应用统计学课程教学大纲课程名称中文应用统计学英文Applied

1、应用统计学课程教学大纲中文：应用统计学课程名称英文：Applied Statistics课程编号24070699学分/学时3学分/48学时所属教研室应用数学教研室前后课程先修课程：概率论与数理统计课程类型专业选修课考核方式考查授课对象信息与计算科学专业通过教与学，使学生初步掌握运用统计方法解决实际问题的能力和运用SPSS统计教学目的软件处理数据的能力。 要求学生理论联系实际， 提高运用现代技术手段进行统计分析的能力。初步掌握运用 SP SS解决统计问题的相关技能。教学重点、难点:重点:SPSS数据文件的建立和编辑方法，数据的预加工处理；统计图表的绘制和基本描述统计量的计算；总体参数的估计和假设

2、检验，特别是比例P的假设检验；二维列联表的独立性检验;相关分析方法，回归分析中自变量是定量变量的线性回归分析,自变量中含有定性变量的回归以及Logistic 回归;主成分分析和因子分析；聚类分析；判别分析。难点:对于比例P的假设检验，高维列联表的独立性检验，自变量中含有定性变量的回归、Logistic回归、Poisson对数线性模型的思想和应用，主成分分析、因子分析，判别分析的基本原理和应用。对这些方法的SP SS操作以及对输出结果的解释，还有这些方法在实际问题中的灵活运用。教材和主要参考资料:教材:统计学：从数据到结论（第三版），中国统计出版社，吴喜之，2009年9月。参考书:1基于SPSS

3、的数据分析（第三版），中国人民大学出版社，薛薇,2014年7月。2应用多元分析（第三版），上海财经大学出版社，王学民,2009年8月。教学内容学时基本要求第一章一些基本概念基本要求:1、掌握统计的基本概念;2、掌握变量和数据的基本概念以及变量之间的关系。 重点：掌握统计的基本概念。难点：变量和数据的分类。第二章数据的收集2基本要求：1、了解数据收集的基本方法；2、掌握个体、总体和样本的概念；3、掌握几种误差的概念以及各种抽样调查方法的特点。重点：数据的收集方法和误差的概念。难点：抽样调查。补充：SPSS统计软件概述SPSS数据文件的建立SPSS数据的预处理6基本要求：1、 掌握SPSS进入和退

4、出等基本操作，了解SPSS的基本窗口 和菜单安排；2、熟练掌握建立SPSS数据文件以及管理 SPSS数据的基本操 作；3、 熟练掌握数据预处理的一些方法，包括排序，变量计算、数 据选取、拆分、加权等。重点：SPSS数据文件的建立和编辑方法，数据的预加工处理。 难点：根据数据的特点，选择相应的预处理方法。第三章数据的描述6基本要求：1、掌握用SPSS绘制统计图表的方法；2、 掌握定量变量的描述统计量的计算方法和SPSS操作方法。 重点：直方图，散点图，饼图和条形图的绘制方法；基本描述统计量的计算方法及其含义。难点：对统计图形的解释。第四章机会的度量：概率和分布2基本要求：1、复习概率的相关知识；

5、2、 掌握几个重要的分布，如二项分布，正态分布，t分布等。 重点：根据分布计算概率的方法，几类重要的分布。难点：运用小概率事件进行判断。第五章简单统计推断：总2基本要求：1、 了解衡量估计量好坏的标准，理解点估计的优缺点，熟悉常 用的估计量；2、理解置信区间和置信度的概念；3、掌握正态总体均值和总体比例的区间估计方法及其应用；4、能够运用SPSS软件实现置信区间的计算。体参数的估计重点：熟悉常用的估计量，正态总体均值和总体比例的区间估 计方法。难点：对置信区间和置信度概念的理解。4基本要求：1、理解假设检验的基本思想，掌握假设检验的一般步骤；2、掌握正态总体均值的检验；3、掌握比例P的检验。重

6、点：正态总体均值的检验和比例P的检验，SPSS操作方法和对检验结果的解释。难点：提出原假设和备择假设的方法，对两类错误的理解。第六章简单统计推断：总体参数的假设检验6基本要求：1、了解几种相关系数的概念；2、掌握定量变量的线性回归分析；3、了解自变量中有定性变量的回归；4、了解 Logistic 回归。重点：定量变量的线性回归分析。难点：Logistic回归分析和各种回归方法的SPSS输出结果的解释。第七章变量之间的关系：回归分析和方差分析第八章列联表、检验和对数线性模型2基本要求：1、了解列联表数据的形式；2、掌握二维列联表独立性的检验；3、了解高维列联表和多项分布对数线性模型；4、理解Po

7、ssion对数线性模型。重点：二维列联表独立性检验的SPSS操作和结果解释。难点：对数线性模型的理解和运用。第九章寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析4基本要求：1、 理解主成分分析和因子分析的基本原理和方法，以及两种方 法之间的关系。2、熟练掌握因子分析的基本操作，能够读懂输出结果的含义。 重点：因子分析的 SPSS操作和对输出结果的解释。难点：主成分和因子的选择及它们在实际问题中含义的解释。第十章把对象分类：聚类4基本要求：1、了解聚类分析的基本思想和距离的概念；2、掌握K均值聚类和分层聚类方法的基本原理，能够熟练利 用SPSS软件进行这两种聚类分析。分析重点：K均值聚类和分层聚类的操作和对结果的解释。难点：分层聚类中点间距离和类间距离的选择，以及聚类数目 的确定。第十一章把对象归到已知的类中：判别分析4基本要求：1、 明确判别分析要解决的问题，掌握Fisher判别法及逐步判别 法的基本原理和方法；2、熟练掌握判别分析的 SPSS操作，能够正确解读分析结