微弱信号检测学习总结分析方案

微弱信号检测学习总结报告

1本课程的基本构成

本课程目录：

第1章微弱信号检测与随机噪声

第2章放大器的噪声源和噪声特性

第3章干扰噪声及其抑制

第4章锁定放大

第5章取样积分与数字式平均

第6章相关检测

第7章自适应噪声抵消

本课程分为七章：

第一章主要介绍随机噪声的统计特性，是后续各章的理论基础。

第二章主要介绍电路内部固有噪声源及其特性，对各种有源器件的噪声性能进行分析，并阐述低噪声放大器设计中需要考虑的几个问题。

第三章介绍干扰噪声的来源、特点及各种耦合途径，并详细介绍屏蔽和接地对于各种干扰噪声的抑制作用，以及其他一些常用的抗干扰措施和微弱信号检测电路设计原则。

第四~七章分别为锁定放大、取样积分与数字式平均、相关检测、自适应噪声抵消，分别介绍这几种方法的理论基础、设计实现以及一些应用实例。

因此本课程<微弱信号检测）基本构成：微弱信号检测与随机噪声，放大器的噪声源和噪声特性、干扰噪声及其抑制、锁定放大、取样积分与数字式平均、相关检测、自适应噪声抵消。

2本课程研究的基本问题

微弱信号是相对背景噪声而言的，其信号幅度的绝对值很小、信噪比很低<远小于1）的一类信号。如果采用一般的信号检测技术，那么会产生很大的测量误差，甚至完全不能检测。微弱信号检测的主要目的是提高信噪比。微弱信号检测是测量技术中的一个综合性的技术分支，它利用电子学、信息论和物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特征和相关性，检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。微弱信号检测技术研究的重点是：如

何从强噪声中提取有用信号，探索采用新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。

本课程<微弱信号检测）研究噪声的来源和统计特性，分析噪声产生的原因和规律，运用电子学和信号处理方法检测被噪声覆盖的微弱信号，并介绍几种行之有效的微弱信号检测方法和技术。

3学习本课程<微弱信号检测）后了解、掌握了哪些内容

通过对微弱信号这门课程的学习，我掌握的内容主要有以下几个方面：

<1）了解了常规小信号检测的手段和方法，即滤波、调制放大与解调、零位法、反馈补偿法。

<2）掌握了随机噪声及其统计特征。

①随机信号的概率密度函数

对于连续取值的随机噪声，概率密度函数(PDF>P(x>表示的是噪声电压x

而且

一种重要的概率密度函数是正态分布概率密度函数，又称为高斯分布，自然发生的许多随机量属于高斯分布。另一种重要的概率密度函数是均匀分布概率密度函数。

②随机噪声的均值、方差和均方值

均值

方差

均方差

③随机噪声的相关函数

自相关函数

互相关函数

④随机噪声的功率谱密度函数及其特点

功率谱密度函数

<3）了解了几种常见的随机噪声及其统计特征：白噪声、限带白噪声、窄带白噪声。

<4）掌握了放大器的噪声源和噪声特性及其抑制方法，了解了低噪声放大器的设计。

①放大器的噪声源

电子系统内部的固有噪声源，例如电阻的热噪声、阻容并联电路的热噪声、PN结的散弹噪声、l/f噪声、爆裂噪声等。

外部干扰噪声，干扰噪声种类很多，它可能是电噪声，通过电场、磁场、电磁场或直接的电气连接藕合到敏感的检测电路。这些都是电磁兼容性所涉及的领域；干扰噪声的本源也可能是机械性的，例如，通过压电效应.机械振动会导致电噪声；甚至温度的随机波动也可能导致随机的热电势噪声。

②放大器的噪声特性

放大器的等效输入噪声与信号源内阻的关系如下：

低噪声放大器

高噪声放大器

图1 高噪声放大器和低噪声放大器

③噪声抑制方法

A消除或削弱干扰源；

B设法使检测电路对干扰噪声不敏感；

C使噪声传输通道的耦合作用最小化。

<6）了解了一些微弱信号检测的方法和技术，比如锁相放大，取样积分，相关检测，自适应噪声抵消等。

4为了达到对微弱信号的检测，在具体技术方面需要解决哪些问题

<1）锁定放大器应用

锁定放大器(LIA>是微弱信号检测的重要手段，已经被广泛应用于物理、化学、生物医学、天文、通信、电子技术等领域的研究毛作中。

在锁定放大器应用中需要考虑下列几个问题：

1> LIA的功能相当于一种抑制噪声能力很强的交流电压表，其输人是正弦波或方波交流信号，输出是正比于输人波形幅值的直流信号。如果被测信号不是交流信号，则需要用调制或斩波的方式将其变换成交流信号。

2>在实际应用中，LIA中PSD，后续的LPF常用积分器来实现，积分器的时间常数决定了LIA的等效噪声带宽，也决定了LIA 所实现的信噪改善比SNIR。积分器的时间常数越大，等效噪声带宽越窄，SNIR越大，所需的测量时间也就越长。所以，对于强度变化缓慢的信号，例如光谱、电子衍射等的测量，可采用长的时间常数；而对于强度变化较快的信号，积分时间常数的选择要与信号的变化速度相适应，在不损失有用信号的条件下，尽量提高输出的信噪比。

3>要根据信号和噪声的具体情况适当地分配LIA的交流增益和直流增益，如果信号的动态范围较大，而噪声又不很严重，就应该使LIA工作在高稳定状态。如果噪声严重，为了使LIA能够正常上作，则必须使LIA协调在高储备状态。

4>测量系统良好的屏蔽与接地是LI发挥其效用的必要条件。

5>LIA的参考信号输人必须是与被测信号相关的同频信号。如果确实不能获得合适的同频参考信号，则可用锁相环进行自动频率跟踪检测。

6> LIA的信号输人前置级放大器的工作参数必须认真选择，根据放大器的噪声因子图(NF图>，在给定的工作频率下进行输人电阻匹配，以获得最佳噪声特性。

<2）取样积分与数字式平均技术

要恢复淹没在噪声中的脉冲波形时，需要使用此种方法。

在取样积分与数字式平均技术应用中需要考虑下列几个问题：1）门积分的选取：在信号幅度较小的情况下，采用线性门积分有利；而在信号幅度较大时，为了防止电路进入非线性区导致测量误差，必须采用指数式门积分器。所以，在具体的门积分应用中，要根据实际检测情况和要求选择合适的门积分方式。

2）取样积分器工作方式的选择：取样积分器的工作方式可分为定点式和扫描式两种，一般将这两种工作方式组合在同一仪器中，有用户选择使用哪种工作方式。定点工作方式用于检测信号波形上

某一特定位置的幅度，而扫描工作方式用于恢复和记录被测信号的波形。

3）取样积分器参数的选择：一般需要考虑的参数有：取样脉冲宽度Tg、时基锯齿波宽度Tb、积分器时间常数Tc=RC的选择、慢扫描时间Ts，要根据实际情况进行选择。

<3）相关检测

在实际应用中，使用的相关检测设备有多种类型，主要分成：1）模拟式相关器：两路信号都是模拟量。

2）数字式相关器：首先将两路信号量化为数字量，再进行相乘和累加平均的运算，一般是在微处理器和累加器上实现运算。

3）混合式相关器：其特点是，一路信号为模拟量，另一路信号为量化的数字量。

4）修正的混合式相关器：为了克服混合式相关器输出的偏差，在数字通道人为叠加伪随机信号，再进行相关运算，这种方式有一定的理论价值，但实用性较差。

5 微弱信号检测技术实际应用

（1）锁相放大器在微波特性研究中的应用

原理：微波天线方向图测量系统的中心设备一般是由一台锁相放大器和一台微波分析仪构成。本实验选用两台微波分析仪，其中一台用其发射天线，向外发射微波，另一台用其接收天线，接收微波信号，这样就打破了常规的只能在固定范围内测量微波天线方向图的束缚，可以测量随距离变化的微波方向图，测试电路如图2所示。速调管电源选用方波调制，调制电压输出用电阻分压作为锁相放大器的参考信号。速调管的发射电压受到调制，输出为方波调制

的微波信号，工作频率为9. 37GHZ，由发射天线发射。待测天线作为接收天线，通过匹配器件由晶体检波器检波，输给锁相放大器作为待测信号，这样就满足了锁相放大器待测信号和参考信号频率相同的条件，可实现互相关运算。由接收天线转台改变天线的方向，测得天线的方向图。

图2 微波天线方位测量原理图

（2）取样积分器用于检测表面及亚表面的微小缺陷

零件或材料的表面及亚表面处是一般体声波无损检测的盲区，因此探测表面及亚表面缺陷要利用声表面波(SAW>。声表面波在表面及亚表面缺陷处会产生反射。在时域上反射波的大小、形状和在频域中反射波的频率特性(频谱>与缺陷的性质有关。一般地说，SAW的频率愈高，能探测到愈近表面的缺陷。图3所示为用激光探针法探测表面及亚表面缺陷对声表面波的反射系数的检测装置框。

光电二极管的输出信号经放大，同时分别送入Boxcar(进行信号处理>与示波器(观察波形>。因为在探测微小缺陷时，光电二极管接收到的反射波信号很微弱，仅有几个微伏(峰--峰值>，深埋于系统噪声中，因此必须采用取样积分器(Boxcar>提取之。为了达到取样积分器的输入电平，将这微弱的电信号放大几万倍，然后输入取样积分器的“观察信号输入”端。另一方面，已调高频信号分路输入取样积分器的“参考信号输入”端作为触发基准，以消除脉冲信号

发生器的同步信号与已调高频信号在初相位上的随机误差，保证取样积分器的参考信号与已调高频信号的相位同步.取样积分器的输出接至X-Y记录仪，描画出声表面波的主波和反射波。依据反射波的大小、形状等性质，即可知道表面、亚表面存在的缺陷情况。

图3 检测装置框图

（3）微弱激光信号的数字相关检测技术

数字相关检测基本原理：

微弱信号检测技术能测量传统观念认为不能测到的微弱量,所以获得迅速的发展和普遍的重视。相关检测技术是实现微弱激光信号提取的最有效方法之一。其基本原理如图4所示：

图4相关检测技术原理

为了克服数字相关检测基本技术要预先测量信号相移的弊端,可以在其理论基础之上加以改进，将参考信号的相位移动90°，使用两个相关器,检测会比较方便.这种检测方法被称为双通道数字相关性检测，或数字正交相关检测,其原理如图5所示

图5数字正交相关检测原理

小学数学数据观念的培养学习心得

小学数学数据分析观念培养学习心得 信阳四小杜春丽 统计学的一个研究对象是数据，它是通过收集数据，以及对数据的分析来帮我们解决问 题的。《数学课程标准（修订稿）》将实验稿中的“统计观念”改为“数据分析观念”，指 出了统计的核心就是数据分析。通过两天的学习，我对数据分析观念的内涵、如何发展数据分析观念，等方面有了更深刻的认识。下面我结合几位专家所举的例子，谈关于小学数学如何发展数据分析观念的几点看法。 一、要诱发学生进行数据分析的动机，使学生愿意参与数据分析活动。 数据分析必须面对一堆数据，别说是小孩，就是大人，都有可能感觉枯燥乏味。因此， 要想办法激发学生的学习动机。可以从以下两方面考虑。一是要选择合适的素材。在素材的选择上，我们可以考虑与学生日常生活密切相关的内容，借以激发学生的兴趣。比如统计学生上学所用的时间，感悟随机性；新年联欢会买水果，调查班里最喜欢吃的水果；学生在一、二年级的不同体重等等。这些素材都是与学生的学习生活密切相关，很容易引起他们的共鸣。二是要让学生感受到数据分析的现实意义（或者说价值）。只有让学生觉得进行数据分析 是必须的、有用的，不进行数据分析就办不成事，事情就解决不了；学生才有可能积极投身 学习活动。下面的教学片断就是很好的说明： 教师出示几部学生喜欢看的动画片，问学生想看哪一部。由于学生各自想看的动画片不 相同。由此引出问题。 师：有什么问题？生：我们什么都想看。 生：看谁想看的动画片多。 师：谁能想办法？生：要谦让。 师：那谦让了，同意么？ 生：我有好办法，用统计，我们班40多位同学统计。想看什么的人多就看什么。 师：你听明白吗？ 生：他说看哪个动画片的人多就看哪个动画片。 师：如果看蓝猫的人多，那喜欢看红袋鼠的人怎么办啊？ 生：那就看蓝猫。师：我们要统计什么呀？ 生：统计喜欢看这四部动画片的人数。 从这个教学片断我们可以看出，教师除了找学生熟悉的、喜欢的动画片创设情境外，更注重引发学生思考怎么解决问题，由于学生喜欢看的动画片不一样，而又只能看一部动画片，这样就产生矛盾，同时数据分析成了学生内心的一种需要，他们必须知道喜欢看哪一部动画 片的人数多，才有可能解决这一矛盾。这样，学生就会自然而然地参与到数据分析当中来。 二、要不断诱发学生思考，使学生在修正自己想法的过程中掌握数据分析方法。 数据分析是一个复杂的思维过程。数据分析的过程不应只是计算和画图，应该把重点放在怎样分析数据上。因此，教师要启发学生自己想办法，让学生感悟到我们是为了解决问题 而来做统计的。通过数据分析，学生从中提取相关信息，根据不同的背景，选择不同的方法，从而培养学生思维的灵活性。下面的例子就是一个很好的说明： 案例一：

统计学习心得体会

统计学习心得体会 篇一：统计业务培训学习心得体会 统计业务培训学习心得体会 XX年8月18日至8月29日，我同全州八县同行共53人有幸参加了在成都信息工程学院举办的XXX州统计业务骨干培训班（第二期）为期十二天的学习，这是我工作十多年来参加的培训中时间最长、针对性最强、等级最高、纪律最严、收获最大的一次培训。因为平时工作较忙，很少有机会参加培训，因此我十分珍惜这次难得的机会，专心听课，认真做笔记，使自己的工业统计理论知识和业务水平得到了提高，进一步理清了思路，开拓了视野，同时感受到了领导的关心与期盼，联系自己工作经历，使今后努力的方向更加明确。 一、提高了思想认识 从事统计工作多年，觉得统计数据水分多，工作压力大，感到从事统计工作很困惑、很痛苦，有时产生抵触情绪。通过系统的统计基础理论学习和公务员心理调适讲座的疏导，使我豁然开朗，明白了统计数据并不像财务数字那样精确，只要方向对、趋势正确就行；统计工作是一项专业性很强的工作，只有认真学习，掌握了较为全面的统计专业知识，提高统计分析能力，才能做好统计工作，才能为领导提供决策参考，才能为发展地方经济服务。

二、强化了统计理论知识 此次培训组织严密，学习扎实，在培训老师的精心设计 与合理安排下，通过多种形式的教学，系统学习了《统计学原理》、《EXCELL在统计中的应用》、《抽样调查方法与应用》、《国民经济核算》、《宏观经济统计分析》、《创新思维与工作创新》、《公共关系与社交礼仪》等课程的学习；听取了《公务员心理调适》、《统计调查报告写作》、《我国统计工作的热点问题评述》的讲座；参观了成都工业园区和映秀镇地震灾区。切实提高了自己的理论水平；疏导了心理困惑；体验了工业园区发展、城乡一体化建设；感受了地震灾区的心灵震撼。 学习《统计学原理》和《宏观经济统计分析》不仅增强了自己的统计理论基础，而且明白了数据是统计分析的眼睛，分析是统计数据经过深加工的最终产品，统计分析起到参谋和预警作用。通过《抽样调查方法与应用》课程的学习，使我掌握了抽样调查的基本理论、知识和方法，理解了从调查立项、抽样方案设计到数据收集与加工的整个流程。通过学习《EXCELL在统计中的应用》， EXCELL常用功能的实际操作水平有了提高，运用EXCELL计算分析数据提高了工作效率。 三、提供了相互交流平台，解放了思想，开拓了视野培训除了学习书本知识，还安排外出参观学习，相互交流，增

“数据分析观念”的内涵及教学建议

“数据分析观念”的内涵及教学建议 ——数学教育热点问题系列访谈录 史宁中（东北师范大学，吉林长春 130024）1 张丹（北京教育学院，北京 100011） 摘要：统计是数据分析的科学和艺术，统计课程的核心是发展学生的数据分析观念。准确把握数据分析观念的内涵是进行统计课程设计、教科书编写和教学实施的必要前提和重要基础。体会数据中蕴涵着信息、认识到需要根据问题的背景选择合适的方法、通过数据分析体验随机性是数据分析观念的重要方面。义务教育阶段统计教学关键是使学生想到用数据，愿意“亲近”数据，能从数据中提取信息。 关键词：数据分析观念；教学建议 Abstract: Statistics is the science and art of data analysis，and the main purpose of the course itself is to develop students’ concept of it. The accurate comprehension of that concept is the premise and the important basis of course designing, textbook compiling and the conduction of classroom teaching. Thus, a pivotal aspect of developing the concept of data analysis is cultivating students’ ability to profit from the information contained in the data, to recognize the necessity of choosing the right way of conducting it against the background from which the problem emerges. In one word, the most urgent task in the period of compulsory education is to enable students to make proper use of data analysis, to “befriend” it and benefit from the information obtained from it. Key words: the concept of data analysis, advice for teachers 我国在基础教育阶段将统计作为重要的学习内容，随着大家对统计教学的不断探索和实践，人们逐渐认识到对于统计学习而言，重要的不是画统计图、求平均数等技能的学习，而是发展学生的数据分析观念。那么，数据分析观念到底体现在哪些方面呢？如何设计课程和实施教学，才能更好地发展学生的数据分析观 1收稿日期：2007年12月10日 作者简介：史宁中，1950年4月出生，江苏宜兴人，研究方向：应用统计学、数学课程与教学。东北师范大学校长、校学术委员会主任，统计学博士生导师，数学教育博士生导师，国务院学科评议组成员，国家自然科学基金评委会成员，中国教育学会副会长，国家义务教育数学课程标准修订组组长，全国中小数学教材审查委员（中学数学教材主审委员）。张丹，1972年5月出生，陕西西安人，研究方向：数学课程与教学、教师培训。北京教育学院副教授，博士研究生，国家义务教育数学课程标准研制组核心成员，国家义务教育数学课程标准修订组成员。

微弱信号检测技术概述

1213225 王聪 微弱信号检测技术概述 在自然现象和规律的科学研究和工程实践中, 经常会遇到需要检测毫微伏量级信号的问题, 比如测定地震的波形和波速、材料分析时测量荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及电信号测量等, 这些问题都归结为噪声中微弱信号的检测。在物理、化学、生物医学、遥感和材料学等领域有广泛应用。微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、计算机和物理学的方法, 分析噪声产生的原因和规律, 研究被测信号的特点和相关性, 检测被噪声淹没的微弱有用信号。微弱信号检测的宗旨是研究如何从强噪声中提取有用信号, 任务是研究微弱信号检测的理论、探索新方法和新技术, 从而将其应用于各个学科领域当中。微弱信号检测的不同方法 ( 1) 生物芯片扫描微弱信号检测方法 微弱信号检测是生物芯片扫描仪的重要组成部分, 也是生物芯片技术前进过程中面临的主要困难之一, 特别是在高精度快速扫描中, 其检测灵敏度及响应速度对整个扫描仪的性能将产生重大影响。 随着生物芯片制造技术的蓬勃发展, 与之相应的信号检测方法也迅速发展起来。根据生物芯片相对激光器及探测器是否移动来对生物芯片进行扫读, 有扫描检测和固定检测之分。扫描检测法是将激光器及共聚焦显微镜固定, 生物芯片置于承片台上并随着承片台在X 方向正反线扫描和r 方向步进向前运动, 通过光电倍增管检测激发荧光并收集数据对芯片进行分析。激光共聚焦生物芯片扫描仪就是这种检测方法的典型应用, 这种检测方法灵敏度高, 缺点是扫描时间较长。 固定检测法是将激光器及探测器固定, 激光束从生物芯片侧向照射, 以此解决固定检测系统的荧光激发问题, 激发所有电泳荧光染料通道, 由CCD捕获荧光信号并成像, 从而完成对生物芯片的扫读。CCD 生物芯片扫描仪即由此原理制成。这种方法制成的扫描仪由于其可移动, 部件少, 可大大减少仪器生产中的失误, 使仪器坚固耐用; 但缺点是分辨率及灵敏度较低。根据生物芯片所使用的标记物不同, 相应的信号检测方法有放射性同位素标记法、生物素标记法、荧光染料标记法等。其中放射性同位素由于会损害研究者身体, 所以这种方法基本已被淘汰; 生物素标记样品分子则多用在尼龙膜作载体的生物芯片上, 因为在尼龙膜上荧光标记信号的信噪比较低, 用生物素标记可提高杂交信号的信噪比。目前使用最多的是荧光标记物, 相应的检测方法也最多、最成熟, 主要有激光共聚焦显微镜、CCD 相机、激光扫描荧光显微镜及光纤传感器等。 ( 2) 锁相放大器微弱信号检测 常规的微弱信号检测方法根据信号本身的特点不同, 一般有三条途径: 一是降低传感器与放大器的固有噪声, 尽量提高其信噪比; 二是研制适合微弱检测原理并能满足特殊需要的器件( 如锁相放大器) ;三是利用微弱信号检测技术, 通过各种手段提取信号, 锁相放大器由于具有中心频率稳定, 通频带窄,品质因数高等优点得到广泛应用。常用的模拟锁相放大器虽然速度快, 但是参数稳定性和灵活性差, 而且在与微处理器通信时需要转换电路; 传统数字锁相放大器一般使用高速APDC 对信号进行高速采样, 然后使用比较复杂的算法进行锁相运算, 这对微处理器的速度要求很高。现在提出的新型锁相检测电路是模拟和数字处理方法的有机结合, 这种电路将待测信号和参考信号相乘的结果通过高精度型APDC 采样,

统计分析方法学习总结

统计分析方法学习总结 S201505158 陈丹妮 一、统计的描述 一般采用以下几种图形描述数据： 直方图：表示几个变量的数据，使人们能够看出这些数目的大体分布或“形状”； 盒形图：比直方图简单一些的是盒形图(boxplot，又称箱图、箱线图、盒子图)； 茎叶图：既展示了数据的分布形状又有原始数据。它象一片带有茎的叶子。茎为较大位数的数字，叶为较小位数的数字； 散点图：描述的数据有两对连续变量； 定型变量的图：定性变量（或属性变量，分类变量）不能点出直方图、散点图或茎叶图，但可以描绘出它们各类的比例，如：饼图、条形图。 二、汇总统计量 表示位置的汇总统计量：均值(mean)：样本值的算术平均值；中位数(median)：中间大小的数（一半样本点小于中位数）；(第一或第三)（下、上）四分位数(点) (first quantile, third quantile )（分别有1/4或3/4的数目小于它们）；k-百分位数(k-percentile)；a分位数(a centile)：k-百分位数=k%分位数：有k%的数目小于它；众数(mode)：样本中出现最多的数。 表示尺度的汇总统计量：极差（range)：极端值之差；四分位间距(四分位极差) (interquantile range) 四分位数之差；标准差(standard deviation) 方差平方根；方差(variance) 各点到均值距离平方的平均。 三、相关的分布 相关的分布包括：离散分布、连续分布、抽样分布：我们能够利用样本统计量中的（描述样本的）信息, 比如样本均值和样本标准差中的信息，来对（描述总体的）总体参数（比如总体均值和总体标准差）进行推断（估计、检验等）。 大数定律：阐述大量随机变量的平均结果具有稳定性的一系列定律的总称。其中又分为独立同分布大数定律（提供了用样本平均数估计总体平均数的理论依据）和贝努力大数定律（提供了频率代替概率的理论依据）。 中心极限定理：阐述大量随机变量之和的极限分布是正态分布的一系列定理的总称。独立同分布中心极限定理（不论总体服从何种分布，只要它的数学期望和方差存在，从中抽取容量为n的样本，当n充分大时，则这个样本的总和或平均数是服从正态分布的随机变量）和德莫佛－拉普拉斯中心极限定理（提供了用正态分布近似计算二项分布概率的方法）。均值的假设检验包括对于正态总体均值的检验、对于比例的检验 四、各种分析方法 1.列联表分析 列联表变量中每个都有两个或更多的可能取值，称为水平，比如收入有三个水平，观点有两个水平，性别有两个水平等。列联表的中间各个变量不同水平的交汇处，就是这种水平组合出现的频数或计数（count）。二维的列联表又称为交叉表（cross table）。列联表可以有

大数据心得体会65848

大数据心得体会 早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。 有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。 大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。 在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。 1 大数据的概述 1.1 大数据的概念 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。

微弱信号检测

微弱信号检测电路实验报告 课程名称：微弱信号检测电路 专业名称：电子与通信工程＿＿＿年级：＿＿＿＿＿＿＿ 学生姓名：＿＿＿＿＿＿ 学号：＿＿＿＿＿ 任课教师：＿＿＿＿＿＿＿

微弱信号检测装置 摘要：本系统是基于锁相放大器的微弱信号检测装置，用来检测在强噪声背景下，识别出已知频率的微弱正弦波信号，并将其放大。该系统由加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路组成。其中加法器和纯电阻分压网络生成微小信号，微弱信号检测电路完成微小信号的检测。本系统是以相敏检波器为核心，将参考信号经过移相器后，接着通过比较器产生方波去驱动开关乘法器CD4066，最后通过低通滤波器输出直流信号检测出微弱信号。经最终的测试，本系统能较好地完成微小信号的检测。 关键词：微弱信号检测锁相放大器相敏检测强噪声

1系统设计 1.1设计要求 设计并制作一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值。整个系统的示意图如图1所示。正弦波信号源可以由函数信号发生器来代替。噪声源采用给定的标准噪声（wav文件）来产生，通过PC 机的音频播放器或MP3播放噪声文件，从音频输出端口获得噪声源，噪声幅度通过调节播放器的音量来进行控制。图中A、B、C、D和E分别为五个测试端点。 图1 微弱信号检测装置示意 （1）基本要求 ①噪声源输出V N的均方根电压值固定为1V±0.1V；加法器的输出V C =V S+V N，带宽大于1MHz；纯电阻分压网络的衰减系数不低于100。 ②微弱信号检测电路的输入阻抗R i≥1 MΩ。 ③当输入正弦波信号V S 的频率为1 kHz、幅度峰峰值在200mV ~ 2V范围内时，检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。 （2）发挥部分 ①当输入正弦波信号V S 的幅度峰峰值在20mV ~ 2V范围内时，检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。 ②扩展被测信号V S的频率范围，当信号的频率在500Hz ~ 2kHz范围内，检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。 ③进一步提高检测精度，使检测误差不超过2%。 ④其它（例如，进一步降低V S 的幅度等）。

简单统计分析方法总结

简单统计分析方法总结 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后 对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统 计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验 结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有 统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结 果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。但实际过程中这一条是值得商榷的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**

(完整word版)统计学学习总结

统计学学习总结 统计学学习感想 通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。 首先，我谈谈我对这门课程的理解。 一）对统计学新的认识 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。 但是经过半个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。统计学是研究总体在一定天脚下的数量特征及其规律性的方法论学科。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。

二）统计学和经济学的关系 统计学并不是一门浅显的学科，人们从事统计工作已经有几千年的历史了，但是统计作为一门学科而存在仅有300多年的历史。统计学这个名称起始于国家管理，起始于社会经济的数量考察。于是统计学就和经济学就有了密不可分的联系。 经济学来源于统计学。我们知道经济现象是现实世界的一个重要组成部分，和自然界的现象有很大的不同。自然界的现象基本上都按其本身的机制机理形成和发展的，容易通过实验解剖等方法来被人们掌握。但是人类社会的经济现象就大不一样，它们是由人的活动而形成的，复杂多样，变化多端，没有任何实验的方法可以来准确的研究。因此我们就只有借助于统计学，通过统计分析社会经济的各种数据，我们就可以发现社会的经济问题，为经济学的研究提供了素材。这就是所谓的理论源于实践。 同时，统计学也是检验经济学的理论是否符合客观事物的发展规律的重要工具。实践是检验真理的唯一标准。运用各种经济理论所制定的方针政策、计划方案的是否正确,是否符合实际,能否达到预期的目的,只有依靠实践来检验，然而对实践要取得了解,又只能依靠统计。统计是沟通经济学与实际的一个重要桥梁。没有统计学，就没有经济学今天的发展。

数据分析观念

【课程标准】中数据分析观念：（第五组全体成员）数据分析观念包括：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析作出判断，体会数据中蕴涵着信息；了解对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择合适的方法；通过数据分析体验随机性，一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同，另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。数据分析是统计的核心。 “标准”中，在第二学段的【知识技能】中是这样定的：经历数据的收集、整理和分析的过程，掌握一些简单的数据处理技能；体验随机事件和事件发生的等可能性。在第三学段【知识技能】中是这样说的：体验数据收集、处理、分析和推断过程，理解抽样方法，体验用样本估计总体的过程；进一步认识随机现象，能计算一些简单事件的概率。 “课程内容”【第一学段】中是这样说的：能根据给定的标准或者自己选定的标准，对事物或数据进行分类，感受分类与分类标准的关系。经历简单的数据收集和整理过程，了解调查、测量等收集数据的简单方法，并能用自己的方式（文字、图画、表格等）呈现整理数据的结果。通过对数据的简单分析，体会运用数据进行表达与交流的作用，感受数据蕴涵信息。【第二学段】中是这样的内容：经历简单的收集、整理、描述和分析数据的过程（可使用计算器）；会根据实际问题设计简单的调查表，能选择适当的方法（如调查、试验、测量）收集数据；认识条形统计图、折线统计图直观且有效地表示数据；体会平均数的作用，能计算平均数，能用自己的语言解释其实际意义；能从报刊杂志，电视等媒体中，有意识地获得一些数据信息，并能读懂简单的统计图表；能解释统计结果，根据结果作出简单的判断和预测，并能进行交流。在【第三学段】中说：（一）抽样与数据分析1、经历收集、整理、描述和分析数据的活

微弱信号检测

四川省大学生电子设计竞赛报告题目：微弱信号检测装置

微弱信号检测装置 【摘要】：为提取被噪声淹没的微弱信号，在分析了锁相放大器原理的基础上，采用基于AD630设计了一个双相位锁相放大器。实现了正弦信号的检测和显示，由于时间紧迫，AD采样显示的数值误差较大。 【关键词】：锁相放大器正交信号 AD630 MAX7490 一、方案设计与论证 图1 微弱信号检测装置示意图 1.1 微弱信号检测电路设计与方案 微弱信号检测电路要求采用模拟方法来实现。常用的微弱信号检测方法有：匹配滤波、锁相放大、取样积分等。 方案1：匹配滤波法。使用窄带滤波器，滤掉带宽噪声只让窄带信号通过；此方案电路简单，但是，由于一般滤波器的中心频率不稳定，不能满足更高的滤除噪声的要求。 方案2：单通道锁相放大法。用AD630平衡调制解调芯片、移相器及低通滤波器构成锁相放大电路，基于信号的互相关原理，移相器输出的信号必须与被测信号同频同相，由于被测信号相位未知，需移相器逐步移相，实现较为复杂。 方案3：双通道锁相放大法。用两个AD630平衡调制解调芯片、两个低通滤波器做成双通道锁相放大器，就是被测信号与两个相互正交的信号分别相乘经低通滤波器再送入AD进行采样，这样不需考虑被测信号的相位。两路正交信号由74LS74构成的分频电路产生或由单片机产生。由于只需要直流分量，低通滤波器的截止频率可以低到几百赫兹。 综合考虑，我们采用方案3。 1.2 加法电路的设计与方案 加法电路要求正弦信号与噪声信号相加，并测量噪声的均方根值；因此加法电路的内部噪声越小越好。

方案1：普通加法器。用低噪声放大器OPA2227做一个普通的加法器，但此电路接有电阻电容，会产生附加噪声。 方案2：高性能加法器。用低噪声仪表放大器INA2134做一个高性能的加法器，有独立的共模抑制能力、增益误差、噪声和失真。 方案2虽然比方案1复杂，但引入的附加噪声比方案1小，因此选用方案2。 1.3 带通滤波器设计与方案 题目中给了一个带宽很宽的强噪声，要想进可能地滤掉噪声，需一个窄带带通滤波器。 方案1：采用OPA2227设计中心频率指定的有源带通滤波器。 方案2：采用OPA2227分别设计低通滤波器和高通滤波器，组成一个带通滤波器。 方案3：用MAX7490做程控带通滤波器，参考官方电路设计。 方案1设计的带通滤波器不满足中心频率在500Hz-2000Hz内变化的设计要求；方案2设计的带通滤波器带宽太宽，引入过多噪声容易造成太大的测量误差；因此采用方案3。 1.4 整体系统电路设计 整体系统框图如下： 图2 整体系统框图 二、理论分析与参数计算 2.1锁相放大器电路中的相关器原理 锁相放大电路中最重要的部分是相关器(PSD)部分，它是锁相放大电路的核心，起着至关重要的作用。相关器是相关函数的物理模型，是一种完成被测信号和参考信号互相关函数运算的电子线路，相关器又叫相敏检波器。

统计学学习心得体会

统计学个人心得 12级会计7班 3212005244 谢翠欣 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门课程。但是经过一个学期的学习，我对统计学有了全新的认识。我开始意识到统计学在学术研究中，在公司决策中，在国家制定方针政策时??在社会生活的各个方面都发挥着重要作用，我开始了解到统计学是一个理论联系实际的学科，非常具有实践性，统计的原始资料全部来源于实际生活。统计学也是一种成熟的学科，它有它独立而完备的理论体系，它是相当科学的，它是以数学作为它的基本工具，但它有比数学更有实际用途，它可以对生活中大量的无序的数据进行分析，找出它们的规律，从而为研究、决策提供基本的依据，它是其他学科的一切理论的基础和来源。 期末，老师布置了分组调查问题的任务，我们小组分工地完成了大学生男女婚恋观的差异，通过一整套的调查流程，从问卷设计、寻找答卷人、调查结果对比以及综合分析，带着问题去寻找答案并得出结论，是一件很意义的事情。 因为要考试，所以花几天时间，整体复习了一遍统计学，准确的来说是从第一页开始较为仔细的阅读了一遍《统计学》这本教科书。随后统计为我打开了另一扇窗，让我得以从不同的视角重新思考这门让我痛苦了一个学期的课程。至此统计学不再仅仅是一些无数抽象公式的代名词，而是一门理论联系实际，工作活动中不可或缺的一门重要科学。 总论和统计数据的内容比较简单，引出概念，复习以往学习过的知识。理论上来说假设检验与方差分析的内容要难于抽样估计。但是个人觉得《抽样估计的行文并不像假设检验》那么好理解。统计学这本书喜欢先向学生介绍很多概念和公式，再将公式引用到例子中来解决问题。然而在介绍公式的同时，学生往往不了解这些公式真正的意义和使用方法，单纯的死记硬背效率颇低。拿抽样估计来说，计算抽样平均误差的公式之多，方法之众，让同学们的脑袋混沌了好久。大家私下交流，混沌的原因在于不知道这些公式的来龙去脉，只将条件带入相应的公式计算答案的方法是以前没有经历过的，需要一段时间的适应过程。相关与回归分析同样吸引人。因为之前我片面的认为相关关系没有确切的规律可循，更不容说计算出事物的内在联系了。然而科学证明，不但相关系数可以计算出来，回归方程也可以用来做分析预测。我想起了一句话：任何学科脱离了统计都将不是科学。只有统计能仅凭现象就能分析归纳出事务的内在联系，给我们呈现出一个更明朗的世界。 时间序列分析在我看来是和我的专业---会计联系最紧密的知识。运用所学到的知识可以分析出公司销售额的各种增长情况，公司的销售额有什么样的季节变化规律，还能建立一个模型对未来的财务情况做出预测。 这么快一个学期统计学的学习就结束了，我才刚刚了解统计学，我知道统计学知识还能运用到店铺开设选址等等的问题上，这是我比较感兴趣的，所以我以后还要继续深入了解统计学，并且运用它服务生活。篇二：统计学学习感想 统计学学习感想 通过半个多学期的学习，我对统计学这门课程有了一定的了解，对学习这门课程也有了一定的感想。 首先，我谈谈我对这门课程的理解。 一）对统计学新的认识 在学习统计学之前，谈起统计我脑袋中就浮现出计数，一大堆枯燥的数字，还有一长串的数学计算式。在我眼中，统计学是一门非常枯燥非常单调的学科，它不像数学那样强调严密的推理和逻辑，而是仅仅需要搜集原始资料，套用数学公式而已，我甚至不是很喜欢这门

浅谈小学生数据分析观念的培养论文

浅谈小学生数据分析观念的培养随着社会的发展，统计在实际生活中的应用越来越广泛，大到国民生产总值，小到家庭的收支，都离不开对数据的分析，离不开统计。新课程标准理念下也将统计与概率作为重要的学习内容，随着大家对统计与概率教学的不断探索和实践，人们逐渐认识到对于这个领域的学习而言，重要的绝不仅仅是画统计图、求平均数等技能的学习，而是要让孩子“亲近”数据，加强对孩子数据分析观念的培养。下面就以统计为例说明如何培养小学生的数据分析观念。 一、重视学生统计意识的培养 “统计观念”的首要方面是能有意识的从统计的角度思考有关问题，当遇到有关问题时能想到去收集数据和分析数据，即发展学生的统计意识。发展学生的统计意识最主要的方式就是让学生体会到统计是有用的，数据是有信息的，也就是说统计能够帮助人们做出决策，能够帮助人们了解一些情况，因此教师要重视学生统计意识的培养。 教师在统计活动材料的选用应采取由近及远的原则，先是身边的事、然后社会环境、再和其它学科相联系。收集的素材先是全部数据，如全班学生，利用统计对象的确定性组织统计活动，学习统计图表；随着学习的深入，统计对象更多地具有随机性。例如，“估计你们班所有同学的家庭一个月内共丢弃多少个塑料袋？通过实际调查验证你的估计。”在该统计活动中，每个同学家庭每个月要丢多少个塑料袋，统计对象的总数非常大，统计起来既浪费时间，又浪费人力和物力。此时，就可以渗透抽样统计的方法，帮助学生自己

选择统计对象。这里，统计对象可以是全班同学家庭的某些天丢弃塑料袋的个数，或部分同学家庭的某个月丢弃塑料袋的个数。例如，通过农民分析往年的农产品价格，可以估计出今年的农产品价格，然后适当调整自己的农业种植结构。让学生意识到分析、整理后的数据还能帮助人们进行预测，体会统计的价值。 在活动中发挥学生的主体性。数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。在统计活动中要发挥学生的主体性，而不要把学生成为按一定指令办事的操作工，要有探索性。在活动中发挥学生的主体性，把统计融入到解决问题之中，有利于统计观念的形成。 设计问题情境，学生体会需要收集数据。要使学生接受统计特有的观念，就要让学生经历产生和发展统计思想的全过程，让学生经历收集数据、整理数据和分析数据的过程，逐步形成统计意识。 学生体会到分析数据能帮助人们做些什么。“统计与概率”的教学设计应该在学生经历了收集数据、整理数据后，有一个反思的过程，讨论这些数据除了能帮助我们解决刚才提到的问题以外，还能够帮助我们解决什么问题。例如，通过农民分析往年的农产品价格，可以估计出今年的农产品价格，然后适当调整自己的农业种植结构。让学生意识到分析、整理后的数据还能帮助人们进行预测，体会统

多元统计分析心得

多元统计分析读书心得 聚类分析 聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类分析方法认为，在所研究的统计总体中，各样品或指标(变量)之间存在着程度不同的相似性(亲琉关系)，因此可以根据一批样品的多个观测指标，具休找到一些能够度量其相似程度的统计量，并依据这些统计量完成事物的分类。具体的方法，是按样品或指标的相似性或亲疏关系，逐级地归并即聚类，每次的归并聚成一个新的类.直到把全部的样品或指标聚成一类，形成一个由小类逐步到大类的分类系统为止二若将聚类过程的结果绘成一张分类图谱并进行分析、则就可以完成整个聚类分析过程。 它的主要应用有：聚类分析在商业上被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。在生物上聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识。在地理上，聚类能够帮助在地球中被观察的数据库商趋于的相似性。聚类分析在因特网上被用来在网上进行文档归类来修复信息等等。 下面来简要介绍一下曲国庆和姜玉春写的聚类分析及其在土地利用分类上的应用，它利用系统聚类分析的基本原理，并根据实际的土地申报登记和土地利用的调查资料，选择反映住宅建设和占地情况的人均占地面积、平均年建房率、建设用地利用率、反映耕地分布和占有情况的人均耕地面积、当地经济状况等为聚类指标，探讨聚类分析的模式相似性测度，计算方法和步骤。这其中涉及了很多问题，如样本数据的采集、统计、标准化和样本相似度测度的选择及确定，文章最后给出了土地利用聚类分析的计算方法和步骤。 读何晓群编著的多元统计分析和张文璋编著的实用统计分析方法与SPSS应用得出的一些体会如下：在聚类分析这一章，张文璋编的多元更具有系统性和层次性，比如他将聚类分析方法用一个表格的形式表现出来，让不同方法之间的区别与联系一目了然，同时，他将理论分析和SPSS软件操作结合在一起，都进行了仔细的讲述。 回归分析 在数量分析中，我们经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系，而不只是前面所讨论的单个变量的某些孤立的特性，如均值、方差的特性等。我们要了解的是变量之间是如何发生相互影响的，这就是所谓的相关分析和回归分析。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可

怎样对学生数据分析观念的

怎样对学生数据分析观念的培 养 在二十一世纪中信息技术已经是人们生活的基础，常常需要在不确定的环境中，面对大量散乱的数据，如何通过对数据的处理，以供参考作出合理的决策，这是每人都应当具备的素质。而统计正是通过对数据的收集、整理、处理、分析，为人们作出恰当的选择和判断、更好地制定决策提供依据和建议。《数学课程标准》中提出要使学生“经历运用数据描述信息、作出推断的过程，发展统计观念”，“应帮助学生逐渐建立起数据分析观念，了解随机现象”。因此，学习统计的核心目标是发展学生数据分析观念。 第一、能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。在信息时代里，生活中充斥着各种数据及其对其形象化处理的统计图表，除了能读懂并有意识地从各种渠道获得数据外，还必须理智地对待新闻媒介、广告等公布的数据，了解数据可能带来的误导，初步形成对数据处理过程进行评价的意识，既能从中获得尽可能多的有用信息，还要保持理智的心态，对数据的来源、收集数据的方法、数据的呈现方式、由此得出的结论进行合理的质疑，是每人都应该具备的素质。 第二、认识统计对决策的作用，能从统计的角度思考与数据有关的问题。培养学生数据分析观念，首先要培养学生有意识地从统计角度思考有关问题，当遇到问题时能想到去收集数据和分析数据。比如你是一个球迷，在一场比赛中会推测所喜爱的球队是否会赢，如果仅凭主观喜好去判断，那么你就不具备数据分析观念，并且判断往往是不合理的。但是，如果在判断之前，先收集一定的数据(双方队员的技术统计、双方球队历次比赛成绩等)，对这些数据进行整理和分析，再对球队输赢作出推测就会比较可靠，那么就说明你具备了一定的数据分析观念。具备以统计的角度思考问题的意识显然是非常重要的，将来一旦遇到了与数据有关的问题，即使你忘记了具体收集和整理数据的方法，但只要你有了这个意识，就会去请教专业人员，在他们的帮助下就能作出比较合理的决策。 第三、能通过收集、描述、分析数据的过程，作出合理的决策。学生具备了从统计的角度思考问题的意识，还要亲身经历收集、描述和分析数据的过程，并能根据数据作出合理的判断。运用数据作出的判断，不像逻辑推理那样有百分之百的把握，只能使在一定范围内作出的决策比较合理。 常见的统计活动如运动方面，跑步后的脉搏跳动会比静止时快多少，球队比赛输赢预测等；学习方面，男女生学习数学是否有差异，差异在哪个年级最明显，各科学习状况调查；学校周围道路交通（运输量、车辆数、堵塞情况、交通事故等）状况的调查，本地资源与环境的调查等等。

《统计法》学习心得体会

《统计法》学习心得体会 作为一名统计工作的新人，通过对《统计法》的初步学习，对自己从事的统计工作在法律方面有了更深入的了解，理解了《统计法》对于科学、有效地组织统计工作，保障统计资料的真实性、准确性、完整性和及时性，发挥统计在了解国情国力、服务经济社会发展中的重要作用，促进社会主义现代化建设事业发展方面起到了重要的作用，也更加感受到作为一名统计人的责任感与使命感。通过学习，概括地说，主要有以下几点体会： 一、提高了对统计工作的认识。 （一）明确了统计工作的任务。 根据《统计法》规定，统计的基本任务是对经济社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，施行统计监督。具体到我们调查统计监测部门的工作实际，根据省局精神我们的工作主要是“数据质量核查”与“战略实施监测”工作，就是属于《统计法》规定的统计分析与统计监督的范畴。这为我们今后的完成工作任务提供了有力的法律依据，我们在工作中也应当能合理的运用法律赋予我们的权利义务。 （二）明确了统计工作者的权利义务。 作为一名统计工作人员，通过学习《统计法》，理解了法律赋予自身的权利义务，也为自己今后的工作明确了法律界限。 一是明确了作为一名统计工作者的法律义务。例如“如实搜

集、报送统计资料，不得伪造、篡改统计资料，不得以任何方式要求任何单位和个人提供不真实的统计资料”，“坚持实事求是、恪守职业道德，对其负责收集、审核、录入的统计资料与对象暴动的统计资料的一致性负责”等规定都是作为一名统计工作者最基本的义务。 二是知晓了统计工作享有的合法权利。例如《统计法》明确规定统计调查对象要建立统计资料的审核、签署、交接、归档等制度（第二十二条）；明确执法检查人员在执法检查中可采取的措施（第三十五条）；明确规定政府相关部门要与统计部门相互配合，共同查处违法行为（第三十四条）；明确对统计违法行为的处罚规定（第四十一条、四十二条）等，这些法律规定，都是法律赋予统计工作者的权利，为我们今后的工作提供了强有力的法律保障，我们在今后的工作中也需要能够敢于利用、善于利用，合理合法开展工作。 （三）明确了统计工作业务规范。 通过对《统计法》关于“统计调查管理”“统计资料的管理发布”等章节的学习，明确了统计工作中的业务规范，为今后工作中依照法律规定开展业务工作指明了方向。例如“统计调查表应当标明表号、制定机关、批准或者备案文号、有效期限等标志。”（第十五条）的规定在今后的工作中就必须遵守，从而保证符合业务规范开展工作。