您好, 访客   登录/注册

浅谈生活中的统计学

来源:用户上传      作者:

  摘 要:统计学的发展源远流长,同时也是一门运用相当广泛的学科,不论在日常生活,还是在专业领域,统计数据和方法随处可见。对统计思维的培养、对统计知识的学习,将有助于我们做出更好的选择。
  关键词:统计学;数据;统计思维
  1 统计学的定义
  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。从分析方法上,可将其分为描述统计和推断统计,描述统计主要通过数据的汇总、概括与分析,向人们展示数据的特征;而推断统计则是运用样本的数据来推断总体数据的特征,比如从一个城市中选取同龄同性别的一些学生作为样本,测量他们的身高,从而根据这些学生的身高去推断这个市同龄同性别学生的平均身高;或者是检验该市学生的平均身高是否等于某个设定值,这些就是推断统计所要解决的问题。统计分析的形式随着时代的推移而变化着,但是“从数据中提取一切信息”或者“归纳和揭示”作为统计分析的目的却一直没有改变。
  2 统计学的起源
  统计学是一门与实际生活十分贴近的学科,它起源于研究社会经济问题。它的发展源远流长,早在古希腊时期,亚里士多德(公元前年384-前322年)就发明了以记录各希腊城邦的历史、行政、科学、艺术、人口、经济等数据的城邦纪要,除去这些日常记录外,统计学也很早被应用在卫生监察和健康等方面,这些数据的运用有效解决了当时的很多问题。在亚里士多德之后,英国古典经济学家威廉配第撰写了《政治算术》,这本书是统计学的早期形态,该书用“数字、重量和尺度”的研究方法论述所有的政治事务及和国家昌盛有关的事项(包括君主荣耀、百姓幸福等)都可以用算术的一般方法来证实。该书为统计学的发展奠定了强有力的基础。德国的僧侣助斯米尔赫对政治算术学进行了进一步的拓展,他认为增加观察次数和扩大观察范围就可以发现“神所安排的秩序”,这样一来政治算数学就发展到对随机现象做数量的考察并做大量的观察进而发现规律的阶段。十七世纪在法国兴起了古典概率论的研究,直到现代,概率仍然是统计学研究的重点,尤其是骨牌和各种赌博游戏的兴起,更使得概率统计学发展得炉火纯青。
  在我国,统计学的发展更是源远流长,据说,在帝尧时期就对人口进行过统计,并根据统计数字得出了男婴的出生率;相传在夏禹在治水之后着手统计了人口和土地,商朝设置了统计官吏“司民”,秦始皇统一天下之后要求在年终各地方官吏需进京上报全年人口、钱粮等数字,历史的诸多记载反应了我国在很早就对统计进行了大量的运用。
  3 统计学在生活中的运用
  统计学的学科性质决定了它会被广泛地运用于各个领域,无论是研究宇宙、研究社会还是研究人类,均离不开统计学的运用,下面的内容中,笔者将主要阐述与我们日常生活场景息息相关、随处可见的统计学事例,希望能让读者看到统计学的普适性和重要性,从而更加重视统计学的积累和学习。
  (1)统计学之于吃穿住行。统计学在生活中的运用随处可见,我们对吃、穿、住、行的选择均离不开统计数据的运用,尤其是移动互联网时代,一切均以数据为导向,数据是我们选择的积累,又为更人的选择提供参考。比如说吃,去哪里吃,选择吃什么,大部分人会习惯性地打开大众点评,轻轻一搜,便会出现大量的店铺,展示着他们的人均价位、历史用餐人数、评分、推荐等指标,而这些便是统计分析的结果,也是我们做出最终选择的重要参考。比如说穿,在电子商务高度发展的时代,选择买什么衣服,我们最不缺的就是参考数据,打开APP,输入关键词,小小的屏幕会让我们眼花缭乱,因为展示在你面前的商品正是你心仪的那些,你以往搜索记录,浏览记录,购物车记录等行为已经被量化,并通过一定的统计模型进行了精密的计算,这便是商业智能,它正是基于大量的统计数据分析、建模所得。比如说住,我们买房会从各个方面进行考量:价格、户型、位置、交通、治安、得房率、绿化率、入住率、历史评分等等,这其中包含了大量的统计数据参考,我们进行选择的过程,也是统计分析的过程,最终通过分析结果做出最终决定。再说说行,我们会根据交通拥堵数据选择出行时间和路线,会根据天气预报制定出行计划,天气预报本身就是一个统计分析的结果,它是通过收集气温、湿度、风向、风速、气压等大量的数据,结合目前对大气过程的认识,运用统计学的方法来预测未来空气的变化,这是我们出行的重要参考。
  (2)统计学之于医学。当下,医学统计学已然是非常成熟的学科,在医学研究中,最常用的统计方法便是对照试验,比如,试验某种药物的不良反应,不同组别的被试者会被给予不同的剂量,从而观察不同剂量所对应的不同反应,从而为制定最适合的剂量做指导。另外也可以通过假设检验的方法分析某些疾病与某些因素的关系,比如,研究噪声程度对居民失眠患病率的影响,可以通过收集不同社区噪声强度的数据以及相应社区居民失眠病数据,继而运用统计学知识进行相关性分析和验证,若数据结果显示噪声强度与居民失眠患病率呈现正相关,则可通过治理周边环境的噪声强度来缓解居民的失眠症状;也可以运用回归分析的方法将更多的影响因素考虑至其中,进行数据建模,从而进行更深入的分析,找到更精准的治理和治疗方案。
  (3)统计学之于经济 GDP(国内生产总值)、CPI(消费者价格指数)、PPI(生产价格指数)等均是常见的经济统计指标,也是体现我国经济发展水平的重要统计数据。这些数据在国家统计局均有公布,从GDP的发展轨迹,可以看到我国的经济增长呈现周期性变化,通过对数据变化规律的研究,从而对宏观调控做有力指导。统计学除了运用在宏观经济研究上,不同的企业通过运用统计知识搜集用户数据、分析用户行为,从而根据分析结果制定企业的商业策略。比如老生常谈的案例“啤酒与尿布”,美国零售巨头沃尔玛通过研究消费者的购物小票,从中发现年轻爸爸在購买尿布的同时,往往会购买一些啤酒,故沃尔玛将尿布和啤酒放在一起销售,从而使得两者的销量均大幅提升。对用户行为的研究和预测,离不开统计方法的支撑。另外企业也可以通过对历年销量数据进行时间序列分析,科学预测未来的销量情况,从而为企业制定准确的销售计划。   (4)统计学之于体育。统计学在体育比赛中的运用相当广泛,最常见的便是通过对运动员历次比赛的分数来判断该运动员以及团队的稳定性和能力。奥斯卡金像奖提名电影《点球成金》所呈现的便是棒球和统计学的故事,以往,棒球球员主要由球探和专家探讨选择,而影片中的主角通过对各个球员在球场上的历史得分数据进行分析,从而找到最有特长的球员,将他们安排在各自擅长的位置,尽管他们不是最优秀的学员,但他们组成了最佳的团队,最终赢得了球赛,主角比利.比恩对统计学的成功运用不仅为他自己赢得了掌声,同时也促进了棒球业的发展。另外,古代寓言《田忌赛马》也是对统计学的运用,比赛双方的马实力相当,均可以被分为上、中、下三个等级,孙膑为田忌出主意说:“今以君之下驷与彼上驷,取君上驷与彼中驷,取君中驷与彼下驷。”即用下等马与对方的上等马比赛,再拿上等马与对方的中等马对决,最后再以中等马与对方的下等马对决,最终三局两胜,田忌赢得了比赛。统计学在体育领域还有更度更深入的运用,运用好统计学,将有力促进竞技体育的发展。
  (5)统计学在其他方面的运用。除了上述领域,统计学尤其是概率统计在彩票业、保险业等行业运用得也相当深入,通过对中奖概率、事故率等数据的计算,制定相应的奖励策略和賠付策略等。统计学是一门运用广泛又相当专业的学科,如果不深入了解统计方法,有时也会被用错,典型的案例便是1936年的美国总统大选,当时由民主党员罗斯福和共和党员兰登进行角逐,《文学摘要》杂志通过抽样调查对结果进行预测,他们根据电话号码簿及汽车俱乐部成员名单进行问卷发放,总共发放1000万份调查问卷,最终回收了240万份,经过对问卷结果的精确计算,他们预测最终兰登会获胜,然而,事实结果是,最终罗斯福以绝对优势获胜,这一结果导致该杂志最终关门停刊,主要问题在于,该杂志选取的调查对象是有电话或有汽车的人,而这些人群都是相对富裕的人群,正是当时大萧条时期的少数人,也就是该调查忽略了当时绝大部分的低收入人群的意见,最终导致了结果的偏差。该案例告诉我们,运用抽样统计分析时,不仅要关注样本量的大小,同时也要考虑样本的代表性。因此,对统计方法的有效运用,需要不断深入地掌握统计学相关理论知识,否则,对方法的误用,可能带来截然相反的结论。
  4 统计学思维的培养
  我们已经了解到统计学运用之广泛,多多了解统计学可以帮我们在生活中更好地做抉择。我们的生活充满了各种各样的不确定性,因为有了统计学,这些不确定性变得可以衡量,我们不一定要学会如何计算这些不确定性,也不一定人人都要成为专业的统计学者,但通过对统计学的相关故事、案例的阅读,对日常生活中数据的思考,以及对我们所遇到的一些营销策略或套路的识别,对可以逐渐培养我们的统计学思维,从而让我们更加理性与明智,有效避开生活中的很多“坑”。
  移动互联网时代,在近乎人手一台智能手机的情况下,我们无时无刻不被数据包围,甚至我们本身已然成为一种数据,我们的需求似乎是透明的,你查看了或搜索了某个关键词,可能后续你进入很多别的网页,该关键词或商品的广告依然会出现在你眼前;你也可能会收到很多莫须有的短信和电话,告知你各种样的服务或优惠;当我们处在不断地被诱导和拉回的营销环境,更加地需要拥有统计学思维,以帮助和指导我们理性抉择,以防上当受骗。
  在数据横行的时代,不同的行业与企业对统计类人才亦是求贤若渴,具有专业统计背景的人才在工作中更容易得到重视,获得更好发展的几率也更大。因此,无论为更好的生活还是更有前途的工作,我们都应该不忘培养统计学思维,积累更多的统计知识。
  英国著名小说家乔治·威尔斯说,统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力。培养统计思维,从用心观察生活开始,从观察我们在生活当中遇到的一系列数据开始。
  参考文献:
  [1]贾俊平.统计学[M].北京:中国人民大学出版社,2016:1-2(第6版).
  [2]李倩星.生活中的统计学[M].北京:清华大学出版社,2017:1-2.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-14813438.htm