最新医学统计学习心得体会和方法(实用13篇)

通过总结心得体会，我们可以抓住重要的经验教训，避免重蹈覆辙。怎样注重总结的个性化，让自己的总结更加独特？在下面的范文中，我们可以看到不同领域、不同主题的心得体会，各具特色。

医学统计学习心得体会和方法篇一

当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就自然成为学习方法评估的标准。

训练误差是模型y=f(x)关于训练数据集的平均损失：

下图给出了m=0，m=1，m=3，m=9时的多项式函数拟合的情况，其中绿色曲线为真模型，红色为预测模型。

其中，m=0和m=1模型简单，拟合不足，训练误差较大;m=9模型复杂，过拟合，训练误差为0，但基本不具备推广性;m=3模型复杂度适中，泛化能力强，效果最好。

下图描述了训练误差和测试误差与模型的复杂度之间的关系：

当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0，而测试误差会先减少，达到最小值后又增大。模型选择的典型方法是正则化与交叉验证。

医学统计学习心得体会和方法篇二

为了更好的把机器学习、深度学习用到油藏开发中，需要学习最先进的算法。通过这篇概论可以看到，几乎所有的统计学习问题，都变成了最优化问题。

统计学习的方法是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测和分析。统计学习由监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。李航的《统计学习方法》主要讲解监督学习。

监督学习的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。

统计学习方法的三要素，包括假设空间、模型的选择准则以及模型学习的算法，简称为模型、策略和算法。

监督学习从训练数据集合中学习模型，对观测数据进行预测。人们根据输入、输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题;输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题;输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。

监督学习中，假设训练数据与测试数据是依联合概率分布p(x,y)独立同分布产生的。

在学习过程中，学习系统利用给定的训练数据集，通过学习得到一个模型，表示条件概率分布p(y|x)或决策函数y=f(x)，条件概率分布或决策函数描述输入与输出随机变量之间的映射关系。

在学习过程中，学习系统(也就是算法)试图通过训练数据集中的样本(xi，yi)带来的信息学习模型。

方法=模型+策略+算法。

在监督学习中，模型就是要学习的条件概率分布或决策函数。一般，由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率表示的模型为概率模型。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。

统计学习的目的在于从假设空间中选取最优模型。损失函数度量模型一次预测的好坏，风险函数度量平均意义下模型预测的好坏。

期望风险是模型关于联合分布的期望损失，经验风险是模型关于训练样本集的平均损失。根据大数定律，等样本容量趋于无穷时，经验风险区域期望风险。

经验风险最小化的策略认为，经验风险最小的模型是模型最优的模型。根据这一策略，按照经验风险最小化求最优模型就是求解最优化问题。

当样本容量足够大时，经验风险最小化能保证很好的学习效果，在现实中被广泛使用。但是，当样本容量很小时，经验风险最小化学习的效果未必很好，会产生“过拟合”现象。

结构风险最小化是为了防止过拟合而提出来的策略。结构风险最小化等价于正则化，它是在经验风险上加上表示模型复杂度的正则化项(regularizer)或惩罚项(penaltyterm)。模型复杂度是定义在假设空间上的泛函。结构风险小需要经验风险与模型复杂度同时小。结构风险最小化的策略认为结构风险最小化的模型是最优的模型。所以求最优模型，就是求解最优化问题：

算法是指学习模型的具体计算方法。统计学习问题归结为最优化问题，统计学习的算法成为求解最优化问题的算法。如何保证找到全局最优解，并使求解的过程非常高效，就成为一个重要问题。

统计学习可以利用已有的最优化算法，有时也需要开发独自的最优化算法。

统计学习方法之间的不同，主要来自其模型、策略和算法的不同。

统计学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都有很好的预测能力。测试误差反应了学习方法对未知的测试数据集的预测能力，是学习中的重要概念。通常将学习方法对未知数据的预测能力称为泛化能力(generalizationability)。

监督学习的任务就是学习一个模型，应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出。监督学习方法可以分为生成方法和判别方法，所学到的模型分别称为生成模型和判别模型。

典型的生成模型有：朴素贝叶斯法和隐马尔可夫模型。

典型的判别模型包括：k邻近法、感知法、决策树、逻辑斯递归模型、最大熵抹胸、支持向量机、提升法和条件随机场等。

生成方法的特点：可以还原出联合概率分布p(x,y)，而判别方法不能;生成方法的学习收敛速度更快，当存在隐变量时，仍可以用生成方法学习，测试判别方法不能用。

判别方法的特点：判别方法直接学习的是条件概率p(y|x)或决策函数f(x)，直接面对预测，汪汪学习的准确率更好;由于直接学习p(y|x)或f(x)，可以对数据进行各种程度上的抽象、定义特征并使用特征，因此可以简化学习问题。

分类问题是监督学习的一个核心问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器。

分类问题包括学习和分类两个过程。在学习过程中，根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器;在分类过程中，利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。

许多学习方法可以用于分类，包括k邻近法，感知机，朴素贝叶斯，决策树，决策列表，逻辑斯递归模型，支持向量机，提升方法，贝叶斯网络，神经网络，window等。

标注(tagging)也是一个监督学习问题，可以认为标注问题是分类问题的一个推广，标注问题又是更复杂的结构预测(structureprediction)问题的一个简单型式。标注问题类似于沉积序列问题，结构预测类似于沉积相分布预测问题。

标注问体的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列或状态序列。标注问体的目标在于学习一个模型，使它能够预测序列给出标记序列作为预测。注意，可能的标记个数是有限的，但其组合所称的标记序列的个数是依序列的个数长度呈指数增长的。

标注常用的统计学习方法有：隐式马尔科夫模型、条件随机场。

标注问题在信息提取、自然语言处理等领域广泛使用，是这些领域的基本问题。

回归问题是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量和输出变量变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也发生的变化。回归莫i选哪个正是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合。

终于确认，多点地质统计学建模算法采用的就是机器学习的思路。

医学统计学习心得体会和方法篇三

统计，从我的理解来看，就是为了探究某件事情，查询某种关系而去进行的数据收集，数据处理和数据分析。不同于以往的数学类课程，统计并不执着于数据的因果关系，更侧重于数据之间的相关关系，最近在读维克托的《大数据时代》，作者也在强调大数据时代是相关关系的时代。所以在这个信息爆炸的年代，统计在大数据中占有很重要的地位，尤其是在计算机的辅助下，我们可以对大样本甚至全体样本进行分析和处理，这就需要我们理解统计，可能不知道原理，但一定要知道在什么地方去运用何种方法。

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。

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。

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。

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。

医学统计学习心得体会和方法篇四

模型选择的典型方法是正则化，正则化的一般形式如下：

其中，第一项是经验风险，第二项是正则化项，正则化项可以取不同的形式，例如，正则化项可以是模型参数向量的范数。回归问题中，损失函数是平方损失，正则化项可以是参数向量的l2范数：

正则化项也可以是参数向量的l1范数：

经验风险较小的模型可能较复杂，这时正则化项的值会较大，正则化的作用是选择经验风险与模型复杂度同时较小的模型。

正则化符合奥卡姆剃刀原理，在所有可能的模型中，能够很好的解释已知数据并且十分简单的模型才是最好的模型。从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。

模型选择的另一种方法是交叉验证，使用交叉验证的前提是数据不充足，常见的有简单交叉验证、s折交叉验证和留一交叉验证。如果数据充足，选择模型的一种简单方法是随机的将数据集分成三部分，分别为训练集、验证集和测试集，训练集用来训练模型，验证集用于模型的选择，而测试集用于最终对学习方法的评估。如果数据不充足，可以采用交叉验证的方法来选择模型。

医学统计学习心得体会和方法篇五

前面提到过，输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题;输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题;输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。

对于二分类问题，常用的评价指标是精确率和召回率。通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4中情况出现的总数分别记为：

tp——将正类预测为正类数;。

fn——将正类预测为负类数;。

fp——将负类预测为正类数;。

tn——将负类预测为负类数。

则，精确率定义为：

许多统计方法可以用于分类，包括k近邻法、感知机、朴素贝叶斯法、决策树、决策列表、逻辑斯谛回归模型、支持向量机、提升方法、贝叶斯网络、神经网络、winnow等。

标注问题的输入是一个观测序列，输出是一个标记序列。标注问题在信息抽取、自然语言处理等领域被广泛采用。例如，自然语言处理中的词性标注就是一个典型的标注问题：给定一个由单词组成的句子，对这个句子中的每一个单词进行词性标注，即对一个单词序列预测其对应的词性标记序列。标注常用的统计学习方法有：隐马尔科夫模型、条件随机场。

回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好地预测未知数据。回归问题按照输入变量的个数分为一元回归和多元回归，按照输入变量和输出变量之间的关系的类型即模型的类型，分为线性回归和非线性回归。回归学习最常用的损失函数时平方损失函数，在此情况下，回归问题可以用著名的最小二乘法求解。

医学统计学习心得体会和方法篇六

人们根据输入、输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称：输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题;输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题;输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题。

监督学习假设输入与输出的随机变量x和y遵循联合概率分布p(x,y)，p(x,y)表示分布函数，或分布密度函数。统计学习假设数据存在一定的统计规律，x和y具有联合概率分布的假设就是监督学习关于数据的基本假设。

监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型，由条件概率分布p(y|x)或决策函数y=f(x)表示，随具体学习方法而定。

监督学习分为学习和预测两个过程，由学习系统与预测系统组成，如下图：

医学统计学习心得体会和方法篇七

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。

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。

医学统计学习心得体会和方法篇八

通过实习，我在统计学方面获得了一些实际的工作经验，巩固并检验了自己三年来本科学习的知识水平。实习期间，我了解并参与了统计论文集的校对工作，并且对统计科研的网站寻找了资料，提出了自己的一些想法。在此期间，我进一步学习了统计学的理论知识体系，对统计有了更深的理解，将理论与实践有机结合起来。我的工作得到了实习单位充分的肯定和较好的评价。

面对这样的发展局势，统计部门只有在全力提高统计数据品质的基本上，不断增强自身才能建设，一直提高政府统计公信力，才干确保统计在社会经济发展中的位置，能力充足施展统计工作对社会经济发展的作用，才能真正实现统计本身的功效跟价值。20xx年是山西统计发展的变更之年，全体系要践行"三个提高"就要实现"十个突破"。

本质上，山西统计"构建大统计、服务大发展、建设新山西"的发展策略与马堂局长提出的"三个提高"是一脉相承的。践行"三个提高"，重要的就是把"三个提高"和山西统计发展的思路进行融合，在融会的基础长进一步开辟发展，促成山西统计发展战略与"三个提高"有效结合，构成以"三个提高"为基础、合乎山西统计实际、满意社会经济发展需求、可能充分展现山西统计风度的迷信发展途径。

统计的基本在于加快发展，山西统计发展要在转变统计发展方式、转变统计发展思路上作出新的尽力，要将工作的着力点和突破口放在发展方式转变上，进一步在服务经济和社会发展方式转变的进程中加快转变，提升统计效力和效率，实现可连续发展。

思路决定前途，文化决议策划。统计文化与时代发展的差距直接制约了山西统计的全面发展。统计不能关起门来算数据，坐在屋里做剖析，必须投身到社会发展的洪流中去，提升理念、提升统计文化。只有统计文明之强，才能有统计之强；反之，统计文化之弱，必然不会有统计之强。

必需要敢于突破本人，实现统计人自身发展的实质性突破。实现统计观点转变、废除守旧，可能要阅历一个阶段，也可能会有"阵痛"，然而转过来之后，统计的发展就能更加顺畅，"三个提高"才能落到实处。

要有争创一流的精力，下鼎力气在争创一流上实现打破。争创一流，就是敢于在全国的各专业部分中争第一，敢于在各范畴的竞争中拔头筹。争创一流更症结的，就是要确破一流意识，培育一流精神，锻炼一流团队。

统计工作要服务于经济发展，服务于政府决议，服务于社会民众。做好服务的要害点就在于立异上的冲破。进行统计创新，就必需植根于工作实际，最大限度开释统计的作用与效力。践行"三个进步"，就是要站在更高的视线，把统计放在更大的空间，联合社会经济发展需要更新发展门路，这也是统计发展的盼望所在。

要实现"三个提高"，扩展统计的影响力和公信力，就要在丰硕统计产品、统计成果上实现新突破。同时，随同社会对统计需求的不断变化，统计成果、统计产品还要跳出保守的包抄圈，在坚固基础高低功夫，在反应统计程度、统计作为上做文章。

统计的发展在基础和环节方面还存在必定的局限，统计部门内部的系统协力、和谐配合上还有极大的潜力能够发掘。践行"三个提高"，就要应用所有有利于统计发展的资源，促使统计由平面发展晋升为立体发展，促使统计综合效能由绝对发挥不足向充分实现改变，实现统计综合效能上的新突破。

当前，统计面临两大变更，即"后金融危机时代"经济发展的变化和新《统计法》实行的变化。实现统计思维境界上的突破，就是要在深入意识"三个提高"内涵的基础上，进一步提高统计能力，就要宽阔视野、全方位地加以斟酌，站在发展的角度不断加强研讨，奋力践行。

即鉴戒"先富带动后富"的思维，带动全系统的整体发展。通过激励有前提、在发展中占占有利地位的职能部门在践行"三个提高"中率先带头、破解统计困难、实现创新突破，增进全部系统的有效发展，这是推进统计科学发展的必定抉择。

认识实习期间，我利用此次难得的机会，努力工作，严格要求自己，虚心向领导和同事求教，每天按时报到，严格遵守各种规章制度。认真学习统计专业知识，阅读了大量统计方面的各种杂志，论文集，书籍等，进一步掌握了统计技能，从而进一步巩固自己所学到的知识，为以后真正走上工作岗位打下基础。但在短暂的实习过程中，我也深深的感觉到自己所学知识的.肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作感到无从下手，茫然不知所措，这让我感到非常的难过。在学校总以为自己学的不错，一旦接触到实际，才发现自己知道的是多么少，因此在以后的学习中应更加努力，让自己掌握好更多的专业知识，更好的运用统计这门科学。

我想借此机通过此次实习，让我学到了很多课堂上更本学不到的东西，仿佛自己一下子成熟了，懂得了做人做事的道理，也懂得了学习的意义，时间的宝贵，人生的真谛。明白人世间一生不可能都是一帆风顺的，只要勇敢去面对人生中的每个驿站！这让我清楚地感到了自己肩上的重任，看清了自己的人生方向，也让我认识到了会计工作应支持仔细认真的工作态度，要有一种平和的心态和不耻下问的精神，不管遇到什么事都要总代表地去思考，多听别人的建议，不要太过急燥，要对自己所做事去负责，不要轻易的去承诺，承诺了就要努力去兑现。单位也培养了我的实际动手能力，增加了实际的操作经验，对实际的财务工作的有了一个新的开始，更好地为我们今后的工作积累经验。我知道工作是一项热情的事业，并且要持之以恒的品质精神和吃苦耐劳的品质。我觉得重要的是在这段实习期间里，我第一次真正的融入了社会，在实践中了解社会掌握了一些与人交往的技能，并且在次期间，我注意观察了前辈是怎样与上级交往，怎样处理之间的关系。利用这次难得的机会，也打开了视野，增长了见识，为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础。

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20xx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。

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。

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。

医学统计学习心得体会和方法篇九

3.1模型。

统计学习中，首先要考虑学习什么样的模型，在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数，由决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率分布表示的模型为概率模型。

3.2策略。

有了模型的假设空间，统计学习接着需要考虑的是按照什么样的准则学习或选择最优的模型。监督学习实际上就是一个经验风险或者结构风险函数的最优化问题。风险函数度量平均意义下模型预测的好坏，模型每一次预测的好坏用损失函数来度量。

监督学习问题就是从假设空间f中选择模型f作为决策函数，对于给定的输入x，由f(x)给出相应的输出y，这个输出的预测值f(x)与真实值y可能一致也可能不一致，用一个损失函数来度量预测错误的程度。损失函数记为l(y,f(x))。常用的损失函数有以下几种：

3.3算法。

统计学习问题归结为以上的最优化问题，这样，统计学习的算法就是求解最优化问题的算法。如果最优化问题有显示的解析解，这个最优化问题就比较简单，但通常这个解析解不存在，所以就需要利用数值计算的方法来求解。统计学习可以利用已有的最优化算法，也可以开发独自的最优化算法。

医学统计学习心得体会和方法篇十

第一段：引言（200字）。

医学统计学是医学领域中重要且不可或缺的一门学科，它通过收集、整理、分析和解释医学数据，帮助我们更好地理解和应用医学知识。作为一名医学学生，在学习医学统计学的过程中，我深感这门课程的重要性和挑战性。下面我将分享我在学习医学统计学时的心得体会。

在医学统计学的学习中，我们首先需要认识医学统计学的基本概念和原理。医学统计学涉及到一系列的统计方法和数据处理技术，如样本调查、数据描述统计、假设检验等。这些方法和技术不仅可以用于搜集医学数据，还可以用于分析和解释数据，最终为医学决策和研究提供依据。通过学习这些理论知识，我逐渐了解到医学统计学在医学研究中的重要性，并开始明白它对于我的未来医学实践的影响。

在学习医学统计学的过程中，我通过实例分析和练习，应用所学知识解决了一系列医学问题。例如，在研究药物疗效时，我们可以采取随机对照试验的方法，通过对不同组别的患者进行比较，从而得出药物疗效的可靠结论。又如，在研究各类疾病的发病率时，我们可以使用流行病学方法，如危险比、相对风险等指标，来评估疾病的相关因素。通过这些实际应用，我深刻体会到医学统计学的重要性和实用性。

第四段：挑战与解决（200字）。

学习医学统计学并不是一件容易的事情，我也遇到了许多挑战。其中最大的挑战是理论与实践之间的联系。在课堂上，我们学习了许多知识，但如何将这些知识应用到实际问题中，却是一项需要动脑筋的任务。为了解决这个问题，我积极参与实际数据分析的实践，参加项目组的研究工作，通过实际操作来加深对理论的理解，并设身处地地思考如何将所学知识与实际问题结合起来。通过不断的实践和思考，我逐渐学会了将医学统计学应用于实际问题中，并取得了不错的成绩。

第五段：总结与展望（200字）。

通过学习医学统计学，我不仅掌握了基本的统计方法和数据处理技术，还培养了独立思考和解决实际问题的能力。我相信，这些所学将对我的未来医学研究和实践产生积极的影响。同时，我也意识到，医学统计学是一个广阔且不断发展的领域，需要不断学习和更新自己的知识。因此，我期待未来能继续深入学习医学统计学，为医学研究做出更多的贡献。

总结：通过学习医学统计学，我认识到它的重要性和实用性，并通过实践解决了其中的挑战。我相信，医学统计学将为我未来的医学发展提供坚实的基础，同时也为我提供更多的研究和实践机会。因此，我愿意继续深入学习医学统计学，并将其应用于实际问题中，为医学研究和实践做出更大的贡献。

医学统计学习心得体会和方法篇十一

《经济统计学》是一门比较灵活的课程，我觉得也是学的有滋有味的一门课。通过这一个学期的《经济统计学》知识学习,在授课老师的讲授和指导下获益良多。老师喜欢和我们同学一起互动，不象有的老师只是填鸭式教学，而不管学生吸收了没有。《经济统计学》不好懂是众所周知的，老师在上课时列举了很多生动鲜活的例子让我们更容易理解。老师还会给我们留出提问的时间，解答疑难问题，更难得是在课后的时间里对我们同学提出的问题作了详细的解答。

我将有关《经济统计学》的知识在实际工作中加以应用，取得了很好的效果，也加深了自己对《经济统计学》这门课程的理解和掌握。

以前，我常常不知道那些客户的有关具体信息和购买习惯，在学习了统计学这门课程后，我对自己的客户资料进行的整理并对他们的购买记录做了统计分析和研究。这样，我就可以提前知道客户特别是重点客户的产品需求与服务需要以及自己的发展重点。我还在运用统计分析的结果后获得了客户的好感与信任，也获得了新的客户和新的订单。

例如，我们之前有一家公司客户往年只是订购一次我们的'产品。在做了统计分析后，发现这家公司规模不断变大，新产品的需要不断增加，是值得开拓的潜在客户，于是我为该客户制定了一套全新的符合他们未来一年产品需求的企划书，并运用统计分析的知识对他们未来的产品需求用图表进行分析和商谈。结果客户很满意我的提案，一下子就跟我签订了连续3年的供货协议，并且称赞我的分析有水平。我的心甭提多高兴，感谢老师的教导，不但学到了《经济统计学》的理论知识，还在工作中派上了用场，这一段时间的学习真值。

医学统计学习心得体会和方法篇十二

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。

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。

医学统计学习心得体会和方法篇十三

经过这一个学期对统计学的学习，深刻地了解到统计学和我们的生活息息相关，我们每一天都会遇到大量的统计问题，无论是走在大街上还是坐在电脑前我们都会接触到大量新闻和大众媒体在统计数字上的表现，如最近炒的很热的加多宝，它的广告语是：全国每卖出十罐凉茶，有七罐是加多宝。我们且不理会这句话的真假，我们单从这句话来看很明显的就是极大地运用了统计数字来表现其产品的销量大。还有我们去菜市场买菜的话，也会粗略地对一个菜的价格进行一个统计，就是会走几个菜摊子，对同一个菜的价格进行询问，然后对这些价格进行比较，最后得到一个比较平均的价格，进而在自己认为比较合理的价格范围进行采购。可见统计学与我们的生活已经是密不可分的了。

在学习统计学的教学过程中，很多例子也是我们生活中常见的例子，比如说学生的身高，体重等等，我们在学习中学习分析这些从生活中得来的数据，并经过统计得出合理的结论。这对于我们学生来说就大大提高了我们学习的兴趣，对于老师老说更是提高了课堂的效率。为了得出结论我们经历了收集数据，整理数据、描述数据和分析数据这些过程，并能利用结论进行合理预测和判断，这就培育了我们用数学的眼光来看待生活，用数学的思维思考生活，可以说这也是一种对于理智的培养，统计学的思维、原则和方法都可以帮助我们自己走出思维误区，更重要的是，还可以让我们识破充斥于广告、网络、媒体报道和专家言论中的误导甚至谎言，尽可能避免被他人忽悠。老师推荐我们看过一本书叫《统计数学会说谎》，这里面就有一个有趣的例子：用平均数来掩盖异常值。一个富翁走入一家坐满了穷人的酒吧，酒吧里人均收入将迅速提升，但每个穷人并没有因此致富。这就是最典型的平均数算法，掩盖了贫富悬殊被拉大到危险地步的事实。除了《统计数学会说谎》这本书里的这个例子，其实我们生活中还有很多这样的例子，如：在报纸上我们经常看到，劳动者平均工资相比过去有了大幅度增长，但却只强调了这个平均工资的增长，却对通货膨胀和加班这些因素只字不提。我们如果在学习中培养了统计学的思维原则和方法，相信我们能看到很多除了数字以外的其他的东西，从而认清事物的本质。

学习统计学，我们不仅要学习统计学中的这种思维，我们还应该掌握统计学中的各种软件的应用，如：excel、spss。因为统计的很多分析都要靠软件来完成，特别是在当今迎来的大数据时代，只有掌握统计学工具，才能做到分析和利用数据。能否应用统计学及时从海量数据中发现潜在需求，是企业能否准确把握创新机遇而赢得竞争的关键。例如我们统计书上209页10。1的这道练习题：一家电器公司的管理人员认为，每个月的销售额是广告费用的函数，并想通过广告费用对销售额做出估计。下面是相关数据：

现在我们来看一下这道题的第（2）问：用月销售额作因变量，电视广告费用和报纸广告费用作自变量，建立估计的回归方程，并说明回归系数的意义。从这道题上我们可以知道，我们用肉眼看表格上的数据，不借助软件进行计算，我们是很难得到方程的回归系数的，更别说说明意义了。这时我们就要借助spss或者excel这些软件对表格上的数据进行分析，而且很快得出结论：

这时我们就可以得出得到这个回归方程：y=83。230+2。290x1+1。301x2。而且我们可以很快说出回归系数的意义：电视广告费用增加1万元，月销售额将增加2。29万元，报纸广告费用增加1万元，月销售额增加1。301万元。这就说明了广告的效果明显比报纸的效果要好得多，从而可以调整广告费用和报纸费用的比例，为企业赢得更高的销售额。这个例子就充分说明了掌握数据分析软件的重要性了：

有效的分析数据是提高工作以及发展效率的关键。

所以学习统计学绝对是让人受益匪浅的，对于我们现在的大学生而言掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用常用的统计软件分析数据，有助于我们利用手中的数据对负责的问题做出明智合理的决策，对以后我们走出校园，走向社会，或者进入企事业单位和经济管理部门从事统计调查，信息管理，数据分析等工作都是大有益处的。所以，在这里感谢老师这个学期以来对我们在统计学上的教导，以及和我们分享的一些书籍。