《《统计学》（第六版）—教学大纲.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《统计学》（第六版）—教学大纲.docx（7页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、统计学课程教学大纲课程编号：XXXXXX课程类别：学科基础课授课对象：经济管理类各专业、社会学专业、档案学专业、新闻学专业等开课学期：第3、4、5、6学期学 分：4学分主讲教师：XXXXXX教学目标：统计学是为非统计专业本科生开设的一门基础必修课，总课时约54学时。设置本课程的 目的在于培养学生有关统计知识方面的基本技能，培养学生应用统计方法分析和解决实际问题的 能力。教学应达到的总体目标是：1 .使学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想。2 .使学生掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合。3 .使学生熟练使用Excel和SPSS进行各种统冲计算，并对计算机
2、输出的结果进行合理的 解释和分析。4 .培养学生运用统计方法分析和解决实际问题的能力。第1章统计和统计数据课时：共2课时教学内容统计及其应用领域1.1.1 统计学研究什么？统计学。描述统计。推断统计。统计学研究的内容。1.1.2 统计的应用统计的应用领域。统计的误用与滥用。1.2 怎样获得统计数据？1.2.1 变量与数据变量及其分类。数据及其分类。1.2.2 数据的来源总体与样本。概率抽样方法。第2章用图表展示数据课时：共3课时教学内容用图表展示定性数据2.1.1 生成频数分布表用Excel生成定性数据的频数分布表。比例、比率和百分比。2.1.2 定性数据的图示条形图。帕累托图。饼图和环形图。
3、用Excel作图。2.2 用图表展示定量数据2.2.1 生成频数分布表用Excel生成定量数据的频数分布表。2.2.2 定量数据的图示直方图。茎叶图。箱线图。散点图和重叠散点图。雷达图。用Excel和SPSS作图。2.3 合理使用图表鉴别图形优劣的准则。第3章 用统计描述数据课时：共3课时教学内容水平的度量3.1.1 平均数简单平均数。加权平均数。3.1.2 中位数和分为数中位数。四分位数。3.1.3 用哪个值代表一组数据？平均数、中位数和众数的特点及应用场合。3.2 差异的度量3.2.1 极差和四分位差极差。四分位差。3.2.2 方差和标准差样本方差和标准差。标准分数。经验法则和切比雪夫不等
4、式。3.2.3 比较几组数据的离散程度：离散系数离散系数的计算和应用。3.3 分布形状的度量偏态和偏态系数。峰态和峰态系数。用Excel中的统计函数和【数据分析】工具计算描述统 计量。第4章概率分布课时：共4课时教学内容度量事件发生的可能性概率的含义。4.1 随机变量的概率分布4.1.1 随机变量及其概括性度量随机变量及其分类。随机变量的期望值和方差。4.1.2 离散型概率分布二项分布。泊松分布。超几何分布。用Excel计算分布的概率。4.1.3 连续型概率分布正态分布。用Excel计算正态分布的概率和分位点。4.2 由正态分布导出的几个重要分布4.2.1 /分布I?分布的特点。用Excel计
5、算片?分布的概率和分位点。4.2.2 f分布，分布的特点。用Excel计算，分布的概率和分位点。4.2.3 F分布F分布的特点。用Excel计算F分布的概率和分位点。4.3 样本统计量的概率分布4.3.1 统计量及其分布参数和统计量。统计量的概率分布。4.3.2 样本均值的分布样本均值的分布与总体分布的关系。中心极限定理。4.3.3 其他统计量的分布样本比例的分布。样本方差的分布。两个样本均值之差的分布。两个样本比例之差的分布。 两个样本方差比的分布。4.3.4 统计量的标准误差样本均值的标准误差。样本比例的标准误差。第5章参数估计课时：共6课时教学内容参数估计的基本原理5.1.1 点估计与区
6、间估计估计量与估计值。点估计。区间估计。置信区间。置信水平。5.1.2 评价估计量的标准无偏性。有效性。一致性。5.2 一个总体参数的区间估计5.2.1 总体均值的区间估计大样本的估计方法。小样本的估计方法。5.2.2 总体比例的区间估计比例的区间估计方法。5.2.3 总体方差的区间估计方差区间估计的方法。5.3 两个总体参数的区间估计5.3.1 两个总体均值之差的区间估计独立大样本的估计方法。独立小样本的估计方法。配对样本的估计方法。5.3.2 两个总体比例之差的区间估计比例之差区间估计的方法。5.3.3 两个总体方差比的区间估计方差比区间估计的方法。5.4 样本量的确定5.4.1 估计总体
7、均值时样本量的确定估计一个总体均值时样本量的确定。估计两个总体均值时样本量的确定。5.4.2 估计总体比例时样本容量的确定估计一个总体比例时样本量的确定。估计两个总体比例时样本量的确定。第6章假设检验课时：共6课时教学内容假设检验的基本原理6.1.1 怎样提出假设？假设。假设检验。原假设与备择假设。双侧检验。单侧检验。6.1.2 怎样做出决策？第I类错误与第1类错误。显著性水平。标准化检验统计量。拒绝域和临界值。统计量决策 准则。P值。P值决策准则。确定合理的P值。产值决策与统计量决策的异同。6.1.3 怎样表述决策结果？假设检验不能证明原假设正确。统计显著不等于有实际意义。6.2 一个总体参
8、数的检验6.2.1 总体均值的检验大样本的检验方法。小样本的检验方法。用Excel计算P值。6.2.2 总体比例的检验6.2.3 总体方差的检验两个总体参数的检验6.2.4 两个总体均值之差的检验独立大样本的检验方法。独立小样本的检验方法。配对样本的检验方法。用Excel进行检验。6.2.5 两个总体比例之差的检验检验0 ：乃一乃2 = 。检验o ：乃i 一乃2 = 。6.2.6 两个总体方差比的检验用Excel进行检验。第7章 方差分析与实验设计课时：共4课时教学内容方差分析的基本原理7.1.1 什么是方差分析？方差分析。因子。水平（处理）。7.1.2 从误差分析入手误差分解。误差分析。7.
9、1.3 在什么样前提下进行分析？方差分析的基本假定：正态性。方差齐性。独立性。7.2 单因子方差分析7.2.1 检验步骤提出假设。构造检验统计量。做出决策。用Excel和SPSS进行方差分析。7.2.2 关系有多强？R2的计算及其意义。7.2.3 哪些均值之差有差异？多重比较的步骤。用SPSS进行多重比较。7.3 双因子方差分析7.3.1 不考虑交互作用的双因子方差分析分析步骤。用Excel进行方差分析。7.3.2 考虑交互作用的双因子方差分析分析步骤。用Excel进行方差分析。7.4 实验设计初步7.4.1 完全随机化设计实验与实验设计。完全随机化设计。数据分析。7.4.2 随机化区组设计随
10、机化区组设计。数据分析。7.4.3 因子设计因子设计。数据分析。第8章一元线性回归课时：共6课时教学内容变量间的关系8.1.1 变量间的关系函数关系。相关关系。相关关系的特点。8.1.2 用散点图描述相关关系敢点图。8.1.3 用相关系数度量关系强度相关系数的计算。相关系数的性质。相关系数的显著性检验。8.2 一元线性回归的估计和检验8.2.1 一元线性回归模型回归模型。估计的回归方程。8.2.2 参数的最小二乘估计最小二乘法。用Excel进行回归。8.2.3 问归直线的拟合优度变差平方和的分解判定系数。估计标准误差。8.2.4 显著性检验线性关系检验。网归系数检验。8.3 利用回归方程进行预
11、测8.3.1 平均值的置信区间用SPSS进行回归并求出置信区间。8.3.2 个别值的预测区间用SPSS进行回归并求出预测区间。8.4 用残差检验模型的假定8.4.1 检验方差齐性残差。残差图。标准化残差。8.4.2 检验正态性标准化残差。标准化残差图。第9章多元线性回归课时：共4课时教学内容多元线性回归模型9.1.1 回归模型与回归方程多元线性回归模型。估计的多元线性回归方程。9.1.2 参数的最小二乘估计最小二乘法。用Excel进行回归。9.2 拟合优度和显著性检验9.2.1 回归方程的拟合优度多重判定系数。调整的多重判定系数。多重相关系数。估计标准误差。9.2.2 显著性检验线性回归检验。
12、回归系数检验和推断。9.3 多重共线性及其处理9.3.1 多重共线性及其识别多重共线性所产生的问题。多重共线性的识别。多重共线性的处理。9.3.2 变量选择与逐步回归向前选择。向后剔除。逐步回归。用SPSS进行逐步回归。9.4 利用回归方程进行估计和预测用SPSS进行回归和预测。9.5 虚拟自变量的回归9.5.1 在模型中引进虚拟变量引进虚拟变量的方法9.5.2 含有个虚拟自变量的回归回归结果的解释。第10章时间序列预测课时：共6课时教学内容时间序列的组成要素趋势，季节变动。循环波动。不规则波动。10.1 时间序列预测的程序10.1.1 确定时间序列的成分折线图。年度折叠时间序列图。10.1.
13、2 选择预测方法并进行评估不同成分时间序列的预测方法。均方误差。10.2 平滑法预测10.2.1 移动平均预测用Excel进行移动平均预测。10.2.2 指数平滑预测用Excel进行指数平滑预测。10.3 趋势预测10.3.1 线性趋势预测回归直线。10.3.2 非线性趋势预测指数曲线。修正指数曲线。Gompertz曲线。多阶曲线。10.4 自回归模型预测10.4.1 自相关及其检验自相关。D-W检验。10.4.2 自回归预测自回归。自回归模型。10.5 多成分序列的分解10.5.1 季节性多元回归模型将季节因子引入多元回归模型。10.5.2 分解预测分解预测的步骤。分解预测方法。第11章 主
14、成分分析和因子分析课时：共4课时教学内容主成分分析11.1.1 主成分分析的基本原理11.1.2 主成分分析的数学模型模型的表达式。模型的意义。主成分方差贡献率。主成分的选择标准。11.1.3 主成分分析的步骤用SPSS进行主成分分析。11.2 因子分析11.2.1 因子分析的意义和数学模型。因子分析与主成分分析的异同。因子分析的意义。因子分析的数学模型。共同度量。公因子方差贡献率。11.2.2 因子分析的步骤数据检验。因子提取。因子命名和解释。计算因子得分。11.2.3 因子分析的应用用SPSS进行因子分析。因子分析和主成分分析应用注意的问题。第12章聚类分析课时：共3课时教学内容聚类分析的
15、基本原理12.1.1 什么是聚类分析？R型聚类。型聚类。分类的依据。12.1.2 相似性的度量样本点间距离的计算方法。变量间相似系数的计算方法。12.2 层次聚类12.2.1 层次聚类的两种方式合并法和分解法。合并法聚类的过程。12.2.2 类间距离的计算方法12.2.3 层次聚类的应用用SPSS进行层次聚类。分类结果的后续分析K-均值聚类12.2.4 K-均值聚类的基本过程K-均值聚类的基本步骤。12.2.5 K均值聚类的应用用SPSS进行K-均值聚类。12.2.6 使用聚类方法的注意事项第13章非参数检验课时：共3课时教学内容13.1 单样本的检验13.1.1 总体分布类型的检验二项分布检
16、验。K-S检验。用SPSS进行检验。13.1.2 中位数的符号检验中位数符号检验的步骤。用SPSS进行检验。13.1.3 Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验的步骤。用SPSS进行检验。13.2 两个及两个以上样本的检验13.2.1 两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon符号秩检验的步骤。用SPSS进行检验。13.2.2 两个独立样本的Mann-Whitney检验Mann-Whitney检验的步骤。用SPSS进行检验。13.2.3 K个独立样本的Kruskal-Wallis检验Kruskal-Wallis检验步骤。用SPSS进行检验。13.3 秩相关及其检验13.3.1 Spearman秩相关及其检验Spearman秩相关系数及其检验。用SPSS进行检验。13.3.2 Kendall秩相关及其检验Kendall秩相关系数及其检验。用SPSS进行检验。