原创《R软件在统计学实验教学中的应用》
该文是关于统计学实验类论文写作技巧范文和统计学和实验教学和应用方面论文写作技巧范文。
［摘 要］在信息化和大数据背景下,统计学实验教学中引入一种合适的统计软件就变得十分重要.针对砸软件的优势和统计学课程的特点,结合具体案例,探讨了砸软件在统计实验教学实践中的应用,以此激发学生学习和使用R软件的兴趣,提高统计学的教学质量.
［关键词］砸软件；统计学；实验教学
［中图分类号］G642 ［文献标志码］A ［文章编号］2096-0603（2018）13-0068-02
统计学是高等学校许多专业的一门重要专业基础课,结合近年我们统计学实验教学经验,以自由免费的R软件为工具,使用案例式教学,让学生从案例中真正体验统计分析数据的整个过程,提高统计学的教学质量.
一、统计学课程
统计学是一门关于数据的搜集、分析、展示和解释的科学,其研究内容包括描述统计和推断统计两大类.描述统计主要是对现象进行调查,将得到的大量数据加以整理、简缩,制成统计图表,并就这些数据的分布特征计算出一些概括性的数字.推断统计是指利用样本资料推断总体特征的技术和方法,是在观察资料的基础上深入地分析、研究和推断,以推知资料本身以外的情况和数量关系,为进行决策提供数据依据.主要有参数估计和假设检验两种类型.
二、砸软件的优势
R软件属于GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman 和Ross Ihaka 及志愿者共同开发的一种计算环境.R 软件在网站上可以自由下载,安装简单.R软件拥有大量的统计程序包和统计计算函数,更新速度快,具有强大的数据处理能力和丰富的图形展示功能.许多统计方法和技术都可以在R 软件中实现,如参数估计、假设检验、多元统计分析等.学生只需要根据实际问题,编写和调用相应的函数,便可灵活地进行数据统计分析,甚至创造出新的统计计算方法.
三、砸软件的统计学实验教学案例分析
砸软件是模拟实验与统计计算的有力工具,把砸软件引入统计学教学中,将那些枯燥难懂的统计理论与有趣的统计实践工作联系起来,使统计理论教学变得妙趣横生,从而大大提高学生的学习积极性和教学效率.
(一)砸软件在数据描述统计实验教学中的应用
数据描述统计是通过计算统计量与绘制统计图表等方法,可以更加直观、方便地表述数据的分布特征.
1.产生模拟100 名学生统计学（Score1）、线性代数（Score2）两门课程的期末考试成绩.
>Xuehao等于seq（1609001,1609100）# 生成100 名学生的学号（1609001至1609100）
>set.seed（）# 用于设定随机数种子
>Score1等于round（rnorm（100,mean等于70,sd等于15））# 生成均值为80,标准差为5 的100 个正态分布的随机整数48 94 56
56 40 66 65 61 68 …… 55 83 72 86 65 77
60 66 55
>Score2等于round（runif（100,min等于40,max等于100））# 生成区间为［40,100］的100 个均匀分布的随机整数54 70 49 47
80 88 94 65 86 80 ……75 60 84 57 44 41 88
77 52
>X等于data.frame（Xuehao,Score1,Score2）# 将期末考试成绩汇总,生成数据框
>Zmean等于colMeans（X）［c（“Score1”,“Score2”）］# 求两门课程期末考试的平均成绩
>Zmean Score1 69.52 Score2 68.76
>Zscore等于apply（X［c（“Score1”,“Score2”）］,1,sum）# 求每位学生三门课程成绩的总分
>Zscore 92 183 153 112 90 108 116 139 1……134 161 135 163 122 125 116.
2.数据描述统计中的几种常用图形
（员）直方图>par（mfrow等于c（1,2））如图1.
>Tjx等于hist（X$Score1,main等于“统计学期末考试成绩”,col等于“12”,xlab等于“分数”）
>Xxds等于hist（X$Score2,main等于“线性代数期末考试成绩”,col等于“12”,xlab等于“分数”）
统计学期末考试成绩线性代数期末考试成绩
图2 课程成绩饼图统计学成绩（左）,线性代数成绩（右）（圆）饼图>par（mfrow等于c（1,2））
>lab等于c（“40 以下”,“40~50”,“50~60”,“60~70”,“70~80”,“80~90”,“90以上”）
>pct1等于round(Tjx$counts/sum（Tjx$counts）*100）>label1等于paste
（lab,“ ”,pct1,“%”,sep等于“ ”）>pie （Tjx$counts,col等于rainbow（length（lab））,labels等于label1, ,cex等于0.6)
>pct2 等于round （Xxds $counts/sum （Xxds $counts）*100） >
lab3等于c（“50以下”,“50~60”,“60~70”,“70~80”,“80~90”,“90 以上”）>label2等于paste(lab3,“ ”,pct2,“%”,sep等于“ ”）
>pie（Xxds$counts,col等于rainbow（length（lab））,labels等于lab -el2,cex等于0.6）,如图2.
（3）箱线图>boxplot（X$Score1,X$Score2,names等于c（“统计学期末考试成绩”,“线性代数期末考试成绩”）,col等于c（2,3））如图3.
图4 散点图
(二)砸软件在推断统计实验教学中的应用
推断统计是根据样本资料以推断总体特征的技术和方法,主要有参数估计和假设检验两种类型.在R 中包含了许多常用参数及非参数检验方法.例如,某学生12次测量自己的身高（单位：cm）为172,170,173,172,174,170,171,173,172,175,172,171.希望估计一下他的身高,求身高的置信水平为95%的置信区间.
这是一个区间估计问题,利用R 软件中的t.test（）检验函数可以很快求得结果.
>X等于c（172,170,173,172,174,170,171,173,172,175,172,171）
>t.test（X）输出One Sample t-test t 等于 396.08,df 等于 11,p-value< 2.2e-16
95 percent confidence interval: 171.1271 173.0396 mean of x172.0833
因此,身高的置信水平为95%的置信区间为（171.13,173.04）.例如,有15 个地区某种食物年需求量（X,单位：10 吨）与地区人口增加量（Y,单位：千人）的资料,请对数据资料进行统计分析.
分析过程如下：输入数据,画出散点图,观察数据的分布趋势.
>X等于c（274,180,375,205,86,265,98,330,195,53,430,362,236,157,370）
>Y等于c（162,120,223,131,67,169,81,192,116,55,252,234,144,103,212）
>Data等于 data.frame（X,Y）> plot（Data$X,Data$Y,pch等于19,
col 等于“blue”,xlab等于“X”,ylab等于“Y”）.从运行结果来看（图4）,这些点基本上在一条直线附近波动.于是利用R 软件中的lm（）函数进行回归分析.
>model等于lm（Y~X）> abline（model） > summary（model）
Estimate Std. Error tvalue Pr（>|t）
（Intercept） 22.31158 4.53720 4.917 0.000281 ***
X 0.53272 0.01707 31.216 1.3e-13 ***
Signif. codes: 0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘ ’1Multiple R-squared: 0.9868, Adjusted R-squared: 0.9858F-statistic: 974.4 on 1 and 13 DF,p-value: 1.304e-13这样求得了回归直线方程Y等于22.31158+0.53272,由相关系数的平方R2,和F 分布的p 值为1.304x10-13,表明回归方程是非常显著的.
四、结语
通过几个R 软件的实验教学案例,可以看出砸软件简单易学,统计功能强大.R软件能够将抽象的统计概念转化为具体的图形,增加了教学的直观性,利用R 软件丰富的扩展资源进行案例教学,切实提高了学生统计分析处理数据的能力,从而培养适应大数据时代的综合性和应用型统计人才.
统计学实验论文参考资料：
括而言之，本文是关于统计学和实验教学和应用方面的相关大学硕士和统计学实验本科毕业论文以及相关统计学实验论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料。
