引論：我們?yōu)槟砹?3篇統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)典理論范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫(xiě)作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

篇1

難點(diǎn)一：隨機(jī)事件的表示。在求解隨機(jī)事件的概率時(shí)總是先將這個(gè)事件用數(shù)學(xué)符號(hào)表示出來(lái)然后再用公式計(jì)算。有些事件表示起來(lái)可能比較簡(jiǎn)單但有些事件屬于復(fù)合事件表示起來(lái)相對(duì)復(fù)雜。初學(xué)者由于對(duì)事件之間的關(guān)系以及運(yùn)算規(guī)律不甚了解而感到無(wú)從下手。

例：設(shè)袋中有大小相同的 個(gè)球 個(gè)紅球 個(gè)黑球 個(gè)白球從中無(wú)放回地任取兩次每次取一個(gè)以Ak，Bk，Ck， 分別表示第K次取到紅、黑、白球（k=1，2） ，試表示下列事件：（1）僅取到一個(gè)黑球；（2）第二次取到黑球；（3）沒(méi)取到黑球；（4）最多只取到一個(gè)黑球。

對(duì)這個(gè)題大多數(shù)同學(xué)只知道按照可能的幾種情況硬性地去拼湊也就是答案里的第一種形式卻不知道還有更簡(jiǎn)單的表示方法而且各種方法之間是等價(jià)的。從計(jì)算的角度看我們當(dāng)然希望表示的形式越簡(jiǎn)單越好。所以學(xué)會(huì)盡可能簡(jiǎn)單地表示事件是概率運(yùn)算的基本功這一關(guān)非過(guò)不可。老師除了耐心講解和悉心指導(dǎo)之外還應(yīng)布置一定數(shù)量的習(xí)題供學(xué)生練習(xí)以達(dá)到舉一反三的效果。

難點(diǎn)二：頻率與概率的區(qū)別與聯(lián)系。頻率是事件發(fā)生次數(shù)與試驗(yàn)次數(shù)的比值必須通過(guò)試驗(yàn)或觀察才能知曉即使是在同一條件下也具有隨機(jī)波動(dòng)性是不穩(wěn)定的。而概率卻是客觀存在的、唯一的不以人的意志為轉(zhuǎn)移也不因人的主觀喜好而改變。任何一個(gè)隨機(jī)事件都有一個(gè)概率與之相對(duì)應(yīng)只不過(guò)我們不知道它只能通過(guò)大量的試驗(yàn)和觀察利用頻率去推斷可見(jiàn)頻率只是概率的外在表現(xiàn)形式。但是隨著試驗(yàn)次數(shù)的增加（趨于無(wú)窮大）頻率會(huì)逐漸穩(wěn)定在某個(gè)常數(shù)的左右擺動(dòng)而這個(gè)常數(shù)就是所謂的概率。大數(shù)定律用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)方法證明了兩者之間的關(guān)系即

難點(diǎn)三：古典概型的一題多解。求等可能事件概率的公式是非常簡(jiǎn)單的然而當(dāng)求法不止一種的時(shí)候初學(xué)者往往吃不準(zhǔn)哪一種方法是正確的看起來(lái)每一種方法都有道理都是對(duì)的。究其原因一是樣本空間模糊不清二是沒(méi)有保持分子分母樣本空間的一致性。

例如：袋中裝有a 個(gè)黑球b 個(gè)白球從中逐一將它們?nèi)〕銮蟮?次取出的球恰為黑球的概率。

這個(gè)題的解法有好幾種學(xué)生在做的時(shí)候答案也是五花八門(mén)有些看似正確卻經(jīng)不起推敲原因都出在上述兩個(gè)方面。正確的解法是：

解法一：將a+b 個(gè)球看作是彼此可辨的則P（A）=

解法二：?jiǎn)慰吹趉 次取球則P（A）=

解法三：將取球分為兩步即前k 次和后a+b-k 則

解法四：分別視黑球彼此無(wú)差別和白球彼此無(wú)差別則

這里的每一種解法都遵循了我上面講的兩個(gè)原則因此解法雖然不同但結(jié)果是一樣的。

難點(diǎn)四：對(duì)立與互斥、相互獨(dú)立與兩兩獨(dú)立、相互獨(dú)立與互斥的區(qū)別。對(duì)立一定是針對(duì)兩個(gè)事件兩個(gè)以上的事件之間不存在這種關(guān)系而且每次試驗(yàn)只能發(fā)生其一當(dāng)其中一個(gè)事件發(fā)生時(shí)另一個(gè)一定不會(huì)發(fā)生；互斥則既可以發(fā)生在兩個(gè)事件之間也可以發(fā)生在多個(gè)事件之間在多個(gè)事件的情況下稱為兩兩互斥。當(dāng)其中一個(gè)事件發(fā)生時(shí)其他所有事件都不能同時(shí)發(fā)生。因此對(duì)立可以看作是互斥的特殊情況。相互獨(dú)立既可以指兩個(gè)事件也可以指多個(gè)事件在多個(gè)事件的場(chǎng)合必須滿足其中任意2個(gè)、3個(gè)……n個(gè)事件都相互獨(dú)立也就是要同時(shí)滿足 個(gè)等式而兩兩獨(dú)立僅表示n個(gè)事件中每?jī)蓚€(gè)相互獨(dú)立滿足的條件要少得多。例如：甲乙兩人各擲一枚均勻硬幣事件A，B，C 分別表示甲擲出正面乙擲出正面和兩人擲出的花色不同則A，B，C 兩兩獨(dú)立但不相互獨(dú)立。另外相互獨(dú)立與互斥是兩碼事相互獨(dú)立意味著兩個(gè)事件發(fā)生與否互不相干互不影響而互斥指的是兩個(gè)事件不能同時(shí)發(fā)生所以相互獨(dú)立與互斥是不可能同時(shí)存在的。但要注意的是與互斥事件不同相互獨(dú)立的事件在圖形表示上并不一定就沒(méi)有交集或公共部分。

難點(diǎn)五：泊松分布、二項(xiàng)分布、正態(tài)分布三者的聯(lián)系。通過(guò)推導(dǎo)知（過(guò)程略）在試驗(yàn)次數(shù) 較大時(shí)二項(xiàng)分布趨向于泊松分布而根據(jù)拉普拉斯中心極限定理又證明了二項(xiàng)分布以正態(tài)分布為極限分布?？雌饋?lái)似乎矛盾實(shí)際上在n 較大時(shí)兩種分布都趨向于正態(tài)分布但是兩個(gè)結(jié)論適用的場(chǎng)合不同。前者一般要求n>10，p≤0.1 ，np 大小適中此時(shí)擬合度較高；而后者則要求n>30，np 不能過(guò)大。一般來(lái)說(shuō)n 越大，越適合于用正態(tài)分布但如果參數(shù)np 超過(guò)了查表的范圍不論用哪種分布來(lái)逼近概率也都是求不出來(lái)的。

難點(diǎn)六：利用計(jì)數(shù)隨機(jī)變量求數(shù)學(xué)期望。求數(shù)學(xué)期望一般有兩種方法一種是直接用定義此法只有計(jì)算的難易之分步驟變化不大；還有一種則是先將隨機(jī)變量分解為若干個(gè)計(jì)數(shù)的隨機(jī)變量之和再利用數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)求和。在直接用定義求比較困難的情況下這種方法往往有著意想不到的效果計(jì)算非常簡(jiǎn)便但含有一定的技巧性比較難掌握。關(guān)鍵是如何根據(jù)問(wèn)題引入相應(yīng)的計(jì)數(shù)隨機(jī)變量使得所求的隨機(jī)變量能夠表示成這些計(jì)數(shù)隨機(jī)變量的和。因?yàn)椴煌膯?wèn)題計(jì)數(shù)隨機(jī)變量的設(shè)法也不相同。

例如：將n只球放入M只盒子設(shè)每只球落入各個(gè)盒子是等可能的求有球盒子數(shù)的數(shù)學(xué)期望。

這個(gè)題如果用定義去做的話就太難了。兩相比較孰優(yōu)孰劣一目了然。

難點(diǎn)七：不相關(guān)與相互獨(dú)立的差別。相不相關(guān)是就線性關(guān)系而言獨(dú)不獨(dú)立則是就一般關(guān)系而言。相關(guān)意味著兩個(gè)變量之間存在線性關(guān)系不相關(guān)則不存在線性關(guān)系但可能存在別的關(guān)系；獨(dú)立是指兩個(gè)變量取何值彼此互不影響因此不存在任何關(guān)系不獨(dú)立則是指兩個(gè)變量取值是互相影響的因此肯定有某種關(guān)系存在但未必是線性關(guān)系。所以如果兩個(gè)變量相互獨(dú)立肯定是不相關(guān)的但反過(guò)來(lái)如果兩個(gè)變量不相關(guān)則它們不一定相互獨(dú)立。有一種情況比較特殊那就是對(duì)于服從二維正態(tài)分布的二維隨機(jī)變量而言它的兩個(gè)分量之間不相關(guān)與相互獨(dú)立是等價(jià)的。但是這里要注意一個(gè)前提那就是只有在某個(gè)二維隨機(jī)變量服從二維正態(tài)分布的情況下這個(gè)結(jié)論才成立不然很容易出現(xiàn)誤判。如選擇題：

設(shè)X，Y 均服從正態(tài)分布且不相關(guān)則

（1）XY 一定獨(dú)立 （2）（X，Y） 服從二維正態(tài)分布

（3）X，Y 未必獨(dú)立 （4）X+Y 服從一維正態(tài)分布

正確答案是（3）而不是其他。

以上難點(diǎn)只是個(gè)人教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的粗淺總結(jié)可能會(huì)有遺漏也可能總結(jié)得很不全面還有待于在今后的教學(xué)過(guò)程中不斷積累和進(jìn)一步完善。

參考文獻(xiàn)：

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篇2

經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)派和貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)派是在統(tǒng)計(jì)學(xué)的歷史上逐漸發(fā)展起來(lái)的兩大主要學(xué)派。貝葉斯方法是由英國(guó)學(xué)者Bayes在其論文中首先提出來(lái)的，并在和經(jīng)典學(xué)派的爭(zhēng)論中逐漸發(fā)展起來(lái)，目前被越來(lái)越多的統(tǒng)計(jì)工作者所研究和廣泛應(yīng)用。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)在發(fā)展成熟的同時(shí)也逐漸暴露出了一些問(wèn)題，而不少學(xué)者對(duì)兩個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)派的比較研究中發(fā)現(xiàn)，二者在其基本思想以及統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)不盡相同，與此同時(shí)，二者也都有自己的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。正確理解這些不同，對(duì)于我們今后正確地運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法分析實(shí)際問(wèn)題起著舉足輕重的作用。因此，本文對(duì)這兩種統(tǒng)計(jì)方法的基本思想作了對(duì)比，分析了各自的優(yōu)勢(shì)及缺點(diǎn)，并說(shuō)明了他們?cè)谟糜诮y(tǒng)計(jì)推斷時(shí)表現(xiàn)的差別，有助于我們進(jìn)一步理解這兩種基本的統(tǒng)計(jì)分析方法。

二、基本思想的對(duì)比

1.區(qū)別一

經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)認(rèn)為概率必須符合科學(xué)的要求，是“客觀的”，這可以用大量重復(fù)試驗(yàn)之后的頻率去解釋，而不能主觀臆斷。而貝葉斯統(tǒng)計(jì)認(rèn)為一些事件的概率在大量重復(fù)試驗(yàn)中去獲得是不現(xiàn)實(shí)的，而我們可以根據(jù)對(duì)此事件的了解和積累的經(jīng)驗(yàn)做出此事件發(fā)生可能性的判斷。

2.區(qū)別二

經(jīng)典學(xué)派很注重利用已經(jīng)出現(xiàn)的樣本觀察值，沒(méi)觀察到的樣本不予考慮。貝葉斯學(xué)派很注重先驗(yàn)信息的收集、挖掘和加工，使他們數(shù)量化成先驗(yàn)分布，參加到統(tǒng)計(jì)推斷中，以此提高統(tǒng)計(jì)推斷的質(zhì)量。

3.區(qū)別三

經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中把樣本看作來(lái)自具有一定概率分布的總體，而總體中的參數(shù)是普通的未知變量；相反，貝葉斯統(tǒng)計(jì)把任何一個(gè)未知的參數(shù)都看作是隨機(jī)變量，都有不確定性，用一個(gè)概率分布去描述這個(gè)未知的參數(shù)，在統(tǒng)計(jì)推斷中只利用已經(jīng)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)，即樣本信息，這就是貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的“條件觀點(diǎn)”。

4.區(qū)別四

經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)派判斷方法是讓檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與臨界值進(jìn)行比較。貝葉斯的判斷方法是在獲得后驗(yàn)分布之后，可分別計(jì)算原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1的后驗(yàn)概率。

5.總結(jié)

貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)派與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)派在很多問(wèn)題上都有分歧但是它們最根本的分歧是：第一，是否利用先驗(yàn)信息。由于產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)都有一定的繼承性，這樣就存在許多相關(guān)產(chǎn)品的信息以及先驗(yàn)信息可以利用，貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)派認(rèn)為利用這些先驗(yàn)信息不僅可以減少樣本容量，而且在很多情況還可以提高統(tǒng)計(jì)精度；而經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)派忽略了這些信息。第二，是否將參數(shù)e看成隨機(jī)變量。貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)派的最基本的觀點(diǎn)是任一未知量e都可以看成隨機(jī)變量，可以用一個(gè)概率分布去描述，這個(gè)分布就是先驗(yàn)分布。因?yàn)槿我晃粗慷季哂胁淮_定性，而在表述不確定性時(shí)，概率與概率分布是最好的語(yǔ)言；相反，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)派卻把未知量e就簡(jiǎn)單看成一個(gè)未知參數(shù)，來(lái)對(duì)它進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。

三、兩種統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn)

1.貝葉斯統(tǒng)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)

貝葉斯統(tǒng)計(jì)以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)為目標(biāo)，將歷史信息與樣本似然函數(shù)結(jié)合在一起，使之形成一套比經(jīng)典統(tǒng)計(jì)更加靈活，更加直觀，更加易于理解的統(tǒng)計(jì)方法，在計(jì)量模型中正在受到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。特別是在小樣本的情況下，點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)可以有比經(jīng)典統(tǒng)計(jì)更加精確的結(jié)果；其次，在用貝葉斯后驗(yàn)分布進(jìn)行推斷后，可以將第一類、第二類錯(cuò)誤所造成的損失考慮在內(nèi)，因而比經(jīng)典統(tǒng)計(jì)更加實(shí)用；另外，在處理多余參數(shù)的問(wèn)題上，貝葉斯統(tǒng)計(jì)可以直接在后驗(yàn)密度中將多余的參數(shù)積分掉，這又比經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法方便得多。

貝葉斯統(tǒng)計(jì)在很多方面比經(jīng)典統(tǒng)計(jì)有明顯的優(yōu)勢(shì)，然而，仍然有許多本身存在的問(wèn)題和缺陷制約和阻礙著它的發(fā)展。例如，先驗(yàn)分布的確定是近幾十年來(lái)研究的主要問(wèn)題；其次，我們一般只知道后驗(yàn)分布的核，計(jì)算后驗(yàn)密度函數(shù)的推導(dǎo)與計(jì)算具有非常大的難度，也沒(méi)有可以廣泛應(yīng)用各種模型的軟件和程序。

2.經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)及缺點(diǎn)

經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)作為統(tǒng)計(jì)學(xué)的根基，有著它自身所無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)。首先，它用于推斷過(guò)程的數(shù)據(jù)是樣本數(shù)據(jù)，排除經(jīng)常很難量化的先驗(yàn)知識(shí)。其次，它對(duì)于方法的評(píng)估有一系列的準(zhǔn)則。只要可能，就能找到最優(yōu)方法。

但與此同時(shí)，它的缺點(diǎn)也比較顯著：首先，在小樣本的情況下，點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)沒(méi)有貝葉斯的結(jié)果精確；其次，它不能將第一類、第二類錯(cuò)誤所造成的損失考慮在內(nèi)；最后，在處理多余參數(shù)的問(wèn)題上，沒(méi)有貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法方便。

3.總結(jié)

貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)派與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)派雖然有很大區(qū)別，但是它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，各有其適用的范圍，我們要具體問(wèn)題具體分析，以獲得一種更適合解決實(shí)際問(wèn)題的方法。而且，在很多情況下，二者得出的結(jié)論在形式上是相同的。

四、兩種統(tǒng)計(jì)方法在統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)的差別

1.在點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)方面的區(qū)別

貝葉斯定理是貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論基礎(chǔ)，函數(shù)p(x|θ)集中了總體信息和樣本信息，被稱為似然函數(shù)，它是未知參數(shù)θ的函數(shù)。在經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中同樣承認(rèn)似然函數(shù)，在這一點(diǎn)的理解上，經(jīng)典學(xué)派和貝葉斯學(xué)派的觀點(diǎn)是一樣的。我們強(qiáng)調(diào)似然函數(shù)是θ的函數(shù)，而樣本x在似然函數(shù)中是一組觀察值，使似然函數(shù)值達(dá)到最大的θ值有比其他θ值更大的說(shuō)服力，此θ值即為經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中的最大似然估計(jì)而我們可以證明，在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中，當(dāng)在“無(wú)信息”的條件下，θ的最大后驗(yàn)估計(jì)就是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中的最大似然估計(jì)。在上述情況下，我們可以認(rèn)為，經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中的最大似然估計(jì)是貝葉斯統(tǒng)計(jì)中的最大后驗(yàn)估計(jì)的特例。而在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中，我們可以看出，在有合理的先驗(yàn)信息時(shí)，貝葉斯統(tǒng)計(jì)可以利用更多的信息，以達(dá)到更好的估計(jì)效果。

在置信區(qū)間的解釋和處理上，貝葉斯統(tǒng)計(jì)具有含意清晰，處理方便的特點(diǎn)，而經(jīng)典統(tǒng)計(jì)則經(jīng)常被統(tǒng)計(jì)工作者所誤用而受到批評(píng)。

2.在假設(shè)檢驗(yàn)方面的區(qū)別

經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)中，因參數(shù)被認(rèn)為是常數(shù)，因而不存在H0和H1的概率大小，其判定標(biāo)準(zhǔn)是若H0為真時(shí)，小概率事件發(fā)生，則拒絕原假設(shè)H0。即判定的是P(x|H0為真)，x是樣本向量。而在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中，可以直接求得在樣本X給定的條件下，參數(shù)的后驗(yàn)概率，因而得出H0和H1和后驗(yàn)概率，即判定的是P(H0為真| x)和P(H0為假|(zhì)x)。這是兩種檢驗(yàn)方法間的根本區(qū)別。

在貝葉斯統(tǒng)計(jì)的檢驗(yàn)中，先驗(yàn)信息的分布和參數(shù)的變化可以引起拒絕域的變化，而貝葉斯統(tǒng)計(jì)在后驗(yàn)均值估計(jì)中的最基本特征是伸縮性。

貝葉斯統(tǒng)計(jì)在檢驗(yàn)問(wèn)題中的一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于多重檢驗(yàn)問(wèn)題，這是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)所辦不到的。例如：在一次企業(yè)對(duì)兩種生產(chǎn)方法的比較檢驗(yàn)中，我們將假設(shè)設(shè)為：H0：θ=0；H1：θ0，H0表示兩種方法無(wú)顯著差別，H1表示方法一優(yōu)于方法二，H2表示方法二優(yōu)于方法一。貝葉斯統(tǒng)計(jì)在后驗(yàn)概率中計(jì)算H1和H2的概率，而經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法則很難去處理此類

問(wèn)題。

五、實(shí)例分析

下面我們通過(guò)一個(gè)例子對(duì)兩種思想進(jìn)行一些比較。例：以隨機(jī)變量θ代表某人群中個(gè)體的智商真值，θ i為第i個(gè)個(gè)體的智商真值，隨機(jī)變量Xi代表第i個(gè)個(gè)體的智商測(cè)驗(yàn)得分，若該人群的期望智商為υ，則第i個(gè)個(gè)體在一次智商測(cè)驗(yàn)中的得分可以表示為：Xij=υ+ei+eij其中ei為第i個(gè)個(gè)體的自然變異，eij為第i個(gè)個(gè)體第j次測(cè)量的測(cè)量誤差。根據(jù)以往積累的資料，已知在某年齡的兒童的智商真值θ～N(100，225)，個(gè)體智商測(cè)驗(yàn)得分x～N(θ*，100)?，F(xiàn)在一名該年齡的兒童智商測(cè)驗(yàn)得分為115，問(wèn)：(1)該兒童智商真值是否高于同齡兒童的平均水平?(2)若取θ*在(a，b)為正常，問(wèn)該兒童智商是否屬于正常?

1.用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法解答

對(duì)第一問(wèn)，建立檢驗(yàn)問(wèn)題：H0：θ*100，按照經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，若取。α=0.05，則拒絕域?yàn)閧x：x>=116.45}尚不能認(rèn)為該兒童智商高于平均水平。

對(duì)第二問(wèn)，經(jīng)典方法需要進(jìn)行兩次分別針對(duì)a、b的單側(cè)檢驗(yàn)。過(guò)程與第一問(wèn)相似，這里不再敘述。

2.用貝葉斯方法解答

在貝葉斯學(xué)派中，當(dāng)θ i未知時(shí)，將其看作隨機(jī)變量，與0具有相同的分布，這是貝葉斯學(xué)派與經(jīng)典學(xué)派的一個(gè)重大區(qū)別。根據(jù)貝葉斯理論，θ的先驗(yàn)分布是N(100，225)，測(cè)驗(yàn)結(jié)果x*～N(0，100)，兒童智商的后驗(yàn)分布為正態(tài)分布N(110.38，69.23)。

對(duì)第一問(wèn)，同樣設(shè)H0：0‘100，查正態(tài)分布表可以得到P(H0lX=115)=0，106，P(H1lx=115)=0，894，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)最小原則拒絕H0，接受H1。

對(duì)第二問(wèn)，設(shè)H0：a

由此可以看出：按貝葉斯的觀點(diǎn)，多重假設(shè)檢驗(yàn)的情形并不比兩個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)更困難，因?yàn)樗恍枰嗨銕讉€(gè)后驗(yàn)概率即可；它同時(shí)利用了樣本和

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一、兩大學(xué)派的特點(diǎn)和分歧

頻率學(xué)派堅(jiān)持對(duì)概率的看法是頻率的穩(wěn)定性,所以,凡是不能重復(fù)進(jìn)行的試驗(yàn)的有關(guān)結(jié)果都不能應(yīng)用概率作出判斷。但是很多時(shí)候,人們都是根據(jù)已有的知識(shí)和邏輯推理能力來(lái)對(duì)統(tǒng)計(jì)問(wèn)題作出判斷。在實(shí)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境中,情況總是比較復(fù)雜,很難具備可以進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)的條件,這個(gè)時(shí)候頻率學(xué)派的理論就很難運(yùn)用上了。與之不同,貝葉斯學(xué)派認(rèn)為,概率是反映事件發(fā)生可能性的一個(gè)度量,既可以是反映重復(fù)試驗(yàn)的頻率穩(wěn)定性,也可以反映人們的某一些類型的主觀信念。只要可以接受到任何先驗(yàn)信息,就都能對(duì)特定問(wèn)題進(jìn)行邏輯推理。

頻率學(xué)派和貝葉斯學(xué)派之間激烈的爭(zhēng)論,促進(jìn)了統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展,使得統(tǒng)計(jì)學(xué)最為一門(mén)信息科學(xué)在學(xué)科體系上和思想上更完善。這兩大學(xué)派爭(zhēng)論的分歧:其一,對(duì)概率這個(gè)概念的認(rèn)識(shí)。經(jīng)典學(xué)派認(rèn)為概率是純客觀的,是頻率穩(wěn)定性的內(nèi)在依據(jù)。而貝葉斯學(xué)派則認(rèn)為概率應(yīng)包含客觀概率與主觀概率;其二,是對(duì)統(tǒng)計(jì)問(wèn)題的看法。頻率學(xué)派研究的重點(diǎn)是樣本空間,認(rèn)為樣本是變化的,參數(shù)是固定不變的,并從中尋找規(guī)律來(lái)推斷參數(shù)的性質(zhì)。貝葉斯學(xué)派的重點(diǎn)是研究參數(shù)空間,認(rèn)為樣本就是已觀測(cè)到的值,它已不再變動(dòng)而參數(shù)則是隨機(jī)變量。需要探討的是,參數(shù)取值的變化規(guī)律;其三,利用信息的范圍不同。貝葉斯學(xué)派既利用樣本信息又利用先驗(yàn)信息,而經(jīng)典學(xué)派只局限于從樣本獲取的信息。其四,推斷的過(guò)程不同。貝葉斯學(xué)派是從參數(shù)的先驗(yàn)分布到后驗(yàn)分布。而頻率學(xué)派卻僅是根據(jù)樣本的信息對(duì)參數(shù)作出推斷?？梢哉f(shuō),先驗(yàn)分布這是區(qū)分這兩個(gè)學(xué)派的一個(gè)重要特征。

二、統(tǒng)計(jì)分析方法的基本思路

在參數(shù)估計(jì)的基本方法上,對(duì)于單一方程模型,最常用的有普通最小二乘法、廣義矩估計(jì)和極大似然估計(jì)法等。對(duì)于聯(lián)立方程模型有常用二段最小二乘法和三段最小二乘法等。基本的理論框架是對(duì)未知參數(shù)的模型建立,參數(shù)估計(jì)包括點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)等內(nèi)容。并以此來(lái)研究各種模型,如線性回歸模型、非線性回歸模型、聯(lián)立方程組模型,面板數(shù)據(jù)模型、時(shí)間序列模型等。

而貝葉斯分析則采用不同的思路,來(lái)進(jìn)行參數(shù)的估計(jì),檢驗(yàn)和模型的比較。一般有如下思路:在得到樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,建立模型,求出似然函數(shù),同時(shí)先驗(yàn)信息得到先驗(yàn)分布,運(yùn)用貝葉斯定理,推導(dǎo)出后驗(yàn)分布,分析得出的結(jié)論。

可以說(shuō),經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析方法與貝葉斯分析的方法,孰優(yōu)孰劣,也不可以一概而論。經(jīng)典的方法在發(fā)展體系上很嚴(yán)密,有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)理基礎(chǔ),而貝葉斯方法則是提供了一種新的思維方式,是推進(jìn)現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)及相關(guān)學(xué)科理論發(fā)展的強(qiáng)大力量。

三、統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法和軟件的發(fā)展

隨著現(xiàn)代電腦技術(shù)的發(fā)展,統(tǒng)計(jì)學(xué)也獲得了飛快的發(fā)展,尤其是促進(jìn)了統(tǒng)計(jì)的計(jì)算方法的發(fā)展,特別是在針對(duì)貝葉斯方法的計(jì)算得到了新的進(jìn)展。這主要分為兩類,一類是通過(guò)直接的抽樣手段,得到后驗(yàn)均值的估計(jì)值,主要包括直接抽樣、分層抽樣、篩選抽樣等;它們的缺陷在于只能用于比較簡(jiǎn)單、低維的后驗(yàn)分布。第二類為 MCMC(Markov chainMonte Carlo),近年發(fā)展迅速,在各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在實(shí)際研究工作中,經(jīng)常遇到的是高維的復(fù)雜數(shù)據(jù),這時(shí)運(yùn)用傳統(tǒng)的方法就遇到困難了。而MCMC方法為這一復(fù)雜的計(jì)算過(guò)程開(kāi)辟了新的方向。它的基本思想是把一個(gè)復(fù)雜的抽樣問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一系列簡(jiǎn)單的抽樣問(wèn)題,而不是直接從復(fù)雜的總體中抽取樣本,并利用電腦技術(shù)模擬這個(gè)過(guò)程。

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一、引言

最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢公司麥肯錫，現(xiàn)在的社會(huì)是一個(gè)高速發(fā)展的社會(huì)，科技發(fā)達(dá)，信息流通，人們之間的交流越來(lái)越密切，生活也越來(lái)越方便，大數(shù)據(jù)就是這個(gè)高科技時(shí)代的產(chǎn)物。大數(shù)據(jù)具有以下的鮮明特點(diǎn)：第一個(gè)特征是數(shù)據(jù)量大。第二個(gè)特征是數(shù)據(jù)類型繁多，多類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。第三個(gè)特征是數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低，如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”，是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題。第四個(gè)特征是處理速度快，時(shí)效性要求高，這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘最顯著的特征。

統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)是與數(shù)據(jù)分析處理聯(lián)系最為緊密的學(xué)科之一。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)不僅為統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的發(fā)展帶來(lái)的前所未有的機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)已不再適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息爆發(fā)式增長(zhǎng)的要求，這就要求我們應(yīng)該對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)進(jìn)行重新定位，并在此基礎(chǔ)上調(diào)整相關(guān)課程，改革傳統(tǒng)的教學(xué)手段以及完善教學(xué)評(píng)價(jià)體系，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)。

二、統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)改革的建議

（一）人才培養(yǎng)目標(biāo)的重新定位

如果說(shuō)以往的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)是以培養(yǎng)簡(jiǎn)單的“應(yīng)用型”人才為目標(biāo)，那么隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，社會(huì)不僅僅需要會(huì)應(yīng)用基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)處理相關(guān)領(lǐng)域的問(wèn)題的單一的應(yīng)用型人才，而是對(duì)人才提出了更高的要求：大數(shù)據(jù)時(shí)代下的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的人才除了應(yīng)該具備基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)收集，處理和分析的能力之外，還應(yīng)該了解相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的背景知識(shí)，而且應(yīng)具備很強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)量大，總類繁多，時(shí)效性高等發(fā)展特點(diǎn)。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)人才培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)該重新作出調(diào)整，應(yīng)該以培養(yǎng)全新的“復(fù)合型”統(tǒng)計(jì)人才為新的目標(biāo)。

（二）課程設(shè)置的調(diào)整

隨著人才培養(yǎng)目標(biāo)的重新定位，隨之而來(lái)的就是應(yīng)該對(duì)不再適應(yīng)時(shí)展要求的課程進(jìn)行必要的調(diào)整。

首先，大數(shù)據(jù)的分析和處理與以往的經(jīng)典分析方法有很大不同，以往的統(tǒng)計(jì)分析方法主要是建立在抽樣基礎(chǔ)之上，而大數(shù)據(jù)時(shí)代信息處理迅速，信息獲得途徑廣泛，而且信息價(jià)值密度低，這就要求數(shù)據(jù)處理時(shí)，可以以全體作為樣本，而不是進(jìn)行抽樣；分析時(shí)必須考慮所有數(shù)據(jù)而不是剔除所謂的異常數(shù)據(jù)。因此，以往的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析方法已不再適應(yīng)大數(shù)據(jù)的處理和分析，必須適當(dāng)?shù)恼{(diào)整經(jīng)典分析方法的課程設(shè)置，增加新的適用于大數(shù)據(jù)分析的課程。

其次，隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)，所有的統(tǒng)計(jì)工作對(duì)計(jì)算機(jī)的依賴程度越來(lái)越高，這就要求統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生不僅掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)知識(shí)，同時(shí)應(yīng)該熟練掌握計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)相關(guān)知識(shí)，因此，在課程安排時(shí)，應(yīng)注意計(jì)算機(jī)相關(guān)課程的適當(dāng)增加。

基于上述原因，可以考慮增加如下課程：機(jī)器學(xué)習(xí)，模擬算法，數(shù)據(jù)挖掘，R語(yǔ)言軟件分析等課程，同時(shí)適當(dāng)降低傳統(tǒng)分析方法課程的學(xué)時(shí)比重。此外，為了使學(xué)生能夠?qū)ο嚓P(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的背景知識(shí)有所了解，可適當(dāng)增設(shè)與應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)的通識(shí)課程。

（三）教學(xué)模式與手段的創(chuàng)新

以往的教學(xué)模式，通常是以課堂教學(xué)，掌握書(shū)本經(jīng)典理論為主。雖然，傳統(tǒng)教學(xué)手段有著學(xué)生理論基礎(chǔ)扎實(shí)等諸多優(yōu)點(diǎn)，但是同時(shí)也存才學(xué)生過(guò)于偏重理論知識(shí)的掌握，動(dòng)手能力不足，理論與實(shí)踐脫節(jié)等缺點(diǎn)。隨著社會(huì)的發(fā)展，尤其統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)自身具有鮮明的應(yīng)用專業(yè)特點(diǎn)。只采用傳統(tǒng)的教學(xué)模式和手段顯然不再適合大數(shù)據(jù)時(shí)代的需要；同時(shí)，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，多媒體手段日益豐富多彩，為傳統(tǒng)教學(xué)的創(chuàng)新提供了必要的支持。因此，為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代人才的要求，必須改革傳統(tǒng)的教學(xué)手段和模式，在傳統(tǒng)教學(xué)基礎(chǔ)上，加大實(shí)驗(yàn)教學(xué)的比重，在傳統(tǒng)教學(xué)外，增加社會(huì)實(shí)踐環(huán)節(jié)，引入微課慕課，翻轉(zhuǎn)課堂等全新教學(xué)模式，以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，鍛煉學(xué)生理論應(yīng)用于實(shí)踐的能力，從而為以后使用大數(shù)據(jù)時(shí)代的工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

（四）教學(xué)評(píng)價(jià)體系的完善

傳統(tǒng)的教學(xué)評(píng)價(jià)體系，通常是采用書(shū)面考核的方式對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)行評(píng)價(jià)，隨著時(shí)代的發(fā)著，單純的筆試評(píng)價(jià)不足以衡量學(xué)生的全面能力，最后導(dǎo)致出現(xiàn)高分低能的情況的出現(xiàn)。

為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)人才多方面能力的需求，必須對(duì)傳統(tǒng)的考核評(píng)價(jià)體系做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，以評(píng)價(jià)學(xué)生的多方面能力，尤其是動(dòng)手能力，學(xué)習(xí)能力和應(yīng)用相關(guān)理論處理實(shí)際問(wèn)題的能力。具體可以采用多種考核方法相結(jié)合的方式。如：增加平時(shí)的考核力度，增加實(shí)踐項(xiàng)目的考核，通過(guò)布置適當(dāng)?shù)捻?xiàng)目論文，采用答辯的形式，以鍛煉學(xué)生適應(yīng)以后工作，獨(dú)立分析解決問(wèn)題的能力。

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A Comparative Study of the Treatment of Alginate Wound Accessories and Carbohydrate Wound Accessories in Wound Infection after Appendectomy/MU Teng.//Chinese and Foreign Medical Research，2016，14（32）：118-119

【Abstract】 Objective：To compare the efficacy of Alginate Wound Accessories and Carbohydrate Wound Accessories in the treatment of wound infection after appendectomy.Method：The study was conducted in 158 patients with incision infection who were from our hospital from 2011 to 2015.The patients were randomly divided into two groups.One group using Alginate Wound Accessories，the other one using Carbohydrate Wound Accessories.Then compared the average healing time of the two groups.Result：The average healing time for the group of Alginate Wound Accessories was （22.3±1.5）d，the average healing time for the group of Carbohydrate Wound Accessories （19.2±1.1）d，there was significant difference in two groups（P

【Key words】 Wound infection； Alginate Wound Accessories； Carbohydrate Wound Accessories

First-author’s address：North Hospital of Beijing Fengtai Hospital，Beijing 100071，China

急性@尾炎是外科常見(jiàn)腹腔感染性疾病，其主要的治療方案為手術(shù)切除。但由于其為腹腔內(nèi)感染性疾病，切口以Ⅱ、Ⅲ類切口為主，其術(shù)后最常見(jiàn)并發(fā)癥為切口感染。目前大多數(shù)研究主要是針對(duì)闌尾切除術(shù)后傷口感染的相關(guān)因素。隨著傷口敷料的不斷發(fā)展，目前應(yīng)用于傷口感染的敷料層出不窮。本文針對(duì)藻酸鹽敷料及糖類敷料在闌尾切除術(shù)后傷口感染的療效進(jìn)行對(duì)比分析。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2011-2015年行經(jīng)典的闌尾切除術(shù)，即經(jīng)右下腹麥?zhǔn)锨锌谛嘘@尾切除術(shù)后3～5 d發(fā)生傷口感染的患者158例，男80例，女78例。隨機(jī)分為藻酸鹽敷料組和糖類敷料組，各79例。藻酸鹽敷料組男40例，女39例，年齡5～70歲，平均（45.2±3.1）歲。糖類敷料組男40例，女39例。年齡5～70歲，平均（16.3±2.9）歲，兩組患者性別、年齡比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），有可比性。

1.2 方法

藻酸鹽敷料組采用藻酸鹽敷料，具體方法為：采用經(jīng)典換藥方法，傷口開(kāi)放處應(yīng)用藻酸鹽敷料填塞。糖類敷料組采用糖類敷料，具體方法為：同樣采用經(jīng)典換藥方法，但傷口開(kāi)放處應(yīng)用糖類敷料填塞。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

所得數(shù)據(jù)應(yīng)用SPSS 13.0處理，計(jì)量資料以（x±s）表示，采用t檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料以率（%）表示，采用字2檢驗(yàn)，P

2 結(jié)果

糖類敷料組的平均愈合時(shí)間為（22.3±1.5）d，藻酸鹽敷料組為（19.2±1.1）d，兩組平均愈合時(shí)間比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P

3 討論

Winter博士早在1962年已明確了濕潤(rùn)傷口愈合理論[1]，現(xiàn)今在濕性傷口愈合理論的指引下，傷口敷料有了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。

患者傷口出現(xiàn)紅腫滲出后，予以拆除縫線開(kāi)放傷口，換藥方法均應(yīng)用傳統(tǒng)消毒方法并結(jié)合濕潤(rùn)傷口愈合理論。首先應(yīng)用碘酊以傷口為中心，半徑5 cm范圍進(jìn)行消毒后，應(yīng)用酒精脫碘。換藥者均為研究者本人，遂排除了不同換藥者差異對(duì)研究結(jié)果的干擾。按照分組不同，對(duì)研究對(duì)象開(kāi)放傷口處理方法分別為：應(yīng)用藻酸鹽敷料及糖類敷料進(jìn)行填塞，外敷料均采用醫(yī)用紗布。藻酸鹽敷料為常用的濕性敷料之一，兼顧高吸收性、止血功能、幫助傷口愈合等優(yōu)點(diǎn)[2]。已被廣泛應(yīng)用于臨床。藻酸鹽輔料與傷口滲液結(jié)合，形成水合物（性狀接近凝膠狀），可以結(jié)合自身重量20倍的水分[3]，其在結(jié)合水分的同事體積明顯增大，相當(dāng)于在創(chuàng)面上覆蓋了一層柔軟、富含水分、膠體樣物質(zhì)，可起到隔離傷口的作用，加快新生微血管增生速度，同時(shí)保持創(chuàng)面水分含量，增加表皮細(xì)胞的再生能力、加快表皮細(xì)胞增值、加快創(chuàng)面愈合[4]。另外，其與滲液結(jié)合的同事可釋放鈣離子，其具有一定止血功能[5]。糖類敷料具有較強(qiáng)的抗菌作用，其機(jī)制為：高滲作用：在吸收傷口滲液的同事致使細(xì)菌缺水而自溶[6]；酸性作用：可使傷口環(huán)境保持在弱酸酸性[7]；過(guò)氧化作用：葡萄糖氧化酶，可放出過(guò)氧化氫[8]。高滲透作用可以誘導(dǎo)淋巴細(xì)胞、吞噬細(xì)胞。使其積聚于傷口處，其起到抗炎作用[6]。糖與水結(jié)合后產(chǎn)生粘性，粘可連脫落組織，但對(duì)正常組織毫無(wú)損傷。糖可于傷口內(nèi)生成糖蛋白及蛋白聚糖等物質(zhì)，能夠加快細(xì)胞增殖、分化，從而促進(jìn)組織愈合。高滲性，使小血管擴(kuò)張，促進(jìn)局部組織吸收營(yíng)養(yǎng)[8]。本次研究所應(yīng)用的糖類敷料均為，經(jīng)50%葡萄糖溶液浸泡過(guò)的紗布。

通^對(duì)兩組患者分別應(yīng)用藻酸鹽及糖類敷料對(duì)傷口分別進(jìn)行換藥治療。應(yīng)用藻酸鹽的患者傷口平均愈合時(shí)間，大于應(yīng)用糖類敷料的患者。這說(shuō)明糖類敷料對(duì)于闌尾術(shù)后感染傷口的治療效果，要優(yōu)于藻酸鹽。這可能源于糖類敷料在滿足濕性愈合理論的同時(shí)，兼顧有抗菌、抗炎、清理壞死組織、加快組織愈合等作用。而藻酸鹽敷料僅有吸收滲出、隔絕傷口、止血作用。本次研究所采用的糖類敷料成本，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于藻酸鹽敷料，所以糖類敷料既兼顧療效，同時(shí)又降低了醫(yī)療成本的優(yōu)勢(shì)。

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篇6

貝葉斯主義思想包括兩個(gè)方面的要點(diǎn)：一是歸納推理與演繹推理的不同之處在于，歸納推理是一種不確定推理,即前提的真并不蘊(yùn)涵結(jié)論的真,它只是對(duì)結(jié)論提供了某種程度的支持。二是歸納推理的這種不確定性,也就是前提對(duì)結(jié)論的支持程度可以用概率來(lái)衡量。直到20世紀(jì)30年代,由于概率形式系統(tǒng)的出現(xiàn)并對(duì)概率概念作出主觀主義的哲學(xué)解釋,才使貝葉斯主義有了一個(gè)完整的思想框架。

貝葉斯主義廣泛運(yùn)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和心理學(xué)等領(lǐng)域。除了這些傳統(tǒng)學(xué)科,它還與新興的認(rèn)知科學(xué)的研究有重要聯(lián)系,尤其是在1990年后,出現(xiàn)了“貝葉斯主義的復(fù)興”。在人工智能(AI)的研究中,以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用為主的貝葉斯統(tǒng)計(jì)技術(shù)亦是成果斐然［1］。

同時(shí),一大批哲學(xué)家開(kāi)始把貝葉斯主義從統(tǒng)計(jì)推理領(lǐng)域延伸到更為一般的歸納推理和科學(xué)方法論的研究中,試圖借助貝葉斯理論來(lái)進(jìn)行科學(xué)確證與接受等科學(xué)推理中的實(shí)際活動(dòng)，解決歸納邏輯中的各種悖論和難題,并形成了歸納推理研究的一種綜合性綱領(lǐng)。按照德?芬內(nèi)蒂的看法,在實(shí)際預(yù)測(cè)的場(chǎng)合中,“主觀主義的解釋是唯一適用的”［4］347，所以江天驥先生指出：“主觀貝葉斯主義或私人主義已成為現(xiàn)代歸納邏輯和決策論中一個(gè)強(qiáng)有力的學(xué)派。”［2］25主觀主義概率邏輯的興起是“推理方法上的革命”［2］25。

盡管貝葉斯主義理論極具方法論意義,在許多研究領(lǐng)域和學(xué)科中可以作為一種普適的歸納方法,如科學(xué)推理中的貝葉斯方法，然而,貝葉斯方法在不斷解決哲學(xué)難題而蓬勃發(fā)展的同時(shí),其理論內(nèi)核也遭遇了困境。國(guó)內(nèi)學(xué)界對(duì)這方面的研究比較零散,缺乏系統(tǒng)而深入的探討。本文緣此而論，圍繞貝葉斯方法的興起、困境與出路展開(kāi)探討。

一、 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理的不足與貝葉斯方法的興起

貝葉斯理論和方法的復(fù)興發(fā)生在統(tǒng)計(jì)推理中［3］10。從邏輯上看,較之經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理方法,貝葉斯方法在某些方面表現(xiàn)出較大的優(yōu)越性,特別表現(xiàn)在凸顯歸納特性上。

(一) 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的不足

在處理統(tǒng)計(jì)假說(shuō),面對(duì)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題時(shí),經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理的基本假設(shè)都受到貝葉斯主義者的反對(duì)和批評(píng)。實(shí)際上,反對(duì)者對(duì)這兩個(gè)基本假設(shè)的批評(píng)是有道理的,他們至少明確地指出了經(jīng)典方法的局限：

第一,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理以基于頻率解釋的概率概念為唯一根據(jù),這是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的核心。它主張概率模型必須建立在一個(gè)樣本空間上,并假定這個(gè)樣本空間能夠反映總體在同等條件下的實(shí)際情況。這樣一個(gè)總體是否存在(即使在概念上)有時(shí)是有疑問(wèn)的，對(duì)這個(gè)樣本空間的詳細(xì)說(shuō)明往往被認(rèn)為是武斷的或者主觀的。

第二,樣本數(shù)據(jù)是有待分析的唯一具有“客觀”形式的資料。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法對(duì)于它認(rèn)為是“相關(guān)資料”的東西大加限制。換言之,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法認(rèn)為只有樣本數(shù)據(jù)才是適合進(jìn)行定量化和加以形式分析的。然而,推理者先前已經(jīng)掌握的資料或先驗(yàn)信息事實(shí)上也是量化處理和形式分析的重要部分,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法忽視了這一點(diǎn)。特別是當(dāng)這些先驗(yàn)信息也能夠輕易加以量化時(shí),人們對(duì)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法的批評(píng)就更加激烈了。

具體而言,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法主要有顯著性檢驗(yàn)和經(jīng)典估計(jì)理論,它們都是非貝葉斯方法。這兩類方法的不足主要有：

1. 顯著性檢驗(yàn)的主觀因素問(wèn)題

顯著性檢驗(yàn)的兩種主要理論分別是費(fèi)希爾(Fisher)檢驗(yàn)和奈曼—皮爾遜(NeymanPearson)檢驗(yàn)。一般來(lái)說(shuō),顯著性檢驗(yàn)的基本模型的推理程序可以看做是用一種反證的方法檢驗(yàn)原假說(shuō)H0(null hypothesis),將檢驗(yàn)結(jié)果與設(shè)定的顯著性水平對(duì)比,以判定能否證偽H0。如果能夠證偽H0,就接受與其矛盾的備擇假說(shuō)H1。這里的顯著性水平就是檢驗(yàn)時(shí)采納的臨界概率,按照社會(huì)學(xué)的慣例,一般采用0.05作為標(biāo)準(zhǔn)。例如,若H0的檢驗(yàn)結(jié)果P0≤0.05,那么可以認(rèn)為它在顯著性水平0.05上是顯著的,且認(rèn)為原假說(shuō)H0在水平0.05上是被拒絕的,繼而接受H1。雖然這種推理程序有一定的應(yīng)用價(jià)值,但顯著性檢驗(yàn)面臨主觀性的困境,這與經(jīng)典方法追求的客觀性理想相矛盾。費(fèi)希爾理論的不一致體現(xiàn)在檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇難題上。也就是說(shuō),選擇不同的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可能會(huì)得出不同甚至矛盾的結(jié)論,影響我們對(duì)假說(shuō)的判斷。而檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇又缺少約束條件,帶有人為的任意性。另一方面,奈曼—皮爾遜理論(N

P檢驗(yàn))中有兩個(gè)主觀因素：原假說(shuō)的選擇和結(jié)果空間的產(chǎn)生。首先,N

P檢驗(yàn)引入了競(jìng)爭(zhēng)假說(shuō),而且將這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)假說(shuō)作為原假說(shuō),通過(guò)驗(yàn)證該假說(shuō)的結(jié)果來(lái)決定接受或拒絕檢驗(yàn)假說(shuō)。但原假說(shuō)有可能是被任意指派的,這就使N

P檢驗(yàn)理論帶上了主觀色彩。這種實(shí)用但任意的決策不具有認(rèn)識(shí)論意義,不能構(gòu)成歸納支持的基礎(chǔ)。其次,N

P檢驗(yàn)的完成需要對(duì)假說(shuō)的結(jié)果空間進(jìn)行比較。N

P檢驗(yàn)認(rèn)為,憑借停止法則可以創(chuàng)建可能的結(jié)果空間。這條法則預(yù)設(shè)了實(shí)驗(yàn)應(yīng)該停止的情況。由于停止法則暗含了主觀意圖,使結(jié)果空間的確定具有主觀性,進(jìn)而有可能影響人們作出科學(xué)的判斷。例如檢驗(yàn)公平硬幣假說(shuō)的實(shí)驗(yàn),要求出現(xiàn)6次正面朝上就停止實(shí)驗(yàn),與要求實(shí)驗(yàn)者拋擲20次后停止相比,前一條停止法則會(huì)排除許多不停止實(shí)驗(yàn)可能出現(xiàn)的結(jié)果。

2. 經(jīng)典估計(jì)的先驗(yàn)回避問(wèn)題

所謂經(jīng)典估計(jì)理論,就是通過(guò)隨機(jī)抽樣形成一個(gè)總體的樣本,根據(jù)該樣本的知識(shí)來(lái)評(píng)估所求屬性在總體中的比例?？茖W(xué)家通常需要估計(jì)物理量,從而把某個(gè)或一些數(shù)值視作差不多較好地逼近了真值。顯著性檢驗(yàn)一般不能表述這類估計(jì),而對(duì)這類估計(jì)的訴求促使經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)家發(fā)展了一套經(jīng)典估計(jì)理論。這個(gè)理論之所以是經(jīng)典的,是因?yàn)樗暦Q提供了客觀和非概率的結(jié)論。經(jīng)典估計(jì)的推理程序一般表現(xiàn)為： 在總體中進(jìn)行隨機(jī)抽樣,獲得一個(gè)具有所求屬性A的樣本,通過(guò)觀察A在樣本中的相對(duì)頻率f(A),來(lái)估計(jì)A在總體中的比率P(A)?？梢?jiàn),經(jīng)典估計(jì)是一個(gè)從樣本到總體的歸納過(guò)程。

但經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理將先驗(yàn)知識(shí)排除在外,這不符合科學(xué)推理活動(dòng)的實(shí)際。我們通常是在知曉局部知識(shí)的背景下進(jìn)行估計(jì),而不是處在一種全然不知的狀態(tài)下。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)對(duì)此可能會(huì)采取兩種不充分的方式回應(yīng)。第一種方式就是把經(jīng)典估計(jì)限定在沒(méi)有相關(guān)信息出現(xiàn)的場(chǎng)合中。但這種限定是不切實(shí)際的,因?yàn)檫@類場(chǎng)合非常罕見(jiàn)；如果知識(shí)的掌握者被置于一種永遠(yuǎn)一無(wú)所知的境地,也是異常的。第二種可能方式是設(shè)法將非形式(informal)先驗(yàn)信息與根據(jù)隨機(jī)抽樣作出的形式估計(jì)結(jié)合起來(lái)。但在經(jīng)典方法論范圍內(nèi)沒(méi)有把兩者結(jié)合的相應(yīng)機(jī)制。

(二) 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理的優(yōu)點(diǎn)

將貝葉斯方法用于統(tǒng)計(jì)假說(shuō)的相關(guān)結(jié)果,構(gòu)成了貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理的內(nèi)容。貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理同樣屬于歸納推理的范疇,它是一種依托貝葉斯定理,通過(guò)相應(yīng)先驗(yàn)分布得到的后驗(yàn)概率來(lái)獲取新信息的計(jì)算。貝葉斯方法與經(jīng)典方法在統(tǒng)計(jì)推理中的主要區(qū)別在于處理估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題時(shí)的不同解決方案。正是貝葉斯方法的這種新的研究進(jìn)路使統(tǒng)計(jì)推理走出了經(jīng)典方法導(dǎo)致的困境,獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展。

1. 貝葉斯假說(shuō)檢驗(yàn)的合理性

貝葉斯方法在檢驗(yàn)假說(shuō)時(shí)不同于經(jīng)典推理的反證方法,它依據(jù)貝葉斯定理計(jì)算假說(shuō)的后驗(yàn)概率,通過(guò)直接比較后驗(yàn)概率的大小來(lái)決定是接受還是拒絕假說(shuō),即接受后驗(yàn)概率大的假說(shuō),拒絕后驗(yàn)概率小的假說(shuō)。例如,檢驗(yàn)競(jìng)爭(zhēng)假說(shuō)H0和H1,可根據(jù)假說(shuō)的后驗(yàn)概率P0和P1來(lái)決定。如果P0/P1＞1,那么接受H0；如果P0/P1＜1,那么接受H1；而當(dāng)P0/P1≈1時(shí),則先不作判斷,繼續(xù)抽樣或調(diào)整先驗(yàn)知識(shí)。與經(jīng)典方法相比,貝葉斯方法在假說(shuō)檢驗(yàn)上更具合理性,具體表現(xiàn)在：

第一,解決了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中存在的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇難題。貝葉斯方法用后驗(yàn)分布代替了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)中統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布的決定性作用,從而消除了費(fèi)希爾理論中檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選擇(任意性)難題。

第二,避免了停止法則帶來(lái)的困難。經(jīng)典方法需要通過(guò)停止法則來(lái)確定可能的結(jié)果空間,這條法則本身的任意性使經(jīng)典方法的客觀性遭到了質(zhì)疑。而貝葉斯方法在檢驗(yàn)假說(shuō)時(shí)并不依賴結(jié)果空間,且后驗(yàn)概率的計(jì)算在所有情形下都不受停止法則隱含的主觀意圖的影響,僅僅取決于結(jié)果。以上文硬幣實(shí)驗(yàn)為例,假如實(shí)驗(yàn)結(jié)果是6次正面朝上,14次反面朝上,不管實(shí)驗(yàn)者打算在擲20次硬幣后停止實(shí)驗(yàn)還是在出現(xiàn)6次正面朝上后停止實(shí)驗(yàn),都不會(huì)影響假說(shuō)的檢驗(yàn)。

第三,貝葉斯統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)凸顯出自己的歸納特性。在經(jīng)典方法中,顯著性檢驗(yàn)理論的歸納意義相當(dāng)模糊。Lindley悖論表明,顯著性檢驗(yàn)刻畫(huà)的推理不具有任何形式的歸納顯著性。經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)家試圖在分析中附加證據(jù)強(qiáng)度或歸納支持的觀念,但這種把顯著性水平與證據(jù)強(qiáng)度聯(lián)系起來(lái)的努力不可能取得成功。而貝葉斯方法采用的是概率歸納推理,以貝葉斯定理為中心的定量研究進(jìn)路顯然是歸納邏輯的主要推理模式。

2. 貝葉斯估計(jì)的優(yōu)越性

與經(jīng)典估計(jì)相比,貝葉斯估計(jì)的優(yōu)越性表現(xiàn)在以下方面：

第一,用可信區(qū)間代替置信區(qū)間,為經(jīng)典置信區(qū)間下的直覺(jué)提供了一個(gè)概念性的解釋和合理說(shuō)明。通常情況下,如果概率P表示θ位于a和b之間的概率,那么區(qū)間(a,b)被認(rèn)為是一個(gè)對(duì)于θ的100%可信區(qū)間。貝葉斯主義者把可信區(qū)間作為后驗(yàn)分布的有用概括。可信區(qū)間類似于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的置信區(qū)間,例如從某種角度看,95%可信區(qū)間與通?？山邮艿?5%置信區(qū)間是同等且一致的。但這兩種類型的區(qū)間有很重要的不同之處： 可信區(qū)間表明,相對(duì)于證據(jù),θ是位于這個(gè)區(qū)間內(nèi)的概率；而置信區(qū)間并未提及θ的概率,也沒(méi)有用非概率術(shù)語(yǔ)表示 θ的任何不確定程度。

第二,通過(guò)應(yīng)用貝葉斯定理完成了先驗(yàn)分布到后驗(yàn)分布的過(guò)渡。人們?cè)谧鞒龉烙?jì)時(shí),或多或少具有一些先驗(yàn)的背景知識(shí)。但經(jīng)典方法卻沒(méi)有合理的機(jī)制在估計(jì)時(shí)引入先驗(yàn)信息。而貝葉斯方法憑借先驗(yàn)分布來(lái)表述這類信息并加以量化，以引入貝葉斯定理的計(jì)算,進(jìn)而影響推理的整個(gè)結(jié)論。這種從先驗(yàn)分布到后驗(yàn)分布的過(guò)渡,克服了經(jīng)典估計(jì)的困難。

雖然經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理方法存在某些不足,但這并不影響它在不確定性理論和統(tǒng)計(jì)假說(shuō)中的廣泛運(yùn)用。在科學(xué)推理中,經(jīng)典統(tǒng)計(jì)推理仍具有重大的應(yīng)用價(jià)值,它推崇的實(shí)驗(yàn)程序和數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為許多科學(xué)家的校正標(biāo)準(zhǔn)。而貝葉斯方法在凸顯歸納特性等方面表現(xiàn)出的優(yōu)越性表明，這種推理“是很值得重視的統(tǒng)計(jì)推理的新形式,它給歸納邏輯提供了新的發(fā)展方向”［4］251。

二、 困境： 對(duì)貝葉斯主義理論的詰難

盡管貝葉斯方法優(yōu)于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法,但它仍然面臨著困難和挑戰(zhàn)。貝葉斯方法在統(tǒng)計(jì)推理中取得了成功,進(jìn)而發(fā)展為一般科學(xué)方法，但該方法的理論內(nèi)核存在一些有待解決的問(wèn)題。這些問(wèn)題是：

(一) 主觀性問(wèn)題

貝葉斯主義面臨的首要問(wèn)題是主觀性問(wèn)題。貝葉斯主義者并不忌諱主觀性,并且認(rèn)為主觀性在貝葉斯推理中是恰當(dāng)?shù)?。因?yàn)椋旱谝?科學(xué)評(píng)估本來(lái)就含有科學(xué)家的主觀因素,而貝葉斯主義中的主觀性是以先驗(yàn)概率的形式明確表現(xiàn)的,這是沒(méi)有必要隱諱的；第二,貝葉斯推理是客觀的歸納推理,這套邏輯將先驗(yàn)概率作為前提,以貝葉斯定理作為推理規(guī)則,產(chǎn)生一個(gè)有效的推論： 后驗(yàn)分布。這種推理非常類似于演繹邏輯,即首先篩選前提,然后推理機(jī)制根據(jù)這些前提導(dǎo)出有效的推論。實(shí)際上,對(duì)貝葉斯主義的主觀性詰難正集中在對(duì)這套推理機(jī)制的前提篩選上,即先驗(yàn)概率的約束問(wèn)題。

此外,按照主觀貝葉斯主義,先驗(yàn)概率是個(gè)體對(duì)于假說(shuō)合理置信度的先驗(yàn)分布,它是完全任意的。可見(jiàn),貝葉斯方法缺少對(duì)先驗(yàn)概率自由指派的約束。為此,貝葉斯主義通過(guò)大棄賭(Dutch Book)論證和意見(jiàn)收斂定理來(lái)調(diào)整先驗(yàn)概率。由此也帶來(lái)一些問(wèn)題：

第一,一致性(consistent)要求與大棄賭(荷蘭賭)論證。標(biāo)準(zhǔn)大棄賭論證表明,信念強(qiáng)度可在數(shù)值上進(jìn)行測(cè)度,且這種測(cè)度滿足概率公理，而滿足概率公理的要求就是對(duì)合理信念度的一致性要求。這個(gè)要求的提出是為了約束先驗(yàn)概率的主觀任意性。但大棄賭論證不具備典型性,它只是對(duì)可數(shù)可加性的一個(gè)虛構(gòu)特例,這削弱了該論證對(duì)一致性要求的辯護(hù)力度,使一致性要求變得含糊和不確定。事實(shí)上,對(duì)于信念是否滿足概率公理的問(wèn)題本身就存在爭(zhēng)議。如豪森（Howson）在《科學(xué)推理：貝葉斯進(jìn)路》的第三版(2006)中,不再將可數(shù)可加性作為一條推理規(guī)則,因?yàn)樵谒磥?lái)信念度可能不是有限可加的。

第二,條件化原則與意見(jiàn)收斂定理。意見(jiàn)收斂定理表明,通過(guò)貝葉斯定理的不斷修正,先驗(yàn)概率的主觀性能夠被后驗(yàn)概率的客觀性代替。這條定理的成立暗含了一個(gè)條件,它要求把后驗(yàn)概率等同于條件概率,即條件化原則。可見(jiàn),對(duì)于假說(shuō)h而言,Pr/e(h)=Pr(h/e)(為了更好地表述兩種概率的區(qū)別,根據(jù)命題概率邏輯系統(tǒng)Pr 的符號(hào)表征［5］87,令Pr/e(h)表示后驗(yàn)概率，Pr(h/e)表示條件概率)。但貝葉斯主義并沒(méi)有為先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率之間的關(guān)系提供任何辯護(hù),這使條件化原則缺乏合理性基礎(chǔ)。如凱伯格(Kyburg)就聲稱,“(貝葉斯主義)原理并沒(méi)有表明,一個(gè)人應(yīng)該變化他的信念來(lái)與貝葉斯定理保持一致”［6］95。

(二) 簡(jiǎn)單性問(wèn)題

簡(jiǎn)單性原則是科學(xué)假說(shuō)與模型選擇的重要標(biāo)準(zhǔn)。由于曲線擬合問(wèn)題很難在貝葉斯主義框架內(nèi)運(yùn)用簡(jiǎn)單性原則,所以杰弗里斯(Jeffreys)提出一個(gè)簡(jiǎn)單性假設(shè)(simplicity postulate)［7］46

50:具有較少可調(diào)參數(shù)(adjustable parameter)的假說(shuō)應(yīng)該獲得更大的先驗(yàn)概率,也就是說(shuō)一個(gè)假說(shuō)越簡(jiǎn)單,它所獲得的先驗(yàn)概率就越大。但波普爾指出這一假設(shè)與概率公理不一致,而福斯特(Forster)和索伯(Sober)隨后也在不相交類問(wèn)題上指出，簡(jiǎn)單性只是一種“特設(shè)方法”。比如說(shuō)直線H1：y=mx+c與拋物線H2：y=nx2+mx+c,根據(jù)簡(jiǎn)單性假設(shè),H1比H2簡(jiǎn)單,所以H1的先驗(yàn)概率更大。但是,當(dāng)n=0時(shí),如果H1為真,那么H2一定為真。H1邏輯上蘊(yùn)涵H2,這時(shí)H1不能比H2具有更大的先驗(yàn)概率。而根據(jù)波普爾的證偽主義方法,一個(gè)假說(shuō)包含的經(jīng)驗(yàn)內(nèi)容越多,就越容易被證偽；換言之,一個(gè)假說(shuō)的先驗(yàn)概率越大,就越容易被證偽,即假說(shuō)的后驗(yàn)概率越小,所以從邏輯的觀點(diǎn)看,假說(shuō)的先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率成反比?？梢?jiàn),如果H1H2,那么為了滿足概率公理,必須保證H1的后驗(yàn)概率不小于H2,這就要求H1的先驗(yàn)概率不能比H2大。顯然,這個(gè)要求與簡(jiǎn)單性假設(shè)導(dǎo)出的結(jié)論相矛盾。正因?yàn)槿绱?豪森主張回避簡(jiǎn)單性問(wèn)題,他認(rèn)為簡(jiǎn)單性只是一個(gè)陷阱,不應(yīng)該被視為理論選擇時(shí)的一條重要指導(dǎo)原則?？梢?jiàn),就簡(jiǎn)單性而言,貝葉斯主義仍然面臨困境。

(三) 舊證據(jù)問(wèn)題

舊證據(jù)問(wèn)題最初由格萊莫爾(Glymour,1980)［8］提出,埃爾曼(Earman,1992)將這個(gè)問(wèn)題視為貝葉斯理論的“污點(diǎn)”［9］135。格萊莫爾將舊證據(jù)問(wèn)題表述為：如果證據(jù)e在假說(shuō)h提出時(shí)是已知的(即e是對(duì)于h的舊證據(jù)),那么P(e)=1，由此可知P(h/e)=P(h)。所以e不能支持h或提高h(yuǎn)的概率。舊證據(jù)問(wèn)題表明,在貝葉斯主義框架內(nèi),一個(gè)舊證據(jù)不能對(duì)理論或假說(shuō)提供任何確證。這顯然與我們的直覺(jué)相悖,特別是在科學(xué)史上的一些典型實(shí)例中,這種悖謬表現(xiàn)得更明顯。例如19世紀(jì)發(fā)現(xiàn)水星近日點(diǎn)有反常旋進(jìn),這個(gè)現(xiàn)象對(duì)1915年提出的相對(duì)論有重要確證作用。但自格萊莫爾開(kāi)始的大多數(shù)評(píng)論者都認(rèn)為,這是貝葉斯原理原則上不能解釋的預(yù)測(cè)。豪森對(duì)此進(jìn)行了反駁,認(rèn)為舊證據(jù)問(wèn)題的出現(xiàn)在于格萊莫爾對(duì)貝葉斯公式的不恰當(dāng)運(yùn)用。他用證據(jù)的相關(guān)性表明,舊證據(jù)問(wèn)題的出現(xiàn)有兩個(gè)預(yù)設(shè)： 需要一些反對(duì)e的背景事實(shí)和知識(shí),且e被判定為證據(jù)。換言之,“證據(jù)支持”隱含著數(shù)據(jù)、假說(shuō)和背景知識(shí)k之間的三元關(guān)系。只有當(dāng)e被判定為證據(jù),且k包含e時(shí),才會(huì)出現(xiàn)舊證據(jù)問(wèn)題?？梢?jiàn),背景知識(shí)附加的約束(e是否包含于k中)會(huì)在實(shí)際上影響結(jié)果。豪森由此構(gòu)造了一個(gè)貝葉斯推理,引入可遺函子(forgetful functor)概念,重新表述水星近日點(diǎn)旋進(jìn),以表明舊證據(jù)問(wèn)題不復(fù)存在。但這并未消除學(xué)界對(duì)舊證據(jù)問(wèn)題的質(zhì)疑,相關(guān)討論還在繼續(xù)。如國(guó)內(nèi)學(xué)者馬文俊和熊衛(wèi)采用一種基于Levi理論的動(dòng)態(tài)方案來(lái)消解舊證據(jù)問(wèn)題。在這種方案下,知識(shí)會(huì)集的動(dòng)態(tài)性使舊證據(jù)在新理論引入前后的置信概率可能是不相同的,進(jìn)而證明新理論擴(kuò)充后得到的知識(shí)會(huì)集無(wú)論是一致擴(kuò)充還是不一致擴(kuò)充,均存在一個(gè)舊證據(jù)E,它對(duì)該新理論具有確證作用［10］。

三、 出路： 貝葉斯推理的認(rèn)知研究

為使貝葉斯方法更加有效地處理科學(xué)推理中的實(shí)際問(wèn)題,解決貝葉斯理論中的難題,認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)的研究提供了一些可能的進(jìn)路和重要的啟示。

認(rèn)知科學(xué)與貝葉斯主義理論的紐帶在于貝葉斯主義又被稱為主觀主義,它將概率解釋為私人的合理置信度。這與認(rèn)知科學(xué)把推理看做認(rèn)知心理過(guò)程的觀點(diǎn)不謀而合。認(rèn)知科學(xué)的許多領(lǐng)域也把貝葉斯方法視為一種有效的歸納推理模型。從科學(xué)認(rèn)知的角度看待貝葉斯方法,研究貝葉斯主義理論在認(rèn)知科學(xué)中的運(yùn)用和發(fā)展,對(duì)于貝葉斯推理的研究是極具啟發(fā)意義的。

認(rèn)知心理學(xué)對(duì)概率的運(yùn)用主要用于主觀概率判斷,即人們?cè)鯓訉?duì)不確定事件作出判斷和推理。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,認(rèn)知心理學(xué)家提出了一個(gè)頻率格式的貝葉斯推理模型,把頻率主義與貝葉斯概率統(tǒng)一起來(lái)。同時(shí),認(rèn)知心理學(xué)家提出了主觀概率的支持理論,建立了一個(gè)主觀概率的非外延歸納推理理論。

(一) 頻率格式的貝葉斯推理模型

在人的思維是否遵循貝葉斯推理規(guī)則的問(wèn)題上,卡內(nèi)曼和圖文斯基(Kahneman和Tversky,1972)［11］持否定意見(jiàn)。為此,吉仁澤和霍夫拉格(Gigerenzer和Hoffrage,1995)在總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上提出了頻率格式的貝葉斯推理模型,即用頻率格式代替概率格式來(lái)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行信息表征,進(jìn)而改進(jìn)貝葉斯推理方法［12］。例如,貝葉斯公式P(H| D)=P(H)P(D｜ H)［P(H)P(D｜ H)+P(H)P(D｜ H)］可以用頻率格式表述為 P(H| D)=d∧ h(d∧ h+d∧ h),這兩個(gè)公式遵循不同的演算規(guī)則,但在數(shù)學(xué)上等價(jià)。他們認(rèn)為,數(shù)學(xué)上等價(jià)的表達(dá)式在心理學(xué)上并不等價(jià),不同的表達(dá)式應(yīng)該遵循不同的演算規(guī)則。所以,數(shù)學(xué)上等價(jià)的信息表征其運(yùn)算規(guī)則不一定相同。根據(jù)進(jìn)化論,他們假設(shè)在進(jìn)化過(guò)程中人類已經(jīng)發(fā)展了認(rèn)知運(yùn)算法則,并且能夠按此完成統(tǒng)計(jì)推理任務(wù)。由于這些法則的信息獲得是通過(guò)自然采集的,其本質(zhì)屬性是頻率,所以它們不適合概率格式的輸入。吉仁澤和霍夫拉格(1999)用實(shí)驗(yàn)表明,頻率格式的貝葉斯推理比概率格式的貝葉斯推理要準(zhǔn)確得多［13］。

雖然邏輯學(xué)與心理學(xué)研究貝葉斯方法的角度不一樣,但認(rèn)知心理學(xué)用頻率格式表征貝葉斯推理的嘗試,為科學(xué)推理中的貝葉斯方法的發(fā)展提供了一條可能的進(jìn)路： 頻率主義與貝葉斯主義的整合。

(二) 主觀概率判斷的支持理論

主觀概率判斷的支持理論是一種非外延的歸納推理理論。大多數(shù)現(xiàn)代歸納邏輯理論都是純粹的外延邏輯,貝葉斯主義理論也不例外。但基于外延性原則的現(xiàn)代歸納邏輯有其不足,且容易導(dǎo)致各種難題和矛盾,如烏鴉悖論和綠藍(lán)悖論等。

按照貝葉斯原理,人類的主觀概率判斷應(yīng)遵循外延性原則,對(duì)具有同樣外延的事件應(yīng)賦予同樣的主觀概率值。然而,認(rèn)知心理學(xué)的許多相關(guān)研究表明,人們的主觀概率判斷并不遵循外延性原則,圖文斯基等人(1994)認(rèn)為,外延性的失效代表了一種人類判斷上的本質(zhì)特征,它顯示了概率判斷并非建立在事件上,而是依賴于對(duì)事件的描述。基于此,圖文斯基等人提出了主觀概率判斷的支持理論［14］，這個(gè)理論遵循假說(shuō)—支持—概率的思路,支持在概率判斷中起到了重要的中介作用。而支持的獲得既可以依靠客觀數(shù)據(jù),如實(shí)際的概率或頻率值；也可以基于判斷式啟發(fā),如代表性啟發(fā)等。這種非外延性歸納理論開(kāi)拓了歸納邏輯的視野，為貝葉斯主義的發(fā)展提供了一種發(fā)展的可能性： 引入內(nèi)涵因素,嘗試外延性與非外延性的融合。

綜上所述,盡管貝葉斯方法同樣受到種種批評(píng)和責(zé)難,但從發(fā)展趨勢(shì)看,貝葉斯方法借鑒認(rèn)知科學(xué)的研究成果,在非外延性發(fā)展方面可以取得新的突破。實(shí)現(xiàn)歸納邏輯的認(rèn)知轉(zhuǎn)向,可能是歸納邏輯未來(lái)的重要發(fā)展方向之一。

［參 考 文 獻(xiàn)］［1］ C.David ＆ J.Williamson，F(xiàn)oundations of Bayesianism，Dordrecht: Kluwer Academic Publishers，2001.［2］ 江天驥： 《歸納邏輯的新進(jìn)展》，《哲學(xué)研究》1986年2期，第22

29頁(yè)。［Jiang Tianji，″The New Developments of Inductive Logic，″Philosophical Investigations，No.2(1986)，pp.22

29.］ ［3］ C.Howson ＆ P.Urbach，Scientific Reasoning: The Bayesian Approach，La Salle: Open Court Publishing Company，1989.［4］ 江天驥： 《歸納邏輯導(dǎo)論》，長(zhǎng)沙： 湖南人民出版社，1987年。［Jiang Tianji，An Introduction to Inductive Logic，Changsha: Hunan Peoples Publishing House，1987.］ ［5］ 陳曉平： 《歸納邏輯與歸納悖論》，武漢： 武漢大學(xué)出版社，1994年。［Chen Xiaoping，Inductive Logic and Inductive Paradox，Wuhan: Wuhan University Press，1994.］ ［6］ H.E.Kyburg，Epistemology and Inference，Minneapolis: University of Minnesota Press，1983.［7］ H.Jeffreys，Theory of Probability，Oxford: Clarendon Press，1961.［8］ C.Glymour，Theory and Evidence，Princeton: Princeton University Press，1980.［9］ J.Earman，Bayes or Bust？A Critical Examination of Bayesian Confirmation Theory，Cambridge: The MIT Press，1992.［10］ 馬文俊、熊衛(wèi)： 《舊證據(jù)問(wèn)題： 一種動(dòng)態(tài)的消解方案》，《邏輯學(xué)研究》2011年第2期，第81

92頁(yè)。［Ma Wenjun ＆ Xiong Wei，″The Problem of Old Evidence： From the Dynamic Point of View，″Studies in Logic，No.2(2011)，pp.81

92.］ ［11］ D.Kahneman ＆ A.Tversky，″Subjective Probability: A Judgement of Representativeness，″Cognitive Psychology，Vol.3，No.3(1972)，pp.430

篇7

1 應(yīng)用領(lǐng)域

1.1 對(duì)經(jīng)典醫(yī)籍的研究

對(duì)經(jīng)典醫(yī)籍方證用藥的研究是目前應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究中醫(yī)醫(yī)案較多的類型之一。主要集中在對(duì)一些經(jīng)典古代醫(yī)籍的整理、數(shù)據(jù)庫(kù)的錄入及建立、人工智能查詢、方證用藥、癥狀證型等的研究，但目前更多的是用于方藥的研究。如鄭氏[2]研究了《臨證指南醫(yī)案》胃脘痛門(mén)共44個(gè)醫(yī)案50診47個(gè)湯劑處方，分析出了胃脘痛門(mén)的用藥特點(diǎn)。此外，程氏[3]研究統(tǒng)計(jì)了《臨證指南醫(yī)案》中有關(guān)咳嗽的醫(yī)案143案156診，總結(jié)出了外感、內(nèi)傷多個(gè)核心方。

1.2 對(duì)癥狀的研究

在中醫(yī)證型的研究過(guò)程中，較多的是對(duì)癥狀、體征、舌脈的研究，一般多應(yīng)用回歸分析，研究證型與癥狀的相關(guān)性。該方法對(duì)于中醫(yī)規(guī)范化研究將有很大裨益。如趙氏[4]根據(jù)中醫(yī)理論和慢性乙型肝炎中醫(yī)辨證標(biāo)準(zhǔn)中肝郁脾虛、瘀血阻絡(luò)證，選擇了臨床上常見(jiàn)的26項(xiàng)癥狀、體征，對(duì)肝郁脾虛＋瘀血阻絡(luò)證91例患者的癥狀進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。通過(guò)多元線性回歸分析，建立了癥狀、體征與證型之間的線性回歸方程，提示臨床所選26項(xiàng)癥狀、體征與病情有很好的相關(guān)性，能較全面地反映肝郁脾虛＋瘀血阻絡(luò)證。

1.3 對(duì)用藥規(guī)律的分析

在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及統(tǒng)計(jì)分析方法研究中醫(yī)醫(yī)案的過(guò)程中，研究最多的就是用藥規(guī)律。因中醫(yī)用藥的頻次統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)單，易于操作，且能總結(jié)出一些疾病治療的基本方藥。周氏等[5]就明清時(shí)期消渴案進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，采用流行病學(xué)調(diào)查方法，廣泛收集了反映明清時(shí)期醫(yī)家各學(xué)派的醫(yī)案資料59例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，尋求治療消渴病的用藥規(guī)律。黃氏等[6]進(jìn)行了腰椎間盤(pán)突出癥的用藥規(guī)律分析，探索中藥內(nèi)服治療腰椎間盤(pán)突出癥方劑的用藥規(guī)律。采用檢索方法對(duì)治療腰椎間盤(pán)突出癥處方l23首、中藥146味進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，并總結(jié)出腰椎間盤(pán)突出癥的用藥規(guī)律。

1.4 對(duì)方劑的研究

除了中醫(yī)醫(yī)案的用藥規(guī)律，統(tǒng)計(jì)分析方法較多地應(yīng)用于對(duì)一些中醫(yī)經(jīng)典方劑的證治規(guī)律探索，明確中醫(yī)藥方劑應(yīng)用證型、治法，通過(guò)研究能較好地指導(dǎo)臨床用藥。張氏[7]對(duì)《金匱要略》苓桂術(shù)甘湯證古今醫(yī)案共158例進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，從發(fā)病規(guī)律、辨證規(guī)律、用藥規(guī)律及其在臨床疾病中的分布情況進(jìn)行了系統(tǒng)分析，研究了該方證的病因病機(jī)、診斷指標(biāo)、舌苔、脈象以及用藥規(guī)律等。此外，何氏等[8]研究了五苓散方證的證治規(guī)律，通過(guò)從11部古今醫(yī)案專著和40余種現(xiàn)代期刊中采集的3633例五苓散主治醫(yī)案的統(tǒng)計(jì)分析，得出五苓散方證的主癥、舌苔、脈象、基本病機(jī)，并考證分析了五苓散方證主治用藥規(guī)律及其與現(xiàn)代醫(yī)學(xué)疾病的聯(lián)系。李氏等[9]通過(guò)對(duì)古今生化湯證204例醫(yī)案的全面系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析，闡明了生化湯證證治規(guī)律、適用范圍及注意事項(xiàng)。

1.5 藏象研究

建立中醫(yī)醫(yī)案的數(shù)據(jù)庫(kù)，還能拓展研究領(lǐng)域，加強(qiáng)學(xué)科間的聯(lián)系。如孫氏等[10]用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法研究中醫(yī)藏象理論，利用北京中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)信息研究室“中醫(yī)藥基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)”中的方劑文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，取其中記載了3個(gè)及3個(gè)以上適應(yīng)癥的方劑663個(gè)，作為考察用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行中醫(yī)理論研究的方法學(xué)可行性的預(yù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示，中醫(yī)藏象理論中的五行學(xué)說(shuō)相關(guān)內(nèi)容有一部分得到了驗(yàn)證，但有更大的部分沒(méi)有得到驗(yàn)證。由于用于分析數(shù)據(jù)的局限性，分析的結(jié)果只具有參考性和啟發(fā)性，整個(gè)研究的更大意義在于依據(jù)對(duì)中醫(yī)理論發(fā)生發(fā)展的認(rèn)識(shí)，考察用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行中醫(yī)理論研究在方法學(xué)上的可行性與合理性。

1.6 中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

統(tǒng)計(jì)分析方法尚應(yīng)用于中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，進(jìn)行人工智能查詢分析中醫(yī)醫(yī)案，但目前這項(xiàng)工作尚處于探索完善階段。吳氏等[11]采用計(jì)算機(jī)C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)古今醫(yī)案查詢統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)，并在對(duì)醫(yī)案中的詞語(yǔ)進(jìn)行詞素解析的基礎(chǔ)上，建立了查詢專用主題詞表，采用主題詞與邏輯運(yùn)算符組合的查詢方式，且在正式查詢前對(duì)查詢表達(dá)式進(jìn)行合法性檢查，按癥狀、病機(jī)、治法、藥物4個(gè)方面進(jìn)行相關(guān)頻次統(tǒng)計(jì)，并以超級(jí)鏈接的方式為查詢者提供具體原始信息。該系統(tǒng)具有便于多角度統(tǒng)計(jì)分析醫(yī)案的特點(diǎn)。

2 中醫(yī)醫(yī)案研究中的統(tǒng)計(jì)分析方法

2.1 頻數(shù)分析法、相關(guān)分析和回歸分析

該方法為早期中醫(yī)醫(yī)案研究的主要分析方法，僅對(duì)某一變量的出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行頻數(shù)分析或相關(guān)性分析。如郭氏等[12]針對(duì)感音神經(jīng)性耳聾10年臨床醫(yī)案共1688例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，主要就年齡、病因、病程、預(yù)后、辨證規(guī)律、耳聾分級(jí)、臨床檢測(cè)手段、用藥情況等進(jìn)行了頻數(shù)分析，揭示了該病的發(fā)病特點(diǎn)和辨治規(guī)律，探討其診斷標(biāo)準(zhǔn)、療效標(biāo)準(zhǔn)和用藥規(guī)律，以期為正確治療該病提供理論依據(jù)。該方法簡(jiǎn)單易行，在以往的醫(yī)案研究多見(jiàn)，但由于中醫(yī)醫(yī)案的復(fù)雜性，往往很難達(dá)到更高的分析要求。

2.2 Logistic回歸分析

近年來(lái)，中醫(yī)醫(yī)案研究中應(yīng)用最多的是Logistic回歸分析。在醫(yī)案研究中，Logistic回歸是根據(jù)判別對(duì)象若干個(gè)指標(biāo)(在證候研究中通常是癥狀、舌、脈等變量)的觀測(cè)結(jié)果判定其應(yīng)屬于哪一類(如證型、方劑的療效均可看作要進(jìn)行判別的類)的統(tǒng)計(jì)方法。研究者通常是通過(guò)臨床流行病學(xué)的方法收集患者的癥狀，并根據(jù)傳統(tǒng)的辨證理論對(duì)每個(gè)患者進(jìn)行辨證，確定為某證，然后采用判別分析和回歸分析建立癥狀與證之間的判別函數(shù)，達(dá)到篩選和確定證候相關(guān)癥狀的目的。從氏等[13]總結(jié)了歷史上著名醫(yī)家醫(yī)案22 459條，篩選變量，通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行Logistic多元逐步回歸統(tǒng)計(jì)分析，選出肺病的常見(jiàn)臨床證候、與某一證候正相關(guān)和負(fù)相關(guān)的病因或病理結(jié)果、癥狀和用藥，并定量地表達(dá)了這些病因或病理結(jié)果、癥狀及用藥對(duì)該證候的重要性。

2.3 聚類分析

聚類分析的基本思想是根據(jù)對(duì)象間的相關(guān)程度進(jìn)行類別的聚合。由于聚類分析并不作出最后的結(jié)論，而是對(duì)整個(gè)樣本資料按指標(biāo)和樣品的相似程度進(jìn)行歸類，以利于研究者的下一步分析，故屬于探索性分析。如鄭氏[14]在查閱大量古今中醫(yī)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，以明清醫(yī)家論治骨痹的理論、方藥、醫(yī)案為主要辨析依據(jù)，分析研究了明清醫(yī)家論治骨痹(骨關(guān)節(jié)炎)用藥規(guī)律；采用R型系統(tǒng)聚類分析方法，尋求古代名醫(yī)的處方用藥結(jié)構(gòu)規(guī)律；根據(jù)系統(tǒng)聚類的結(jié)果，表明當(dāng)歸與甘草、牛膝與杜仲等是相關(guān)性較大的因子。

2.4 主成分分析和因子分析

主成分分析(Principal Components Analysis，PCA)也稱為主分量分析，是將觀測(cè)變量分類，將相關(guān)性較高即聯(lián)系比較緊密的變量分在同一類中，而不同類的變量之間的相關(guān)性則較低。在證候研究過(guò)程中，證候指標(biāo)多而雜是一大特點(diǎn)，如果直接用這些指標(biāo)進(jìn)行回歸、判別或相關(guān)分析，常會(huì)出現(xiàn)回歸結(jié)果不穩(wěn)定、判別函數(shù)變化較大等現(xiàn)象，有時(shí)甚至因?yàn)樵黾踊驕p少幾個(gè)病例，導(dǎo)致回歸或判別結(jié)果產(chǎn)生很大變化。這主要是指標(biāo)太多、變量間存在多重共線性關(guān)系。此時(shí)，若先采用主成分分析或因子分析進(jìn)行降維處理，用具有代表性的少數(shù)幾個(gè)新變量行進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)分析，能很好地克服一般回歸、判別分析的不足[15]。

2.5 多元統(tǒng)計(jì)分析的綜合應(yīng)用

單一的統(tǒng)計(jì)方法雖然在處理數(shù)據(jù)時(shí)存在諸多問(wèn)題，但兩種或幾種統(tǒng)計(jì)方法的聯(lián)合運(yùn)用將有助于消除不同統(tǒng)計(jì)方法的缺陷，提高分析結(jié)果的可靠性。如王氏等[16]對(duì)大規(guī)?，F(xiàn)場(chǎng)流行病學(xué)資料(3909例)，在變量的相關(guān)性及多重共線性分析并結(jié)合文獻(xiàn)的系統(tǒng)分析及臨床經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用SAS軟件對(duì)有顯著性意義的危險(xiǎn)因素進(jìn)行回歸分析、聚類分析及主成分分析，以探討中醫(yī)中風(fēng)病證候的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，提示多元統(tǒng)計(jì)分析是揭示中醫(yī)證候復(fù)雜關(guān)系的有效方法。

3 結(jié)語(yǔ)

近年來(lái)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法研究中醫(yī)醫(yī)案已經(jīng)取得相當(dāng)大的進(jìn)展。統(tǒng)計(jì)分析法可應(yīng)用于對(duì)中醫(yī)醫(yī)案證型的規(guī)范化研究、方藥的應(yīng)用規(guī)律、證型相關(guān)性研究、方證的研究等方面。此外，尚可用于中醫(yī)醫(yī)案數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，完善人工智能查詢分析醫(yī)案系統(tǒng)。統(tǒng)計(jì)分析方法已從單一頻次統(tǒng)計(jì)分析過(guò)渡到多種較復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法及其聯(lián)合應(yīng)用。但總體而言，研究還處于探索階段，存在很多不足，如一些重要醫(yī)案的數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)尚未真正建立統(tǒng)一、統(tǒng)計(jì)分析方法使用不規(guī)范等，有待完善與發(fā)展。

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篇8

何謂“個(gè)案”?個(gè)案即是前輩醫(yī)學(xué)家終其畢生臨床診治經(jīng)驗(yàn)，認(rèn)為非常有保存價(jià)值的診治案例，流傳給下一代醫(yī)家的經(jīng)典治驗(yàn)。它的內(nèi)涵是：第一，它源于臨床，具有完整的真實(shí)性；第二，親身體驗(yàn)，全身心投入的治療案例；第三，具有經(jīng)典的臨床指導(dǎo)意義，對(duì)后人有啟示性示范；第四，具有個(gè)性化治療，理法方藥通盤(pán)設(shè)計(jì)的套路：第五，凡經(jīng)典“個(gè)案”均包涵有類、證、病、機(jī)、治、法、方、藥的整體辨證思維內(nèi)涵，對(duì)后輩有振耳發(fā)聵般的指南作用，如一代巨匠葉天士醫(yī)案即是。

縱觀有文字記載近兩千年醫(yī)學(xué)史料，上自司馬遷中記載的“個(gè)案”，中到明代江的《名醫(yī)類案》，清代魏之礪的《續(xù)名醫(yī)類案》，葉天士的《臨證指南醫(yī)案》。近到現(xiàn)代的余瀛鰲《現(xiàn)代名中醫(yī)類案選》，再看今日中國(guó)中醫(yī)藥出版社發(fā)行的《中醫(yī)臨床家顏德馨臨床精華》。都是以“個(gè)案”的記載形式作為歷史病案流傳范式的。如果把“個(gè)案”否定了，剔除到“科學(xué)”之外，那就從千百年宏觀醫(yī)學(xué)史上否定了中醫(yī)的科學(xué)價(jià)值體系。認(rèn)為中醫(yī)“個(gè)案”不科學(xué)的另一種理由是“個(gè)案”不能重復(fù)，僅僅是個(gè)人的偶然性的治療經(jīng)驗(yàn)，與此相比建立在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)上的多中心、大樣本、隨機(jī)、對(duì)照、雙盲的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)研究結(jié)果有很強(qiáng)的可信性和應(yīng)用價(jià)值。初一聽(tīng)，這是不可質(zhì)疑的科學(xué)比較，中醫(yī)注重“個(gè)案”示范，西醫(yī)強(qiáng)調(diào)“群案”統(tǒng)計(jì)分析；“個(gè)案”不可重復(fù)，“群案”可以重復(fù)，似乎無(wú)理可駁。

但是讓我們仔細(xì)分析，全盤(pán)審視聯(lián)想，縱觀中醫(yī)千百年“個(gè)案”記載史，這其中定有它的秘訣，潛藏著一種隱態(tài)的、讓人一時(shí)難以識(shí)透的公理性定律。

中醫(yī)千百年來(lái)一貫注重“個(gè)案”，是建立在整體審證求因、辨證基礎(chǔ)上的。“個(gè)案”表面上看是針對(duì)個(gè)別患者治療經(jīng)驗(yàn)記錄，其實(shí)，這初看是“個(gè)別性”的治療案例中潛藏著非個(gè)別性，具有“類、證、病、機(jī)、治、法、方、藥”整體示范啟示作用的一般普適性指導(dǎo)原理?！爸钦咔笸?，愚者察異”，中醫(yī)高層醫(yī)學(xué)哲理是“智者求同”，求同必然要尋找具有普適性原理的治療規(guī)律，這一求同規(guī)律的發(fā)現(xiàn)必然是在臨床第一線上的親歷驗(yàn)證?！皞€(gè)案”中寓藏著求“同”的普適性指導(dǎo)性示范機(jī)理，這才是中醫(yī)流傳千年不衰的真理?！皞€(gè)案”是“大病案群流”的科學(xué)內(nèi)涵。清代杭州醫(yī)家魏之發(fā)明了一貫煎方劑。魏氏發(fā)明一貫煎并非運(yùn)用群案統(tǒng)計(jì)學(xué)，而是建立在無(wú)數(shù)個(gè)“個(gè)案”的親身驗(yàn)證上，在積累了長(zhǎng)期的臨床治療經(jīng)驗(yàn)的某一時(shí)刻，內(nèi)心突然涌現(xiàn)出“肝體陰而用陽(yáng)”。歷代治療肝病雖然有肝病傳脾，當(dāng)先實(shí)脾的機(jī)理，但大多是注重在健脾、理氣、疏泄，升左用陽(yáng)的思路上，忽略了肝“體陰”這一本質(zhì)屬性機(jī)理。只有悟出了顧護(hù)肝“體陰”這一病理，才是辨治慢性肝病的關(guān)鍵，從而組建了一貫煎六味藥對(duì)的經(jīng)典方劑。同樣李東垣在發(fā)明了補(bǔ)中益氣湯之前也是在臨床第一線上反復(fù)地碰到一個(gè)個(gè)中氣不足脾氣下陷，清陽(yáng)不升，納谷不馨，便溏煩熱的無(wú)數(shù)個(gè)“個(gè)案”，運(yùn)用補(bǔ)中益氣湯所組建的藥對(duì)，治愈了無(wú)數(shù)個(gè)“個(gè)案”病例。在某年某月某一天，某一時(shí)刻，突然內(nèi)心涌“悟”出了，凡是證屬中央者“土”，脾氣下陷的患者均可運(yùn)用補(bǔ)中益氣法得以調(diào)治中焦氣虛證的杰出科學(xué)理念。

《金匱要略》的小半夏湯治支飲嘔吐僅用兩味藥，從單體生半夏到炮制半夏，再與生姜配伍成最簡(jiǎn)單的復(fù)方。它的形成是建立在無(wú)數(shù)古代醫(yī)家針對(duì)無(wú)數(shù)嘔家，口渴反不欲飲“個(gè)案”的親臨躬行，在臨床反復(fù)試錯(cuò)糾偏過(guò)程中，審證求因得以完善的“個(gè)案”。有人研究，僅從小半夏湯劑到二陳湯的演化過(guò)程，就經(jīng)歷了1千年左右，不要說(shuō)古人親口嘗試生半夏，不知獻(xiàn)出多少條生命才得以形成。從單味生半夏到制半夏，小半夏湯經(jīng)歷了多少年?再?gòu)亩悳綔啬憸?，十味溫膽湯，蒲輔周加減溫膽湯經(jīng)歷了多少“個(gè)案”歲月?同樣，北宋的錢乙在承傳《金匱》腎氣丸基礎(chǔ)上創(chuàng)立了六味地黃丸，也是他在無(wú)數(shù)年臨床“個(gè)案”辨治中，歷經(jīng)無(wú)數(shù)試錯(cuò)、糾偏法“個(gè)案”驗(yàn)證上得以完善的。

篇9

在國(guó)際統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)界有貝葉斯統(tǒng)計(jì)和經(jīng)典統(tǒng)計(jì)兩大學(xué)派,這兩個(gè)學(xué)派之間長(zhǎng)期存在爭(zhēng)論,至今也沒(méi)有定論。如今,貝葉斯統(tǒng)計(jì)走進(jìn)教室,打破經(jīng)典統(tǒng)計(jì)獨(dú)霸天下的局面,這是貝葉斯統(tǒng)計(jì)發(fā)展的一個(gè)重要標(biāo)志。如何將這門(mén)剛剛走進(jìn)教室的學(xué)科更好地教授給廣大統(tǒng)計(jì)學(xué)愛(ài)好者已成為值得思考的問(wèn)題。

然而,由于種種原因,一些教授貝葉斯統(tǒng)計(jì)教師極少花時(shí)間在創(chuàng)新型教學(xué)模式上下功夫,這樣就會(huì)導(dǎo)致課堂依舊表現(xiàn)出“填鴨式”和“電灌式”教學(xué)模式充斥著整個(gè)課堂教學(xué)過(guò)程。因此,為了提高學(xué)生素質(zhì)教育的質(zhì)量,培養(yǎng)學(xué)生靈活的思維能力,提升學(xué)生分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力,改進(jìn)貝葉斯統(tǒng)計(jì)教學(xué)水平,提高教學(xué)質(zhì)量,我們有必要對(duì)這門(mén)新興學(xué)科的課堂教學(xué)模式進(jìn)行探討。從教學(xué)的整體設(shè)計(jì)、教學(xué)過(guò)程的組織、教學(xué)活動(dòng)的安排等方面對(duì)貝葉斯統(tǒng)計(jì)教學(xué)模式進(jìn)行改革與創(chuàng)新,讓學(xué)生感受到貝葉斯統(tǒng)計(jì)與生活的密切聯(lián)系,使學(xué)生對(duì)貝葉斯統(tǒng)計(jì)產(chǎn)生親切感,學(xué)會(huì)用貝葉斯統(tǒng)計(jì)思維方法去思考生活,從而感受貝葉斯統(tǒng)計(jì)的魅力。

2模式分析

2.1貝葉斯統(tǒng)計(jì)課程的基本特征

貝葉斯統(tǒng)計(jì)課程要求學(xué)生從自己的主觀經(jīng)驗(yàn)(或分析歷史資料)出發(fā),對(duì)教師提出的問(wèn)題給出先驗(yàn)分布,運(yùn)用貝葉斯公式給出后驗(yàn)分布,然后進(jìn)行一系列的貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷:估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)等。還可以進(jìn)行貝葉斯統(tǒng)計(jì)決策,其中包括決策準(zhǔn)則,各種損失函數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)等。學(xué)生是課堂的主人,由教師提出問(wèn)題,學(xué)生進(jìn)行觀察思考并進(jìn)行操作。課程以教材為依據(jù),以多角度參考書(shū)的綜合為權(quán)威。教師對(duì)課程的運(yùn)作和節(jié)奏進(jìn)行把握,并可在課程內(nèi)進(jìn)行測(cè)試,課程外進(jìn)行評(píng)估。

2.2貝葉斯統(tǒng)計(jì)課程的學(xué)習(xí)要求

了解貝葉斯統(tǒng)計(jì)在統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展史中的地位及作用;了解貝葉斯統(tǒng)計(jì)在我國(guó)的應(yīng)用與發(fā)展前景;理解貝葉斯統(tǒng)計(jì)與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)的不同;掌握貝葉斯統(tǒng)計(jì)的基本思想與基本方法;學(xué)會(huì)用貝葉斯方法認(rèn)識(shí)和解決實(shí)際問(wèn)題。通過(guò)了解貝葉斯統(tǒng)計(jì)思想,掌握貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法,使學(xué)生能夠在實(shí)際問(wèn)題的解決中熟練運(yùn)用貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)而去豐富和發(fā)展貝葉斯統(tǒng)計(jì)。

2.3創(chuàng)設(shè)“思考—研討—建構(gòu)—?jiǎng)?chuàng)新”教學(xué)模式

建構(gòu)主義理論的核心是學(xué)生通過(guò)學(xué)習(xí)所獲得的知識(shí)并非教師傳授的,而是在一定的環(huán)境下,學(xué)生依據(jù)自己原有的知識(shí)經(jīng)驗(yàn),通過(guò)主動(dòng)建構(gòu)而獲得的。皮亞杰認(rèn)為邏輯數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)不是由客體的物理結(jié)構(gòu)或因果結(jié)構(gòu)派生出來(lái)的,而是在一系列不斷的反身抽象和連續(xù)的自我調(diào)節(jié)中建構(gòu)的。既然知識(shí)不是被動(dòng)接受的,而是認(rèn)知主體積極建構(gòu)的,那么“思考—研討—建構(gòu)—?jiǎng)?chuàng)新”教學(xué)模式就應(yīng)運(yùn)而生。

該模式由四部分構(gòu)成,“思考”為教師提出問(wèn)題后,由認(rèn)知主體-學(xué)生對(duì)教師的提問(wèn)做出反應(yīng),積極運(yùn)用自己的主觀經(jīng)驗(yàn),或者通過(guò)查閱資料,對(duì)問(wèn)題有整體的認(rèn)識(shí)。在這個(gè)過(guò)程中可以讓學(xué)生了解統(tǒng)計(jì)學(xué)家原始的思考動(dòng)機(jī)、思考方式,更深地體會(huì)數(shù)學(xué)思想。然后由教師組織學(xué)生分組進(jìn)行“研討”。研討的過(guò)程是學(xué)生提出自己觀點(diǎn),并對(duì)比他人的觀點(diǎn),綜合進(jìn)行辯證思考的過(guò)程。這一過(guò)程不僅使學(xué)生更深刻地了解數(shù)學(xué)家的數(shù)學(xué)思想,而且達(dá)到了使學(xué)生體會(huì)從不同視角考慮,最后殊途同歸的目的。由研討的過(guò)程對(duì)自己的觀點(diǎn)進(jìn)行修正,在教師的幫助下得出符合貝葉斯理論的觀點(diǎn),這正是學(xué)生通過(guò)主動(dòng)“建構(gòu)”而獲得的知識(shí)?！皠?chuàng)新”則是學(xué)生在開(kāi)放性、探究性、實(shí)踐性的學(xué)習(xí)氛圍中,發(fā)展自己的多元智能,改進(jìn)和拓展貝葉斯統(tǒng)計(jì)的推演和論證的結(jié)果,并進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)和考察,提升問(wèn)題結(jié)論的高度,達(dá)成貝葉斯統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)目標(biāo)。

2.4“思考—研討—建構(gòu)—?jiǎng)?chuàng)新”教學(xué)模式的特點(diǎn)

探究學(xué)習(xí)是發(fā)展課堂教學(xué)的基本策略,開(kāi)放性、探究性、實(shí)踐性是探究學(xué)習(xí)的重要特征。創(chuàng)新能力是由知識(shí)技能、思維、人格共同構(gòu)成并相互作用而形成的復(fù)雜能力,創(chuàng)建開(kāi)放的、積極互動(dòng)的學(xué)習(xí)方式是培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力、自學(xué)能力的關(guān)鍵途徑。

貝葉斯統(tǒng)計(jì)“思考—研討—建構(gòu)—?jiǎng)?chuàng)新”教學(xué)模式,適合學(xué)生主動(dòng)建構(gòu)知識(shí)而且可以推廣,深化研究和創(chuàng)新研究的學(xué)習(xí)要求?！八伎肌杏憽?gòu)—?jiǎng)?chuàng)新”教學(xué)模式的教學(xué)原則是以學(xué)生主動(dòng)建構(gòu)為主,以教師分析把關(guān)為輔,但師生角色不是一成不變的,要根據(jù)具體的課堂問(wèn)題來(lái)做相應(yīng)的調(diào)整,以確保學(xué)生構(gòu)建過(guò)程的多角度性和構(gòu)建結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性。教師可以利用多媒體技術(shù)或者其他方法,使得問(wèn)題提出的同時(shí)能夠吸引學(xué)生的注意,通過(guò)調(diào)動(dòng)學(xué)生的主動(dòng)性、能動(dòng)性、創(chuàng)造性,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,使學(xué)生把已學(xué)到的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蛲茝V應(yīng)用到其他類似的情境中去,從而提高解決問(wèn)題的能力。

2.5“思考—研討—建構(gòu)—?jiǎng)?chuàng)新”教學(xué)模式的運(yùn)用

在介紹貝葉斯統(tǒng)計(jì)最基本的概念和原理的抽象象形式之前,能夠讓學(xué)生親自進(jìn)入“動(dòng)手拋硬幣”、“動(dòng)手拋骰子”這樣的具體活動(dòng)中來(lái),通過(guò)與他人(教師和同學(xué))的交流、協(xié)作、商討,會(huì)大大激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣,能使他們更好地理解貝葉斯統(tǒng)計(jì)。

假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題是統(tǒng)計(jì)推斷中一類重要問(wèn)題。在統(tǒng)計(jì)推斷的基本理論和方法兩個(gè)方面,貝葉斯學(xué)派與經(jīng)典學(xué)派之間存在著本質(zhì)性的差異。使學(xué)生理解這種差異,即是教學(xué)成功的一大步。

譬如在講授“貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷-假設(shè)檢驗(yàn)”問(wèn)題時(shí),學(xué)生可通過(guò)思考兩學(xué)派對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的不同處理方法來(lái)理解貝葉斯統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的精髓。在簡(jiǎn)單假設(shè)0={θ0}對(duì)簡(jiǎn)單假設(shè)1={θ1}場(chǎng)合下,教師引導(dǎo)學(xué)生考慮這兩種簡(jiǎn)單假設(shè)的后驗(yàn)概率α0和α1,要拒絕原假設(shè)0,應(yīng)有后驗(yàn)機(jī)會(huì)比α0/α1<1,即要求密度函數(shù)值之比大于臨界值,這是什么?有的學(xué)生會(huì)想到這正是著名的奈曼-皮爾遜引理的基本結(jié)果。在復(fù)雜假設(shè)0對(duì)復(fù)雜假設(shè)1場(chǎng)合下,這里的先驗(yàn)分布需要改寫(xiě)為π(θ)=π0g0(θ)+π1g1(θ),θ∈0∪1。學(xué)生在研討以上兩個(gè)問(wèn)題的過(guò)程中,逐漸地在心中構(gòu)建出兩學(xué)派對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)這一問(wèn)題的不同做法。那么,有的同學(xué)就會(huì)產(chǎn)生這樣的疑問(wèn):如果是簡(jiǎn)單假設(shè)0={θ0}對(duì)復(fù)雜假設(shè)1,貝葉斯學(xué)派又會(huì)怎樣解決?在解決問(wèn)題的過(guò)程中,又會(huì)考慮到選擇哪個(gè)先驗(yàn)分布好?這就需要學(xué)生充分地調(diào)動(dòng)自己的主觀經(jīng)驗(yàn)或通過(guò)查閱資料來(lái)給出適當(dāng)?shù)南闰?yàn)分布。在學(xué)生們構(gòu)建貝葉斯統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題解決方法的過(guò)程中,教師也會(huì)提出這樣的要求:比較經(jīng)典統(tǒng)計(jì)和貝葉斯統(tǒng)計(jì)兩學(xué)派對(duì)假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題解決方法的不同之處。事實(shí)上,在人們?cè)缫蚜?xí)慣了利用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法來(lái)解決問(wèn)題的時(shí)候,也是不知不覺(jué)地在運(yùn)用某些先驗(yàn)分布結(jié)合貝葉斯方法來(lái)解決問(wèn)題的。與其在不知不覺(jué)中運(yùn)用,不如在經(jīng)過(guò)慎重的選擇后,運(yùn)用更合理的先驗(yàn)分布來(lái)解決問(wèn)題更好。而且學(xué)生在學(xué)習(xí)貝葉斯統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中也會(huì)發(fā)現(xiàn),統(tǒng)計(jì)推斷所涉及的點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)等問(wèn)題,如果運(yùn)用貝葉斯方法來(lái)解決會(huì)變得簡(jiǎn)單得多,而且結(jié)果更合理。

篇10

理論的價(jià)值在于它對(duì)事物的解釋力和對(duì)未來(lái)的指導(dǎo)意義?！肮び破涫?，必先利其器”，作為一門(mén)科學(xué)研究方法，公共管理研究方法這門(mén)課程應(yīng)該夯實(shí)學(xué)生的理論基礎(chǔ)，培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)研究的良好素養(yǎng)。針對(duì)不同學(xué)習(xí)階段的學(xué)生，應(yīng)該采用循序漸進(jìn)的理論教學(xué)模式，扎實(shí)打好學(xué)生方法基礎(chǔ)。宏觀上，本科生可以在先修高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等基本基礎(chǔ)知識(shí)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)把握公共管理研究的基本程序，如怎樣進(jìn)行科學(xué)的研究設(shè)計(jì)，如何搜集資料、整理資料、分析資料等，重點(diǎn)熟悉公共管理研究的基本內(nèi)容和框架。碩士階段可以具體學(xué)習(xí)一些經(jīng)典的分析方法，如多元統(tǒng)計(jì)分析中的方差分析、聚類分析、判別分析、主成份分析、因子分析以及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)典回歸分析方法等。博士階段可以根據(jù)自己研究的需要在已有學(xué)習(xí)方法的基礎(chǔ)上追蹤學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的公共管理研究理念和方法。具體的在本科生的教學(xué)中，要注意培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思維能力，公共管理研究方法雖然基于一定的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，但注重解決諸多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，所以很多方法滲入了方法創(chuàng)始人的思想。這些思想體現(xiàn)在方法上有其積極的解決實(shí)際問(wèn)題的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)可能也有不完美之處。因此教學(xué)時(shí)，要引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會(huì)思考，讓學(xué)生明白方法產(chǎn)生的緣由，領(lǐng)會(huì)此方法主要解決什么問(wèn)題，方法存在的理論基礎(chǔ)是什么，應(yīng)用條件是什么，為什么會(huì)有這些應(yīng)用范圍，方法創(chuàng)立者的主要貢獻(xiàn)以及不足之處在哪里，有哪些需要改進(jìn)的地方，如果讓你們自己去改進(jìn)，你覺(jué)得有哪些處理方式，每一種處理方式的可取和不足分別體現(xiàn)在哪里，等等。如此教學(xué)，可以開(kāi)拓學(xué)生的思維，不惟方法而方法，讓學(xué)生明白方法不是萬(wàn)能的，是可以通過(guò)自己的思考改進(jìn)的。在教學(xué)中形式可以多樣結(jié)合，通過(guò)提問(wèn)、討論、書(shū)面作業(yè)等方式調(diào)動(dòng)大家的積極性，讓大家加深對(duì)理論知識(shí)的理解和掌握。理論是真理的重要表現(xiàn)之一，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會(huì)用科學(xué)的理論看待萬(wàn)事萬(wàn)物，并對(duì)事物的現(xiàn)象和結(jié)果做出系統(tǒng)合理的解釋，以指導(dǎo)未來(lái)的實(shí)踐。因此，加強(qiáng)理論教學(xué)對(duì)學(xué)生科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)是非常深遠(yuǎn)的。

2注重實(shí)踐教學(xué)

實(shí)踐教學(xué)的主要任務(wù)是培養(yǎng)學(xué)生將所學(xué)到的理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為分析和解決實(shí)際問(wèn)題的能力。根據(jù)實(shí)踐教學(xué)的設(shè)計(jì)指導(dǎo)思想。我們可以將公共管理研究方法的實(shí)踐教學(xué)擴(kuò)展為以下兩種教學(xué)模式。

2.1加大學(xué)生課堂實(shí)驗(yàn)的次數(shù)，強(qiáng)化學(xué)生數(shù)據(jù)分析的能力公共管理研究方法的理論教學(xué)要與軟件應(yīng)用相結(jié)合才更能體現(xiàn)教學(xué)效果。課堂教學(xué)在常見(jiàn)的EXCEL的基礎(chǔ)上可以引用SPSS、SAS、EVIEWS和R等國(guó)際上通用的軟件作為實(shí)驗(yàn)教學(xué)的工具，鼓勵(lì)學(xué)生根據(jù)自己的特長(zhǎng)和喜好深入研究某一種軟件。教學(xué)過(guò)程中，可以讓學(xué)生操作教材上的例題，以便于加強(qiáng)學(xué)生對(duì)模型方法的理解。引導(dǎo)學(xué)生盡量用熟精通某一種軟件，調(diào)動(dòng)學(xué)生自主研究、琢磨軟件的積極性，以改變某些學(xué)生懶于動(dòng)手的現(xiàn)狀。

2.2多引入案例分析，提高學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力結(jié)合教師的科研課題和相關(guān)的研究主題，組織學(xué)生圍繞專題進(jìn)行案例討論?？梢杂蓽\入深，逐步培養(yǎng)學(xué)生自主解決問(wèn)題的能力：（1）給出案例背景資料和問(wèn)題的同時(shí)，給出解決問(wèn)題的方法、解題過(guò)程和結(jié)果，由學(xué)生自主就解題方法和解題過(guò)程以及結(jié)論進(jìn)行討論，而后小組述評(píng)或以書(shū)面作業(yè)提交上來(lái)。（2）給出案例背景資料和問(wèn)題，告知學(xué)生幾種可用的研究方法，分組操作和討論，最后由學(xué)生代表進(jìn)行總結(jié)。（3）只給出案例背景資料，由學(xué)生自主選擇研究方法和角度，獨(dú)自解決問(wèn)題，包括數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析以及結(jié)果的解釋等。

3緊密結(jié)合畢業(yè)論文需要

在教學(xué)的過(guò)程中，老師可以根據(jù)學(xué)生寫(xiě)畢業(yè)論文的需要，適當(dāng)講述畢業(yè)論文的寫(xiě)作方法。針對(duì)本科生而言，畢業(yè)論文是其第一次進(jìn)行相對(duì)規(guī)范的研究性寫(xiě)作。學(xué)生普遍缺乏論文寫(xiě)作的宏觀性系統(tǒng)指導(dǎo)。因此，在課堂教學(xué)中，可以適當(dāng)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行科學(xué)的選題，講述畢業(yè)論文的基本寫(xiě)作方式和要求，培養(yǎng)學(xué)生科學(xué)的研究方式和思考習(xí)慣，如鼓勵(lì)學(xué)生多讀經(jīng)典論著，多看文獻(xiàn)，緊跟學(xué)術(shù)前沿等。在某一種方法的講述中，可以搜索相關(guān)研究方法涉及的文獻(xiàn)作為案例研究，分析文獻(xiàn)的研究背景、文獻(xiàn)綜述的寫(xiě)作方式以及如何正確搜集數(shù)據(jù)，如何選擇研究方法等，加深學(xué)生對(duì)方法認(rèn)識(shí)的同時(shí)，讓學(xué)生將方法逐漸融會(huì)貫通到平時(shí)的科學(xué)研究中。由于課堂講述的方法都是相對(duì)經(jīng)典的公共管理研究方法，在文獻(xiàn)案例教學(xué)中，可以適當(dāng)介紹文獻(xiàn)所涉及方法的理論前沿，尤其是教材中方法應(yīng)用中的不足以及其局限性，帶領(lǐng)學(xué)生思考如何優(yōu)化方法中的某一模塊，深入挖掘方法的內(nèi)涵和外延，開(kāi)拓學(xué)生的思維，讓學(xué)生成為方法的主人，以便于其在畢業(yè)論文寫(xiě)作中遇到實(shí)際問(wèn)題時(shí)，可以深度理解所用方法實(shí)際應(yīng)用的范圍和界限，發(fā)揮主觀能動(dòng)性，解決自己寫(xiě)作中遇到的問(wèn)題。為了提高學(xué)生應(yīng)用研究方法解決問(wèn)題的能力，課程可以選擇論文的方式考核，論文考核中，要求學(xué)生至少使用一種課堂學(xué)過(guò)的學(xué)習(xí)方法，同時(shí)要求學(xué)生必須用老師推薦的諸多軟件中的一種進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

4結(jié)語(yǔ)

為了培養(yǎng)高素質(zhì)的公共管理類人才，提高學(xué)生的綜合能力和素質(zhì)，公共管理研究的教學(xué)方法應(yīng)緊跟時(shí)代前沿，在借鑒國(guó)內(nèi)外先進(jìn)教學(xué)方法的同時(shí)，根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況加以改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)相長(zhǎng)。

參考文獻(xiàn)

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[2]曹堂哲.公共管理研究方法的回顧與前瞻——以問(wèn)題類型學(xué)為基礎(chǔ)的新體系[J].北京行政學(xué)院學(xué)報(bào),2013(5):31-36.

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篇11

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門(mén)基礎(chǔ)學(xué)科,在經(jīng)濟(jì)學(xué)的分支學(xué)科中占有重要地位。這一學(xué)科在本科階段的傳統(tǒng)教育中往往偏重于模型的推導(dǎo)、檢驗(yàn)等數(shù)理環(huán)節(jié),忽視了在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用。因而,造成學(xué)生在理論學(xué)習(xí)完成以后卻不知該如何運(yùn)用,進(jìn)而為了應(yīng)付考試死記公式,學(xué)習(xí)積極性無(wú)法得到有效提高。因此,本文擬首先分析本科階段學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的特點(diǎn),其次通過(guò)對(duì)Excel、Eviews、SPSS三款軟件的比較分析,對(duì)現(xiàn)有教學(xué)模式展開(kāi)探討,最終得出對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)模式的改革建議。

一、本科階段學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的特點(diǎn)

隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,人們愈來(lái)愈迫切要求用定量分析工具去解決經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的問(wèn)題。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論和方法,作為研究經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中具體數(shù)量規(guī)律的科學(xué),把經(jīng)濟(jì)理論分析和對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的經(jīng)驗(yàn)觀測(cè)方法結(jié)合起來(lái),具有科學(xué)性和實(shí)用性,因而得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用…。在教學(xué)實(shí)踐中,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的科學(xué)性得到了很好的體現(xiàn),但其實(shí)用性卻并未得到學(xué)生的普遍認(rèn)可,這與本科階段學(xué)生計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的特點(diǎn)有著密切聯(lián)系。

1.學(xué)生基礎(chǔ)知識(shí)不牢固

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門(mén)以經(jīng)濟(jì)學(xué)為基礎(chǔ),以統(tǒng)計(jì)學(xué)為資料依據(jù)、數(shù)學(xué)為研究工具的交叉學(xué)科。對(duì)它的學(xué)習(xí)要求學(xué)生具備概率、統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、微積分等課程的良好基礎(chǔ),但從實(shí)際情況來(lái)看,能夠具備這些基礎(chǔ)的學(xué)生并不是很多。究其根源,首先,在于我國(guó)現(xiàn)行的高中文理分科制度。我國(guó)多數(shù)高校經(jīng)管類專業(yè)在招生時(shí)面向的是以文科課程學(xué)習(xí)為主的文科生,這類學(xué)生數(shù)學(xué)基礎(chǔ)相對(duì)較弱,在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)時(shí)對(duì)模型的理解和掌握能力較差;其次,作為前期基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、概率等課程的連貫性不強(qiáng),且缺乏與經(jīng)濟(jì)學(xué)理論相關(guān)的案例分析,使得學(xué)生對(duì)這些課程的學(xué)習(xí)停留在傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)方法上,對(duì)以經(jīng)濟(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)缺乏了解。

2.教材過(guò)于偏重對(duì)模型的推導(dǎo)

現(xiàn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材在相當(dāng)程度上跟數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)教科書(shū)相差無(wú)幾,“形而上”的傾向比較嚴(yán)重。且大多對(duì)理論模型的推導(dǎo)、證明較為重視,而對(duì)模型經(jīng)濟(jì)理論含義的解釋流于形式。例如,多數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教材均蘊(yùn)含《供給函數(shù)與需求函數(shù)模型》、《生產(chǎn)函數(shù)》、《投資函數(shù)》等基本模型內(nèi)容,這些本應(yīng)是與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)情況以及學(xué)生前期學(xué)習(xí)過(guò)的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)等課程聯(lián)系最為密切的章節(jié),但在多數(shù)教材中往往只注重模型推導(dǎo)過(guò)程的演繹,實(shí)際案例過(guò)少或根本沒(méi)有,在課后練習(xí)題中模型的證明也占了絕大部分。這樣一來(lái),學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中只能體會(huì)到模型的復(fù)雜性,而不了解其可操作性。

3.實(shí)驗(yàn)課學(xué)時(shí)過(guò)少

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門(mén)理論和實(shí)際聯(lián)系密切的交叉學(xué)科,其應(yīng)用性應(yīng)當(dāng)在教學(xué)中得到充分體現(xiàn)。應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在現(xiàn)階段來(lái)說(shuō),指的就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)軟件的操作與運(yùn)用,主要包括Excel、EViews、SPSs等。多數(shù)現(xiàn)行教材都將實(shí)驗(yàn)課作為單獨(dú)章節(jié)予以講解,其余各章中只是在案例分析時(shí)會(huì)交代一下簡(jiǎn)單的應(yīng)用。因此,在教學(xué)過(guò)程中多數(shù)教師也習(xí)慣于將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)分成獨(dú)立的兩個(gè)部分。其結(jié)果是,理論與實(shí)驗(yàn)教學(xué)在時(shí)間銜接上出現(xiàn)了問(wèn)題:往往是要求學(xué)生強(qiáng)化記憶理論部分,待數(shù)周以后,甚至是學(xué)期即將結(jié)束時(shí)才安排上機(jī)操作,破壞了整個(gè)課程體系的系統(tǒng)性和連續(xù)性。

綜上所述,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在本科階段的教學(xué)重點(diǎn),應(yīng)當(dāng)是經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的可實(shí)踐性與可操作性。而最能體現(xiàn)這兩者的就是對(duì)相關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件的運(yùn)用。因此,筆者擬通過(guò)對(duì)Excel、Eviews、SPSS三款軟件的對(duì)比分析來(lái)闡述如何將理論與實(shí)踐相結(jié)合。

二、Excel、Eviews.SPSS對(duì)比分析

Microsoft Exccl是微軟公司的辦公軟件Microsofl office的組件之一,是由Microsoft為windows和AppIe Macintosh操作系統(tǒng)的電腦而編寫(xiě)和運(yùn)行的一款試算表軟件。Excel是微軟辦公套裝軟件的一個(gè)重要的組成部分,它可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計(jì)分析和輔助決策操作,廣泛地應(yīng)用于管理、統(tǒng)計(jì)財(cái)經(jīng)、金融等眾多領(lǐng)域。在多數(shù)院校的計(jì)算機(jī)課程中對(duì)Excel的操作都有著側(cè)重點(diǎn)不同的講解,但對(duì)其數(shù)據(jù)分析功能的運(yùn)用相對(duì)較少。換而言之,大學(xué)階段對(duì)Excel功能的使用程度不及其總功能的十分之一。

Eviews是Econometrics Views的縮寫(xiě),直譯為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)觀察,通常稱為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包。它的本意是對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律,采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與技術(shù)進(jìn)行“觀察”。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心是設(shè)計(jì)模型、收集資料、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?、?yīng)用模型(結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià))。Eviews是完成上述任務(wù)比較得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包的出現(xiàn),使計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,發(fā)展成為一門(mén)較為實(shí)用與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)濟(jì)學(xué)科。

SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件,由美國(guó)斯坦福大學(xué)的三位研究生于20世紀(jì)60年代末研制,同時(shí)成立了SPSS公司,并于1975年在芝加哥組建了SPSS,總部。1984年SPSS,總部首先推出了世界上第一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件微機(jī)版本SPSS/PC+.開(kāi)創(chuàng)了SPSS微機(jī)系列產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)方向,極大地?cái)U(kuò)充了它的應(yīng)用范圍,并使其能很快地應(yīng)用于自然科學(xué)、技術(shù)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域,世界上許多有影響的報(bào)刊雜志紛紛就SPSS的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)繪圖、數(shù)據(jù)的深入分析、使用方便、功能齊全等方面給予了高度的評(píng)價(jià)與稱贊。

這三款軟件在目前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)實(shí)踐中應(yīng)用較為廣泛,但就其難易程度及學(xué)生掌握程度來(lái)看卻有著明顯區(qū)別。因此,筆者以南陽(yáng)師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院06、075工商管理、電子商務(wù)、財(cái)務(wù)管理、國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、物流管理專業(yè)學(xué)生為調(diào)查對(duì)象,詳盡分析三款軟件的優(yōu)劣性。

首先,對(duì)三款軟件的難易程度做概況分析(以一元線性回歸模型計(jì)算、多元線性回歸模型計(jì)算及非經(jīng)典模型的修正為例)，調(diào)查結(jié)果如表1所示。

由表1可以看出,Excel在前三項(xiàng)調(diào)查中具有明顯優(yōu)勢(shì),而在“非經(jīng)典線性模型的修正”一項(xiàng)中三款軟件基本保持平均水平。對(duì)這一現(xiàn)象起因的調(diào)查結(jié)果如下列圖1、圖2所示。

由上述兩圖可以看出,在三款軟件中Excel在“軟件界面語(yǔ)言易懂”項(xiàng)中為絕大多數(shù)學(xué)生所接受。原因在于.1.Excel為中文操作界面,學(xué)生可以從“工具”一“數(shù)據(jù)分析”中便捷地找出所需運(yùn)算工具,如“相關(guān)系數(shù)分析”、

“回歸分析”等,相對(duì)于Eviews和SPSS的全英文操作界面更易接受;2.Excel在“一元、多元線性回歸”章節(jié)中,操作步驟相對(duì)較少(三款軟件學(xué)生實(shí)際操作時(shí)間比例為1:2.5:3.1)。從這兩方面原因來(lái)看,Excel的主要優(yōu)勢(shì)還是在于其中文的操作界面更易于掌握和記憶,且學(xué)生在統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)中已經(jīng)廣泛使用過(guò)Excel的數(shù)據(jù)分析功能,屬于輕車熟路易于上手。

在非經(jīng)典線性模型的修正中,Excel的優(yōu)勢(shì)不如前兩項(xiàng)明顯,主要原因是由于Eviews、SPSS在計(jì)算例如權(quán)重序列、運(yùn)用廣義差分法、杜賓(Durbin)兩步法、逐步回歸法、Reset法等方面具有明顯優(yōu)勢(shì),而Excel則顯得較為復(fù)雜。因此,在進(jìn)行非經(jīng)典線性模型的修正中Eviews:~SPSS的受歡迎程度明顯提高。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),學(xué)生愿意在自備電腦或網(wǎng)絡(luò)機(jī)房學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計(jì)軟件的比率高達(dá)56.74%,可以看出創(chuàng)造條件激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)軟件來(lái)更好地提高教學(xué)效果具有可操作性。因此。在本科階段加大相關(guān)軟件的應(yīng)用教學(xué)對(duì)增強(qiáng)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣具有重要意義。

三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)模式改革建議

相對(duì)于復(fù)雜的公式推導(dǎo)及證明,通過(guò)軟件計(jì)算計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型更能為學(xué)生所接受。這就要求任課教師在加強(qiáng)、鞏固基礎(chǔ)理論教學(xué)的同時(shí),要不斷加大對(duì)軟件教學(xué)的重視程度;其次,增加實(shí)際案例分析的數(shù)量,通過(guò)對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的真實(shí)案例的分析一方面增強(qiáng)學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型重要性的理解,另一方面充分調(diào)動(dòng)其學(xué)習(xí)積極性,以便能夠更好的掌握、運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。

筆者以為要達(dá)到上述要求,可以從以下幾個(gè)方面人手:

1.按照章節(jié)不同將軟件區(qū)分應(yīng)用

針對(duì)Excel、Eviews、SPSS三款軟件各自的特點(diǎn),可根據(jù)不同章節(jié)安排軟件,如下表所示。

Excel在界面語(yǔ)言、可操作性及學(xué)生熟悉程度上來(lái)說(shuō),都優(yōu)于其他兩款軟件。因此,在入門(mén)的一元線性回歸模型一章中可使用Excel為主要案例軟件。具體包括,利用“圖標(biāo)導(dǎo)向”功能做一元散點(diǎn)圖,利用“數(shù)據(jù)分析”功能進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析及回歸分析。在此基礎(chǔ)上,要求學(xué)生深入掌握相關(guān)及回歸分析結(jié)果,能夠順利找出可決系數(shù)、函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)系數(shù)、回歸系數(shù)、t統(tǒng)計(jì)量、F統(tǒng)計(jì)量等主要指標(biāo),并且能夠利用這些指標(biāo)完成一元置信區(qū)間預(yù)測(cè)等計(jì)算。

在多元線性回歸一章中,應(yīng)使用Excel與Eviews相結(jié)合的方法進(jìn)行多元案例分析。在分析過(guò)程中,首先運(yùn)用Excel得出相關(guān)結(jié)果,使學(xué)生對(duì)多元與一元的區(qū)別有一定的了解。然后,在Eviews軟件中再次進(jìn)行同一案例的回歸分析,并將兩次分析結(jié)果加以比較,了解Excel與Eviews在操作過(guò)程中的異同點(diǎn),為進(jìn)一步掌握Eviews打下基礎(chǔ)。

在非經(jīng)典線性方程修正中,應(yīng)盡量使用SPSS作為主要應(yīng)用軟件,利用其完備的計(jì)算功能對(duì)異方差、自相關(guān)、共線性等違背經(jīng)典假定的模型進(jìn)行修正。在聯(lián)立方程等后續(xù)章節(jié)中,應(yīng)使用以Eviews、SPSS軟件為主的教學(xué)方法,但在宏觀計(jì)量模型中應(yīng)當(dāng)首先使用Excel。

2.在前期增加對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué).線性代數(shù)等相關(guān)知識(shí)的復(fù)習(xí)

由于現(xiàn)階段高校經(jīng)管類學(xué)生多為文、理混編,且文科生占主導(dǎo)地位。因此,在開(kāi)始學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)之前,應(yīng)對(duì)線性代數(shù)、微積分、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等相關(guān)知識(shí)做出系統(tǒng)復(fù)習(xí)。特別是針對(duì)學(xué)生數(shù)學(xué)基本薄弱的特點(diǎn),加強(qiáng)對(duì)線性回歸分析的復(fù)習(xí),使學(xué)生在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)之前了解和掌握基本的分析方法,為以后的深入學(xué)習(xí)打下良好基礎(chǔ)。

3.建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)案例數(shù)據(jù)庫(kù)

建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)案例數(shù)據(jù)庫(kù),是因?yàn)楝F(xiàn)行教材中的案例數(shù)據(jù)普遍較為陳舊,很多教材中充斥著數(shù)年以前的數(shù)據(jù),且很多數(shù)據(jù)已于現(xiàn)實(shí)生活嚴(yán)重脫節(jié)迫切需要更新。一個(gè)適應(yīng)本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)的案例數(shù)據(jù)庫(kù),需要滿足來(lái)源廣泛性、方便性的要求,同時(shí),案例要能夠盡量濃縮計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的概念和原理,應(yīng)包含有復(fù)雜、模糊和有待解決地問(wèn)題,以激發(fā)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)。為此,筆者建議在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)過(guò)程中,首先,各高校應(yīng)當(dāng)聯(lián)網(wǎng)建立完善的案例數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新;其次,應(yīng)指導(dǎo)學(xué)生自己動(dòng)手上網(wǎng)或通過(guò)調(diào)研搜集數(shù)據(jù)。這樣以來(lái),能夠使學(xué)生掌握搜集數(shù)據(jù)的方法、工具,為日后獨(dú)立運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)提供寶貴經(jīng)驗(yàn)。

四、結(jié)　語(yǔ)

綜上所述,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門(mén)交叉學(xué)科,在本科階段的教育工作任重道遠(yuǎn)。只有在本科階段為經(jīng)管類學(xué)生打下堅(jiān)實(shí)的理論與實(shí)踐基礎(chǔ),才能使其在更高一級(jí)的學(xué)習(xí)中去掌握高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。而要達(dá)到這樣的目的,唯有將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論與軟件應(yīng)用相結(jié)合,堅(jiān)持不懈地培養(yǎng)學(xué)生實(shí)際動(dòng)手能力,形成對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題分析、理解的邏輯性。

參考文獻(xiàn)

[1]于俊年,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),北京:對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易走學(xué)出版社,2000

[2]劉明廣,本科《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程教學(xué)的幾點(diǎn)建議[J]統(tǒng)計(jì)與咨詢,2008(2)

[3]張兵,本科《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程教學(xué)方法的探討[J]中國(guó)科教創(chuàng)新導(dǎo)刊,2007(11)

[4]baike baidu.corn/view/28127 htm?fr=-alaO_1_1

[5]baike.省略/view/207806.htm

篇12

本書(shū)共有11章，各章內(nèi)容分別為：1　緒論；2　決策論；3　貝葉斯方法；4　假設(shè)檢驗(yàn)；5　特殊模型；6　充分性與完全性；7　雙邊檢驗(yàn)與條件推斷；8　似然理論；9　高階理論；1O　預(yù)報(bào)推斷；11　自助方法。

本書(shū)的作者分別為英國(guó)倫敦帝國(guó)學(xué)院的統(tǒng)計(jì)學(xué)教授和美國(guó)北卡羅來(lái)納大學(xué)著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)教授，本書(shū)的內(nèi)容在很大程度上是建立在作者任教多年以來(lái)對(duì)劍橋大學(xué)所作的講座基礎(chǔ)之上的，并且根據(jù)來(lái)自學(xué)生的反饋對(duì)內(nèi)容做了進(jìn)一步的加工。

本書(shū)針對(duì)的讀者群為數(shù)學(xué)及相關(guān)學(xué)科的大學(xué)高年級(jí)學(xué)生及研究生，以及其他領(lǐng)域中尋求對(duì)統(tǒng)計(jì)推斷的重要概念簡(jiǎn)明分析的讀者。

胡光華，高級(jí)軟件工程師

篇13

    國(guó)外近幾年空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)得以迅速發(fā)展,如Anselin和Florax(1995)指出的,主要得益于以下幾點(diǎn):

    (1)人們對(duì)于空間及空間交互影響的功能的重新熟悉。對(duì)空間的重新關(guān)注并不局限于經(jīng)濟(jì)學(xué),在其它社會(huì)科學(xué)中也得以反映。

    (2)和地理對(duì)應(yīng)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)大型數(shù)據(jù)庫(kù)的逐步實(shí)用性。在美國(guó)以及歐洲,官方統(tǒng)計(jì)部分提供的以區(qū)域和地區(qū)為統(tǒng)計(jì)單元的大型數(shù)據(jù)庫(kù)很輕易得到,并且價(jià)格低廉。這些數(shù)據(jù)可以進(jìn)行空前數(shù)目的截面或時(shí)空觀測(cè)分析,這時(shí),空間(或時(shí)空)自相關(guān)可能成為標(biāo)準(zhǔn)而非一種非凡情況。

    (3)地理信息系統(tǒng)(GIS)和空間數(shù)據(jù)分析軟件,以高效和低本錢的計(jì)算技術(shù)處理空間觀測(cè)的發(fā)展。GIS的使用,答應(yīng)地理數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)、快速恢復(fù)及交互可視化,為空間分析技術(shù)的藝術(shù)化提供了巨大的機(jī)會(huì)。至少目前線性模型中,缺少針對(duì)空間數(shù)據(jù)和空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的軟件的情況已經(jīng)大為改觀。目前已有一些專門(mén)的空間統(tǒng)計(jì)分析軟件,并且SAS、S-PLUS等著名統(tǒng)計(jì)軟件中,都已經(jīng)包括用于空間統(tǒng)計(jì)分析的模塊。

    (二)空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)和相關(guān)學(xué)科的關(guān)系

    空間統(tǒng)計(jì)學(xué)是探究空間新題目的另一門(mén)學(xué)科,它是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)快速發(fā)展的分支。它起源于20世紀(jì)50年代早期,用以幫助采礦業(yè)進(jìn)行礦躲量的計(jì)算。最早的工作是采礦工程師D.G.Krige和統(tǒng)計(jì)學(xué)家H.S.Sichel在南非進(jìn)行的。70年代隨著計(jì)算機(jī)的普及以及運(yùn)算速度的大幅進(jìn)步,空間統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)逐漸擴(kuò)展到地球科學(xué)的其它領(lǐng)域。目前已經(jīng)普遍存在于需要處理時(shí)間上或空間上相關(guān)的數(shù)據(jù)的科技領(lǐng)域中。

    空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)和空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)分不太輕易。Haining和Anselin的觀點(diǎn)以為空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的探究大多由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),而空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)由模型驅(qū)動(dòng),即從特定的理論或模型出發(fā),重點(diǎn)放在新題目的估計(jì)、解釋和檢驗(yàn)上?？臻g統(tǒng)計(jì)學(xué)的主流是探究生態(tài)學(xué)和地質(zhì)學(xué)中的物質(zhì)現(xiàn)象,空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)主要探究和區(qū)域及城市經(jīng)濟(jì)有關(guān)的模型。有一種觀點(diǎn)以為二者的區(qū)分應(yīng)基于作者將其工作對(duì)應(yīng)于空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)還是空間統(tǒng)計(jì)學(xué),這種區(qū)分辦法可能較為簡(jiǎn)單。

    地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)(Geostatistics)發(fā)展于20世紀(jì)60年代,主要用于探究地質(zhì)學(xué)現(xiàn)象的空間結(jié)構(gòu)和進(jìn)行空間估值。例如,在探礦過(guò)程中,通常是在空間上布點(diǎn)進(jìn)行鉆探,然后對(duì)采樣得到的樣品進(jìn)行分析,估計(jì)礦躲的分布和儲(chǔ)量。由于礦躲不開(kāi)采的話,在時(shí)間上結(jié)構(gòu)幾乎是不變的,因此地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)探究的新題目主要是空間相關(guān)。空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)所探究的新題目不僅存在空間相關(guān),往往所探究的新題目在時(shí)間上也存在相關(guān)。

    在區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論中,人們建立了各種理論以及關(guān)系式來(lái)描述人類在空間上的行為,如探究城鎮(zhèn)新題目的“引力模型”等。但在利用模型進(jìn)行定量探究新題目的時(shí)候,需要將理論或關(guān)系式用數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)行刻劃,利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)、檢驗(yàn),并進(jìn)行評(píng)價(jià),這些正好是屬于經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)探究的范疇。應(yīng)該說(shuō),空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)主要探究區(qū)域經(jīng)濟(jì)新題目,依據(jù)的是區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,但它還需要綜合數(shù)學(xué),以及空間統(tǒng)計(jì)學(xué)等學(xué)科,因此它不等同于區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué),而是一門(mén)交叉學(xué)科。

    二、探究的新題目

    空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)主要探究存在空間效應(yīng)的新題目。空間效應(yīng)主要包括空間相關(guān)和空間差異性。在探究中涉及空間相鄰、空間相鄰矩陣等概念。

    (一)空間相關(guān)

    空間相關(guān)指在樣本觀測(cè)中,位于位置i的觀測(cè)和其它j≠i的觀測(cè)有關(guān),即

    附圖

    存在空間相關(guān)的原因有兩方面:相鄰空間單元存在丈量誤差,空間交互影響的存在。丈量誤差是由于調(diào)查過(guò)程中,數(shù)據(jù)的采集和空間中的單位有關(guān),如數(shù)據(jù)是按省、市、縣等統(tǒng)計(jì)的,但設(shè)定的空間單位和探究新題目不一致,存在丈量誤差。

    空間相關(guān)不僅意味著空間上的觀測(cè)缺乏獨(dú)立性,并且意味著潛伏于這種空間相關(guān)中的空間結(jié)構(gòu),也就是說(shuō)空間相關(guān)的強(qiáng)度及模式由盡對(duì)位置和相對(duì)位置(布局,間隔)決定。

    對(duì)于空間相關(guān),空間自回回通常是其核心內(nèi)容,空間自回回模型的一般形式為:

    附圖

    在這個(gè)模型中,β解釋變量X(n×k矩陣)的參數(shù)向量(k×1),ρ是空間滯后相關(guān)變量的參數(shù),λ是殘差空間自回回(空間AR)結(jié)構(gòu)中的參數(shù)。

    W[,1]和W[,2]為n×n矩陣,是標(biāo)準(zhǔn)化或未標(biāo)準(zhǔn)化的空間加權(quán)矩陣,分別對(duì)應(yīng)于因變量以及擾動(dòng)項(xiàng)中的空間自回回過(guò)程,這兩個(gè)矩陣可以不同,這意味著兩個(gè)過(guò)程由不同的空間結(jié)構(gòu)天生。

    這個(gè)模型可以退化成為普通的線性回回模型、(純)空間自回回模型、混合回回和空間自回回模型、殘差空間自回回模型等形式。

    對(duì)這個(gè)模型,普通最小二乘估計(jì)不僅是有偏的,而且是不一致的,參數(shù)的估計(jì)通常采用極大似然估計(jì),近幾年,有學(xué)者嘗試采用貝葉斯估計(jì)對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

    (二)空間差異性

    空間差異性指空間上的區(qū)域缺乏均一性,如存在中心區(qū)和郊區(qū)、先進(jìn)和后進(jìn)地區(qū)等。例如,我國(guó)沿海地區(qū)和中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)存在較大差別。

    對(duì)于空間差異性,只要將空間單元的特性考慮進(jìn)往,大多可以用經(jīng)典經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法解決。但當(dāng)空間差異性和空間相關(guān)共同存在時(shí),經(jīng)典經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方法不再適用,而且這時(shí)新題目可能變得非常復(fù)雜,由于這時(shí)要區(qū)分空間差異性和空間相關(guān)可能非常困難。

    探究空間差異性的模型主要有:

    E.Casetti提出的空間擴(kuò)展模型(1972)和回回參數(shù)漂移分析方法(簡(jiǎn)稱DARP)模型(1982)。這時(shí),空間差異性表現(xiàn)為模型參數(shù)隨空間位置變化,并以空間單元的位置信息作為輔助變量(稱為擴(kuò)展參數(shù))。

    y=Xβ ε

    附圖

    模型(3)為以經(jīng)緯坐標(biāo)(Z[,x],Z[,y])作為擴(kuò)展參數(shù)的空間擴(kuò)展模型。同樣可以以到中心區(qū)域的間隔作為擴(kuò)展參數(shù)設(shè)計(jì)模型。

    將模型(3)的第二個(gè)式子右邊加進(jìn)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),則為DARP模型。E.Casetti(1992)進(jìn)一步提出了貝葉斯空間擴(kuò)展模型。

    D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997),C.Brunsdon

    ,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996),提出地理加權(quán)回回模型(簡(jiǎn)稱GWR模型)。

    附圖

    (三)時(shí)空數(shù)據(jù)空間模型

    在模型中考慮時(shí)間維增加了描述的復(fù)雜性,但綜合時(shí)間空間的模型在實(shí)際工作中非常有用。在經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)模型中,這是綜合截面和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的情形。假如數(shù)據(jù)不存在空間相關(guān),則可以采用PanelData模型。Anselin(1988)將似不相關(guān)(SUR)模型擴(kuò)展到空間的情形,提出空間SUR模型。

    三、應(yīng)用遠(yuǎn)景及需要進(jìn)一步探究的新題目