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第1篇

統計學論文2000字(一)：影響民族院校統計學專業回歸分析成績因素的研究論文

摘要：學習成績是評價學生素質的重要方面，也是教師檢驗教學能力、反思教學成果的重要標準。利用大連民族大學統計學專業本科生有關數據（專業基礎課成績、平時成績和回歸分析期末成績），建立多元線性回歸模型，對影響回歸分析期末成績的因素進行深入研究，其結果對今后的教學方法改進和教學質量提高具有十分重要的指導意義。

關鍵詞：多元線性回歸；專業基礎課成績；平時成績；期末成績

為了實現教學目標，提高教學質量，有效提高學生學習成績是很有必要的。我們知道專業基礎課成績必定影響專業課成績，而且平時成績也會影響專業課成績，這兩類成績與專業課成績基本上是呈正相關的，但它們之間的關系密切程度有多大？它們之間又存在怎樣的內在聯系呢？就這些問題，本文主要選取了2016級統計專業50名學生的四門專業基礎課成績以及回歸分析的平時成績和期末成績，運用SPSS統計軟件進行分析研究，尋求回歸分析期末成績影響因素的變化規律，擬合出關系式，從而為強化學生的后續學習和提高老師的教學質量提供了有利依據。

一、數據選取

回歸分析是統計專業必修課，也是統計學中的一個非常重要的分支，它在自然科學、管理科學和社會、經濟等領域應用十分廣泛。因此研究影響統計學專業回歸分析成績的相關性是十分重要的。

選取了統計專業50名學生的專業基礎課成績（包括數學分析、高等代數、解析幾何和概率論）、回歸分析的平時成績和期末成績，結合多元線性回歸的基礎理論知識[1-2]，建立多元回歸方程，進行深入研究，可以直觀、高效、科學地分析各種因素對回歸分析期末成績造成的影響。

二、建立多元線性回歸模型1及數據分析

運用SPSS統計軟件對回歸分析期末成績的影響因素進行研究，可以得到準確、科學合理的數據結果，全面分析評價學生考試成績，對教師以后的教學工作和學生的學習會有較大幫助。自變量x1表示數學分析成績，x2表示高等代數成績，x3表示解析幾何成績，x4表示概率論成績，x5表示平時成績；因變量y1表示回歸分析期末成績，根據經驗可知因變量y1和自變量xi，i=1，2，3，4，5之間大致成線性關系，可建立線性回歸模型：

（1）

線性回歸模型通常滿足以下幾個基本假設，

1.隨機誤差項具有零均值和等方差，即

（2）

這個假定通常稱為高斯-馬爾柯夫條件。

2.正態分布假定條件

由多元正態分布的性質和上述假定可知，隨機變量y1服從n維正態分布。

從表1描述性統計表中可看到各變量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的標準差分別為10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的標準差為8.141；有效樣本量n=50。

回歸分析期末成績y1的多元回歸模型1為：

y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3

+0.334x4+0.347x5

從表2中可以看到各變量的|t|值，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，通過t分布表可以查出，自由度為44的臨界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代數x2的|t|值為0.651小于t？琢/2（44），因此x2對y1的影響不顯著，其他自變量對y1都是線性顯著的。下面利用后退法[3]剔除自變量x2。

三、后退法建立多元線性回歸模型2及數據分析

從模型1中剔除了x2變量，多元回歸模型2為：

y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）

在表4中，F統計量為90.326，在給定顯著水平？琢=0.05的情況下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的臨界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自變量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回歸模型2的線性關系是顯著的。

四、結束語

通過對上述模型進行分析，即各個自變量對因變量的邊際影響，可以得到以下結論：在保持其他條件不變的情況下，當數學分析成績提高一分，則回歸分析成績可提高0.242分[4-5]；同理，當解析幾何成績、概率論成績和平時成績每提高一分，則回歸分析成績分別提高0.149分、0.377分和0.293分。

通過對學生專業基礎課成績、平時成績與回歸分析期末成績之間相關關系的研究，一方面有利于教師把控回歸分析教學課堂，提高教師意識，注重專業基礎課教學的重要性，同時，當學生平時成績不好時，隨時調整教學進度提高學生平時學習能力；另一方面使學生認識到，為了更好地掌握回歸分析知識，應加強專業基礎課的學習，提高平時學習的積極性。因此，通過對回歸分析期末成績影響因素的研究能有效的解決教師教學和學生學習中的許多問題。

統計學畢業論文范文模板(二)：大數據背景下統計學專業“數據挖掘”課程的教學探討論文

摘要：互聯網技術、物聯網技術、云計算技術的蓬勃發展，造就了一個嶄新的大數據時代，這些變化對統計學專業人才培養模式的變革起到了助推器的作用，而數據挖掘作為拓展和提升大數據分析方法與思路的應用型課程，被廣泛納入統計學本科專業人才培養方案。本文基于數據挖掘課程的特點，結合實際教學經驗，對統計學本科專業開設數據挖掘課程進行教學探討，以期達到更好的教學效果。

關鍵詞：統計學專業；數據挖掘；大數據；教學

一、引言

通常人們總結大數據有“4V”的特點：Volume（體量大），Variety（多樣性），Velocity（速度快）和Value（價值密度低）。從這樣大量、多樣化的數據中挖掘和發現內在的價值，是這個時代帶給我們的機遇與挑戰，同時對數據分析技術的要求也相應提高。傳統教學模式并不能適應和滿足學生了解數據處理和分析最新技術與方法的迫切需要。對于常常和數據打交道的統計學專業的學生來說，更是如此。

二、課程教學探討

針對統計學本科專業的學生而言，“數據挖掘”課程一般在他們三年級或者四年級所開設，他們在前期已經學習完統計學、應用回歸分析、多元統計分析、時間序列分析等課程，所以在“數據挖掘”課程的教學內容選擇上要有所取舍，同時把握好難度。不能把“數據挖掘”課程涵蓋了的所有內容不加選擇地要求學生全部掌握，對學生來說是不太現實的，需要為統計學專業本科生“個性化定制”教學內容。

（1）“數據挖掘”課程的教學應該偏重于應用，更注重培養學生解決問題的能力。因此，教學目標應該是：使學生樹立數據挖掘的思維體系，掌握數據挖掘的基本方法，提高學生的實際動手能力，為在大數據時代，進一步學習各種數據處理和定量分析工具打下必要的基礎。按照這個目標，教學內容應以數據挖掘技術的基本原理講解為主，讓學生了解和掌握各種技術和方法的來龍去脈、功能及優缺點；以算法講解為輔，由于有R語言、python等軟件，學生了解典型的算法，能用軟件把算法實現，對軟件的計算結果熟練解讀，對各種算法的改進和深入研究則不作要求，有興趣的同學可以自行課下探討。

（2）對于已經學過的內容不再詳細講解，而是側重介紹它們在數據挖掘中的功能及綜合應用。在新知識的講解過程中，注意和已學過知識的融匯貫通，既復習鞏固了原來學過的知識，同時也無形中降低了新知識的難度。比如，在數據挖掘模型評估中，把混淆矩陣、ROC曲線、誤差平方和等知識點就能和之前學過的內容有機聯系起來。

（3）結合現實數據，讓學生由“被動接收”式的學習變為“主動探究”型的學習。在講解每種方法和技術之后，增加一個或幾個案例，以加強學生對知識的理解。除了充分利用已有的國內外數據資源，還可以鼓勵學生去搜集自己感興趣的或者國家及社會大眾關注的問題進行研究，提升學生學習的成就感。

（4）充分考慮前述提到的三點，課程內容計劃安排見表1。

（5）課程的考核方式既要一定的理論性，又不能失掉實踐應用性，所以需要結合平時課堂表現、平時實驗項目完成情況和期末考試來綜合評定成績。采取期末閉卷理論考試占50%，平時實驗項目完成占40%，課堂表現占10%，這樣可以全方位的評價學生的表現。

三、教學效果評估

經過幾輪的教學實踐后，取得了如下的教學效果：

（1）學生對課程的興趣度在提升，課下也會不停地去思考數據挖掘有關的方法和技巧，發現問題后會一起交流與討論。

（2）在大學生創新創業項目或者數據分析的有關競賽中，選用數據挖掘方法的人數也越來越多，部分同學的成果還能在期刊上正式發表，有的同學還能在競賽中取得優秀的成績。

（3）統計學專業本科生畢業論文的選題中利用數據挖掘有關方法來完成的論文越來越多，論文的完成質量也在不斷提高。

（4）本科畢業生的就業崗位中從事數據挖掘工作的人數有所提高，說明滿足企業需求技能的人數在增加。繼續深造的畢業生選擇數據挖掘研究方向的人數也在逐漸增多，表明學生的學習興趣得以激發。

教學實踐結果表明，通過數據挖掘課程的學習，可以讓學生在掌握理論知識的基礎上，進一步提升分析問題和解決實際問題的能力。

第2篇

【論文摘要】所謂統計思想，就是在統計實際工作、統計學理論的應用研究中，必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等思想。文章通過對統計思想的闡釋，提出關于統計思想認識的三點思考。

一、關于統計學

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學是繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際，在國家和社會得到廣泛發展。

二、統計學中的幾種統計思想

2.1統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

2.2比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

2.2.1均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.2.2變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

2.2.3估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

2.2.4相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

2.2.5擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

2.2.6檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

2.3統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

三、對統計思想的一些思考

3.1要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

3.2要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息(尤其是不完全甚至劣質的信息)去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

3.3深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析(DDA)、推斷性數據分析(IDA)和探索性數據分析(EDA)等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻:

[1]陳福貴.統計思想雛議[J]北京統計,2004,(05).

[2]龐有貴.統計工作及統計思想[J]科技情報開發與經濟,2004,(03).

第3篇

生物統計學是生物學學科不同專業學生都應該掌握的一門重要的工具課，是許多高等院校生物學、農學、醫學等專業的必修課程之一。它是現代生物學研究不可缺少的工具，是培養學生科學研究和綜合分析問題能力的重要課程，也是生物學等工作者必備的基礎，同時該課程又是其他專業課程的重要基礎。因此該課程在生物學、農學、林學、醫學、食品、環保等專業中占有十分重要的地位[12]。生物統計學需以生物材料進行研究，但通常所涉及的材料數量較大，很難也沒有必要全部參加試驗，必須通過科學的方法抽取有代表性的試驗個體進行試驗，以獲得相關的數據，實現由樣本推斷總體的重要功能。因此生物統計學與試驗設計緊密聯系，主要講授數據資料收集和整理的方法、數據資料的統計分析方法和手段以及在概率論的基礎上對統計結果做出科學的推斷，從而幫助我們認識研究對象的現象和本質[13]。因此，生物統計學已成為生物科技工作者必備的基礎，也有利于培養和提高大學生的科學研究能力以及獨立分析問題和解決問題的能力，是當代大學生系統的能力培養和全面的素質教育的具體體現。

二、生物統計學教學存在的主要問題

1.生物統計學教材方面。教材是體現教學內容和教學要求的知識載體，也是教學最基本的工具，它不僅是教師進行教學的依據，而且是學生獲取知識的重要資料，選擇適合教師和學生的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，而且還能提高教學質量，達到良好的教學效果[14，15]。目前，國內所出版的生物統計學教材種類較多，各大高校由于教師和學生的情況不同，在教材方面的選擇和使用也不一樣。盡管如此，目前國內所出版的生物統計學教材主要包括兩大類。第一大類完全是傳統生物統計學的知識和內容，不涉及統計軟件的介紹和使用，這一大類教材包含兩小類，一類主要側重理論教學，過分強調課程體系的完整性和理論講授，注重公式的推導而忽視了實際應用例題的講解。這類教材忽略了對大學生統計思維和綜合分析問題能力的培養，因此有一定的缺陷。另一類是目前各大高校使用較多的生物統計學教材，該類教材雖然也存在一些必要的公式推導，但更側重于統計學理論與實際結合，清楚介紹每一個統計原理理論后，再通過具體實例分析和鞏固統計學的基本原理和基本方法，注重培養學生分析實際問題和解決實際問題的能力，因此這類教材比較適合現在生物科學等本科專業的使用。但這類生物統計學教材由于不涉及統計軟件的內容，也存在一定的不足。如果教師在授課過程中未涉及一些統計軟件的介紹和使用，那么即使學生完全掌握了相關的統計原理和方法，學生在復雜的試驗設計及龐大的數據面前可能也會束手無策，即使會計算，在復雜及龐大的數據計算中也可能會算錯，因此可能會得出相反的結論。第二大類統計教材完全是統計軟件的介紹和使用，如Excel軟件、SAS統計軟件、SPSS統計軟件、DPS統計軟件、R統計軟件等的介紹和使用。生物科學、技術等飛速發展的今天，這類統計軟件發揮了很大的優勢，給科技工作者帶來了極大的方便。但這類教材也存在一定的不足，它只注重統計過程的運算和統計，沒有統計原理的介紹，因此對沒有相關統計學知識或統計學基礎較差的學生或老師來說，即使按照教材上的步驟計算出相應的結果，但也不知道具體的含義，也不知道怎么分析。因此這類教材不適合大學本科生的教學。另外，這兩大類教材要么只注重數理統計方法的講授，要么只重視統計軟件的使用，而忽視了統計學中的數理統計分析方法是建立在正確的試驗設計以及所獲數據資料準確的基礎上才能發揮正確的作用，這是這兩大類生物統計學教材共同存在的不足之處。因此，目前市場上還未見有統計學理論與實際結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的較為完善的生物統計學教材。筆者認為這類生物統計學教材是當前生物科學專業、生物技術專業、生物工程專業、農學專業、醫學專業、食品專業等本科專業較為適合的教材。

2.生物統計學與高等數學方面。①生物統計學與高等數學開課時間上的不一致性。國內許多高等學校生物科學等本科專業的培養方案中都把高等數學課程作為一門必修的基礎課，學生通過對該門課程的學習，系統獲得函數、極限、連續、導數、微積分及常微分方程等基礎知識，它為后續課程的學習和解決實際問題提供必不可少的數學基礎知識及常用的數學方法。而且，通過各個知識點的學習，逐步培養學生具有較為熟練的基本運算能力和自學能力，綜合運用所學知識分析和解決實際問題的能力。更重要的是，高等數學課程是學習生物統計學的關鍵，生物統計學中的許多原理和方法都需要高等數學中相應的知識作為基礎。②生物統計學與高等數學教學上的脫節性。高等數學課程作為生物科學本科專業一門必修的基礎課，各高校均認識到它在生物科學本科專業中的重要性。但長期以來，高等數學和生物統計學均作為兩名獨立的課程開設，一般情況下，高等數學課程由數學專業教師講授，由于數學專業的教師沒有生物學專業的相關知識，不清楚生物統計學課程的知識體系，只注重數學知識的推導、講授。因此所講授的知識內容之間通常存在許多不銜之處，形成了不利于生物統計學課程教學的知識的斷層。同樣，這也是生物統計學中教師難教，學生難學、難懂、難用的原因之一。

3.生物統計學教師知識結構和科研能力方面。常言道，學生需要一滴水，教師至少要有一桶水。生物統計學的教學，相對于其他課程而言，對教師的要求更高，不僅要求教師要有一定的數學知識，較為淵博的統計學知識，還要求教師要有較強的科研能力。教師只有具備一定的數學知識和淵博的統計學知識，才能很好把握生物統計學相關原理、理論、統計分析方法等。具備較強的科研能力，才能很好將生物統計學相關原理、理論、統計分析方法與實際相結合，才能很好地進行案例教學。4.考試制度方面。考試制度在高等教育中占有非常重要的地位，考試是教學質量評價的一項重要指標，它既是對教師教學質量的反映，也是對學生學習效果的檢驗。考試制度是否合理

，決定著教學質量的好壞以及學生學習積極性是否能得到最大限度地調動[16]。但是現階段我國許多高校的考試制度較為死板，缺乏合理性和靈活性。如在學期期末考試中規定一定數量的題型，當然，這種考試制度對于規范考試是必須的，但是應該根據具體課程而定，而不能一概而論。就生物統計學課程而言，如果規定一定數量的考試題型（比如四種題型），那么教師只能根據考試規定勉為其難考慮四種題型。比如說名詞解釋、填空、問答、計算這四種題型。很明顯，這種考試方式只是較為死板的考試，不能真證體現生物統計學課程的本質，不能很好考察學生對生物統計學原理的掌握及運用。

三、生物統計學教學策略

針對目前生物統計學存在的問題，筆者根據自己近十年的生物統計學教學實踐，就如何提高生物統計學的課堂教學效果，提出如下建議。

1.選擇合適的教材并優化教學內容。教材是教學最基本的工具，選擇適合的生物統計學教材，能夠保證教學過程的順利進行，并能提高教學質量。針對目前市場上的不同種類教材，結合學生的實際，選擇統計學理論與實際相結合，試驗設計與統計原理相結合，統計軟件與統計學原理相結合的生物統計學教材進行教學較為合適。據筆者過去的教學實踐，該課程授課內容不宜過多和過深，授課內容過多學生精力會分散，分不清重點，而過深則影響學生的接受效果[17]。因此應根據學生實際優化教學內容，堅持以試驗研究實例為線索，以科學的試驗研究方法為主線，理論原理和實際例子相結合，從試驗研究的選題和設計、試驗方案的制定和實施、試驗數據的收集和整理到試驗數據的統計分析，最后做出科學的推斷等，盡可能把抽象的統計學概念和原理轉變為具體的實例，提高學生的學習興趣，使其更好地理解和掌握所學的課程內容[7]。很好激發學生學習生物統計學課程的興趣，從而更好地提高教學效果和教學質量。

2.處理好高等數學和生物統計學的關系。高等數學作為生物科學本科專業的基礎課，是學習生物統計學的關鍵。一方面，高等數學一般在第一學年開設，因此生物統計學安排在第二學年開設為宜，這樣能避免高等數學和生物統計學課程開設在時間上形成的斷層，有利于學生對生物統計學的學習。另一方面，高等數學和生物統計學不應分別讓不同專業的教師講授，而均應由生物學專業教師講授，因為生物學專業的教師清楚生物統計學課程的知識體系，在講授高等數學時，能夠根據生物統計學的相關原理和內容，優化高等數學的教學內容，有側重點進行知識的講授。從而能避免生物統計學與高等數學教學在知識上的脫節性，也有利于學生對生物統計學的學習。

3.提高自身知識結構和科研能力，注重案例教學。生物統計學教材大多理論性強，內容枯燥，容易使學生產生厭煩感。照本宣科的傳統授課方法，更會使學生失去興趣，對于培養學生的獨立思考能力和創造能力十分不利。在現代教學中，教師既是知識的傳授者，也是教學活動的組織者，在教學過程中起到關鍵的作用，教師知識水平的高低直接影響學生的學習效果[18]。因此教師應不斷加強對生物統計學基本原理、基本理論和基本方法的學習與實踐。另外，教師還應不斷加強自身的科研能力，在教學過程中將自己的科研工作或生產實踐案例貫穿到教學中，以自身科研實例輔助教學，增加學生的學習興趣，培養學生的統計學思維以及對統計學的實際應用能力。

4.加強試驗設計的教學和實踐。試驗設計又稱為實驗設計，它以概率論和數理統計的原理和方法為理論基礎，科學地、經濟地設計研究方案的一項技術。一個良好的試驗設計，可以用最少的實驗次數，得到足夠的實驗數據，從而能減少人力、物力和財力的投入[6]。由于生物統計學理論性和實踐性較強，且涉及大量的數學公式、抽象的概念和復雜的內容。因此在生物統計學的教學中應充分調動學生學習的主動性，加強學生對生物統計學原理、知識的理解和綜合運用，強化學生綜合試驗設計的鍛煉及其應用。提高學生利用統計原理、方法分析和解決實際問題的能力。生物統計學教學中，一方面，教師應該有淵博的統計學知識及其豐富的科研經歷，另一方面，應讓學生走出教室，加強實踐，使學生不但能夠掌握統計分析的原理和方法，而且可以解決一些生產中的實際問題，真正達到生物統計學教學的目的。