《统计学》（第六版）-教学大纲

PAGEPAGE8《统计学》课程教学大纲课程编号：××××××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：××××××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：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。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。使学生熟练使用Excel和SPSS进行各种统计计算，并对计算机输出的结果进行合理的解释和分析。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1.1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2.1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。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章用统计量描述数据课时：共3课时教学内容3.1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4.1度量事件发生的可能性概率的含义。4.2随机变量的概率分布4.2.1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。4.2.2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。4.2.3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。4.3由正态分布导出的几个重要分布4.3.1分布分布的特点。用Excel计算分布的概率和分位点。4.3.2分布分布的特点。用Excel计算分布的概率和分位点。4.3.3分布分布的特点。用Excel计算分布的概率和分位点。4.4样本统计量的概率分布4.4.1统计量及其分布参数和统计量。统计量的概率分布。4.4.2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。4.4.3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。4.4.4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5.1参数估计的基本原理5.1.1点估计与区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6.1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Ⅱ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。值。值决策准则。确定合理的值。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计算值。6.2.2总体比例的检验6.2.3总体方差的检验6.3两个总体参数的检验6.3.1两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。6.3.2两个总体比例之差的检验检验。检验。6.3.3两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7.1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。7.1.3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？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8.1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散点图。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回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。回归系数检验。8.3利用回归方程进行预测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9.1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。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含有一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10.1时间序列的组成要素趋势，季节变动。循环波动。不规则波动。10.2时间序列预测的程序10.2.1确定时间序列的成分折线图。年度折叠时间序列图。10.2.2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。10.3平滑法预测10.3.1移动平均预测用Excel进行移动平均预测。10.3.2指数平滑预测用Excel进行指数平滑预测。10.4趋势预测10.4.1线性趋势预测回归直线。10.4.2非线性趋势预测指数曲线。修正指数曲线。Gompertz曲线。多阶曲线。10.5自回归模型预测10.5.1自相关及其检验自相关。D-W检验。10.5.2自回归预测自回归。自回归模型。10.6多成分序列的分解10.6.1季节性多元回归模型将季节因子引入多元回归模型。10.6.2分解预测分解预测的步骤。分解预测方法。第11章主成分分析和因子分析课时：共4课时教学内容11.1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12.1聚类分析的基本原理12.1.1什么是聚类分析？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。12.3K-均值聚类12.3.1K-均值聚类的基本过程K-均值聚类的基本步骤。12.3.2K-均值聚类的应用用SPSS进行K-均值聚类。12.3.3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。13.1.3Wilcoxon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