導(dǎo)語：如何才能寫好一篇統(tǒng)計學(xué)經(jīng)典理論，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

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關(guān)鍵詞：統(tǒng)計學(xué)；地質(zhì)工作；重要作用；研究

近些年來，我國對地質(zhì)工作的重視程度不斷提高，投入的資金力度也有所增加，在國家的大力支持下，地質(zhì)工作取得了一定的進展，但和發(fā)達國家相比較，還存在一些問題。此種情況導(dǎo)致我國地質(zhì)工作的發(fā)展受到阻礙，為了解決其中存在的問題，工作人員將統(tǒng)計學(xué)相關(guān)知識和地質(zhì)工作結(jié)合在一起，通過有效的應(yīng)用此方面的知識，推動了我國地質(zhì)工作的發(fā)展。

一、地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)的概念

地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)是在1962年由法國的著名學(xué)者G.馬特隆教授提出的，此統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)是區(qū)域變化量，是在使用變異函數(shù)的情況下對隨機性以及空間性等為一體的自然現(xiàn)象進行熱分析的一門科學(xué)。只要是和空間數(shù)據(jù)所具有的隨機性以及結(jié)構(gòu)性，或者是依賴性等有關(guān)系的研究，或者是使用無偏內(nèi)插的方式來對數(shù)據(jù)進行估計，再或者是對數(shù)據(jù)所具有的波動性等進行模擬，都可以使用地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)理論[1]。

二、地質(zhì)統(tǒng)計和經(jīng)典統(tǒng)計兩者之間差異

地質(zhì)統(tǒng)計和經(jīng)典統(tǒng)計兩者之間是存在差異的，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：第一，經(jīng)典統(tǒng)計在對地質(zhì)變量進行深入研究的時候，并沒將樣品所具有的空間分布特性考慮在內(nèi)，要知道，即使地質(zhì)變量的均值以及方差是一樣的，若是其樣品的分布位置不同，則其地質(zhì)變量的穩(wěn)定性也會是不相同的；第二，經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的研究對象是隨機抽取出來的，所以這些對象都是按照一定概率來進行分布的，而地質(zhì)統(tǒng)計則不同，在地質(zhì)統(tǒng)計下的地質(zhì)變量是集結(jié)構(gòu)性以及隨機性為一體的；第三，經(jīng)典統(tǒng)計對變量的原則可以進行無數(shù)次的實驗，并且每次實驗的結(jié)果可能都存在差異，而地質(zhì)變量則做不到這一點；第四，經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)對抽樣的要求是獨立進行，而地質(zhì)變量則并沒有這一方面的要求，反而是要求抽樣之間具有空間相關(guān)性[2]。地質(zhì)研究人員為了可以同時滿足其對概率統(tǒng)計有效性的要求以及地質(zhì)變量的特點，所以研究出了地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)。地質(zhì)統(tǒng)計以及經(jīng)典統(tǒng)計兩者的基礎(chǔ)都是大量采樣，通過對樣本屬性值所具有的分布頻率以及均值等進行分析，從而明確空間分布格局與其之間的關(guān)系。地質(zhì)統(tǒng)計區(qū)別于經(jīng)典統(tǒng)計的主要特點是，地質(zhì)統(tǒng)計可以對樣本值所具有的大小、空間位置以及距離進行綜合考慮，這樣就可以對經(jīng)典統(tǒng)計中存在不足進行彌補，進而提高地質(zhì)工作的效率，推動地質(zhì)工作的發(fā)展[3]。

三、統(tǒng)計學(xué)對地質(zhì)工作的重要作用

1.地質(zhì)統(tǒng)計工作可以深化經(jīng)濟體制改革，并強化經(jīng)濟管理

我國的市場經(jīng)濟體制已經(jīng)逐漸穩(wěn)定，在市場經(jīng)濟體制下，地質(zhì)企業(yè)想要生存下去，就必須在發(fā)展過程中，采用創(chuàng)新的思想觀念，并建立完善的符合社會發(fā)展需求的管理機制，對企業(yè)內(nèi)部的環(huán)境進行優(yōu)化，采用科學(xué)的方法來開展管理工作，對地質(zhì)勘查生產(chǎn)經(jīng)營活動進行科學(xué)的指導(dǎo)，進而確保其可以從自我封閉的狀態(tài)中逐漸地走向開放，走出國門[4]。這樣的情況就使得地質(zhì)勘查工作必須采用統(tǒng)計學(xué)理論，只有這樣才能推動地質(zhì)工作更好地發(fā)展，使其適應(yīng)當(dāng)今社會的發(fā)展趨勢，加快地質(zhì)工作現(xiàn)代化的發(fā)展步伐。

2.地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)是國民經(jīng)濟信息化發(fā)展的必要要求

近些年來，我國科技水平的不斷提高，使計算機技術(shù)越來越成熟，其應(yīng)用范圍日益廣泛，在這樣的情況下，地質(zhì)工作部門在進行工作的過程中應(yīng)用了計算機技術(shù)，開始地質(zhì)信息自動化的建設(shè)。在發(fā)達國家中，信息的重要性已經(jīng)被人們普遍的認可，因此，我國應(yīng)該吸取國外先進的經(jīng)驗，對信息的重要性進行深入地認識，進而推動我國地質(zhì)工作的發(fā)展。

3.統(tǒng)計學(xué)可以對地質(zhì)工作進行估計

在進行地質(zhì)工作的過程中，相關(guān)人員需要對其進行估計，在估計過程中，使用統(tǒng)計學(xué)知識，就可以對其整體進行估計，也可以對其局部進行估計。

4.可以創(chuàng)新數(shù)學(xué)理論

在地質(zhì)工作中人們應(yīng)用了數(shù)學(xué)理論，但由于社會對地質(zhì)工作的要求不斷提高，所以傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論已經(jīng)無法滿足社會需求，面對此種情況，相關(guān)人員可以應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)理論來對傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)理論進行創(chuàng)新，這樣就可以解決地質(zhì)工作中存在的問題，推動其發(fā)展。

5.可以提高估計精度

在地質(zhì)工作中，工作人員需要對精度進行估計，應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)理論之后，其中的克立格方程會提高估計精度，這樣地質(zhì)工作的作用就可以更加充分地發(fā)揮出來。

6.可以對地質(zhì)變量的變化進行模擬

應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)理論之后的地質(zhì)工作，可以將地質(zhì)變量產(chǎn)生的變化更加真實的模擬出來，進而為工作人員對地質(zhì)體進行定量研究提供有力的數(shù)據(jù)依據(jù)。

7.可以充分利用已知信息

在地質(zhì)工作中，工作人員需要利用已知信息來深入地開展工作，在此過程中，傳統(tǒng)的地質(zhì)工作已經(jīng)無法滿足需求，但應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)的地質(zhì)工作可以幫助工作人員對未知地區(qū)以及已知信息的空間關(guān)系與區(qū)域變化量所具有的結(jié)構(gòu)特征進行深入地分析，進而幫助工作人員作出正確的判斷。

8.可以節(jié)省時間

傳統(tǒng)的地質(zhì)工作不僅需要耗費大量的時間，還需要大量的人力資源，為了節(jié)約時間提高工作效率，在其中應(yīng)用了統(tǒng)計學(xué)理論，統(tǒng)計學(xué)理論可以自動的生成拼圖，這樣就為工作人員進行計算提供了方便。

四、結(jié)束語

綜上所述，地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)在地質(zhì)工作中應(yīng)用具有重要的作用，而且隨著理論的不斷豐富和完善，其應(yīng)用范圍有了明顯的擴大，已經(jīng)逐漸成為研究界中的常用科學(xué)方法，并且隨其在各領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，實際作用愈發(fā)突出，已經(jīng)成為不容人們忽視的存在。因此，地質(zhì)工作人員應(yīng)該對統(tǒng)計學(xué)進行深入地研究，并提高自身應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)的水平，在地質(zhì)工作中充分發(fā)揮其作用，推動地質(zhì)工作的進一步發(fā)展。

作者:馬紅霞 單位:中國冶金地質(zhì)總局第三地質(zhì)勘查院

參考文獻:

[1]王允鋒.論統(tǒng)計學(xué)對地質(zhì)工作的重要作用[J].知識經(jīng)濟，2010（，11）：77.

[2]周旋，王選問，金瑜，等.基于地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法的某鐵礦資源量估算[J].金屬礦山，2015（，7）：86-90.

篇2

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計學(xué)習(xí) 試驗 方法

中圖分類號：C812文獻標識碼：A文章編號：1006-5954（2009）07-058-03

一、引言

統(tǒng)計的發(fā)展可以通過其所解決的問題展現(xiàn)：解決的問題不斷從簡單到復(fù)雜，從具體到抽象，這就要求其具有更強的計算能力，不斷的從狹義到廣義演變。傳統(tǒng)統(tǒng)計主要來源于具體的實驗，依賴于經(jīng)典的參數(shù)估計方法，而現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是研究利用經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí)的一種一般理論，屬于計算機科學(xué)、模式識別和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)相交叉與結(jié)合的范疇。由于較系統(tǒng)地考慮了有限樣本的情況，統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)理論相比有更好的實用性。統(tǒng)計學(xué)習(xí)（Statistics learning）的起源是一系列著名的實驗（如Turing Test等），隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展與信息量不斷增大的進程，統(tǒng)計學(xué)習(xí)（Statistical Learning）理論也在逐步完善以適應(yīng)新的需求。

現(xiàn)今的統(tǒng)計學(xué)習(xí)雖然已經(jīng)有了重大的發(fā)展，但是若想把事情完全交給機器完成卻不能得到理想結(jié)果，仍需要加入大量的人類智慧，例如：尋找事物特征、參數(shù)選取等等。不過類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等技術(shù)的革新幫助解決了很多現(xiàn)實中復(fù)雜的問題，可以應(yīng)用在諸多模式識別和回歸估計問題中，并已經(jīng)在很多實際問題中取得了很好的應(yīng)用成果。隨著統(tǒng)計學(xué)習(xí)發(fā)展，我們對統(tǒng)計有越來越高的期望，期望其可以發(fā)揮人類智慧的作用，計算能力再進一步提高，解決更加復(fù)雜的現(xiàn)實問題。

二、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的過去和現(xiàn)在

Alan Turing于1950年提出了一個著名的實驗――圖靈測試（“Turing Test”）：將一個具有智慧的機器和一個人類，放在一個布幕里面。人分別與機器和人類交談，如果分不出哪一個是機器，哪一個是人類的話，那么機器就具有了人工智能。由此揭開了人工智能（Artificial Intellegence）研究的序幕。在研究中，AI被劃分成Weak AI和Strong AI。Weak AI并不是功能較弱，而是指某個系統(tǒng)只要能表現(xiàn)出人類的智力就好，不管底層系統(tǒng)是否真的有人類的智力。Strong AI則是希望建構(gòu)出來的系統(tǒng)即使不是用細胞做的，他的架構(gòu)也卻是和人類相當(dāng)，真的具有人類智慧。Weak AI可以由機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)來代表。只要給定問題的范圍，訓(xùn)練的資料(training data)，就可以由數(shù)據(jù)中選擇特征(Feature selection)，然后建構(gòu)數(shù)據(jù)的模型(Model selection)，最后把這個模型當(dāng)成學(xué)習(xí)的成果，拿來做預(yù)測(Prediction)。

迄今為止，關(guān)于機器學(xué)習(xí)還沒有一種被共同接受的理論框架，其實現(xiàn)方法大致可以分為三種 ：第一種是經(jīng)典的（參數(shù)）統(tǒng)計估計方法。包括模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)；第二種方法是經(jīng)驗非線性方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks,ANN）；第三種方法是統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論（ Statistical Learning Theory或 SLT）。

（一）經(jīng)典的（參數(shù)）統(tǒng)計估計方法

經(jīng)典的（參數(shù)）統(tǒng)計估計方法包括模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)，現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)方法共同的重要理論基礎(chǔ)之一是統(tǒng)計學(xué)。參數(shù)方法正是基于傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)，在這種方法中，參數(shù)的相關(guān)形式是已知的，訓(xùn)練樣本用來估計參數(shù)的值。

但是隨著電腦解決問題的廣泛應(yīng)用，研究人員試圖研究復(fù)雜問題時，發(fā)現(xiàn)了參數(shù)體系的缺點。

（1）大規(guī)模多變量問題導(dǎo)致了“維數(shù)災(zāi)難”現(xiàn)象的發(fā)生。研究人員觀察到，增大可考慮因子的數(shù)量就需要成指數(shù)的增加計算量。因此，在含有幾十個甚至是幾百個變量的實際多維問題中定義一個相當(dāng)小的函數(shù)集，也是一種不切實際的想法。

（2）透過實際數(shù)據(jù)分析，實際問題的統(tǒng)計成分并不能僅用經(jīng)典的統(tǒng)計分布函數(shù)來描述。實際分布經(jīng)常是有差別的，為了建構(gòu)有效的算法，我們必須考慮這種差別。

（3）即使是最簡單的密度估計問題，最大似然方法也不見得是最好的。

總之，這種方法有很大的局限性。首先，它需要已知樣本分布形式，這需要花費很大代價，還有，傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)研究的是樣本數(shù)目趨于無窮大時的漸近理論，現(xiàn)有學(xué)習(xí)方法也多是基于此假設(shè)。但在實際問題中，樣本數(shù)往往是有限的，因此一些理論上很優(yōu)秀的學(xué)習(xí)方法實際中表現(xiàn)卻可能不盡如人意。

（二）經(jīng)驗非線性方法

經(jīng)驗非線性方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。這種方法利用已知樣本建立非線性模型，克服了傳統(tǒng)參數(shù)估計方法的困難。但是，這種方法缺乏一種統(tǒng)一的數(shù)學(xué)理論。

以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例進行簡單的介紹。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，可以通過預(yù)先提供的一批相互對應(yīng)的輸入――輸出數(shù)據(jù)，分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律，最終根據(jù)這些規(guī)律，用新的輸入數(shù)據(jù)來推算輸出結(jié)果，這種學(xué)習(xí)分析的過程被稱為“訓(xùn)練”。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性、非局限性、非常定性和非凸性的特點，它是并行分布式系統(tǒng)，采用了與傳統(tǒng)人工智能和信息處理技術(shù)完全不同的機理，克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應(yīng)、自組織和實時學(xué)習(xí)的特點。但是，由于在長期發(fā)展過程中，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在理論上缺乏實質(zhì)性進展，所以新的方法，統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論開始受到越來越廣泛的重視。

（三）統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論

統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論（ Statistical Learning Theory或 SLT）是一種專門研究小樣本情況下機器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論，是傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)的重要發(fā)展和補充，為研究有限樣本情況下機器學(xué)習(xí)的理論和方法提供了理論框架，其核心思想是通過控制學(xué)習(xí)機器的容量實現(xiàn)對推廣能力的控制。該理論針對小樣本統(tǒng)計問題建立了一套新的理論體系，在這種體系下的統(tǒng)計推理規(guī)則不僅考慮了對漸近性能的要求，而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結(jié)果。V.Vapnik等人從六、七十年代開始致力于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論方面的研究，到九十年代中期，隨著其理論的不斷發(fā)展和成熟，其受到了越來越廣泛的重視。

在提到統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論時不得不說的一個核心概念是VC維。它是描述函數(shù)集或?qū)W習(xí)機器的復(fù)雜性或者說是學(xué)習(xí)能力(Capacity of the machine)的一個重要指標，在此概念基礎(chǔ)上發(fā)展出了一系列關(guān)于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的一致性(Consistency)、收斂速度、推廣性能(Generalization Performance)等的重要結(jié)論。

在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上，一種新的通用學(xué)習(xí)方法應(yīng)運而生，支持向量機（Support Vector Machine 或SVM）。支持向量機方法是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上的，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性(即對特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度，Accuracy)和學(xué)習(xí)能力(即無錯誤地識別任意樣本的能力)之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力(Generalization Ability)。支持向量機方法有以下的幾個主要優(yōu)點有：

（1）它是專門針對有限樣本情況的，其目標是得到現(xiàn)有信息下的最優(yōu)解而不僅僅是樣本數(shù)趨于無窮大時的最優(yōu)值。

（2）算法最終將轉(zhuǎn)化成為一個二次型尋優(yōu)問題，從理論上說，得到的將是全局最優(yōu)點，解決了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中無法避免的局部極值問題。

（3）算法將實際問題通過非線性變換轉(zhuǎn)換到高維的特征空間(Feature Space)，在高維空間中構(gòu)造線性判別函數(shù)來實現(xiàn)原空間中的非線性判別函數(shù)，特殊性質(zhì)能保證機器有較好的推廣能力，同時它巧妙地解決了維數(shù)問題，其算法復(fù)雜度與樣本維數(shù)無關(guān)。

在SVM 方法中，只要定義不同的內(nèi)積函數(shù)，就可以實現(xiàn)多項式逼近、貝葉斯分類器、徑向基函數(shù)(Radial Basic Function 或RBF)方法、多層感知器網(wǎng)絡(luò)等許多現(xiàn)有學(xué)習(xí)算法。目前，SVM算法在模式識別、回歸估計、概率密度函數(shù)估計等方面都有應(yīng)用。例如，在模式識別方面，對于手寫數(shù)字識別、語音識別、人臉圖像識別、文章分類等問題，SVM 算法在精度上已經(jīng)超過傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)算法或與之不相上下。

由于 SVM方法較好的理論基礎(chǔ)和它在一些領(lǐng)域的應(yīng)用中表現(xiàn)出來的優(yōu)秀的推廣性能，近年來許多關(guān)于 SVM方法的研究，包括算法本身的改進和算法的實際應(yīng)用，都陸續(xù)提出。盡管SVM算法的性能在許多實際問題的應(yīng)用中得到了驗證，但是該算法在計算上存在著一些問題，包括訓(xùn)練算法速度慢、算法復(fù)雜而難以實現(xiàn)以及檢測階段運算量大等等。

傳統(tǒng)的利用標準二次型優(yōu)化技術(shù)解決對偶問題的方法可能是訓(xùn)練算法慢的主要原因。首先，SVM方法需要計算和存儲核函數(shù)矩陣，當(dāng)樣本點數(shù)目較大時，需要很大的內(nèi)存，例如，當(dāng)樣本點數(shù)目超過 4000時，存儲核函數(shù)矩陣需要多達128兆內(nèi)存；其次，SVM在二次型尋優(yōu)過程中要進行大量的矩陣運算，多數(shù)情況下，尋優(yōu)算法是占用算法時間的主要部分。

SVM方法的訓(xùn)練運算速度是限制它的應(yīng)用的主要方面，近年來人們針對方法本身的特點提出了許多算法來解決對偶尋優(yōu)問題。大多數(shù)算法的一個共同的思想就是循環(huán)反復(fù)運算：將原問題分解成為若干子問題，按照某種反復(fù)運算策略，通過反復(fù)求解子問題，最終使結(jié)果收斂到原問題的最優(yōu)解。根據(jù)子問題的劃分和反復(fù)運算策略的不同，又可以大致分為兩類。

第一類是所謂的“塊算法”（Chunking algorithm）?！皦K算法”基于這樣一個事實，即去掉 Lagrange乘子等于零的訓(xùn)練樣本不會影響原問題的解。對于給定的訓(xùn)練樣本集，如果其中的支持向量是已知的，尋優(yōu)算法就可以排除非支持向量，只需對支持向量計算權(quán)值（即 Lagrange乘子）即可。

當(dāng)支持向量的數(shù)目遠遠小于訓(xùn)練樣本數(shù)目時，“塊算法”顯然能夠大大提高運算速度。然而，如果支持向量的數(shù)目本身就比較多，隨著算法反復(fù)運算次數(shù)的增多，工作樣本集也會越來越大，算法依舊會變得十分復(fù)雜。因此第二類方法把問題分解成為固定樣本數(shù)的子問題：工作樣本集的大小固定在算法速度可以容忍的限度內(nèi)，反復(fù)運算過程中只是將剩余樣本中部分“情況最糟的樣本”與工作樣本集中的樣本進行等量交換，即使支持向量的個數(shù)超過工作樣本集的大小，也不改變工作樣本集的規(guī)模，而只對支持向量中的一部分進行優(yōu)化。

毫無疑問，固定工作樣本集的算法解決了占用內(nèi)存的問題，而且限制了子問題規(guī)模的無限增大；但是，從這個意義上來說，固定工作樣本集的算法把解標準二次型的尋優(yōu)問題的時間轉(zhuǎn)嫁到循環(huán)反復(fù)運算上了，它的反復(fù)運算次數(shù)一般會比“塊算法”多。尤其是 SMO，如果沒有一個好的啟發(fā)式反復(fù)運算策略，該算法就是一種盲目爬山法。

基于此，我們提出一種算法思想，希望能夠綜合兩類算法的特點。我們?nèi)耘f從最終目標中抽取子問題，借用某種反復(fù)運算策略使算法收斂。關(guān)鍵的，我們希望一方面子問題規(guī)模不會太小，以免反復(fù)運算次數(shù)太多，另一方面能借鑒 SMO的思想，利用二次問題的特點，找到子問題的解析解法，或者是近似解，從而不必對每一個子問題都調(diào)用尋優(yōu)算法。

此外，由于 SVM方法的性能與實現(xiàn)的上的巨大差異，我們在求解子問題時不一定要得到精確解（解的精確度可以由反復(fù)運算來保證），甚至還可以考慮對最終目標求取近似解。這樣，盡管結(jié)果的性能會受到影響，但是如果能夠大幅度提高運算速度，它仍不失為一種好方法。

三、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的將來

統(tǒng)計學(xué)習(xí)在現(xiàn)當(dāng)代社會已經(jīng)有了飛速發(fā)展，但其還不能完全滿足人類的需求。在其進一步的發(fā)展過程中，仍需要在機器學(xué)習(xí)問題、語言意識的學(xué)習(xí)、人機界面等方面進行改進。在完成一項任務(wù)時，人類總是希望機器能夠自主獨立的完成，自己介入的越少越好。這就需要加強機器的文字意識，而不是將所有的信息轉(zhuǎn)化成數(shù)字之后機器才能識別。如果人類比較高層次的認知活動，如語言產(chǎn)生意義、尋找類似物品和抽象化的能力，其背后的神經(jīng)機制若能夠被發(fā)現(xiàn)，那么我們也可以了解大腦思想的表達方式，人腦和計算機之間可以互相轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，這時候人腦的能力和計算機的計算能力，就可以互補，讓我們計算帕斯卡爾三角形速度更快而沒有負擔(dān)。計算機也可以運用人類抽象化的能力，更正確地尋找“類似”的東西，并且是以更快的速度達成抽象化才能解決的問題。

四、結(jié)語

傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)習(xí)為統(tǒng)計學(xué)習(xí)的發(fā)展提供了堅實的理論基礎(chǔ)，現(xiàn)代統(tǒng)計理論無論是在假設(shè)還是方法上都有了很大的突破和進展。在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論廣泛吸收和融合相關(guān)學(xué)科的新理論，不斷開發(fā)應(yīng)用新技術(shù)和新方法，深化和豐富了統(tǒng)計學(xué)傳統(tǒng)領(lǐng)域的理論與方法，并拓展了新的領(lǐng)域。相信，統(tǒng)計學(xué)習(xí)必將會應(yīng)用于越來越廣泛的領(lǐng)域，解決迫在眉睫的問題，提供更大的便利。

■ 名詞解釋

［1］ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學(xué)模型，主要依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。

［2］ 支持向量機

支持向量機是數(shù)據(jù)挖掘中的一個新方法，能非常成功地處理回歸問題（時間序列分析）和模式識別（分類問題、判別分析）等諸多問題，并可推廣于預(yù)測和綜合評價等領(lǐng)域。

［3］ 特征空間

特征空間是相同特征值的特征向量的集合。

［4］ 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)是一種向前反饋網(wǎng)絡(luò)，可以處理不規(guī)則分布的高維數(shù)據(jù)。

［5］多層感知器網(wǎng)絡(luò)

多層感知器網(wǎng)絡(luò)是具有多個中間層的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

■ 參考文獻

[1] Berry Michael J. A., Linoff Gordon S. “Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management” John Wiley & Sons, Inc., 1997

[2] Guape, F.H.; Owrang, M.M. “Database Mining Discovering New Knowledge and Cooperative Advantage” Information Systems Management, 1995,12, pp.26-31

[3] Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, Padhraic Smyth, “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data” Communications of the ACM, 1996, Vol 39., No.11, pp.27-34

篇3

(一)以統(tǒng)計分析軟件為分析工具

在構(gòu)建案例庫過程中，會面對大量的現(xiàn)實數(shù)據(jù)，更離不開統(tǒng)計軟件的使用。經(jīng)過長期的統(tǒng)計學(xué)教學(xué)實踐總結(jié)，Excel、SPSS、Eviews等統(tǒng)計計量軟件普及程度高，簡單易學(xué)。這些統(tǒng)計軟件能進行描述統(tǒng)計分析、方差分析、回歸分析、時間序列分析;統(tǒng)計軟件協(xié)助學(xué)生進行數(shù)據(jù)模擬，展示抽象統(tǒng)計公式。以統(tǒng)計軟件作為構(gòu)建案例庫的輔助工具，不僅可以提高對案例數(shù)據(jù)進行處理和分析的需要，而且統(tǒng)計軟件基本具有強大的繪圖功能，能使后續(xù)案例授課直觀明了，從而加深學(xué)生對統(tǒng)計理論的運用和認知。

(二)以資源型城市采煤沉陷區(qū)為主要調(diào)研對象

應(yīng)用性高等教育人才符合地方區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展要求，服務(wù)地方經(jīng)濟。作為應(yīng)用型本科院校的經(jīng)管統(tǒng)計類課程更具較強的區(qū)域性和應(yīng)用性，讓學(xué)生親身調(diào)研搜集數(shù)據(jù)，利用課堂所學(xué)的統(tǒng)計理論應(yīng)用技巧能讓統(tǒng)計學(xué)系列課程教學(xué)達到最好的效果，也能分析解決區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的實際問題。我們基于資源型城市的本科院校，以資源型城市和采煤沉陷區(qū)以及中小企業(yè)發(fā)展為主要調(diào)研對象。每年組織正在學(xué)習(xí)統(tǒng)計類課程的學(xué)生進行系統(tǒng)的實地調(diào)查(塌陷區(qū)農(nóng)戶、農(nóng)村實地調(diào)研、中小企業(yè)微觀數(shù)據(jù)調(diào)研、消費者行為調(diào)研等)。大量開展課外實踐活動，學(xué)生可以從實踐中搜集資料，從數(shù)據(jù)中學(xué)會統(tǒng)計軟件，從軟件分析結(jié)果中提煉調(diào)研結(jié)果，從調(diào)研結(jié)果中凝練統(tǒng)計類課程案例，構(gòu)建應(yīng)用性高等教育資源型城市統(tǒng)計學(xué)系列課程案例庫。

二、構(gòu)建統(tǒng)計類課程案例庫的必要性及重要性

筆者通過對國外著名大學(xué)(哈佛大學(xué)、芝加哥大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、劍橋大學(xué)、倫敦經(jīng)濟學(xué)院)的官網(wǎng)課程設(shè)置說明的查詢，新浪、網(wǎng)易、優(yōu)酷名校名師講壇視頻的學(xué)結(jié)出當(dāng)前國外統(tǒng)計學(xué)教學(xué)，案例教學(xué)的凸顯特點。傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)類課程授課時，教師基本以經(jīng)濟理論、統(tǒng)計理論為主。因此，統(tǒng)計教學(xué)具有明顯的理論性，但其課程卻還兼具強烈的實踐性、應(yīng)用性和特色性。因此，“黑板粉筆”理論教學(xué)就不再適應(yīng)統(tǒng)計學(xué)綜合特征，構(gòu)建應(yīng)用性高等教育統(tǒng)計學(xué)類案例庫就成為時代的必然。由德國教育家瓦•根舍因和克拉夫基最先倡導(dǎo)的案例教學(xué)法，其意義是“運用精選的范例使學(xué)生掌握一般的具有普遍意義的知識，形成獨立和主動學(xué)習(xí)的能力”。統(tǒng)計學(xué)類課程作為一系列應(yīng)用性和實踐性極強的學(xué)科，通過利用理論作為分析現(xiàn)實經(jīng)濟的分析決策工具，其教學(xué)目標是培養(yǎng)學(xué)生運用數(shù)理統(tǒng)計理論分析解決實際問題，而案例教學(xué)則是實現(xiàn)該目標最主要和最有效的途徑。

三、構(gòu)建統(tǒng)計學(xué)類課程案例庫思路

基于地方應(yīng)用型本科院校辦學(xué)目標，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展人才需求任務(wù)，應(yīng)用性高等教育統(tǒng)計學(xué)類課程案例庫構(gòu)建要基于以下四個步驟:

(一)綜合教學(xué)

所謂綜合教學(xué)就是理論與實驗相結(jié)合、案例與實踐相結(jié)合的教學(xué)模式。構(gòu)建案例庫的最終目的是服務(wù)教學(xué)。綜合教學(xué)方式以多媒體案例進行教學(xué)，調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動性，將案例嵌入統(tǒng)計理論當(dāng)中，組織學(xué)生進行案例討論，積極開展課外實踐調(diào)研，積極將理論與實踐相結(jié)合，提升其分析解決問題的能力。

(二)課外實踐調(diào)研

積極引導(dǎo)學(xué)生親自參與各類項目及課外調(diào)研，基于資源型城市發(fā)展特色，采煤沉陷區(qū)各種現(xiàn)存的數(shù)據(jù)，組織授課學(xué)生以考核方式組成小組自選課題，設(shè)置調(diào)查問卷，進行實地調(diào)研。以調(diào)查的過程及搜集回來的微觀數(shù)據(jù)資料進行編寫，集中體現(xiàn)大學(xué)生行為、資源型城市采煤沉陷區(qū)和中小企業(yè)發(fā)展及城鎮(zhèn)化發(fā)展等微觀數(shù)據(jù)。細化而言，大學(xué)生消費行為、大學(xué)生兼職行為、資源型城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、資源型城市經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀、采煤沉陷區(qū)農(nóng)戶生活現(xiàn)狀、采煤沉陷區(qū)綜合治理情況、采煤沉陷區(qū)土地流轉(zhuǎn)情況、采煤沉陷區(qū)失地農(nóng)戶勞動力轉(zhuǎn)移現(xiàn)狀、中小企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、中小企業(yè)融資現(xiàn)狀、小微企業(yè)經(jīng)營能力瓶頸等等案例。這些案例大大地豐富了理論教學(xué)，并利用學(xué)生身邊現(xiàn)象，貼近學(xué)生生活現(xiàn)實，體現(xiàn)資源型城市發(fā)展特色，解決資源型城市采煤沉陷區(qū)存在的種種社會及經(jīng)濟問題。

(三)整理實踐調(diào)查數(shù)據(jù)、統(tǒng)計軟件分析數(shù)據(jù)和編制案例

為了滿足區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展需求和應(yīng)用性人才需求以及統(tǒng)計學(xué)類課程教學(xué)要求，我們編制案例時主要從資源型城市統(tǒng)計年鑒及政府公報和以上大量學(xué)生實地調(diào)研微觀數(shù)據(jù)獲取，通過搜集回來的數(shù)據(jù)，利用各種傳統(tǒng)理論課程中相對應(yīng)的理論與統(tǒng)計軟件進行分析，系統(tǒng)編制案例，最終擇優(yōu)收錄我們構(gòu)建的特色案例庫。隨著每年教學(xué)變化及時展，案例庫將逐步更新并完善。案例素材的另一渠道是由師生共同查閱國內(nèi)外著名高校統(tǒng)計學(xué)案例庫，選取經(jīng)典案例，編輯經(jīng)典統(tǒng)計案例。在案例編寫的過程中，讓學(xué)生積極參與，發(fā)揮其主動性和創(chuàng)造性，并在案例中附學(xué)生的調(diào)研前期、中期及后期的經(jīng)驗和心得，從而豐富特色案例庫的內(nèi)容。

(四)建設(shè)資源型城市案例庫

篇4

1．教學(xué)方法單一，難以引起學(xué)生的興趣計量經(jīng)濟學(xué)是一門理論性和應(yīng)用性都比較強的課程，經(jīng)典線性回歸部分的內(nèi)容前后之間邏輯聯(lián)系較為緊密，因此教師教學(xué)過程中會較為注重課程內(nèi)容的系統(tǒng)與連貫性。這對于學(xué)生全面掌握經(jīng)典回歸模型的體系是十分必要的。正是如此，部分教師在講授普通最小二乘估計相關(guān)知識時，十分重視其中的公式推導(dǎo)與邏輯關(guān)系，教學(xué)方法較為單一，基本以理論講授為主，依然采取教師講、學(xué)生聽的“填鴨式”教學(xué)式方法，啟發(fā)式教學(xué)、學(xué)生課堂討論采用得較少。這樣的教學(xué)方法較為呆板，上課氣氛沉悶，很難引起學(xué)生學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的興趣，難以激發(fā)同學(xué)們的求知欲，導(dǎo)致的后果是部分基礎(chǔ)稍差、自制力不強的同學(xué)由于理解相關(guān)知識存在困難，上課時精力不集中，或玩手機或睡覺，有的干脆以逃課來逃避學(xué)習(xí)壓力;而基礎(chǔ)較好、求知欲較強的同學(xué)可能會將側(cè)重點放在計量經(jīng)濟學(xué)相關(guān)的公式推導(dǎo)和邏輯關(guān)系上，忽略其具體的應(yīng)用。這種現(xiàn)象不僅嚴重影響“傳授知識”這樣一個基本目標的實現(xiàn)，更重要的是可能會偏離“學(xué)以致用”的教學(xué)目標，不利于學(xué)生走上工作崗位以后應(yīng)用回歸分析的知識進行數(shù)據(jù)分析和處理。

2．案例不夠豐富，沒有考慮專業(yè)差異目前的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)過程中，通常情況下教師都會直接運用教材上的案例進行講授。案例主要涉及一元、多元線性回歸及放寬古典假定的內(nèi)容，一般都是經(jīng)濟問題分析，如居民消費問題、財政收入影響因素等。這些案例的突出特點是適用性廣泛，只要學(xué)生有宏觀經(jīng)濟學(xué)、微觀經(jīng)濟學(xué)的基礎(chǔ)知識，都能很好地通過案例掌握相關(guān)數(shù)據(jù)分析的方法。在實際教學(xué)中，這些案例的不足之處在于沒有和學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ)密切結(jié)合，不能拓寬學(xué)生的視野，部分同學(xué)會誤以為計量經(jīng)濟學(xué)只能應(yīng)用于經(jīng)濟學(xué)，而對于以后如何在自己的專業(yè)中應(yīng)用相關(guān)知識缺乏相應(yīng)的了解和實踐。

3．課程難度大，學(xué)生重視程度不一由于計量經(jīng)濟學(xué)是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟學(xué)三門學(xué)科的結(jié)合，在經(jīng)典線性回歸理論部分，需要用到矩陣、參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的大量知識。對一般經(jīng)濟管理類專業(yè)的學(xué)生而言，學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)課程并不輕松，文科背景的同學(xué)學(xué)習(xí)起來更加困難。調(diào)查問卷中關(guān)于計量經(jīng)濟學(xué)難度的問題中，有28%的同學(xué)選擇了很困難，有43%的同學(xué)選擇了比較困難，選擇一般困難的有27%，只有2%的同學(xué)選擇了不困難。從調(diào)查結(jié)果看，選擇比較困難和很困難的學(xué)生高達71%的比例，充分說明對一般本科院校的學(xué)生而言，計量經(jīng)濟學(xué)課程難度還是比較大的。對計量經(jīng)濟學(xué)課程的重要性方面，有41%的同學(xué)認為計量經(jīng)濟學(xué)對以后的工作學(xué)習(xí)有用，高達54%的同學(xué)認為用處不大，5%的同學(xué)認為沒有用。當(dāng)今學(xué)生學(xué)習(xí)有一定的功利性，如果學(xué)生認為某門課程在目前對就業(yè)、考研沒有直接作用，往往不太重視，也不會投入太多精力。學(xué)生學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的目的中，排在第一位的是通過考試，這是無可厚非的，但需要注意，選擇通過考試的同學(xué)中，有10位同學(xué)除了通過考試外，其他的選項均沒有選擇，說明這部分同學(xué)學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的目的就是為了通過考核，拿到學(xué)分;還有5位同學(xué)選擇了所有的選項，說明這5位同學(xué)是希望通過計量經(jīng)濟學(xué)課程的學(xué)習(xí)能掌握相關(guān)知識。排在第二位的是為以后學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析方法打基礎(chǔ)，當(dāng)今是大數(shù)據(jù)時代，許多行業(yè)的發(fā)展都離不開數(shù)據(jù)分析，學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)能為數(shù)據(jù)分析打下基礎(chǔ)，學(xué)生對此也有較清晰的認識。此外，掌握計量經(jīng)濟學(xué)基本理論和軟件使用方法排名在第三和第四，而運用計量經(jīng)濟學(xué)理論進行實證分析排在最后，說明學(xué)生對如何運用計量經(jīng)濟學(xué)的理論信心不足。

4．先導(dǎo)課程基礎(chǔ)差異大為了探明學(xué)生畏難情緒的原因，在之后的調(diào)查中，設(shè)計了這樣的問題:計量經(jīng)濟學(xué)課堂上，您能否跟得上授課老師的思路，教學(xué)內(nèi)容能否及時消化?從學(xué)生調(diào)查的結(jié)果看，選擇完全跟得上的只有9%，選擇勉強跟得上的有58%，有33%的同學(xué)選擇了跟不上。說明在課堂上計量經(jīng)濟學(xué)的授課效果并不是很理想，有三分之一的同學(xué)跟不上老師的思路。，占比例最大的是每節(jié)課信息量太大，其次是沒有及時預(yù)習(xí)和復(fù)習(xí)課堂內(nèi)容，第三是先導(dǎo)課程沒有學(xué)習(xí)，理科基礎(chǔ)不好。由于計量經(jīng)濟學(xué)的課程特征，上課會用到線性代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計的知識，學(xué)生只有進行課前預(yù)習(xí)和課后復(fù)習(xí)才能有效地掌握相關(guān)知識。實際情況中，一般院校都將計量經(jīng)濟學(xué)安排在第5或者第6個學(xué)期，正是學(xué)生大量學(xué)習(xí)專業(yè)課的時間，課程壓力較大，因此，學(xué)生沒有充裕的時間進行預(yù)習(xí)和復(fù)習(xí)，導(dǎo)致學(xué)生對于每節(jié)課的信息不能充分接收。此外，目前本科院校中，各個專業(yè)的課程體系安排有一定的差異，大多數(shù)專業(yè)是在第3個學(xué)期學(xué)習(xí)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)課程，但數(shù)理統(tǒng)計部分由于課時的限制，在參數(shù)估計和假設(shè)檢驗部分授課教師一般不作深入介紹，學(xué)生也很少去主動自學(xué)這部分內(nèi)容，掌握程度不是很理想;更有個別院校，將計量經(jīng)濟學(xué)和數(shù)理統(tǒng)計學(xué)安排在同一學(xué)期學(xué)習(xí)。這樣的教學(xué)安排，導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)課程時，由于存在大量的數(shù)學(xué)符號，本來就心存畏懼，加上數(shù)理統(tǒng)計知識不夠扎實，容易對計量經(jīng)濟學(xué)課程產(chǎn)生厭學(xué)情緒，影響教學(xué)效果;對教師而言，在上課過程中需要專門抽時間補充介紹數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)知識，影響教學(xué)進程。

5．課時安排偏少通過查閱相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，一般的本科院校的計量經(jīng)濟學(xué)課程設(shè)置為48個學(xué)時，其中包括40個學(xué)時的理論授課，8個學(xué)時的上機實驗。一些重點院校的計量經(jīng)濟學(xué)課程學(xué)時安排多一些，如清華大學(xué)的計量經(jīng)濟學(xué)課程為54個學(xué)時。鄭州航院計量經(jīng)濟學(xué)安排了48個學(xué)時，這樣的學(xué)時安排，調(diào)查中有14%的同學(xué)認為課時夠用，而有39%的同學(xué)認為理論課時不夠，有47%的同學(xué)認為上機時間不夠。計量經(jīng)濟學(xué)既需用到大量的矩陣和數(shù)理統(tǒng)計知識，又需要一定的經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)，同時又是一門操作性和實用性很強的學(xué)科，必須將理論知識講授與軟件使用結(jié)合起來，才能達到學(xué)以致用的目的。面對數(shù)理基礎(chǔ)和經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)程度不一、接受能力有別的學(xué)生，教師在有限的學(xué)時內(nèi)，將經(jīng)典的回歸理論能夠全面、系統(tǒng)地給學(xué)生介紹清楚，已屬不易。通過短短幾個學(xué)時的上機實驗，讓學(xué)生能掌握相關(guān)的軟件操作技能，也顯得勉為其難。此外，在教學(xué)過程中，教師一般缺乏充裕的時間進行案例分析和介紹前沿的研究成果，這種拓展既能開闊學(xué)生的視野，又能增強學(xué)生學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的興趣，但因課時限制，一般得不到實施。

6．實驗教學(xué)效果難以保障現(xiàn)有計量經(jīng)濟學(xué)實驗教學(xué)主要是驗證性的，教師講授計量經(jīng)濟學(xué)軟件(Eviews、SAS等)操作方法，給定學(xué)生數(shù)據(jù)，學(xué)生驗證經(jīng)典回歸模型的估計、檢驗方法。這樣的教學(xué)過程對學(xué)生掌握具體的軟件操作過程是十分必要的。實際教學(xué)過程中，實驗教學(xué)的主要目的也是使學(xué)生掌握相關(guān)軟件操作方法，學(xué)會利用軟件實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，但對學(xué)生而言，如何將這些理論知識和實際問題結(jié)合起來，尤其是將計量經(jīng)濟學(xué)的知識應(yīng)用于專業(yè)相關(guān)的數(shù)量分析，缺乏實踐。

二、計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)改革建議

1．做好課程銜接和課時安排從調(diào)查的結(jié)果看，許多學(xué)生覺得計量經(jīng)濟學(xué)課程困難的原因一方面是信息量太大，另一方面是先導(dǎo)課程沒有學(xué)習(xí)，基礎(chǔ)不好。因此，在前期的課程安排方面，一定要做好課程的銜接，學(xué)生后期要學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)，一定要在前期安排數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的課程內(nèi)容?？梢圆扇≡黾痈怕收撆c數(shù)理統(tǒng)計課時或者專門開一門數(shù)理統(tǒng)計學(xué)課程來解決。從課時安排看，條件允許的學(xué)?？梢赃m當(dāng)增加計量經(jīng)濟學(xué)的課時，尤其上機實驗的課時。增加理論課時一方面可以講授如時間序列的平穩(wěn)性、協(xié)整、格蘭杰因果關(guān)系檢驗等非經(jīng)典線性回歸的內(nèi)容;另一方面教師可以簡要介紹計量經(jīng)濟學(xué)前沿知識，如向金融學(xué)專業(yè)學(xué)生介紹金融計量、向經(jīng)濟學(xué)專業(yè)的同學(xué)介紹空間計量經(jīng)濟學(xué)等，開闊學(xué)生的視野，走上工作崗位后學(xué)生可根據(jù)實際需要自學(xué)相關(guān)知識，有條件的院?？蓪⒂嬃拷?jīng)濟學(xué)理論課時增加4～8個。從上機課時看，一般8個課時的上機基本能保證學(xué)生熟悉一個軟件的基本操作，完成經(jīng)典線性回歸的相關(guān)驗證性實驗，如能增加2～4個學(xué)時，學(xué)生會對軟件操作更加熟悉，對相關(guān)分析結(jié)果的分析更加深入，以后的應(yīng)用較為得心應(yīng)手。

2．改革教學(xué)目標在以應(yīng)用型人才培養(yǎng)為目標的本科院校，學(xué)生畢業(yè)后一少部分進入研究生階段的學(xué)習(xí)，大多數(shù)學(xué)生都是直接走上工作崗位從事經(jīng)濟管理類的工作。根據(jù)調(diào)查結(jié)果，學(xué)生多數(shù)認為計量經(jīng)濟學(xué)課程難度較大，主要是課程信息量太大，難以取舍，因此在計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)目標上，應(yīng)當(dāng)定位在使學(xué)生掌握計量經(jīng)濟學(xué)研究的基本方法與相關(guān)的軟件操作方面。教學(xué)過程中首先應(yīng)當(dāng)介紹計量經(jīng)濟學(xué)相關(guān)方法的基本背景，在授課過程中應(yīng)特別注意介紹基本思想、基本方法和應(yīng)用范圍，尤其是這些方法的經(jīng)濟背景。在介紹普通最小二乘估計和相關(guān)檢驗方法的時候，要把側(cè)重點放在思路和結(jié)論方面，而盡量減少或者簡化相關(guān)的推導(dǎo)過程，要求學(xué)生“知其然”即可，而對學(xué)有余力的同學(xué)可以通過課下自學(xué)的方法“知其所以然”。

3．改革教學(xué)方式計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)不僅要傳授知識，更是要教給學(xué)生學(xué)會利用相關(guān)知識進行數(shù)據(jù)分析，因此，要把理論教學(xué)、案例教學(xué)和實驗教學(xué)等教學(xué)方式充分結(jié)合起來。理論教學(xué)部分，要更多地采用啟發(fā)式教學(xué)、課堂討論等方式。啟發(fā)式教學(xué)可以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)理論知識的積極性，引導(dǎo)學(xué)生主動思考;課堂討論要選擇合適的教學(xué)內(nèi)容，提前定下討論內(nèi)容，要求學(xué)生發(fā)揮主觀能動性，提前做好課下準備，加深對理論知識的理解。案例教學(xué)則需要任課教師提前做好準備，選擇與學(xué)生專業(yè)相關(guān)的案例。案例分析過程要盡量讓學(xué)生參與進來，教師提前選擇好專業(yè)方面的問題?？梢园才挪糠滞瑢W(xué)進行前期的理論分析，部分學(xué)生搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，最后在教師的帶動下完成案例分析的全過程。

4．改革實驗教學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)以學(xué)生掌握相關(guān)軟件的操作為目標，對于基本的操作，可以通過教師演示，學(xué)生進行驗證性實驗加以學(xué)習(xí)。而學(xué)生若要真正掌握具體的應(yīng)用，必須經(jīng)過一個完整的搜集數(shù)據(jù)、建立模型、估計和檢驗、模型應(yīng)用的一個過程，只有這樣以后才能學(xué)以致用。因此，實驗教學(xué)不能僅僅包含學(xué)生在實驗室里完成驗證性實驗的過程，建議增加課程論文。在學(xué)期初就給學(xué)生布置好任務(wù)，要求就本專業(yè)的相關(guān)經(jīng)濟、管理等方面的問題，分成小組，依據(jù)經(jīng)濟理論，選擇相關(guān)變量，搜集數(shù)據(jù)，建立計量經(jīng)濟學(xué)模型，進行一個完整的數(shù)據(jù)分析過程，最后以課程論文的形式提交實驗結(jié)果。這個過程中老師根據(jù)學(xué)生的實際情況加以指導(dǎo)和監(jiān)督。自己動手進行實踐的過程，不僅鍛煉了學(xué)生的動手能力和實踐能力，由于整個過程是結(jié)合理論教學(xué)逐步進行的，也對學(xué)生掌握相關(guān)理論知識起到了有益的補充。

篇5

關(guān)鍵詞：貝葉斯；統(tǒng)計方法；統(tǒng)計方法

中圖分類號：O21文獻標識碼：A文章編號：1005-5312（2011）15-0244-01

一、貝葉斯統(tǒng)計與經(jīng)典統(tǒng)計的主要區(qū)別

英國學(xué)者T.貝葉斯1763年在《論有關(guān)機遇問題的求解》中提出一種歸納推理的理論，在其他統(tǒng)計學(xué)者的努力下，發(fā)展為一種系統(tǒng)的統(tǒng)計方法，稱為貝葉斯方法。貝葉斯統(tǒng)計研究的內(nèi)容，就是采用這種方法作統(tǒng)計推斷所得的全部結(jié)果。20世紀 30 年代，認為貝葉斯方法是唯一合理的統(tǒng)計推斷方法的統(tǒng)計學(xué)者，組成數(shù)理統(tǒng)計學(xué)中的貝葉斯學(xué)派。到50、60年代，已發(fā)展為一個有影響的學(xué)派?，F(xiàn)在，隨著貝葉斯統(tǒng)計方法應(yīng)用的日益廣泛，其影響越來越大。

貝葉斯統(tǒng)計中的兩個基本概念是先驗分布和后驗分布。先驗分布?？傮w分布參數(shù)的一個概率分布。貝葉斯學(xué)派的根本觀點，是認為在關(guān)于總體分布參數(shù)的任何統(tǒng)計推斷問題中，除了使用樣本所提供的信息外，還必須規(guī)定一個先驗分布，它是在進行統(tǒng)計推斷時不可缺少的一個要素。他們認為先驗分布不必有客觀的依據(jù)，可以部分地或完全地基于主觀信念。后驗分布。根據(jù)樣本分布和未知參數(shù)的先驗分布，用概率論中求條件概率分布的方法，求出的在樣本已知下，未知參數(shù)的條件分布。

二、貝葉斯方法的一些應(yīng)用

（一）檢測實驗

我們設(shè)定一個普通的檢測結(jié)果的可靠度與敏感度為99%，指的是，吸毒的被檢測者，每次檢測呈陽性的概率為99%；而不吸毒的被檢測者，每次檢測呈陰性的概率為99%。按照經(jīng)典的統(tǒng)計方法，檢測結(jié)果的概率為99%，檢測結(jié)果是比較準確的。但是貝葉斯定理卻可以揭示一個另外的問題：假設(shè)某單位將對它全體成員進行一次檢測（檢測結(jié)果是陽性的表示吸毒），已知0.5%的雇員吸毒。我們需要了解的是，檢測結(jié)果為陽性的成員吸毒的概率有多高？令“A”=成員吸毒，“B”=成員不吸毒事件，“C”=檢測結(jié)果是陽性。利用貝葉斯公式可得

P(A)即成員吸毒的概率=0.005。因為經(jīng)過統(tǒng)計，已知該單位的成員中有0.5%的人吸食，所以P(A)就是A的先驗概率。

P(B)即成員不吸毒的概率=0.995=1-P(A)。

P(C|A)即吸毒者被檢測呈陽性的概率，這是一個條件概率，由于陽性檢測準確性是99%，因此P(C|A)=0.99。

P(C|B)即不吸毒者檢測呈陽性的概率，也就是檢測出錯的概率，為0.01，因為不吸毒的成員，其檢測為陽性的概率為99%，因此，不吸毒者檢測呈陽性的概率 即P(C|B)=1-99%。

P(C)即不考慮其他因素的影響，檢測出成員吸毒的概率。該值為0.0149或者1.49%。通過全概率公式計算，得到：P(C) = 吸毒者陽性檢出率（0.5% x 99% = 0.495%)+ 不吸毒者陽性檢出率（99.5% x 1% = 0.995%)。P(C）=0.0149是檢測呈陽性的先驗概率。即：

P(C)=P(C,A)+P(C,B)=P(CA)P(A)+P(CB)P(B)

綜上所述，我們可以計算檢測結(jié)果為陽性的成員吸毒的概率P(A|C)=33%：

因此，我們得到結(jié)論：雖然我們的檢測結(jié)果可靠性為99%，可靠度與敏感度都很高，但是如果某成員檢測呈陽性，那么他吸毒的概率大約只有33%，也就是說此人不吸毒的可能性仍然比較大。

（二）如何取餅干

我們假定有兩節(jié)坐滿乘客的車廂E和F。車廂E內(nèi)有 10 個人為男性，30 個為女性，而車廂F則男性和女性均為20 個。我們隨機地取一節(jié)車廂，并隨機的出來一個人。假定我們會對這兩節(jié)車廂沒有區(qū)別對待，乘客也是隨機走出來的。結(jié)果走出來的為女性。問我們該女性乘客是從車廂E中走下來的可能性是多少？

依照我們的數(shù)據(jù)，我們猜想，顯然這個概率大于50%，因為車廂E中有更多的女性。但按照貝葉斯統(tǒng)計方法，我們可以得到精確的概率。令 A 對應(yīng)車廂E，而 B 對應(yīng)車廂F。我們認為車廂E和車廂F是平等的，即有 P(A) = P(B)，并且P(A) + P(B) = 1，所以P(A) = P(B)=0.5。定義事件 C是走出來的女性乘客。根據(jù)車廂乘客的數(shù)據(jù)，我們知道 P(C| A) = 30/40 = 0.75 及 P(C| B) = 20/40 = 0.5。根據(jù)貝葉斯公式，得到

P(A―C)=0.6

我們選擇車廂E的概率為其先驗概率P(A)= 0.5。在使用貝葉斯公式計算后，我們將概率精確為P(A|C)=0.6。

因此，我們認為該女性很可能從車廂E下來是因為直覺，因為相對另一節(jié)車廂它有更多的女性。但用貝葉斯方法，我們可以得到精確的，更貼近現(xiàn)實的結(jié)論。

篇6

摘要：本文在對計量經(jīng)濟學(xué)內(nèi)容模塊及課程體系進行梳理的基礎(chǔ)上，基于新興的教學(xué)方式――微課，以經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)中單方程模型最小二乘估計量的最優(yōu)線性無偏性質(zhì)為例，進行了具體的微課教學(xué)設(shè)計，并且在微課設(shè)計的過程中，融入了“互聯(lián)網(wǎng)+”的思想。在此基礎(chǔ)上，本文還對傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)方式和教學(xué)方法進行了反思，認為傳統(tǒng)教學(xué)過程中存在著理論與應(yīng)用脫節(jié)、學(xué)生理解效果較差等一系列問題，而基于微課的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)設(shè)計可以在教學(xué)安排、教學(xué)方式等多個方面彌補傳統(tǒng)教學(xué)方式的缺陷，在一定程度上提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

關(guān)鍵詞：計量經(jīng)濟學(xué)；微課；教學(xué)改革；計量經(jīng)濟學(xué)的地位與作用

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）13-0081-06

計量經(jīng)濟學(xué)的基本定義是，以經(jīng)濟學(xué)為基礎(chǔ)，運用數(shù)學(xué)方法，構(gòu)建計量經(jīng)濟模型，闡述經(jīng)濟中隱含的數(shù)量關(guān)系的一門學(xué)科，是經(jīng)濟理論、數(shù)理統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)的有機結(jié)合體。在各國，尤其是發(fā)達國家的經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)的學(xué)科體系中，計量經(jīng)濟學(xué)占據(jù)了極其重要的位置，計量經(jīng)濟模型的創(chuàng)始人克萊因、世界著名經(jīng)濟學(xué)家薩繆爾森等著名學(xué)者都多次指出了計量經(jīng)濟方法的重要性。

1980年，以經(jīng)濟計量學(xué)“頤和園講習(xí)班”為標志，計量經(jīng)濟學(xué)開始進入中國。自20世紀80年代中期開始，作為一門專業(yè)課程，計量經(jīng)濟學(xué)陸續(xù)進入國內(nèi)高等院校的經(jīng)濟類專業(yè)課程體系中。1998年，中國教育部高等學(xué)校經(jīng)濟學(xué)教指委將計量經(jīng)濟學(xué)納入經(jīng)濟學(xué)類專業(yè)的8門核心必修課程。同年，教育部在經(jīng)濟學(xué)科中審定了“應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)（一級）數(shù)量經(jīng)濟學(xué)（二級）”的學(xué)科分類，明確了數(shù)量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)科設(shè)置。此后，計量經(jīng)濟學(xué)作為數(shù)量經(jīng)濟學(xué)中的主干課程，在各高等院校中廣泛開設(shè)。目前，在各高等院校的經(jīng)濟學(xué)類、管理學(xué)類等專業(yè)中，計量經(jīng)濟學(xué)被教師和學(xué)生評為最重要、最實用的方法。計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)科人才也深受社會青睞，其就業(yè)面廣泛，在管理、社會、醫(yī)學(xué)、生物、統(tǒng)計等各個領(lǐng)域都有涉及。

計量經(jīng)濟學(xué)之所以得到學(xué)者、教師、學(xué)生及社會的廣泛接受，一方面是因為計量經(jīng)濟學(xué)方法具有科學(xué)性和普適性，如前所述，其方法已經(jīng)在社會發(fā)展、經(jīng)濟增長，甚至是自然科學(xué)的各個領(lǐng)域都得到了應(yīng)用；另一方面，計量經(jīng)濟學(xué)將經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)及一系列相關(guān)學(xué)科緊密聯(lián)系到一起，不僅實現(xiàn)了自然科學(xué)與社會科學(xué)的高度統(tǒng)一，更為重要的是推動了經(jīng)濟學(xué)由探討變量之間的定性關(guān)系向研究變量之間定量關(guān)系的轉(zhuǎn)變，并成為各學(xué)科之間相互融合、共同進步的重要工具。

目前，計量經(jīng)濟學(xué)在各高等學(xué)校中越來越受重視，從某種程度上說，計量經(jīng)濟學(xué)已經(jīng)成為經(jīng)濟管理類專業(yè)本科生和研究生教學(xué)中不可或缺的組成部分。全國各高校相繼將計量經(jīng)濟學(xué)及其相關(guān)課程列為重點建設(shè)目標，在課堂教學(xué)、教材編寫、精品課程、教學(xué)改革與實驗上投入了大量人力物力。但是，目前國內(nèi)計量經(jīng)濟學(xué)的課程教學(xué)仍然以傳統(tǒng)的教學(xué)方式為主，由于計量經(jīng)濟學(xué)課程對前期儲備知識要求較高且理論性較強，出現(xiàn)了學(xué)生學(xué)習(xí)效果參差不齊等問題。本文將在梳理計量經(jīng)濟學(xué)學(xué)科體系和課程體系的基礎(chǔ)上，基于新興的微課方式，對計量經(jīng)濟學(xué)課程體系進行梳理，提出計量經(jīng)濟學(xué)課程的教學(xué)設(shè)計與教學(xué)改革方案。

一、計量經(jīng)濟學(xué)的發(fā)展階段及學(xué)科體系

（一）計量經(jīng)濟學(xué)發(fā)展的四大分支

計量經(jīng)濟學(xué)的主要作用在于利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建實證模型，不僅定性地判斷各個自變量（解釋變量）對因變量（被解釋變量）的影響方向，同時定量地求出了自變量（解釋變量）對因變量（被解釋變量）的影響程度，這種研究方法不存在時代局限性，在任何一個時期對于所有學(xué)科來說都是成立的，因而計量經(jīng)濟學(xué)從出現(xiàn)至今得到了廣泛應(yīng)用，成為相當(dāng)多的經(jīng)濟學(xué)者進行科W研究的重要手段。

以20世紀70年代為界，計量經(jīng)濟學(xué)大致可以劃分為經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)、現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)兩大類。早期的計量經(jīng)濟學(xué)經(jīng)過多位研究學(xué)者對其概率論基礎(chǔ)、理論框架、數(shù)據(jù)模型、模型應(yīng)用等內(nèi)容進行擴展，形成了完整的經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)方法體系。從理論方法角度而言，經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)是在經(jīng)濟理論基礎(chǔ)上，對所獲得的時間序列樣本數(shù)據(jù)或者截面樣本數(shù)據(jù)建立線性化的參數(shù)模型和隨機模型，運用最小二乘（OLS）等方法對所構(gòu)建的實證模型求解，得到模型的估計結(jié)果。在應(yīng)用實踐方面，計量經(jīng)濟學(xué)屬于經(jīng)驗分析、實證分析，模型結(jié)果可以用于分析經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、評價經(jīng)濟政策、預(yù)測經(jīng)濟趨勢走向、檢驗并進一步發(fā)展經(jīng)濟理論等。

進入20世紀70年代后，世界經(jīng)濟遭遇了經(jīng)濟滯漲、石油危機、利率自由化等一系列變動，經(jīng)濟活動更為復(fù)雜，以凱恩斯主義經(jīng)濟學(xué)為理論基礎(chǔ)的經(jīng)典經(jīng)濟計量模型受到嚴重挑戰(zhàn)，模型的預(yù)測性和解釋力大大降低。在經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)的基礎(chǔ)上，現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)運而生，實現(xiàn)了對此前計量經(jīng)濟學(xué)的傳承。

目前，現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)已經(jīng)逐漸發(fā)展為4個主要方向：微觀計量經(jīng)濟學(xué)、時間序列分析、面板數(shù)據(jù)模型、非參數(shù)計量經(jīng)濟模型。目前，上述分支已經(jīng)成為經(jīng)濟學(xué)類專業(yè)研究生的獨立課程，且相應(yīng)的教科書也已相繼出版，這標志著它們作為計量經(jīng)濟學(xué)的分支學(xué)科已經(jīng)成熟。

時間序列分析方法是現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)的重要方面。經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)的一個重要前提假定就是解釋變量的非隨機性，這就要求解釋變量的數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性這一條件。而在實際的問題中，時間序列數(shù)據(jù)往往是非平穩(wěn)的，因而采取經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)模型進行的估計和分析就會得到“虛假回歸”的結(jié)果，即在經(jīng)濟理論中本來不存在任何關(guān)系的兩個變量，卻能夠通過回歸得到較高的相關(guān)性，但這種高度相關(guān)的結(jié)果卻沒有任何實際意義。時間序列計量經(jīng)濟學(xué)就是在上述問題中，以研究時間序列自身的變化特征為主線而發(fā)展起來的一種新型的計量經(jīng)濟學(xué)方法。對于多個非平穩(wěn)（有單位根）的時間序列而言，如果其線性組合是平穩(wěn)（無單位根）的，則可以稱這些序列之間具有“協(xié)整”關(guān)系，那么這些時間序列所表征的宏觀經(jīng)濟變量之間行為上的均衡關(guān)系就是真實的。

與單獨的橫截面數(shù)據(jù)模型或者時間序列模型相比，面板數(shù)據(jù)模型包括了上述兩類模型所不能表達的內(nèi)容，更能反映經(jīng)濟活動的行為特征和變動規(guī)律。此外，面板數(shù)據(jù)模型還可以反映個體效應(yīng)，即揭示不同個體之間的確定性或者隨機性差異。同時，基于面板數(shù)據(jù)模型可以構(gòu)造更為復(fù)雜的模型并對其進行檢驗，也減少了變量之間的多重共線性。

與經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)模型先驗地設(shè)定模型的結(jié)構(gòu)不同，非參數(shù)計量經(jīng)濟學(xué)的模型形式要通過估計之后才能得到。非參數(shù)計量經(jīng)濟模型一般可以劃分為完全非參數(shù)模型與半?yún)?shù)模型兩大類，其估計方法通常為權(quán)函數(shù)方法，常見的權(quán)函數(shù)估計方法主要是核估計與局部線性估計。目前該方向發(fā)展的重點仍然在新的參數(shù)估計方法及其性質(zhì)上。

（二）計量經(jīng)濟學(xué)的三個教學(xué)層次

在實際的教學(xué)過程中，計量經(jīng)濟學(xué)通常被劃分為初級、中級、高級三個層次，分別適用于不同學(xué)歷背景的學(xué)生。其中，初級計量經(jīng)濟學(xué)一般以經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)為主要內(nèi)容進行講解，介紹單方程線性計量經(jīng)濟模型，并進一步對放松經(jīng)典模型假定的問題進行了探討，主要教學(xué)對象為沒有接觸過任何計量經(jīng)濟學(xué)內(nèi)容的本科學(xué)生，教學(xué)周期為一個學(xué)期。對于研究生的教學(xué)而言，重點講解的內(nèi)容一般都放在中級計量經(jīng)濟學(xué)以及高級計量經(jīng)濟學(xué)上。鑒于碩士研究生的教育背景不盡相同，因而在中級計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)內(nèi)容中，除了要求沒有接觸過計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)生對初級計量經(jīng)濟學(xué)的內(nèi)容進行自學(xué)外，還需要穿插講授初級計量經(jīng)濟學(xué)的某些重要內(nèi)容，以確保計量經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中對方向性問題和核心模型理論有更好的理解。在課時比較充分的情況下，時間序列計量經(jīng)濟學(xué)又在中級計量經(jīng)濟學(xué)課程體系中單獨列為一門課程，進行更為詳細、更為深入的講授。與初級、中級計量經(jīng)濟學(xué)課程不同，高級計量經(jīng)濟學(xué)課程中側(cè)重于對最新發(fā)展或者較為前沿的計量經(jīng)濟學(xué)方法進行講解。

在上述理論課程結(jié)束后，在實際教學(xué)中，大多數(shù)高校還繼續(xù)增加部分應(yīng)用課程，通過經(jīng)濟研究中的具體案例，講授如何運用理論部分所學(xué)的概念和方法進行實際的計量建模、估計和檢驗；增加上機課程，演示講解主要計量經(jīng)濟軟件的基本操作和實際應(yīng)用，讓學(xué)生熟悉計量軟件的操作過程，從而在解決實際問題時能熟練使用。

除了課程的講授之外，在計量經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)的過程中，對于學(xué)生自身的知識儲備、學(xué)習(xí)能力等多個方面也提出了較高的要求。首先，作為一門綜合類的交叉學(xué)科，計量經(jīng)濟學(xué)不僅要求學(xué)生有扎實的經(jīng)濟學(xué)功底，還要求學(xué)生有較好的統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)，特別是概率論與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ)；其次，計量經(jīng)濟學(xué)要求學(xué)生具備良好的計算機應(yīng)用能力，能夠熟練操作至少一種計量經(jīng)濟學(xué)軟件進行模型構(gòu)建；最后，計量經(jīng)濟學(xué)還要求學(xué)生具備較好的邏輯思維能力，在估計得到模型結(jié)果后，能夠發(fā)現(xiàn)結(jié)果背后所隱含的經(jīng)濟規(guī)律，理清邏輯，進行深入分析。

當(dāng)然，根據(jù)“教學(xué)相長”的理論，計量經(jīng)濟學(xué)的教與學(xué)是相輔相成的，計量經(jīng)濟學(xué)的開設(shè)不僅為學(xué)生綜合分析、研究經(jīng)濟問題創(chuàng)造了條件，也為培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力打下了較好基礎(chǔ)。計量經(jīng)濟學(xué)課程的作用與價值體現(xiàn)在：一是提高了學(xué)生對經(jīng)濟科學(xué)方法的應(yīng)用技能，特別是應(yīng)用計量經(jīng)濟方法分析和處理問題的能力；二是提高了學(xué)生獲取知識的能力，例如基于先進的計量經(jīng)濟學(xué)方法，構(gòu)建符合經(jīng)濟現(xiàn)實或者社會發(fā)展?fàn)顩r的模型，從中挖掘、發(fā)現(xiàn)新知識；三是拓寬了學(xué)生的知識面，因為建模所需要的知識是多維度、全方面的。

二、“微課”改革的興起

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，各種網(wǎng)絡(luò)課程應(yīng)運而生，教學(xué)領(lǐng)域“互聯(lián)網(wǎng)+”促使了“微課”的產(chǎn)生。“微課”是一種新興的教學(xué)方式，現(xiàn)在已經(jīng)迅速成為各國，特別是發(fā)達國家教育研究和教學(xué)改革的熱點。“微課”的主要傳播手段為微型教學(xué)視頻，同時綜合了影像、動畫、幻燈片、音頻、圖片、文本等不同媒體，通過自主學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)等方式將零散化、碎片化的教學(xué)內(nèi)容清晰、明確地傳達給學(xué)生，具有“主題突出、短小精悍、針對性強”且“不受時間、地域限制”等特點，有助于學(xué)習(xí)者進行自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)，同時照顧到了學(xué)習(xí)者的“注意力模式”，更加符合廣大學(xué)習(xí)者的實際需求。對于計量經(jīng)濟學(xué)課程而言，進行相關(guān)的“微課”設(shè)計與改革，可以使得這一理論性強、相對枯燥的課程更便于理解和學(xué)習(xí)，因而“微課”計量經(jīng)濟學(xué)具有廣泛的應(yīng)用前景。

P于“微課”的起源，大多數(shù)學(xué)者普遍認同兩種說法。第一種說法是，1993年由美國北愛荷華大學(xué)的McGrew教授提出的“60秒課程”是“微課”的開端。作為化學(xué)專業(yè)教授，McGrew希望簡單的有機化學(xué)常識能夠得到普及，然而當(dāng)時的有機化學(xué)教材晦澀難懂且篇幅很長，沒有化學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)生及民眾需要花費大量精力研讀。因此，McGrew教授希望能夠讓人們在課堂以外的其他地方也能方便、簡捷地學(xué)習(xí)到化學(xué)常識，為此提出了“60秒課程”，并且他還將“60秒課程”劃分為三個主要部分：概念引入、解釋、結(jié)合生活列舉例子，同時建議其他學(xué)科的教授也用相似的方法對各自的專業(yè)知識進行推廣。第二種說法是，1995年由英國納皮爾大學(xué)的Kee教授提出的“1分鐘演講”是“微課”的起源。具體而言，Kee（1995）認為在知識量與信息量大爆炸的時期，能夠快速準確地從各學(xué)科中提取核心概念滿足學(xué)習(xí)需要是學(xué)生必須具備的一個關(guān)鍵能力，因此他提議讓學(xué)生針對知識的核心內(nèi)容進行一分鐘的精練演講，并要求演講具有良好的邏輯結(jié)構(gòu)且包含一定數(shù)量的例子，一分鐘演講不僅促進了學(xué)生專業(yè)知識的提高，同時還將所學(xué)內(nèi)容相互聯(lián)系起來，從而避免了學(xué)習(xí)的孤立性與片面性，起到了很好的教學(xué)效果。

在此基礎(chǔ)上，微課程開始迅速發(fā)展。2008年美國圣胡安學(xué)院的教學(xué)設(shè)計師Penrose最早提出了“微課程”的概念，也就是現(xiàn)在的“微課”，他還將微課程的概念解釋為“知識脈沖”，經(jīng)過研究表明，通過配合一定程度的作業(yè)、討論、實踐，微課程的學(xué)習(xí)效果完全可以與長時間的授課相媲美，甚至更好。

胡鐵生（2011）將“微課”引入我國，對“微課”的概念、特點、分類、適用范圍等內(nèi)容進行了系統(tǒng)的介紹。自此以后，“微課”開始了在中國的蓬勃發(fā)展。隨著“微課”的快速發(fā)展，國內(nèi)外有關(guān)“微課”的教學(xué)專題網(wǎng)站迅速涌現(xiàn)，目前最具影響力的“微課”網(wǎng)站是2006年國外創(chuàng)建的可汗學(xué)院。在國內(nèi)，最知名的平臺是“中國微課網(wǎng)”以及“全國高校微課教學(xué)比賽”網(wǎng)站。截止2013年6月28日，各地重點大學(xué)、本科等在內(nèi)的高等學(xué)校1600多所、教師12000多名參加了“微課”的教學(xué)比賽。此外，另一個重要的國內(nèi)“微課”平臺是網(wǎng)易云課堂，目前，該網(wǎng)站開發(fā)“的課程數(shù)量已經(jīng)達到了1100多門，且每門課程是由系列“微課”組成的，各個“微課”之間以從簡單到復(fù)雜、從基礎(chǔ)到高級的進階方式呈現(xiàn)。

三、基于“微課”的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)設(shè)計

計量經(jīng)濟學(xué)課程具有結(jié)構(gòu)化、模塊化等特點，即每一章節(jié)的完整性較強，包括性質(zhì)、估計方法、檢驗等內(nèi)容，體系較為完整，適合進行“微課”的設(shè)計。一節(jié)完整而優(yōu)質(zhì)的“微課”需要很多準備工作和開發(fā)工作，再具體到應(yīng)用過程。就計量經(jīng)濟學(xué)而言，該課程既包括基本的理論方法，又可以應(yīng)用到具體的經(jīng)濟和社會問題中，與“微課”的設(shè)計理念高度一致。

與其他“微課”一致，計量經(jīng)濟學(xué)“微課”有多種分類方法，按照計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)方法分類，可以分為問答型、演示型、討論式、實驗式等類型；根據(jù)計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)方式分類，又可以分為答疑型、解題型、證明型等類型；按照計量經(jīng)濟學(xué)“微課”的制作方式，則可以分為智能手機拍攝、專業(yè)攝像機拍攝、錄屏軟件拷貝等類型。

“微課”的基本要素包括6個方面：微視頻，即“微課”的教學(xué)錄像或者教學(xué)視頻；微教案，簡言之，就是微視頻教學(xué)的教案；微課件，即輔助教學(xué)的素材課件；微練習(xí)；微反思；微點評；微反饋。通過統(tǒng)一的教學(xué)平臺，采用“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)，將這些資源綜合為“非常6+1”，如圖1所示。

如前所述，由于計量經(jīng)濟學(xué)課程的學(xué)習(xí)對于學(xué)生的前期儲備知識要求較高，因此學(xué)生在上課過程中不一定能夠完全理解、吸收課程內(nèi)容。經(jīng)過對比分析各種類型的“微課”教學(xué)模式、教學(xué)方法可得，計量經(jīng)濟學(xué)最好應(yīng)該采用“融合式”的教學(xué)模式進行“微課”的設(shè)計，即在計量經(jīng)濟學(xué)“微課”的設(shè)計中，基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的理念，根據(jù)胡新生等（2012）、孟香惠（2013）提出的一體化基本設(shè)計思想，將課程分成面授學(xué)時、網(wǎng)上學(xué)時兩大主要部分，先通過網(wǎng)絡(luò)課程讓學(xué)生進行課前網(wǎng)上預(yù)習(xí)，然后教師進行課堂上的重點、難點講解，最后再讓學(xué)生進行課后的網(wǎng)上復(fù)習(xí)，回顧整個教學(xué)過程的全部內(nèi)容。其中，相鄰兩個環(huán)節(jié)互為聯(lián)系、相互補充，前一環(huán)節(jié)對學(xué)生起到指導(dǎo)作用，后一環(huán)節(jié)為教師和學(xué)生同時提供準確的反饋信息，計量經(jīng)濟學(xué)“微課”的教學(xué)步驟如下。

（一）網(wǎng)絡(luò)課前預(yù)習(xí)

此階段需要依靠學(xué)習(xí)者自己獨立進行，一般是通過互聯(lián)網(wǎng)將該階段的“微課”放在教學(xué)平臺上，要求學(xué)生進行自主學(xué)習(xí)和課前預(yù)習(xí)。在網(wǎng)絡(luò)課前預(yù)習(xí)階段，計量經(jīng)濟學(xué)課程應(yīng)該主要集中于對新知識、新內(nèi)容的介紹，無需過于細致，但應(yīng)對整體性和方向性的知識框架進行講授，使得學(xué)習(xí)者大體了解所學(xué)內(nèi)容的整體概念、基本思想、估計方法、理論模型等基礎(chǔ)知識。此外，由于學(xué)習(xí)者的教育背景不盡相同，因此本階段的內(nèi)容還需對所授內(nèi)容的前置知識點和問題背景進行回顧。同時，授課者應(yīng)啟發(fā)學(xué)習(xí)者對所學(xué)內(nèi)容的思考，特別是適當(dāng)講授如何應(yīng)用計量經(jīng)濟方法解決實際問題的案例或者例子，使其產(chǎn)生學(xué)習(xí)興趣。在課程允許的情況下，教師可以在課程中提出問題，或布置簡單的預(yù)設(shè)任務(wù)，以便在面授時檢查學(xué)習(xí)者的預(yù)習(xí)情況，提高預(yù)習(xí)效果。教師也可根據(jù)預(yù)習(xí)情況有計劃地安排面授課程的內(nèi)容和進度，及時調(diào)整上課計劃，更多地發(fā)揮學(xué)習(xí)者的積極主動性，使得課堂教學(xué)更有效果，也更有效率。

（二）面授課中學(xué)習(xí)

將“微課”應(yīng)用到計量經(jīng)濟學(xué)的課堂教學(xué)中并不是讓“微課”取代教師教學(xué)，而是把“微課”作為一種教學(xué)工具，教師圍繞“微課”所授內(nèi)容，引導(dǎo)學(xué)生進入W習(xí)情境，并且根據(jù)“微課”提出的問題進行深入的解讀和解析，激發(fā)學(xué)生主動發(fā)現(xiàn)問題、探索問題的思維方式，對于計量經(jīng)濟學(xué)這樣一門具有較高適用性的課程而言尤其如此。在這一階段中，教師可以針對學(xué)生的預(yù)習(xí)情況、在課堂上學(xué)生的反應(yīng)情況等進行課程內(nèi)容的講授、調(diào)整，以達到較好的教學(xué)效果。一般而言，在面授課學(xué)習(xí)階段，教學(xué)內(nèi)容主要包括對知識點中的重點難點進行講解，或是對計量經(jīng)濟軟件進行示范操作和過程演示，以及對例題進行講解，從而學(xué)習(xí)者可以跟隨教師一起解答問題，深入了解計量經(jīng)濟方法的內(nèi)涵與實質(zhì)。同時，在面授課堂上，學(xué)習(xí)者與老師可以進行直接互動，對“微課”所展示的內(nèi)容與知識可以進行更為深入與廣泛的討論。教師也應(yīng)根據(jù)學(xué)生的反饋，積極改進計量經(jīng)濟學(xué)“微課”設(shè)計中出現(xiàn)的各種問題。

（三）網(wǎng)絡(luò)課后復(fù)習(xí)

課后復(fù)習(xí)階段也是計量經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)過程中非常重要的一部分，只有在課后對課堂上所學(xué)知識點進行反復(fù)的鞏固與練習(xí)，學(xué)生才能全面理解課程的主要內(nèi)容。因此，本階段計量經(jīng)濟學(xué)的“微課”內(nèi)容以鞏固和習(xí)題為主，基于“互聯(lián)網(wǎng)+”帶來的資源優(yōu)勢和信息優(yōu)勢，為學(xué)習(xí)者提供充足的復(fù)習(xí)資料與習(xí)題，并進行要點提示和分析講解，以解決學(xué)習(xí)過程中存在的困難。由于學(xué)生的學(xué)習(xí)情況存在一定程度的差異性，對于吸收消化能力較好的學(xué)生，可以對其提供開拓性和思考性較強的“微課”。

一般而言，學(xué)生在最初的計量經(jīng)濟學(xué)課程學(xué)習(xí)中，接觸的第一個重點內(nèi)容就是經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)中的最小二乘估計方法。由最小二乘估計方法得到的估計量具有何種性質(zhì)和優(yōu)勢，從而使得該估計量能夠在計量經(jīng)濟學(xué)中得到廣泛的應(yīng)用？這是學(xué)習(xí)者接下來會關(guān)心的問題。本文基于上述教學(xué)框架與“微課”特點，以經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)中單方程模型的最小二乘估計量的最優(yōu)線性無偏性質(zhì)一節(jié)為例，進行了面授課中學(xué)習(xí)階段的“微課”設(shè)計，基本內(nèi)容列于下表1。

四、有關(guān)計量經(jīng)濟學(xué)傳統(tǒng)教學(xué)方式的思考

（一）計量經(jīng)濟學(xué)傳統(tǒng)教學(xué)的不足

鑒于計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)科地位越來越重要，其在科學(xué)研究以及人才培養(yǎng)方面發(fā)揮的作用也越來越大，因此對計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的重視程度應(yīng)進一步提高?；谀壳皣鴥?nèi)各高等學(xué)校的教學(xué)情況分析，在實際的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)過程中，仍然以傳統(tǒng)的授課方式為主，即以幻燈片演示、板書講授為基礎(chǔ)，采用期中考試、期末考試或者課程論文等方式進行測驗。在信息技術(shù)越來越發(fā)達的今天，計量經(jīng)濟學(xué)的課程建設(shè)如何順應(yīng)時展，基于“互聯(lián)網(wǎng)+”、“微課”等新技術(shù)和新模式做出相應(yīng)改進，是非?，F(xiàn)實并十分重要的一個問題。在這一部分，本文將對傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)課堂教學(xué)中出現(xiàn)的各類典型問題進行思考，并進一步說明、驗證計量經(jīng)濟學(xué)“微課”設(shè)計與微課改革的重要性。

由于受到課時限制，傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)的課程內(nèi)容主要涉及計量經(jīng)濟的基本方法與基礎(chǔ)理論，如參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等，而對于如何建立符合經(jīng)濟增長、社會發(fā)展現(xiàn)實的實證模型，以及在實際應(yīng)用中占據(jù)重要地位的計量分析軟件的操作卻甚少提及。很多學(xué)生在學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)課程后，只了解計量經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)概念、模型、性質(zhì)、檢驗方法等知識，但并不能夠靈活運用所學(xué)知識進行定量分析與經(jīng)濟預(yù)測。學(xué)生在進行本科和碩士畢業(yè)論文寫作時經(jīng)常出現(xiàn)模型中變量選取、模型形式設(shè)定以及數(shù)據(jù)處理等問題，這都是由于缺乏實際操作的經(jīng)驗、學(xué)生無法做到學(xué)以致用導(dǎo)致的。同時，目前大多數(shù)的計量經(jīng)濟學(xué)教材所提供的案例基本上只與本章內(nèi)容相一致，不能訓(xùn)練學(xué)生綜合運用所學(xué)知識的能力，從而案例教學(xué)并沒有達到應(yīng)有的效果。

在教學(xué)安排方面，傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的課程安排與時長安排也并不合理，例如，目前國內(nèi)大多數(shù)高校中設(shè)置本科生和碩士研究生的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)課時為54課時。計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)要求學(xué)生預(yù)先學(xué)習(xí)必要的微積分、概率論、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)知識，但是教師在教學(xué)實踐的過程中往往發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對一些先修課程的相關(guān)內(nèi)容已經(jīng)遺忘、甚至還未學(xué)習(xí)，對在計量經(jīng)濟學(xué)課程中需要用到的基本知識并不熟悉，導(dǎo)致該課程的教學(xué)在規(guī)定學(xué)時內(nèi)很難完成。

雖然國內(nèi)大多數(shù)高校在計量經(jīng)濟類課程教學(xué)中構(gòu)建了多分類的教學(xué)體系，例如，根據(jù)講授內(nèi)容的深淺程度、講授知識的范圍將計量經(jīng)濟學(xué)分為初級計量經(jīng)濟學(xué)、中級計量經(jīng)濟學(xué)與高級計量經(jīng)濟學(xué)，但是計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)大綱的規(guī)范、教學(xué)日歷的制定、重要教材的建設(shè)與課程體系的設(shè)計還有很多不一致、不協(xié)調(diào)甚至脫節(jié)的地方。傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的授課時長一般為45―50分鐘，授課時間固定，學(xué)生若由于某些特殊原因錯過課程，則需進行自學(xué)，而自學(xué)中沒有教師的指導(dǎo)和提示，在理解上將會存在很大困難。特別是，學(xué)生的理解與教師所講授的內(nèi)容之間可能存在很大差異，從而導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)上的不連貫性和無效性。

在教學(xué)手段方面，計量經(jīng)濟學(xué)授課教師選擇的教學(xué)方式一般是“多媒體+板書”形式，以多媒體為主，例如在進行計量經(jīng)濟學(xué)課程講授時，部分原理、定理的推導(dǎo)和演算過程中會存在大量的矩陣，不利于板書的書寫，因此類似于這樣的內(nèi)容都使用多媒體的方式講解。多媒體教學(xué)有利于教師人力資源的充分利用，教師能夠快速更新教學(xué)內(nèi)容而不必書寫板書，從而減少上課時不必要的時間浪費。但是，計量經(jīng)濟學(xué)中多媒體教學(xué)方式使得教師不容易把握教學(xué)進度，不了解學(xué)生是否理解內(nèi)容，在短時間內(nèi)將不易理解的教學(xué)內(nèi)容“填鴨式”地“塞給”學(xué)生，導(dǎo)致學(xué)生對所學(xué)知識印象不深，從而不能及時吸收理解所學(xué)內(nèi)容。

（二）“微課”改革下的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)優(yōu)勢

基于“微課”的框架下進行計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)設(shè)計具有諸多優(yōu)勢。首先，從教學(xué)內(nèi)容上來講，“微課”對于計量經(jīng)濟學(xué)的講授內(nèi)容更加寬泛，所授知識并不受到課時限制，因而不局限于理論推演與數(shù)學(xué)推導(dǎo)。更為重要的是，“微課”可以對傳統(tǒng)課堂上無法或是沒有時間傳授的內(nèi)容進行講解，且講解內(nèi)容可以更加細致，擴大了學(xué)生的學(xué)習(xí)范圍?！拔⒄n”內(nèi)容可以作為教師面授課程的補充，學(xué)生既能夠在課前對教師即將講解的課程內(nèi)容進行預(yù)習(xí)，了解課程整體思想，做好銜接；又可以在課后積極復(fù)習(xí)，以解題型和答疑型的“微課”內(nèi)容為輔導(dǎo)，鞏固課堂內(nèi)容。

其次，計量經(jīng)濟學(xué)的“微課”教學(xué)能夠滿足不同能力、不同類別學(xué)生的學(xué)習(xí)需求?！拔⒄n”的教學(xué)更加方便靈活，對于不同教育程度與教育背景的學(xué)生來說，“微課”的內(nèi)容更具針對性，學(xué)生能夠根據(jù)自己的知識儲備自由選擇需要觀看的“微課”內(nèi)容。例如，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較好的學(xué)生，可以選擇直接學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)課堂講授的“微課”；而基礎(chǔ)薄弱、沒有接觸過經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)知識的學(xué)生則可以先通過學(xué)習(xí)前置課程彌補知識缺陷，而后再進行正式的計量經(jīng)濟學(xué)課程學(xué)習(xí)。相對于傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)，“微課”還能夠提升學(xué)生的持續(xù)性注意力。“微課”將授課時長控制在10分鐘左右，在較短的時間里對某一突出知識點或難題進行系統(tǒng)、細致地講解，學(xué)習(xí)者能夠集中聽講，畝有效地實現(xiàn)學(xué)習(xí)目標，而不會感覺到課程冗長，信息接收也不會產(chǎn)生相互干擾。“微課”視頻能夠反復(fù)多次觀看，不受時間、地域的限制，學(xué)習(xí)者不用擔(dān)心錯過的課程無法彌補，可以通過微視頻進行自學(xué)，且學(xué)習(xí)內(nèi)容一致，具有連貫性。

最后，“微課”以多種形式、豐富多彩地展現(xiàn)學(xué)習(xí)的內(nèi)容，可以滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好與學(xué)習(xí)習(xí)慣。“微課”的核心是微視頻，這種呈現(xiàn)方式不僅可以將課程的重點全部展現(xiàn)到視頻中，而且可以排除其他無關(guān)的視覺刺激，加強學(xué)習(xí)者對知識的記憶力。例如，可汗學(xué)院所制作的“微課”教學(xué)視頻，畫面中突出強調(diào)了一個黑板，沒有教室和教師，只能聽到老師對教學(xué)內(nèi)容的詳細講解，也只能看到黑板上簡練列出的教學(xué)內(nèi)容。同時，“微課”運用了各種信息技術(shù)手段，表現(xiàn)形式豐富多樣，與當(dāng)前課程內(nèi)容有聯(lián)系的各類信息，例如影像視頻、動畫片段、音頻、圖片、文本等，均能夠通過“微課”視頻得以展現(xiàn)，激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)動力，提升了計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)效果。

五、結(jié)論

計量經(jīng)濟學(xué)是經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)多學(xué)科相互融合形成的交叉學(xué)科，在科學(xué)研究、社會實踐、人才培養(yǎng)等多個方面均具有十分重要的作用。計量經(jīng)濟學(xué)方法具有科學(xué)性和普遍適用性，其理論與方法已經(jīng)在社會經(jīng)濟的各個范疇都得到了廣泛應(yīng)用?；凇拔⒄n”這樣一種新型的教學(xué)方式，計量經(jīng)濟學(xué)適宜采用融合式教學(xué)模式進行網(wǎng)絡(luò)課程的設(shè)計。本文以經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)中最小二乘估計量的線性、無偏性、有效性為例，進行了具體的“微課”設(shè)計。另外，通過對傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)方式、教學(xué)手段等進行深入思考，本文發(fā)現(xiàn)以“多媒體教學(xué)+板書演示”為主要方式的傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學(xué)課堂教學(xué)在教學(xué)安排、教學(xué)目標等多個方面都存在不同程度的缺陷，與之相對，基于“微課”框架下的計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)設(shè)計和教學(xué)改革能夠在很大程度上彌補傳統(tǒng)教學(xué)的不足，有效提高計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)效果。

如何采用現(xiàn)代信息技術(shù)手段，創(chuàng)新計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)方式和教學(xué)方法，已經(jīng)成為高等學(xué)校經(jīng)濟管理學(xué)科發(fā)展和教學(xué)實踐的重點內(nèi)容。在“互聯(lián)網(wǎng)+”快速發(fā)展的背景下，以“微課”為基礎(chǔ)，開發(fā)、擴展、充實計量經(jīng)濟學(xué)相關(guān)教學(xué)資源，豐富和完善計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)體系，滿足不同學(xué)習(xí)者的多層次、多樣化需求，是計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)改革的主要任務(wù)，也是高等教育經(jīng)濟管理學(xué)科內(nèi)涵發(fā)展的重要方向，值得教師、教學(xué)工作者進行深入思考與深度開發(fā)。

參考文獻：

[1]Kee T.P.The One Minute Lecture.Education in Chemistry，1995，（32）：100-101.

[2]Shieh，D.These lectures are gone in 60 seconds.Chronicle of Higher Education，2009，55（26）：1-13.

[3]胡鐵生.“微課”：區(qū)域教育信息資源發(fā)展的新趨勢[J].電化教育研究，2011，（10）：61-65.

[4]張同斌.高等學(xué)校經(jīng)濟計量分析類課程教學(xué)模式改革與創(chuàng)新[J].教育教學(xué)論壇，2015，（9）：103-104.

篇7

關(guān)鍵詞 氯丙嗪 鎮(zhèn)靜 降溫 藥理學(xué)實驗教學(xué)

中圖分類號：R965 文獻標識碼：A DOI：10.16400/ki.kjdkx.2016.11.013

Abstract Chlorpromazine sedation and cooling effect is the classic contents of pharmacology experimental teaching， has important significance to guide the clinical practice， but the original experimental design experimental project is too simple， is not conducive to stimulate students' interest in learning， cultivate their thinking exploration and innovation ability. This paper improves the experiment method， the ambient temperature change to room temperature and temperature of two， and the medical knowledge into statistical processing of experimental data， let the students through the experiment not only deepened the mastery of theoretical knowledge of chlorpromazine， but also improve the ability of data processing and analysis， the experimental results have statistical significance， can fully reflect the interference effect of chlorpromazine on the regulating function of body temperature， improve the effectiveness of experimental teaching.

Keywords chlorpromazine； calm； cooling； experimental teaching of Pharmacology

鹽酸氯丙嗪別名氯普馬、可樂靜、冬眠靈，系吩噻嗪類之代表藥物，為中樞多巴胺受體的阻斷劑，通過阻斷中腦-邊緣葉及中腦-皮質(zhì)通路中的多巴胺受體而產(chǎn)生鎮(zhèn)靜效應(yīng)，與鎮(zhèn)痛藥合用，可治療癌癥患者晚期的劇痛。同時，氯丙嗪對下丘腦體溫調(diào)節(jié)中樞有很強的抑制作用，使體溫調(diào)節(jié)中樞喪失調(diào)節(jié)體溫的作用，機體的體溫隨環(huán)境溫度而改變。①但與解熱鎮(zhèn)痛藥不同的是，氯丙嗪不但能降低發(fā)熱患者體溫也能降低正常體溫，因此，臨床常用于低溫麻醉、人工冬眠和精神分裂癥等，用于小兒高熱驚厥及嚴重中暑的患者搶救也有一定的療效。②③氯丙嗪也始終是藥理學(xué)理論n和實驗教學(xué)的經(jīng)典內(nèi)容。然而，在常規(guī)的“氯丙嗪的鎮(zhèn)靜和降溫作用”的實驗教學(xué)中，只設(shè)計了正常環(huán)境溫度和人工低溫環(huán)境，使學(xué)生往往只了解到氯丙嗪與物理降溫的協(xié)同效果，而容易忽略氯丙嗪在不同的環(huán)境溫度下對機體體溫產(chǎn)生的影響，這顯然不利于學(xué)生對氯丙嗪干擾體溫調(diào)節(jié)功能這一知識點的充分理解。為此，我們改進了實驗方法，把環(huán)境溫度設(shè)計為室溫和變溫兩種，變溫即實驗小鼠既經(jīng)歷低溫環(huán)境又經(jīng)歷高溫環(huán)境，以更好地說明環(huán)境溫度的改變而導(dǎo)致的小鼠體溫的變化規(guī)律，探究氯丙嗪干擾體溫調(diào)節(jié)功能的核心所在，并把醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)知識引入到實驗數(shù)據(jù)的處理中，讓學(xué)生通過實驗不但加深了對氯丙嗪理論知識的掌握，而且提高了對數(shù)據(jù)的處理能力，同時也使實驗結(jié)果具有統(tǒng)計學(xué)意義，更能充分體現(xiàn)氯丙嗪對體溫調(diào)節(jié)功能的干擾作用。

1 實驗方法

將一個教學(xué)班分為8個小組，每小組取ICR小鼠4只，稱重標記甲、乙、丙、丁，其中甲、乙為實驗組，丙、丁為對照組，觀察小鼠正常活動及精神狀態(tài)。用獸用電子體溫計檢測正常體溫，連續(xù)測3次，取平均值。然后甲、乙兩小鼠腹腔注射0.08%鹽酸氯丙嗪溶液0.1m1/10g，丙、丁兩小鼠腹腔注射生理鹽水0.1ml/10g。用藥后將甲、丙兩小鼠先后置于8℃冰箱、40℃干燥箱、8℃冰箱分別20min、15min、15min，即環(huán)境溫度經(jīng)歷先降溫后升溫再降溫的變化過程，檢測小鼠體溫觀察小鼠的活動情況并記錄；乙、丁兩小鼠則置于正常的環(huán)境溫度即室溫，分別于20min、35min、50min時間點檢測小鼠體溫觀察小鼠的活動情況并記錄。最后匯集整個教學(xué)班的數(shù)據(jù)，以SPSS17.0統(tǒng)計學(xué)軟件對數(shù)據(jù)進行處理，分析室溫條件下和變溫條件下服用氯丙嗪的小鼠和對照組生理鹽水的小鼠體溫變化的不同。

2 實驗結(jié)果

給予生理鹽水的小鼠無論處于何種環(huán)境溫度都始終處于活躍狀態(tài)，給予氯丙嗪的小鼠則自主活動逐漸減少，直至完全疲軟安靜，但給予氯丙嗪置于室溫環(huán)境的乙小鼠相對低溫環(huán)境的甲小鼠容易喚醒。說明氯丙嗪對中樞神經(jīng)系統(tǒng)有較強的抑制作用，與物理降溫有協(xié)同效果。各組小鼠給藥前的正常體溫接近，無差異。給藥后小鼠的體溫變化見圖1和圖2：

由D1可以看出，給藥后對照組丁小鼠的體溫穩(wěn)定，而實驗組乙小鼠的體溫一直呈下降趨勢，且每一時間點測得的體溫都較對照組丁小鼠的體溫有非常顯著的差異（p0.01），具有統(tǒng)計學(xué)意義，充分說明了氯丙嗪能抑制體溫調(diào)節(jié)中樞，能降低正常小鼠的體溫。

由圖2則不難看出，經(jīng)歷環(huán)境溫度波動的對照組丙小鼠體溫只是略有變化，而實驗組甲小鼠每一時間點測得的體溫較對照組丙小鼠的體溫有非常顯著的差異（p0.01），具有統(tǒng)計學(xué)意義，充分說明氯丙嗪抑制體溫調(diào)節(jié)中樞后，小鼠體溫會隨著環(huán)境溫度的變化而改變，當(dāng)外界環(huán)境溫度降低（置于冰箱）時小鼠體溫降低，反之，當(dāng)外界環(huán)境溫度升高（置于干燥箱）時小鼠體溫升高，再次置于低溫（冰箱）則小鼠體溫又下降，實驗發(fā)現(xiàn)小鼠第二次置于冰箱時測得的體溫低于第一次置于冰箱時測得的體溫。

對比圖1和圖2可以看出，給藥后20min，服用氯丙嗪置于變溫環(huán)境的甲小鼠體溫明顯低于置于室溫環(huán)境乙小鼠的體溫（p0.05），說明氯丙嗪與物理降溫有協(xié)同效果。

3 討論

實驗中考慮到小鼠不耐寒冷，因此冰箱溫度不能設(shè)置太低，本實驗中設(shè)置為8℃，時間也不宜過長，不超過20min。小鼠也不耐高熱，故而將干燥箱溫度設(shè)置為40℃。測定體溫時，獸用電子體溫計插入的深度和時間必須前后一致，以減少誤差。

改進后的實驗方法增加了變溫環(huán)境的設(shè)計和處理，即環(huán)境溫度經(jīng)歷先降溫后升溫再降溫的變化過程，使學(xué)生能夠充分理解到，氯丙嗪干擾體溫調(diào)節(jié)功能的核心是破壞了機體保持體溫恒定的能力，干擾了正常的散熱機制，在藥物的作用下機體體溫調(diào)節(jié)能力喪失，在低溫環(huán)境中體溫下降，而在高溫環(huán)境中體溫上升，是體溫調(diào)節(jié)功能破壞的充分表現(xiàn)，從而更好地區(qū)分氯丙嗪與阿司匹林為代表的解熱鎮(zhèn)痛抗炎藥解熱作用的區(qū)別，而不是簡單的把氯丙嗪對體溫調(diào)節(jié)功能的干擾理解為降溫或解熱作用。④

本實驗中，在變溫條件下，小鼠第二次置于冰箱時測得的體溫低于第一次置于冰箱時測得的體溫，其原因可能是經(jīng)歷冰箱到干燥箱再到冰箱這樣的環(huán)境波動后，小鼠的體溫調(diào)節(jié)中樞對冷熱刺激更為敏感，也可能是某種生理原因，小鼠反復(fù)多次測定體溫后直腸出血，導(dǎo)致體溫丟失。

此外，通過對小鼠活動狀態(tài)的觀察，加深了學(xué)生對氯丙嗪引起的震顫、運動障礙、靜坐不能、流涎等多種中樞不良反應(yīng)的認識。⑤

總之，改進后的實驗方法具有趣味性和探索性，每個學(xué)生都參與其中，大家分工合作，積極主動，認真忙碌，匯集的全班數(shù)據(jù)滿足統(tǒng)計學(xué)要求，便于學(xué)生利用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)知識來處理和分析，使學(xué)生在完成實驗的同時很好地運用和鞏固了統(tǒng)計學(xué)知識，確保實驗結(jié)果具有統(tǒng)計學(xué)意義，更具有說服力。

注釋

① 倪六平，鄭艷.氯丙嗪藥物降溫治療24例重癥中暑臨床分析[J] .海峽藥學(xué)，2012.24（9）：202-203.

② 景群濤.氯丙嗪靜脈注射治療小兒驚厥的臨床研究[J].臨床醫(yī)學(xué)文獻雜志，2015.A2（34）：7117-7120.

篇8

關(guān)鍵詞 信度估計；等相關(guān)；正交投影；平衡損失函數(shù)

中圖分類號 F840.69；O211.5文獻標識碼 A

1 引 言

在非壽險中，主要用信度理論給保費定價，這一方法得到了廣泛的應(yīng)用.信度理論的主要思想是利用先驗信息與索賠經(jīng)歷對風(fēng)險保費進行估計，將未來保費制定為樣本信息和先驗信息的加權(quán)和.信度理論起源于1918年，經(jīng)典的無分布的信度理論則始于Bühlmann[1]，該模型在20世紀70年代得到了大大的推廣，之后在1970年，Bühlmann和Straub[2]從實際出發(fā)，引進保單索賠的自然權(quán)重，得到了BühlmannStraub模型.在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，廣大學(xué)者都是在風(fēng)險間相互獨立以及在給定風(fēng)險參數(shù)時，歷史索賠是條件獨立同分布這一假設(shè)下展開的.然而，由于現(xiàn)實生活的復(fù)雜性，這些獨立性的假設(shè)有時候是不成立的.保險合同間具有較強的相依性，關(guān)于風(fēng)險間相依模型的研究在20世紀90年后期逐步被重視，在風(fēng)險間存在共同效應(yīng)的信度理論研究主要是用一個隨機變量來刻畫風(fēng)險間的共同效應(yīng)，具體見文獻[3]. Wen[4]在風(fēng)險分布無要求的前提下，得到了更一般的具有共同效應(yīng)的信度估計.溫利民[5]建立了風(fēng)險相依情況下的Bühlmann信度模型，并得到了相應(yīng)的非齊次與齊次信度估計.之后，有學(xué)者研究了風(fēng)險間存在等相關(guān)性的信度模型，并得到保費的非齊次和齊次信度估計，具體見Wen[6]. Zhang[7]研究了具有通脹因子的風(fēng)險相依結(jié)構(gòu)的信度模型.

另一方面，保險公司在制定未來保費時，往往希望與某個目標相差較小，例如與上一年的保費.在經(jīng)典的信度模型中，采用平方損失函數(shù)來估計通常是達不到要求的，因此，近年來統(tǒng)計學(xué)家提出利用平衡損失函數(shù)來對保費估計，而且，當(dāng)權(quán)重為0時，包含了平方損失函數(shù)，所以它得到了廣泛的應(yīng)用.對該損失函數(shù)下的信度理論可以參考GómezDéniz[8]得到的未來保費的貝葉斯估計.溫利民[9]給出了BühlmannStraub信度估計.張強[10]在平衡損失函數(shù)下討論了指數(shù)形式的信度估計. 最近，張強[11]在平衡損失函數(shù)下，考慮風(fēng)險之間存在等相關(guān)結(jié)構(gòu)，得到了風(fēng)險等相關(guān)的Bühlmann信度估計.結(jié)合已有的研究成果，本文在平衡損失函數(shù)下研究了具有風(fēng)險等相關(guān)的BühlmannStraub信度模型，得到了多合同保單的齊次和非齊次信度估計，推廣了文獻[6，11]的結(jié)果.

4 結(jié) 論

本文在平衡損失函數(shù)下，采用轉(zhuǎn)換概率分布，研究了風(fēng)險間具有等相關(guān)性的多個合同保單的BühlmannStraub信度估計，得到了μ（i）的非齊次與齊次信度估計.一方面滿足了保險公司在制定未來保費時希望的目標保費，另一方面可以克服單一的平方損失函數(shù)帶來的誤差過高或過低的不足.推廣了經(jīng)典的信度模型及文獻[6， 11]的結(jié)果，給非壽險保險公司制定下期保費提供了理論依據(jù).

參考文獻

[1] H BUHLMANN. Experience rating and credibility[J]. Astin Bulletin， 1967， 4（3）： 199-207.

[2] H BHLMANN， A GISLER. A course in credibility theory and its applications[M]. New York： Springer Press， 2005.

[3] K L YEO， E A VALDEZ. Claim dependence with common effects in credibility models [J]. Insurance： Mathematics and Economics， 2006， 38（3）： 609-629.

[4] Limin WEN，Xianyi WU，Xian ZHOU. The credibility premiums for models with dependence induced by common effects[J]. Insurance： Mathematics and Economics， 2009，44（1）：19-25.

[5] 溫利民，龔海林，王靜龍. 具有風(fēng)險相依結(jié)構(gòu)的Bühlmann信度模型[J]. 應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報， 2010，33（4）：732-740.

[6] Limin WEN， Wenli DENG.The credibility models with equal correlation risks[J]. Journal of Systems Science and Complexity， 2011， 24（3）： 532-539.

[7] Qiang ZHANG，Lijun WU，Qianqian CUI. The balanced credibility estimators with correlation risk and inflation factor[J].Statistical Papers，2015， DOI 10.1007/s00362-015-0719-6.

[8] E GMEZDNIZ. A generalization of the credibility theory obtained by using the weighted balanced loss function [J]. Insurance：Mathematics and Economics， 2008， 42（2）： 850-854.

[9] 溫利民，林霞，王靜龍. 平衡損失函數(shù)下的信度模型[J]. 應(yīng)用概率統(tǒng)計，2009，25（5）：553-560.

[10]張強，倪科設(shè)，吳黎軍. 平衡指數(shù)損失函數(shù)下的信度保費[J].經(jīng)濟數(shù)學(xué)，2014， 31（2）： 106-110.

篇9

通過分析現(xiàn)有統(tǒng)計學(xué)教材的特點，總結(jié)不足，提出非統(tǒng)計學(xué)專業(yè)統(tǒng)計學(xué)教材在內(nèi)容體系、教學(xué)方法、理論與實驗教學(xué)銜接等方面的改革設(shè)想。

關(guān)鍵詞：

統(tǒng)計學(xué)；教材；教學(xué)方法；統(tǒng)計實驗

中圖分類號：

G4

文獻標識碼：A

文章編號：16723198（2014）22013501

1現(xiàn)有統(tǒng)計學(xué)教材分析

（1）部分教材針對性不強，包含內(nèi)容太廣，與其他課程的內(nèi)容重復(fù)。比如當(dāng)今較多統(tǒng)計學(xué)教材中的概率基礎(chǔ)部分，在經(jīng)濟管理本科專業(yè)的課程中都設(shè)置有《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》或《概率論與隨機過程》這樣的課程，而如果將概率基礎(chǔ)部分納入統(tǒng)計學(xué)教材中，意義不大。再比如，在目前有些教材中的方差分析和國民經(jīng)濟統(tǒng)計知識部分，對經(jīng)濟管理專業(yè)的本科教學(xué)而言，該部分的必要性不大，同時也受到學(xué)時限制，這些內(nèi)容在本科教學(xué)中不做要求。如果將其納入教材中只能增大學(xué)生用書成本。

（2）部分教材結(jié)構(gòu)布局不合理，造成老師授課和學(xué)生學(xué)習(xí)的不便。主要體現(xiàn)在目前市面上統(tǒng)計學(xué)教材中緒論、統(tǒng)計數(shù)據(jù)搜集、整理和描述這幾個章節(jié)部分的布局比較亂，與統(tǒng)計工作過程的程序不相吻合。一個完整的統(tǒng)計工作過程應(yīng)該是：統(tǒng)計數(shù)據(jù)搜集、統(tǒng)計數(shù)據(jù)整理與描述、推斷。

（3）教材案例陳舊、案例缺乏趣味性，不能適應(yīng)學(xué)科應(yīng)用發(fā)展的需要，也不利于學(xué)生學(xué)習(xí)主動性和積極性的調(diào)動。由于學(xué)科內(nèi)容性質(zhì)的原因，統(tǒng)計學(xué)理論和方法相對死板，學(xué)生學(xué)習(xí)中普遍反映難度大、枯燥。目前的同類教材中，有較大部分教材沒有應(yīng)用案例，即使有少部分教材有案例體現(xiàn)，但絕大多數(shù)案例都比較陳舊，同時也缺乏趣味性。不能很好地激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性和積極性。

（4）將理論教學(xué)與實驗教學(xué)孤立。在統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中單純進行統(tǒng)計理論和方法的學(xué)習(xí)，已經(jīng)不能滿足該學(xué)科的社會性、工具性和應(yīng)用性的需要。目前統(tǒng)計學(xué)教材中較少有體現(xiàn)統(tǒng)計實驗部分，這不符合統(tǒng)計學(xué)教學(xué)與現(xiàn)代信息技術(shù)的融合發(fā)展。個別的教材將統(tǒng)計理論方法的介紹和Excel統(tǒng)計處理同時進行，雖然表面上是將統(tǒng)計教學(xué)與實驗教學(xué)做了結(jié)合，但其實這增大了教師授課和學(xué)生學(xué)習(xí)的難度，并不利于教師對統(tǒng)計理論知識的講述和對軟件操作的指導(dǎo)，因為學(xué)生對統(tǒng)計理論方法還沒有掌握的基礎(chǔ)上，要想使他們同時掌握該理論方法的統(tǒng)計軟件處理，這無形中增大了學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計理論和軟件操作處理的難度。比較恰當(dāng)?shù)淖龇ㄊ牵谙鄳?yīng)的統(tǒng)計理論方法講述的基礎(chǔ)上，對經(jīng)濟管理中的統(tǒng)計實例做介紹，指導(dǎo)學(xué)生運用統(tǒng)計軟件對實例中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計計算，掌握統(tǒng)計軟件的具體操作，并在此基礎(chǔ)上進行統(tǒng)計分析。這恰當(dāng)?shù)貙⒔y(tǒng)計理論教學(xué)與理論應(yīng)用、統(tǒng)計實驗進行有機結(jié)合。這樣做的好處在于：一方面突出了理論方法的重要性，另一方面體現(xiàn)了該部分理論方法的實際應(yīng)用性，同時也顯示了統(tǒng)計軟件使用的合理性，突出教學(xué)的針對性，減少教學(xué)難度，有利于學(xué)生對理論方法和實驗應(yīng)用的掌握。

總體看，目前的統(tǒng)計學(xué)教材中，能夠?qū)⒔滩膬?nèi)容與經(jīng)濟管理專業(yè)設(shè)置相結(jié)合，體現(xiàn)學(xué)科的理論性與應(yīng)用性、現(xiàn)代教學(xué)方法的高技術(shù)性、教材實用性、針對性、經(jīng)濟性、學(xué)生學(xué)習(xí)主動性和趣味性，并將理論教學(xué)與實驗和實際應(yīng)用相結(jié)合的教材非常欠缺，老師和學(xué)生都呼吁這樣的教材。

2教材改革目標

教材改革目標：未來新編寫教材應(yīng)在原有基礎(chǔ)上，更加突出針對性、實用性、經(jīng)濟性等特點。具體做法，可以在內(nèi)容上對現(xiàn)有《統(tǒng)計學(xué)》教材進行恰當(dāng)增減，刪掉與其他課程教學(xué)重復(fù)的部分：概率基礎(chǔ)；刪除對經(jīng)濟管理本科專業(yè)非必須掌握的國民經(jīng)濟統(tǒng)計部分，增加應(yīng)用案例分析和實驗操作，將理論方法與統(tǒng)計軟件、實踐應(yīng)用有機結(jié)合起來；使得教材的針對性、實用性更強，同時節(jié)約學(xué)生用書成本。

3教材改革思路

（1）內(nèi)容需覆蓋統(tǒng)計領(lǐng)域經(jīng)典理論基礎(chǔ)，體現(xiàn)教材的科學(xué)性?；緝?nèi)容包括：數(shù)據(jù)的搜集與顯示；統(tǒng)計數(shù)據(jù)的描述；抽樣與抽樣分布；參數(shù)估計；假設(shè)檢驗；相關(guān)與回歸分析；時間序列分析；統(tǒng)計指數(shù)。同時，突出統(tǒng)計方法應(yīng)用，因此，需要增加應(yīng)用案例分析和實驗設(shè)計及操作，將理論方法與實踐應(yīng)用、和統(tǒng)計軟件有機結(jié)合起來。內(nèi)容體系應(yīng)反映大專院校經(jīng)濟管理專業(yè)本科的《統(tǒng)計學(xué)》教學(xué)中所必須的基本原理、基本方法、基本技能及其應(yīng)用。

（2）將現(xiàn)代教學(xué)方法的應(yīng)用融入到教材中，體現(xiàn)教材的應(yīng)用新穎性。各章內(nèi)容結(jié)構(gòu)設(shè)計：案例-理論內(nèi)容-應(yīng)用與實驗-實務(wù)練習(xí)”，從而體現(xiàn)現(xiàn)代教學(xué)方法的應(yīng)用：“問題導(dǎo)向-理論方法學(xué)習(xí)-歸納總結(jié)-理論方法的實際應(yīng)用-理論教學(xué)與現(xiàn)代計算機技術(shù)結(jié)合-重要知識點的練習(xí)鞏固-實踐與實驗應(yīng)用的提升”。

篇10

    計量經(jīng)濟學(xué)從2世紀2年代末3年代初誕生以來,經(jīng)過7余年的發(fā)展,其理論日臻完善,應(yīng)用也十分廣泛,已經(jīng)在經(jīng)濟學(xué)科中占據(jù)了極為重要的地位。計量經(jīng)濟學(xué)研究的是現(xiàn)實經(jīng)濟問題,它必須以對經(jīng)濟現(xiàn)象的透徹認識為基礎(chǔ)。此外,理論模型的設(shè)計和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的搜集,必須在經(jīng)濟理論指導(dǎo)下進行,模型參數(shù)估計和檢驗等也需要運用經(jīng)濟理論,不是單靠數(shù)學(xué)知識所能完成的。在經(jīng)濟分析從定性向定量轉(zhuǎn)化的過程中,計量經(jīng)濟學(xué)的重要性已日益凸現(xiàn),其應(yīng)用已廣泛滲透于經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、財務(wù)學(xué)等學(xué)科。1998年,教育部經(jīng)濟學(xué)學(xué)科教學(xué)指導(dǎo)委員會將計量經(jīng)濟學(xué)定為高等學(xué)校經(jīng)濟學(xué)門類各專業(yè)的核心課程之一。目前,大部分學(xué)校已將計量經(jīng)濟學(xué)作為經(jīng)濟管理類專業(yè)的重要基礎(chǔ)課程。

    計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)科性質(zhì)、課程特點和日益顯現(xiàn)的重要性,對當(dāng)前普通高校經(jīng)濟管理類專業(yè)課程的學(xué)習(xí)和教學(xué),特別是對文科背景的本科生,都是一個不小的挑戰(zhàn)。

    一、文科背景下計量經(jīng)濟學(xué)教學(xué)面臨的問題

    1.知識基礎(chǔ)和課時設(shè)置與教學(xué)目標不相適應(yīng)

    本科階段計量經(jīng)濟學(xué)是一門綜合性較強的課程,要求學(xué)生具有宏微觀經(jīng)濟學(xué)、高等數(shù)學(xué)、矩陣代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、經(jīng)濟統(tǒng)計學(xué)等先修課程的良好基礎(chǔ),通過理論學(xué)習(xí)和各類實踐,能夠了解經(jīng)濟數(shù)量分析課程在經(jīng)濟學(xué)課程體系中的地位,掌握經(jīng)典計量經(jīng)濟學(xué)理論與方法,能夠在復(fù)雜的經(jīng)濟環(huán)境中靈活運用這種工具分析和解決實際問題,為進一步學(xué)習(xí)和掌握動態(tài)計量經(jīng)濟學(xué)、時間計量經(jīng)濟學(xué)等更高級的計量經(jīng)濟學(xué)技術(shù)打下堅實基礎(chǔ)。