李彤辉

（大同大学数学与计算机学院15 级经济统计学一班，山西大同，037009）

引言

统计学的优势在于“以小见大”，但容易产生误差等问题，对于大数据来说，可以利用更多甚至是总体的数据，数据的限制因素已经成为历史。统计学可以与大数据进行合作，不仅可以做到以小见大，还可以做到由繁入简，在大数据的基础上大大提高统计效率、模型拟合度和推断准确性。本文将从以下3个方面阐述大数据给统计学带来的发展。

1 统计质量得以提高

针对统计质量而言，国际数据标准SDDS确定了两条规则作为评估统计数据质量的标准，我们可以据此归纳出四个原则，即：适用性、准确性、时效性、平衡性，来把握统计质量的内涵。

适用性，是指收集的统计信息符合用户的需求。保证统计信息适用性的根本是使统计信息最大化地满足用户。大数据的广泛覆盖性能够在很大程度上满足适用性的原则。以CPI为例，传统的价格统计涉及的商品和销售点种类繁多，且随着社会的进步、经济的发展和人们消费观念的改变，对于动态的数据需要及时进行调整，这必定会产生很大的误差，使得统计工作者不能保证统计数据是否适用于用户的需求。而基于大数据的“在线价格指数”不再必须通过样本进行分析，统计数据可以包含所有的商品和线上销售网点，可以实现通过总体进行分析，使统计误差大幅度下降。

时效性，是从统计调查的各个方面缩短时间。另外，为了使用户及时掌握、使用统计信息，对于统计数据应预先公布发布日期，按时发布，并建立规范的发布制度。……