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从部分世界一流大学统计课程设置看统计教育发展趋势

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从部分世界一流大学统计课程设置看统计教育发展趋势

统计作为一门学科，无论是在其基础理论还是在应用技术方面，得到越来越多的重视和发展。许多新兴的交叉学科，诸如生物统计、金融统计、社会统计等的形成与发展，便是一个有力的明证。另一方面，社会对于统计人才的需求，也进一步促进了高校统计专业教育的发展。本文通过对当今世界一流大学统计及相关课程设置情况的调查，了解统计教育的动向和特点，寻找对我国统计教育发展有益的启示。根据2011~2012年QS世界大学排名（统计专业），位居前列的高校分别是：斯坦福（StanfordUniversity）、哈佛（HarvardUniversity）、加州大学贝克莱分校（UniversityofCalifornia，Berkeley）、剑桥（UniversityofCambridge）、麻省理工（MassachusettsInstituteofTechnology）、牛津（UniversityofOxford）、新加坡国立（NationalUniversityofSingapore）、多伦多（UniversityofToronto）、英国帝国理工学院（ImperialCollegeLondon）、普林斯顿（PrincetonUniversity）。这些院校涉及了美国、英国、加拿大和新加坡等，具有一定的代表性。通过对这些院校的官方网站的访问来了解各校开设的统计及相关课程的情况，获得了有意义的结论。

一、统计课程的分类呈现多样化

长期以来，统计课程大多被分成数理统计和应用统计两类，前者着重介绍统计理论，后者介绍统计应用方法。目前查阅到的资料显示，统计类课程正呈多样化趋势。这些院校所设统计课程除一部分是为统计专业学生开设的外，另有很大一部分是为其它专业学生开设的，且涉及面非常广泛，传统的分类已不能准确描述。为此，笔者将其分为四类，并将各院校的课程分别归入各个类别（从中亦可观察到目前统计课程涵盖面之广）。

1.基础理论类。这类课程介绍统计学的基础理论，主要面向统计专业的学生。典型课程有：概率论、数理统计、随机过程、统计理论、统计推断、随机矩阵理论、空间统计、系统辨识、推断算法、非线性模型、广义回归模型、广义线性统计模型、概率和测度、统计原理等。

2.应用统计类。这类课程主要介绍应用统计方法。典型课程有：应用统计、回归模型、非参数统计、多元统计分析、数据挖掘和分析、时间序列分析、风险管理及监督、贝叶斯统计、统计建模、无监督学习方法、蒙特卡洛方法、需求建模、随机控制、数据模型和决策、马尔科夫过程、应用定量分析、抽样调查、试验设计与分析、分类数据分析、纵向数据分析、非参和稳健方法、统计计算、随机网络模型、随机模拟、统计质量控制等。

3.统计应用类。这类课程的特点是统计与其它学科相结合，反映了统计学向各个领域的渗透。典型课

程有：生物统计、运动统计、代码破译、工程和物理中的统计、金融统计、遗传学中的统计算法、统计咨询、公众的风险—效益分析、物流与运输规划方法、资产定价：定价模型和衍生品、高级计量经济学：时间序列模型、信息系统中的随机过程、机器学习和模式识别、社会统计、公共政策中的高级定量分析、基因调控、流行病原理、生存分析、商业统计、统计基因组学、人文社会科学定量方法导论、心理学的定量方法和行为科学、华尔街上的应用计量财务、医药统计、人口统计方法、临床试验的设计与分析、财务统计方法、统计和诉讼、提高质量和生产力的统计等。

4.普及教育类。这类课程是讲授统计基本思想的，通常是作为统计启蒙教育的。涉及的课程有：统计方法介绍：预处理、了解统计模型在社会科学中的应用、概率：有关机遇的10个伟大的想法、统计思想和数据分析、统计实践导论、统计概念、数据分析的方法、统计基础、统计的历史、了解不确定性和统计的思想等。从上面不完全的统计中可以看到，基础理论类课程变化不大，但统计应用的课程拓展了很多。特别是原属于应用统计类的课程，逐渐分化为研究统计应用方法的应用统计类和介绍统计与其它学科交叉应用的统计应用类，凸现了统计强大和蓬勃的生命力。

二、统计教育更注重应用能力的培养

在这些院校的课程设置中，明确显示出了以下几个特点：①应用统计和统计应用类课程占了很大的比重。例如在斯坦福大学，占到了78.8%；麻省理工学院为71%；普林斯顿大学为86%，其它院校情况也类似。这充分说明了在当今统计教育中，越来越强调统计应用能力的培养。从某种意义上来说，它也反映出了当今对统计应用人才的需求。②课程及时反映了统计在应用领域的必威体育精装版进展。基因是分子生物学中的研究前沿，利用统计分析方法分析基因代码信息，及时反映在课程“代码破译”