初级生物统计学学习心得
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心得体会生物统计学是一门比较难的学科,它是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和实验调查资料的一门学科,属于应用统计学的一个分支。
在生物研究中数据的处理有着很重要的作用。
然而,他又是一门令人乏味的学科,很难调动学生的积极性。
生物统计学的学习大部分与数学有关,在统计学中有着大量的数学公式,需要理解能力很强才容易弄懂。
关于生物统计学的学习。
首先应该做好课前预习,知道老师大概的教学内容,理解里面所含有的数学公式,这要在老师上课的时候才能跟的上老师的节奏,不至于为了某一个问题影响听课的效率;其次上课认真听讲,跟上老师的节奏,积极的思考问题;最后就是复习,复习就是对已学习了的知识点进行巩固,加强记忆,多做练习,遇到不懂的问题多查质料。
关于老师的教学。
首先老师就要告诉这门课重要性,让学生用一颗好的心态对待这门课;其次老师应学会调动学生的积极性和好奇心,让学生先走出乏味这一问题统计学。
如可以举一些有趣例子来帮助学生理解这一问题。
在讲到计算的部分时,老师最好能在黑板上写一下帮助学生对计算过程以及结果的由来做一个了解,巩固了学生的记忆。
如果仅是在教学的课件上显示的话,速度比较快,学生大多都是眼睛看几眼就算了,不会动手进行计算的。
然而,如果采用板书的话学生就会跟随老师思维一步一步的往下进行。
当讲到spss软件的应用时光让学生看课件是不够的,因为在对着课件进行操作时,总会出现各种各样的问题。
因此,对于spss的应用老师最好是演示一下,使学生更加方便理解和学习,如果有条件,能在计算机室进行教学就更好了。
在一堂课上完以后,老师应做好对着节课的总结,把这堂课所学的知识做一个梳理。
不仅如此,还要布置课后作业,使学生课后加强巩固。
关于课程的安排,最好能够分开一些,长时间的面对同一事物不免会让人感到乏味、疲倦、劳累,更甚会产生抵触的心理。
从而使教学效率降低,得不到该有的教学成果。
在教师教授知识的同时,学生要对教师传授的知识信息进行加工,信息加工是需要时间的,而且由于工作记忆的容量十分有限,学生在有限的时间里只能以有限的速度学习有限的信息。
学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获学习统计学心得体会范文篇一花几天时间,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。
学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获(精选24篇)学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获篇1 统计学是我们班这个学期开设的课程,虽然只有短短一个学期的课程,但是通过这一学期的学习,我们对统计学应用领域及其内性和基本概念有了一个基本的了解,可以说,这一学期我的收获颇丰。
就统计学这门课程来说,了解到统计学是一门研究如何根据事物的随机性规律来收集、分析、处理数据并利用其进行推断的科学,只要有数据的地方,就会用到统计学;是研究如何用科学的方法收集、整理、分析实际数据,并通过统计所特有的统计指标和指标体系,表明所研究的规模、水平、速度、比例和效益,以反映其现象发展规律在一定时间、地点、条件的作用下,描述其现象数量之间的关系和变动规律。
其实这门学科有两大难点:统计有许多相似的概念,要求理解内涵,辨别异同和实际应用。
对于公示不能像数学那样,只从抽象的式子到式子的变换,而是理解公示整体和每个符号的统计含义,掌握公式的使用条件,体会应用的灵活性。
通过老师上课授教和课后不断的学习,对这两大难点已经克服。
结合到平时的工作学习,我能比较快的理解并能掌握统计学的一些知识。
我们学习统计学的目的是运用统计思想进行分析,在实践工作中,要善于利用统计的思维方式思考,在纷繁复杂的社会实践中,要学会发现数字、分析数字、并使用数字说话;掌握基本的统计方法,要掌握统计工作中涉及到基本统计概念和基本统计计算方法,能够阅读常规的统计报告,了解统计指标的含义,同时,能够自己处理常见的统计问题,锻炼统计的计算能力。
以上就是我的学习体会,我要树立终身学习的理念,不断学习,不断充实,积极探索,逐步成熟。
在日常的生活学习中,要学会自己运用统计学知识处理各种问题,为生活提供便利。
学习统计学心得体会范文_统计学学习个人感悟与收获篇2 本学期我们专业开设了《统计学原理》课程,通过近一个学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解,掌握了数据的收集、展示、分析的技术。
统计学学习心得体会5篇统计学学习心得体会5篇_个人学习统计学心得感悟统计学学习心得体会(1)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。
统计学学习心得体会统计学学习心得体会统计学是一门极其重要的学科,而我作为统计学专业的学生,在学习过程中不断领悟到这一学科对于现代社会和科学技术的发展意义之深远。
在这里,我将分享我在学习过程中所得到的心得体会。
首先,我认为统计学的学习是需要投入大量时间和精力的。
这门学科所包含的知识点极其广泛,且需要严密的逻辑思维和语言表达能力。
因此,在学习过程中,我不断调整自己的学习方法,以提高学习效率。
比如利用画图、重点笔记、做题等方式来帮助理解该学科的知识点,提高自己的记忆和理解能力。
其次,统计学的学习让我更加体会到数据的价值和重要性。
在现代社会中,我们面对着浩如烟海的数据,这些数据包含了很多有用的信息。
而统计学通过概率论、数据分析等方法,让我们能够从中挖掘出有用的信息,进而帮助人们做出正确的决策。
这让我更加觉得自己的学习具有实践意义。
再来,统计学的学习对我观察和思考事物的方式产生了很大的影响。
在学习中,我不仅仅学到了如何处理数据和模型,更加学会了如何有效地跟踪、收集数据,并利用数据分析方法来理解事物的内在规律性。
同时,统计学所倡导的严谨的思维方式也让我在日常生活中更加注重思考过程,避免简单的肤浅思考。
最后,我认为统计学的学习需要我们保持批判性思维。
在学习过程中,我们不仅仅希望能够掌握统计学的某些知识技能,更加希望能够对所学知识进行深度思考,从而在理解过程中培养批判性思维的能力,提高自己的综合素质。
在总结这段“统计学学习心得体会”时,我深感这门学科的重要性和挑战性。
虽然在学习过程中遇到过困难和挫折,但我深深地认识到,只有坚持不懈地学习和努力,才能在这个领域取得成功。
我相信,通过不断学习和不断尝试,我以后一定会在统计学领域实现自己的价值。
统计学学习心得体会5篇统计学学习心得体会(1)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。
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。
生物统计学学习心得这学期要结束了,在老师的指导下,经过一学期对生物统计学的学习,我对生物统计学有了进一步的理解。
下面是我学习这门课程的一些收获和体会,还有对生物统计学简单的总结。
1.收获生物统计学是在生物的基础上进行数学统计分析,具有很强的逻辑性。
在运用的过程中,公式较多,应用性强,需要多记多用,才能充分的发挥其功能。
生物统计学的内容包括试验设计、资料整理与描述、统计假设检验、方差分析等。
这门课程,让我学会了怎样根据实际情况进行试验设计(制定试验方案、实施试验方案、分析实验结果);学会了怎样从一堆无规则的数据中提取有用的信息,通过整理数据和分析,进行相应的假设从而得出结论。
2.体会2.1生物统计学的作用生物统计学为人们提供了数据整理和分析方法;提供了由样本推断总体的方法;判断实验效应的真实性和分析现象间的关系;提供了设计试验的原则和方法。
它是一种方法论,在生物领域有着不可或缺的地位。
它为我们提供了解决实验过程中各种疑难杂症的方法,有了生物统计,再复杂的数据也不攻自破。
2.2怎样学好生物统计学当我刚接触到生物统计学时,感觉它是一门很揪心的科目,部分理论非常抽象,学起来很困难。
后来在老师的讲解下慢慢的觉得,其实它也没那么难。
学习生物统计时不要老想去完全明白那些理论的每一个字,只要在老师的讲述下理解了那些理论的含义,然后通过例题将这些理论带到实践中去,基本上就可以学会了。
所以想要学好生物统计,就要先学会理解。
最基本的就是熟悉概念,这样在审题的时候就能立刻明白题目的主干意思,有利于进一步寻找解题方案。
明白了题目意思后,搜索脑海中所学的试验方法,选择相应的试验方案,就是什么类型的题目,对应什么类型的解题方案,这样才能解决一道困难的题目。
为了更深入的学习生物统计,除了要求平时上课仔细听课,课后的作业也要认真完成,还要学会总结分类,这样对书本的知识点就有一个全面的了解,巩固了对生物统计学内容的掌握。
生物统计很重要,我们一定要学好。
随着生物科学的不断发展,生物统计学在生物科学研究中的应用日益广泛。
为了更好地掌握生物统计学的基本原理和方法,我们开展了为期两周的生物统计实训。
本次实训旨在通过实际操作,加深对生物统计学概念、方法及其在生物学研究中的应用的理解。
二、实训内容1. 生物统计学基本知识实训初期,我们学习了生物统计学的基本概念,包括变量、参数、统计量等。
通过学习,我们了解了生物统计学在生物学研究中的重要性,以及如何运用统计学方法对生物学数据进行分析。
2. 常用概率分布我们学习了正态分布、二项分布、泊松分布等常用概率分布,并了解了它们在生物学研究中的应用。
通过实际案例,我们掌握了如何根据数据特点选择合适的概率分布模型。
3. 样本量计算实训中,我们学习了如何根据研究目的和误差要求计算样本量。
通过实际计算,我们了解了样本量对研究结果的影响,以及如何确保样本量足够大以获得可靠的结论。
4. 描述性统计我们学习了描述性统计方法,包括均值、标准差、中位数、方差等,并学会了如何运用这些方法对生物学数据进行描述性分析。
5. 推断性统计实训重点学习了推断性统计方法,包括t检验、方差分析、卡方检验等。
通过实际操作,我们掌握了如何运用这些方法对生物学数据进行假设检验和置信区间估计。
6. 实验设计与数据收集我们学习了实验设计的基本原则,包括随机化、对照、重复等。
通过模拟实验,我们了解了如何设计实验方案,并学会了如何收集和分析实验数据。
1. 分组讨论实训过程中,我们分为若干小组,每个小组负责一个特定的实训项目。
在小组讨论中,我们共同学习、分享经验和解决问题。
2. 实际操作在实训老师的指导下,我们进行了实际操作,包括数据处理、统计分析、结果解释等。
通过实际操作,我们加深了对生物统计学方法的理解。
3. 总结报告实训结束后,每个小组撰写了实训报告,总结了实训过程中的收获和体会。
报告内容包括实训目的、实训内容、实训过程、实训成果等。
四、实训成果1. 理论知识掌握通过本次实训,我们对生物统计学的基本原理和方法有了更深入的理解,为今后从事生物学研究打下了坚实的基础。
生物统计学学习心得
生物统计学是一门涉及实验设计、数据处理和统计分析的重要课程,旨在帮助生物研
究者更好地理解和利用实验数据。
该课程不仅能帮助研究者收集、组织和分析数据,还能
帮助研究者探究更多的实验的可能性。
通过本次学习,让我学到了很多东西。
首先,我学会了如何设计一个有效的生物统计
学实验,例如如何选择合适的研究设计和控制变量,以及如何保持和分配实验因素,以使
实验结果更准确。
此外,我也学会了分析实验数据的技巧,包括如何使用统计软件处理数
据和使用其他分析技术,比如可视化技术和线性回归分析,可以帮助我们绘制准确的统计
图表。
此外,本次学习也为我提供了一些能力,可以帮助我更好地探究实验结果,并推断
出可靠的结论。
总的来说,本次学习使我了解了生物统计学的基本原理,知道了如何开展科学的实验,并可以更加合理地分析和解释实验结果。
今后,我将利用自己学到的知识和技能来进行更
多有意义的研究,以便更好地促进生物学研究和发展。
生物统计学教学方法的点滴体会生物统计学是一门以概率理论为基础的,实际应用性非常强的数学课程。
不论是传统学科还是现代分子生物学,时时刻刻都在与数字打交道,为了揭示生物体内在规律或生物与环境之间的关系,都将用到生物统计学知识,生物统计学是现代生物学研究不可缺少的工具,它已经成为每一位生物科学工作者的必备基础[1]。
作为一门数学课程,生物统计学既有理论又有实践,既讲方法又讲究动手能力。
结合该门课程所具有的特点及教学培养目标,在近几年的教学实践中,本人对该门课程的教学进行了探索,并做了一些尝试性的工作,取得了较好的成效。
通过这几年本人的教学实践与理论思考,并结合目前大学生的特点,对生物统计学这门课程的教学方法阐述以下几点看法。
1 采用直观教学法由于生物统计学中的概念和公式比较多,而且很多都较复杂,难于理解记忆,许多学生边学边忘。
教师在教学过程中,应尽量向学生进行更深入的剖析,帮助学生理解概念、原理及公式,这样学生就能对这些内容有更加深刻的理解,从而加深记忆[2]。
比如,假设检验的两类错误及其发生的概率可以这样讲解:第一类错误即当零假设为真时拒绝了零假设从而犯错,故第一类错误也称为拒真错误,犯第一类错误的概率是检验的显著性水平,记为α;第二类错误也称为授伪错误,是当零假设为假时接受了零假设而犯的错误,犯第二类错误的概率记为β。
于是犯两类错误的概率为: P{拒绝H0|H0为真}=αP{接受H0|H0不真}=β如此直观的描述,深入的剖析,使学生易于理解记忆,避免死记硬背。
另外一些抽象的概念可以借助画图来更加直观的表示,比如分布函数的概念,假设检验中的拒绝域和接受域的概念等等。
2 教学过程中要善于总结归类,帮助学生进行对比记忆另一种帮助学生记忆复杂,繁多概念与公式的方法就是在教学过程中及时的带领学生进行总结归类,帮助学生进行对比记忆。
比如讲到方差分析时,根据各处理内重复数是否相等,单因素试验资料的方差分析可分为重复数相等和重复数不等两种情况。
生物统计学学习心得第一篇:生物统计学学习心得生物统计学学习心得一、《生物统计学》这一门课。
你学到什么?谈谈你学习这一门课的心得体会。
(一)、《生物统计学》这门课,首先,我不仅学到了很多生物统计方面的基础知识、基本概念和相关的应用,还学习了如何设计试验。
在第一章,我学了统计数据的收集与整理。
首先学习的是总体与样本的概念,统计学研究的核心问题是如何通过样本推断总体,因此,总体与样本是生物统计学中的两个最基本概念。
总体是我们研究的全部对象。
构成总体的一个研究单位称为个体。
样本是总体的一部分,样本内包含的个体数目称为样本含量。
接着学习了数据类型及频数分布。
生物统计学中经常遇到的数据有两种类型,一种是连续型数据,指与某种标准做比较所得到的数据,采用变量的方法进行分析。
另一种是离散型数据,指由记录不同类别的个体的数目所得到的数据,采用属性的方法进行分析。
最后学习了样本的几个特征数,平均数、标准差、方差。
在第二章,我学了概率和概率分布。
概率是事件所固有的,且不随人的主观意识而改变。
总体分布是建立在概率这一概念基础之上的,因此在研究总体分布之前首先应对概率的基本知识有所了解。
试验的每一最基本的结果称为基本事件,指不能再分的事件。
复合事件指由若干个基本事件组合而成的事件。
概率的基本运算法则包括概率加法法则、条件概率、概率乘法法则、独立事件。
概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。
在第三章,我学了几种常见的概率分布律。
首先学了二项分布,二项分布的基本情况是:设有一随机试验,每次试验都有两种不同的结果,如成功的(事件A)和失败的(事件A’);生男孩(事件A)和生女孩(事件A’)。
显然这两种可能的结果是互不相容的,独立地将此试验重复做n次,求在n次试验中,一种结果出现y次的概率。
接着学了泊松分布、超几何分布、负二项分布、正态分布、指数分布等。
在第四章,我学了抽样分布。
首先学了从一个正态总体中抽取的样本统计量的分布,学了一些基本概念,如标准误差、样本标准误差、自由度、查表。
生物统计学学习心得生物统计学学习心得13生科张林进2013083542 大多数人对生统望而却步,我认为只要肯下工夫,其实并不是那么难,当然这是针对平时点滴而不是临时抱佛脚。
首先我觉得要想课堂上更好跟上老师的思路和进度,预习很重要,这是众所周知的,有没有预习在课上将是天差地别。
生物统计学是一门理科思维很强的学科,有些内容很难理解,这时就需要我们做好预习准备,先对知识点有个了解,能理解最好,这样课堂上的听课效率会更高。
然后我觉得为了更好的巩固知识内容,多做练很有必要。
通过做题我们会知道我们对知识点的掌握程度,加深对知识的巩固。
其次我觉得应用Excel 操作习题具有方便、准确等优点。
每次做练习的时候,只要点一下数据分析并进行相关的操作,马上好多数据表格都出来了。
我每次都先按照书上的做法做题,然后和用Excel的操作对比,看一下有没有出入,以确定我做出答案的准确性。
虽然这门课程我学习的不是很好,但我不否认这门课程的价值。
或多或少我们都应该学到点什么。
这门课让我学到了很多,老师不仅深入浅出的讲授书本内容,有时还教会我们一些道理,比如以后出社会得注意的问题、平时的学习习惯和实验中的一些点滴等等。
现在进入期末复习阶段了,本来生物统计学是一门难度比较大的学科,所以期末复习变得更加紧张,所以我会好好对待这门牛逼的科学!假如我是老师我会怎么讲授这门课程首先我对老师这个职业是很尊敬的,一个个人才的出现真实老师的辛勤劳动。
假如我是这门课程老师,我会和学生通过课堂上语言上的沟通来提高对生物统计学这门课程的兴趣,提高学生们的积极性,通过平时课堂作业的方式来提高动脑能力,坚决杜绝作业抄袭的情况,或多或少来一些笑话提高课堂的气氛,对于基础知识点认真解释,保证学生能听的懂,能自己完成课堂作业,能够理解课本例题。
以上是我的一些讲课方式。
谢谢!。
生物统计学课程的学习体会生物统计学课程的学习体会摘要:本文作者根据生物统计学课程讲解内容,总结了生物统计学在生物学中的应用以及实际工作应用经验。
关键词:生物统计学;应用;发展前景生物统计学课程主要是针对生物科学研究而进行的一门具有极其重要意义的基础课程。
它是生物信息学和生物数学两个概念之间的桥梁。
生物统计学主要的教学目标就是让学生能够从大量的数据中找到规律,并用简单的公式将这些规律表达出来。
生物统计学这门课程在生物学科中占有非常重要的地位。
不论是哪种生物学理论都离不开生物统计学。
因为生物统计学是分析生物样品所得到的结果,并以此来推断出生物的特性。
同时也给出了生物体与环境之间的关系。
从而为生物学家提供参考依据。
为什么说生物统计学这门课程非常重要呢?这主要是由于他在科研中起着重要的作用。
下面就让我简单谈谈我对生物统计学的看法。
现在就拿我们学校的生物科学来举例吧。
我们学校的生物科学相比其他学校而言已经发展得很好了。
然而在生物科学中还有很多东西需要我们去探索。
在这方面,生物统计学起着至关重要的作用。
这是因为只有通过对生物样本的处理,我们才能准确的得出结果,并预测生物可能出现的问题。
例如,在植物遗传学当中,如果在测试一棵植物的时候,发现这株植物发生变异了,那么,你必须采取一定的措施来保证它不受影响,因为人类很难控制变异,变异就意味着基因突变,这是非常危险的事情,所以在这个时候,生物统计学就可以派上用场了。
生物统计学还有另外一个用途,就是用来判断某一项研究成果的价值。
因为生物统计学可以给出指导数,这是一种很强大的分析工具,利用这个数据可以分析出哪个结果更加符合科学道理,或者哪个实验没有达到最佳效果等。
生物统计学,既能给出一个估计,又能给出一个百分比,而且可以使用公式将它们联系在一起,这真是一个神奇的课程。
随着社会的进步,生物统计学这门课程的作用日益显现出来。
以前的教学条件是非常有限的,只有一些台式电脑,但是现在我们的条件已经改善了许多,我们有了电脑、复印机、扫描仪等,我们的教学设备已经超越了一般的中学水平。
统计学学习心得体会学习统计学心得体会篇一这学期专业开设了统计学课程,通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型和基本概念有了一个基本的了解,掌握了数据的收集、展示、分析的技术。
但这都是些书本上的理论知识,是纸上谈兵。
统计是处理数据的一门科学,统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学,统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法,只要有数据的地方就会用到统计方法。
理论须用来指导实践,把我们学习到的理论知识运用到我们的工作和生活中去,这是我们学习的目的也是教育改革的方向。
为此,在本学期即将结束之时,我们教研室特安排了一周的试验时间。
通过实践提高我们动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想,也通过试验加深我们对课本上理论的认识和掌握。
随着人们对定量研究的日益重视,统计方法已被应用到自然科学和社会科学的众多领域。
几乎所有的的研究领域都要用到统计方法,比如政府部门、学术研究领、日常生活中、公司和企业的生产经营管理中都要统计。
因此学好统计学对我们以后的工作和生活斗有好处,通过时间加深对统计学理论的掌握和应用显得更为重要。
统计学学习心得体会篇二书中自有黄金屋,书是我们获得知识宝库的钥匙。
人的一生总是伴随着许许多多的书,有的书在你脑海中匆匆一过没有留下一点痕迹,有的书则是在你的心中留下不灭的印记,更是有些书将会伴随着你走过很长很长的人生道路。
《统计学》就是这样一本伴随了我两年,并且还将继续陪伴着我的书。
记得第一次接触《统计学》是在20xx年,当时的我还是一名懵懵懂懂的大三学生,由于所学专业并非统计,因此对这门课程这本书不太感兴趣,对它唯一的印象就是艰涩难懂,考试完了就束之高阁,渐渐的将之遗忘。
谁知道在几年之后,这本书却和我结下了深厚的感情。
20xx年初,我进入了国家统计局福州调查队城镇住户处,成为了统计队伍中一名普普通通的统计人。
由于之前并没有接触过统计相关的知识,唯一接触过的《统计学》也早就被抛之脑后,刚开始工作的我显得有些手忙脚乱。
生物统计学总结绪论统计工作的四大步骤:设计、搜集、整理、分析统计资料的三大类型:♏计量资料:对每个观察值单位用定量方法测得每项指标量的大小所得的资料♏计数资料:将观察单位按照某种属性类别分组,所得的观察单位数♏等级资料:将观察单位按某种属性的不同程度分组所得的资料同质与变异同质:除研究因素外,其他因素相同或相近为同质变异:观测值的不齐性总体与样本:总体:根据研究目的所确定的同质观察单位的全体=所有研究对象性质相同的全体观察单位某项变量值的集合总体含量:总体中所包含的观察单位数有限总体:总体观察单位数可数无限总体:总体观察单位数不可数样本:从总体中随机抽取的部分观察单位样本含量:样本中所包含的观察单位数抽样:从总体中获得样本的过程放回式抽样不放回式抽样抽样误差:因个体变异的存在,由抽样而导致的样本指标与总体指标之差统计量:有样本所得指标或数参数:由总体所得指标,关于特征的表征频数:完全相同的观察只出现的次数频率:某一观察值出现的次数与样本含量的比值概率:描述某事物发生可能性大小的一个度量样本空间:一次实验所有可能的结果的集合基本事物:样本空间每一个可能的结果小概率事件:P<=0.05或P<=0.01的事件小概率原理:小概率事件在一次抽样中不可能发生计量资料的统计描述集中趋势的指标:平均数定义:描述一组同质计量资料的集中趋势,反映某一组观察值的平均水平或某一分布的平均位置的指标作用:作为一组资料的代表值,可用于组间的分析比较均数的两个重要特征 代表性1.离均差和等于02.离均差平方最小小于常用平均数指标:1.算术均数(1)定义:全部观察值相加之和除以观察值个数所得的商总体均数样本均数(2)算法:1)直接法:2)加权法:3)缩减法(3)注意事项:1)只有在合理分组的基础上对同质数据取均数才有意义2)均数用于近似正态分布的对称分布,尤其是正态分布2.几何均数G(不能用算术均数时)(1)定义:几个观察值相乘之积,开几次方所得根(2)计算1)直接法2)(3)应用注意:1)几何均数适用于观察值相差很大,甚至呈倍数关系(等比或几何级数资料)或用于对数正态分布资料2)观察值不能有零,不能同时有正负,若都为负,去符号最后加符号,观察值比较小或有零,可加1,最后减去3)同一资料求得的几何均数小于均数中位数M(1)定义:把一组观察值按大小顺序排列,位次居中的(2)计算:1)直接法2)频数表法:(3)注意事项1)适用场合:偏态,开口(一端或两端无界限),分布不清的2)特性:只代表了居中观察值的特性,敏感性低,不受特小特大值的影响3)对于正态分布资料,理论上,中位数=均数(数值上)百分位数(1)定义:将n个观察值由小到大排列,编上秩次,将n个秩次100等分,与X%秩次相对应的数值,即X的百分位数,是一个位置指标,以Px表示(x代表百分秩次)Px将整个数列分为两半,X%比Px小,1-X%比Px大(2)计算:(3)应用注意1)百分位数常用于描述一组资料(样本或总体)在某百分位数上的水平和分布特征,多个百分位数结合使用,可全面描述观察值分布特征,包括位置的大小和变异度2)一般分布中部的百分位数相当稳定,代表性好,靠近两端的百分位数,只在样本含量足够大(>120个)才足够稳定,所以当样本含量不够大时,不宜取两端百分位数3)用百分位数确定正常值X围,习惯上95%离散趋势的描述1. 极差R:样本资料中最大值和最小值之差在一定程度上能说明样本波动幅度的大小,但它只受样本中两个极端个体数值大小的影响,不能反映样本中各个观测值的变异程度,稳定性差2. 四分位数间距:是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.稳定性好,灵敏度不够3. 标准差:1)定义:描述一组同质计量资料离散程度大小的指标反映了均数对一组观察值的代表性说明了观察值围绕均数分布的离散程度,个体变异2)计算:3)应用:1.表示变量分布的离散程度2.结合均数描述正态分布特征3.结合均数计算变异系数4.结合样本含量计算标准误4)注意:(1)不同单位,相同标准差,不能比较(2)大个体差异大,变异度大,小个体则变异度小4.变异系数CV1)定义:标准差与均数之比,用百分数表示2)计算:3)应用:单位不同的几组资料变异度及均数相差悬殊的几组资料的变异度的比较,不单独使用自由度ν泛指可以自由取值的变量的个数正常值:正常动植物解剖生理生化等各种数据的波动X围1)必要性1.区分正常和异常2.看不同种群在不同时间地域上某一指标的差异2)选取1.极差中的一部分2.单侧或双侧正常值之分,由指标实际情况及实验要求确定3.方式之一为正常值X围的百分位数,习惯上95%双侧:确定P2.5或P97.5单侧:P5或P95,看实验需要计量资料的统计推断统计推断用样本信息推断总体特征参数估计:由样本结果对总体参数在一定概率水平下所做出的估计假设检验正态分布1)概念:一种连续型随机变量的概率分布密度函数:分布函数:2)特征:1.在横轴上均数处最高2.以均数为中心,左右对称3.有两个参数4.曲线下的面积分布有一定的规律F(x)3)应用:1.以曲线下的面积反映频率及概率分布2.估计正常值X围或正常值X围的正态分布法 双侧正常值X围3.质量控制4.正态分布是很多种统计方法的理论基础标准正态分布,u分布Uα与面积的关系对数正态分布原观察值x呈偏态(正偏),取对数后,lgX呈正态分布→x服从对数正态分布均数的抽样误差1.定义:平均数与总体均数之差2.均数抽样误差大小的度量标准误1)定义:样本均数的标准差2)意义:反映抽样误差的大小是样本均数围绕总体均数分布的离散程度,衡量了样本均数的可靠程度3)计算:一般一次抽样估计总体没有标准误,只针对样本4)用途:(1)计算可信区间(参数估计)(2)用于统计推断(假设检验)t分布1.t变换与t变量2.t分布的特征1)单峰,一0为中心,左右对称2)曲线中间比正态分布低,两端翘得比正态分布高3)有无数根,中间越低,两端越翘t分布与自由度有关,自由度越小,中间越低,两端越翘当自由度趋向无穷时,t分布趋向标准正态分布,t→u3.概率密度函数与分布函数4.t介值与t介值表tα,ν:给定自由度为ν,两侧双尾面积之和为α时,相应t值。
高级生物统计学课程学习总结
摘要:经过一学期对生物统计学的学习,我对生物统计学有了进一步的理解。
本文主要讲述了本学期学习生物统计之后,我对生物统计学的收获和体会。
关键词:生物统计学收获体会
学习了黄老师讲授的《高级生物统计学》这门课程,我觉得自己又收获了不少。
经过一学期对生物统计学的学习,我对生物统计学有了进一步的理解。
虽说我的专业是课程与教学论,对生物统计学知识的运用较少,但我深信,于我自身,它将起到不可估量的作用。
下面主要谈谈我对这门课程的理解与感悟。
1.对生物统计学的认识
1.1生物统计学的概念
生物统计学是一门以概率理论为基础的,实际应用性非常强的综合性的学科。
它运用概率论与数理统计的原理和方法处理生物学中的各种数量资料,从而透过现象揭示生物学本质的一门科学,是科学研究与实践应用的基础工具。
它是研究如何搜集、整理、分析反映整体信息的数字资料,并以此为依据,推断总体特征,然后用生物学的语言加以描述的工具。
从生物统计学的概念我们不难看出,生物统计是要我们根据部分所反映出来的性质,推断总体的性质,在推断的过程中,不可避免的会有一定的出错概率,我们只是选择不同的分析方法将这一概率降到最低。
它不仅为我们提供了设计试验,获取资料的方法,还提供了整理资料,最后得出科学结论的方法。
因此,学好生物统计对我们以后设计试验,分析试验数据,得出科学而精简的结论有很大帮助。
1.2生物统计学的重要性
统计学在生物学中的应用已有长远的历史,许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来,而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。
随着基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展,使得生物统计在这些突破性生物科技领域上扮演着不可或缺的角色。
,生物统计学在这些领域被广泛应用,并显得日益重要。
生物统计学是生物领域学生应具备的基本知识和素质,与生命活动有关的各种现象中普遍存在着随机现象,大到整个生态系统,小到核苷酸序列,均受到许多随机因素的影响,表现为各种各样的随机现象,而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必然规律的学科。
因此,生物统计学是一门在实践中应用十分广泛的工具学科,它是生物科
学各专业的专业基础课,对后续生命科学课程学习和生物科研有重要作用。
同时,作为一门综合课程,生物统计学既有理论又有实践,既讲方法又讲究动手能力。
不论是传统学科还是现代分子生物学,时时刻刻都在与数字打交道,为了揭示生物体内在规律或生物与环境之间的关系,都将用到生物统计学知识。
可以说,生物统计学是现代生物学研究不可缺少的工具,它已经成为每一位生物科学工作者的必备基础。
2. 生物统计学的主要内容
生物统计学课程系统地介绍了生物统计学的基本原理和方法,在简要叙述生物统计学的概念、产生、发展和作用、生物学研究中试验资料的整理、特征数的计算、概率和概率分布、抽样分布基础上,着重介绍了平均数和频率的假设检验、X2检验、方差分析、直线回归与相关分析、可直线化的非线性回归分析、协方差分析、试验设计的原理和常用试验设计及其统计分析、多元回归与相关分析和多项式回归分析,同时简要介绍聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关、时间序列分析等多元分析。
生物统计学包括试验设计和统计方法两个有机联系的组成部分。
通过试验设计的教学可提高我们设计研究课题试验方案的能力,使之明确课题的研究目的、试验因素与水平以及试验设计方法等方面的内容。
通过统计方法除了让我们弄清各种统计方法的内涵外,还需要使我们能够正确地选择最适合的统计方法,以揭示资料潜在的信息,达到研究的最终目的,从而提高科学研究素质。
主要内容如下:
教材框架集重点知识如下表。
教材框架集重点知识
3.习得的主要知识
3.1生物统计学的基础知识
(1)生物统计的特点、基本概念;
(2)各类资料的整理方法;
(3) 反映资料集中性和离中性的三个基本统计量——平均数、标准差和变异系数的概念、性质及计算;
(4)概率的定义和小概率事件实际不可能性原理;
(5) 正态分布、二项分布及泊松分布的特点及概率计算;
(6) 样本平均数的抽样分布和t 分布。
3.2统计分析方法
统计分析最重要的内容是差异显著性检验,我主要熟练掌握了以下几种基本的生物统计方法:
(1) u 检验和t 检验:主要用于检验样本平均数(百分数、频数)与总体平均数(百分数、频数)或者两个处理平均数(百分数、频数)差异是否显著;
(2) 方差分析:主要用于检验多个处理平均数间差异是否显著;
(3) X2检验:主要用于由质量性状得来的次数资料的显著性检验;
以上三种显著性检验的方法讨论的参数检验都要求总体服从一定的分布。
(4) 非参数检验法:当样本观测值的总体分布类型未知或知之甚少,无法肯定其性质,
特别是观测值明显偏离正态分布,不具备参数检验的应用条件时应使用非参数检验法,包括符号检验、秩和检验和等级相关分析;
(5) 直线回归与相关分析:统计分析的另一个重要内容是对试验指标的关系进行研究,或者研究它们之间的联系性质和程度,或者寻求它们之间的联系形式,即进行相关分析与回归分析。
3.3 试验设计方法
(1) 了解试验设计的基本概念、任务、特点与要求,掌握试验设计基本原则;
(2) 掌握完全随机试验设计、裂区试验设计、拉丁方试验设计的概念、方法、特点及结果的统计分析;
(3) 了解正交设计的原理与方法。
总之,生物统计学是一门思维很强的学科,这就需要我们课前做好预习的准备。
因此,一定程度上的自主学习是十分必要的。
仅仅一个学期的时间对于我们来说,学会这一逻辑性强,应用性强的课程实在很难,在以后的试验中做到灵活运用更难。
因此,我们要更加重视这一学科,在以后的工作和学习中多思考,多实践,将我们习得的生物统计学知识运用到生活实践中去。