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统计学论文篇一
随着我国市场经济的不断发展与成熟，我国的金融市场和证券市场也逐渐繁荣起来，尤其是统计学及其相关理论的不断突破为金融市场和证券市场的发展提供了重要的助力。
统计学以定量研究的精准特点逐渐成为金融市场和证券市场发展的一种趋势，本文主要研究了统计学在当今国内金融和证券市场的应用及将来的发展，现在的问题并提出针对的政策。
一、统计学在我国金融和证券市场的相关应用
1.在金融政策和证券市场的应用
在金融政策方面，统计学的应用主要集中在了在利用var模型、协整检验(cointegrationtest)、ecm模型、非平稳时间计量经济模型等计量经济学的研究方法对我国近年来的货币政策进行研究，并预测发展趋势;我国货币的供给对我国产出与市场价格波动的联动性影响;量化宽松的货币政策与财政政策对我国和世界经济增长的刺激性分析;人民币汇率的波动对我国物价的影响以及我国储蓄收支变化对我国货币流通的影响等。
此外，在金融决策的领域，统计学也可以发挥十分重要的作用：利用统计学我们可以将进行金融决策所需要的数据，并且对数据进行分析时，可以利用统计学中的抽样统计、数据波动的分析与协整、时间序列分析等方法帮助决策。
时间序列分析中对一系列的历史数据的收集和对比分析，可以挖掘一些不易发现的历史规律，以此可以对未来类似金融态势时借鉴历史经验进行决策，而数据波动的分析与协整方法则是在计算机软件上利用统计学的知识，对股市的涨跌情况进行专业的分析。
而在证券领域的统计学应用主要是我国股市开始逐渐成熟后兴起的，集中在利用统计学分析我国股市的波动性和稳定性研究，通过沪市和深市指点的绝对变化在指数波动的幅度基础上，利用标准差或者极值法、var模型或者混沌方法来显示我国当前证券市场的波动性;另一方面则是利用gjr/广义矩阵、交叉自相关模型等方法对我国证券市场的运行现状及股市的成熟度进行大致的测算。
2.数据挖掘技术的应用
数据挖掘(data-mining)是基于统计学及其它相关的学科来对决策进行支持的一种统计知识，即将大型数据库中的隐藏的具有利用颊脂垫额信息进行提取以便帮助决策者发现关键信息、进行决策的技术。
数据挖掘技术在证券领域的应用及其广泛，主要集中在以下两方面：首先是客户关系管理。证券客户关系管理系统可以不断对证券交易市场的交易数据进行汇总和总结，并且生成股票交易的相关行为数据，在这个系统中保存的客户历史数据，在系统详细分类的基础上可以分析每个客户的实际贡献和潜在贡献，并且吸引更多具有相关需求的潜在客户。其次是对庞大数据的分析。
金融市场和证券市场的数据及其庞大和复杂，如何最大程度的剔除那些无关的和相互矛盾的数据，可以提高决策的效率和准确性。尤其是投资者更应采取科学的分析方法，在数据库的基础上利用数据挖掘技术进行分析，避免主观臆断。
3.统计学在金融和证券市场风险管理中的应用
运用统计学从市场发展的规律中发现对自己有用的数据从而规避市场的风险是统计学的重要应用。马尔科夫预测法的应用能够有效的预测经济发展中金融市场的贷款回收率以及商品市场的占有率吗，从而实现我国金融市场的健康、有序、安全运行。
马柯威茨组合则是利用统计学的知识对金融和证券市场的投资损失的概率进行有序排列，分析预期收益与可能收益的偏离程度，从而帮助投资者实现有效分散投资风险，提高风险管理的效率。
二、当前我国金融和证券统计学应用存在的问题和解决对策
虽然近年来统计学在我国金融和证券领域取得了长足的进步和发展，但是由于发展时间比较短，体系不健全等原因还存在金融人才缺乏。人才培养模式不合理，我国目前主要实施传统的单向博士导师招考制的培养模式，这种作坊式的培养模式不利于在竞争激烈的市场经济中培养他们的竞争意识;知识结构不合理，即在金融理论知识与数理金融知识的掌握上没有给予足够的重视，经常出现只精通一方面知识的人才，知识结构严重畸形;最后就是高校的教材与我国实际脱节，高校培养缺乏对我国金融市场和证券市场的实践调查，导致教材多不具备实践性。
针对上述问题，本文认为应当在以下四方面大力改善统计学在金融和证券领域应用存在的问题：
第一，不断加大金融师资力量的培训力度。当务之急就是培养一批具备实力的高素质专业人才，增强教师对我国宏观经济理论与微观数理金融水平的理解，为我国大规模相关人才的培养奠定坚实的师资基础。
第二，不断强化我国的法律和金融学研究，健全和完善金融学科的建设，最后实现金融学科的创新和统一。
第三，不断加强教材建设，编制适合我国实情的教材。我国金融和证券教材的编制应当根据我国金融和证券市场的实际情况来编写，避免闭门造车的情况，将理论知识和实践相结合，增强学生的实际操作能力。
总之，统计学在整个世界范围内金融和证券领域的应用已经成为普及，在我国当然也不例外。统计学方法作为众多的定量分析方法之一，是我们加深对我国金融和证券市场认知的重要工具，不断加强统计学的学习对于研究我国金融和证券的相关问题具有重要的意义。
统计学论文篇二
选题目的和意义：
随着科学的发展，数学在生活中的应用越来越广，生活的数学无处不在。而概率作为数学的一个重要部分，同样也在发挥着越来越广泛的用处。而基于概率统计在我们的生活中几乎无处不在，学好概率尤其是能够将学习的概率统计应用与实践中对我们确实是较困难而又受益非浅的事啊。
本课题在国内外的研究状况及发展趋势：
统计学中的多元分析、实验设计、序贯分析、可靠性等理论与方法是和工农业生产紧密相关的;抽样调查、列联表分析等内容又与社会调查有关;计算机的出现及军事工业、生物、医学的发展推动了统计模式识别、bootstrap方法、投影追踪等新方向的出现。国防、气象、石油、经济等部门推动了随机过程统计推断理论的发展。近代高科技中的图象处理技术、高精度导弹的制导及高可靠性的通信技术等都广泛地运用了统计学的最新成果。
本世纪末到下世纪可预见的将来，统计学将面临更大的挑战。统计作为由观测样本获得尽可能多的`总体信息的学科，关系到信息的加工和处理，而在3c的时代(computer、communication and control)，爆炸式积累的信息与数据必须依靠统计学才能得到有效的利用。大规模信息处理关系到3c中的信息压缩、特征检测、可靠性分析乃至图形、语言及智能技术都需要计算技术与统计方法的结合。生命科学也许是下个世纪最富挑战性的科学领域，许多意义重大的问题，如dna大分子结构分析、遗传密码、爱滋病流行病学、大范围生态模型以及祖国传统医学的探讨等统计学都将发挥自己的特长，作出自己的贡献。同时，统计学也在和这些边沿学科的结合过程中得到新的发展和创新。
主要研究内容：
古典概型在实际问题中的应用，全概率在实际生活中的应用，正态分布在实际问题中的应用，数学期望在求解最大利润问题中的应用，中心极值定理在实际问题中的应用。
完成论文的条件、方法及措施：
1从学校图书馆查阅资料，并做笔记;
3通过和老师沟通与交流，积极听取老师的教导和建议，根据老师的建议和指导积极地完成论文。
统计学论文篇三
很多从事生物医学科研的工作者学了多遍统计学仍不得要领，几乎是一用就出错，这是什么原因呢？原因很多，但最根本的原因可能是统计学的教材和教学方法联系实际不够。虽然统计学教材上举些例子都已经过统计学工作者的精心加工，成了统计学教科书中与问题对应的“标准型”，而这些“标准型”对于实际科研工作者来说，已经是“脱胎换骨”后的“装饰品”。至于统计学教学方法方面的缺陷，也是显而易见的。很多人习惯将统计学深奥的理论、繁琐的计算公式和令人眼花缭乱的由统计软件输出的计算结果，采取“填鸭式教学法”一股脑地全部灌输给学习者。等实际工作者学完统计学后，他们面对科研工作中出现的一个个实际问题，就像见到“外星人”一样，不知如何与他们进行“交流和沟通”，更不能随心所欲地去控制和指挥他们。事实上，实际工作者在科研中所遇到的与统计学有关的问题正是问题的“原型”，由于他们无力识别“原型”，无可奈何之下就按自己所能理解的程度和习惯的做法将问题表达出来，这就是问题的“表现型”。当实际工作者准备选择统计分析方法处理自己所收集的实验资料时，常被依附在“表现型”上的伪装所误导，例如，“组别”一词常被实际工作者误认为是“一个实验因素”。因此，他们十有八九会误用或滥用统计学。
一、统计学的三型理论
(一）何为统计学的三型理论
统计学的三型理论（简称为“三型理论”）就是把科研工作中与统计学有关的问题归结为“表现型”、“原型”和“标准型”，笔者通过阐述这三型的客观存在性和他们之间的相互关系，提出破解三型之迷的技巧与策略，为人们编写高质量的统计学教材、巧妙地讲授统计学、轻松地学习统计学和正确地应用统计学提供一种崭新的理念、理论和方法。“三型理论”在实验设计类型的识别和统计分析方法的合理选用上可以起到举足轻重的作用。
2“原型就是能全面正确反映实际工作者研究目的的一种模式或结构，这种结构常把问题的本质呈现出来了。例如，在前例中，在“药物分组”之下表示出“a和b药均用小剂量、八药小剂量b药大剂量、a药大剂量b药小剂量、a和b药均用大剂量”。这样把各药物组的含义明确表达出来，做统计分析时就会很慎重，一般不会盲目去进行两两比较。
3“标准型就是统计学教科书上对各类问题习惯采用的一种表达模式或结构，这种结构常以“不言自明”的方式把问题的本质呈现出来。例如，在前例中，不用“组别”或“药物分组”等字样，而用“八药剂量”与“b药剂量”这样两个词，在统计学上称它们为两个实验因素，每个实验因素都有“小与大”两个水平，与此实验对应的实验设计名称自然就是“两因素设计”了，更确切地说，应叫做两因素析因设计或2x2析因设计（注意：在两因素实验中，根据某些假设，还有其他的实验设计名称，如两因素系统分组设计、两因素分割设计等)
(二)“三型”之间的关系
通过分析和总结医学科研工作中出现的大量实际问题，不难发现:有些问题的“表现型”就是问题的“原型”;有些问题的“表现型”需要通过结构变形使其转变成“原型”，而还有些问题的“表现型”需要通过拆分使其转变成“原型”。
“原型”与“标准型”之间存在什么样的关系呢？有些问题的“原型”就是问题的“标准型”;有些问题的“原型”需要分解成多个“标准型”;而还有些问题的“原型”根本不存在与之对应的“标准型”。
(三)不易出错的“三型”和极易出错的“三型”
若与一个实际问题对应的“三型”完全相同，只要这个问题本身不很复杂，而且实际应用工作者已具备处理此类问题所需要的知识，通常，人们处理这样的问题是不易出错的。
若与一个实际问题对应的“三型”属于上述最复杂的情形，即“表现型”需要经过变形或拆分才能转变成“原型”，若“原型”又根本不存在与之对应的“标准型”，此时人们处理这样的问题是极易出错的。
(四）皮解“三型”的技巧与策略
全面学习和掌握各类问题的“标准型”，学会透过“表现型”的现象看清其“原型”的本质，借助专业和统计学知识将“原型”所对应的“标准型”如果存应的“标准型，根本不存在，则对拟解决的问题作出应有的裁决（很可能实验设计有严重错误或数据无法得到正确的处理），有时可以通过“拆分组别”的方法，使问题得到适当解决。
二、“三型理论”在实验设计上的应用
实验设计的核心内容是“三要素”、“四原则”和“实验设计类型，1341，人们在设计生物医学实验时，常表现在“设计类型”方面出错，但其本质可能是在“对照原则”与“均衡原则’方面出了问题。可用“三型理论”来指导实验设计，也可用于辨析实验设计方面出现的错误。
对差错的辨析与释疑:表1给出了本实验设计的“表现型”，看上去本实验似乎涉及到两个实验因素，一个叫“组别”，另一个叫“时间”。然而，此处的“组别”却不是一个普通的实验因素，它是由多个因素分别取不同水平的组合结果中的一部分。若将“t1l+1l2”视为一个不可分割的整体则“组别”本质上由“（tl+1l2)用否”与“cy用否”的。
4种水平组合中的3种组成，显然，在表1的设计中缺少了单用“c药”的那一组，这种错误叫“对照不全”。若在表1中，加上一行“cy?，此时所对应的设计就是问题的“原型”（表2)
在表2中，假定“cy?”这一行上也有实验数据，面对表2所表达的资料，很多人在判定实验设计类型时，仍认为此项实验中仅涉及两个实验因素，将计”。事实上，应将“组别”拆分成两列，用两个实验因素明确地表示出来康3)由表3可知:它就是与此实验设计对应的“标准型”。
值得注意的是:表3中第二行必须补齐实验结果。此时，表3所呈现的“标准型”，其设计名称为：“具有一个重复测量的三因素设计”，当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的三因素设计定量资料的方差分析”处理资料为宜。
如果t1l与1l-2是两种可以合用也可以分别使用的“物质或药物，特别当他们分别处在“使用与否”的状态下，若存在不可忽视的“交互作用”时，则表1中的“组别”在本质上是由“t1用否”、“1l2用否”与“c拥否”的8种水平组合中的3种组成，仅从实验分组的角度看，表1的设计就缺少了5组，这种“对照不全”错误所导致的后果是割裂了整体设计，组间缺乏可比性，结论缺乏说服力。有兴趣的读者可试着列出此时的表格，即在表3的基础上，将左侧的两列改成3列，其实验因素的名称分别为：
“t1l用否”、“12用否”与“c觸用否，他们都有“不用”与“用”两个水平，由这3个实验因素的水平全面组合可以形成8个组，表头上仍是5个时间点，此时的设计应叫做“具有一个重复测量的四因素设上数据之间不独立”当资料满足参数检验的前提条件时，应选用“具有一个重复测量的四因素设计定量资料的方差分析，处理资料为宜。
三、“三型理论，在实验设计类型辨析上的应用
(一)如何才能做到合理选用统计分析方法处理定量资料呢？
合理选用统计分析方法处理定量资料的关键在于两点:其一，检查定量资料所具备的前提条件；其二，准确判定定量资料所对应的实验设计类型。第一个问题可以通过使用统计软件来轻松地解决，而第二个问题完全取决于使用者对实验设计类型知识掌握的熟练程度。笔者提出的“三型理论，可在辨析实验设计类型上发挥很大作用。
(二)借助“三型理论，辨析实验设计类型的实例
【例2】原文题目：咬合干扰对身体重心移动的影响。目的：了解咬合干扰是否会对身体重心产生影响。方法:对14名健康受试者实施人为的咬合干扰，测定其在干扰前、干扰后30min和干扰后24h身体重心的变化。结果见表4统计方法:应用配对验验。结论:咬合干扰对人体重心移动会产生影响。
对差错的辨析与释疑:表4是实际工作者呈现实验资料习惯采用的一种形式，它是一个“表现型”根据这个“表现型”人们很容易误用统计分析方法，因为它给人的印象是表中有两批实验数据，其一是“睁眼检测，的结果，其二是“闭眼检测，的结果。每批实验数据中又分为3个时间点上观测的结果，每位受试者均在这3个时间点上被重复观测，相当于进行了两次自身配对，故原作者采用配对检验对此定量资料进行了处理，这是不正确的。
因为配对设计定量资料的检验仅适用于分析差量服从正态分布的配对设计的定量资料，在配对设计中，只涉及一个具有2水平的因素;而本实验包含两个实验因素，一个是“检测时眼的状态”，它有“睁眼、闭眼”2个水平。另一个是“观测时间”它有“干扰前、干扰后30min干扰后24h”3个水平。对于每一名受试者来说，在这2个因素的不同水平组合条件下都被观测了定量指标的数值，故本资料应为“具有两个重复测量的两因素设计的定量资料”从表4是很难看出其真正的实验设计类型的，按照此实验具体的实施步骤去呈现实验数据，可以得知，与表4对应的问题的“原型，如表5所示。“标准型”只要列出了表5的式样，接触过这种实验设计类型的人就知道，它就是“具有两个重复测量的两因素设计，的标准型。发表论文时，若希望以简练的形式呈现资料的精华可用表6的形式来表达。
对于表5或表6中的定量资料，应选用什么统计分析方法处理为宜呢？当定量资料满足参数检验的前提条件时，若要求不高，可选用具有两个重复测量的两因素设计定量资料的方差分析对资料进行处理，此时，将每个检测状态下的3个时间点视为“地位平等”的;但仔细追究起来，感到并非很合理，因为在“干扰前”这个时间点上观测的结果仅与“测定状态”本身有关，而与“干扰的作用”无关，将此时的测定结果视为“基线值”或“本底”，若能设法将每个受试者的“基线值”化成相等的条件下，推测出“干扰的作用”大小，则更有可比性。统计学上与“基线值”对应的专有名词叫“协变量”，实现前述思想的合适的统计分析方法的全称叫做“具有两个重复测量的两因素设计定量资料的一元协方差分析”。用此方法处理此定量资料，不但可以消除数据之间相关性对观测结果的影响，还可消除“基线值”不等对观测结果的影响，在此基础上，分析出各个因素及因素之间可能存在的交互作用的实验效应来。
四、“三型理论”在表达和分析列联表资料上的应用
如何才能合理地选用统计分析方法处理定性资料呢？其关键在于以下3点：（1)正确地绘制表达定性资料的列联表；（2)准确地给列联表命名；（3)根据结果变量的性质、资料所具备的前提条件和分析目的，选用相应的统计分析方法处理资料16"。“三型理论”在表达和分析列联表资料上也大有用武之地。
五，讨论
实际工作者如何才能从问题的“表现型”正确地揭示其“原型”，进而能顺利地演变出其“标准型”呢？首先，需要对统计学上各类问题的“标准型”有一个全面而又准确地了解和掌握，例如实验设计的4个基本原则是什么，其关键点是什么；标准的实验设计类型有哪些，其特点是什么。其次，要多实践，要在真正掌握了这方面知识的人员指导下多解决一些实际问题，使自己从一次又一次的错误中解放出来。一是不要怕出错，二是要科学地对待所出现的错误，要努力做到“吃一堑长一智”。要做到合理运用统计学虽然不是一朝一夕的事，但只要在正确的理论指导下，学习方法得当，再加上坚持不懈地努力，解决很多较复杂问题的技巧自然也就慢慢掌握了。因为“熟能生巧，功到自然成”。
统计学论文篇四
在进行旅游行业的核算时，主要采用的是抽样调查、定期调查和专项调查等。调查的项目由国家旅游局和相关单位共同制定，并且由专门的调查人员执行。在进行调查时，国家和地方进行核算的方法不同，国际进行的是抽样调查，通过选取样本进行调查，以此推算全国的旅游人数和相关的收入。地方的旅游经济核算主要是对当地的旅行社、旅店等进行核算，并且将各个景点的统计人数作为补充调查。
二、我国旅游经济核算存在的问题
(一)核算范围不全面
我国旅游经济进行的相关统计并不全面，其数据缺少连贯性，并且由于缺少科学的统计方法，使得统计数据没有很高的权威性。从经济的核算统计上看，现阶段的经济统计并不能够全面的代表全国的旅游统计，因此存在着统计范围不全面的问题。在进行旅游数据的统计时，存在和相关项目漏算的现象，在进行旅游人员统计时，只进行星级饭店旅游人员的统计，而忽略招待所等住宿地的人员统计，再有就是对调查表中相关项目的认识不准确，使得核算的内容不全面。
(二)核算数据缺乏权威性
旅游经济在进行核算时并没有建立相应的账户体系，因此在进行相关的统计时，数据的核算缺乏精准性和权威性，各地方的经济核算不能进行较好的比较，由于数据的不统一使得其提供的数据没有信任度。
(三)核算指标不合理
从核算的方式上看，很多方式的核算都不合理，在进行旅游经济核算时发现，有很多非货币形式的指标，比如对旅游人数的统计，再有就是对旅游的消费核算部准确。旅游中的消费占据了旅游经济中的很大部分，但是其相关的统计指标并不规范，使得很多项目没有得到合理的计算。
(四)核算方法不严谨
从经济核算的方法上看，很多地方的旅游经济存在核算方法不严谨的问题，比如国家级的旅游经济和地方级的经济核算方法不同使得计算的数据很难统一，现阶段我国旅游计算调查采用的还是回忆式的方法，使得核算的结果和实际有很大的差别，很多调查者对调查内容不熟悉，容易出现漏查的现象。从核算的频率上看，很多地方在进行经济核算时通常是一年进行一次，使得误差很大。再有就是调查的样本分布不均，没有很好的代表性，用某一地区的经济核算估量其他地区，存在着很大的误差。
三、加强旅游经济核算的措施
加强旅游经济核算，不仅能够对旅游经济更好的评估，同时还能更好的促进旅游行业的发展。要对旅游行业核算的范围进行全面的统计，将影响旅游行业核算的每一个因素都要包含在内，并且进行调查表的优化设计，让项目的设置和规划更加合理。进行统计算法的优化处理，。让国家和个地方的核算方式相同，从而让统计的数据更加具有权威性和信服度。提升调查人员的素质，让调查人员对相关的统计程序更了解，从而进行更加精准的统计。国家要重视旅游行业的经济核算，并且要推出相关的政策帮助进行经济的核算，从而让旅游经济的核算更加顺利和精准。
四、结语
在进行旅游经济的核算时，要结合现阶段我国旅游行业核算的现状和存在的问题进行有针对性的提升。控制好旅游行业计算的范围，将旅游行业经济所涉及的经济都纳入到经济核算的范围中，并且提升相关的计算方法，让计算更加的精准。我国现阶段的经济核算存在着很多的问题，在进行提升时要按照相关的问题进行有针对性的提升。加大旅游行业经济核算的管理力度，让旅游经济数据更加的精准，从而更好的提升我国旅游行业的经济发展，让旅游行业为我国的经济发展做出更多的贡献。
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统计学论文篇五
[摘 要]本文根据我多年的工作经验和鞍山天力精密带钢有限责任公司出发，通过对目前国内外对人力资源统计的研究现状分析，应用人力资源经济学原理，建立了“人力资源统计学”的框架体系，以期促成“人力资源统计学”的发展。
[关键词]人力资源统计学 研究
一、人力资源统计学研究
统计作为一种为管理和决策提供信息支持的活动，必须服务于特定的社会经济环境，新经济时代统计遇到了强大的挑战，同时新经济也为统计的新领域——人力资源统计的发展和完善提供了难得的时机。
人力资源统计学是关于如何描述、衡量、跟踪、预测人力资源状况，并对人力资源进行统计分析的方法论学科。对于人力资源统计学研究，将对人力资源经济学和人力资源管理学向定量化和精确化发展提供有力的支持。而目前国内对人力资源统计研究体系尚未达成统一的认识，未能建立一套完整的对人力资源状况进行衡量的指标体系和统计研究方法体系，国内外对人力资源统计的研究也涉及较少。目前，国外对人力资源的研究主要集中在人力资源管理、人力资源计划、人力资源招聘、绩效管理、薪酬管理、人员聘用与人员流动管理、人员培训管理、职业生涯管理、劳动关系管理、组织文化建设及领导者开发等方面。
通过我多年的工作经验和研究发现，目前国内学者对于人力资源统计的研究主要围绕概念、内容、指标体系、计量方法等方面展开，旨在丰富和完善人力资源统计学体系。概念方面，我对人力资源与人力资本做了区分，其中，我认为二者不仅概念不同,而且所研究的视角和分析的内容也不同，并将人力资本理解为人力资源质的方面。在内容方面，将人力资源投资统计、人力资源产出统计和人力资源投资效益统计以及人力资源供求统计纳入人力资源统计研究范围。而认为人力资源统计应包括人力资源现状统计、人力资源投入与产出统计、人力资源供求情况统计。
针对指标体系的设置，我认为本企业人力资源统计指标应围绕人力资源的数量、质量、开发、利用来设置;从数量指标、质量指标、结构指标、动态指标、效能指标五个方面构建了人力资源统计指标体系。
以上的研究给人力资源统计学的基本框架和内容的形成，提供了多种思路，起到了奠基作用。但是，这些研究成果从统计学的角度来看，主要是关于人力资源的描述统计，而在结合统计推断理论对人力资源未来趋势进行预测以及人力资源管理决策统计分析上还比较欠缺。总之，系统化、规范化的人力资源统计学学科体系尚未形成。
二、建立人力资源统计学框架体系
建立人力资源统计学重点在于如何反映人力资源数量特征，从而来构建人力资源统计学的理论与方法论框架。因此，需在首先界定人力资源统计学的研究对象及基本范畴;以此为出发点设计考察人力资源的综合指标体系，如人力资源的存量、流量、投入、产出及效益等统计指标;进而进入统计分析阶段，介绍一系列的统计研究方法对人力资源的总量、结构、未来趋势、配置等情况展开研究。
1.人力资源统计学理论基础
包括人力资源经济学理论基础和统计学基础，人力资源统计学的研究对象、研究方法、研究内容、基本范畴、与其他相关学科的关系等。
2.人力资源统计数据调查、整理与显示包括人力资源数据获取的主要调查方法，如，全面调查、抽样调查、典型调查、重点调查等;进而介绍数据整理方法，如统计分组、统计图表等。
3.人力资源综合指标设置
人力资源统计指标体系的建立，从宏观和微观分为国家、部门、企业、个人，从时间上分为静态和动态，从空间分为国家、地区、行业、职业，从范围分为群体和个体，包括设定人力资源存量指标、流量指标、相对指标、平均指标、变异指标等五大板块，并确定各指标计算方法。
4.人力资源回归与相关分析
包括人力资源总量和结构分析、人力资源与经济增长关系分析、人力资源配置效率、主成分分析、因子分析及人力资源发展趋势预测等。
5.人力资源统计制度的系统设计
包括人力资源统计制度的内容，在人力资源统计指标体系的应用以及人力资源统计分析中的作用，对现有人力资源统计范围、方法、调查方式、资料完整性等方面的反思等，并在此基础上提出建立规范统一的人力资源统计制度的初步设想，以适应知识经济时代各行各业，各级经济活动单位对人力资源统计研究的需要，规范数据来源渠道，保证人力资源统计数据的权威性、统一性、准确性。
三、结语
通过我多年的工作经验和研究，我发现人力资源统计指标体系是一系列相互联系、相互依存、相互制约的多层次、多角度反映人力资源状况和规律的指标群所构成的有机整体，比单一指标、综合指标等能提供给人更多更丰富的信息资源和更强的功能。它提供了一套完整的人力资源统计数据，可以反映事物的各个方面及其发展变化的整个过程。利用这些统计数据，进而界定、统一人力资源的范围、统计口径、统计方法，提高人力资源统计信息收集和分析的科学性、可比性和可操作性，可以了解人力资源的现状和供求状况，客观地反映人力资源的数量、结构、投入、配置等状况及其发展趋势和规律。由于人力资源本身所具有的特殊性、复杂性、不确定性和难以数量化，使得对人力资源价值计量的难度远远超过物力资源，国内外研究了几十年，但至今尚未解决这一难题。
人力资源是国家财富，人力资源统计是了解掌握和监控人力资源规模、水平及其变动情况的根本手段。但通过我的研究，我发现目前我国的人力资源统计无论是从理论方法还是实践活动上都缺乏系统规范的研究成果，应尽快与国际接轨完善人力资源存量统计指标，建立人力资源流量统计指标,并加快建立一个对人力资源数量、质量、投入产出及效益等进行跟踪监控和辅助决策的长效机制，完善人力资源统计调查体系，实现人力资源统计信息共享，为国家长期持续发展提供人力资源保障和支持。
参考文献：
[1]袁卫等：统计学[m].北京：高等教育出版社,2006.
[2]杜谦 宋卫国 高昌林：建立我国科技人力资源统计的建议[j].统计研究,2004,(3)