统计学专业介绍

（一）学科概况

统计学历史悠久。夏商时期，我国就出现了统计思想的萌芽；西周时期，我国就开展了有组织的统计活动。统计学的英文词Statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（原意为国会）、意大利文Statista（原意为国民或政治家），以及德文词Statistik（原意为政府统计），表示研究国家的科学。统计学的产生与发展与生产力发展、社会进步紧密相联。17世纪，以威廉·配第1690年提出的“政治算术”经济测度和约翰·格朗特于1662年出版的《观察》一书中提出的人口变动测度方法为标志诞生了统计学。19世纪末，欧洲各大学开设的“国情纪要”或“政治算术”等课程名称逐渐消失，取而代之的是“统计分析科学”课程，它的出现是现代统计发展的开端。

18世纪末至19世纪末是统计学基础的形成时期，形成了以数理统计为基础的统计学的基本框架。拉普拉斯于1802年在法国进行的人口抽查中提出了抽样调查概念，并发展了相关技术。1805年勒让德提出了最小二乘法。1809年高斯等数学家逐渐建立的误差正态分布理论，奠定了现代统计方法早期的理论基础。比利时的凯特勒于1835年至1846年间将概率论中的中心极限定理与正态分布理论引入社会经济研究。1870年，高尔登发现回归与相关概念，标志着统计推断时代的到来。这些早期工作为统计学建立了一个基于数据或然性特征的研究框架，并在这一时期形成了数理统计学和经济统计学。

20世纪初以来，科学技术迅猛发展，社会经济发生巨大变化，统计学进入理论体系化发展与成熟时期。卡尔·皮尔逊于1900年提出拟合优度检验，刻画观察现象与科学假说之间的距离，从此，人们能够根据观测数据评价假说的合理性。1908年哥赛特（Gosset）提出的t分布概念及小样本理论标志着参数估计理论基础框架完成。费歇尔于1922—1935年间提出了抽样分布、显著性检验、方差分析理论和试验设计理论等。1930年，奈曼和爱根·皮尔逊提出了最优检验理论。20世纪早期的研究确立了基于严格数学逻辑构建统计学理论体系的发展方向，推动了统计学的蓬勃发展并取得了辉煌成就。至此，围绕着以数据为核心探索事物内在关系及其发展变化规律为目标的现代统计学方法论科学体系逐渐形成。

进入21世纪，数据的采集和存储方式发生了质变，相应地，统计学也进入了挑战与机遇并存的阶段。计算机技术、生命科学、金融科技、数字经济等多个领域的进步，以及伴随而来的互联网革命、生物技术革命、人工智能革命等，正在深刻改变统计学的研究对象和研究方法。现代社会生活和科学研究中，数据或信息正以前所未有的规模和速度大量产生，同时数据的形式更加多样化，研究的科学问题也更加复杂。可以预见，21世纪的统计学将继续扩展自身的内涵，从以方法论为重心延伸到数据采集和分析的全过程，与其他学科进行更广泛、更深入的交叉融合。改革开放以来，尤其是设置统计学一级学科点以来，我国统计学科和统计学教育得到了快速发展，而随着人类社会进入大数据时代与人工智能时代，我国的统计学科和统计学教育必将迎来更大的发展。

（二）学科内涵

1.研究对象

统计学是关于收集、整理、分析以及解释数据的科学，其目的是通过分析数据，达到对客观事物内在规律的科学认识。这里的“数据”通常是指记录信息的载体。“由数据探索事物内在规律”是统计学的核心思想，贯穿于统计学的始终。大量数据从科学研究和社会生活中产生，因此，统计学在自然科学、人文与社会科学、计算机科学、工程技术、军事、航空航天、人工智能、工业制造、农业生产、生物医药、教育、心理和管理等许多领域都有着广泛的应用，并且推动着这些领域中科学研究的发展。

统计学的内涵体现在三方面：

（1）研究从客观世界中如何获取研究对象数据的方法，以及如何测度现实问题及复杂体系的方法；

（2）基于经验数据，采用归纳推理得到研究对象的“统计规律”，并为深入认识现象本质提供重要依据；

（3）为其他学科提供数据分析理论、方法与范式。

2.理论体系

统计学是一个庞大的学科体系，从问题到数据的获取，从哲学思想到统计原理，从场景知识到统计建模，继而解决实际问题。在这一过程中产生统计学方法、算法和理论。其中，数理统计学是统计学科的基础部分，包括基于概率论建立的统计总体分布与数字特征，基于归纳思想建立的统计估计与置信区间理论方法，基于小概率事件在实际中不太可能发生而建立的假设检验理论方法，基于随机化思想建立的数据获取和因果推断方法等。这些统计方法理论，与经济学、生命科学、计算机科学、金融学、管理学、商学、教育学、心理学、体育学、医学、药学、环境科学等问题相结合，产生了一个庞大学科群。统计方法为不同领域服务，而各领域的相应理论也是统计应用的基础。

3.知识基础

数理统计学为统计学科提供基础理论与方法，包括：观察和试验数据的收集，以及数据分析的理论；统计推断和统计决策的相关思想、理论模型；以统计推断、统计建模、数据分析方法、统计计算、统计因果推断等为核心的理论和方法等。
经济统计学是与经济学相互交叉提出的统计理论与方法，包括国民经济统计与国民经济核算、统计调查、综合评价、经济建模与预测等。

生物与卫生统计学是应用统计方法解决包括生物学、生态学、流行病学、医学、药学、群体遗传学、基因组学、公共卫生等领域中的统计问题，包括统计推断、回归分析、属性数据分析、纵向数据分析、生存分析、试验设计、流行病学、统计遗传学、因果推断等。

统计机器学习是与计算机科学、人工智能交叉产生的统计理论与方法，主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习和强化学习等。

金融统计与经济计量是与金融学、经济学相互交叉，针对金融和经济数据建模与分析而产生的统计理论与方法，包括金融计量模型、资产定价模型、经济计量模型、波动率模型，金融衍生品分析、时间序列分析、高频数据分析，以及量化投资方法、社会经济政策评价等。

风险管理与精算学是与金融学、管理学和精算学相互交叉而产生的统计理论与方法，包括风险测度、风险评估与管理、精算学、信用评价等。

教育与心理统计学是与教育学、心理学相互交叉而产生的统计理论与方法，包含教育评价、考试测评、心理测量等。

数据科学与统计应用是指统计及数据科学与除以上各研究方向以外的自然科学和人文社会科学领域广泛交叉而产生的分支。数据科学与统计应用分支的方法和理论基础包括数据科学中的统计理论与方法，以及前述几个分支所提供的理论与方法，强调统计学在数据科学中的拓展、延伸和融合，强调统计学理论方法与研究对象所在学科领域的结合。

4.研究方法

统计研究方法包括针对背景问题的认知与量化表述，基于观察、调查、实验以及信息检索等多种渠道的数据收集与数据描述，统计模型构建与验证，对抽样推断、因果推断、相关分析、统计预测等结果的解释与反馈，以及证实与证伪相结合的研究方法等。

（三）学科范围

本学科的主要二级学科包括：数理统计学、经济统计、生物统计学、统计机器学习、金融统计与经济计量、风险管理与精算学、教育与心理统计学、数据科学与统计应用。它们的共同点是研究获取数据和分析数据的方法。各二级学科的主要研究内容如下：

1.数理统计学

研究数据收集与分析的基础理论和方法，统计建模、统计推断、统计决策的原理和方法，以及特定的统计推断形式、特定的统计观点和特定的理论模型或样本结构等。

2.经济统计

以社会经济现象数据测度与分析为研究对象，典型的研究方向有：构建社会经济现象测度指标及其体系；获取并处理相关系统数据的理论方法；基于测度数据分析复杂经济现象数量规律性的方法等。通过国民经济核算、社会核算、综合评价、经济计量、统计调查、统计建模和分析、数据挖掘和机器学习等方法开展的数据研究，为经济理论研究及其政府、企业管理决策研究提供依据。

3.生物统计学

用数理统计方法处理生物现象，探讨生物学、医学、药学和流行病医学等生命科学的实验性研究和观察性研究的设计、取样、分析、资料整理与统计推断等，探索生物和医学中的科学规律，分析评价生物和医学中环境、干预和暴露等因素对生物、环境和健康的影响等。

4.统计机器学习

简称为统计学习，是以统计学方法为工具的机器学习，以数字、文本、图像、音频、影像等数据为研究对象，提取数据的特征，抽象出数据的模型，发现数据中的知识，实现对数据的分析与预测，以及基于数据构建统计模型并运用模型对数据进行预测与分析。

5.金融统计与经济计量

以金融和经济数据的分析和预测为主要研究对象，建立金融和经济计量模型，确定金融市场和经济运行中的定量关系，分析、判断、预测金融市场走势和经济发展情况，为制定金融和经济政策、投资决策和定价提供科学依据。

6.风险管理与精算学

以概率论和数理统计为基础，与管理学、金融学及保险理论相结合，研究风险度量、风险控制、风险管理与优化决策等问题，是现代金融保险业和社会保障事业的科学基础。

7.教育与心理统计学

利用统计学的理论和方法，获取、整理、分析教育学和心理学科学研究的数据资料，定量描述教育和心理领域的事务和属性，认识、解释、发现和预测教育和心理的现象、本质、规律和发展趋势，是统计学与教育学和心理学的交叉学科。

8.数据科学与统计应用

研究具有特定应用背景的统计学理论和方法，是统计学在数据科学中的拓展和延伸。它以数理统计基本理论为基础，突出统计学的实际应用以及统计学与数据科学的融合，是与数据科学、人文社会科学、自然科学的交叉，研究如何将统计学与其他学科的理论方法相融合并解决相关领域的实际问题，从而丰富统计学理论与方法，扩大统计学适用范围，推动交叉学科的发展。

（四）培养目标

1.硕士学位

具有良好的政治思想素质和道德修养，具有严谨的学风和开拓进取及创新精神，掌握统计学基本理论和方法，能够熟练运用统计理论和统计计算工具研究解决统计相关问题，重点为政府部门、企事业单位和相关教育与研究机构培养高层次统计专门人才。具体地，对统计学硕士生的要求包括：

（1）应具备良好的数理统计和数据分析基础；能够熟练运用统计方法和统计软件分析数据，具备学术研究的基本能力。授予理学学位的学生应具有良好的数学和概率论基础；授予经济学位的学生应该具有良好的经济学基础。

（2）掌握一定的交叉学科知识，具备开展跨学科特别是新兴交叉学科研究的能力。

（3）学位论文应在某个统计专业方向上具有一定的理论创新或实际应用价值。

（4）较为熟练地掌握一门外国语，能阅读本专业的外文资料。

（5）恪守学术规范和道德。

（6）具有发现问题、提出问题和解决问题的基本能力，能在政府、企业、事业单位，在科学研究、经济、管理等部门，在自然科学、人文社会科学、工程技术等领域从事统计应用研究和数据分析工作。

2.博士学位

具有良好的政治思想素质和道德修养，系统掌握统计学核心理论方法，有良好的科研素养，具备提出科学问题和解决问题的能力，具有严谨的学风和开拓创新科学精神，能够胜任统计理论和统计交叉应用的相关研究与教学工作，重点为高等学校、科研机构、政府部门和企事业单位培养统计学研究和教学的高层次人才，包括统计学下属二级学科以及统计学向数据科学交叉延伸的跨学科人才。

具体地，对统计学博士生的要求包括：

（1）系统掌握学科核心理论与方法，做到知识坚实宽广、专业系统深入。

（2）授予理学学位的学生应具有坚实的数理统计和概率论基础；授予经济学学位的学生应该具有坚实的经济学基础。选择交叉领域问题研究的学生，应该掌握一定的交叉学科知识，具备开展跨学科研究的能力，特别鼓励学生开展新兴交叉学科的研究。

（3）具有独立的科研能力，熟悉并掌握所研究领域的现状、发展趋势和前沿动态，在统计方法和统计应用方面有原创性研究工作，这些工作应体现在博士论文中。

（4）具有良好的外语水平和进行国际学术交流的能力。

（5）忠诚学术，淡薄名利，严谨治学，努力进取，回报社会。

（五）相关学科

数学、社会学、理论经济学、应用经济学、计算机科学与技术、控制科学与工程、管理科学与工程、工商管理学、农林经济管理、公共管理学、信息资源管理、会计、审计、教育学、心理学等。

硕士学位基本要求

（一）获本一级学科硕士学位应掌握的基本知识

掌握统计学科的基础理论，能够正确应用先进的统计方法解决有关科学技术研究中的问题；掌握统计学科有关的专业知识和一般学术动态，在统计应用方面或理论方面能做出具有创新性的成果，掌握一定的交叉学科知识，鼓励开展跨学科和新兴交叉学科的研究；具有独立从事统计应用或理论研究的能力。

要求硕士生能熟练应用统计软件包对数据进行统计分析，并具备解决相应实际问题的能力；具有进行学术交流所需要的外语水平。

应掌握的核心课程主要有：概率论、数理统计、回归分析、抽样调查、统计软件与计算等。授予理学学位的硕士生还应掌握的专业知识主要有：非参数统计、多元统计分析、时间序列分析、试验设计、数据挖掘、统计机器学习、应用随机过程、统计计算、不完全数据分析、生存分析与可靠性、纵向数据分析等。 硕士生可根据所研究的方向有重点地选修相应的课程。

授予经济学学位的硕士生还应掌握的专业知识主要有：统计学原理、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析、数据挖掘、机器学习、微观经济学、宏观经济学、计量经济学、保险精算、金融学、管理学、质量控制、风险理论、国民经济统计学、社会统计学、金融统计分析、市场调查与分析等。硕士生可根据所研究的方向有重点地选修相应的课程。

（二）获本一级学科硕士学位应具备的基本素质

1.学术素养

本学科硕士生应崇尚科学精神，具有良好的统计学素养，确保所使用的数据和研究成果真实可靠，熟悉统计学在自然科学、人文社会科学、金融经济、工农商等各行业中所发挥的工具性作用；掌握统计思想、理论和方法，有较强的专业技能拓展能力，具备较好的理论研究潜力；在多个理论与应用领域，能够利用统计学及相关领域的知识独立地解决理论和应用问题，并发展统计学的理论与方法。

2.学术道德

培养热爱祖国、遵纪守法、学风严谨、品行端正的统计学专业人才，有较强的事业心和献身科学的精神，积极为社会各项建设事业服务。严格遵守国际的和国家的专利、著作、合同等有关法律规定，不得侵犯他人的知识产权。在实际工作中，对统计学及相关学科学术史和学术背景应有较全面的了解。

（三）获本一级学科硕士学位应具备的基本学术能力

本学科硕士生应是统计学方面的高级应用研究人才。具有良好的统计学和数据科学基础，掌握相关学科方向的专门知识，熟悉所研究领域的现状、发展趋势和学术研究动态，具有较强的从事理论研究或应用研究的能力，能够在统计学或统计应用上做出有价值的成果。

1.获取知识能力

本学科硕士生获得的统计学学科知识必须达到专业化水平，具备较好的理解本学科领域科研文献的能力，具有与有关专业人员合作进行科学研究或解决实际应用问题的能力。

本学科硕士生善于接受新知识、提出新思路、探索新课题，并具有较强的适应性和良好的团队合作精神。

2.科学研究能力

统计学硕士生应该具有一定的统计科学研究能力，具有良好的科学素质，严谨的治学态度，较强的开拓精神，有发现问题、提出问题、解决问题和表达问题的能力，有很强的适应性和良好的团队合作精神及从事科学研究的能力。

3.实践能力

本专业的硕士生应该具备统计调查研究的实践能力，具备与实际部门人员沟通交流的能力，具备从实践中提出统计研究问题的能力，具备研究解决实际问题的能力等。培养单位应与实际部门合作建立实践教学和研究基地。

4.学术交流能力

本学科硕士生应具备与其他学科领域交流与合作的能力，能够用通俗的语言和文字使得非统计专业的人员理解和正确使用统计方法解决实际问题的能力。

5.其他能力

至少掌握一门外语，能够熟练阅读本专业的外文资料。具备在政府、企事业单位，在科学研究、经济、管理等部门，在自然科学、人文社会科学、工程技术等领域从事统计应用研究和数据分析工作的能力。

（四）学位论文基本要求

硕士生在导师指导下应通过科研全过程训练，学位论文选题应有意义且内涵较丰富，较好地掌握该选题研究的基本理论与方法，对该选题的主要文献与最新进展应有较好的了解。硕士学位论文应系统完整，其中必须包含综述部分和创新部分，创新结果的论证或实现应有一定难度。

1.规范性要求

硕士学位论文必须是一篇（或由一组论文组成的一篇）系统完整的学术论文，应是硕士生在导师指导下独立完成的研究成果，不得抄袭和剽窃他人成果。学位论文的学术观点必须明确、逻辑严谨、文字通畅，且要规范引用他人的数据和成果。

2.质量要求

硕士学位论文应属于国内学科前沿课题，或者对其他学科领域的实际问题、国家经济建设或社会发展有意义的课题，能够表明作者掌握了统计学科的基础理论和专业知识，能够体现作者从事应用研究或理论研究工作的能力。