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三一文库（）〔统计学专业介绍〕*篇一：统计学专业简介统计学专业介绍一、专业介绍简单地说，进行统计学研究的目的就是寻求各种现象变动的规律性，预测未来。
统计学主要分为一般统计和经济统计两类专业方向。
一般统计主要是对统计学的基本理论和方法进行研究;经济统计则是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学。
统计学可以帮助生产者认识市场、认识自身，以求得生存和发展，也能帮助各级管理部门依据现行经济规律进行宏观决策、调控、监测，以实现社会经济良性运行。
另外，还可以运用统计学方法，进行医药卫生统计、生物统计、工业统计等等，总之，统计学已越来越深入地渗透到我们生活的各个方面，成为各行各业分析和解决问题的重要工具和手段。
二、专业培养标准（一）培养目标本专业培养德、智、体、美等全面发展的，面向全国及地方社会发展和经济建设一线，具有良好的数学、统计学、经济学基本理论、基础知识和基本技能，同时又具有较宽的知识面、较强的社会适应能力的应用型高级专门人才。
本专业培养的学生应具有一定的统计学科学研究、应用统计学知识解决实际问题的能力，掌握统计学的基本理论和方法，具有熟练应用计算机软件处理和分析统计数据的能力，能在经济、管理、金融等相关领域从事数据调查与分析、信息管理与信息咨询等工作。
（二）培养规格与要求本专业毕业生应具备以下规格和要求：1．知识规格与要求（1）自然科学知识掌握数学分析、高等代数、解析几何等数学知识，具有扎实的数学基础；了解科学技术发展现状和趋势。
（2）工具性知识较熟练地掌握一门外语，并通过专业英语教学，提高本专业的英语阅读、写作和对话能力；掌握统计软件、管理软件或其他计算机软件应用和初步开发的基础知识；掌握通过网络获取信息资料的知识、方法与工具，能够熟练地进行中外文文献的检索。
（3）专业知识掌握统计学与经济学的基本原理与方法；掌握概率论、数理统计的基本理论知识；掌握抽样技术与统计调查的基本概念、方法和原理；掌握时间序列分析、回归分析、多元统计分析等基本理论与方法。
统计学一级学科下的二级学科摘要：一、统计学一级学科简介1.统计学的定义2.统计学在各个领域的应用二、二级学科分类1.描述性统计学2.推断性统计学3.回归分析4.时间序列分析5.概率论与数理统计三、各二级学科的主要内容1.描述性统计学a.数据收集与整理b.数据展示与分析2.推断性统计学a.参数估计b.假设检验3.回归分析a.一元线性回归b.多元线性回归c.非线性回归4.时间序列分析a.平稳性检验b.时间序列模型c.预测与控制5.概率论与数理统计a.随机变量与概率分布b.大数定律与中心极限定理c.抽样分布与参数估计四、二级学科在实际应用中的案例1.描述性统计学在市场调查中的应用2.推断性统计学在医学研究中的应用3.回归分析在经济学中的应用4.时间序列分析在金融预测中的应用5.概率论与数理统计在风险管理中的应用正文：统计学作为一门研究数据收集、整理、分析、解释以及推断的科学，广泛应用于各个领域。
在我国，统计学被划分为一级学科，其下设有多个二级学科。
这些二级学科各有侧重点，共同构成了统计学的理论体系。
首先，我们需要了解一级学科下的二级学科分类。
它们主要包括描述性统计学、推断性统计学、回归分析、时间序列分析以及概率论与数理统计。
描述性统计学是统计学的基石，主要关注数据的收集、整理和展示。
数据收集包括抽样设计、数据来源、数据收集方法等；数据整理涉及数据清洗、数据转换、数据汇总等；数据展示则包括频数分布、统计图表等。
通过描述性统计学，我们可以对数据有一个初步的认识和了解。
推断性统计学关注基于样本数据的参数估计和假设检验。
参数估计是根据样本数据估计总体的某个参数；假设检验则是检验关于总体参数的某种假设是否成立。
推断性统计学是统计学中最为重要的理论体系之一，为数据分析提供了科学依据。
回归分析是研究多个变量之间关系的方法。
它主要包括一元线性回归、多元线性回归以及非线性回归。
回归分析广泛应用于经济学、心理学、生物学等领域，帮助我们理解变量之间的关联性和影响程度。
《统计学》课程简介
统计学（statistics）是运用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的收集、整理和分析的一门学科。
医学/卫生统计学（Medical/health statistics）是统计学与医学，特别是预防医学相结合的一门边缘学科，是预防医学、医学信息、临床、口腔、法医、影像、高护等专业本科生的一门专业基础课，是多年来医学科研能力与思维开发培养中受人亲睐的一门学科，在国内外医学界享有“科学与艺术”的盛誉。
它主要以预防医学、临床医学、卫生事业管理及医疗保险等领域研究资料所提供的信息，更好地指导我们开展疾病预防、控制与管理工作。
现代统计已不仅仅是对观察、测定和记录情况作一些整理归纳，更重要的是提取信息，做出科学的推断与决策。
怎样从这些资料中获取所需信息，帮助研究者从表现各自特征的数据中进行分析，并对其结果作出恰如其分的评价与解释，正是卫生统计学所要解决的问题，也是医学工作者客观、准确地评价研究管理工作所必备的技术。
作为二十一世纪新型医学人才，学习卫生统计学的原理和方法，有助于正确地进行医学研究设计，合理地选择统计方法，恰当地解释研究结果，以独特的统计思维方式，不断地调整我们对生物医学现象的认识，科学地揭示大量数据中所蕴藏的内在规律。
1。
2023统计学和统计法基础知识摘要：一、统计学简介1.统计学的定义2.统计学的研究对象3.统计学的应用领域二、统计法基础知识1.统计法的定义2.统计法的作用3.统计法的法律体系三、统计数据的收集与整理1.统计数据的来源2.统计数据的收集方法3.统计数据的整理四、统计分析方法1.描述性统计分析2.推断性统计分析3.统计模型五、统计学在实际应用中的案例1.经济领域的应用2.社会领域的应用3.医学领域的应用正文：一、统计学简介统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释以及展示数据的方法论学科。
统计学的研究对象包括数据、概率、抽样、假设检验等。
统计学广泛应用于各个领域，如经济学、社会学、医学、教育学等。
二、统计法基础知识统计法是指国家制定的关于统计工作的法律、法规和规章。
统计法的主要作用是规范统计工作，保证统计数据的质量，发挥统计在了解国情、制定政策、指导国民经济和社会发展中的作用。
我国统计法的法律体系包括《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施条例》等。
三、统计数据的收集与整理统计数据的来源主要有两种：一是通过调查收集的数据，包括抽样调查、全面调查等；二是来源于行政记录、企业记录等现有数据。
统计数据的收集方法有问卷调查、访谈、观察等。
统计数据的整理包括数据清洗、数据转换、数据汇总等。
四、统计分析方法描述性统计分析是用来概括和描述数据特征的方法，如平均数、中位数、众数等。
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征的方法，如假设检验、置信区间等。
统计模型是用数学方法描述和预测数据变化规律的方法，如线性回归、时间序列分析等。
五、统计学在实际应用中的案例在经济学领域，统计学被用于分析经济增长、物价水平、就业情况等。
在社会学领域，统计学被用于研究人口结构、教育水平、社会福利等。
在医学领域，统计学被用于临床试验、疾病发病率、药物疗效分析等。
统计学的概念、发展史、研究方法
统计学是一门研究数据收集、分析、解释和展示的学科，它在
各个领域中都有着重要的应用。
统计学的发展可以追溯到古代，但
现代统计学的发展始于19世纪。
统计学的发展历程可以分为两个阶段，即古典统计学和现代统计学。
古典统计学的发展始于19世纪，代表人物有高尔顿、皮尔逊等。
他们主要关注数据的收集和总体参数的估计，提出了许多经典的统
计方法，如t检验、方差分析等。
古典统计学注重概率论和数理统
计学的发展，建立了许多经典的统计模型和方法。
现代统计学的发展始于20世纪，代表人物有费希尔、尼曼等。
他们主要关注数据的分析和推断，提出了许多现代统计学的理论和
方法，如最大似然估计、贝叶斯统计等。
现代统计学注重数据科学
和计算统计学的发展，建立了许多现代的统计模型和方法。
统计学的研究方法主要包括描述统计和推断统计。
描述统计是
通过图表、频数分布等方法对数据进行概括和描述，以便更好地理
解数据的特征和规律。
推断统计是通过抽样调查、假设检验等方法
对总体参数进行推断，以便更好地对总体进行推断和决策。
总的来说，统计学是一门研究数据的科学，它的发展历程可以追溯到古代，经历了古典统计学和现代统计学两个阶段。
统计学的研究方法主要包括描述统计和推断统计，它在各个领域中都有着重要的应用。
统计学一级学科下的二级学科
【原创实用版】
目录
1.统计学简介
2.统计学下的二级学科
3.二级学科的具体内容
4.二级学科的发展前景
正文
【统计学简介】
统计学是一门研究数据收集、整理、分析、解释、推断的科学，它广泛应用于自然科学、社会科学和商业领域。
统计学主要通过概率论和数学模型来研究数据的规律和趋势，以帮助人们更好地理解和利用数据。
【统计学下的二级学科】
统计学作为一个一级学科，下面涵盖了许多二级学科，主要包括：数理统计学、应用统计学、经济统计学、生物统计学、金融统计学等。
【二级学科的具体内容】
1.数理统计学：主要研究统计学的理论基础和方法，包括概率论、抽样分布、假设检验、回归分析等。
2.应用统计学：主要应用统计学的理论和方法来解决实际问题，包括数据分析、数据挖掘、预测模型等。
3.经济统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究经济问题，包括国民经济核算、价格指数、工业统计等。
4.生物统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究生物医学问题，包括临床试验设计、数据分析、生存分析等。
5.金融统计学：主要应用统计学的理论和方法来研究金融问题，包括风险管理、投资策略、市场微观结构等。
【二级学科的发展前景】
随着大数据和人工智能技术的发展，统计学的二级学科在未来有着广阔的发展前景。
无论是在科研、产业还是政府部门，对数据分析和数据驱动的决策需求都在不断增加。
因此，统计学的二级学科在未来的就业市场上将会有着极高的需求。
洋葱数学高一必修二统计摘要：一、统计学简介1.统计学的定义2.统计学的研究对象3.统计学的应用领域二、数据的收集与整理1.数据的来源2.数据的收集方法3.数据的整理三、描述性统计分析1.频数与频率分布2.图表法3.统计量度四、概率论基础1.随机实验2.样本空间与事件3.概率公理体系五、抽样分布与参数估计1.抽样分布2.参数估计3.置信区间六、假设检验1.假设检验的基本思想2.常见的检验方法3.检验的误差正文：统计学是研究数据收集、整理、分析与解释的科学方法。
它以实际数据为研究对象，通过对数据的观察和分析，来揭示数据背后的规律和趋势。
统计学应用广泛，涉及政治、经济、社会、医学、生物等各个领域。
数据的收集与整理是统计学的基础。
数据来源于各种渠道，如调查、实验、观测等。
收集数据的方法有抽样、全面调查等。
数据整理包括数据清洗、数据转换、数据汇总等步骤，目的是将杂乱无章的数据转化为可供分析的格式。
描述性统计分析是统计学的重要内容。
通过频数与频率分布，我们可以了解数据的集中趋势和离散程度。
图表法如条形图、饼图、折线图等可以帮助我们直观地了解数据特征。
统计量度如平均数、中位数、众数、标准差等可以更准确地描述数据的整体状况。
概率论是统计学的理论基础。
它研究随机现象的规律，为统计推断提供理论依据。
随机实验是概率论的研究对象，样本空间是所有可能结果的集合。
概率公理体系是概率论的基本理论，包括概率的基本定义、性质和运算法则。
抽样分布与参数估计是统计学的重要应用。
抽样分布描述了样本统计量在不同取值下的概率分布。
参数估计是根据样本数据估计总体参数，如均值、方差等。
置信区间是参数估计的一种表示形式，它给出了参数的一个区间估计。
假设检验是统计学中的核心方法。
它通过比较观测值与理论值，来判断原假设是否成立。
常见的检验方法有t 检验、方差分析、卡方检验等。
检验过程中可能出现误差，如第一类错误和第二类错误，需要在实际应用中权衡。
统计学的术语和简介 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等⼿段，以达到推断所测对象的本质，甚⾄预测对象未来的⼀门综合性科学。
以下是由店铺整理关于什么是统计学的内容，希望⼤家喜欢! 统计学的起源 统计学的英⽂statistics最早源于现代拉丁⽂statisticum collegium(国会)、意⼤利⽂statista(国民或政治家)以及德⽂Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使⽤，代表对国家的资料进⾏分析的学问，也就是“研究国家的科学”。
⼗九世纪，统计学在⼴泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。
统计学是⼀门很古⽼的科学，⼀般认为其学理研究始于古希腊的亚⾥斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。
它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学⾄少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。
所谓“数理统计”并⾮独⽴于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新⽅法的⼀个综合性名词。
概率论是数理统计⽅法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，⽽是属于数学的范畴。
统计学的主要术语 统计学(statistics)：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
描述统计(descriptive statistics)：研究数据收集、处理和描述的统计学⽅法。
推断统计(inferential statistics)：研究如何利⽤样本数据来推断总体特征的统计学⽅法。
变量(variable)：每次观察会得到不同结果的某种特征。
分类变量(categorical variable)：观测结果表现为某种类别的变量。
顺序变量(rank variable)：⼜称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。
数值型变量(metric variable)：⼜称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
统计学（statistics）是应用数学的一个分支是，通过搜索、整理、分析数据等手段，收集所观察系统的数据，根据样本概率去建立数学模型，去探求有关总体的真实情况，甚至推断和预测对象未来的一门综合性科学，从而为相关决策提供依据和参考。
统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，应用的范围十分广泛。
通过专业的学习，学习了以下几方面的能力：1．掌握数学、物理的基础知识，具有较强的分析和演算能力；2．掌握系统的力学基本理论知识，学会建立简单模型的方法；3．了解相近专业的一般原理和知识；4．对本专业范围内科学技术的新发展有所了解；5．了解国家科技、产业政策、知识产权等有关政策和法规；6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的实验设计，创造实验条件，归纳、整理、分析实验结果、撰写论文，参与学术交流的能力。
就业方向统计学专业毕业生的主要就业流向有三大部分：政府部门（统计局等），银行、保险公司、证券公司等金融部门，市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门，工业企业的质量检测部门等企业事业单位。
统计学（statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从来为后面的决策提供一些依据。
统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，而是包含了调查、收集、分析、预测等。
应用的范围十分广泛。
统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
统计学原理与方法简介统计学是一门研究和应用数据收集、分析、解释和呈现的科学领域。
它在各个学科和行业中都扮演着重要的角色。
本文将简要介绍统计学的基本原理和常用方法。
一、统计学的基本原理1. 数据收集：统计学的第一步是数据的收集。
数据可以通过实地调查、实验设计或者从现有的文献和数据库中获取。
收集到的数据可以是数量性的、质量性的或者是混合型的。
2. 描述统计学：描述统计学是对收集到的数据进行总结和描述的过程。
常用的描述统计学方法包括频数统计、平均数、中位数、众数、方差和标准差等。
3. 推论统计学：推论统计学是通过样本数据推断总体特征的学科。
它基于概率理论，利用抽样方法进行估计和推断。
推论统计学中的常用方法包括假设检验和置信区间估计。
二、常用的统计学方法1. 假设检验：假设检验是判断统计推断是否具有显著性差异的方法。
它通过设定一个零假设和一个备择假设，利用样本数据对两个假设进行评估。
常见的假设检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
2. 置信区间估计：置信区间估计是对总体参数进行范围估计的方法。
它通过计算样本数据的区间估计来估计总体参数的范围。
常见的置信区间估计方法包括均值的置信区间、比例的置信区间和回归系数的置信区间等。
3. 相关分析：相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
它可以用来确定变量之间的相关性强弱以及相关性的方向。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
4. 回归分析：回归分析是研究因果关系的方法。
它可以用来建立预测模型和解释因果关系。
常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等。
5. 方差分析：方差分析是研究不同因素对于某个变量的影响的方法。
它可以用来比较两个或多个总体均值是否有显著差异。
常见的方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析等。
三、统计学在现实生活中的应用1. 医学研究：统计学在医学研究中广泛应用，包括药效评价、疾病预防和治疗效果评估等方面。
统计学的基本概念简介统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是现代科学和社会科学的基石之一。
统计学主要包括描述统计学和推断统计学两个方面，通过运用数学和概率论的方法，为我们提供了一种了解和解释现象、做出决策的有效工具。
统计学的基本概念包括如下几个方面：1. 总体和样本：统计学的研究对象是总体，即研究对象的全体；而样本是从总体中选取出来的一小部分，用来代表和推断总体的特征。
2. 变量：统计学关注的是可变动的特征，即变量。
变量可以是定量的，如身高、体重等；也可以是定性的，如性别、颜色等。
通过对变量进行测量和观察，我们可以得到有关总体的信息。
3. 数据收集：统计学的一个重要环节是数据的收集。
数据可以通过调查问卷、实验观察、统计报表等方式获得。
数据的质量和多样性对统计学的分析和结论的准确性至关重要。
4. 描述统计学：描述统计学是统计学的第一步，它通过图表、表格、平均值、方差等指标对数据进行整理、概括和描述。
描述统计学为我们提供了全面了解数据的手段，可以对数据的分布、中心趋势和变异程度等进行定量描述。
5. 参数和统计量：参数是总体特征的度量，统计量是样本特征的度量。
通过对样本进行分析和推断，我们可以估计出总体的参数，进而研究和理解总体的特征。
6. 概率：概率是统计学的重要概念之一，它用来描述事件发生的可能性。
概率可以从频率或主观信念等角度来定义。
概率论提供了统计学推断和决策的理论基础，可以帮助我们评估风险、做出合理的决策。
7. 推断统计学：推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断的学科。
推断统计学通过抽样方法和概率理论，从样本的统计量出发，通过假设检验、置信区间等方法，对总体特征进行估计和推断，从而对总体做出有关性质、差异、关联等方面的推断。
统计学的应用广泛，几乎涉及到所有学科领域，如自然科学、社会科学、商业管理等。
在自然科学中，统计学可以帮助我们分析天气变化、疾病传播、物种分布等问题；在社会科学中，统计学可以帮助我们研究人口统计、调查数据、社会经济等问题；在商业管理中，统计学可以帮助我们分析市场需求、销售趋势、风险评估等问题。
统计学是一门既古老又崭新的科学。
说它古老，是因为它已有300年的历史，它走过了人类历史的农业经济时代、工业经济时代，又走进了正在到来的知识经济时代。
说它崭新，因为它虽然已产生了300年，但仍在快速发展。
今天，它拥有了更多更新的统计方法和手段，有了更多的研究对象和更广泛的应用领域，显示出更加重要的作用和更广阔的发展前景。
一、18－19世纪——统计学的创立和发展德国的斯勒兹曾说过：“统计是动态的历史，历史是静态的统计。
”可见统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。
（一）统计学的创立时期统计学的萌芽产生在欧洲。
17世纪中叶至18世纪中叶是统计学的创立时期。
在这一时期，统计学理论初步形成了一定的学术派别，主要有国势学派和政治算术学派。
国势学派国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。
由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。
其主要代表人物是海尔曼·康令和阿亨华尔。
康令第一个在德国黑尔姆斯太特大学以“国势学”为题讲授政治活动家应具备的知识。
阿亨华尔在哥廷根大学开设“国家学”课程，其主要著作是《近代欧洲各国国势学纲要》，书中讲述“一国或多数国家的显著事项”，主要用对比分析的方法研究了解国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力，比较了各国实力的强弱，为德国的君主政体服务。
因在外文中“国势”与“统计”词义相通，后来正式命名为“统计学”。
该学派在进行国势比较分析中，偏重事物性质的解释，而不注重数量对比和数量计算，但却为统计学的发展奠定了经济理论基础。
但随着资本主义市场经济的发展，对事物量的计算和分析显得越来越重要，该学派后来发生了分裂，分化为图表学派和比较学派。
政治算术学派政治算术学派产生于19世纪中叶的英国，创始人是威廉·配第（1623-1687），其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书。
这里的“政治”是指政治经济学，“算术”是指统计方法。
在这部书中，他利用实际资料，运用数字、重量和尺度等统计方法对英国、法国和荷兰三国的国情国力，作了系统的数量对比分析，从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。
因此马克思说：“威廉·佩蒂——政治经济学之父，在某种程度上也是统计学的创始人。
”[1]政治算术学派的另一个代表人物是约翰·格朗特（1620-1674）。
他以1604年伦敦教会每周一次发表的“死亡公报”为研究资料，在1662年发表了《关于死亡公报的自然和政治观察》的论著。
书中分析了60年来伦敦居民死亡的原因及人口变动的关系，首次提出通过大量观察，可以发现新生儿性别比例具有稳定性和不同死因的比例等人口规律；并且第一次编制了“生命表”，对死亡率与人口寿命作了分析，从而引起了普遍的关注。
他的研究清楚地表明了统计学作为国家管理工具的重要作用。
（二）统计学的发展时期18世纪末至19世纪末是统计学的发展时期。
在这时期，各种学派的学术观点已经形成，并且形成了两主要学派，即数理统计学派和社会统计学派。
数理统计学派在18世纪，由于概率理论日益成熟，为统计学的发展奠定了基础。
19世纪中叶，把概率论引进统计学而形成数理学派。
其奠基人是比利时的阿道夫·凯特勒（1796-1874），其主要著作有：《论人类》、《概率论书简》、《社会制度》和《社会物理学》等。
他主张用研究自然科学的方法研究社会现象，正式把古典概率论引进统计学，使统计学进入一个新的发展阶段。
由于历史的局限性，凯特勒在研究过程中混淆了自然现象和本质区别，对犯罪、道德等社会问题，用研究自然现象的观点和方法作出一些机械的、庸俗化的解释。
但是，他把概率论引入统计学，使统计学在“政治算术”所建立的“算术”方法的基础上，在准确化道路上大大跨进了一步，为数理统计学的形成与发展奠定了基础。
社会统计学派社会统计学派产生于19世纪后半叶，创始人是德国经济学家、统计学家克尼斯（1821-1889），主要代表人物主要有恩格尔（1821-1896）、梅尔（1841-1925）等人。
他们融合了国势学派与政治算术学派的观点，沿着凯特勒的“基本统计理论”向前发展，但在学科性质上认为统计学是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学，以此同数理统计学派通用方法相对立。
社会统计学派在研究对象上认为统计学是研究体而不是个别现象，而且认为由于社会现象的复杂性和整体性，必须地总体进行大量观察和分析，研究其内在联系，才能揭示现象内在规律。
这是社会统计学派的“实质性科学”的显著特点。
社会经济的发展，要求统计学提供更多的统计方法；社会科学本身也不断地向细分化和定量化发展，也要求统计学能提供更有效的调查整理、分析资料的方法。
因此，社会统计学派也日益重视方法论的研究，出现了从实质性方法论转化的趋势。
但是，社会统计学派仍然强调在统计研究中必须以事物的质为前提和认识事物质的重要性，这同数理统计学派的计量不计质的方法论性质是有本质区别的。
二、20世纪——迅速发展的统计学20世纪初以来，科学技术迅猛发展，社会发生了巨大变化，统计学进入了快速发展时期。
归纳起来有以下几个方面。
由记述统计向推断统计发展。
记述统计是对所搜集的大量数据资料进行加工整理、综合概括，通过图示、列表和数字，如编制次数分布表、绘制直方图、计算各种特征数等，对资料进行分析和描述。
而推断统计，则是在搜集、整理观测的样本数据基础上，对有关总体作出推断。
其特点是根据带随机性的观测样本数据以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。
目前，西方国家所指的科学统计方法，主要就是指推断统计来说的。
由社会、经济统计向多分支学科发展。
在20世纪以前，统计学的领域主要是人口统计、生命统计、社会统计和经济统计。
随着社会、经济和科学技术的发展，到今天，统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域，几乎无所不包，成为通用的方法论科学。
它被广泛用于研究社会和自然界的各个方面，并发展成为有着许多分支学科的科学。
统计预测和决策科学的发展。
传统的统计是对已经发生和正在发生的事物进行统计，提供统计资料和数据。
20世纪30年代以来，特别是第二次世界大战以来，由于经济、社会、军事等方面的客观需要，统计预测和统计决策科学有了很大发展，使统计走出了传统的领域而被赋予新的意义和使命。
信息论、控制论、系统论与统计学的相互渗透和结合，使统计科学进一步得到发展和日趋完善。
信息论、控制论、系统论在许多基本概念、基本思想、基本方法等方面有着共同之处，三者从不同角度、侧面提出了解决共同问题的方法和原则。
三论的创立和发展，彻底改变了世界的科学图景和科学家的思维方式，也使统计科学和统计工作从中吸取了营养，拓宽了视野，丰富了内容，出现了新的发展趋势。
计算技术和一系列新技术、新方法在统计领域不断得到开发和应用。
近几十年间，计算机技术不断发展，使统计数据的搜集、处理、分析、存贮、传递、印制等过程日益现代化，提高了统计工作的效能。
计算机技术的发展，日益扩大了传统的和先进的统计技术的应用领域，促使统计科学和统计工作发生了革命性的变化。
如今，计算机科学已经成为统计科学不可分割组成部分。
随着科学技术的发展，统计理论和实践深度和广度方面也不断发展。
统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。
随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了。
人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。
英国统计学家哈斯利特说：“统计方法的应用是这样普遍，在我们的生活和习惯中，统计的影响是这样巨大，以致统计的重要性无论怎样强调也不过分。
”甚至有的科学有还把我们的时代叫做“统计时代”。
显然，20世纪统计科学的发展及其未来，已经被赋予了划时代的意义。
三、今天的统计学在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。
今天的统计学已展现出强有力的生命力。
在我国，社会主义市场经济体制的逐步建立，实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求。
随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。
第一，对系统性及系统复杂性的认识为统计学的未来发展增加了新的思路。
由于社会实践广度和深度迅速发展，以及科学技术的高度发展，人们对客观世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。
随着科学融合趋势的兴起，统计学的研究触角已经向新的领域延伸，新兴起了探索性数据的统计方法的研究。
研究的领域向复杂客观现象扩展。
21世纪统计学研究的重点将由确定性现象和随机现象转移到对复杂现象的研究。
如模糊现象、突变现象及混沌现象等新的领域。
可以这样说，复杂现象的研究给统计开辟了新的研究领域。
第二，定性与定量相结合的综合集成法将为统计分析方法的发展提供新的思想。
定性与定量相结合的综合集成方法是钱学森教授于1990年提出的。
这一方法的实质就是将科学理论、经验知识和专家判断相结合，提出经验性的假设，再用经验数据和资料以及模型对它的确实性进行检测，经过定量计算及反复对比，最后形成结论。
它是研究复杂系统的有效手段，而且在问题的研究过程中处处渗透着统计思想，为统计分析方法的发展提供了新的思维方式。
第三，统计科学与其他科学渗透将为统计学的应用开辟新的领域。
现代科学发展已经出现了整体化趋势，各门学科不断融合，已经形成一个相互联系的统一整体。
由于事物之间具有的相互联系性，各学科之间研究方法的渗透和转移已成为现代科学发展的一大趋势。
许多学科取得的新的进展为其他学科发展提供了全新的发展机遇。
模糊论、突变论及其他新的边缘学科的出现为统计学的进一步发展提供了新的科学方法和思想。
将一些尖端科学成果引入统计学，使统计学与其交互发展将成为未来统计学发展的趋势。
统计学也将会有一个令人振奋的前景。
今天已经有一些先驱者开始将控制论、信息论、系统论以及图论、混沌理论、模糊理论等方法和理论引入统计学，这些新的理论和方法的渗透必将会给统计学的发展产生深远的影响。
统计学产生于应用，在应用过程中发展壮大。
随着经济社会的发展、各学科相互融合趋势的发展和计算机技术的迅速发展，统计学的应用领域、统计理论与分析方法也将不断发展，在所有领域展现它的生命力和重要作用。
参考文献：《统计学的三个发展阶段及其性质分析》，载《统计与决策》2003年第11期。
《科学的融合促进统计学的未来发展》，载《统计与预测》2001年第4期。
《20世纪统计学的回顾与展望》，载《统计研究》2000年第9期。
《统计学生命力的重新审视》，载《统计与决策》2000年第2期。
《统计学的产生与发展》，载《曲阜师范大学学报》2003年第2期。
《20世纪统计学的新发展》，载《统计与预测》1999年第6期。
