商学院硕士班的基础–统计学，统计没学好别说你能读懂其他进阶科目

同学到了国外商学院念书后，觉得计量经济、财务经济这类进阶科目难以搞懂吗，除了语言上差异的造成理解较难外，也有很大部分是基础的统计学没有学好，当基础不稳时，想要能真正理解更进阶的课程就难如登天了

所以今天Candice先生特别请Eric老师，来跟大家聊聊商学院最基础也最重要的科目–「统计学」，统计的基础打稳了，其他进阶科目中过往看不懂的统计原理和推论，便能豁然开朗

一、        为何说统计学是商学院必会的科目，有哪些科目都需要统计学当基础

商学院所学习的是如何更好的去处理人类世界复杂的商业行为，会说复杂，是因为当人或事件的数量只有几个、几十个时，是可以简单的「收集全部数据」做出计算。

而当数量级到达几万甚至几十万上百万时，花费庞大的时间和人力将「全部的数据收集」调查清楚作出判断是不可行的，所以发展出统计学，确保透过正确的统计方法，收集「部分的资料」后计算，能根据计算结果做出有效的结论，帮助人们归纳出复杂事物的全貌而做出「更好」的判断

所以几乎所有的商学院科目都会运用到统计学，可能是比较简单的回归或信赖水平，或更复杂的各类检定。

除了本身就是在学统计方法的科目，如Econometrics, Time Series，还有不同金融商品定价背后用到的模型，如选择权、期货等定价模型。也有的是研究方法会跟统计学有关，任何需要抽样的研究方法都会需要良好的统计学基础才可以

二、        为何有些学生总学不好统计学，他们的盲点在哪里？

过去遇过一些学生可能是讨厌繁杂数字计算，过去的填鸭式教学让大部分的学生对数学的印象都不好，因此讨厌看起来复杂的数学。

但实际上在各种不同的软件上，统计的公式都已经有人把function/package设定好了，老师只要能指导学生彻底了解统计学的原理与规则，不需要学生一直去做繁杂的计算, 学生只需要会使用这些统计软件工具就好。

就像是手机本身的制造跟设计是非常复杂的，但手机app的设计会非常的亲民且易懂。我们要做的是把统计的这些结果当成是一个工具，让我们能够更好的去归纳出我们想探讨的现象。

三、        统计学的主要细项分为哪些？

主要就是回归跟检定两大类。回归可以从最简单一个变量的单变量线性回归，多个变量的复回归，跟时间序列有关的自回归

以及考虑变量之间的关联性的更复杂的形式等。

检定的部份有分不同的检定，从基础的Z检定、t检定、F检定、Chi-Square检定，再到独立性的检定，白噪音的检定等等。

虽然有很多分支，但核心的概念都是在试图透过部分的样本去推估母体的形式

四、        老师如何深入浅出的教导统计学，让学生能真正理解统计学原理

计算的部分, 会着重在大方向的计算, 个别公式怎么来的会简单带过, 因为我们要的是学会使用这个工具, 而不需要理解这个工具所有的细节.

统计有个重要的环节是要能够解读统计软件跑出来的结果与系数，也就是学生真正应该学会的是「统计学的心法与精神」，能融会贯通理解每样统计专有词汇所代表的真正意义，而不会是将时间花费在繁杂的数字计算中。

再怎么会计算数字，却无法真正理解算出来的数值所代表的真实意义也是枉然

这也是近几年来课程转向的重点，毕竟人再怎么会算也不会比计算机还会算，我们应该要培养的是能够找到适当工具并驾驭的方法

五、        统计学在职场工作上的应用有哪些呢？

金融有非常多的工作会跟统计学有关，比方说现在银行要决定要不要放款给一个购屋者，银行就必须透过统计来作抽样，将过去已经发生过的违约/不违约的这些事件信息都收集起来，作为我们的样本。

然后利用统计学的一些检定跟回归来推算出顾客还不出钱的可能性，从而评估风险与收益，最终决定要不要承担风险作这笔生意。

再比如银行在评估投资组合的风险值时，常用的是Value at Risk的方法，也是透过统计过去发生过的结果，并假设未来的事件会以类似的规律继续发生，从而推算出投资组合未来可能的不同走向，藉此知道面临的风险是多少。

上述这些实际例子，也就是收集过去的「部分资料」后计算，根据计算结果做出有效的相关性结论，根据此相关性帮助人们归纳出未来可能的结果而做出「更好」的判断

看完上述Eric老师详细且细心的举例说明，Candice先生自己对统计学有了更上一层楼的理解了，不知你觉得如何呢？

如果想了解更多统计学，欢迎联络我们，一起深入学习统计学课程吧，学好商科基础学科统计学，学起其他进阶科目便更加事半功倍啰。