统计学教学大纲
统计学 教学大纲
统计学教学大纲统计学教学大纲统计学是一门应用广泛的学科，它研究的是数据的收集、分析和解释。
统计学在各个领域都有重要的应用，包括经济学、医学、社会科学等等。
为了提高统计学的教学效果，制定一份合理的统计学教学大纲是非常重要的。
一、课程目标统计学教学大纲的首要任务是明确课程的目标。
在制定教学大纲时，需要考虑到学生的背景知识和学习能力，以及课程的实际应用。
课程目标可以包括以下几个方面：1. 掌握基本统计概念和术语：学生需要了解统计学的基本概念，例如总体、样本、变量等等。
他们还应该熟悉统计学中常用的术语，例如平均数、中位数、标准差等等。
2. 学会数据的收集和整理：学生需要学习如何收集和整理数据。
他们需要了解各种数据收集方法的优缺点，并学会使用统计软件进行数据整理和分析。
3. 掌握常见统计方法：学生需要学习一些常见的统计方法，例如描述统计、推断统计等等。
他们需要了解这些方法的原理和应用，并能够独立进行统计分析。
4. 培养数据分析和解释能力：学生需要通过实际案例的分析和解释来培养数据分析和解释能力。
他们需要学会将统计结果应用到实际问题中，并能够清晰地解释统计分析的结果。
二、课程内容统计学教学大纲还需要明确课程的内容。
以下是一些可能包括在统计学教学大纲中的内容：1. 描述统计：学生需要学习如何描述数据。
他们需要学会计算和解释数据的中心趋势和离散程度，并能够使用图表来展示数据。
2. 概率论：学生需要学习一些基本的概率理论。
他们需要了解概率的定义和性质，并能够计算概率。
3. 抽样与估计：学生需要学习如何进行抽样和估计。
他们需要了解不同的抽样方法，并能够使用统计软件进行抽样和估计。
4. 假设检验：学生需要学习如何进行假设检验。
他们需要了解假设检验的基本原理和步骤，并能够进行假设检验的计算和解释。
5. 回归分析：学生需要学习如何进行回归分析。
他们需要了解回归分析的原理和应用，并能够使用统计软件进行回归分析。
三、教学方法统计学教学大纲还需要明确教学方法。
统计学教学大纲
统计学教学大纲统计学是一门应用广泛的学科，涉及到数据的收集、整理、分析和解释。
学习统计学可以帮助学生培养分析问题和推理的能力，同时也能为他们未来的职业发展提供基础。
本文将介绍统计学教学大纲，旨在指导教师和学生更好地学习和教授这门学科。
I. 介绍统计学A. 统计学的定义与目标B. 统计学的应用领域C. 统计学的重要性II. 统计学教学目标A. 知识与概念1. 概率与统计的基本概念2. 数据收集和整理的方法与技巧3. 统计分析的方法与应用B. 技能与能力1. 数据的可视化与描述2. 推断统计与假设检验3. 统计软件的应用III. 教学内容与安排A. 基础统计学1. 描述统计学a. 数据的收集与整理b. 数据的可视化与描述2. 概率与概率分布a. 基本概率原理b. 离散和连续概率分布3. 统计推断a. 抽样与抽样分布b. 参数估计与假设检验B. 进阶统计学1. 回归分析a. 简单线性回归b. 多元线性回归2. 方差分析a. 单因素方差分析b. 多因素方差分析3. 非参数统计方法a. 秩次统计b. 重抽样方法IV. 教学方法与评估A. 教学方法1. 讲授与演示2. 讨论与互动3. 实践与案例研究B. 学生评估1. 课堂表现与讨论2. 作业和小组项目3. 考试与综合评估V. 教材与资源推荐A. 主要教材B. 参考资料与学术期刊C. 统计软件推荐总结：统计学教学大纲旨在提供一套完整的学习计划和指导，帮助学生在统计学领域建立坚实的基础。
通过系统学习统计学的知识、概念和技能，学生将能够在实际问题中运用统计方法进行数据分析和决策。
教师应根据大纲的安排，灵活运用不同的教学方法和评估手段，以提高学生的学习效果和能力。
此外，推荐优质的教材和资源，以及相关的统计软件，有助于深化学生的理解和应用。
通过遵循统计学教学大纲，我们可以培养出具备扎实统计学基础的学生，为他们的未来职业发展打下坚实的基础。
统计学课程教学大纲
《统计学》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：161514003课程名称：统计学英文名称：课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:工商管理专业考核方式：考试先修课程：线性代数、概率论二、课程简介统计学是一门具有悠久历史的科学，一般认为其理论起源于古希腊的亚里士多德时代，至今已有超过2300年的历史。
起初，统计学主要关注社会经济问题的研究。
在经过两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个阶段。
从广义上讲，统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据或信息的学科，而从专业角度来看，它主要分为数理统计、经济统计和生物统计等方向。
作为工商管理专业的核心课程之一，本课程更侧重于经济统计的学习。
三、课程性质与教学目的统计学是工商管理专业的必修课程。
本课程旨在通过教学、实验和讨论，帮助学生掌握现代统计方法，培养数据思维能力。
学生将能够基于真实的统计调查数据和大数据来观察和分析经济社会现象，揭示数据背后的规律，并培养实事求是的精神。
此外，课程还将提升学生在科学决策和量化决策方面的能力。
四、教学内容及要求第一章导论（一）目的与要求1.掌握统计学的概念和统计分析的步骤2.认识学习统计学的重要性（二）教学内容1.主要内容（1）什么是统计学（2）学习统计学的必要性（3）如何学习统计学（三）教学方法与手段课堂讲授、课堂讨论第二章数据来源（一）目的与要求1.了解各种数据的主要来源和采集方法2.掌握抽样调查方法及各种抽样方法的适用条件（二）教学内容1.主要内容（1）数据的采集方式（2）数据采集机构（3）抽样调查2.基本概念和知识点（1）总体和样本（2）随机抽样（3）整群抽样（4）放回抽样（5）不放回抽样3.问题与应用（能力要求）（1）了解各种数据的来源及采集方法（2）掌握抽样方法（三）思考与实践能够正确运用抽样方法进行科学抽样。
（四）教学方法与手段课堂讲授第三章统计分析软件R操作（一）目的与要求1.能够运用R软件进行数学计算2.能够运用R软件进行统计描述分析3.能够正确将各种文件格式数据导入R软件，并将计算结果输出并保存为各种格式的文件（二）教学内容R软件的基本操作（三）思考与实践能够熟练使用R软件进行统计分析。
《统计学原理》教学大纲
《统计学原理》教学大纲一、课程概述统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，广泛应用于各领域的科学研究、决策和管理中。
本课程旨在介绍统计学的基本理论和方法，培养学生的数据分析能力和统计思维。
二、教学目标1.熟悉统计学的基本概念和背景知识；2.掌握统计学的基本方法和技术；3.培养数据分析和统计思维的能力；4.学会运用统计学知识解决实际问题。
三、教学内容1.统计学基本概念与原理1.1统计学的定义和目的1.2统计学的发展历程1.3数据类型和变量分类1.4抽样和抽样方法1.5统计学中的概率概念2.描述统计学2.1数据的整理和图表展示2.2中心趋势的度量2.3数据的离散程度度量2.4相关与回归分析3.概率与概率分布3.1概率基本概念3.2随机变量和概率分布3.3常见概率分布（正态分布、二项分布等）4.统计推断4.1抽样分布与估计4.2假设检验4.3方差分析4.4回归分析与预测五、教学方法1.理论讲授：通过教师讲解和课堂讨论，介绍统计学的基本概念、原理和方法。
2.实例分析：通过实例分析和案例研究，培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
3.统计软件实践：引导学生熟练掌握并灵活运用统计软件进行数据分析。
4.小组讨论：组织学生进行小组讨论，提高学生的合作能力和问题解决能力。
5.课外阅读:引导学生进行统计学相关领域的深入阅读和研究，提升综合学习能力。
六、考核方式1.平时作业（20%）：对课后作业进行评分，包括理论问题和数据分析题目。
2.实验报告（30%）：完成统计学实验，并撰写实验报告。
3.期中考试（20%）：对第一、二章的理论知识进行考核。
4.期末考试（30%）：对整个课程的知识点进行综合考核。
七、参考教材1.王小莫，《概率与统计》2.林超仁，《大数据统计学》3.高路凯，《统计学基础》八、教学进度安排本课程共15周，按以下进度进行教学：第1-2周：统计学基本概念与原理第3-5周：描述统计学第6-8周：概率与概率分布第9-13周：统计推断第14-15周：复习和期末考试以上是《统计学原理》课程的教学大纲。
《统计学》教学大纲
《统计学》教学大纲课程编号：11098006 开课对象：国际经济与贸易专业本科学时：45 课程类别：专业必修课（一）学分：2.5 英文译名：Statistics一、课程的任务与目的（一）统计学课程是经教育部批准的经济学类各专业的核心课程，是一门实用性很强的方法科学。
它的任务是使学生掌握统计学的基本理论和基本方法，提高学生应用统计方法分析解决实际问题的能力。
（二）通过本课程的学习，要求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；掌握各种统计方法的不同特点，应用条件及适用场合；能够熟练应用Excel进行统计计算和分析。
二、课程内容与基本要求（一）绪论掌握统计学的含义，理解统计学与统计数据的关系；熟悉统计学的分科；了解统计学与其他学科的关系。
具体内容为：1、统计与统计学2、统计学的分科3、统计学与其他学科的关系（二）统计数据的搜集与整理掌握统计调查方案设计的内容，统计数据的分组方法；熟悉数据的计量与类型，数据的搜集方法，能够编制频数分布表；了解频数分布的图示方法和类型。
具体内容为：1、数据的计量与类型2、统计数据的搜集3、统计数据的整理（三）数据分布特征的描述掌握均值的计算方法，方差和标准差的计算；离散系数的适用场合；熟悉众数、中位数、几何平均数的特点及计算；了解极差的含义及特点，偏态、峰度的测度方法，统计表的编制等。
具体内容为：1、分布集中趋势的测度2、分布离散程度的测度3、分布偏态与峰度的测度4、统计表与统计图（四）抽样与抽样估计掌握抽样平均误差，抽样极限误差的含义和计算方法；抽样估计的基本方法和样本容量的确定方法；熟悉抽样调查中的基本概念，样本统计量的分布与总体分布之间的关系；了解分层抽样，等距抽样，整群抽样的含义，特点和运用场合。
内容包括：1、抽样调查中的基本概念2、抽样分布3、抽样估计的基本方法4、其他抽样组织方式及其抽样估计。
（五）假设检验掌握总体均值，比例和方差的假设检验；熟悉假设检验的基本思想，检验中的两类错误；了解假设检验中的其他问题。
统计学教学大纲
统计学教学大纲一、课程概述统计学是研究数据的收集、整理、分析和解释的科学。
本课程旨在培养学生掌握统计学的基本理论和方法，能够熟练运用统计学工具解决实际问题。
通过本课程的学习，学生将理解统计学的核心概念，如概率、随机变量、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等，并能够运用这些概念进行数据分析和解读。
二、课程目标1、掌握统计学的基本概念和原理，了解统计学在数据分析中的重要性。
2、掌握统计学的基本方法，包括描述性统计、推论性统计和实验设计等。
3、能够运用统计软件进行数据处理和分析，理解数据分析和解读的流程。
4、培养学生的批判性思维和解决问题的能力，提高他们在科学研究和实际工作中的能力。
三、课程内容1、统计学基础知识：概率论基础、随机变量及其分布、抽样分布。
2、描述性统计：数据的图表展示、数据的数值描述、数据的概括性度量。
3、推论性统计：参数估计、假设检验、方差分析、回归分析。
4、实验设计：实验设计的原则和方法、实验设计的类型和实施。
5、统计软件应用：Excel、SPSS、R等统计软件的使用，进行数据处理和分析。
6、数据分析案例：结合实际案例，进行数据分析和解读，培养学生的实际操作能力。
四、课程安排本课程总计学时，分为理论教学和实践教学两部分。
理论教学部分侧重于统计学的原理和方法的学习，实践教学部分则注重于统计软件的运用和数据分析的实践。
具体安排如下：1、理论教学部分（学时）：讲解统计学的基础知识、描述性统计和推论性统计的内容。
2、实践教学部分（学时）：学习统计软件的应用，进行数据分析和解读的实践操作。
五、教学方法本课程将采用多媒体教学、案例分析、小组讨论等多种教学方法，以提高学生的学习兴趣和参与度。
同时，我们将结合实际案例，让学生更好地理解统计学在实际问题中的应用和重要性。
六、考核方式本课程的考核将采用平时作业、期末考试和课程论文相结合的方式，以全面评估学生的学习效果。
具体安排如下：1、平时作业：占总成绩的%，将根据学生的课堂参与度、作业完成情况等进行评定。
统计学 教学大纲
统计学教学大纲统计学教学大纲统计学是一门应用广泛、与我们日常生活息息相关的学科。
它通过收集、整理、分析和解释数据，帮助我们了解和解释现实世界中的现象和问题。
统计学的应用领域涉及经济、医学、社会科学等各个领域，因此，掌握统计学的基本概念和方法对于我们的学习和工作都至关重要。
下面将介绍一份统计学的教学大纲，以帮助学生更好地学习和应用统计学知识。
第一部分：统计学基础知识这一部分将介绍统计学的基本概念和原理，包括数据的收集和整理方法、统计学的研究对象和目标等。
学生将学习如何设计调查问卷、采样方法和数据收集的技巧。
此外，还将介绍统计学中常用的术语和符号，如平均数、中位数、标准差等，以及它们的计算方法和应用场景。
第二部分：描述统计学描述统计学是统计学的基础，它涉及对数据的整理、总结和表达。
在这一部分，学生将学习如何使用图表和图形来展示数据的分布和关系。
例如，直方图、饼图和散点图等。
此外，还将介绍如何计算和解释数据的集中趋势和离散程度，如均值、方差和标准差等。
第三部分：概率论概率论是统计学的基础，它涉及事件发生的可能性和规律性。
在这一部分，学生将学习基本的概率概念和计算方法，如事件的概率、条件概率和独立性等。
此外，还将介绍概率分布和随机变量的概念，以及它们的应用场景。
例如，正态分布和二项分布等。
第四部分：统计推断统计推断是统计学的核心内容，它涉及从样本中推断总体的特征和规律。
在这一部分，学生将学习如何进行假设检验和置信区间估计。
假设检验是一种用于判断统计推断是否成立的方法，而置信区间估计则是一种用于估计总体参数的方法。
此外，还将介绍如何选择适当的统计检验方法和解释结果。
第五部分：回归分析回归分析是统计学中常用的一种方法，它用于研究变量之间的关系和预测。
在这一部分，学生将学习线性回归模型的基本原理和应用。
他们将掌握如何拟合回归模型、评估模型的拟合程度和解释回归系数等。
此外，还将介绍多元回归模型和非线性回归模型的基本概念和应用。
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《数值分析》教学大纲
英文译名：Numerical Analysis 课程代码：B2082001 学 分：4 总学时数：64
一、课程性质与任务
《数值分析》课程是是信息与计算科学专业的专业课，通过本课程的学习，使学生掌握计算机上常用的数值计算方法和原理，能够针对实际问题要求正确选择，使用适当的数值算法，并能对数值结果作必要的分析；并熟练掌握使用各种数值方法解决数学问题的技巧，为提高学生的科学计算能力打下良好的基础。
二、课程基本要求
使学生掌握计算机上常用的数值计算方法；并通过实际的编程应用了解计算机对实际数值的处理，以及计算机在数值处理中的应用。
要求熟练掌握计算上常用的数值计算方法，并能应用计算机来解决实际生活中的要求对数值进行处理的问题。
三、教学内容 （一）预备知识
1、数值分析研究的对象、方法和意义；
2、误差的来源,误差限,相对误差和相对误差限,有效数字. 重点与难点 ：有效数字的概念及应用 教学建议：
(1) 了解数值分析所研究的对象,理解数值分析中常采用的方法与手段以及对于解决各类数学问题所具有的实际意义；
(2) 对数学问题进行数值求解,求得的结果一般都包含有误差,误差分析和估计正是数值分析严密科学性的具体体现,因此,要求学生熟练准确掌握误差及有效数字的概念,对以后的学习大有好处。
（二）非线性方程()0f x =的解法 1、求解()x g x =的迭代法 2、二分法
3、牛顿迭代法－割线法 重点：二分法和牛顿法 难点：迭代方法的理解
教学建议：重点掌握二分法和牛顿迭代法，了解解非线性方程组的NEWTON迭代法。
的数值解法
（三）线性方程组Ax B
1、向量和矩阵简介
2、上三角线性方程组
3、高斯消去法和选主元
4、三角分解法
5、求解方程组的迭代法
重点：
(1) 解线性方程组的迭代法和消去法;
(2) 迭代收敛性讨论.
难点：消去法公式的推导.
教学建议
(1) 熟练掌握对角占优的概念和迭代收敛的条件,学会建立收敛的迭代格式;
(2) 重点掌握迭代法和消去法的应用;
(3)了解追赶法的基本思想和适用范围;
（四）插值与多项式逼近
1、泰勒级数与函数计算
2、插值介绍
3、拉个朗日插值多项式（1）
3、拉个朗日插值多项式（2）
4、牛顿插值多项式
5、切比血夫多项式逼近
6、帕德逼近
7、三次样条插值
重点：拉格朗日插值法
难点：三次样条插值
教学建议：
（1）了解插值法的概念，知道插值多项式的存在唯一性。
（2）掌握拉格朗日插值法，能写出其基函数。
（3）理解差分、差商的概念，能写出牛顿向前、向后插值公式。
（4）了解分段低次插值的概念及其意义。
（5）理解三次样条插值，掌握其求法。
（6）理解数值微分，知道常用的数值微分公式及其阶。
（五）数值积分
1、积分简介
2、组合梯形公式和辛普森公式（1）
组合梯形公式和辛普森公式（2）
3、递归公式和龙贝格积分（1）
4、递归公式和龙贝格积分（2）
5、自适应积分
（1）梯形求积公式
（2）抛物求积公式和牛顿─柯特斯公式
（3）求积公式的余项,复化求积公式及其误差估计,变步长求积方法。
重点：
(1) 复化求积法；
(2) 变步长求积法的使用。
难点：变步长求积方法。
教学建议：掌握数值积分的基本思想和代数精度的概念; 掌握插值型求积公式与高斯型求积公式，理解等距节点的牛顿-柯特斯公式及余项估计，掌握复化求积法，李查逊外推技巧及在此基础上诱导出的龙贝格公式。
掌握数值微分的基本思想与运算。
（六）常微分方程的数值解法
1、解法的问题提出
2、欧拉方法
3、泰勒级数法
4、龙格─库塔方法
5、稳定性
6、方程组与高阶方程的解法
重点：
(1) 改进的尤拉方法；
(2) 经典的四阶龙格─库塔方法的应用。
难点：方程组与高阶方程的解法；
教学建议：
(1) 理解局部截断误差的概念,能够判断出每种格式的精度；
(2) 熟练掌握改进的尤拉方法和常用的四阶龙格─库塔公式的使用，了解两种方法各自的特点，学会针对具体问题来选择合适的算法；
(3) 理解二阶龙格─库塔方法的推导过程；
四、课程与其它课程的关系
在学习本课程之前必须先修微积分、线性代数、常微分方程、计算机语言等课程。
六、选用教材及主要参考书
教材：美，John H. Mathews, Kurtis D. Fink，《数值方法》(Matlab版)，电子工业出版社，2005年12月
参考书：
1．《数值分析简明教程》，王能超，高等教育出版社
2．《计算方法》，何明，安徽大学出版社
3．《现代数值分析》，李庆扬，王能超，易大义，高等教育出版社
4．《数值分析基础》，关冶，陆金甫，高等教育出版社
七、本课程考核要求
本课程考核成绩由两部分组成，平时成绩占30%（其中包括上课表现、作业和实验成绩），期末考试成绩占70%，期末考试形式为笔试。
附实践教学要求：
一、实验学时
实验总学时：16 实验个数： 5
必开实验个数： 4 选开实验个数： 1
二、实验地位、作用和目的
使学生熟练掌握常用的数值分析方法，培养和提高应用计算机进行科学与工程计算的能力，为以后的学习及应用打下良好的基础
1. 通过上机编程与计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性。
2. 通过对二分法与牛顿迭代法等方程求根方法作编程练习与上机运算，进一步体会二分法与牛顿迭代法的不同特点。
3. 熟悉求解线性方程组的有关理论和方法，会编制LU分解法、雅可比及高斯-塞德尔迭代法的程序，通过实际计算，进一步了解各种方法的优缺点，选择合适的数值方法。
4. 通过实际计算体会各种数值积分方法的精确度，会编写用龙贝格算法求定积分的程序。
三、实验教学基本要求：
1. 熟悉Matlab语言的编程和调试环境，根据实验要求，认真完成基本数值算法的设计、编程、上机调试，分析运行结果，书写实验报告。
2. 熟悉数值稳定的概念，根据所给问题尽量多地给出不同的算法，分析它们各自的数值稳定性，编程上机计算并分析误差的控制情况。
3. 熟悉一元非线性方程求根的几种常用方法，通过上机计算，分析方程求根的二分法、牛顿迭代法的特点及求得根的近似值的速度。
4. 熟悉解线性方程组的LU分解法、雅可比及高斯-塞德尔迭代法的算法，能根据所给方程组的系数矩阵，分析两种迭代法的收敛性并选择恰当的算法编写程序，上机求解。
5. 熟悉数值积分的复合梯形方法、复合抛物线方法、龙贝格方法，能根据所给定积分用龙贝格方法编程上机计算。
四、实验考核方式与要求
本实验考核方式为操作技能考核、提交实验结果和面试相结合，实验成绩记入平时成绩，
占总成绩15-20%。
五、实验仪器设备配置
硬件：服务器一台，机房设备联网。
每人一台计算机，内存1G以上，能正常运行满足实验用软件需求。
软件：Matlab 数学软件
六、实验指导书或实验教材
实验指导书：美，John H. Mathews, Kurtis D. Fink，《数值方法》(Matlab版)，电子工业出版社，2005年12月
参考书：
1．《数值分析简明教程》，王能超，高等教育出版社
2．《计算方法》，何明，安徽大学出版社
3．《现代数值分析》，李庆扬，王能超，易大义，高等教育出版社
4．《数值分析基础》，关冶，陆金甫，高等教育出版社
制订教师：桂胜华
教学院长：
修订日期：2011-9-10。