《统计学》(第7版)教学大纲
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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：3~4 学分
主讲教师：⋯⋯等指定教材：贾俊平、何晓群、金勇进编著，《统计学》（第7 版），中国人民大学出版社，2018 年教学目的：
《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问题的实际能力。
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。
使学生能使用SPSS或Excel 等软件分析数据。
培养学生运用统计方法分析和解决实际问题的能力。
第 1 章导论
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节统计及其应用领域
一、什么是统计学统计学的概念。
描述统计。
推断统计。
二、统计的应用领域统计在公共管理中的应用。
统计在
其他领域的应用。
第二节统计数据的类型
一、分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据。
顺序数据。
数值型数据。
二、观测数据和实验数据观测数据。
实验数据。
三、截面数据和时间序列数据截
面数据。
时间序列数据。
第三节
统计中的几个基本概念
一、总体和样本总体。
有限总体和无限总体。
样本。
样本量。
二、参数和统计量参数。
统计量。
三、变量变量。
变量的类型。
第 2 章数据的收集
课时：1 周，共3 课时教学内容第一节数据来源
一、数据的间接来源二手数据。
二、数据的直接来源调查数据。
实验数据。
第二节调查方法
一、概率抽样和非概率抽样概率抽样方法。
非概率抽样方法。
二、搜集数据的基本方法自填式。
面访式。
电话式。
数据搜集方法的选择。
第三节实验方法
一、实验组和对照组
二、实验中的若干问题
三、实验中的统计第三节数据的误差
一、抽样误差
二、非抽样误差
三、误差的控制
第 3 章数据的图表展示
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节数据的预处理
一、数据审核原始数据的审核。
二手数据的审核。
二、数据筛选数据筛选的意义。
用Excel 进行数据筛选。
三、数据排序数据排序的作用。
用Excel 进行数据排序。
四、数据透视表用Excel 创建数据透视表第二节品质数据的整理与显示
一、分类数据的整理与显示频数与频数分布。
用Excel 和SPSS制作频数分布表。
分类数据的图示方法。
条形图。
帕累托图。
饼图。
环形图。
二、顺序数据的整理与显示累积频数与累积频率。
累积频数分布图。
第三节数值型数据的整理与显示
一、数据分组
分组方法。
用Excel 生成分组表。
二、数值型数据的图示直方图。
茎叶图和箱线图。
线图。
散点图和气泡图。
雷达图。
用SPSS和
Excel 作图。
第四节合理使用图表
一、鉴别图形优劣的准则
二、统计表的设计
第 4 章数据的概括性度量
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节集中趋势的度量
一、众数众数的特点。
众数的计算。
二、中位数和分为数中位数的特点。
中位数的计算。
四分位数的计算。
三、平均数简单平均数和加权平均数的计算。
平均数的特点。
几何平均数的计算。
四、众数、中位数和平均数的比较众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
第二节离散程度的度量
一、异中比率异中比率的计算。
异中比率的作用。
二、四分位差四分位差的计算。
四分位差的作用。
三、方差和标准差极差的计算和应用。
平均差的计算。
平均差的特点。
方差和标准差的计算。
方差和标准差的应用。
四、离散系数离散系数的计算。
离散系数的应用。
第三节偏态与峰态的度量
一、偏态及其测度偏态系数的计算和应用。
二、峰态及其测度峰态系数的计算和应用。
用Excel 计算描述统计量。
第 5 章概率与概率分布
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节随机事件及其概率
一、随机事件的几个基本概念随机事件。
必然事件。
不可能事件。
二、事件的概率概率的含义。
古典概率。
统计概率。
主观概率。
第二节离散型随机变量及其分布
一、随机变量的概念随机事件的数量化。
随机变量的含义。
离散型随机变量和连续性随机变量。
二、离散作用随机变量的概率分布离散作用随机变量的概率分布。
离散型随机变量的期望值和方差。
二项分布和泊松分布及其概率计算。
用Excel 计算概率。
第三节连续型随机变量的概率分布
一、概率密度与分布函数
二、正态分布正态分布。
标准正态分布。
正态分布与分位数的计算。
用Excel 计算正态分布的概率和分位点。
第 6 章统计量及其抽样分布
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节统计量统计量的概念。
常用统计量。
第二节由正态分布导出的几个重要分布分布。
t 分布。
F 分布。
第三节样本均值的分布与中心极限定理样本均值的分布。
中心极限定理。
第7 章参数估计
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节参数估计的基本原理
一、估计量与估计值估计量与估计值的含义。
二、点估计与区间估计点估计的含义。
区间估计的含义。
区间估计的基本原理。
置信区间的含义。
置信水平的含义。
三、评价估计量的标准无偏性。
有
效性。
一致性。
第二节一个总体
参数的区间估计
一、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。
二、总体比例的区间估计
比例的区间估计方法。
三、总体方差的区间估计方差区间估计的方法。
第三节两个总体参数的区间估计
一、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。
匹配样本的
估计方法。
二、两个总体比例之差的区间估计比例之差区间估计的方法。
三、两个总体方差比的区间估计方差比区间估计的方法。
第四节样本量的确定估计总体均值时样本量的确定方法。
估计总体比例时样本量的确定方法。
第8 章假设检验
课时：1 周，共3 课时教学内容
第一节假设检验的基本问题假设的含义。
原假设与备择假设。
假设的表达式。
第Ⅰ类错误与第Ⅱ类错误。
家三件套的流程。
用Ｐ值决策准则。
单侧检验和双侧检验。
一些主要的统计学家。
第二节一个总体参数的检验
一、检验统计量的确定
二、总体均值的检验大样本的检验。
小样本的检验。
用Excel 进行检验的P 值。
二、总体比例的检验
三、总体方差的检验
第三节两个总体参数的检验
一、检验统计量的确定。
二、两个总体均值之差的检验用Excel 进行检验。
三、两个总体比例之差的检验
三、两个总体方差比的检验
第9 章分类数据分析
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节分类数据与2统计量一、分类数据分类数据的含义。
二、2统计量
22
2分布与2统计量。
第二节拟合优度检验拟合优度检验的含义。
统计量的计算。
用Excel 计算检验的P 值。
第三节独立性检验
一、列联表列联表的构成。
匹配样本的检验方法。
用Excel 进行检验。
二、独立性检验原假设和备择假设。
统计量的计算。
用SPSS进行检验。
第四节列联表中的相关性测量
各测量系数的含义和计算
第五节列联分析中应注意的问题2分布的期望值准则。
第10 章方差分析
课时：2 周，共6 课时
教学内容
第一节方差分析引论一、方差分析及其有关术语方差分析。
因子。
水平（处理）。
二、方差分析的基本思想和原理
三、方差分析中的基本假定
四、问题的一般提法
第二节单因素方差分析
一、数据结构
二、分析步骤提出假设。
构造检验统计量。
统计决策。
方差分析表。
三、关系强度的测量R 2的计算及其意义。
四、方差分析中的多重比较多重比较的前提和作用。
用Excel 进行单因素方差分析。
第四节双因素方差分析一、双因素方差分析及其类型二、无交互作用的双因素方差分析数据结构。
分析步骤。
关系强度的度量。
三、有交互作用的双因素方差分析数据结构。
分析步骤。
用Excel 进行双因素方差分析。
第11 章一元线性回归
课时：2 周，共6 课时
教学内容
第一节变量间关系的度量
一、变量间的关系函数关系与相关关系。
相关关系的特点。
二、相关关系的描述与测度散点图。
相关系数。
三、相关关系的显著性检验相关系数的抽样分布。
相关系数的显著性检验。
第二节一元线性回归
一、一元线性回归模型回归模型。
回归方程。
估计的回归方程。
二、参数的最小二乘估计最小二乘法的基本原理。
用Excel 进行回归。
三、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。
四、显著性检验线性关系检验。
回归系数检验。
第三节利用回归方程进行估计和预测
一、点估计平均值的点估计。
个别值的点估计。
二、区间估计平均值的置信区间估计。
个别值的预测区间估计。
第四节残差分析
残差。
残差图及其解读。
标准化残差。
第12 章多元线性回归
课时：1 周，共3 课时教学内容第一节多元线性回归模型一、多元线性回归模型与回归方程回归模型。
回归方程。
二、估计的多元回归方程
三、参数的最小二乘估计第二节回归方程的拟合优度
一、多重判定系数多重判定系数。
修正的多重判定系数。
二、估计标准误差第三节显著性检验
一、线性回归检验二、回归系数的检验和推断第四节多重共线性
一、多重共线性及其所产生的问题二、多重共线性的判别
三、多重共线性问题的处理
第五节利用回归方程进行估计和预测用SPSS 进行预测。
第六节变量选择与逐步回归
变量选择的方法。
用SPSS进行逐步回归。
第13 章时间序列分析和预测
课时：2 周，共6 课时
教学内容第一节时间序列及其分解时间序列的成分。
第二节时间序列的描述性分析
一、图形描述
二、增长率分析增长率与平均增长率。
年度化增长率。
增长率的分
析和应用。
第三节时间序列预测的程序
确定乡间小路的成分。
选择预测方法。
预测方法的评估。
第四节平稳序列的预测
一、简单平均法
二、移动平均法
三、指数平滑法第五节趋势型序列的预测
一、线性趋势分析和预测
二、非线性趋势分析和预测二次曲线。
指数曲线。
修正指数曲线。
Gompertz 曲线。
Logistic 曲线。
第六节复合型序列的分解
一、确定季节成分季节指数。
分离季节性因素。
二、建立预测模型并进行预测
第14 章指数
课时：1 周，共3 课时
教学内容
第一节基本问题指数的概念与分类。
指数编制中的问题。
第二节总指数的编制方法一、简单指数简单综合指数。
简单平均指数。
二、加权综合指数拉氏指数。
帕氏指数。
三、加权平均指数
第三节指数体系
一、总量指数与指数体系
二、指数体系的分析与应用
加权综合指数体系。
加权平均指数体系。
第四节几种典型的指数一、居民消费价格指数二、股票价格指数
三、消费者满意度指数第五节综合评价指数综合评价指数的意义。
综合评价指数的构建。
参考书目
贾俊平编著，《统计学—基于SPSS》（第二版），中国人民大学出版社，2016 贾俊平编著，《统计学—基于R》（第二版），中国人民大学出版社，2017 贾俊平编著，《统计学—基于Excel 》，中国人民大学出版社，2017
Ken Black 著. 李静萍等译. 商务统计学（第四版）. 北京：中国人民大学出版
2006 社，。