基于Python语言的数理统计课程应用改革探索

丁毅涛 任水利

摘 要：本文旨在对应用统计学专业中数理统计课程的现状进行分析，针对目前该课程教学过程中存在的问题，通过引入Python軟件对各主要知识点内容进行实现，并从教师队伍、实践教学和过程化考核等方面给出课程改革的几点探索，以提高学生学习兴趣、加深学生对知识内涵的理解、培养学生实践和解决实际问题的能力，更高质量地落实应用型人才的培养。

关键词：数理统计;应用统计学;Python程序设计语言;人才培养

随着科技的快速发展，数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛应用。对于该课程传统的重理论轻应用的教学模式已不能适应时代的发展和社会对人才的需求。应用型人才的培养已成为新时代人才培养的风向标，结合大数据时代现状的发展需要，培养数理统计分析处理方面的人才更是大势所趋。数理统计作为数学的一个分支，其以概率论为基础，研究大量随机现象的统计规律性，由于计算机的广泛应用使得数理统计在理论研究和应用已渗透到许多科学领域，并已成为科学研究不可缺少的工具[1]。但是，当前数理统计课程教学过程中与计算机技术的结合却存在严重的问题。为了提高教学效果、培养学生动手操作能力，将当前主流计算机语言用于在应用层面揭示各数理统计知识点的内涵，并使得学生能够熟练使用计算工具处理具体的数理统计问题，进而对该课程的教学改革进行探索，以实现应用型人才的全面培养是当前该课程面对的首要问题。

一、数理统计课程现状分析

本文以应用统计学专业为例，结合多年教学经验对数理统计课程、教学现状、课程工具以及存在的问题进行简单介绍分析。

（一）数理统计课程简介

数理统计课程作为应用统计学专业的学科基础与专业核心课程是多元统计分析、贝叶斯统计、非参数统计和数据挖掘技术与应用等课程的基础。应用统计学专业旨在培养人格健全、统计学基础知识与基本方法理论扎实、数据处理实践能力强、勇于创新，能在工程、经济、管理、商务等领域从事数据采集、清洗、整理等实际工作，解决数据挖掘与分析中涉及的复杂统计方法问题的高素质应用型人才。而该课程是在概率论的基础上对于统计知识的深入详细讲解，主要涉及统计量与抽样分布、点估计、区间估计、假设检验和分布的检验等内容。该课程主要是为了使学生了解并掌握数理统计学的基本思想、理论和方法，初步学会在实际工作中实现对数据的处理与分析。

（二）数理统计课程现状

该课程是数据统计分析的基础，大多数高校的相关专业针对学生数据统计分析知识的传授和能力的培养主要通过概率论与数理统计这一门课来实现基础内容的讲解，而将概率论（48学时）和数理统计（48学时）分别单独课设主要在统计学相关专业居多。不论是从课程的单独开设，还是课时的安排都足以体现出该课程对于统计学专业学生的重要性。但是在高校的教学过程中发现，学生对该课程重要性的认识不足，仅把该课程看作是一般的公共类数学课，对自己的要求只是考试通过的层面，并没有把该课程当成统计专业的重要基础课程，也并未意识到该课程的内容会高频率的出现在后续的专业课中，从而很大程度上影响了学生的学习热情和积极性。另外，由于该课程内容抽象，且包含了大量的复杂理论，使得教学难度较大，并且学生的数学基础较差，理解能力也存在差异，从而加大了学生的学习难度。并且，大多数该课程的教学只是对理论知识进行讲解，虽然也有很多人意识到需要将计算机软件实现和应用环节的教学相关结合，但是在实际教学过程中并未真正落实。依然给学生留下了枯燥乏味的印象，使得学生无法直观形象的理解知识点的本质内容和应用场景，也不利于应用型人才的培养。

（三）课程工具使用情况

虽然当今国内众多高校在教学过程中逐渐意识到，理论性较强的专业基础课的重要性，并且想要实现快速计算、良好的可视化和教学效果，必须将其与实际应用背景以及较好的计算工具相结合，以提高学生学习兴趣的同时，使得学生深刻理解知识点的应用场景和具体操作。但是，对于数理统计相关知识的教学较多的仍然在使用SPSS、Mathematica、MATLAB和R等传统统计工具和分析软件[25]，也有部分教师考虑到Python软件的简洁清晰，功能强大且容易上手，可视化功能强大等优势，将其用于教学活动作为计算工具[6]，但是其重点却在概率论部分。

二、Python在课程教学过程中的作用

在应用统计学人才培养方案中，Python程序设计语言是在数理统计课程之前课设的计算机语言课程，并已成为应用统计学专业所需的主流语言软件，该软件工具广泛应用于统计分析、数据挖掘、机器学习和大数据可视化等专业方向课程内容的实现，在应用统计学专业人才培养过程中起着重要的作用。并且将数理统计课程与Python和应用统计学专业方向课程有效接轨，培养学生的学习热情、激发学生的学习兴趣，使学生能更好地理解数理统计知识并能熟练使用Python实现相关统计问题，从而保证人才培养过程的延续性。

（一）Python语言的特点

Python程序设计语言作为数据统计分析的流行语言，其在数据挖掘和机器学习等数据统计分处理方面有着很好的优势，其主要特点有：

（1）Python是一门跨平台、开源、免费的解释型高级动态编程语言，是一种通用编程语言;

（2）Python语言语法简洁清晰，功能强大且易学，最重要的是拥有大量的几乎支持所有领域应用开发的成熟扩展库;

（3）Python语言除了可以解释执行以外，还支持命令式编程和函数式编程两种方式，完全支持面向对象程序设计;

（4）Python功能强大，可以实现C、C++和Matlab等多种不同语言的程序融合到一起实现无缝拼接，更好地发挥不同语言和工具的优势，以满足不同应用场景的需求。

鉴于Python程序设计语言的各种优势，已广泛应用于统计分析、科学计算可视化、人工智能、机器学习、数据爬取与大数据处理等多个专业和领域。