统计学：一个令人心动的专业，考研难度大

统计学：一个令人心动的专业，考研难度大

　　

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2016年最主要的两件大事，一件是ALphaGo（人工智能）在古老、变换莫测的围棋比赛中击败世界冠军李世石和美国总统大选希拉里意外出局，这两件事情都与数据有关。

ALphaGo升级版Master在16年底悄然来到网络围棋平台，肆虐棋坛近一周，连胜一线的所有世界冠军、60名业高段棋手后又悄然离去，留下一个被搅乱的围棋世界。从技术角度分析，机器人战人类，是因为计算机的强大计算能力，事先将大量人类最高水平的棋谱（数据）输入，利用“局面评估函数”，沿着一个繁茂的多枝权大树，用机器学习的方法，搜索胜最高的路径。当局面评估函数精确到一定程度，就可以带来搜索能力的巨大进步，数据开发者可以利用评估函数进行高效率剪枝，节省出来的计算能力可以用于更深的推导，产生出更多新的知识。机器学习是统计学数据挖掘领域最重要的知识内容。

美国总统大学预测是有传统的，预测采用抽样调查的方法，在选民中抽取少量人为样本，根据样本调查结果对总体进行推断。不管是机器学习还是抽样调查，都是统计学在生活中的应用，但统计学的应用领域远不止如此。

在经济学方面，从数据出发，运用统计学方法监理经济学模型，研究经济现象，阐明经济学理论，是经济学进行研究的重要方法，因为经济学离不开数据，进行数据的分析就需要用到统计学方法。

统计学在质量管理中也扮演着重要的角色，早期的产品质量控制图就是基于正态分布的假设检验理论。20世纪60年代兴起的全面质量管理和“田口方法”则广发应用了实验设计、方差分析等多种统计学方法。80年代兴起的六西格玛管理是全面质量管理的继承和发展，他以数据为基础，追求几乎完美（零缺陷）的质量管理方法，其合格率达到了99.99966%。

前面对于统计学应用的案例也仅仅是沧海一粟，统计学是一门关于数据的科学，是研究如何搜集数据、分析数据，并由数据得出结论的一整套系统的理论与方法。随机性和规律性是统计学体系中的主线，并由此引申出许多不同领域中统计方法的讨论。随机性是指不能够预测某一特定事件的结果，规律性是指我们从许多事件中搜集数据、分析数据后发现的模式。规律性本身包含随机性，是通过随机现象表现出来的，统计学就是通过随机性寻找其中的规律性，并根据随机性和规律性之间的差异进行统计判断。因此，从哲学思想认识论的角度看，统计学基本上属于归纳思维，是由具体到一般，也就是对反映随机性质的具体事件分析上升到对事物规律性质的一般性认识。

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