《统计分析与软件应用》课程教学大纲

《统计分析与软件应用》教学大纲一、课程基本信息课程名称统计分析与软件应用StatisticalAnalysisandSoftwareApplication课程编码SEM322421030开课院部经济管理学院课程团队统计与财务共享课程组学分3.0课内学时64讲授16实验48上机0实践0课外学时0适用专业会计学授课语言中文先修课程概率论与数理统计、管理统计学课程简介（限选）统计分析与软件应用是研究如何借助统计软件测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量特征，以便给出正确认识的方法论科学。统计分析与软件应用作为专业选修课程，3学分，64学时，其中理论16学时，实验48学时，建议学生先修读概率论与数理统计、管理统计学等课程。本课程教学结合管理统计学的理论，选择权威统计软件Stata，介绍数据的基本处理、图形绘制、描述性统计与相关分析、回归分析、模型的设定与修正、选择模型、面板数据分析等内容。通过课程教学，旨在培养学生的统计分析思维，掌握统计软件的使用方法，提高学生应用统计方法与统计软件解决实际经济和社会问题的能力，为进一步学习专业课程和科学研究提供数量分析的思路与方法。Statisticalanalysisandsoftwareapplicationistostudyhowtomeasure,collect,sortout,summarizeandanalyzetheoverallquantitativecharacteristicsofobjectivephenomenawiththehelpofstatisticalsoftware,soastogiveacorrectunderstandingofmethodologyscience.Statisticalanalysisandsoftwareapplicationasaprofessionalelectivecourse,3credits,64hours,including16hoursoftheory,48hoursofexperiment,itisrecommendedthatstudentstakeprobabilitytheoryandmathematicalstatistics,managementstatisticsandothercourses.Thiscoursecombinesthetheoryofmanagementstatistics,selectstheauthoritativestatisticalsoftwareStata,introducesthebasicprocessingofdata,graphicdrawing,descriptivestatisticsandcorrelationanalysis,regressionanalysis,modelsettingandcorrection,selectmodels,paneldataanalysis,andmore.Throughcourseteaching,theaimistocultivatestudents'statisticalanalysisthinking,mastertheusemethodsofstatisticalsoftware,andimprovestudents'abilitytoapplystatisticalmethodsandsoftwaretosolvepracticaleconomicandsocialproblems,toprovidequantitativeanalysisideasandmethodsforfurtherstudyofprofessionalcoursesandscientificresearch.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1M1目标1：培养学生的基本统计分析的逻辑思维能力，能够建立较规范的实际问题统计分析逻辑思路。是2.32M2目标2：培养学生应用基本统计理论与统计软件进行数据分析处理的能力，能够对实际问题的统计适用情景做出准确判断与实操解决。是2.23M3目标3：通过课程专题的训练，培养学生发现问题的能力和团队协作解决实际问题的能力，能够撰写规范的统计专题报告和实证论文。是2.3三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节1第一章第一章Stata软件概述本章重点难点：Stata软件的窗口和基本操作命令/////21.11.1Stata软件简介Stata与SAS、SPSS三大权威统计软件简介及应用领域；Stata软件与其他软件相比的优势、Stata窗口说明、Stata帮助系统、Stata主要功能模块思政融入点：从统计软件的介绍入手，引导学生形成大数据思维，树立辩证唯物主义的世界观和科学的方法论。M12讲授自学31.21.2Stata窗口及基本操作（实验1）熟悉Stata软件的安装、窗口、帮助及基本操作命令M12实验/作业4第二章第二章Stata中的数据处理本章重点难点：数据的导入、数据的打开、数据的类型、数据类型的转化、数据的横向合并、数据的纵向合并、数据的长宽转换/////52.12.1数据的导入（实验2）数据搜集、数据导入、数据读取、数据保存的操作思政融入点：结合习近平总书记关于“实施国家大数据战略，加快建设数字中国”的讲话，激发学生学习大数据处理和统计分析技术的兴趣和热情。要求学生熟悉同花顺、锐思、国泰安等数据库的操作，掌握数据搜集、整理。M22讲授、实验/自学62.22.2数据的类型、压缩和转化（实验3）数据的类型与压缩、数据类型转化的操作M22实验/自学72.32.3数据的整理（实验4）数据的标签与排序、数据横向拆分、数据纵向拆分的操作M22讲授、实验/作业82.42.4数据的合并（实验5）数据的横向合并、数据的纵向合并、数据的长宽转换的操作M24讲授、实验/作业9第三章第三章Stata中的图形制作本章重点难点：散点图、折线图、直方图、饼图等图形的绘制方法/////103.13.1图形制作的基本命令与相关操作（实验6）图形制作的基本命令、图形制作的菜单选项、与图形绘制相关的基本操作M22讲授、实验/自学113.23.2直方图、散点图和曲线标绘图的绘制（实验7）直方图的绘制、散点图的绘制、曲线标绘图的绘制M22实验/自学123.33.3条形图、饼图和箱线图的绘制（实验8）条形图的绘制、饼图的绘制、箱线图的绘制M22实验/作业133.43.4图形的保存、合并及修改（实验9）图形的保存、已存图形的打开、图形的合并、图形的修改M21实验/自学14第四章第四章描述性统计与相关分析本章重点难点：描述性统计量的计算与分析，相关系数的计算与分析/////154.14.1描述性统计（实验10）均值、中位数、四分位数、标准差、最大值、最小值、偏度、峰度等描述性统计量的计算、结果分析、分样本进行描述性统计、输出描述性统计结果M22讲授、实验/自学164.24.2相关分析（实验11）相关系数的计算、结果分析、输出相关分析结果思政融入点：相关分析是统计分析中最基本的分析技术，结合论文选题、数据的分析处理，引导学生思考学术研究的初心是服务于社会实践，而不是仅仅发表论文出成果。在数据的分析处理中应实事求是，严谨认真，不能弄虚作假，随意改动数据和结论。M22讲授、实验/作业17第五章第五章假设检验本章重点难点：假设检验的基本原理、单个总体的假设检验、两个总体的假设检验/////185.15.1单个总体的假设检验（实验12）单个总体假设检验的基本原理；正态分布、方差已知的均值检验；正态分布、方差未知的均值检验M22讲授、实验/自学195.25.2两个总体的假设检验（实验13）两个总体假设检验的基本原理、两个正态总体的均值检验、两个正态总体的方差检验M22讲授、实验/作业20第六章第六章回归分析本章重点难点：OLS的基本原理、线性回归检测、预测的命令/////216.16.1OLS回归分析（实验14）OLS分析的基本原理、线性回归、检验、预测、绘图的操作思政融入点：OLS回归分析是统计分析中最基本、最重要的分析技术，结合论文选题、数据的分析处理，引导学生思考学术研究的初心是服务于社会实践，而不是仅仅发表论文出成果。在数据的分析处理中应实事求是，不能弄虚作假，随意改动数据和结论。M22讲授、实验/作业226.26.2NLS回归分析（实验15）NLS分析的基本原理、利用非线性最小二乘法进行模型的估计、NLS的选项设定与结果分析M22讲授、实验/自学23第七章第七章模型的设定本章重点难点：虚拟变量的使用、遗漏变量的检验、自变量数量的选择/////247.17.1虚拟变量的处理（实验16）引入虚拟变量的原理、虚拟变量处理的实验操作M22讲授、实验/自学257.27.2遗漏变量的检验（实验17）遗漏变量检验的基本原理、使用Link方法检验遗漏变量、使用Ramsey方法检验遗漏变量M22讲授、实验/自学267.37.3自变量数量的选择（实验18）赤池信息准则、贝叶斯信息准则、自变量数量的选择的实验操作M22讲授、实验/作业27第八章第八章模型的修正本章重点难点：多重共线性、异方差和内生性问题的处理/////288.18.1多重共线性与逐步回归法（实验19）多重共线性的诊断方法、多重共线性的实验操作、逐步回归法的基本原理、逐步回归法的实验操作M32讲授、实验/自学298.28.2异方差检验与处理（实验20）异方差检验的三种方法、异方差检验的实验操作M32讲授、实验/自学308.38.3内生性与2SLS（实验21）内生性产生和解决方法、内生性检验的实验操作、内生性处理的实验操作M32讲授、实验/作业31第九章第九章选择模型本章重点难点：二值选择模型、多值选择模型、排序选择模型/////329.19.1二值选择模型（实验22）二值选择模型的基本原理、Logit模型分析、Probit模型分析、二值选择模型的异方差问题M32讲授、实验/自学339.29.2多值选择模型（实验23）多值选择模型的基本原理、建立多值选择模型进行回归分析M32讲授、实验/自学349.39.3排序选择模型（实验24）排序选择模型的基本原理、建立排序选择模型进行分析M32讲授、实验/作业35第十章第十章面板数据分析本章重点难点：固定效应模型、随机效应模型/////3610.110.1面板数据的定义、描述性统计与截面趋势图的绘制（实验25）面板数据进行定义的操作、面板数据描述性统计量的基本操作、面板数据分布频数进行描述的基本操作、截面时间趋势图的绘制操作M22讲授、实验/自学3710.210.2固定效应模型（实验26）固定效应面板模型的回归原理、基本操作及相关选项M21实验/自学3810.310.3随机效应模型（实验27）随机效应模型的基本原理、基本操作及相关选项M21实验/自学3910.410.4模型形式的选择——Hausman检验（实验28）Hausman检验的基本原理、Hausman检验命令、模型形式的判别标准M21实验、讨论/作业40第11章第11章综合案例分析本章重点难点：Stata在经济管理领域的综合应用及数据分析/////4111.111.1案例分析（实验29）案例背景、数据描述、研究假设、Stata编程及结果分析思政融入点：结合案例分析，引导学生阅读专业文献，了解财务与会计领域的研究前沿和热点，思考研究的方法，激发学生学习统计分析技术的热情，培养学生的创新思维。M16实验、讨论/作业4211.211.2综合大作业（实验30）专业选题讨论、分析、编程的基本要求、撰写实验报告思政融入点：结合学生提交的实验报告，开展小组互评和教师点评，激发学生学习统计分析技术的热情，培养学生的创新思维和思辨能力。M32实验、讨论/实验报告四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1平时作业1.每周根据课程进度布置1~2次作业。2.成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3.考核学生对统计分析基本原理和软件应用的掌握程度，题型主要有简答题、编写程序、软件结果分析等40%2实验报告1.本课程要求结合专业热点问题，利用stata等软件构建模型，设计实验方案，收集数据，编写程序。2.对程序运行结果进行数据分析，撰写实验报告。20%3期末考试1.开卷考试，成绩采用百分制，卷面成绩总分100分。3.主要考核学生对统计分析与软件应用基本原理和软件掌握能力，题型主要有简答题、编程题、软件结果分析等。40%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1M1平时作业70%A-独立思考、按时完成，程序编写规范，数据分析思路清晰、步骤完整、答案准确无误、格式清晰规范。B-独立思考、按时完成，程序编写规范，数据分析思路清晰、步骤比较完整、答案比较准确。C-独立思考、按时完成，程序编写比较规范，数据分析思路比较清晰。D-作业抄袭，未能按时完成，程序编写不规范，解题思路混乱。2M1实验报告30%A-能够结合专业热点和学科前沿进行选题，选题角度新颖、独特，利用stata等软件构建模型合理，程序编写正确，数据分析全面、准确，实验报告规范，实验结论科学、合理。B-能够结合专业热点和学科前沿进行选题，选题角度新颖、独特，利用stata等软件构建模型合理，程序编写正确，数据分析全面、准确，实验报告规范，实验结论科学、合理。C-选题比较专业，利用stata等软件构建模型比较合理，程序编写比较正确，数据分析比较准确，实验报告比较规范，实验结论比较合理。D-选题不专业，利用stata等软件构建模型不正确，程序编写不正确，数据分析不准确，实验报告不规范，实验结论不合理。3M2平时作业40%A-独立思考、按时完成，程序编写规范，数据分析思路清晰、步骤完整、答案准确无误、格式清晰规范。B-独立思考、按时完成，程序编写规范，数据分析思路清晰、步骤比较完整、答案比较准确。C-独立思考、按时完成，程序编写比较规范，数据分析思路比较清晰。D-作业抄袭，未能按时完成，程序编写不规范，解题思路混乱。4M2期末考试60%（见试卷评分标准）5M3实验报告50%A-能够结合专业热点和学科前沿进行选题，选题角度新颖、独特，利用stata等软件构建模型合理，程序编写正确，数据分析全面、准确，实验报告规范，实验结论科学、合理。B-能够结合专业热点和学科前沿进行选题，选题角度新颖、独特，利用stata等软件构建模型合理，程序编写正确，数据分析全面、准确，实验报告规范，实验结论科学、合理。C-选题比较专业，利用stata等软件构建模型比较合理，程序编写比较正确，数据分析比较准确，实验报告比较规范，实验结论比较合理。D-选题不专业，利用stata等软件构建模型不正确，程序编写不正确，数据分析不准确，实验报告不规范，实验结论不合理。6M3期末考试50%（见试卷评分标准）评分等级说明：[A,B,C,D]=[90-100,75-89,60-74,0-59];六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书|Stata统计分析与实验指导,杨维忠,清华大学出版社,2020年4月,ISBN:978-7-302-54950-5.2图书|《统计学》（第7版）,贾俊平、何晓群、金勇进,中国人民大学出版社,018年1月,ISBN