统计研究

美国生物统计学背景的学生，在生物科技领域中雇佣比较广泛，且在未来生物研究方向发挥着积极作用，薪资潜力大，但是对于学历要求高。1、修读相关的理工科背景课程美国生物统计专业对申请者的本科专业一般没有强制性要求，但如果拥有数学背景并掌握编程语言会非常加分。所以最为匹配的申请专业属数学、统计、数据科学、计算机科学。例如：哈佛大学生物统计研究生要求学生必须完成了多元变量积分和一个学期的线性代数，以及具备一定的编程知识。如果是生物类专业想要申请生物统计专业的好学校，那一定需要提前上完 Multivariate Calculus，Linear Algebra，Advance Statistics， Statistical Programming (R, Python, SAS)，并且拿下90-95的分数。2、扎实稳固学业，保持高的GPA和GRE如果想要申美国藤校生物统计学研究生，GPA3.8算是基础起跑线。GPA和GRE这道硬坎过不去，在Admin 那里就已经被刷掉了。而考满绩，意味着你要比班里所有其他人都好，并且格外的好。这真的是非常难得。3、积极参与学校组织的科研项目，强化科研能力美国生物统计申请非常看重科研能力，专注在科研和发表文章方面比较有用，如果能够拿下发表是非常重要的一份加分项。同时申请之前了解一些 Biostatistics 领域的动向，投其所好，比如说近几年Genetics 很火，可以着重写这方面的兴趣。4、与教授和雇主搞好关系，积累强大人脉，谱写高质量的推荐信推荐信是拿下offer的关键之一，推荐信老师优先顺序(以 Academia 为主，Industry 为辅，同样适用于其他专业)：(1)有密切一起工作过/对你很了解的教授(2)Professor头衔的的教授(Tenure Track)(3)Associate Professor/Assistant Professor(4)只上过课但是经常去Office Hour/成绩特别突出的那节课的教授(5)实习的老板5、要合理安排内容摆放，科学谱写简历内容简历是体现您工作能力和是否具备组织领导力的存在，所以在谱写简历过程中，需要整合比较高质量的项目经验，更要体现出您从中获得启示和反思。

统计研究方法包括：1、大量观察法：即对研究总体的全部或足够多数的单位进行调查并进行综合分析。2、统计分组法：应用分组来研究总体内部差异的方法。3、统计指标法：应用统计指标来反映和研究现象总体的数量状况。4、归纳推断法：以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征。5、实验设计：即对实验进行科学合理的安排，以达到最好的实验效果。统计学其他情况简介。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

1、大量观察法：对总体中的全部或足够多单位进行调查并进行综合分析的方法。2、综合分析法：对于大量观察所获得的资料，运用各种综合指标的方法反映总体的一般的数量特征，并对综合指标进行分解和对比分析，以研究总体的差异和数量关系。3、归纳推断法：所谓归纳是指由个别到一般，由事实到概括的推理方法。以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征的归纳推理方法，称为统计推断法。

统计研究的具体方法有以下5种，具体为：1、大量观察法：即对研究总体的全部或足够多数的单位进行调查并进行综合分析。2、统计分组法：应用分组来研究总体内部差异的方法。3、统计指标法：应用统计指标来反映和研究现象总体的数量状况。4、归纳推断法：以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征。5、实验设计：即对实验进行科学合理的安排，以达到最好的实验效果。统计学其他情况简介。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

　　请参照《统计学》教材的第 20 和 21 页。　　答案：　　所谓统计调查，就是搜集统计资料，即根据一定目的、要求和任务，运用各种科学的调查方法，有计划、有组织地搜集有关现象的各个单位的资料，对客观事实进行登记，取得真实可靠的统计资料的工作过程。　　统计调查在统计中的地位：统计调查在统计工作的整个过程中，是基础环节，担负着提供基础资料的任务，所有的统计计算和统计研究，都是在原始资料搜集的基础上建立起来的。统计调查是统计工作的基础，是统计整理，统计分析的前提。

统计研究的基本方法如下：1、大量观察法：即对研究总体的全部或足够多数的单位进行调查并进行综合分析。2、统计分组法：应用分组来研究总体内部差异的方法。3、统计指标法：应用统计指标来反映和研究现象总体的数量状况。4、归纳推断法：以一定的置信标准，根据样本数据来判断总体数量特征。5、实验设计：即对实验进行科学合理的安排，以达到最好的实验效果。统计学其他情况简介。统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。

美国著名心理学家雷蒙德穆迪博士在研究过150个濒死体验者（经历过“临床死亡”后复生的人）的案例之后，试图为人们揭开死亡真相。尽管濒死体验发生的情境，以及亲历该种体验的个人性格都有着巨大的差别，但需要肯定的是，在这些人“濒死体验”的陈述中，存在着不可忽视的相似性——我把它们大体归纳为14条，他们是按照感受出现的先后次序排列的。1、自己看着自己的躯壳 " 发现自己站在了体外的某一处观察自己的躯壳。一个落水的男人回忆说，他自己脱离了身体，独自处在一个空间中，仿佛自己是一片羽毛。2、从未体验过的舒服“濒死体验”的初期有一种平和安详、令人愉悦的感受。首先会感到疼痛，但是这种疼痛感一闪而过，随后会发觉自己悬浮在一个黑暗的维度中。一种从未体验过的最舒服的感觉将他包围。3、听到奇怪的声音在“濒死”或者“死亡”的时候，有奇怪的声音飘然而至。一位年轻女子说，她听到一种类似乐曲的调子，那是一种美妙的曲调。4、被拉入黑暗的空间有人反映他们感到被突然拉入一个黑暗的空间。你会开始有所知觉，那就像一个没有空气的圆柱体，感觉上是一个过渡地带，一边是现世，一边是异域。5、听到自己的死讯他们亲耳听到医生或是在场的其他人明确宣告自己的死亡。他会感觉到生理的衰竭到达极限6、你的话别人听不到他们竭力想告诉他人自身所处的困境，但没有人听到他们的话。有一名女子说，我试着跟他们说话，但是没人能听到。7、不停出入自己肉体脱体状态下，对时间的感受消失了。有人回忆说，那段时间里，他曾不停地出入自己的肉体。8、感官从未如此灵敏视觉、听觉比之前更加灵敏。一个男子说，他从未看得如此清楚过，视力水平得到了不可思议的增强。9、孤独无助无法交流在这之后，会出现强烈的孤立感和孤独感。一位男子说，他无论怎样努力都无法和别人交流，所以，“我感到非常孤单”。10、周围有他“人”陪伴这时，周围出现了别的“人”。这个“人”，要么是来协助他们安然过渡到亡者之国，要么是来告诉他们丧钟尚未敲响，得先回去再待一段时间。11、最后的时刻出现亮光在“濒死体验”最后的时刻，会出现亮光。这道光具有某种“人性”，非常明确的“人性”12、回望人生全程回顾这个时候，当事人会对一生做一次全景式的回顾。当亲历者用时间短语来描述它时，都是“一幕接着一幕，按事情发生的时间顺序移动的，甚至伴随着画面，当时的一些感觉和情感都得以重新体验”。13、被“界限”阻隔在这时，人会遇到一道可以被称作是“边缘”或者“界限”之类的东西，阻隔你到某个地方去，关于它的形态有多种表述：一摊水、一团烟雾、一扇门、一道旷野中的篱笆，或者是一条线。14、生命归来如果有幸被救活了，在“濒死体验”进行到某种程度后，人们必须“回来”。在最开始的时候，许多人都想赶快回到身体中去，但是，随着濒死体验的深入，他开始排斥回到原来的身体，如果遇上了光的存在，这种情绪就更为强烈。　　随后，你就真的“回来”了。　　人是一种相当依赖精神的生物，当人“濒死”时，一道微弱的白光就可以让死亡变得不那么可怕。人死的时候，整个一生都将被重新评价，这种评价完全不依赖于你是否腰缠万贯，身份地位是否显赫，而仅仅取决于在你一生里与他人分享的爱和温暖有多少。

统计学的基本研究方法有5种。大量观察法这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。统计分组法由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显著性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。综合指标法统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。统计模型法在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。统计推断法在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。