金勇进教授（应用统计）在线访谈问答汇总

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金勇进，中国人民大学经济学博士，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，教育部重点研究基地“中国人民大学应用统计科学研究中心”主任，
统计学院“统计调查技术研究所”所长。


主要研究方向
抽样调查，应用统计，市场调查

问答汇总：
1，类：读研&读博和就业
读研&读博：和本科生的区别在于研究
1，        做研究的兴趣
2，        打好基础
3，        书：很难一一列举，建议读一套《国外的统计学系列》，统计出版社出版
这套书如果都读懂了，就很棒了~
4，        对博士生最基本的要求是要具备科研能力，同时热爱科研工作，能够坐住冷板凳。
5，        我每年都招博士生，具体名额取决于学校的分配


就业：统计学是一门方法论的课程，主要研究的是数量规律，现在大家都更加注重定量分析，所以统计学专业学生的社会需求是很大的。在人民大学，统计专业学生的就业率属于最前面的一类，算是很有就业优势的学科。

2，第二类：如何学习统计学：
对于非统计专业的：统计学本身有许多的公式符号，一些坛友感觉学起来很吃力，这是可以理解的。对于从应用角度而言的坛友，在学习过程中不必去死抠那些公式，例如公式的推导、公式的性质等等。而把重点放在结论上，也就是说这个公式告诉了我们什么，它在应用中主要的特点是什么，主要是会用，至于一些具体的计算问题，有很多统计软件可以帮助大家。

对于统计专业的：学习统计也有不同的策略，或者说自己的着力点。如果想从事专门的统计问题研究，打好统计学专业基础非常重要。   如果是想从事实际工作的，更重要的是结合某一领域的特点做好统计学的应用，也就是相关领域的知识要有所了解。例如要研究经济领域的，经济学领域知识要有所了解。


3，坛友liumingpzh：金老师您好！我是一名统计学教师，给经济管理类专业讲授统计学。我经常和同事们讨论这样的一个问题：讲统计学的老师是否可以不用讲“假设检验”，同时“参数估计”一带而过即可，因为数理统计中应经详细介绍。不知金老师怎么看这个问题？如果这样进行教学是否合理？
还有就是我们准备搞“大统计”课程，即将经济统计和数理统计两门课程的内容揉合在一起讲授，将两门课程改为一门课程进行开设，您觉得这样做可行否？您能否给我们一些意见和建议？
谢谢金老师！
A:第三类：如何讲授统计学
现在在数理统计课上有假设检验和参数估计，在统计学课上也有假设检验和参数估计。一些老师感觉有重复感，这是很正常的。我认为这两门课的特点还是有差异的，数理统计课上主要是讲方法本身它的科学性问题，是就方法讲方法，应用统计课上，更多是从应用的角度讲方法，所以内容既有重合，但落脚点又有差别。如果是对数理统计专业的同学讲，应用方面就可以略带；如果学生的背景是经济统计的，建议老师在讲统计学这门课时，对假设检验和参数估计的内容，把重点和注意力放在这些方法的应用层面，能结合一些案例讲就更好了。

关于“大统计”课程：对于“大统计”课程的背景，我尚不清楚。我认为经济统计和数理统计的内容还是有差距的，数理统计主要是讲数理统计的方法；经济统计有方法也有指标体系，所以还应该是两门课。如果合为一门课，相应的内容课时要减少；同时建议数理统计的内容和经济统计的内容还是分开讲容易讲清楚。


4，坛友xuezhongcao：你好，我是统计学教师，但是在教学过程中没有较多的实践活动，因此想问下如何把统计学的东西应用到实践中去，我缺少就是实践活动，能否提供这样的机会，我也想在统计学这方面有所成绩，谢谢！
A:第四类：统计实践活动
学统计的最终目的是要用，所以在教学过程中，结合实践活动展开教学是很好的。但由于各种各样一些原因，一些学校缺乏进行这种实践活动的条件，所以需要想想办法。
在我讲的这门课程中，结合实践有两种做法：
1，        参与我的科研项目，在实践中运用所学的知识，这主要是对研究生而言；
2，        自己设计一些实践活动，如组织学生做一些他们身边发生事情的调查，例如学校的自习时使用情况，餐厅服务满意度，学生上网购置商品的活动等。
此外，现在还有很多这种社会实践项目，如“挑战杯”，模型大赛等，教师都可以有计划地把这些纳入课程体系教学当中。


5，第五类：关于统计学和计量经济学
统计学和计量经济学有密切联系，因为计量经济学中的许多模型都是统计模型，学好统计学对于计量经济学的学习有很大的帮助。但统计学和计量经济学还是两门不同的课程，他们的知识体系不尽相同：统计学侧重的是统计方法，例如对于模型，它讨论模型中的参数怎样估计、模型的假设是什么、为什么这些假设条件能导出后面的参数估计结果；而计量经济学是利用了统计方法来分析经济问题，它的核心在于经济问题的定量分析，例如统计学提供了模型的假设条件，而计量经济学回答在你研究的具体问题中，那些假设条件是否成立。在计量经济学中，除了统计学的知识，还有数学知识和经济学知识，是统计学、数学和经济学知识的融合。
学好统计学就为学习计量经济学奠定了一个很扎实的基础，但它本身不是计量经济学的全部。


6，第六类：关于缺失数据
缺失数据是目前处理数据中经常遇到的问题，如果对缺失数据不加任何处理，推断结果肯定会受到影响。而影响的大小取决于数据是怎样缺失的，因此在缺失数据的问题中，首先要讨论的是数据缺失机制，它是回答不同情境下，数据的缺失会带来什么样的影响；
处理缺失数据有一些方法，比较常见的类别有：插补法；权数调整方法；参数估计方法。
在每一个类别中又有许多不同的方法。在不同的缺失数据机制下，不同的处理方法效果不同。所以，处理缺失数据比较典型的做法应该是：首先确定数据缺失机制，这取决于对现场调查情况的了解；然后在特定的缺失机制下，选择既简单又恰当的方法。一般而言，如果有辅助信息，采用辅助信息的模型方法至少是一个不太坏的选择。


7，第七类：有关调查
通常目前的统计软件都是假定数据来自于简单随机样本，但现实情况是，调查往往是个复杂样本，对于来自复杂样本的数据，不加任何先期的整理，直接上软件计算，就会出现错误。所以数据的整理是非常重要的环节。数据整理的最核心任务是计算每个样本单元的权数，将观察数据和样本单元权数相结合，对目标变量进行估计，是抽样推断的关键问题。
同时，复杂样本估计量的方差计算在有些情况下相对容易，在有些情况下十分复杂。具体计算取决于你的抽样设计。
复杂样本的方差计算大致有两类方法：
一类是公式推导法，即根据抽样设计和方差定义推导出估计量的方差计算公式，这要求有比较好的数理功底；另一类是采用重抽样的方法进行估计量的方差估计，结果可能不是那样100%的，但方便了方差的计算。


8，坛友jerryren：金教授您好：
您是抽样调查的方面的专家。据我观察，现在计量统计应用领域放佛在淡化数据来源方面的工作，无有规划的调查方案，想当然的用得到的调研数据或者粗浅的加工，您觉得通常情况下这种做法会对实验结果的影响有多大？您是否觉得有必要提醒广大应用计量统计工作者数据前期准备的重要性？
A:你提了一个很好的问题。而且这种现象确实存在。如果不加以认真对待，势必造成推断结果效率的降低。关键的问题在于：
，        统计模型要求数据是随机的，使用这些数据就要证明假设的分布成立；
第二，        直接使用统计软件是假定样本来自简单随机样本，如果数据来源不是单纯的简单随机抽样，而是一个复杂样本，还要考虑到每个数据对应的权数，推断才有理论上成立的依据。
因此，正如你所说，计量统计工作者在使用数据分析前，对数据的前期整理是非常重要的。

9,坛友shadoubud：金教授：
    您好！我是应用统计专业的研究生。您知道应用统计专业是今年刚开设的一个专业，我对这个专业还不是很了解，所以想请问几个问题：
    （1）.应用统计学这个专业开设的目的是什么？它与统计学的最主要区别在哪？平时我们应该多关注哪方面的书籍或文献？
    （2）.应用统计专业将来的就业方向是什么？它需要学生学完后掌握什么样的技能？
谢谢您，期待您的解答！
A:统计专业设立专业硕士学位有一个大的背景。在我国，学位硕士比例大大高于专业硕士比例；而在高等教育发达的美国，则情况正好相反，培养的研究生大都属于专业硕士类型。所以我国在研究生培养上要进行结构化的调整，增大专业硕士的比例，从今年开始我国增加了10多个专业硕士培养方向，就是在这个大背景下产生的。
顾名思义，专业硕士更强调的是应用型人才的培养，研究生毕业不再去读博士，而是从事实际工作。所以与学位硕士培养相比，专业硕士更强调课程的应用性。毕业后能够胜任实际工作对统计专业技术的要求，了解实际情况就非常重要。
在中国人民大学统计专业硕士培养中，我们设置了双导师制，一名导师来自于学校，一名导师来自于实际部门。也是想从培养的组织建设上加强对学生实际技能的训练和培养。


10,坛友改革同步：金教授，您好，问一个一直疑惑的问题：
国外做时间序列研究，时间都是很长，而国内数据由于历史的原因，大部分数据都在20-30年之间，甚至有的时间序列数据不到15年都做了实证分析。那么，对用时间序列数据的研究而言，究竟多长时间才是合适的？记得有人讲过是大于30年，这是不是可以呢？
谢谢！
A:做时间数列分析，肯定是时序跨度越长、数据越多，效果越好。国外由于数据基础比较好，做的历史又长，所以时序数据比较多。与国外相比，我们在这方面还有距离。但是又不能因为数据过短而放弃这种分析。所以尽可能搜集到更多的历史数据，并且是否可以考虑将长跨度的数据打短或者截短，例如将年度数据转换成季度数据或者月度数据，这样数据量就会大一些。
当然用季度数据或月度数据要注意季节因素的影响。


11,第八类：关于论文选题
许多坛友提到如何写好论文，我的看法是：
，        选题很重要。题目要新颖，能够吸引读者的兴趣，同时做这个题目又能发挥自己的特长。
第二，        做论文题目不要太大。太大的问题不容易说清楚，容易流于一般化。题目要小，从不同的角度去说，容易把握。俗话说“选题要小，挖掘要深”就是这个道理。
第三，        论文的核心价值在于创新。一篇好的文章总是有与其他文章不同的新意。这个新意可以从论文的构思、论文的内容等不同方面反映出来。
最后，论文还要思路清晰，具有逻辑性，让人读起来觉得合理、流畅。用的语言要准确、生动。


12,坛友stormsavage：你好金教授, 关于做市场分析, 目前我一直有一个困惑的地方:
在确定分析的对象以后, 我常常希望能够将对分析对象产生影响的主要因素尽可能全部找出来, 再根据判断,对其中最重要的几个方面进行分析. 然而,每个人对重要性的看法往往不一致, 请问如何才能相对比较客观的评判重要程度.
同样, 如何去判断一份市场分析报告的合理性高低.
谢谢!
A:你提的问题挺好。
这种情况确实存在，不同的人从不同的角度对问题的影响因素有不同的看法。
如果你做这件事情是个人写论文，你就按照自己的想法去做就行了，不要管其他人怎么说，关键是要自圆其说。
如果这是一个团队做一个项目，大家看法不同，就要一起讨论、统一思想。此外也可以借助一些分析工具，例如从10个指标中选取8个，应该选哪8个，可以利用一些多元统计方法选出最重要的变量，再把实际情况和专业知识结合起来考虑。


13,坛友davil2000：请问金教授，实证(positive)研究与经验(empirical)研究的区别在哪里？在国内期刊上，为什么总是混为一谈？
A:我的看法不一定对，仅供参考。
实证与经验有联系。我认为实证更多地在于目前发生的状况，其结论来自于实际的数据和情况；
而经验研究除了与目前发生的实际情况有关以外，还包括其他的情况，例如历史的情况、别国的经验等，它是实际情况和经验的一个总结。


14,坛友法鼓山：金老师，您好。您的教科书上说明了，估计总体平均值和估计总体比例时所需样本大小的确定方法，但如果是一般的问卷调差（包括很多问题，且又有分类数据，又有连续型数据），那样本量应该如何确定呢？谢谢。
A:教科书上所写的确定样本量的方法是一种理论方法。
而现实调查样本量的确定是一个应用的问题，既要考虑到样本量确定的理论公式，又要结合实际的情况，如调查经费的多少、调查对象的范围、调查的内容，以及调查实施的能力等。
显然，如果调查的问题很多，对不同的问题又要进行分类，同时要保证每个类别的估计达到一定的精度，那么每个类别的样本量就要达到一定规模，总的样本量就会很大。有时，侧重点在于把握整体的估计精度，而对类别的估计精度放宽松一些，也是实践中常见到的。

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真是好事情！