探讨关于统计学的学习方法
篇一：探讨关于统计学的学习方法
统计学原理是经济与管理学科各专业学生开设的一门必修的重要的基础课，也是经济管理工作者和经济研究人员所必备的一门知识。它研究如何用科学的方法去搜集、整理、分析国民经济和社会发展的实际数据，并通过统计所特有的统计指标和指标体系，表明所研究的社会经济现象的规模、水平、速度、比例和效益，以反映社会经济现象发展规律在一定时间、地点、条件下的作用，描述社会经济现象数量之间的联系关系和变动规律，也是进一步学习其他相关学科的基础。
通过对本课程的学习，一方面是为了进一步学习专业统计和计量经济课程奠定理论和方法基础。另一方面也为学习经济与管理学科各专业的后继课程和进行社会经济问题研究提供数量分析方法。
本课程的内容既包括统计方法，也包括必要的社会经济指标核算的基本知识。使学生能掌握统计学的基本知识和技能，能运用所学的统计理论对社会经济现象进行调查研究，并能运用统计方法分析、研究有关经济问题，为国民经济的管理提供真实可靠的数字资料，提高经济管理水平。因此，通过本课程的学习，学生应该掌握统计学的基本原理、基本方法及基本统计指标的核算，并能运用所学知识，完成对统计资料的搜集、整理和分析，提高自己对社会经济问题的数量分析能力。
从以上对课程性质的分析中不难看出，学习这门课有一定的难度，既要充分理解和把握有关的理论问题，又要熟练掌握相关统计分析方法的应用，而对统计分析方法的应用又具体落在对各章相应计算部分的掌握上。在学习中同学们会发现这门课程的一个特点，对基本理论的理解直接关系到对统计计算分析内容的掌握。
所有的统计指标都和社会经济现象直接相连，统计中的每个数字都包含着一定的社会经济内容，在进行计算分析时就不能单纯的从数字方面考虑，必须要结合指标的经济内容来进行。这样就给同学的学习带来一定的困难，那么如何能够更好的学习这门课程？同学们不妨从以下几个方面着手：
1、按时参加面授辅导课或网上视频，因为这门课不听课是很难自己学会的，听回了，兴趣就来了。
2、课前预习课后复习，准确地理解各章的基本概念、基本原理，注意知识的前后连接，对于有关指标的基本公式、计算方法及数量分析方法等内容，一方面要掌握其内容，另一方面要能够灵活运用。
3、多上网多看报，用来收集社会经济现象的数量方面的特征，如：一个国家的经济实力指标，一个国家的人口特征等，结合自己的工作实际来理解统计数据。
4、认真完成老师布置的作业练习，通过练习加深对统计学基本原理和基本方法的理解和掌握，否则就可能出现看书时好象是懂了，但一做习题就不会的情况。
5、在自学各章内容的基础上，记住学习中遇到的疑难问题，然后带着问题去听老师的辅导课，充分利用好教师答疑时间，这样才
篇二：概率论与数理统计学习方法问答
1.概率的公式、概念比较多，怎么记？
答：我们看这样一个模型，这是概率里经常见到的，从实际产品里面我们每次取一个产品，而且取后不放回去，就是日常生活中抽签抓阄的模型。现在我说四句话，大家看看有什么不同，第一句话“求一下第三次取到十件产品有七件正品三件次品，我们每次取一件，取后不放回”，下面我们来求四个类型，第一问我们求第三次取得次品的概率。第二问我们求第三次才取得次品的概率。第三问已知前两次没有取得次品第三次取到次品。第四问不超过三次取到次品。大家看到这四问的话我想是容易糊涂的，这是四个完全不同的概率，但是你看完以后可能有很多考生认为有的就是一个类型，但实际上是不一样的。
先看第一个“第三次取得次品”，这个概率与前面取得什么和后面取得什么都没有关系，所以这个我们叫绝对概率。第一个概率我想很多考生都知道，这个概率应该是等于十分之三，用古代概率公式或者全概率公式求出来都是十分之三。这个概率改成第四次、第五次取到都是十分之三，就是说这个概率与次数是没有关系的。所以在这里我们可以看出，日常生活中抽签、抓阄从数学上来说是公平的。
拿这个模型来说，第一次取到和第十次取到次品的概率都是十分之三。下面我们再看看第二个概率，第三次才取到次品的概率，这个事件描述的是绩事件，这是概率里重要的概念，改变表示同时发生的概率。但是这个与第三次的概率是容易混淆的，如果表示的可以这样表述，如果用A1表示第一次取到次品，A2表示第二次取到次品，A3是第三次取到次品。
如果A表示第一次不取到次品，B表示第二次不取到次品，C表示第三次不取到次品，求ABC绩事件发生的概率。第三问表示条件概率，已知前两次没有取到次品，第三次取到次品P（C|AB），第三问求的就是一个条件概率。我们看第四问，不超过三次取得次品，这是一个和事件的概率，就是P（A＋B＋C）。从这个例子大家可以看出，概率论确实对题意的理解非常重要，要把握准确，否则就得不到准确的答案。
2.概率的数理统计要怎么复习？什么叫几何型概率？
答：几何型概率原则上只有理工科考，是数学一考察的对象，最近两年经济类的大纲也加进来了，但还没有考过，数学三、数学四的话虽然明确写在大纲里，还没有考。明年是否可能考呢？几何概率是一个考点，但不是一个考察的重点。我个人认为一是它考的可能性很
小，如果考也是考一个小题，或者是选择题或者是填空题或者在大题里运用一下概率的模式，就是一个事件发生的概率是等于这个事件的度量或者整个样本空间度量的比。这个度量的话指的是面积，一维空间指的是长度，二维空间指的是面积，三维空间指的是体积。所以几何概率指的是长度的比、面积的比和体积的比。重点是面积的比，是二维的情况。
何概率其实很简单，是一个程序化的过程，按这四个步骤你肯定能做出来。第一步把样本空间和让你求概率的事件用几何表示出来。第二步既然是几何概率那就是图形，第二步把几何图形画出来。第三步你就把样本空间和让你求概率的事件所在的几何图形的度量，就是刚才所说的面积或者体积求出来。第三步代公式。以前考过的几何概率的题度量的计算都是用初等的方法做，我推测下次考的话，可能会难一点的。比如说用意项，面积可能用到定积分或者重积分计算，把概率和高等数学联系起来。
关于第二个问题，概率统计怎么复习，今年的考试分配很不正常，明年不会是这样的情况。我想明年数学一（统计）应该考一个八、九分的题是比较适中的。从今年考试中心的样题统计这一块是九分。数学三（统计）应该八分左右，统计这一块大家不要放弃，明年可能会考，分数应该是八、九分的题。至于复习，它的内容占了四分之一的样子。 但是这一部分的题相对于概率题比较固定，做题的方法也比较固定，对考生来说比较好掌握，但这部分考生考得差，可能很多学校没有开这门课，或者开的话讲得比较简单，所以一些同学没有达到考试的水平。其实这部分稍微花一点时间就可以掌握了。主要就是这几块内容一是样本与抽样分布，就是三大分布搞清楚，把他们的结构搞清楚，把统计上的分布搞清楚。
然后是参数估计、矩估计、最大似然估计、区间估计、三种估计方法，三个评价标准，无偏性、有效性、一致性，重点是无偏性的考查，因为它是期望的计算，其次是有效性。一致性一般不会考，考的可能性很小。这三种估计方法重点也是前面两种，矩估计、最大似然估计，区间做了限制，考了很少，历年考试的情况也就是代代公式。
最后一部分是假设检验这部分，这一部分我个人推测明年有可能考一个概念性的小题。 一是了解U检验统计量、T检验统计量、卡方检验统计量，把这三个检验统计量的分布搞清楚。另外假设检验的思想和四个步骤了解一下就可以了。我想这部分考生少花一点时间，统计这个题是没有问题的，重点就是参数估计，就是三种估计方法，三个评价标准，重点在那个地方。
3.我概率这块掌握的不够扎实，复习很困难，我应该怎样才能更好的复习概率这部分内容？
答：概率这门学科与别的学科是不太一样的，首先我建议这位同学你可以看一下教育部考试中心一本杂志，专门出了一个针对研究生考试的书，这个里面请我写了一篇文章，里面我举很多例子，你看了之后有一个详细复习方法。概率这门学科与概率统计、微积分是不一样的，它要求对基本概念、基本性质的理解比较强，有个同学跟我说高等数学不存在把题看不懂的问题，但是概率统计的题尤其文字叙述的时候看不懂题，从这个意义上来说同学平常复习时候，只要针对每一个基本概念，要把它准确的理解，概念要理解准确，通过例子理解概念，通过实际物体理解概念。例如：比如我们一个盒子一共有十件产品，其中三件次品，七件正品，我们做一个实验，每次只取一件产品，取之后不再放回去，现在我提两个问题：一个是第三次取的次品是什么事件，这个事件就是积事件，第一次没有取到次品，第二次没有取到次品，第三次是取到次品，求这么一个事件的概率，但是换一个问题，我说你求前面两次没有取到次品情况下，第三次取到次品的概率，这个就不是积事件了，我第二个问题是知道了前面两次没有取到次品，这个信息已经知道了，然后问你第三次取到次品概率是多少，这是条件概率，这个信息已经知道了，另外一个事件发生的概率，这叫条件概率，这是容易混淆的。还有绝对概率，拿我们刚才举的例子来讲，如果我让你求第三次取到次品是什么概率，那是绝对事件的概率，这和前面两个又不一样。我举这个例子提醒考生复习时候把这些基本概念搞清楚了，把公式把握了，这个就比较容易了。跟微积分比较起来这里没有什么公式，公式很少。所以我们把基本概念弄清楚以后，计算的技巧比微积分少得多，所以有同学跟我说，他说概率统计这门课程要么就考高分，要么考低分，考中间分数的人很少，这就说明了这种课程的特点。
4.概率的公式非常难背，有什么好方法吗？
答：背下来是基本的要求，概率的公式并不多，但是概率的公式和高等数学的公式相比，仅仅记住它是不够的，比如给一个函数求导数，你会做，因为你知道是求导数，概率问题，比如全概率公式，考试的时候从来没有哪一年是请你用全概率公式求求某概率，所以从分析问题的层面来说概率的要求高一点，但是从计算技巧来说概率的技巧低一些，所以我建议大家结合实际的例子和模型记它。比如二向概率公式，你可以这么记它，记一个模型，把一枚硬币重复抛N次，正面冲上的概率是多少呢？这个公式哪一个符号在实际问题里面是什么东西，这样才是在理解的基础上记忆，当然就不容易忘记了。
5.关于数理统计先阶段复习应该抓哪些？
答：考试要注意，只有数学1和数学3的同学要考数理统计，按照以前考试数学1一般来说考三分之一分数的题，数学3是四分之一，但是仅仅是一个很例外的情况，2003年数学1考了16分的数理统计，但是今年没有考这部分，今年考试这个地方的命题是有一点有失偏颇，我个人的看法为了避免这样的情况，所以这个地方一定要看，一般要考8分左右的题是比较合适的，到底考什么，我可以把这个范围缩的比较小，考这么几种题型，第一个是求统计量的数字特征或者是统计量的分布，统计量大家知道就是样本的函数，样本就是X1X2-Xn，就是期望、方差、系方差，相关系数等等，求统计量的数字特征。第二个题型，统计量既然是随机变量，当然可以求统计量的分布，2001年数学3是考了，2002年数学3考了，所以这个地方也是重要的题型。其次第三种题型是参数估计，你要会求。要考你背两到三个区间估计的公式就可以了，所以为什么这个地方考的次数最多，每一种方法你都要会做。第四种题型就是对估计量的好坏进行评价，估计是无偏是有效的还是抑制的。2003年就考了一个大题。另外第五种题型就是假设间接这个地方，这么年以来只考过两次，而且从99年以来练习五年这一章是没有考，但是也正音连续五年没有考，我个人估测2004年在这个上面考一个小题的可能是非常大的，我想同学们这部分花一点点时间看一看它，可能考一个小题，考一个什么题，就是把统计量写出来，你会不会把分布写出来，以填空的方式。另外一种考法，它的只对什么进行检验，对什么参数进行检验，你把统计参数写出来。第三种方法，设计一个问题，把架设检验的十个步骤做出来，第一个步骤是提出架设，第二步写出检验统计量。这个部分也不会出一个大题，应该是以小题的形式出现。
6.会不会考极大自然估计量，我觉得那里面计算量比较大，一般不会考，不知道曹老师怎么感觉的？
答：对于数学一的考生或者数学三的考生来说，这个类型是考试的重点，每门课程重点有很多，不是每个重点都考，只要重点的地方考生不要投机取巧，比如参数估计，三种方法，那就是矩估计方法，极大似然估计方法，区间估计方法，这三种方法前两者是重点。大家记几个公式就可以了，2003年数学一考了区间估计的填空题。你对前面两者要熟练掌握，前面两种对整体没有做限制，所以命题空间比较大。如果命题空间小考的可能性有很小。你四个步骤一定要掌握，刚才有网友说那个计算量太大，考试的题计算量不会太大。第一步一定要把函数会写出来，数量函数有两种：一个是总体是离散型的一个是连续型的，你都要会写
出来，离散型是指联合分布率，连续型是联合密度，因为这个联合密度和联合分布率都具有独立性，都是等于边缘密度的乘积，做任何一个，只要考这类型的题第一步少不了，你的问题属于会把L似然函数写出来，把L写出来以后下面求L关于未知参数最大值点的问题，这是高等数学微积分里面最基本的问题，所以一般的话，我们先取对数，取对数以后令这个函数对未知参数的导数等于零，这个偏导数或者导数等于零的解就是可能的极值点。当然也可能出现这种情况，偏导数等于零的方程没有解的情况，只考过一次，这个时候找未知参数的边界点，取值范围的定义域找到它，这个2000年考过一次，这个大家要注意，有解没有解的都会做了你就不怕他考了。
7.请老师讲一下概率问题，概率重点应该放在哪里？怎样更好的得分？
答：这个可以看作我们概率一个基础，我不知道这个网友是考数学几，随机变量分布这是一大块内容，基本每都年考一点，还有一个就是数理特征和数理统计基本考一个大题，概率和数理统计这部分如果从复习角度来看我们首先要理解概念，我认为这里面有三个典型途径：第一古典概率，一个概率的公式的推算，第二个途径就是利用我们的分布信息来求概率，我们涉及到一维的也可以是二维的，即可以是离散型的也可以是连续型的，都有求概率的方法，我们讨论概率统计里的问题，比如分布函数问题，本身就是求概率，你只要知道求概率统计三个途径，所以我讨论分布函数，由分布函数可以讨论概率分布函数，源头是分布函数，分布函数基础是求概率，通过这个角度把握我认为概率统计发现不是你想象的那么复杂了。这里面重点的是二两者，第一种古典概率考的是排列组合，这个是初中内容，稍微难一点古典概率的题，同学没有过多关心，不会从这个角度考的，而是根据我刚才的分析。所以把握这种思路以后，实际上概率统计知识应该把线性代数，特别比高等数学更好拿分。另外稍微应该注意一下概率统计里面随机事件和随机变量之间的转换关系。我们可以通过随机事件引进随机变量，反过来也可以，所以大家复习时候。讨论随机事件之间关系问题也可以借用随机变量之间关系分析，这是概率统计方面大家应该注意几个比较典型的知识点。
8.数学一概率和统计一般是怎样的分值比例？重点分别是什么？
答：我们1997年实行新大纲以后，除了1997年没有考，数学一从1998年到今年每一年都考到数理统计这块内容，也可以更多的情况下通过大题形式考，这里头大家复习时候应该稍微注意一下，数理统计它的公式特别多，但是本质上全部概括起来，三个动态总体的抽样分布，当总体方向是未知的时候，我们这几年考题表面上考数理统计的问题，有相当一部
篇三：概率论与数理统计学习方法
“概率论与数理统计”是理工科大学生的一门必修课程，由于该学科与生活实践和科学试验有着紧密的联系，是许多新发展的前沿学科（如控制论、信息论、可靠性理论、人工智能等）的基础，因此学好这一学科是十分重要的。 “概率论与数理统计”的学习应注重的是概念的理解，而这正是广大学生所疏忽的`，在复习时几乎有近一半以上学生对“什么是随机变量”、“为什么要引进随机变量”仍说不清楚。对于涉及随机变量的独立，不相关等概念更是无从着手，这一方面是因为高等数学处理的是“确定”的事件。如函数y=f（x），当x确定后y有确定的值与之对应。而概率论中随机变量X在抽样前是不确定的，我们只能由随机试验确定它落在某一区域中的概率，要建立用“不确定性”的思维方法往往比较困难，如果套用确定性的思维方法就会出错。由于基本概念没有搞懂，即使是十分简单的题目也难以得分。从而造成低分多的现象。另一方面由于概率论中涉及的计算技巧不多，除了古典概型，几何概型和计算二维随机变量的函数分布时如何确定积分上、下限有一些计算的难点，其他的只是数值或者积分、导数的计算。因而如果概念清楚，那么解题往往很顺利且易得到正确答案，这正是高分较多的原因。
根据上面分析，启示我们不能把高等数学的学习方法照搬到“概率统计”的学习上来，而应按照概率统计自身的特点提出学习方法，才能取得“事半功倍”的效果。下面我们分别对“概率论”和“数理统计”的学习方法提出一些建议。
一、 学习“概率论”要注意以下几个要点
1. 在学习“概率论”的过程中要抓住对概念的引入和背景的理解，例如为什么要引进“随机变量”这一概念。这实际上是一个抽象过程。正如小学生最初学数学时总是一个苹果加2个苹果等于3个苹果，然后抽象为1+2=3.对于具体的随机试验中的具体随机事件，可以计算其概率，但这毕竟是局部的，孤立的，能否将不同随机试验的不同样本空间予以统一，并对整个随机试验进行刻画？随机变量X（即从样本空间到实轴的单值实函数）的引进使原先不同随机试验的随机事件的概率都可转化为随机变量落在某一实数集合B的概率，不同的随机试验可由不同的随机变量来刻画。 此外若对一切实数集合B，知道P（X∈B）。 那么随机试验的任一随机事件的概率也就完全确定了。所以我们只须求出随机变量X的分布P（X∈B）。 就对随机试验进行了全面的刻画。它的研究成了概率论的研究中心课题。故而随机变量的引入是概率论发展历史中的一个重要里程碑。类似地，概率公理化定义的引进，分布函数、离散型和连续型随机变量的分类，随机变量的数学特征等概念的引进都有明确的背景，在学习中要深入理解体会。
2. 在学习“概率论”过程中对于引入概念的内涵和相互间的联系和差异要仔细推敲，例如随机变量概念的内涵有哪些意义：它是一个从样本空间到实轴的单值实函数X（w），
但它不同于一般的函数，首先它的定义域是样本空间，不同随机试验有不同的样本空间。而它的取值是不确定的，
随着试验结果的不同可取不同值，但是它取某一区间的概率又能根据随机试验予以确定的，而我们关心的通常只是它的取值范围，即对于实轴上任一B，计算概率P（X∈B），即随机变量X的分布。只有理解了随机变量的内涵，下面的概念如分布函数等等才能真正理解。又如随机事件的互不相容和相互独立两个概念通常会混淆，前者是事件的运算性质，后者是事件的概率性质，但它们又有一定联系，如果P（A）。P（B）＞0，则A，B独立则一定相容。类似地，如随机变量的独立和不相关等概念的联系与差异一定要真正搞懂。
3. 搞懂了概率论中的各个概念，一般具体的计算都是不难的，如F（x）=P（X≤x），EX，DX等按定义都易求得。计算中的难点有古典概型和几何概型的概率计算，二维随机变量的边缘分布fx（x）=∫－∞∞ f（x，y）dy，事件B的概率P（（X，Y）∈B）=∫∫Bf（x，y）dxdy，卷积公式等的计算，它们形式上很简单，但是由于f（x，y）通常是分段函数，真正的积分限并不再是（－∞，∞）或B，这时如何正确确定事实上的积分限就成了正确解题的关键，要切实掌握。
4. 概率论中也有许多习题，在解题过程中不要为解题而解题，而应理解题目所涉及的概念及解题的目的，至于具体计算中的某些技巧基本上在高等数学中都已学过。因此概率论学习的关键不在于做许多习题，而要把精力放在理解不同题型涉及的概念及解题的思路上去。这样往往能“事半功倍”。
二、 学习“数理统计”要注意以下几个要点
1. 由于数理统计是一门实用性极强的学科，在学习中要紧扣它的实际背景，理解统计方法的直观含义。了解数理统计能解决那些实际问题。对如何处理抽样数据，并根据处理的结果作出合理的统计推断，该结论的可靠性有多少要有一个总体的思维框架，这样，学起来就不会枯燥而且容易记忆。例如估计未知分布的数学期望，就要考虑到① 如何寻求合适的估计量的途径，②如何比较多个估计量的优劣？这样，针对①按不同的统计思想可推出矩估计和极大似然估计，而针对②又可分为无偏估计、有效估计、相合估计，因为不同的估计名称有着不同的含义，一个具体估计量可以满足上面的每一个，也可能不满足。掌握了寻求估计的统计思想，具体寻求估计的步骤往往是“套路子”的，并不困难，然而如果没有从根本上理解，仅死背套路子往往会出现各种错误。
2. 许多同学在学习数理统计过程中往往抱怨公式太多，置信区间，假设检验表格多而且记不住。事实上概括起来只有八个公式需要记忆，而且它们之间有着紧密联系，并不难记，
而区间估计和假设检验中只是这八个公式的不同运用而已，关键在于理解区间估计和假设检验的统计意义，在理解基础上灵活运用这八个公式，完全没有必要死记硬背。
篇五：货币与金融统计学学习方法分析
一、统计学以及货币与金融统计学知识简介
统计学分为理论统计学和应用统计学，理论统计学分为两部分：基于总体的描述统计学与基于样本的推断统计学；应用统计学分为三部分：应用于地质、天文、气象方面的自然统计学，应用于人口、犯罪统计方面的社会统计学以及经济统计方面的宏观经济统计和微观经济统计。
统计学知识体系下的《货币与金融统计学》是应用统计学中经济统计的部分，主要以宏观经济统计为主，微观为辅，着重培养从微观具象到宏观抽象的感觉与能力。货币与金融统计是宏观经济统计的拓展与延伸，它是一个经济体制：分为货币统计与金融统计。货币统计可以定义为：一个经济体之，金融机构部门之，资产与负债之，存量与流量之宏观反映。金融统计可以定义为：一个经济体之，所有机构部门之，金融资产与负债之，宏观反映。
二、统计方法介绍
MFS和SNA以及其他宏观经济体系在定义、分类、估价处理等保持一致，为了测定货币、信贷、债务总量，使用一个特别的框架——货币与金融概览，基于资金流量核算，提供了一个广义的金融统计视角，对一般分析来讲，提供了几个特殊的专题根据公布标准、监管规则进行统计。
四大统计方法介绍：
MFS：monetary of financial statistics 货币金融统计——金融部门
BOP：balance of payment 国际收支统计——非常住单位
GFS：government finance statistics 政府财政统计——政府部门
SNA：1993国民账户体系
四大统计方法之间的相互关系：
MFS：国外净资产+国内信贷总额=金融体系负债
BOP：经常收支差额+基本收支差额=国际收支总差额
GFS：政府收入+融资（包括向金融部门和非金融部门的融资）=政府支出
三、文献与学习方法：
所要阅读的文献可分为以下四个圈层：
第一层——核心：《货币与金融统计手册》。（货币与金融统计学学习的“圣经”。）
杜金富 《货币与金融统计学》中国金融出版社。（对“圣经”的解读）
第二层——庞皓《中国货币与金融统计体系研究》
CGMFS 2008
第三层——国内专家对MFS的有关解读，参见《统计研究》
国际货币基金组织的网站，相关规则及准规则
第四层——SNA
“宏观金融理论”例如：黄达《货币金融学》、米什金《货币金融学》
学习方法：结合《货币与金融统计手册》与《货币与金融统计学》教材进行课堂学习，深入思考，广泛将理论与实际相结合，联系课后资产负债表的编制，并大量阅读外圈层的推荐书目。
四、课本内容提示
基本思路与框架
课本内容之间的内在联系
在杜金富《货币与金融统计学》教材中，
第一章、三个视角。一、传统视角——大而全：一切信用现象以及与信用现象相关的经济活动都是金融统计的研究内容。二、微观视角——“资本市场定价”，
研究如何运用统计方法对资金进行最优的跨对配置。三、宏观视角——总量视角，体现了政府的职能。
第二章、机构单位与部门分类。主要回答上述框架中“谁”的问题，即主体的分类问题。主体的分类可以基于两个基础：一、金融机构型单位——金融机构部门——权利的同质性。二、金融的基层型单位——金融产业部门——活动的同质性。
第三章、金融资产。主要回答上述框架中“干什么”的问题，即客体的分类问题。其中要重点掌握分类的原则，如：完备性、互斥性、科学性、正确处理基本目的与其他分析目的的关系，分类标志的原则性和灵活性的协调问题，分类的稳定性与变异新的协调问题，以及一般性与特殊性的处理等。
第四章、金融存量、金融流量与核算规则。主要回答上述框架中“一致性约定”的问题。主要阐述MFS原始数据搜集的基于同质性要求的一致性约定。包括：核算范围原则（价格的变化、中间流量的变化、期内流量的动态变化），定价原则（基本的核心原则：有无市场价格，无市场价格的采用类比法或公平价格法定价），时间原则（采用权责发生制，同时记录）统计数据的处理约定（汇总、合并、轧差）。
第五章、货币信贷与债务与第六章、货币统计框架。教材中将货币信贷与债务总量的概念性框架与统计性框架分为两部分横向进行讲解。但在此处我建议采用西南财经大学聂富强教授的纵向分发以避免知识体系的不连贯，对初学者造成理解上的障碍。即先讲述货币统计，再讲述信贷与债务统计。本部分为教材重点，主要回答上述框架中“有多大规模”的问题。货币统计主要以存量核算为主，核算范围主要包括：中央银行部门（CB）、存款性公司部门(DC)、其他其他存款性公司部门(OODC)以及其他金融性公司部门。货币的统计定义被定义为：“一个经济体在一定时期内由中央银行（货币当局）以法令形式对外公布的货币定义及数量。”（引自西南财经大学聂富强教授）。统计方法主要为“三级合成”：一级、把一个经济体的所有金融机构的资产负债表进行汇总处理形成相应的金融次部门的资产负债表。二级、将金融资产次部门的资产负债表合并形成相应的金融分部门概览。三级，在相应的金融分部门概览的基础上合并成存款性公司概览以及金融性公司概览。信贷与债务统计也为我们提供了有关金融债券总量及其构成方面的重要信息。因此明确有关信贷和债务总量的指标，各指标间特别是与货币总量指标间的相互关系以及如何进行相应的统计的问题，便成为理解信贷与债务统计的关键所在。此外，大部分信贷与债务统计可在货币统计框架下实行，进而为金融总量分析提供更为全面的信息。
五、结语。
本文通过对《货币与金融统计》学课程学习方法的探讨，希望能有助于对该课程的学习，将统计方法运用于实际。
参考文献：
［1］ 杜金富 《货币与金融统计学》（第二版）.中国金融出版社
［2］ 《货币与金融统计手册》2000 国际货币基金组织
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