课程名称时间序列分析-北京理工大学研究生院
《时间序列分析》课程教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标本课程的目的是使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，让学生借助计算机的存储功能和计算功能来抽象掉其深奥的数学理论和复杂的运算，通过建模练习来掌握时间序列分析的基本思路和方法。
第一，通过这门课程的学习，培养学生对分析方法的理解，使学生初步掌握分析随机数据序列的基本思路和方法。
第二，通过这门课程的学习，使得学生能够运用时间序列分析知识和理论去分析、解决实际问题。
第三，通过这门课程的学习，提高学生利用时间序列的基本思想来处理实际问题，为后续学习打下方法论基础。
三、教学学时分配《时间序列分析》课程理论教学学时分配表《时间序列分析》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章时间序列分析简介（学时4）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解时间序列的定义，理解时间序列的常用分析方法，掌握随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关基本概念。
（二）教学重点与难点教学重点：时间序列的相关概念。
教学难点：随机过程、系统自相关性。
（三）教学内容第一节引言第二节时间序列的定义（拟采用慕课或翻转课堂）第三节时间序列分析方法1．描述性时序分析2．统计时序分析第四节时间序列分析软件第五节上机指导1．创建时间序列数据集2．时间序列数据集的处理本章习题要点：1、基本概念和特征；2、软件基本操作。
第二章时间序列的预处理（学时6）（拟采用慕课或翻转课堂）（一）教学要求通过本章内容的学习，了解平稳时间序列的定义，理解平稳性和随机性检验的原理，掌握平稳性和随机性检验的方法。
（二）教学重点与难点教学重点：平稳时间序列的定义及统计性质。
教学难点：时间序列的相关统计量。
（三）教学内容第一节平稳性检验1．特征统计量2．平稳时间序列的定义3．平稳时间序列的统计性质4．平稳时间序列的意义5．平稳性的检验第二节纯随机性检验1．纯随机序列的定义2．白噪声序列的性质3．纯随机性的检验第二节上机指导1．绘制时序图2．平稳性与纯随机性检验本章习题要点：1、绘制给定时间序列的相关图；2、计算给定时间序列的相关统计量；3、检验序列的平稳性及纯随机性。
北理应统专硕研一课程
北理应统专硕研一课程
（原创版）
目录
1.课程简介
2.课程设置
3.课程特点
4.课程收获
正文
北理应统专硕研一课程是北京理工大学应用统计专业硕士研究生一
年级的课程，旨在帮助学生建立扎实的统计学基础和实际应用能力。
课程设置涵盖了统计学的基础理论、方法论和实际应用。
主要包括《统计学》、《数理统计》、《应用回归分析》、《时间序列分析》、《贝叶斯统计》等课程。
这些课程的设计既注重理论知识的学习，也注重实践操作的训练，以确保学生能够全面掌握统计学的相关知识。
北理应统专硕研一课程具有以下特点：一是理论知识扎实，课程设置涵盖了统计学的基础理论和方法论，帮助学生建立扎实的统计学基础；二是实际应用能力强，课程设计注重实践操作训练，通过实际案例分析和实践操作，帮助学生掌握统计学的实际应用能力；三是与时俱进，课程设置紧跟时代发展，涵盖了最新的统计学理论和方法。
第1页共1页。
《时间序列分析》课程教学大纲
《时间序列分析》课程教学大纲课程编号：33330775课程名称：时间序列分析课程基本情况：1．学分：3 学时：51学时（课内学时：45 课内实验：6）2．课程性质：专业必修课3．适用专业：统计学适用对象：本科4.先修课程：概率论、数理统计、随机过程5．首选教材：王燕：《应用时间序列分析》，中国人民大学出版社，2008出版。
备选教材：王振龙等编著：《时间序列分析》，中国统计出版社，2000年。
6．考核形式：闭卷考试7．教学环境：多媒体教室及实验室一、教学目的与要求本课程是数理统计学的一个重要分支，先期需完成的课程有概率论、随机过程。
通过本课程的学习，使学生掌握时间序列数据的分析方法，包括时间序列简介、平稳时间序列分析、时间序列分解、非平稳序列的随机分析、多元时间序列分析。
利用Eviews软件进行本课程的实验教学。
二、教学内容及学时分配课程内容及学时分配表三、教学内容安排第一章时间序列分析简介【教学目的】1、了解时间序列的定义及常用分析方法；2、掌握时间序列的几个基本概念：随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程、自相关、记忆性。
【教学重点】时间序列的相关概念。
【教学难点】随机过程、系统自相关性。
【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节时间序列的定义第二节时间序列分析方法第三节时间序列分析软件EVIEWS简介第二章时间序列的预处理【教学目的】1、掌握平稳性检验的原理和方法；2、掌握纯随机性检验的原理和方法。
【教学重点】平稳时间序列的定义及统计性质。
【教学难点】时间序列的相关统计量。
【教学方法】课堂讲授【教学内容】第一节平稳性检验一、特征统计量二、平稳时间序列的定义三、平稳时间序列的统计性质四、平稳时间序列的意义五、平稳时间序列的检验第二节纯随机性检验一、纯随机序列的定义二、白噪声序列的定义三、纯随机性检验第三章平稳时间序列序列分析【教学目的】1、理解ARMA模型的定义及性质。
2、掌握平稳序列建模方法。
3、掌握平稳时间序列的预测【教学重点】平稳时间序列建模【教学难点】模型识别，参数估计，序列预测【教学方法】课堂讲授与上机实验【教学内容】第一节方法性工具一、差分运算二、延迟算子三、线性差分方程第二节 ARMA模型的性质一、AR模型二、MA模型三、ARMA模型第三节平稳序列建模一、建模步骤二、样本自相关系数与偏相关系数三、模型识别四、参数估计五、模型检验六、模型优化第四节序列预测一、线性预测函数二、预测方差最小原则三、线性最小方差预测的性质四、修正预测第四章非平稳序列的确定性分析【教学目的】1、理解时间序列的分解原理。
《应用时间序列分析》课程教学大纲
《应用时间序列分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：课程名称：应用时间序列分析英文名称：Applied Time Series Analysis课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 统计学、应用统计学、数据科学与大数据技术专业本科生考核方式：考试先修课程：数学分析、高等代数、概率论、数理统计二、课程简介时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律，并预测未来的走势。
在日常生产生活中，时间序列比比皆是，目前时间序列分析方法广泛地应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。
作为数理统计学的一个分支，时间序列分析遵循数理统计学的基本原理，但由于时间的不可重复性，使得我们在任意一个时刻只能获得唯一的序列观察值，这种特殊性的数据结构导致时间序列分析又存在其非常特殊，自成的一套分析方法。
应用时间序列分析根据时序分析方法对各种社会、金融等现象进行认识分析，并使用时间序列分析的相关软件，具有较强的应用性和可操作性。
本课程主要介绍时间序列分析的基本理论和方法，包括AR 模型，MA 模型，ARMA 模型，单位根检验法，平稳序列的模型识别方法、模型检验、优化、预测，非平稳时序模型，无季节效应的非平稳序列分析，有季节效应的非平稳序列分析，包括因素分解理论、指数平滑预测模型等时间序列分析理论和方法。
其次，R语言不仅是一款统计软件，还是一个可以进行交互式数据分析和探索的强大平台，金融、经济、医疗、数据挖掘等诸多领域都基于R研发它们的分析方法。
在这个平台上，时间序列分析方法可以非常便捷地嵌入其他领域的研究中，成为各行业实务分析的基础方法。
最重要的一点是，由于R语言的开放性和资源共享性，它可以汇集全球R用户的智慧和创造力，以惊人的速度发展。
在R平台上，新方法的更新速度是以周为单位计算的，这是传统统计软件所无法比拟的。
北京理工大学研究生培养方案
控制科学与工程共济网081100网络督察（一级学科：控制科学与工程）kaoyantj共济控制科学与工程学科具有博士学位授予权并设博士后流动站，在2006年全国一级学科评估中综合排名第10。
下设“控制理论与控制工程（081101）”、“检测技术与自动化装置（081102）”、“系统工程（081103）”、“模式识别与智能系统（081104）”、“导航、制导与控制（081105）”、“运动驱动与控制”六个二级学科，其中，“控制理论与控制工程”是国家级重点学科，“模式识别与智能系统”是北京市和科工委重点学科。
kaoyantj控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。
控制科学以控制论、系统论、信息论为基础，研究各应用领域内的共性问题，即为了实现控制目标，应如何建立系统的模型，分析其内部与环境信息，采取何种控制与决策行为；而与各应用领域的密切结合，又形成了控制工程丰富多样的内容。
本学科点在理论研究与工程实践相结合、学科交叉和军民结合等方面具有明显的特色与优势，对我国国民经济发展和国家安全发挥了重大作用。
本学科主要研究方向有：3362 30391.控制理论与控制工程：复杂系统的建模、控制、优化、决策与仿真；鲁棒控制与非线性控制；工程系统的综合控制与优化；运动控制系统设计与分析；先进控制理论与方法。
112室2.模式识别与智能系统：智能控制与智能系统；专家系统与智能决策；模式识别理论与应用；智能信息处理与计算机视觉；生物信息学。
课3.导航、制导与控制：惯性定位导航技术；组合导航及智能导航技术；飞行器制导、控制与仿真技术；惯性器件及系统测试技术；火力控制技术。
共济网4.检测技术与自动化装置：先进传感与检测技术；新型执行机构与自动化装置；智能仪表及控制器；测控系统集成与网络化；测控系统的故障诊断与容错技术。
课5.系统工程：系统工程理论及应用；系统分析、设计与集成；系统预测、决策、仿真与性能评估；网络信息技术、火控与指控系统技术；复杂系统信息处理、控制与应用技术。
《时间序列分析》课程教学大纲(本科)
《时间序列分析》课程教学大纲课程编号：07245课程名称：时间序列分析英文名称：Time Series Analysis课程类型：专业方向课课程要求：限选课学时/学分：56^.5 （讲课学时：48实验学时：0上机学时：8）开课学期：7适用专业：数学与应用数学授课语言：中文课程网站：无一、课程性质与任务《时间序列分析》是高等院校应用数学类专业的一门专业理论课。
通过本门课程的教学, 使学生较系统、完整的了解线性回归理论和时间序列分析的基本理论，学会运用线性回归理论和时间序列分析理论构建数学模型，解决现实生产和生活中的实际问题。
时间序列分析的理论被广泛应用于经济学、生物医学、人口统计等多门学科领域，本课程的任务是使学生能够根据所学理论解决各个领域中的数学建模问题，并通过学习并使用统计软件Eviews,会对模型中的数据进行处理，得到符合实际的结论。
二、课程与其他课程的联系《时间序列分析》课程作为数学专业的专业课程之一，以《概率论》、《数理统计》为主要理论基础，并涉及到《数学分析》和《高等代数》的学科的应用。
该门学科紧密联系实际, 并紧跟时代发展前沿，在大数据时代，本学科能将数学系学生所学专业知识直接转化为解决数据分析问题方法和手段。
三、课程教学目标1.通过《时间序列分析》课程的学习，掌握时间序列的基本定义、模型建立前期数据处理、模型选择和建立等基本理论。
学生学会ARMA模型的预处理、模型识别、模型优化及预测。
并在该基础模型的基础上，掌握非平稳时间序列的基础知识和相应主要模型的构建。
掌握条件异方差模型的建立和应用，掌握伪回归的判定和协整理论。
要求学生能够熟练应用统计软件，如Eviews、STATA等。
（支撑毕业要求指标点4.1）2.通过学习，培养学生应用能力。
将所学的时间序列分析模型理论，利用实际数据，进行模型选择，对数据进行分析和处理，根据理论要求选择适当的模型，并能够准确进行模型建立和参数估计，并根据模型优化理论选择最优模型。
北京理工大学研究生课程教学日历
北京理工大学研究生课程教学日历授课对象MBA周次上课方式时数授课内容课外阅读和书面的作业学习检查参考书名和章节时数内容检查方式所需时间1讲授4导论2讲授4人力资源管理概述3讲授4职位管理4讲授4人力规划与招聘5讲授4甄选与面试6讲授4薪酬与福利管理7讲授4绩效管理8讲授2职业发展管理一、教学目的本课程的教学围绕人力资源管理的不同模块与特点，将知识传授与能力和技能的培养相结合，既分别讲述每个模块的特点，又重视不同模块之间的相互衔接。
主要授课内容包括：概述、战略性人力资源管理、职位管理、人力资源规划与招聘、甄选与面试、培训与开发、绩效管理、薪酬管理等专题。
本课程服务于管理与经济学院MBA人才的培养目标和宗旨，在坚持讲授人力资源管理理论知识的基础上，注重实践分享与案例分析，从而培养MBA学生在实际工作中，作为工商管理业界的精英和高级职业经理人，在企业内部管理中能够发挥中流砥柱的作用；善于运用课程所学内容，面对错综复杂的企业管理环境，及时有效地管理内部人力资源事宜。
二、授课方法和方式课堂讲授，讨论和课下小组练习三、成绩评定方式笔试考试与小组作业相结合四、教材和必读参考资料教材：1.加里•德斯勒著，《人力资源管理》（第12版），中国人民大学出版社，2012-72.（美）克雷曼著，吴培冠译，《人力资源管理——获取竞争优势的工具》，机械工业出版社，2009-43.（美）德斯勒，（新加坡）陈水华著，赵曙明，高素英译，《人力资源管理》（亚洲版，第2版），机械工业出版社，2013-1推荐阅读：1.潘新民编，《世界500强人力资源总监管理笔记》，化学工业出版社，2011-092．刘昕编著，《人力资源管理》，中国人民大学，2012-113．（美）蒙迪著，朱舟等译注，《人力资源管理》（英文版，第11版），机械工业出版社，2011-11 4．冯颖著，《HR招聘实务手册》，化学工业出版社，2012-015．李作学编著，《员工招聘与面试精细化实操手册》，中国劳动社会保障出版社，2010-096．王瑞永，全鑫编著，《绩效量化考核与薪酬体系设计全案》，人民邮电出版社，2011-037．刘昕编著，《薪酬管理》，中国人民大学，2011-038．王小刚著，《企业薪酬管理最佳实践》，中国经济出版社，2010-04任课教师翁涛年月日教学院长年月日注：1.此教学日历由授课教师填写，教学院长签字后执行，学院留存一份。
北理法硕非全课表-概述说明以及解释
北理法硕非全课表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分是文章的开篇，用来引导读者了解文章的背景和主要内容。
在北理法硕非全课表的概述中，我们可以介绍以下内容：北理法硕非全课表是指北京理工大学法学硕士研究生培养计划中的非全日制课程表。
随着社会的不断发展和法学领域的不断深化，越来越多的工作人士和本科毕业生选择继续深造法学专业，并通过法学硕士研究生的学位获得更好的职业发展机会。
北理法硕非全课表是为适应工作人士和本科毕业生的需求而设计的，其特点是课程设置更加灵活，并提供更多远程教学和网络学习的机会。
非全课表通常分为两个学期，学生可以根据自身情况选择每学期的课程数量和安排。
此外，非全日制课程还可以根据学生的实际情况和专业方向，提供更多个性化的课程选择。
北理法硕非全课表的实施对于工作人士和本科毕业生来说有着很多优点。
首先，非全日制课程的灵活性使得学生可以更好地平衡工作、学习和生活的压力，更好地发挥自己的学习潜力。
其次，非全课程提供了更多网络学习和远程教学的机会，学生可以根据个人的时间和地点安排来学习，避免了时间和空间的约束。
此外，非全课程还可以根据学生的实际需求提供更多的专业课程和实践机会，更好地满足学生的学习需求。
然而，北理法硕非全课表也存在一些挑战和不足之处。
首先，由于非全课程的灵活性和个性化，对于课程的安排和学习管理要求学生具有一定的自觉性和自律性。
学生需要自主安排和掌控学习进度，这对一些学生来说可能是一种挑战。
其次，非全课程的网络学习和远程教学也存在技术和交流的问题，需要学生具备一定的计算机和网络技能，并能够有效地与教师和同学进行互动和讨论。
综上所述，北理法硕非全课表是为适应工作人士和本科毕业生的需求而设计的一种灵活学习模式。
它的灵活性和个性化使得学生能够更好地平衡学习和工作，获得更多的学习机会和自主学习的空间。
然而，学生也需要具备一定的自觉性和自律性，并克服网络学习和远程教学的技术和交流问题。
北京理工大学研究生课程教学日历
北京理工大学研究生课程教学日历课程代码0600010 课程性质必修主讲教师李慧芳2017—2018学年第 1 学期辅导教师刘坤自动化学院授课对象硕士研究生一、教学目的通过学习系统以及系统工程的基本概念、基本原理与方法，使学生了解系统以及系统工程的基本观点与方法，培养学生的系统思维能力，使其具有系统、综合和全局的意识，并能够使用系统工程的观点去分析、解决复杂系统的控制、优化、集成、决策与管理等问题。
课程内容包括系统工程概论、系统工程生命周期与管理方法、系统优化方法、常用的系统工程工具、系统评价方法以及系统工程的最新应用实例等.二、授课方法和方式课堂讲授、讨论、案例分析与仿真实验三、成绩评定方式成绩以百分制衡量。
成绩评定依据: 平时成绩10%，专题讨论30%，期末考试40%，研究报告20%。
研究报告查阅文献10 篇以上，报告字数6000字以上。
四、教材和必读参考资料1.李惠彬，张晨霞.系统工程学及应用(北京理工大学“十二五”规划教材)[M].北京: 机械工业出版社，20132.陈队永编.系统工程原理及应用[M]. 北京：中国铁道出版社，20143.胡保生、彭勤科编著. 系统工程原理与应用. 北京：化学工业出版社，20074.Cecilia Haskins. Systems Engineering Handbook-a Guide for System Life Cycle Processes andActivities(Version 3)[M]. eBook, 20065.Saaty TL. The Analytic Network Process 2nd Edition[M]. Pittsburgh: RWS Publications, 20016.David O’Sullivan, Lawrence Dooley. Applying Innovation[M]. London: SAGE Pr ess, 20097.约翰▪沃德，乔▪佩帕德著，吴晓波，耿帅译. 信息系统战略规划[M]. 北京：机械工业出版社，20078.姚宏宇等著。
北京理工大学硕士研究生培养方案
车辆工程080204（一级学科：机械工程）本学科1981年获得硕士学位和博士学位授予权，1988年设立博士后流动站，1987年和2001年两次被评为国家级重点学科。
本学科在机械学科的基础上拓宽和发展，涉及动力、控制、电子、计算机、信息、材料、能源等学科领域，具有多学科交叉的特点。
主要研究军用车辆、汽车及其它工程车辆。
主要研究方向有：1.车辆总体理论与现代设计：车辆动力学，车辆系统优化；车辆设计专家系统，车辆虚拟技术；车辆试验与测试技术，车辆可靠性与故障诊断技术等。
2.车辆传动系统理论与技术：车辆动力传动理论与控制，车辆传动系统动态仿真与优化匹配，推进系统集成理论与技术，多流传动与转向，液力液压传动，车辆自动变速和无级变速，车辆新型传动。
3.车辆信息技术：车辆信息网络化技术，车辆电子系统可靠性与故障诊断，智能车辆，车载信息系统，主动和半主动悬挂，车辆安全行驶控制，车辆通过性控制等。
4.新能源车辆与电驱动技术：电动车辆及其它新能源车辆理论与技术，电机驱动系统，车辆能量管理系统，车辆电气综合控制等。
5.车辆安全与人机工程：车辆安全性，车辆安全行驶装置，车辆振动噪声控制，车辆人机工程，车身结构与造型等。
一、培养目标热爱祖国，有社会主义觉悟和较高道德修养，在车辆工程领域掌握坚实的基础理论和系统的专门知识，具有从事本领域科学研究工作或独立担负专门技术工作的能力，能够胜任科研院所、企业、高校的科学研究、工程设计、产品开发和教学工作。
二、课程设置·139·三、必修环节1．文献综述报告（1学分）：本学科硕士研究生的文献阅读要结合课题研究方向和具体的研究领域进行，文献综述报告的参考文献应不少于20篇，文献综述报告要反映国内外相关领域的研究历史、现状和发展趋势，不少于4000汉字。
2．学术活动（1学分）：在学期间至少应参加6次以上学术活动（含现代数学系列讲座、跨学科或晓外的学术活动3次），其中本人进行正规性的学术报告1次以上。
北京理工大学研究生课程教学日历-BeijingInstituteof
北京理工大学研究生课程教学日历课程名称财务管理课程代码2100009课程性质必修课主讲教师肖淑芳2017—2018学年第一学期辅导教师无院授课对象MBA周次上课方式时数授课内容课外阅读和书面的作业学习检查参考书名和章节时数内容检查方式所需时间1课堂讲授4●财务管理决策财务管理的目标●企业组织形式●委托代理问题与公司治理●资金时间价值2阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第1、3章2课堂讲授+课堂讨论4●投资组合的风险与收益●资本资产定价模型●债券与股票估价4阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第4、5章3课堂讲授+课堂小案例4●投资决策方法●项目现金流量的估计4阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第9、10章4课堂讲授+课堂小案例4●项目现金流量分析的一些特殊情况●项目进一步分析与评估●如何考虑项目的风险4阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第10、11章5课堂讲授+课堂讨论4●权益资本成本的估计●债务资本成本●加权平均资本成本●发行成本和加权平均资本成本4阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第14章6课堂讲授+课堂小案例4●资本结构与杠杆效应●资本结构、公司价值与资本成本●最优资本结构决策4阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第16章7课堂讲授+课堂讨论4●股利分配类型与股利支付程序●现金股利与股票股利●股票股利与资本公积转增●现金股利与股票回购●股利政策4阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第17章8课堂讲授+课堂讨论4●经营周期和现金周转期●短期财务政策●现金预算与短期财务计划●现金与流动性管理应收账款与存货管理4阅读教材相关章节完成课后作业课堂提问检查作业2公司理财（精要版）第18、19、20章一、教学目的本课程主要以资本市场为背景，在管理学、会计学、统计学等课程基础之上，学生通过本课程的学习，掌握企业筹资、投资、收益分配等资金管理的理论与方法，提升学生在企业筹资、投资、收益分配等方面的财务管理决策能力。
泛函分析-北京理工大学研究生院
泛函剖析一、课程编码：课内学时： 64 学时（模块一）+16 学时（模块二）；学分： 2（模块一） +1（模块二）；学分： 3学时：48二、合用专业：模块一合适数学学院本科生、硕士研究生，工科的本科生、硕士研究生和博士研究生；模块二合适数学学院优异本科生、硕士研究生和博士研究生，工科的优异硕士研究生和博士研究生。
三、先修课程：数学剖析、实变函数、近世代数。
四、教课目标与内容介绍本课程是一门专业基础课，合适于数学系个专业。
泛函剖析是现代数学的一个重要分支，跟着科学技术的快速发展，泛函剖析的观点、方法已经浸透到数学的各个分支并且日趋宽泛地被应用于自然科学，工科技术理论和社会科学的各个领域，是必需的数学基础。
经过该课程的学习，学生不单能学到泛函剖析的基本理论和方法，并且对学习其余数学分支以及把他应用到数理经济，现代控制论，量子场论，统计物理，工程技术等领域有很大帮助。
在模块一的学习过程中，学生应娴熟掌握L p空间、 L p空间的观点和性质，娴熟掌握Banach 空间、 Hilbert 空间的观点和性质，理解并掌握Banach 空间和 Hilbert 空间的线性有界算子的基本观点和理论，理解并掌握压缩映照原理、正交分解定理、Riesz 表示定理、开映照定理、闭图像定理、共识定理以及泛函延拓定理。
在模块二中，，学生应掌握谱测度与谱积分的性质和计算公式，掌握拓扑线性空间的观点以及等价刻画；认识广义函数的性质和基本运算规则。
五、教课方式以讲堂教课为主，依据讲堂教课内容合适增添讲堂议论内容。
六、主要内容及学时分派模块一（ 64 学时）p1.L 空间（ 20 课时，含 4 课时习题课）L p空间的定义和性质pL 空间的齐备性与可分性2L 空间的内积和性质1.4 卷积的定义及基天性质21.5L 空间上的Fourier变换2.Hilbert空间理论（20课时，含4课时习题课）2.1 距离空间的定义和齐备化2.2 列紧性与可分性2.3 压缩映照原理2.4 希尔伯特空间的定义2.5 希尔伯特空间正交基定义及其存在性2.6 Riesz表示定理希尔伯特空间上线性有界算子与连续算子希尔伯特空间上的紧算子2.9 Fredholm理论，紧算子的谱2.10 Hilbert-Schmidt理论3.Banach 空间（ 22 课时，含 4 课时习题课）3.1 Banach空间的定义3.2 线性赋范空间的模等价3.3 Banach空间上线性有界算子逆算子定理，闭图像定理与共识定理泛函延拓定理，Banach 空间上线性连续泛函存在性共轭空间及其表示弱收敛与弱*收敛弱列紧与弱*列紧模块二（ 16 学时）4.谱映照与算子演算（ 6 课时）谱测度与谱投影谱积分正规算子的谱积分酉算子的谱积分5.拓扑线性空间（ 5 课时）拓扑线性空间及其邻域系局部凸拓扑线性空间5.3 MInkowski函数拓扑线性空间的可胸怀化6.广义函数（ 5 课时）广义函数的基本观点广义函数的运算广义函数的求导，方程的弱解七、查核与成绩评定查核方式：模块一采纳一致命题，微机试题库协助，一致阅卷，集体复查, 严把质量关。
五、教学大纲 - 北京理工大学研究生院
专业学位研究生课程教学大纲与课程简介
课程名称：XXX（黑体三号，居中）
一、课程编码：XXX (宋体五号,以下内容一律是宋体五号，行间距为单倍行距)
课内学时：学分：
二、适用专业： XXX
三、先修课程： XXX
四、教学目的
通过本课程的学习，使我校化学与化工相关学科研究生的了解和掌握文献检索的各种基本原理与理论，掌握我校图书馆购买的各种数据库的检索方式与方法，尤其是与化工与环境、材料科学获 XXXXXXX
五、教学方式
XXX
六、教学主要内容及学时分配
1.国内外著名的资源检索系统介绍 2学时
1.1万方数据知识服务平台
1.2中国知网
1.3中国高等教育文献保障系统
1.4 国家科技图书文献中心
1.5 Web of Knowledge
1.6 OCLC FirstSearch
1.7 ProQuest数据库平台
2.国内著名的期刊数据库检索系统 2学时
2.1中国学术期刊网络出版总库（CNKI）
2.2万方数字化期刊
2.3 《中文科技期刊数据库》（全文版）
2.4全国期刊联合目录
2.5龙源期刊网
XXXX
七、考核与成绩评定
XXX
八、参考书及学生必读参考资料
1. 作者XXX，XXX．书名XXX[M]．出版地XXX：出版社XXX，出版年XXX.
XXX
九、大纲撰写人：XXX
十、任课教师：XXX
1。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
课程名称课程名称：：时间序列分析时间序列分析
一、课程编码： 课内学时： 48 学分： 3
二、适用学科专业： 数理统计、应用数学
三、先修课程： 概率论与数理统计，线性代数
四、教学目标
通过本课程的学习，掌握时间序列分析的基本理论、基本思想和基本方法，包括ARMA 模型的概念和性质，模型的建立和预测，季节模型和传递模型的应用，提升学生处理时间时间序列数据的能力。
五、教学方式
教师课堂主讲，学生课后做练习和实验。
六、主要内容及学时分配
1. 绪论 4学时
1.1 时间序列分析的一般问题
1.2 时间序列分析的建立
1.3 确定性时间序列分析概论
1.4 随机时序分析的几个基本概念
2. 平稳时间序列模型 4学时
2.1一阶自回归模型
2.2一般自回归模型
2.3移动平均模型
2.4自回归移动平均模型
3. ARMA 模型的特性 8学时
3.1格林函数和平稳性
3.2逆函数和可逆性
3.3自协方差函数
3.4自谱
4. 平稳时间序列模型的建立 8学时
4.1模型识别
4.2模型定阶
4.3模型参数估计
4.4模型适应性检验
4.5 Pandit-Wu 建模方法
4.6建模实例
5. 平稳时间序列预测 4学时
5.1条件期望预测
5.2预测的三种形式
5.3预测值的适时修正
6. 趋势模型 4学时
6.1趋势性时间序列的重要特征
6.2随机时间序列的趋势性检验
6.3平稳化方法
6.4趋势模型
7.季节模型 6学时
7.1季节时间序列的重要特征
7.2季节性时间序列模型
7.3季节性检验
7.4季节时间序列模型的建立
8.条件异方差模型 3学时
8.1条件异方差模型
8.2条件异方差模型的建立
8.3几种扩展模型
9.传递函数模型 4学时
9.1模型简介
9.2传递函数模型的识别
9.3传递函数的拟合与检验
9.4干预模型
10.异常值分析 3学时
10.1含异常值的ARIMA模型
10.2异常值的检测
10.3异常值分析的实例
七、考核与成绩评定
期末考试占70%，练习和实验占30%。
八、参考书及学生必读参考资料
1. 王振龙，胡永宏．应用时间序列分析[M]．北京：科学出版社，2007.
2. 王燕．时间序列分析：基于R [M]．北京：中国人民大学出版社，2015.
九、大纲撰写人：杨鹏飞。