关键词：全宇宙，最优探索方法，物质系统反设计，并行-云-系统仿真工程，有止境的科学探索
中图分类号：N3文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）01（a）-0000-00
1. 引言
人类自然科学探索研究的最终目标是占领控制全部宇宙多维空间，并完全自由地应用全部宇宙物质[1-4]。为此，人类祖先与人类一直在探索宇宙物质中的无穷无尽的未知现象、无数的未解之谜，等等。所谓科学研究，是基于当时的物质环境、生存与发展条件与科学技术基础，研究者采用全部可能的各种科技手段，来探索宇宙物质世界的全部未知的各种客观现象及规律，希望探索出新发现，并且该新发现能够经过各个学科在不同环境条件下的长期实践检验，以及广泛实际工程应用等，以确认新发现的正确性[2-3]。从人类科学技术研究发展史可以看到[5-14]，人类祖先对未知物质及特性的探索从零开始，不断发展，自近代以来，人类的科学技术研究有了突飞猛进的、爆炸式的发展，但新的“未来科学问题”不断呈现[10]。值得指出：人类的祖先（如原始人、猴子、.....、微生物、.....）一直在进行科学探索研究，否则，人类不可能可以不断地生存、发展壮大而进化成今天的人类。科学探索研究并非（但包括）只是在实验室中由科技工作者进行......。
值得注意：对全宇宙系统，人类最优的科学探索方法是什么？人类通过什么科学探索研究的技术方法，可以付出最小的代价并最尽快地实现人类自然探索的最终目标？
基于宇宙物质原始自然运行的统一数值算法与数值仿真过程[1]，考虑到在人类的潜意识中对宇宙物质的科学探索研究的最终目标，本文提出人类科学探索研究的最优科学探索技术方法是基于系统数值仿真而对全宇宙物质系统的反设计；同时文中分析了该全宇宙物质的系统反设计方法，结论是该系统反设计可以尽快实现人类科学探索研究的最终目标：占领、控制与自由地使用全部的多维宇宙空间与全部的各种物质；而人类传统的自然探索研究方法需要人类付出无比巨大的代价、付出太长太长的时间才有可能（但不一定可以）实现人类科学探索研究的最终目标。因此，本文提出的科学探索全宇宙的最优的方法，可以回避掉人类传统自然探索科学的严重缺陷。
2. 科学探索全宇宙系统的最优化方法问题的描述
在人类生存的多维空间与现有科技储备条件下，现代人类对全宇宙系统的科学探索，需要寻找最优的探索方法 ，使得科学探索研究的成果与代价比 达到最大：
（1）
式中， --- 科学探索研究的成果； ---科学探索研究的代价比，包括付出的探索研究时间，人类生存的多位空间的损失； --- 科学探索研究的方法； 依次是时间、3维几何空间，NS是指空间的维数（NS>4）。
同时，需要满足以下约束条件：即人类的多维生存空间
（2）
即人类必须有足够大的NS维生存空间，使人类不仅保持生存状态，而且可以不断进行相关的科学探索研究而发展壮大自己。
， 如果 （3）
式中， 是宇宙物质系统的根基底（即全宇宙物质构成及其运行过程与特性，该多维宇宙空间与物质的内部参数， ），是人类科学探索的最终目标； 是人类寻找宇宙物质系统的根基底过程中系统仿真（第k次迭代）产生的物质现象； 是（数字化的）人类积累的知识库； 是可以接受的系统仿真误差。
3. 全宇宙物质构成及运行过程与特性的数学模型
人类科学探索研究的对象是：完全彻底系统地、准确可靠地、高精度地掌握充满在全宇宙多维空间中的物质构成及其运行过程与特性，该多维宇宙空间与物质的内部参数， 。因此，需要可以对全宇宙物质进行系统数值仿真，关于系统数值仿真的数学模型，即宇宙物质的构成、物质运行的统一基理及其运行过程的普适性数值算法[1]，现介绍如下：
3.1 宇宙物质的构成与运行过程
宇宙空间S是一个NS维的空间，其大小为： ，其中， Ai（i=1，2， ， NS）是第i维空间的大小（A1为时间，A2， A3， A4为三维几何物理空间，…）。宇宙由一系列（共NMax种）物质基素（物质最底层的基本元素）及其转变成的物质组合体构成，这些各物质基素单元与（各层次级别的各类）物质组合体之间，以及各层次级别的各类物质组合体之间，是在NS维空间中作不停的运动，并且相互不停地（分解与组合）转变，该相互转变如图1所示，各层次级别的各类物质组合体的NS维运动过程如图2所示，多维运动过程中物质体的逻辑关系如图3所示，前面的众多种类的大量现象是后面一个现象的条件，后面的一个现象是前面众多个种类的大量现象共同协同对抗产生的结果。
宇宙物质的NS维对抗运行过程与形成的构成，遵循宇宙物质运行的统一基理，详细运行过程的结果可由宇宙物质运行过程的普适性数值算法作数值仿真获得。
3.2 宇宙物质运行过程的普适性数值算法
基于宇宙物质运行统一基理体系[2][3]，在一个NS维空间区域 中，宇宙物质运行统一的普适性数值算法 Universal为：
（4）
式中，宇宙物质普适性算法 Universal具有以下功能：输入宇宙空间维数与大小以及充满在其中的物质的基底参数，以及指定的一个宇宙子空间，等；经过 Universal的运行（即：全部宇宙物质的NS维对抗运行）。全部宇宙物质基素单元的NS维运动之后，输出在NS维全宇宙空间中，表现为无穷无尽（巨大数量）的、奥妙无穷的、无奇不有的、……现象。
宇宙物质运行统一的普适性数值算法 Universal的具体详细的数学描述，数值仿真的数学表达，全程计算步骤，数值仿真计算流程图，等等，参见文献[1]。
具体的输入如下：
（1） 宇宙空间的维数为NS维。
（2） 各维宇宙空间大小：A1为时间，A2， A3， A4为三维几何空间，…，第NS维空间，构成NS维空间S。
（3） 宇宙物质基素信息：①在NS维空间全区域中，存在NMax种类（系列）的宇宙物质基素单元，各类具有不同的特征功能与数量，如第k类物质基素存在Nk，Max个单元（k=1，2， …， NMax）；②在宇宙空间全区域中总共存在 种类基素，全部种类基素单元总数 ；③内部参数： 是物质基素单元 的内部参数；④约束条件：各种类物质基素单元的内部参数约束函数 ；⑤各种类物质基素单元的功能运动方程 ，第k类物质基素，k=1，2， …， BMax，第i个物质基素单元；⑥物质基素控制量 ；⑦基素单元的性能指标 为追求掌控最大的NS维空间（及充满在其中的全部物质）。
（4） 指定一个NS维子空间区域 。
具体的输出如下（在全宇宙 维空间中）：
（1） 全部物质体的总体信息：①全部物质组合体级别的总数 。②全部物质组合体级别各种类的总数 。③全部各级别种类物质组合体的总数 。
（2） 各种物质体（基素单元与物质组合体）的详细信息：①全部各种类物质基素单元的状态 ，全部各级别种类物质组合体的状态 [在NS维空间中的参数，如时间、三维空间、…，（包括相互之间的导数，即速度，等等）]。② 物质组合体运动方程。③（所导出的）该物质体的一序列的概念及概念性参数【如：约束条件（物质基素单元或组合体的状态变量约束函数 、控制对策约束函数 、性能指标约束函数 ），运动方程，子性能指标，…】。④各种物质基素的不同单元、与各层次各种类的不同物质组合体的性能指标P= ，如物质体所占据的NS维空间，如（人类在不同条件下可以观测到的）物质体形状随着NS维空间的变化，以及这形状在不同条件下观测到的结果不一样，等等。⑤各种物质基素单元与物质组合体的控制量 。⑥ 是物质相互作用特性方程， 是（在该物质系统所在的 维宇宙空间 区域内）各级别各种类物质组合体对周围物质（如对物质基素单元 ）的作用特性现象，如物质体的各种特性：各种作用力，如“万有”引力、磁场力、电作用力、等等；物质体的形状；…。⑦各物质体所在更高级别的一些物质组合体，以及该物质体的组成（由较低级别物质体，…，物质基素单元）。⑧各物质体在 维运动过程中的分解与重新组合。⑨不同级别层次、不同种类的众多物质组合体分别采用各自的对策 追求各自的性能指标 达最优。
（3） 针对一个指定的 维子空间区域 ，存在的物质体，可观察的现象信息：①总共存在 种类（系列）宇宙物质基素，各种基素分别存在 个单元；②在该子空间 中，所存在的物质组合体级别的总数 ，物质组合体级别各种类的总数 ，各级别种类物质组合体的总数 ，各种类物质基素单元的状态 ，各级别种类物质组合体的状态 ，等等。
4. 人类科学探索全宇宙物质系统的最优方法是：基于超大系统-云-并行数字仿真的系统反设计
科学探索研究的方法 起源于人类祖先发源的地球及其附近的多维空间，“优化计算”到现在， 的选取是非常规的、“非科学的无稽之谈”，主要技术方法是超大系统数值仿真，最后获得宇宙物质最底层的基素时，再进行实物物理实验作验证，宇宙物质反设计的流程如图4所示。
人类探索到宇宙物质的最底层的基素及其各种特性，可以直接接近基素单元法：宇宙物质基底的系统反设计数值仿真方案，宇宙物质的系统反设计数值仿真优化计算方法与步骤是：
第0步：整理人类长期探索宇宙物质所积累的巨大的、全部各种类学科领域中所知的全部现象、概念、原理等知识库 ，将该巨大知识库 全面系统地整理成数字化表达；
第1步：猜想而设立宇宙物质基素单元及其内部特性参数、运动方程等的初始方案 ，（k=0）；
第2步：采用 与宇宙物质的数学模型，进行超大系统-云-并行数值仿真，生成不同层次、不同种类、数量巨大的物质及其运动现象，该仿真结果 以数字化形式表达；
第3步：将仿真结果 与巨大知识库 进行比较，并计算比较误差，如果比较误差很大（不可接受），则进入以下第4步，否则（即仿真计算误差可以接受）进入以下第5步，这里指出，采用系统数值仿真方法进行宇宙物质系统的反设计仿真，如图3中从宇宙物质基底人类可以理解的现象的过程中，反设计仿真不考虑中间仿真结果（即物质结构及其运行的现象等）是否正确，而只考虑人类已经积累的膨大的知识库（即与该知识库作与比较，如图4所示）；
第4步：基于系统仿真结果误差，迭代修改物质基素单元及其运动方程的方案 ，再转入第2步；
第5步：已经获得最优的宇宙物质的系统反设计数值仿真结果 ，进行物理实验，作最终的验证。
基于本文提出的宇宙物质基素、宇宙物质运行的统一基理与物质自然运行的普适性数值算法，以及人类长期探索宇宙物质所积累的巨大的学科原理等知识库（这些即是宇宙物质的系统数值仿真反设计的条件），采用图4所示的宇宙物质反设计方法，经过超大规模系统并行-云-仿真计算，直接探索发现宇宙物质的最底层的基素及其内部特性参数、运动方程等。最后进行物理实验，验证在反设计过程中生成的且人类无法想象猜测的物质现象：物质的组成结构、在宇宙的分布、各种物质形式、层次种类、各种类物质运动现象及其规律，等等，进行最终的验证。
5. 超大系统数字仿真进行全宇宙物质系统反设计的优点
宇宙物质的反设计的系统并行-云仿真研究方案与人类传统的传统自然探索科学方法相比，人类传统的自然探索科学方法不是探索全宇宙系统基底的最优科学探索方法[1-4]，而采用超大系统数字仿真避免了历时上亿年的人类传统自然探索科学方法的缺陷，是现在最优的方案，体现在：
5.1 全局大范围进行宇宙物质的寻根探索，所付出的成本代价很小，探索研究的速度很快
宇宙物质系统基底探索所需付出的代价很小，主要需要数以千计万计的计算机进行超大系统-云-并行数字仿真，以及各个专业的研发人员等将人类积累的知识库数值化；如果采用传统科学探索方法，只是从人类自身生存环境出发，“摸着石头过河”，想尽一切办法“获得一个历史性惊人重大突破的新发现，再更深入探索多步”地靠近宇宙物质系统基底，所付出的成本代价太大太大……太大。
显然，“一步一批物理实验室”将付出巨大巨大的代价，付出太长太长的时间，即 太大；而采用全宇宙物质系统的全局最高精度数值仿真反设计，需要成千上万台计算机与各个专业的研发者，这些成本代价是很微小，系统数值仿真几年就可能出一些结果，探索研究的速度是“快的离谱”，即 。避免了“人类沿着传统科学研究路径进行下去，人类可能不能满足约束条件（2）式”。
另外，由宇宙物质系统仿真产生的因果关系逻辑图（如文献[1]中图3）可知，采用物质反设计系统数值仿真方法可以“胡思乱想地”、“答非所问地”、……“不符合逻辑地”、“偷换概念地”假设宇宙物质的最底层根基 ，存在一定的可能性探索到全宇宙物质基底。
5.2 全局大范围进行宇宙物质的寻根探索，效率极高，探索不是无止境的，可行性很强：人类已经到了结束宇宙无穷无尽探索的冲刺阶段
传统自然探索科学寻找宇宙物质基底过程中，付出无比巨大的多维代价，经过“无穷无尽的”探索，取得了大量的“历史性、惊人的重大新发现”等时，才探索向前走了一小步，并且大量的“一小步”在全局中都可能是无效的。与人类传统自然探索科学方法相比，宇宙物质的反设计系统仿真过程中将出现“无穷无尽的”、“无奇不有的”、“不符合科学原理的”、“不合逻辑的”、“不可思议不可想象的”、……、“可以想象的”、“符合科学原理的”现象，因此，这个超大规模系统-云-并行数字仿真是效率极高的，探索不是无止境的；同时实现该宇宙物质的反设计，所需的人力、物力等并不多，是可行性很强的，因此，全局大范围进行宇宙物质的寻根探索，宇宙物质的反设计系统仿真研究方案是一个可行的方案。
因此，基于超大规模系统-云-并行数字仿真的宇宙物质反设计系统仿真研究方法，是全局大范围进行宇宙物质的寻根探索的全局最优的方法 ，将获得最优效果 ，并能够容易满足约束条件（2）与（3）式。
总之，基于现代人类计算机技术，人类积累的知识库以及宇宙物质的反设计方法，人类现在已经到了寻找到宇宙物质基底的时候了，即人类已经到了结束宇宙无穷无尽探索的冲刺阶段。
6. 采用超大系统数字仿真进行科学探索全宇宙系统时存在的问题
6.1 可能还需要更多的宇宙物质的反设计的标本，有可能得出的一些结果，现代科学不能解释
在宇宙物质的反设计系统仿真过程中将出现“无穷无尽的”、“无奇不有的”、……、“符合科学原理的”现象 ，在这些无数的多维现象中，如果可以寻找到一群现象与人类积累的知识库 完全重合，这就可能是反设计的系统仿真成功（即满足约束条件（3）式）；如果可以寻找到一群现象 与人类积累的知识库 基本重合，即一些是完全重合，另一些是现代科学不能解释，这可能是反设计的系统仿真成功吗？是否一定要等待现代科学探索到这些不能解释现象与规律，才能说明反设计的系统仿真成功了，而现代科学探索到这些现象与规律，是要付出太长的时间与太大的代价 等。
6.2 宇宙物质的反设计是超大系统-云-并行数字仿真，数字仿真量太大-太大-…-太大
宇宙物质的反设计是超大系统-云-并行数字仿真，一个系统仿真反设计组就需要成千上万台计算机来进行，即使是很多系统仿真反设计组同时来进行宇宙物质系统的反设计，也不一定会很快反设计成功，数字仿真量太大-太大-…-太大，但在这个宇宙物质的反设计的超大系统-云-并行数字仿真过程中，探索是有止境的，有待我们去尝试。
7. 结论
基于人类科学研究的历史与现状，以及宇宙物质结构组成及其运行的统一基理，基于超大规模系统-云-并行数字仿真，本文给出了全宇宙物质系统反设计的数值仿真算法（包括仿真步骤以及流程图），通过与人类自然探索科学发展历史与现状的比较分析，认为该基于并行-云-数字系统仿真的全宇宙物质系统反设计数值仿真算法是科学探索全宇宙物质系统基底的最优方法，是全宇宙中第一优工程。
该基于超大规模系统-云-并行数字仿真而进行全宇宙物质系统基底反设计，其优越性主要体现在：①探索速度很快，超大规模系统-云-并行数字仿真几年内就可以获得一些不太正确的（临时迭代）宇宙物质系统基底仿真结果，以供系统仿真反设计迭代；②宇宙物质系统基底的探索效率很高，科学探索不是无止境的，虽然反设计迭代过程中的临时迭代结果不对，但人类无法想象与猜测的、现代最先进设备无法观测的物质也可能被仿真出来，避免了人类上亿年形成的人类特色自然探索方法的缺陷；③宇宙物质系统基底探索所需付出的代价很小，主要需要数以千计万计的计算机，以及各个专业的研发人员等，明显优越于人类传统自然科学探索方法，即可以想象到的就可不择手段地探索，并且“一步一批实验室”，因而，全宇宙物质反设计是探索全宇宙系统基底的最优科学探索方法。
因此，未来人类科学探索研究的发展方向，是进行宇宙物质基底系统反设计的云-并行数字仿真。建议人类未来的科学探索研究的技术与方法是：基于我们人类长期科学研究取得并积累的巨大而临时有效的因果关系知识库，以及宇宙物质构造组成及其原始物质运行的普适性数值算法，进行宇宙物质基底的系统反设计，寻找到宇宙物质的最根基要素，即实现人类科学探索研究的最终目标：占领、控制与自由地使用全部的多维宇宙空间与全部各种物质；不需要任何科学探索，不需要任何科技创新。
人类已经到了结束在宇宙中进行无穷无尽探索的冲刺阶段，该宇宙探索的冲刺阶段是全宇宙物质系统反设计，这是人类针对全宇宙的第一优工程。
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实际上，经济统计学就是统计学的一个分支。当前，随着社会的快速发展，应对经济统计学的学科性质加以充分的认识，加强经济统计学专业办学模式，这对于我国统计科学的发展以及专业统计人才的培养有着十分重要的现实意义。本文首先论述了经济统计学学科性质，其次对经济统计学的应用模式进行了一番思考。旨在为相关人员提供一定的借鉴。
一、充分认识经济统计学学科性质
虽然统计学已经形成与发展了数百年之久，但是，至今为止，相关专家仍然在对这一学科的性质与内容进行着激烈的争论。从学术发展过程上来看，统计学一词的产生是在17世纪由德国的“国势学派”按照国家一词而发展起来的。初期阶段，统计学有着极为明显的社会学科色彩。所以说，统计学不仅属于一项可以对社会现象进行研究的学科，同时，其还是一项可以对自然现象进行研究的方法论的学科。如果从数理的统计学观点上看，可以明显的看出经济统计学实质上就是利用数理统计的方法在世界整个经济范围中的广泛应用。统计学已经有了数百年的发展历史，目前，其已经跨越了社会科学与自然科学的各个领域中，并且和数学进行了有机的结合。为了更好的讨论，应先给出一个现阶段国内统计学界学者都能够接受的统计学定义“统计学是相关如何测定、收集以及分析反映实际现象总量的一个数据，以提供合理的方法论科学”。这一定义主要是在大统计学的观点上而制定的。如果从横向的角度上分析，任何一项统计学均和上述所述的内容相同，从而可以形成一个大学科。如果从纵向角度上分析，将统计学方法充分的应用到诸多的实质性科学中，彼此间有机的结合，会形成诸多的专业范围内的统计学。
我们可以将统计学氛围两大类即将抽象的数量作为研究对象，主要对一般收集数据及分析数据方法的理论统计学进行研究；另一种是将各个不同领域的具体数量作为研究对象的应用统计学。前一种统计学具有通用方法论的理学性质，它的特征是只计量不计质；后一种统计学和不同领域中的所有实质性学科之间的联系十分密切，是具有具体对象的方法论，所以，其体现出了两种性质，一种是复合性学科，一种是边缘学科。这里所说的应用不仅涵盖了统计方法的应用，还涵盖了各自领域中实质性科学理论的应用。以往的“数理统计学派”只认可前一种统计学，对于后一种统计学表示反对，这是极为不妥的。而传统的“社会统计学派”不认可理论统计学具有通用方法论的性质，将整个统计学划归到了社会科学中，这也是不合适的。经济统计学主要将经济数量作为对象的一种方法论科学，要想确保统计方法在经济范围内广泛的应用，前提条件就是对设置指标方面的问题进行有效的处理，而这就要求对相关经济情况进行质的研究。
应将相关经济理论作为重要指导，对各种经济问题进行统计分析。所以，经济统计学具有的特征是将质与量紧密的联系起来，对实际事物的数量特征以及表现加以充分的研究。另外，由于社会经济活动有着一定的复杂性与特殊性，经济统计学除了要采用普通的统计方法之外，还应积极的研究出一套自己特有的方法，比如估算的方法、核算的方法等。因此，从整体角度上来看，笔者认为，经济统计学就是社会科学的范畴，其不仅属于统计学的分支，同时，还属于经济学科下的二级学科。
经济统计学和其他统计学间的不同之处就是：研究的对象不相同，并且与其相联系的实质性学科也存在着不同。经济统计学和其他经济学下的二级学科不同之处是：其并不直接对经济规律进行研究，主要任务是提供科学的方法与专门的工具，以服务于其他经济学科。特别说明一下，将经济统计学当做经济学下的二级科目，不会对这一学科自身的方法论性质造成影响。比如，将诸多的数学与统计学方法应用到经济计量学中，在方法论性质中也属于一门较强的学科。实际上，经济统计学的发展，依赖于将通用的统计方法进一步完善以及依赖于经济学给出相关研究背景以及相关研究课题。
二、对经济统计学应用模式进行一番思考
当前，随着市场经济的迅猛发展，我们能够明显的看出，在我国各个高校中关于统计学专业课程的设置，没有加以充分的思考，过细的划分了专业，所以，统计专业最终所培养出的人才大都无法与当前社会的发展情况相适应，存在着各种弊端行为。由于学校教学有着诸多的不完善之处，多数教育者与相关专家一致提出了将专业进一步淡化的意见，并且，也充分的说明了应培养何种人才。所以，应根据社会对人才的需求，培养出与其相适应的人才队伍。
长期以来，统计专业所遵循的办学方向是强调各种类型的统计学自身所涵盖的特征，这主要是因为统计学涉及了诸多领域的学科，同时，还属于交叉的学科性体系。所有人都无法精通统计学各个领域。所以，实际应用过程中，必须全方位的思考。一方面，统计学在社会应用过程中应通过人才的培养来进行，社会实际发展中，对于统计学的人才有着一定的需求。应时刻的保持着一种开阔的胸怀，同时还应积极开展一系列的与其相关的学习模式，各个高校应结合自身具有的特色和现代市场现状进行有效的调节与控制，了解社会对统计专业人才的实际需求量，以此对教学进一步的调整，从而满足时展过程中的要求。另一方面，从目前我国社会的发展速度上看，未来中对经济统计人才的需求将会远远高出数理统计类的需求。主要有三方面的原因：第一，统计干部队伍以及政府经济部门的生存与发展仍然缺少不了复合型的经济统计人才；第二，社会中的各个行业对于既懂经济，熟知科学合理的数量分析法，并且计算机信息处理能力水平高的人才迫切需求，而真正称得上有这种知识经济结构的人才只有经济类统计专业人员方可胜任。同时，随着先进计算机技术的快速发展以及统计软件系统开发的进一步加快，使得以往十分复杂的统计方法和实际应用变得更加的简单化。能够实现社会发展实际需求的是数理统计专业的人才。所以，我们可以很明显的看出，社会实际发展过程中，经济类统计的应用将会高于纯粹的统计人才。现阶段，我们应有效的解决经济统计中存在的问题并积极的应用，紧跟时展步伐，将现实中存在的问题处理好，只有这样，才能够进一步推动现代社会与经济的健康发展。
Chang Wei
（Chang'an University School of Economics and Management，Xi'an 710061，China）
摘要： 随着科技日益发展，地质统计学在地质工程中也发挥着重要的作用，这就对地质统计提出了更高的要求。本文从地质统计方法入手，简要阐述了地质统计学发展的现状，并分析了统计方法在地质工程中的重要作用及其应用。
Abstract: With the development of science and technology, geostatistics plays an important role in geological engineering, which puts forward higher demand for geostatistics. Starting from geostatistics, this article illustrates the status quo of geostatistics development, and analyzes the important role of statistical methods and its applications in the geological engineering.
关键词： 地质统计学 地质工程 变差函数 应用分析
Key words: geostatistics；geological engineering；variation function；application analysis
中图分类号：P628+.2 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）29-0081-01
1地质统计方法简述
地质统计学是在矿山储量计算工作中慢慢发展起来的，是上个世纪六七十年代法国统计学家马特隆教授（G.Matheron）大量的理论研究基础上形成的数学地质学科的一个分支，他的专著《应用地质统计学》的问世标志着地质统计学作为一门新兴学科的诞生①。地质统计学是和采矿业发展同步兴起的学科，它是以变差函数为主要工具，以区域化变量理论为基础，研究在空间分布上既有结构性又有随机性（或有空间相关性和依赖性）的自然现象（包括地质现象）的一门科学。
2地质统计方法发展现状
地质统计学作为一个年轻的边缘学科，正处在蓬勃向前发展的阶段，目前地质统计方法的发展主要有以下几个方面：
2.1 两大学派地质统计学发展至今，出现了两个学派。一个是以A.G儒尔奈耳（A.G Journal）为首的“斯坦福地质统计学派（非参数地质统计学派）”。这一学派研究了不需要对数据的分布做假设的快速条件模拟、概率克立格法和指示克立格法等方法，并且研究了软数据的使用问题。另一个学派以马特隆教授为首，他们开展了以正态的假设为基础的析取克立格法和条件模拟研究，把协同克立格法和主成分分析进行有效结合，形成简单克立格法、析取克立格法、泛克立格法和普通克立格法等一系列的方法和理论，这些方法都要用实际的样品数据为基础，所以也称“参数地质统计学”②。
2.2 多学科的渗透形成新克立格法目前，对于含有一些特异值，接近了高斯分布的具体数据，就要把稳健统计学思想应用到求变差函数当中，继而提出了稳健克立格法；把多元区域化的变量引到克立格法中，运用两个或两个以上有相关性的变量对某一个变量估值，继而产生了协同克立格法；把多元区域化的变量引到指示克立格法中，继而得到了协同指示克立格法。
2.3 多领域应用地质统计学目前不断扩展其应用领域，深入到生活的各个方面。
3地质统计方法在地质工程中的重要作用
随着市场飞速发展，统计方法运用在地质工程是时代潮流发展的必然。以前我们在计算矿产资源的储量时，常用不同级别储量的工程密度，用稀密法得到相对误差来论证矿产资源储量的可靠程度，并将相对误差值作为衡量矿产资源储量精度的标准。然而，这种方法缺乏科学根据，被许多人置疑，地质统计方法的出现很好地解决了这类问题。地质统计工作是深化我国经济体制改革和加强经济发展的必然要求。地质统计不但可以整体估计，还能对局部进行估计，对原有的数学方法和理论进行选择创新，把更好地解决面临的地质问题作为目标。地质统计估计的克立格方差是一个很好的估计精度，其估计精度高较高。地质统计的随机模拟能很好的再现出地质变量变化，从而为定量研究地质体提供一个有利的基础和可靠的保障。
4一维变差函数
可以假设空间中一点只在一维数轴x上变化，把区域化变量Z（x）在x，x+l两点处的数值的差的方差的一半定义成区域化变量Z（x）在x方向上的变差函数，记为：?渍（x）=■V[Z（x）-Z（x+l）]=■E[Z（x）-Z（x+l）]2-｛E[Z（x）]-E[Z（x+l）]｝2公式中，?渍（x）表示变差函数；E表示期望值，V表示方差。变差函数的函数值仅依赖于x和l两个自变量。在本假设条件下，变差函数仅依赖于分割它们的距离l和方向，因而变差函数可定义成：变差函数是在任一方向，相距l的两个区域化变量[Z（x）和[Z（x+l）的增量的方差的一半。变差函数是一个有关距离的函数，描述不同位置变量的相似性，?渍值越大，变量的相关性越差。通常情况下，?渍值随着距离矢量l的增大而增大，直到到达一定值时?渍达到极大值，之后保持不变。
5统计方法在地质工程中的应用
1977年地质统计学正式引入我国，经过我国对地质统计方法的努力学习，地质统计方法在我国得到了飞快的发展，目前广泛应用于以下几个方面：
5.1 用于储层的预测石油地质学研究中的一个重要的难点和热点，就是对储层的参数进行一个有效的科学的预测。我国原先利用的是传统数理统计的方法，这种方法是纯数学的方法，没有充分考虑到储层参数间相关性和空间连续性的问题，也不附带任何的地质意义，因此，对储层的参数预测有较大局限性。使用地质统计方法就可以有效解决这一问题，它以区域化的变量理论作为基础，对地质参数的空间变化方向性和趋势都有了充分的全面的考虑，再克里金方法的外推和插值的功能，算出了与地质规律吻合的统计方法和模型，继而表征储层参数的规律变化，利用这规律，针对渗透率和孔隙度等参数的空间展布开展有效又合理的预测。
5.2 用于不确定性描述油藏的复杂变化，很难通过动态或静态的确定性模型来反映。只有运用地质统计方法，用不确定性的描述，才能反映出真实的复杂油藏模型。地质统计方法最大的一个优点就是可以很方便地把不同的资料有效整合应用，如生产、测井、地震、地质等方面信息，这些对于油藏准确的描述是非常关键的。这种不确定性的描述可以给油藏工程师一个可选择的参考，帮助他们全面分析，制定一个合理的科学的开发方案。
5.3 用于数据整合地质统计方法通过随机模拟方法和油藏数值模拟相结合，继而预测出油藏动态的特征，为调整和制定开发决策和提高最终的采收率提供一个合理的依据。
6结语
统计学在地质工程应用中经过多年发展，已初显成效。而且其应用范围正在逐渐扩大。我们有理由相信，随着地质统计学方法的不断完善，其必将发展成为一个通用性工具性的科学。
注释：
①孙洪泉.地质统计学及其应用[M].徐州.中国矿业大学出版社，1990.
②李黎，王永刚.地质统计学应用综述[J].勘探地球物理进展，2006，（03）.
参考文献：
[关键词]地质统计学；环境科学；水体污染；大气污染
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.12.139
[中图分类号]P628+.2 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）12-0-01
地质统计学被称作空间信息统计学，是数学地质领域中发展较为迅速且具有广泛发展空间的一门学科。它将区域之间的变化作为理论基础，结合多孔介质空间结构变异函数，研究空间分布中具备一定规律性的自然现象，随后使用取样方案进行优化，对一些不规则取样进行处理并插值计算。在矿业、石油、农业、林业等行业中具有广泛的发展空间，取得了较大的研究应用成果。
1 地质统计学发展历程
20世纪中期，南非的矿物工程师DG Krige结合对南非金铀砾岩的研究经验以及对金矿储量的计算，根据样本区域位置的差异及样本关联性差异，首次提出了对每一个样本赋予相应的权值并在此基础上进行波动加权，以此方式代替传统的平均加权计算法。20世纪60年代，法国著名的统计学家G Matheron经过大量实验后，将DG Krige的研究升华为了具体的理论结果，并系统地提出了区域变量这个概念，由此形成了地质统计学这门新型学科。
地质统计学基本理论是在1978年由我国地质专家侯景儒引进的，前后历经了几十年的发展，至今为止无论是在理论方法还是实践应用方面都已经取得了一些进步，但是在环境科学领域方面的应用还不够成熟。
在短短的半个世纪内，地质统计学已经在各个领域中被广泛使用，目前为止形成了两个理论学派，其中一个是以法国统计学家G Matheron为主的“枫丹白露地质统计学派”，另一个是以美国的统计学及AG Journel为主的“斯坦福地质统计学派”，这两种学派根据其计算方法及应用方式的区别又分别被称为“参数地质统计”和“非参数地质统计”。地质统计学领域还出现了局部空间估计法如普通克立格法、对数克立格法和因子克立格法等。此外，我国一些相关领域的研究人员也研究出了一批以地质统计学为基础的软件。
2 地质统计学在环境科学方面的应用
20世纪初期，人们利用统计方法研究空间变异性，该方法提出将所收集的信息转变为单独的数值进行观测。可是随着信息化时代的发展，人们掌握的信息量越来越多，依靠收集的信息进行空间变异性研究的弊端越来越明显，很难实现对空间变异性的客观研究和评价。随着地质统计学的完善和进步，地质统计学在环境科学领域取得了很大的成就。
2.1 土壤环境研究中的地质统计学
自然环境下的土壤分布系统非常复杂，同样性质的土壤受土壤深度和周围环境的影响，土壤分布状况存在很大的差异。研究证明，土壤的自然密度、粒径等特性在同一水平或不同深度上的分布也是不同的。这些土壤特性的非均匀分布状态决定了土壤特性在空间中的变异性，从而导致土壤理化性质也存在一定程度的空间变异性。
2.2 地质统计学在水环境研究中的运用
水环境污染迁移参数的离散性与随机性两大问题是水环境污染领域中的重点研究课题。地质统计学被引进该领域之前，利用传统地下水水流和水质迁移模型的参数求证方式，对迁移参数的空间变异性进行合理的研究与评价。如果单纯使用确定性或偶然性的研究模型是很难正确且全面地描述整个水环境污染物迁移参数的变异背景，地质统计学可以对空间信息与偶然信息进行随机性处理，可以对这种随机性进行客观有效的分析。
2.3 地质统计学在环境科学其他领域中的运用
由于地质统计学可以有效描述同时具备结构性与随机性的环境参数，因此利用地质统计学研究大气污染物分布也有很好的研究效果，例如：孟健宇和马晓明就通过指示克立格法对某个城市大气中含有的二氧化硫浓度的变异特征进行分析与研究，最后得出该方法是研究大气污染差值的最佳手段这一结论。
3 地质统计学在环境科学领域中的展望
随着地质统计学的不断进步和完善，其实践方式和理论已经在环境科学研究方面得到了很好的应用，在土壤有毒物质研究以及水环境污染等研究课题方面取得了可观的成绩。由于土壤多孔介质特性中显著存在空间的变异特征，地质统计学对于这种随机性的事物来说是最佳研究手段。现阶段，对于土壤污染物的空间分布研究重点在重金属领域，并逐渐延伸到部分难降解污染物质的研究中，例如：影响内分泌物质及一些强致癌物质，他们的分布形态类似于重金属，地质统计学在这一类物质的研究当中具有十分突出的优势。自然界中含水介质的非均匀性导致了其他水环境污染参数迁移物质中具有高度变异性，特别是环境十分复杂的地下水环境系统。在以后的环境科学研究中，可以将地质统计学的分析方法、分形理论和灰色系统等一系列的研究方法和相关理论结合在一起进行使用，这样不仅会进一步降低研究复杂性，还可以更加准确地进行污染物迁移预测以及污染物迁移参数的价值估算，提高环境科学研究的准确性和先进性，为环境模拟和环境评价建立高效、科学的模型。
4 结 语
将地质统计学的研究理论和方法，与地理信息系统的研究工具相结合，为目前的环境科学研究提供了更加科学有效的研究方法。在此基础上将地质统计学的应用扩大到其他领域中，比如：水体污染和大气污染研究领域，可以通过地质统计学更加科学、客观地评价环境污染。
主要参考文献
[1]陶月赞，郑恒强，汪学福.用Kriging方法评价地下水监测网密度[J].水文， 2003（2）.
总体来说，澳大利亚的大学在教学质量上都相差不远，区别主要在于科研实力、国际知名度、本科生的招生要求上。澳大利亚大学以英语授课，并大多采用美国的最新教材，教师大多数拥有博士学位，教育水平和美国、英国等很接近。尤其在本科教育和博士教育两个层次，澳大利亚的教学是世界一流的。
1. 悉尼大学University of Sydney，被誉为“南半球的牛津”，亚太地区大学联盟成员之一。在校学生42000人，其中留学生6100人，研究性质的研究生和博士3600人，占研究生总数的46%。政府研究经费连续4年全澳第一，招生最严格。其法学院、医学院是全澳大利亚最好的。
2. 墨尔本大学University of Melbourne，是澳大利亚学费最昂贵的大学,研究性质的研究生和博士3500人，占研究生总数的40%。以MBA、医科、法律最为出色。
3. 澳大利亚国立大学Australian National University，亚太地区大学联盟成员之一，人均科研经费全澳第一，研究性质的研究生和博士1300人，占研究生总数的53%。工程、理科、计算机专业很出色。
4. 昆士兰大学University of Queensland，是澳大利亚研究经费最充足的大学，有研究性质的研究生和博士3200人，占研究生总数的55%。在澳大利亚大学中的地位相当于斯坦福大学在美国的地位。随着昆士兰经济的迅速发展，它将成为澳大利亚的“加州”。大学的研究经费最多，以医学、法律、商科、工程专业最为出色。
5. 阿德雷德大学University of Adelaide，诺贝尔奖获得人数最多的澳大利亚大学，人均科研经费全澳第二，有研究性质的研究生和博士1250人，占研究生总数的51%。人均研究经费最多，以医学、法律、工程、会计最为出色。
6. 新南威尔士大学University of New South Wales，有研究性质的研究生和博士2200人，占研究生总数的21%。以MBA、医科、法律、工程专业最为出名。
7. 西澳大学University of Western Australia，有澳大利亚最美丽的校园，研究性质的研究生和博士1700人，占研究生总数的65%。以法律、医学、工科、商科、理科闻名。
8. 莫纳什大学Monash University，入学要求比较宽松，是留学生最多的大学，有研究性质的研究生和博士2700人，占研究生总数的31%。以法律、医学、MBA闻名。
9. 麦考瑞大学Macquarie University：留学生众多。有研究性质的研究生和博士950人，占研究生总数的16%。强势专业是文科、会计、商科、语言、艺术、经济、化学。
10. 纽卡素大学University of Newcastle：学生总数2.2万人，留学生1500人，研究性质的研究生和博士900人， 占研究生总数的21%。强势专业以医学、保健科学、工程、护理著名。
11. 卧龙岗大学University of Wollongong；：留学生众多。有研究性质的研究生和博士800人，占研究生总数的27%.以超导、工程、通讯、计算机最为特色。两次获得“澳大利亚最佳年度大学”称号。
12. 悉尼科技大学University of Technology大Sydney： 位置佳、交通方便，课程实用性强。有研究性质的研究生和博士750人，占研究生总数的10%。强势专业：法律、会计、传媒、设计、IT。
13. 墨尔本皇家理工大学Royal Melbourne Institute of Technology，学校位置很好，交通方便，课程实用性强。有研究性质的研究生和博士1500人，占研究生总数的22%。强势专业如设计, IT, 工程, 翻译、会计。
14. 昆士兰科技大学Queenaland University of Technology，地理位置好、交通方便。有研究性质的研究生和博士930人，占研究生总数的17%。强势专业如IT、法律、商科、教育，建筑。
15. 塔斯马尼亚大学University of Tasmania，学生总数12000人，有研究性质的研究生和博士900人，占研究生总数的62%。对于高考分数不够高，又想上医学和法律的人来说，塔斯马尼亚大学是最佳选择。海外学生有25%学费的奖学金。学费、生活费低，语言环境极好。
16. 弗林德斯大学Flinders University of South Australia，位于阿德雷德，对于有移民打算的留学生可以多加宝贵的5分。学生总数14000人，研究性质的研究生和博士750人，占研究生总数的35%.
17. 格里菲斯大学Griffith University，学生总数27000人，其中留学生4200人，研究性质的研究生和博士1100人，占研究生总数的32%。优点在于学费、生活费用适中,旅游、会计、教育、商科专业最为出色。
18. 科廷科技大学Curtin University of Technology，研究性质的研究生和博士770人，占研究生总数的21%。大学的留学生人数较多，工程、采矿、商科、护理专业最为出色。
19. 南澳大学University of South Australia，澳大利亚进步最快的大学，学生总数26000人，有研究性质的研究生和博士1000人，占研究生总数的23%。以工程、通讯、IT、保健科学最为出色。
20. 拉筹伯大学La Trobe University，澳大利亚成长最快的大学之一，有研究性质的研究生和博士1300人，占研究生总数的33%。以工程、商科、保健科学专业出色。
21. 迪金大学Deakin University，曾经两获澳大利亚年度最佳大学，以会计、工程、护理、教育专业出色。
22. 斯运伯恩科技大学Swinburne University of Technology，毕业生就业率高，IT、设计、工程、商科等专业出色。
23. 摩道克大学Murdoch University，高水平的教学和科研享有盛誉，学生总数1万多人。法律、商科、文学、理科等专业最为出色。
24. 西悉尼大学University of Western Sydney，学生总数3万多人，留学生5000多人，入学条件松。翻译、工程、教育、护理专业最为出名，会计专业学费低廉。
25. 堪培拉大学University of Canberra，政府科研经费最多，优秀专业是传媒、教育、IT、设计。
26. 邦德大学Bond University，是一所私立大学，优秀专业是法律、商科。
27. 中央昆士兰大学Central Queensland University，它是海外市场最成功的大学，优秀专业是商科、教育、工程。
28. 新英格兰大学University of New England，具有低学费、低生活费的大学城，优秀专业是文科、商科、教育、理科。
29. 查尔斯・斯德特大学Charles Sturt University，虽然位于边远地区，但规模大，优秀专业是商科、教育、保健科学。
30. 南昆士兰大学University of Southern Queensland，在校生5000多人，优秀专业是商科、教育、理工科。
31. 詹姆斯库克大学James Cook University，科研水平高，优秀专业是海洋、环境、教育、工程。
32. 圣母大学University of Notre Dame，是私立大学，毕业生就业率高，优秀专业是法律、教育、文科。
33. 维多利亚大学Victoria University，发展快，入学要求松，优秀专业是会计、法律、教育、旅游。
34. 澳大利亚天主教大学Australia Catholic University低学费、高就业，优秀专业是护理、教育、心理学。
35. 伊迪斯・考文大学Edith Cowan University，这所大学的课程实用，学校规模大，优秀专业是商科、计算机、文科。
36. 南十字星大学Southern Cross University，大学位置较远，优秀专业是教育、商科、文科。
37. 北领地大学Northern Territory University，14000名学生，优秀专业是教育、工程、旅游。
关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革
0引言
随着国家创新形式的发展，统计创新工作已经得到相关部门的重视，统计创新包括统计实践创新和统计教育创新两个方面。统计教育的创新是统计创新的基础，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新，下面我从统计学的基本发展趋势来探讨目前统计教育的改革方向。
1统计学的基本发展趋势
统计学的发展与其它学科的发展相似，也需要走与其它学科相联系的发展道路。
1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外，从学科体系上看，统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相交的，统计方法与实质性学科相结合，才产生了统计学的分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学，同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要通晓相关的实质性学科的课程知识，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。
1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛，信息数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题：信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了，同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？数据挖掘和知识发现（DMKD）技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求下，汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。所以，对于统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机技术相结合，这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
2统计教育的改革
2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括三方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。
2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中，应充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
2.2.1改接受式的教学为互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生的创造性思维能力。
2.2.2构建以课堂－实验室－社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，才能展现统计学的生命力。
2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者，统计学是一门应用的方法型学科，统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。
2.4教学与实际的数据分析相结合统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且也锻炼和培养了学生研究和解决问题的能力。
2.5要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还影响着教学的内容。语言、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间是不可分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，单一化人才已不适应现代化教育教学的需要，现代教育更注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次的综合人才。超级秘书网：
参考文献：
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计，2001，9.
关键词：统计学；发展趋势；统计教育改革
0引言
随着国家创新形式的发展，统计创新工作已经得到相关部门的重视，统计创新包括统计实践创新和统计教育创新两个方面。统计教育的创新是统计创新的基础，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新，下面我从统计学的基本发展趋势来探讨目前统计教育的改革方向。
1统计学的基本发展趋势
统计学的发展与其它学科的发展相似，也需要走与其它学科相联系的发展道路。
1.1统计学与实质性学科相结合的趋势统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，统计方法基本是从一些实质性学科的研究活动得来的，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。同时历史上一些着名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。另外，从学科体系上看，统计学与实质性学科之间的关系不是并列的，而是相交的，统计方法与实质性学科相结合，才产生了统计学的分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计学，与社会学相结合产生了社会统计学等，而这些分支学科都具有“双重”属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学、社会统计学不仅仅属于统计学，同时也属于经济学、社会学、生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。这个发展趋势说明了统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。因此，统计专业的学生必须在学好本专业知识的同时，也要通晓相关的实质性学科的课程知识，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。
1.2统计学与计算机科学结合的趋势纵观统计数据处理手段发展历史，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。随着计算机应用的越来越广泛，信息数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了许多问题：信息过量、信息真假、信息安全等问题出现了，同时信息形式的不一致也导致信息难以统一处理。于是如何从大量的信息中找出有用的信息？如何提高信息的利用率？数据挖掘和知识发现（DMKD）技术随之应运而生了。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求下，汇聚了不同领域的研究者们投身到数据挖掘这一新兴的研究领域。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。
因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。所以，对于统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。所以统计与实质性学科相结合，与计算机技术相结合，这是发展的趋势。所以统计教育的一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。
2统计教育的改革
2.1统计专业课程建设专业建设考虑的是应当培养什么样的人才和怎样培养这样的人才。专业建设的核心问题则是课程设置和规范课程的内容。培养统计理论人才应当设置较多的数学课程，目的是让学生能对各种统计方法有较深刻的理性认识；培养应用统计人才应当设置较多的相关应用领域的专业课程，将统计方法与相关领域的专业知识完美结合。例如培养从事经济管理的统计人才，在课程设置上至少应当包括三方面的知识：（1）经济理论课程，让学生了解经济活动的主要进程和基本规律；（2）研究社会经济问题主要统计方法，包括常用的统计数据搜集方法，统计数据处理方法和分析方法；（3）适用电脑技术，让学生初步掌握运用电脑进行统计数据处理和分析的基本理论和技能。
2.2教学方法和教学手段的改革统计教学方法和教学手段改革中，应充分运用现代教育技术、教学手段，更新教学方法，促使教育技术、教学手段和教学方法有机结合。
2.2.1改接受式的教学为互动式教学，以案例分析与情景教学开启学生的思维，使学生更形象、快捷的接受知识，发挥其独立思考与创造才能，培养学生的创造性思维能力。
2.2.2构建以课堂－实验室－社会实践多元化的立体教育教学体系。在传授和学习已经形成的知识的同时，加强实践能力锻炼，提高学生的动手能力和创新能力。只有将统计学的方法结合实际进行应用，才能展现统计学的生命力。
2.3统计学与计算机教学相结合教材要与统计软件的应用相结合。现在许多教材都是内容与软件分家，现在计算机已非常普及，无论是高校、高职和中专，培养出来的学生都会要用统计软件分析数据。再者，统计学是一门应用的方法型学科，统计学应当从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学与计算机教学有机地合为一体，除了要培养学生搜集数据、分析数据的能力外，还要培养学生处理大量数据的能力，即数据挖掘的能力。
2.4教学与实际的数据分析相结合统计的教学不能只停留在课本上，案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。通过计算机对大量实际数据进行处理，可以在试验室进行，亦可在课堂上进行讨论，这样学生不仅理解了统计思想和方法，而且也锻炼和培养了学生研究和解决问题的能力。
2.5要有一批能用电脑、网络来教学的新型教师电脑、网络的出现，不仅改变了教学的手段，还影响着教学的内容。语言、数学、计算机、专业知识是一个统计人才必备的素质，它们之间是不可分离的，而是要尽可能结合在一起来进行教学，单一化人才已不适应现代化教育教学的需要，现代教育更注重教育信息技术中的多媒体、网络化、社会化和国际化、多样化和多层次的综合人才。
参考文献：
[1]贺铿.关于统计学的性质与发展问题.中国统计，2001，9.
