暑期学校系列报道（四）数启新知、统览万象：走进暑期《统计学》课程

本站讯  编者按：夏日砺学，知行致远。暑期学校是山东大学拓展育人维度、助力学生多元发展的重要载体，也是学校深化教育教学改革、践行开放办学与协同育人的特色平台。2026年，山东大学（威海）紧扣学校暑期学校整体工作部署，坚守立德树人根本任务，立足校区学科优势，高标准落地境外师资、校内精品两大课程板块。依托境外名师全英文授课，拓宽学生国际视野，培育学生全球胜任力；依托校内精品课程建设，聚焦学术前沿、学科交叉、五育并举、产教融合与文化传承五大方向，打破线下常规课堂时空局限，推动理论教学、实践锻炼与创新培养有机贯通。为全方位展现校区师生夏日勤学笃行风采，特推出暑期特色课程系列报道。

为夯实学生统计学及数据科学基础，拓展国际化学术视野，校区2026年暑期学校开设由法国Mahendra Mariadassou教授主讲的线下全英文课程《统计学概论》，山东大学数学与统计学院王效强副教授作为课程团队教师参与课程建设。课程以“认识随机性、描述不确定性、从数据中作出推断”为主线，系统讲授期望与方差、常见概率分布、置信区间、似然函数等统计学基础知识，引导学生在概念理解、公式推演与统计解释之间建立联系。全英文授课将专业学习与学术语言训练有机结合，帮助学生掌握基本统计术语和分析框架，为后续学习数理统计、数据分析及相关交叉课程奠定基础。

一、明晰随机特征，筑牢统计描述基础

课程从随机变量及其数字特征切入，引导学生认识统计学描述不确定性的基本方式。期望刻画随机变量在长期重复观察中的平均水平，方差则衡量观测结果围绕期望的波动程度。二者分别“定中心”、“量离散”，共同构成理解随机现象的重要坐标。通过梳理定义、性质及其相互关系，课程帮助学生从直观的“平均”和“波动”出发，逐步形成用数学语言概括数据特征的基本能力。

围绕期望与方差的统计意义，课程进一步强调计算结果背后的解释。相同的平均水平可能对应截然不同的波动状态，而较大的方差往往意味着更强的不确定性。将公式计算与统计含义联系起来，有助于学生避免停留在机械运算层面，学会结合研究对象和数据背景判断指标所传递的信息，为后续理解概率分布与统计推断建立清晰的概念支点。

二、辨析常见分布，构建概率模型框架

概率分布是连接随机现象与数学模型的核心工具。课程围绕离散型和连续型随机变量，梳理常见分布的基本形式、参数含义与典型特征，引导学生理解概率质量函数、概率密度函数及分布函数之间的联系。不同分布对应不同的数据生成特征，选择恰当的分布模型，既要观察变量的取值方式，也要分析随机现象背后的发生机制。

在这一框架下，期望与方差不再是孤立的计算量，而成为比较不同分布、把握模型特征的重要依据。课程通过分布形态、参数变化与数字特征的联动关系，帮助学生建立“随机变量—概率分布—统计特征”的完整知识链条，理解统计模型并非对现实的简单复制，而是对复杂现象进行合理抽象和有根据表达的分析工具。

三、由样本推及总体，掌握区间估计方法

从有限样本认识未知总体，是统计推断的基本任务。课程以置信区间为切入点，讲解如何利用样本信息估计总体参数，并用区间形式呈现估计结果的不确定性。围绕置信水平、区间宽度和样本信息之间的关系，课程引导学生准确理解置信区间的统计含义：统计结论不仅要给出一个估计值，还应说明该估计在何种程度上可靠。由此，学生能够进一步体会抽样波动对推断结果的影响，形成对统计结论保持审慎判断的意识。

四、贯通似然逻辑，涵养统计推断思维

似然函数为数据与未知参数之间搭建起逻辑桥梁。课程从“在既有观测数据下，哪些参数取值更能支持当前结果”这一问题出发，帮助学生区分概率与似然的不同视角，理解如何借助似然函数衡量参数对数据的解释能力，并把握最大似然估计的基本思想。由描述随机变量、认识概率分布，到构造置信区间、理解似然函数，课程形成由基础概念向统计推断逐层深入的知识脉络。线下全英文教学进一步营造了开放、沉浸的学习环境，使学生在夯实统计学基础的同时熟悉国际化学术表达，提升以数据认识问题、以模型分析问题、以证据支持判断的统计思维，为今后在数据科学、生命科学、经济金融等领域开展交叉学习与研究积蓄力量。

团队介绍：

Mahendra Mariadassou，法国国家农业食品与环境研究院（INRAE）数学与数字技术部MaIAGE实验室统计学研究员，StatInfOmics团队负责人。获统计学博士学位，主要在统计学与生物信息学交叉领域开展研究，研究工作涉及进化生物学与微生物生态等方向，曾参与跨学科本科项目教学与培养工作。

王效强，山东大学数学与统计学院副教授，主要研究领域为统计学、数据科学，担任学院暑期海外师资《统计学概论》《概率导引》课程负责人，参与统计学课程建设、研究生培养及数学建模指导等工作。