《统计数据建模（R软件）》教学大纲

第页《统计数据建模（R软件）》教学大纲课程编号：10180877英文名称：StatisticDataModeling(withRSoftware)

学分：2.5+0.5学时：总学时56学时，其中理论40学时，实践16学时先修课程：概率论与数理统计；数据分析与R软件课程类别：专业方向课（选修）授课对象：应用统计学专业学生教学单位：数理信息学院修读学期：第7学期一、课程描述和目标本课程是应用统计学专业的专业方向课。本课程是一门实践性很强的课程，要求在掌握统计学理论知识的基础上，能借助R软件进行验证性实验，进而分析实际问题。通过本课程的学习，使学生系统了解统计建模的思路、模型与方法；使学生学会分析具体各统计模型对实际数据类型的适用性和对实际问题构建新的模型的能力，并能够借助R软件编程求解模型；培养学生分析和解决较综合的问题、实践动手的能力，为学生分析及解决实际问题的能力奠定基础。通过学习本课程，拟达到以下课程目标：课程目标1：掌握统计数据建模的一般思路、方法和模型，包括相关、回归、多元统计分析方法、时间序列分析方法、生存分析等。课程目标2：能够从数据出发，根据数据类型与特点，选择合适的统计模型，借助R软件编程实现求解，进而对实际问题作出合理的解释或预测。课程目标3：养成认真细致、刻苦钻研的工作作风，形成理论联系实际、自主学习、团队合作的良好习惯。二、课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重2-3.初步掌握利用R、python实现数据挖掘与预测的操作，利用数学软件预测数据的关联性，探索数据中的异常值。课程目标10.5课程目标20.53-2.对特定的实际问题，能够设计合理的模型，进行针对性分析，在模型的设计中体现创新意识。课程目标10.2课程目标20.3课程目标30.512-1.借助专业基础课、专业课中有关的自主学习内容，培养学生的终身学习能力。课程目标31三、教学内容、基本要求与学时分配序号教学内容基本要求学时教学方式对应课程目标1统计学基本概念；数据的收集；数据的描述。自主学习内容：抽样调查和一些常用的方法。掌握变量、数据、个体、总体和样本的概念；掌握变量之间的关系；熟悉数据的图形描述；理解数据的“位置”和“尺度”。2讲授式课程目标12机会的度量：概率和分布自主学习内容：得到概率的几种途径。掌握常用的离散型和连续性随机变量的分布；了解抽样分布和中心极限定理；熟悉用小概率事件进行判断。2讲授式课程目标1课程目标23简单统计推断：总体参数估计和假设检验自主学习内容：关于置信区间的注意点。掌握点估计和区间估计的常用方法；掌握正态总体的假设检验；理解假设检验的过程和逻辑。4讲授式练习式课程目标1课程目标24相关和回归分析掌握定量变量的线性回归分析；掌握Logistic回归；熟悉自变量中有定性变量的回归。2讲授式练习式课程目标1课程目标2课程目标35列联表分析、检验和对数线性模型掌握二维列联表的检验；熟悉Poisson对数线性模型。4讲授式练习式课程目标1课程目标2课程目标36方差分析掌握主效应的方差分析；理解交互效应的方差分析；熟悉协变量的方差分析。4讲授式练习式课程目标1课程目标2课程目标37主成分分析和因子分析掌握主成分分析和基于主成分分析的因子分析；理解两者的差别与联系。4讲授式练习式课程目标1课程目标2课程目标38聚类分析和判别分析自主学习内容：聚类、判别要注意的问题掌握k-均值聚类、分层聚类；理解两步聚类；熟悉常用的几种判别分析方法。4讲授式讨论式练习式课程目标1课程目标2课程目标39典型相关分析和对应分析掌握典型相关分析；熟悉对应分析。4讲授式练习式课程目标1课程目标2课程目标310时间序列分析掌握Box-Jenkins方法建模；理解时间序列的组成部分；熟悉指数平滑。4讲授式练习式课程目标1课程目标2课程目标311非参数检验自主学习内容：关于非参数检验的一些常识掌握单样本检验；熟悉两独立样本检验；理解多个相关样本的检验。4讲授式练习式课程目标1课程目标2课程目标312生存分析自主学习内容：Kaplan-Meier方法对生命表的改进。了解生命表；熟悉Cox比例危险模型。2讲授式课程目标1课程目标2课程目标3合计40序号实验项目实验内容与要求学时类型对应课程目标1R软件入门实验内容：下载、安装R软件和RStudio软件；熟悉软件界面，能够进行数据的描述性统计与图形展示。实验要求：必修2验证课程目标22参数估计、假设检验、相关与回归分析实验内容：给定案例的参数估计、假设检验、相关与回归分析。实验要求：必修2验证课程目标1、23列联表分析、方差分析实验内容：二维列联表的检验；三种类型的方差分析。实验要求：必修2验证课程目标1、2、34主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析实验内容：对给定案例进行主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析实验要求：必修4验证课程目标1、2、35典型相关分析、对应分析、时间序列分析实验内容：对给定案例进行典型相关分析、对应分析、时间序列分析。实验要求：必修4验证课程目标1、2、36非参数检验方法、生存分析实验内容：单样本和两独立样本的非参数检验；Cox比例危险模型。实验要求：必修2验证课程目标1、2、3合计16四、课程教学方法多媒体与黑板讲授相结合，多媒体为主，理论学习与软件验证相结合，采用讲授式、启发式、练习式和讨论式等教学方式。五、学业评价和课程考核对本课程所采用的评价和考核方式作具体说明，若并用多种考核方法请列出各项分值的比例。平时作业、期中、期末考核等的方法、内容、比例等均应有明确规定。考核依据建议分值考核/评价细则对应课程目标平时成绩20%作业10%根据书面作业完成情况确定。课程目标2课堂表现10%根据课前学习、课堂表现、学习态度等情况确定。课程目标3实验成绩20%根据实验态度、表现及实验报告完成情况确定。课程目标1、3期末考试60%根据选择题、填空题和应用题等完成情况评分。课程目标1、2、3备注：旷课和多次请假或迟到早退直接从平时总成绩里扣除六、教材与参考书（一）推荐教材1.《统计学：从数据到结论》，吴喜之主编，北京：中国统计出版社，2006年10月版；2.《复杂数据统计方法——基于R的应用》，吴喜之主编，北京：中国人民出版社，2012年10月版。（二）参考资料1.《应用回归及分类基于R》，吴喜之主编，北京：中国人民大学出版社，2016年1月版；2.《应用时间序列分析（R软件陪同）》，吴喜之，刘苗主编，北京：机械工业出版