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            出國留學專業如何選擇:統計學專業介紹

            2020-08-22 16:49:14

            華為董事長任正非曾在多個場合強調統計學(Statistic)的重要性,讓人不禁好奇這門作為實證研究基礎的出國留學學科,到底有什么魅力?

              一言以蔽之,統計學是一門收集、分析、解釋數據的學科,是我們觀察和剖析世界的絕佳工具?,F如今數據隨處可見,小到一個學校的學生各科成績,大到國家每一年的GDP,數據早已經扮演了和我們不可分割的角色。既然數據如此重要,對它的分析自然必不可少。

              在分析之前我們首先需要收集數據,比如登記一個年級所有學生的成績。但如果我們的想要知道的是全國人民的平均工資,收集幾億數據對于一般人來說是不可能的,所以我們可以采取常聽到的抽樣的方式,例如按照各省人口比例隨機從每個省抽取幾萬個人計算平均值。這里全國人民的工資數據就是總體(population),抽出來的幾百萬人的工資數據就是樣本(sample)。使用樣本的原因有二:一是為了方便,二是解決因為總體的數據太多而無法全部覆蓋的問題。

              樣本的抽取其實是一個非常嚴謹的過程。試想一下如果一所學校高三學生男女比例是1.5:1,結果抽出來的樣本男女比例是4:1,那么顯然這個樣本并不能代表高三全體學生這個總體,也就沒有分析的價值。在實際操作中,這類問題常常困擾研究者,因為收集到的樣本數據會是那些更容易被收集到的數據,樣本就會有失“代表性”。比如在微信上發一份關于心理狀況的實名調查時,填寫者往往會因為有所顧忌而做出偏好的回答。

              幸存者偏差效應也是合理抽樣的一個阻礙,所以在獲得樣本數據時一定要多加注意。在二戰時期,飛回基地的飛機往往都有被子彈打中的痕跡,且子彈更集中地分布在機翼和尾翼上,當時的軍官便認為應該給這兩處做更好的防護。但事實上,能飛回基地的飛機都是幸存者,那些被打中引擎的飛機連基地都飛不回來,這才是致命的,自然應該給引擎增加護甲。直到現在,幸存者偏差也一直在影響人們的判斷。比如當看到喬布斯、比爾蓋茨沒有讀完大學也可以成功時,可能就會認為讀不讀大學對日后的發展沒有影響,一些人說的“讀書無用論”就是這么來的,因為他們沒有看到更多的沒有正常完成大學學業的“非幸存者”人生軌跡。

              在收集到具有代表性的樣本后,要做的就是從樣本這個“小世界”窺視總體這個“大世界”。例如我們可以將樣本的平均數(mean)當作總體的均值,也可以將樣本的中位數(median)當作總體的中位數等等,以及其他一些更復雜的統計推斷方式,這些都可以幫助我們推測出總體的性質,實現剖析大世界的目標。

              有人可能會想到,樣本的平均數不會和總體的均值相差很大嗎?答案是有可能的,但統計知識可以幫助我們運用P-value顯著性手段加以判斷,并通過擴大樣本數據量或者重復抽樣等方法解決這個問題。此外,統計學還會介紹大量的分布(distribution),用以描繪數據落在不同數值上的概率,進行深入的專業學習后,你就會驚嘆于分布的簡潔明了。

              當然,要學好統計學,軟件的使用是必不可少的,比如SPSS、R、Python、SAS等,如果感興趣的話可以提前了解。

              關于統計學,還流傳著許多有趣的思考。比如當你聽說一個小鎮的犯罪率隨冰淇淋銷量的增加而增加,應該會下意識地認為二者之間并不存在因果關系。確實,冰淇淋銷量增加是因為天氣炎熱,住戶傾向于開窗通風,才給了犯罪分子可乘之機。

              但如果你聽說Z近二十年的腫瘤發生率隨著手機推廣率逐年上升,是否會認為二者之間存在因果關系?是不是會懷疑手機的輻射導致了腫瘤發病率增加?但有分析學者提出的解釋是:手機推廣率上升和科技的進步是同步的,之所以腫瘤發生率增加,是因為許多過去沒有診斷出來的腫瘤現在都可以被發現,我們只能說腫瘤和手機推廣之間有相關性而非因果。

              可以看出,統計學帶來的宏觀意義就是可以培養批判性思維?,F在每天我們都要接受各種各樣的信息,稍不留神就會被裹挾,這也是為什么微博、知乎上人云亦云的大有人在。如果可以把統計學思想內化,我們就會習慣遇事有自己的分析,從不同角度用數據和事實說話,而不只是停留在表象。

              因為統計學在眾多領域都有應用,所以和它對口的就業方向非常廣泛:

              第類是騰訊、阿里、百度、網易等互聯網公司,它們往往掌握大量的數據,并且需要讓數據不僅僅只是數字,而要體現出價值,統計學專業畢業生具備的數據分析能力正是數據商業價值化的重要方式。再加上隨著人工智能、深度學習等新興領域的興起,統計學的前景會愈發廣闊。

              第二類是證券公司、保險公司、銀行、投融資企業等金融機構,金融業的海量交易也意味著從業人員要具備對數據的敏感性。不論是在有效投資組合、結構分析和金融安全概率等方面的研究,還是提供風險管控或量化投資策略,都需要統計學知識作為數據處理的支撐。

              第三類是知名咨詢公司,如MBB,埃森哲等,還有各公司的市場調查和研究部門也都有咨詢的性質。咨詢公司常常需要對客戶所在行業進行深入調研,并幫助客戶打開某個市場和增加用戶,統計分析可以從數據中挖掘出市場里潛在的機會。

              第四類是政府部門比如統計局,參與收集分析公民工資、企業利潤、國家經濟等等各個門類的數據,這些數據可以幫助政府制定更優的發展戰略并開展對社會、經濟等的宏觀調控。

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