著的。下面利用后退法[3]剔除自變量x2。

三、后退法建立多元線性回歸模型2及數據分析

從模型1中剔除了x2變量，多元回歸模型2為：

y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）

在表4中，F統計量為90.326，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的臨界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自變量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回歸模型2的線性關系是顯著的。

四、結束語

通過對上述模型進行分析，即各個自變量對因變量的邊際影響，可以得到以下結論：在保持其他條件不變的情況下，當數學分析成績提高一分，則回歸分析成績可提高0.242分[4-5]；同理，當解析幾何成績、概率論成績和平時成績每提高一分，則回歸分析成績分別提高0.149分、0.377分和0.293分。

通過對學生專業基礎課成績、平時成績與回歸分析期末成績之間相關關系的研究，一方面有利于教師把控回歸分析教學課堂，提高教師意識，注重專業基礎課教學的重要性，同時，當學生平時成績不好時，隨時調整教學進度提高學生平時學習能力；另一方面使學生認識到，為了更好地掌握回歸分析知識，應加強專業基礎課的學習，提高平時學習的積極性。因此，通過對回歸分析期末成績影響因素的研究能有效的解決教師教學和學生學習中的許多問題。

統計學畢業論文范文模板(二)：大數據背景下統計學專業“數據挖掘”課程的教學探討論文

摘要：互聯網技術、物聯網技術、云計算技術的蓬勃發展，造就了一個嶄新的大數據時代，這些變化對統計學專業人才培養模式的變革起到了助推器的作用，而數據挖掘作為拓展和提升大數據分析方法與思路的應用型課程，被廣泛納入統計學本科專業人才培養方案。本文基于數據挖掘課程的特點，結合實際教學經驗，對統計學本科專業開設數據挖掘課程進行教學探討，以期達到更好的教學效果。

關鍵詞：統計學專業；數據挖掘；大數據；教學

一、引言

通常人們總結大數據有“4V”的特點：Volume（體量大），Variety（多樣性），Velocity（速度快）和Value（價值密度低）。從這樣大量、多樣化的數據中挖掘和發現內在的價值，是這個時代帶給我們的機遇與挑戰，同時對數據分析技術的要求也相應提高。傳統教學模式并不能適應和滿足學生了解數據處理和分析最新技術與方法的迫切需要。對于常常和數據打交道的統計學專業的學生來說，更是如此。

二、課程教學探討

針對統計學本科專業的學生而言，“數據挖掘”課程一般在他們三年級或者四年級所開設，他們在前期已經學習完統計學、應用回歸分析、多元統計分析、時間序列分析等課程，所以在“數據挖掘”課程的教學內容選擇上要有所取舍，同時把握好難度。不能把“數據挖掘”課程涵蓋了的所有內容不加選擇地要求學生全部掌握，對學生來說是不太現實的，需要為統計學專業本科生“個性化定制”教學內容。

（1）“數據挖掘”課程的教學應該偏重于應用，更注重培養學生解決問題的能力。因此，教學目標應該是：使學生樹立數據挖掘的思維體系，掌握數據挖掘的基本方法，提高學生的實際動手能力，為在大數據時代，進一步學習各種數據處理和定量分析工具打下必要的基礎。按照這個目標，教學內容應以數據挖掘技術的基本原理講解為主，讓學生了解和掌握各種技術和方法的來龍去脈、功能及優缺點；以算法講解為輔，由于有R語言、python等軟件，學生了解典型的算法，能用軟件把算法實現，對軟件的計算結果熟練解讀，對各種算法的改進和深入研究則不作要求，有興趣的同學可以自行課下探討。

（2）對于已經學過的內容不再詳細講解，而是側重介紹它們在數據挖掘中的功能及綜合應用。在新知識的講解過程中，注意和已學過知識的融匯貫通，既復習鞏固了原來學過的知識，同時也無形中降低了新知識的難度。比如，在數據挖掘模型評估中，把混淆矩陣、ROC曲線、誤差平方和等知識點就能和之前學過的內容有機聯系起來。

（3）結合現實數據，讓學生由“被動接收”式的學習變為“主動探究”型的學習。在講解每種方法和技術之后，增加一個或幾個案例，以加強學生對知識的理解。除了充分利用已有的國內外數據資源，還可以鼓勵學生去搜集自己感興趣的或者國家及社會大眾關注的問題進行研究，提升學生學習的成就感。

（4）充分考慮前述提到的三點，課程內容計劃安排見表1。

（5）課程的考核方式既要一定的理論性，又不能失掉實踐應用性，所以需要結合平時課堂表現、平時實驗項目完成情況和期末考試來綜合評定成績。采取期末閉卷理論考試占50%，平時實驗項目完成占40%，課堂表現占10%，這樣可以全方位的評價學生的表現。

三、教學效果評估

經過幾輪的教學實踐后，取得了如下的教學效果：

（1）學生對課程的興趣度在提升，課下也會不停地去思考數據挖掘有關的方法和技巧，發現問題后會一起交流與討論。

（2）在大學生創新創業項目或者數據分析的有關競賽中，選用數據挖掘方法的人數也越來越多，部分同學的成果還能在期刊上正式發表，有的同學還能在競賽中取得優秀的成績。

（3）統計學專業本科生畢業論文的選題中利用數據挖掘有關方法來完成的論文越來越多，論文的完成質量也在不斷提高。

（4）本科畢業生的就業崗位中從事數據挖掘工作的人數有所提高，說明滿足企業需求技能的人數在增加。繼續深造的畢業生選擇數據挖掘研究方向的人數也在逐漸增多，表明學生的學習興趣得以激發。

教學實踐結果表明，通過數據挖掘課程的學習，可以讓學生在掌握理論知識的基礎上，進一步提升分析問題和解決實際問題的能力。

第2篇

統計學論文2300字(一)：統計學方法的發展及其在大數據中的應用論文

【摘要】現階段，統計學方法在我國企業管理中有廣泛應用。本文嘗試對統計學方法的誕生以及發展情況進行了簡要的分析，同時還對統計學方法在現今大數據時代的應用情況進行了探索。

【關鍵詞】統計學方法發展大數據應用

對于統計學方法來說，誕生的最初只是為了進行單純的計數以及描述，隨著統計學方法的不斷發展，其所涉及到的內容更加多樣化。在統計學家以及各個領域專家的不懈努力之下，統計學方法正在不斷的進步以及完善，在實際應用的過程中也發揮出了較為理想的效果。在現階段大數據的時代背景之下，對統計學進行深入探究是非常重要的，會對今后多個行業的快速發展起到促進作用。

一、統計學基本發展探析

對世界統計學的發展情況進行分析，會發現，其與科學界的發展趨勢較為類似，隨著統計學的不斷完善，也開始與其他科學進行融合發展。對統計學進行總結，可以發現，其主要具備兩個基本結合趨勢，即與實質性學科結合的趨勢以及與計算機學結合的趨勢。對于統計學來說，其與經濟學結合發展我國有廣泛的應用，并且產生了經濟統計這一專業；而統計學與教育的結合產生了教育統計。對于這些分支學科來說，其具有雙重屬性。一方面是統計學的分支；另一方面是實質性學科的分支。隨著計算機信息技術的不斷發展，其運算能力不斷提升，這也使得大規模的統計調查工作在實際展開的過程中取得了理想效果，不僅保證了數據計算的準確性，同時也保證了計算的高效性。因此，在進行統計學技術研究發展的過程中，與計算機技術的深入結合應用是重要發展途徑。通過對計算機軟件的有效應用可以使統計計算過程中一些疑難的部分得到有效解決，同時也使得統計計算的展開更加方便。從現階段我國經濟類統計專業的教育情況來看，一方面在對統計方法進行創新教育，另一方面在對學生利用商品化統計軟件包裝能力進行提升。由此我們可以看出，在今后統計學的發展過程中，勢必不能離開計算機技術的支持。在今后統計學相關專業的教育過程中，應該對學生的計算機程序設計以及利用能力進行培養提升，使得在展開統計工作的時候可以通過統計模型的編程來實現。

二、統計學方法在大數據中的應用趨勢

（一）統計學方法及相關領域的動態分析

目前，國內外對統計學都有較為廣泛的應用，主要應用在教育行業、生產制造行業以及企業管理當中，取得了較為理想的應用效果。根據CNKI數據庫中統計方法、機器學習分布情況可以看出，在機器學習領域的論文數量從2013年以后一直呈現出持續增長的勢頭，并且在2016年超過了統計方法領域的論文數量。由此可以說明，我國在機器學習領域的發展速度正現出穩定提升的趨勢，反映了我國在大數據領域研究方面越來越深入，所應用的研究方法也開始呈現出多樣化的特點。從總體上來看國內在統計學方法研究過程中已經取得了階段性的成果，并且其所面臨的拐點與國家上的統計學發展拐點基本保持一致，大概都是在2013年開始對大數據以及將其學習等方面有了深入的探究，并且開始逐漸取得突破性的成果。而機器學習方法的論文數量都是在2016年開始超過統計方法的論文數量。但是與此同時，我們也看出其差異性也很明顯，國內在統計方面研究的論文以及在機器學習方法方面研究的論文與國際相比較尚且存在較為明顯的差距，并且這種差距呈現出了持續性的特點，這也使得我國在這兩個領域方面還有很大的發展空間。

（二）統計學方法及相關領域研究方向分析

經過對CNKI數據庫中的統計方法以及大數據領域期刊論文分布情況進行分析之后，可以看出，統計方法領域中出現頻次最高的是“統計分析”以及“數理統計”、“人工智能”；在大數據領域出現頻次較高的是“云計算”、“圖書館”以及“物聯網”等關鍵詞。通過上述關鍵詞來看，其所涉及到的內容都是反映當前我國統計以及大數據技術所研究的重點以及熱點，同時我們也可以看出，現階段我國在統計與大數據領域方向的研究存在著一定的重合。在進行的數據研究的時候，需要應用到統計學方法，同時統計學方法在利用的時候往往也需要與大數據進行結合。

（三）統計學方法的發展展望

有數據的地方勢必就會涉及到統計學。從17世紀開始，國勢學派以及算數學派的爭論到今天大數據計算、計算機技術的相互作用，使得統計學的內容正在不斷完善，并且其應用領域也在不斷擴大，隨著大數據時代的來臨，使得傳統的統計學發展方向發生了一定轉變，開始從小樣本的統計推斷分析走向大數據量的挖掘分析，從而使其所掌控的數據量不斷提升。在未來統計學方法發展的過程中，應該注意將統計學與新的數據思維相結合，從而產生一種新型的、應用范圍更廣的大數據算法。從現階段我國大數據方法創新發展的情況來看，其與國際研究在深度以及廣度上還存在不小的差距，這也恰恰說明了我國在大數據統計學方面還有很大的進步空間?，F階段，國內的大數據研究更多的是停留在信息化產業上，與其他行業的融合發展趨勢尚且不明顯，這也使得信息服務以及數據產業的創新發展受到了一定影響。在今后統計學發展的過程中，其研究熱點勢必會從數據分析以及數據發掘向算法方向轉移，這樣也使得大數據技術與統計學方法二者之間的聯系更加緊密。

結束語

綜上所述，我國統計學方法在今后發展過程中應該充分考慮到實際需求，積極適應時代變化，現階段大數據時代已經全面到來，并且大數據技術在我國有廣泛應用，在實際應用的過程中取得了較為理想的效果。將大數據與統計方法進行結合可以使統計學方法的作用得到更好的體現，也使得統計學方法不斷的進步以及拓展，在大時代背景之下，其功能性得到了更加充分的展現。

統計學畢業論文范文模板(二)：線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐與研究論文

[摘要]為提升生物統計學課程的教學水平，針對傳統生物統計學教學中的局限，分析和實踐基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式在生物統計學教學中的應用策略和方法。實踐表明，通過線上+線下的互動與教學，能激發學生學習的興趣與動力，豐富生物統計學的教學形式與內容，促進生物統計學教學質量的提升。

[關鍵詞]線上線下；混合式教學；生物統計學；實踐

[作者簡介]嚴明（1981—），女，重慶人，博士，講師，研究方向：生物技術。

[中圖分類號]G642[文獻標識碼]A[文章編號]1674-9324（2020）25-0273-02[收稿日期]2020-03-18

生物統計學是生物醫學類專業的必修課程，學生通過學習本課程掌握實驗設計的原理和方法，并學會對實驗數據進行統計分析和處理。然而，生物統計學涉及到大量基礎理論，單純通過教師講解，學生理解度較低，學習效果不佳。如何在有限的課時內，改革傳統的以講授為主的教學方式，有效提高教學效果是生物統計學教學亟待解決的難題。

近年來，隨著互聯網信息技術的發展，一種基于線上網絡教學+線下面授教學的混合式教學模式應運而生。該模式可避免傳統教學模式中以教師為主導，學生學習主動性差的缺點，又可克服學生完全在線學習缺乏監管、學習效果不佳的困難。本文嘗試將混合式教學方法運用到生物統計學教學中，以期在有限的教學時間內最大限度實現教學目標，提升課程教學效果。

一、線上線下混合式教學的概念及內涵

線上線下混合式教學是一種新興的教學模式，授課教師利用網絡教學平臺向學生提供教學視頻和課件等教學資源，并設置作業、調查等互動模塊，學生利用課外時間自主完成學習任務，并通過平臺與教師交流。在線下課堂，教師根據學生在線學習的情況，對疑難問題進行有針對性的講授，幫助學生理解、掌握教學難點。

線上線下混合教學模式打破了教學的時空限制，學生可以靈活安排學習時間，通過學習在線資料提出問題，并帶著問題進行課堂學習，有效提升學習效率。線上線下混合教學還可幫助教師動態掌握學生學習情況，生成客觀的過程性評價材料，并豐富課程的教學形式，拓寬教學路徑，因此正逐漸成為高等教育領域的一大趨勢。

二、生物統計學課程教學面臨的困境

1.教學時長受限。目前，本校生物統計學面向生物醫學工程和醫學信息工程專業開設，每學期共32個課時。由于教學內容抽象，而且學生要通過大量實踐才能掌握統計學原理在生物研究中的應用，因此，教學難度高，課堂教學時間很難滿足教學需求。

2.教與學不同步。傳統教學模式下，教師與學生之間的溝通以課堂為主，教師按照教學安排按部就班地進行教學，對學生需求重視不足；學生缺乏主動反饋的意識，教師很難掌握學生的真實學習狀況，教與學處于不同步狀態。

上述困境對如何拓展教學時間，完成課程教學并指導學生學以致用提出了新的挑戰。

三、線上線下混合式教學在生物統計學教學中的實踐探究

1.構建線上教學平臺，實現課前線上自主學習。授課教師首先以超星泛雅平臺和學習通APP為依托構建線上教學平臺。教師在平臺上將課程每章的重難點列示出來，搭建課程框架體系，并上傳包括課件和教師根據課程知識體系錄制的教學視頻等資料。教學視頻時長控制在15分鐘以內，并保證精煉、易懂，讓學生不會因視頻過長而放棄觀看，提高學習時效。同時，在教學平臺提供視頻配套的課件資料，方便學生下載并配套觀看。教師還在平臺設置了視頻彈幕問答和闖關式章節測試，學生通過答題和測試后才能進入后續章節的學習。

在教學實踐中發現，線上教學平臺還可以為理論教學提供良好的拓展實踐平臺。教師可以在線上平臺提供實驗設計及實驗數據分析的實例供學生練習，實現對課時壓縮的有效彌補。學生普遍反映網絡教學平臺十分有利于自主學習，尤其是遇到知識難點時，學生可以通過反復線上觀看教學視頻來幫助理解，能達到較好的學習效果。

此外，線上教學平臺可以通過視頻回放次數、測試完成程度等數據統計幫助教師了解學生之間的差異性，既方便教師掌握學生學習狀態，分析存在的問題，也為線下課堂教學提供依據，在后續教學中因材施教，滿足不同層次學生的個性化學習需求提供依據。

2.線下檢測自主學習效果，實施針對性教學。采用線上線下混合模式教學，課堂教學的任務發生轉移。教師要集中精力對知識點進行梳理和歸納，并針對重難點以及學生在線上學習過程中的困難進行答疑解惑和查漏補缺。在教學實踐中，為完成上述任務，在每個章節的線上學習完成后均安排答疑和小組討論，讓每位學生通過多種方式修正和完善遺漏或理解錯誤的知識點。全部授課結束后，授課教師向學生發放了關于教學效果的調查問卷，結果顯示，78.2%（18/23）的學生認為采用混合式教學方法可以把重要知識點學透，在課堂上有更充裕的時間進行消化吸收，更有利于教學內容的掌握。

在線下教學中，教師還對教學場景進行了編排和優化。教師提供具體的實驗案例，并以某一具體實驗案例（如抗癌藥物篩選）為背景貫穿整個課程教學始終，模擬真實實驗場景，讓學生從實驗參與者的角度設計實驗流程、整理實驗數據、統計分析和解讀呈現的全部流程。幫助學生實踐生物學研究提出假說—實驗驗證—得出結論的基本流程，理解生物統計學對生物學研究的重要指導作用，培養學生知識遷移、應用和分析并解決科學問題的能力。

3.課后回顧學習并提升。在課堂教學完成后，師生的教學活動都還沒有結束。教師要對線上線下教學過程中容易出現的問題進行整理總結，并將解決方案到網絡平臺，供學生回顧性學習。學生要對課堂上遇到的問題，搜集學習資料進一步思考和鞏固。教師還要對學生課后學習情況進行挖掘，并根據學生的不同情況進行個性化的學習支持。對于有困難的學生，教師要單獨輔導和監管，幫助學生完成課程學習；對于學有余力的學生，可以鼓勵學生走進實驗室，跟隨教師的科研工作，完成真正的動手實踐，實現素質提升。最終通過師生配合，完成對課程教學效果的提升。

4.教學考核。由于教學形式發生變化，課程的教學考核模式也要隨之做出調整和改變。在實踐中，教師改變傳統的期末考核模式，充分利用線上線下教學記錄，實現全過程考核?？荚嚦煽儼W絡平臺學習考核（25%）、線下課堂表現（25%）和期末閉卷考試（50%）三部分。其中網絡平臺學習考核由系統根據學習時間、頻率以及測試情況生成；課堂表現根據學生聽課及參與討論情況，綜合學生互評和教師考核給分。上述考核方式，降低了期末考試在總成績中的比重，更加側重于學生的平時學習積累和實踐能力的培養。因此，可避免學生“突擊考試”的僥幸心理，促進學生向平時主動學習轉變，更符合現代教學模式和人才培養的需求。

第3篇

本科畢業論文是高等學校人才培養計劃的重要組成部分，是本科教學過程中最后一個重要的教學實踐環節，是學士學位授予的一個重要依據。[1，2]然而，相較于其他教學環節，畢業論文沒有受到足夠的重視，從而導致該環節存在著一些問題。[3]本文將以中央民族大學統計學專業畢業論文為例，在分析其現狀的基礎上，找到問題并提出相應的建議。

中央民族大學統計學本科專業設置于2003年，目前已有六屆畢業生。經過學院和學校層面的努力，統計學專業作為新辦專業取得了較快發展，所培養的學生具有較好的專業能力和綜合素質，近四成學生繼續讀研深造，就業的學生大都在專業對口的工作崗位上，就業率一直在85%左右。

本科畢業論文環節在培養方案中是6個學分。學生在第七學期開始選擇指導教師以確定畢業論文題目。經過前6個學期的系統理論學習，統計學專業學生已基本掌握了統計學的基礎理論和基本方法，具備了正確的統計思想和較強的統計軟件應用能力，以及運用所學的理論和方法解決實際問題、文獻檢索和資料查詢等綜合能力。本科畢業論文的寫作就是統計學專業學生將上述基礎和能力進一步深化與升華的重要過程，從而培養學生的創新能力和實踐能力，使學生的知識、技能和素質得到進一步的充實和提高，同時也是衡量學校教學質量和辦學水平的重要指標。因此對如何提高畢業論文質量進行研究是必要和有意義的。[4]

一、統計學專業畢業論文質量的現狀分析

從論文完成情況來看，每屆的畢業論文基本都能達到論文教學環節的要求，通過對中央民族大學統計學專業2007～2011年四屆畢業生的畢業論文進行分析，發現畢業論文及格率為99.18%。

從畢業論文研究的類型來看，主要分為兩大類：理論研究型論文和實證型論文，理論研究型論文表現為總結和論述現有統計理論問題，表述理論研究的成果，或應用理論對現實問題進行分析、說明，并提出自己的思考；實證型論文主要表現為針對某一特定的實際目的或目標，運用所學統計的理論和方法，對經濟、管理、金融、醫學、生物、工程、環境等領域進行統計調查、統計信息管理、數量分析等。本文由收集整理

從論文知識點范圍的分析來看，學生論文絕大多數是統計專業問題，極少數是其他數學分支的問題。從中央民族大學歷屆統計學專業學生的畢業論文情況分析，發現畢業論文中研究其他數學分支的問題占總數的6.50%，主要包括：一是其他科目的應用研究（數學分析、常微分方程、運籌學及空間解析幾何等），占總數的1.63%。二是數學專業教育和數學思維的研究，占總數的4.87%。研究統計學專業問題的畢業論文占絕大部分，比例為93.50%，選題內容廣泛且多為社會熱點問題，涉及經濟、社會、醫療衛生、教育發展、旅游、基礎設施建設等多領域，由于受學校人文環境影響，很大比例的學生對少數民族地區的經濟、社會、民生等問題進行了統計分析，約占總學生人數的30.08%。所使用的分析方法主要集中于抽樣調查、回歸分析、多元統計方法、聚類分析、判別分析等常用統計方法。

此外，統計分析顯示學生成績普遍偏高，統計學專業學生的畢業論文，尤其是實證類論文，存在著可以大量使用背景介紹和統計軟件分析結果的特點，因此，一些論文沒有創新性和學術含量，但具有較大的篇幅，與理學院其他專業的畢業論文成績比較，其平均成績相對較高，約80.42分。

二、統計學專業畢業論文存在的問題

畢業論文的質量問題關系到本科人才的培養規格和目標，直接體現了學生本科階段的學習成果，是衡量教學水平、學生畢業與學位資格認證的重要依據。通過對論文和考評結果的具體分析，發現學生的畢業論文在創新性、理論深度及論文寫作常識多方面存在問題。具體表現為：

1.創新性不夠

學生的畢業論文表現為理論性研究非常少，大都是實證型論文，并且多是簡單的統計方法應用，缺少創新性研究和思考。從中央民族大學歷屆統計學專業學生的畢業論文來看，理論研究型論文只占4.89%，與實證型論文的比例為1︰19.45，比例懸殊，體現了學生在畢業論文大的選題過程中，避重就輕，缺乏創新的特點。如每年都有一定數量的學生選擇“我國人均gdp的預測”這類針對某經濟指標進行預測的題目，論文的主要內容就是利用arma、灰色預測或者趨勢外推方法等一種或多種方法對時間序列數據做簡單建模和分析，論文沒有對指標本身的意義以及國內國際的社會經濟形勢進行綜合分析。這種方法簡單套用性質的論文占有很大的比重。

2.選題過大、內容空泛，缺乏深入研究，存在抄襲、拼湊現象

有些學生在選擇研究課題時，往往不能根據自身的專業知識結構特點和社會實踐情況進行準確定位，只是一味的盲目的選擇一些過大過空的社會熱點問題，因此難以看到所要研究的問題的本質。如有的學生針對cpi做研究，沒有深入了解問題的實質，只是收集了一些文獻，很難提出自己的觀點或研究角度，造成了材料堆積且過于散亂，論文變成了一些材料的簡單拼湊。有些論文針對某一社會經濟問題進行研究，論文的主題只是針對現有數據利用簡單的統計方法進行分析，對數據的質量和可靠性以及方法的適用性不做針對性討論，對所得的結論也不結合社會經濟現實情況進行分析，導致論文質量不高。

3.相對前沿的分析方法利用較少

前沿的分析方法利用較少，通過畢業論文的寫作，統計分析能力沒有實質性提升。學生論文使用的統計方法主要集中于回歸分析、聚類分析、判別分析、相關性分析等，其中回歸分析方法占有非常大的比例，約41.46%，其他各統計方法使用的比例分別為：聚類分析為5.69%，判別分析為7.32%，相關性分析為14.63%，多元統計方法為2.44%，時間序列分析為3.25%，極少有學生使用教科書外的相對前沿的分析方法。

4.論文寫作上存在結構不合理、沒有相關研究介紹、創新點表述不清、參考文獻不會正確標注等問題

從學生的畢業論文來看，論文寫作不規范，專業性差。主要存在論文形式不規范、結構不合理、題目含糊、有些論文雜亂無章、口語化嚴重、可讀性差等問題。

三、存在問題的原因分析

針對上述問題，統計學系通過對論文進行詳細審查以及組織指導教師和學生座談，發現畢業論文出現以上問題的主要原因包括以下幾方面：

1.學生對論文不夠重視

部分學生由于忙于考研學習而無暇顧及畢業論文的研究，還有部分學生由于忙于外出找工作、實習而無心認真撰寫論文。論文撰寫所需的必要時間難以得到保障，因此學生應付了事，從而無法保證論文的深度。此外，還有部分學生認為畢業論文只是一個教學環節，與考研的好壞無關，存在只要寫了論文，教師都會讓自己通過的僥幸心理，在思想上沒有引起足夠的重視。

2.缺乏指導教師的針對性指導

指導教師所帶畢業生人數過多，使得導師的工作量呈現超負荷狀態，無法保證每個學生畢業論文的質量，從而致使部分學生的論文規范性較差，沒有對存在的問題反復修改，使得學生論文存在諸多問題。

3.學生的專業訓練還不夠

大部分本科生沒有經歷過論文的寫作訓練，寫作水平較低，不了解學術論文的規范性及其格式，不知如何從科研的角度構思文章、組織材料、安排結構，使得相當一部分學生的畢業論文表達的觀點不夠準確清楚，論據亦不能很好地支持論點。另外，一些同學為了完成任務，直接將在網絡中搜索到的資料不假思索的拼湊在一起，使得內容不成體系，觀點混亂。

四、提高畢業論文質量的建議和實踐

1.加強畢業論文重要性的宣傳，提高學生的重視度

加強對畢業論文重要性的認識有助于提高本科生畢業論文的質量。通過講座、課堂傳授等形式，讓學生意識到畢業論文的實踐性和綜合性是任何教學環節都不能替代的，是提高發現問題、分析問題、解決問題能力的有效途徑，更是進行個人綜合素質提高的必不可少的重要環節，[4]從而使學生在思想上認識到畢業論文的重要性，投入更多精力進行畢業論文設計。

2.選題和教師的科研項目相結合，提高論文的創新性

在選擇課題時，為了能充分發揮學生的主觀能動性，可以讓學生根據自身的特點，與指導教師協商，結合導師的研究方向制定課題方案。統計學專業的教師一般除了申請國家自然科學基金和國家社會科學基金這類對理論性和創新性要求較高的項目以外，很多教師還主持或參加有相應的應用研究類項目。應用類項目大都需要實地調研（以及問卷涉及和數據分析）或者大量的數據分析和建模。引導學生參加這類項目來設計和完成自己的本科畢業論文，能夠激發學生的科研熱情和創新潛力。此外，鼓勵和引導一些成績較好，如讓具備保研資格的學生參加教師的科研討論班或者課題組，選擇一些具有一定難度的理論問題進行研究，可以使學生了解本學科的發展方向和最新動態。最近兩年，越來越多的學生，特別是具備了保研資格的學生，在大四上學期就能投入到項目和畢業論文的寫作中。

3.重視平時實踐教學環節，培養學生的實踐能力、發現問題以及解決問題的能力

為了提高學生的學習興趣以及對問題的分析、解決能力，廣泛開展了豐富多彩的社會實踐活動，使學生盡可能早地接觸與本專業有關的實際工作，切身體會到如何將理論與實際相結合，了解本學科的實際業務，從而提高自主學習能力，加強專業知識的把握。結合學校的實際情況，積極鼓勵學生在大二和大三階段參加校級和國家級的全國大學生數學建模競賽，申請“中央民族大學本科生研究訓練計劃項目”、“北京市大學生科學研究計劃項目”和“國家大學生創新性試驗計劃項目”。項目的申請和實施以及研究報告的寫作，對學生來說都是一個很好的鍛煉。目前，統計學專業本科生的參與率在70%以上。此外，建立專業實習基地可以提高學生利用專業知識分析和解決實際問題的能力。這些環節的設計和實施都有力地保障了學生本科畢業論文的水平和質量。

4.加強學生科技論文寫作訓練

加強平時課堂上大作業的規范化，潛移默化培養學生科技論文的寫作能力。通過平時的實踐活動，如學生數學建模以及大學生創新實踐等各類實踐

性項目來提高學生的論文寫作能力。

5.實施激勵措施，激發學生的興趣和主動性

針對那些參與實際課題的學生，學院鼓勵指導教師根據學生的完成情況以勞務費的形式給予其獎勵，另外積極鼓勵畢業論文質量優秀的學生進行投稿發表。此外，還需對答辯程序和評分標準進行規范化，建立優秀畢業論文指導教師和優秀畢業論文獎勵制度，以形成積極的導向作用，充分調動指導教師和學生的積極性。