统计研究好发吗

嘻嘻~我不是前辈，但也是学统计所以也想说几句。我认为统计专业还是一个很有发展前景的专业。它注重应用不是那种华而不实的东西。我觉得统计学最关键是要熟练运用统计软件，因为统计是运用科学的统计方法对抽样数据进行整理从而为决策提供依据。而繁杂的数据靠人工是不能完成的，熟练运用统计软件便成了必然。我听说过这样一个实例：美国一家公司在上海办厂，招聘人才时这样写道（熟练运用SAS软件，学历不限，月薪一万）。招聘广告的原话我不记得，但是可以看出学好统计学软件有多么重要。我想只要你有技术在手是不担心找不到好工作的。

不收版面费的。我也投了一篇，近三个月过去了，状态还是外审，你的状态经过复审了吗？

统计学专业难吗？统计学专业就业前景怎么样？统计学专业报考有什么注意？

一种很无聊的问题，好不好考自己试试不就知道了

数据统计分析软件是绝大部分学科研究者必须掌握的工具。下表中列出了学习和研究过程中对于几种主流数据分析和统计软件的优缺点总结体会，其中一些运用较自如，有的还属“没吃过猪肉，只见猪跑路”阶段。 软件名优势缺点常见应用领域定位与前景Matlab功能全面；算法工具箱；统计图形；需编程基础；统计学功能不完善；工科；自然科学；数值计算老大，或能一统江湖SPSS易用；统计学功能全面；版本功能升级快；不灵活；运行效率不高；社会科学；统计学入门级软件SAS统计学功能强大；大样本分析；需编程； 社会科学；统计学；理科；进阶的统计学软件Stata易用；类似于SPSS； 数学；自然科学； Excel极其易用；统计图形；运行效率低；样本量限制；统计学功能不完善；商务运用小样本数据初步分析R免费；统计图形；统计学功能； 数学；统计学；经济学； Origin优秀的统计图形；版本功能升级快；统计学功能不完善； 统计图形绘制老大，或能一统江湖注：（1）空白不代表没有，只是不知该怎么描述。（2）Origin实际上并不完全算是统计分析软件，其统计功能正在不断增添中，但已经很多研究者直接使用其作为统计分析工具。 以上仅是个人肤浅体会，望斧正、补充。一点建议是，研究不应为工具所累。纯熟一种，熟悉两种，知道三种即可。灵活运用，相互补充。以研究问题选择工具，而不是工具或方法导向式进行研究。也不建议耗费过多时间专门学习工具，而应以研究题目为驱动，实践中掌握，熟能生巧。精习一种软件后，自当触类旁通。掌握学习方法后，定会无师自通。分析化学 仪器分析 红外光谱

　　请参照《统计学》教材的第 20 和 21 页。　　答案：　　所谓统计调查，就是搜集统计资料，即根据一定目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的统计资料的工作过程。　　统计调查在统计中的地位：统计调查在统计工作的整个过程中，是基础环节，担负着提供基础资料的任务，所有的统计计算和统计研究，都是在原始资料搜集的基础上建立起来的。统计调查是统计工作的基础，是统计整理，统计分析的前提。

统计学的基本研究方法有5种。大量观察法这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。统计分组法由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显著性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。综合指标法统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。统计模型法在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。统计推断法在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

不是学这个的，具体不大了解但有一点可以肯定，如果能把CFA考下来的话，自然是精算好

“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义王见定教授指出：社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。 我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相互的转化的意义称为巨大、也就不视为过。 下面我们回到：“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学混战局面，使它们回到正确的轨道上来。 由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题转化为若干简单问题的研究道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的：“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。