非参数统计第三版课程设计 (2)

非参数统计第三版课程设计

背景介绍

本课程设计是针对非参数统计第三版课程的，这是一门重要的研究方法学科，非参数统计的内容涵盖很广，包括秩和检验、Wilcoxon检验、Kruskal-Wallis检验等。

非参数统计方法不依赖于数据的分布类型，使用广泛且实用。这一方面主要是因为在实际问题中，数据的分布很难事先确定，而非参数方法不需要知道数据分布的形式，因此非常适用于现实问题的解决。非参数方法也有很多优点，如对异常值的鲁棒性强、样本量要求不高等。

课程目标

本次课程设计旨在：

•熟悉非参数统计分析的原理及应用场景；

•掌握数据预处理方法；

•熟悉各类非参数检验方法的流程及解释；

•训练学生自行通过R编程完成非参数统计分析。

课程内容

第一章非参数统计概述

1.1 非参数方法的概念介绍

1.2 非参数方法的与参数方法的差异

1.3 非参数方法的分类及应用场景

1.4 非参数方法的优缺点

第二章数据预处理

2.1 数据清洗

2.2 数据的质量控制

2.3 离散化

2.4 标准化

第三章常见非参数检验方法

3.1 单样本离散分布检验

3.2 单样本连续分布检验

3.3 多样本方差分析

3.4 Wilcoxon秩和检验

3.5 Kruskal-Wallis检验

3.6 Mann-Whitney检验

第四章 R语言实现非参数统计

4.1 R语言简介及基本语法

4.2 R语言中常见非参数检验方法的代码

4.3 R语言中数据处理的代码

课程方法

本课程以理论讲解为主，操作为辅。讲解过程使用幻灯片辅助讲解，理论部分通过演示代码来加深学生的印象，操作部分的练习案例及练习题将能够帮助学生更好地将所学内容运用到解决实际问题中。

课程评估

最终成绩按照以下构成：

•课程学习及练习记录占50%

•课程作业占20%

•项目部分占30%

电子书及资源推荐

•《R语言实战：非参数统计》

•《非参数统计与R语言实战》

结语

非参数统计在各种实际问题中均有广泛应用，深入了解非参数统计理论、方法等，不仅有助于解决实际问题，也有助于从事统计学和数学相关研究的人员深入理解统计学乃至数学本身。本门课程设计旨在为学生提供非参数统计分析的基础知识和实践技能，希望同学们能够在课程中充分参与学习，并通过学习实践使自己的能力得到全面提高。