统计建模课程大纲

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研究生的统计建模教案

研究生的统计建模教案为了帮助研究生学生更好地掌握统计建模的知识和技能，我们设计了以下教案。

本教案旨在引导学生系统学习统计建模的基本概念、方法和应用，并通过案例分析和实践操作提升其实际操作能力。

教案分为三个部分：引言、主体内容和总结。

引言统计建模是研究生学习中非常重要的一门课程，它涉及到数据分析、模型构建、预测与决策等方面，对于各个领域的研究具有广泛的应用。

通过本课程的学习，研究生学生将能够掌握统计建模的基本理论和方法，理解变量之间的关系，并能够运用统计软件进行实际应用。

主体内容一、数据预处理1.1 数据的收集和整理数据收集是统计建模的基础，学生需要了解如何获取、整理和存储数据。

本节内容将介绍常见的数据采集方式和数据整理的方法，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。

1.2 数据的探索性分析探索性数据分析是在建模前对数据进行初步了解的过程。

本节内容将介绍常见的数据可视化方法和统计描述方法，如直方图、散点图和箱线图等，以帮助学生对数据有一个整体的认识。

二、统计建模方法2.1 线性回归模型线性回归模型是统计建模中最基础的模型之一。

本节内容将介绍线性回归模型的原理、参数估计方法和模型诊断方法，并通过实例演示如何应用线性回归模型解决实际问题。

2.2 逻辑回归模型逻辑回归模型是一种二分类问题的建模方法，广泛应用于生物医学、金融等领域。

本节内容将介绍逻辑回归模型的原理、参数估计方法和模型评估方法，并通过案例分析展示其实际应用。

2.3 决策树模型决策树模型是一种非常直观和易于理解的分类和回归方法。

本节内容将介绍决策树模型的原理、树的构建方法和模型评估方法，并通过实例演示如何构建和解释决策树模型。

三、模型评估与选择3.1 模型评价指标评估建模结果是统计建模中很重要的一步，它可以帮助我们判断模型的好坏。

本节内容将介绍常用的模型评价指标，如均方误差、准确率和召回率等，并讲解如何选择适合的评价指标。

3.2 模型选择方法在多个建模方法中选择最优模型是实际应用中常遇到的问题。

统计建模课程大纲

钟灵经济学博士毕业于XXX大学XXX专业，。

主持并参与多项国家级自然科学、社会科学基金项目，并发表一级论文2篇，国内外会议论文3篇。

具备丰富的统计建模和数据分析教学经验。

第一讲简介1.1数据的类型1.2数据的来源1.3数据的展示1.4数据的概括性度量第二讲列联分析2.1 问题：泰坦尼克号的死亡记录2.2 列联表的构造2.3 拟合优度检验2.4 独立性检验2.5 案例分析：家庭状况与青少年犯罪的关系研究2.6 列联分析的项目演练第三讲方差分析3.1 问题：新药的临床试验3.2 方差分析的引论3.3 单因素方差分析3.4 多因素方差分析3.5 案例分析：广告媒体和广告方案对销售额的影响研究3.5 方差分析的项目演练第四讲回归分析4.1 问题：父代和子代的关系4.2 变量间关系的度量4.3 一元线性回归4.4 多元线性回归4.5 案例分析：研究我国民航客运量的变化趋势及其成因4.6 回归分析的项目演练第五讲聚类分析5.1 问题：欧洲各国语言的相似性5.2 相似性度量5.3 系统聚类5.4 K-means聚类5.5 案例分析：上市公司的财务数据分析5.6 聚类分析的项目演练第六讲判别分析6.1 问题：菲谢尔的尾花数据6.2 判别分析的基本思想6.3 两总体的距离判别6.4 多总体的距离判别6.5 案例分析：全国各地区消费水平的类型研究6.6 判别分析的项目演练第七讲主成分分析7.1 问题：各地区生产总值比较7.2 主成分分析的基本思想7.3 主成分分析的模型7.4 主成分分析的性质7.5 案例分析：企业经济效益评价研究7.6 主成分分析的项目演练第八讲因子分析8.1 问题：1904年Spearman对学生考试成绩的研究8.2 因子分析的基本思想8.3 因子分析的模型8.4 因子分析的步骤8.5 案例分析：全国35个中心城市的综合发展水平评价研究8.6 因子分析的项目演练第九讲市场调查9.1 市场调查总论9.2 市场调查过程9.3 问卷设计9.4 抽样设计9.5 案例分析：规模以下工业抽样调查方案第十讲项目案例分析10.1 基于手机app数据的重复消费行为10.2 中国市场经济秩序的测度指标体系研究10.3 北京市水资源分配博弈模型研究10.4 全国经济普查方案研究。

“数学建模”课程简介及教学大纲

“数学建模”课程简介及教学大纲课程代码：112010131课程名称：数学建模课程类别：专业基础课总学时/学分：72/4开课学期：第五学期适用对象：数学与应用数学专业、信息与计算科学专业先修课程：数学分析、高等代数、概率统计内容简介：本课程主要通过各个领域中的实例介绍各种数学方法建模，主要包括：初等数学方法与实验；Matlab、Lingo的使用；微分法建模与实验；微分方程建模与实验；差分法建模与实验；优化方法建模与实验；离散方法建模与实验；随机方法建模与实验。

一、课程性质、目的和任务1．性质：数学与应用数学、信息与计算科学专业必修课。

数学建模是将实际问题依其自身的特点和规律，经过去粗取精、去伪存真、抓住主要矛盾，进行抽象简化和合理假设，用数学的语言和方法转化为数学问题，然后选择适当的数学方法和工具，给予数学的分析与解答，再将所给出的结果返回到所论的实际问题中去进行检验，符合实际则数学建模成功，否则再从头开始，如此反复多次，直至通过实践检验为止。

数学模型是架于数学理论和实际问题之间的桥梁,•数学建模是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。

本课程通过大量实例介绍数学建模的全过程。

2．目的：通过向学生展示各种不同实际领域中的数学问题和数学建模方法，通过对一系列来自不同领域的实际问题的提出、分析、建模和求解的学习与训练，激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，开拓知识面，培养创新精神，提高学生分析问题、解决问题和计算机应用的能力。

3. 任务：本课程旨在通过建模训练培养：（1）学生用数学工具分析解决实际问题的意识并逐步提高其洞察能力。

（2）学生用数学思想和方法综合分析实际问题的能力。

（3）学生的联想能力。

（4）学生熟练地使用计算机和数学软件包的能力。

即培养学生的建模能力和解决实际问题的能力。

二、课程教学内容及要求第一章绪论：1、数学建模的意义；2、数学建模的方法和步骤；数学模型的分类。

数学建模统计模型教学教案

数学建模统计模型教学教案一、教学内容本节课的教学内容选自人教版高中数学选修23第二章第四节“回归分析”和第三章第三节“独立性检验”。

具体内容包括：1. 回归直线方程的求法及应用；2. 相关系数的概念及其应用；3. 独立性检验的方法及其应用。

二、教学目标1. 理解回归直线方程、相关系数的概念，学会求回归直线方程和计算相关系数；2. 掌握独立性检验的方法，并能运用独立性检验解决实际问题；3. 培养学生的数据分析能力、数学建模能力和解决实际问题的能力。

三、教学难点与重点1. 教学难点：回归直线方程的求法、相关系数的计算、独立性检验的方法及应用；2. 教学重点：回归直线方程的求法、相关系数的计算、独立性检验的方法。

四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔；2. 学具：教材、笔记本、计算器。

五、教学过程1. 实践情景引入：以“调查某班级学生的身高和体重关系”为例，引导学生思考如何利用数学模型描述身高和体重之间的关系；2. 讲解回归直线方程的求法：通过示例，讲解最小二乘法求回归直线方程的步骤，让学生掌握求回归直线方程的方法；3. 讲解相关系数的概念及计算方法：解释相关系数的概念，演示如何利用计算器计算相关系数，让学生理解相关系数的作用；4. 应用练习：让学生运用回归直线方程和相关系数解决实际问题，如预测某学生的体重；5. 讲解独立性检验的方法：通过示例，讲解独立性检验的步骤，让学生掌握独立性检验的方法；6. 应用练习：让学生运用独立性检验解决实际问题，如判断“性别与购买意愿是否独立”；六、板书设计1. 回归直线方程的求法；2. 相关系数的概念及其计算方法；3. 独立性检验的方法。

七、作业设计1. 求下列数据的回归直线方程：身高（x）：165, 170, 172, 175, 180体重（y）：60, 62, 64, 66, 682. 计算下列数据的相关系数：身高（x）：165, 170, 172, 175, 180体重（y）：60, 62, 64, 66, 683. 某班级有男生20人，女生15人，男生中有12人购买了某商品，女生中有8人购买了该商品。

《数学建模》教学大纲与考试大纲（专业课周3）（五篇模版）

《数学建模》教学大纲与考试大纲（专业课周3）（五篇模版）第一篇：《数学建模》教学大纲与考试大纲(专业课周3)新疆财经大学应用数学学院《数学建模》课程教学大纲及考试大纲二Ｏ一七年七月《数学建模》课程教学大纲一、课程的基本信息课程代码：4120039 课程性质：选修课总学时：51学时学分：3 开课单位：应用数学学院适用专业：数学与应用数学专业（专业代码070101）、金融数学专业（专业代码020305T）先修课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、运筹学、数学实验二、课程说明数学建模（实验）课程是综合利用数学的思想、方法以解决实际问题的一门学科，是基础数学科学联系实际的主要途径之一。

数学建模是近十几年来开设的一门新兴课程，它以实际问题为载体，把数学知识、数学软件和计算机应用有机结合，容知识性、启发性、实用性和实践性于一体，特别强调学生的主体地位，在教师的引导下，用学到的数学知识和计算机技术，借助适当的数学软件，建立数学模型，分析、解决一些经过简化的实际问题。

该课程的引入，是数学教学体系、内容和方法改革的一项有益的尝试。

三、课程的目的与基本要求通过该课程的学习，要使学生系统地获得数学建模的基本知识、基本理论和方法，培养和训练学生的数学建模素质。

要求学生具有熟练的计算推导能力；通过数学模型有关的概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍，培养学生双向翻译能力，数学推导计算和简化分析能力，熟练运用计算机能力；培养学生联想、洞察能力、综合分析能力；培养学生应用数学解决实际问题的能力。

四、本课程与其它课程的联系：本课程是在学生系统学习了大学数学基础课程、数学实验等课程的基础上开设的一门综合应用与实践课。

学生学习本课程前，必须掌握大学数学的基础知识、常见数学软件包的使用，具备一定的逻辑思维能力及分析问题、解决问题的能力。

因此学好本课程能提高学生“用”数学和现代计算工具解决实际问题的能力。

五、教材、教学参考书教材：姜启源、谢金星主编《数学模型》（第四版）高等教育出版社教学参考书：1、杨启帆方道元遍《数学建模》高等教育出版社2、寿纪麟主编《数学建模——方法与范例》高等教育出版社3、叶其孝主编《大学生数学建模竞赛辅导教材》科学出版社4、萧树铁主编《数学实验》高等教育出版社六、教学时间安排本课程计3学分，51学时，学时分配如下[注1]：序号课程内容课时第一章建立数学模型第二章初等模型6 4 3 第三章简单的优化模型 4 第四章数学规划模型第五章微分方程模型第六章代数方程与差分方程模型 47 第八章离散模型第九章概率统计模型 9 第十章统计回归模型第十一章博弈模型2 注1：本课程内容采用案例式教学及实验教学模式，教学中教师可按照具体情况适度调整案例及课时。

数学建模统计模型教学教案

数学建模统计模型教学教案一、教学内容本节课选自高中数学教材《数学建模与统计》第十章，具体内容为第一节的统计模型。

详细内容包括描述统计和推断统计的基础知识，重点探讨如何构建线性回归模型，以及如何运用该模型进行数据的预测和分析。

二、教学目标1. 理解并掌握描述统计和推断统计的基本概念和方法；2. 学会构建线性回归模型，并运用模型对实际问题进行预测和分析；3. 培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。

三、教学难点与重点教学难点：线性回归模型的构建和应用。

教学重点：描述统计和推断统计的基本概念，以及线性回归模型的构建和应用。

四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔；2. 学具：教材、练习本、计算器。

五、教学过程1. 引入：通过展示一组实际数据，引出描述统计和推断统计的概念，激发学生的兴趣。

2. 知识讲解：a. 简要介绍描述统计和推断统计的基本概念；b. 详细讲解线性回归模型的构建方法和应用。

3. 例题讲解：a. 演示如何构建线性回归模型；b. 结合实际案例，展示如何运用线性回归模型进行预测和分析。

4. 随堂练习：a. 让学生独立完成一组实际数据的描述统计分析；b. 引导学生构建线性回归模型，并对数据进行预测和分析。

六、板书设计1. 描述统计和推断统计的概念；2. 线性回归模型的构建方法；3. 线性回归模型的应用案例；4. 随堂练习的解答。

七、作业设计1. 作业题目：a. 对一组实际数据进行描述统计分析；b. 根据给定的数据，构建线性回归模型，并进行预测和分析。

2. 答案：见附件。

八、课后反思及拓展延伸1. 反思：本节课学生对描述统计和推断统计的概念掌握情况，以及对线性回归模型构建和应用的理解程度。

2. 拓展延伸：a. 探讨其他统计模型（如非线性回归、时间序列分析等）在实际问题中的应用；b. 引导学生参加数学建模竞赛，提高解决实际问题的能力。

重点和难点解析1. 线性回归模型的构建方法；2. 线性回归模型在实际问题中的应用；3. 课后作业的设计与答案。

统计模拟第四版教学大纲

统计模拟第四版教学大纲一、课程概述本课程旨在为学生提供在统计模拟领域的扎实知识和实践能力。

通过学习本课程，学生将能够掌握统计模拟的基本思想、理论和方法，并能够灵活地应用统计模拟技术解决实际问题。

二、教学目标本课程旨在培养学生以下能力：1.掌握统计模拟的基本思想和方法；2.理解随机事件的概率模型，并学会应用它们进行统计推断；3.熟练掌握常用的统计模拟技术，如蒙特卡罗模拟、拉丁超立方抽样、随机森林等；4.熟悉编程语言，如Python或R，在统计模拟中的应用；5.能够运用统计模拟技术解决实际问题，并能够对统计模拟结果进行正确的解释和分析。

三、教学内容第一部分：概率论基础1.概率论基础概述2.随机事件与概率模型3.条件概率与独立性4.随机变量及其分布5.数理统计第二部分：统计模拟基础1.统计模拟基础2.蒙特卡罗方法及其应用3.拉丁超立方抽样及其应用4.蒙特卡罗积分的计算5.随机过程模拟第三部分：统计模拟中的应用1.统计模拟在金融中的应用2.统计模拟在物理建模中的应用3.统计模拟在医疗研究中的应用4.统计模拟在飞行仿真中的应用5.统计模拟在机器学习中的应用四、教学方式本课程采用理论和实践相结合的方式进行教学。

具体做法包括课堂讲授、案例分析、编程实践等多种形式。

学生需要完成课堂作业、编程实践等任务，以掌握所学知识和技能。

五、考核方式本课程采取考试和课程作业相结合的方式进行考核。

其中，考试占最终成绩的60%，课程作业占40%。

六、参考教材1.统计模拟方法（第4版），王家强，北京大学出版社，2008年5月2.Monte Carlo Simulation，Sheldon M. Ross，Academic Press，20063.Simulation and the Monte Carlo Method，Reuven Y.Rubinstein，John Wiley & Sons，2002七、教学进度安排本课程共分为15周。

《数学建模》课程教学大纲

《数学建模》课程教学大纲《数学建模》课程教学大纲第一部分大纲说明一、课程的作用与任务《数学建模》课程是中央广播电视大学数学与应用数学专业的一门限选课，它是应用数学专业的一门基础课程。

通过教学,使学生了解数学建模的基本知识，且具有用数学方法解决实际问题的初步能力，为后继的数学课程学习和进一步培养数学应用能力提供基础。

数学建模课程的主要内容数学建模方法论、初等数学模型、微分方程模型、运筹学模型、概率统计模型等。

二、课程的目的与教学要求根据整个教学计划的内容安排，以及学生主要是成人、在职、业余学习的特点，本课程将主要介绍初等数学模型，运筹学模型，微分方程模型和概率统计模型这四类常见数学模型中的较基本、较简单的部分，使学生对数学建模的基本想法与做法有一个较全面的初步的了解，为应用所学数学知识解决实际问题奠定一个较好的基础。

1 对相关课程内容的基本要求由于本课程的特点，对学生的基本数学基础有下列要求：熟练掌握常微分方程的基本内容，概率论与统计分析基础，运筹学中的线性规划、目标规划的初步知识，图论基础知识、决策论、存贮论与排队论初步知识。

2通过本课程的学习，应达到下列基本目标：(1)深化学生对所学数学理论的理解和掌握；(2)使学生了解数学科学的重要性和应用的广泛性，进一步激发学生学习数学的兴趣；(3)熟悉并掌握建立数学模型的基本步骤、基本方法和技巧；(4)培养学生应用数学理论和数学思想方法，利用计算机技术等辅助手段，分析、解决实际问题的综合能力；(5)培养学生的数学应用意识，同时进一步拓宽学生的知识面，培养学生的科学研究能力。

三、课程的教学要求层次教学要求层次：有关定义、定理、性质等概念的内容按“知道、了解、理解”三个层次要求；有关计算、解法、公式和法则等方法的内容按“会、掌握、熟练掌握” 三个层次要求。

第二部分学时、教材与教学安排一、学时分配本课程共4学分，讲授54学时（包括习题课）学时分配如下：项目内容学时电视学时IP课学时第一章数学建模方法论13第二章初等数学模型9第三章微分方程模型9第四章运筹学模型13第五章概率统计模型10合计541012二、教学安排数学建模课程安排在第6学期，一个学期完成全部教学任务。

统计建模教学大纲模板

---课程名称：统计建模课程代码： [课程代码]课程学分： [学分]授课对象： [适合的专业或年级]授课教师： [教师姓名]教学目标：1. 使学生掌握统计建模的基本概念、原理和方法。

2. 培养学生运用统计模型分析和解决实际问题的能力。

3. 增强学生对数据科学和统计分析工具的理解和应用。

教学内容与知识点：第一章绪论1. 统计建模的定义与意义2. 统计建模的发展历程3. 统计建模的应用领域第二章概率与统计基础1. 随机变量及其分布- 离散型随机变量- 连续型随机变量- 常见概率分布2. 样本统计量- 均值、方差、标准差- 离散系数、偏度、峰度3. 假设检验- 参数假设检验- 非参数假设检验第三章统计模型类型1. 描述性统计模型- 频率分布、直方图、饼图 - 相关分析、回归分析2. 预测性统计模型- 线性回归模型- 非线性回归模型- 时间序列分析3. 推理性统计模型- 卡方检验- 独立性检验- 方差分析第四章统计建模软件应用1. 统计软件介绍- SPSS- R语言- Python2. 软件操作基础- 数据导入与处理- 图表绘制- 模型建立与验证第五章实例分析1. 案例一：市场调查分析- 数据导入与可视化- 建立多元线性回归模型- 模型验证与应用2. 案例二：电信银行卡诈骗数据分析- 数据预处理与特征工程- 模型选择与参数优化- 模型评估与解释第六章统计建模陷阱与注意事项1. 统计建模的常见误区2. 数据质量对模型的影响3. 模型解释与结果验证教学进度安排：[根据实际教学安排填写每周的教学内容和课时]考核方式：1. 课堂表现（10%）2. 平时作业（30%）3. 期末考试（60%）参考资料：[列出推荐的教材、参考书籍、网络资源等]---请注意，这只是一个模板，具体的教学大纲应根据课程的具体要求、教学资源和学生的实际情况进行调整。

数学建模统计模型教学教案

数学建模统计模型教学教案一、教学内容本节课选自《数学建模与统计》教材第十一章“统计模型”部分。

详细内容包括：11.1节线性回归模型的基本概念、11.2节一元线性回归模型的建立与性质、11.3节多元线性回归模型的建立与性质以及11.4节回归分析在实际问题中的应用。

二、教学目标1. 理解线性回归模型的基本概念，掌握一元和多元线性回归模型的建立方法。

2. 学会运用回归分析方法解决实际问题，提高数据分析与处理能力。

3. 培养学生的团队协作能力和创新思维。

三、教学难点与重点教学难点：多元线性回归模型的建立与求解。

教学重点：线性回归模型的基本概念、一元线性回归模型的建立与性质。

四、教具与学具准备1. 教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔。

2. 学具：计算器、草稿纸、学生用书。

五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）利用多媒体展示一些实际问题，如身高与体重的关系、房屋面积与价格的关系等，引导学生思考如何用数学方法描述这些关系。

2. 线性回归模型基本概念（15分钟）讲解线性回归模型的定义、表示方法及其应用场景。

3. 一元线性回归模型的建立与性质（20分钟）以身高与体重的关系为例，讲解一元线性回归模型的建立过程，包括数据的收集、散点图的绘制、回归方程的求解等。

4. 例题讲解（25分钟）讲解一道关于一元线性回归的例题，引导学生学会如何运用回归分析方法解决问题。

5. 随堂练习（15分钟）布置一些关于一元线性回归的练习题，让学生独立完成，巩固所学知识。

6. 多元线性回归模型的建立与性质（20分钟）介绍多元线性回归模型的建立方法，以房屋面积与价格的关系为例，讲解多元线性回归模型的求解过程。

7. 应用案例分析（15分钟）分析一个实际问题，让学生分组讨论，运用所学知识建立回归模型，并给出解决方案。

六、板书设计1. 线性回归模型基本概念2. 一元线性回归模型的建立与性质3. 多元线性回归模型的建立与性质4. 例题及解答七、作业设计（1）已知一组数据，求其线性回归方程；（2）已知线性回归方程，预测某一自变量对应的因变量值。

商务统计与建模课程设计

商务统计与建模课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握商务统计的基本概念、原理和方法；2. 学会运用统计软件进行数据处理、图表绘制和统计分析；3. 掌握建立和评估统计模型的基本步骤，并应用于实际问题。

技能目标：1. 能够运用所学统计方法对实际问题进行数据收集、整理和分析；2. 能够运用统计软件进行数据可视化，并解释图表所反映的信息；3. 能够独立或合作建立统计模型，解决实际问题，并提出合理的建议。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对商务统计与建模的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队协作精神，使其在合作中提高沟通与解决问题的能力；3. 培养学生具备严谨的科学态度，在面对问题时能够客观、全面地分析，形成正确的价值观。

课程性质：本课程为高年级商务统计与建模课程，侧重于培养学生的实际应用能力。

学生特点：学生具备一定的数学基础和统计知识，具有一定的分析问题和解决问题的能力。

教学要求：结合课程性质、学生特点和教学实际，将课程目标分解为具体的学习成果，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

在教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生积极参与，充分调动学生的学习积极性。

通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际问题，提高其解决实际问题的能力。

二、教学内容1. 基本概念与原理：- 统计学的基本概念：变量、数据类型、概率分布等；- 假设检验：显著性水平、t检验、卡方检验等；- 相关与回归分析：线性回归、多元回归、相关系数等。

2. 数据处理与可视化：- 数据收集与整理：数据清洗、数据转换、数据汇总等；- 数据可视化：条形图、折线图、散点图、热力图等；- 统计软件应用：Excel、SPSS、R等软件的数据处理与可视化操作。

3. 统计模型建立与评估：- 模型建立：线性模型、非线性模型、时间序列模型等；- 模型评估：拟合度、预测误差、模型优化等；- 案例分析：实际商务问题中的应用案例。

教学内容安排与进度：第一周：基本概念与原理学习；第二周：数据处理与可视化方法；第三周：假设检验与相关分析；第四周：回归分析与统计模型建立；第五周：统计模型评估与案例分析。

数学建模-教学大纲精选全文

精选全文完整版可编辑修改《数学建模》教学大纲一、课程的基本信息课程编码：课程性质：专业必修课总学时：64学时学分：4开课单位：信息管理学院适用专业：信息与计算科学先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计二、课程目的与任务数学建模（实验）课程是信息与计算科学专业的必修课，是利用数学和计算机基础平台进行实践应用课程之一。

是基础数学科学联系实际的主要途径之一。

通过该课程的学习,要使学生系统地获得数学建模的基本知识、基本理论和方法，培养和训练学生的数学建模素质。

熟练掌握一至两种数学软件（matlab,lingo等），为学生适应日后在社会中实际应用奠定必要的基础。

三、课程教学基本要求数学建模是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际生活中存在问题的一门边缘交叉学科，数学建模是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程，是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。

要求掌握的初等模型、简单优化模型、微分方程模型、差分方程模型、概率统计模型等模型及求解方法。

由于课时的关系，可以适当删减某些比较难的内容，但是务必要使学生在学习过程有所得，要求至少掌握基本建模方法思想，会使用操作数学软件工具解决基本数值分析问题。

五、课程教学基本内容导引建立数学模型教学内容：1、什么是数学建模2、为什么学习数学建模3、怎样学习数学建模MATLAB软件初步（1）MATLAB软件初步（2）重点：1、数学建模基本方法；2、数学建模能力的培养；难点：MATLAB软件应用；第1章数据分析模型教学内容：薪金到底是多少评选举重总冠军估计出租车的总数解读CPIMATLAB 矩阵NBA赛程的分析与评价——全国大学生数学建模竞赛2008年D题MATLAB 多项式重点：1、薪金到底是多少；2、评选举重总冠军；3、NBA赛程的分析与评价；难点： MATLAB 矩阵；第2章简单优化模型教学内容：倾倒的啤酒杯铅球掷远不买贵的只买对的MATLAB符号计算影院里的视角和仰角MATLAB 绘图易拉罐形状和尺寸的最优设计——全国大学生数学建模竞赛2006年C题重点：1、倾倒的啤酒杯；2、不买贵的只买对的；3、易拉罐形状和尺寸的最优设计；难点：MATLAB 绘图；第3章差分方程模型教学内容：贷款购房管住嘴迈开腿MATLAB m文件与m函数物价的波动动物的繁殖与收获期中测试中国人口增长预测——全国大学生数学建模竞赛2007年A 题MATLAB 数据拟合重点：1、贷款购房；2、物价的波动；3、中国人口增长预测难点：MATLAB m文件与m函数第4章微分方程模型教学内容：人口增长MATLAB 插值火箭发射MATLAB 实验报告给药方案海上追踪LINGO基础入门SARS的传播——全国大学生数学建模竞赛2003年A题和C题LINGO 线性规划重点：1、人口增长；2、火箭发射；3、SARS的传播难点：LINGO 线性规划第5章随机数学模型教学内容：博彩中的数学报童售报与飞机预订票LINGO集作弊行为的调查与估计汽车租赁与基因遗传LINGO 实验报告自动化车床管理——全国大学生数学建模竞赛1999年A 题LINGO 线性规划重点：1.博彩中的数学2.作弊行为的调查与估计3.自动化车床管理难点：LINGO 线性规划六、考核方式与成绩评定考核方式：考查考试用时：2学时成绩评定：本课程成绩构成比例为：期末考试成绩占总成绩的60%，期中考试成绩占总成绩的20%，平时成绩占总成绩的20%；平时成绩的构成及比例为：考勤占5%，课堂测验成绩占5%，实验成绩占5%，作业占5%。

《统计模型》课程教学大纲

统计模型StatisticaIModeIing一、课程基本信息学时：32（理论学时20；实验学时12）学分：2考核方式：考试（平时成绩占30%+考试成绩70%）中文简介：《统计模型与统计实验》课程是一新型课程，也是经济统计学专业的一门新的主要专业主干课.课程由统计模型与统计实验两部分组成，统计模型课程系统地介绍统计模型、统计建模和建模过程中的一些常用方法及统计建模实例，通过课堂教学和讨论，使学生了解统计建模的特性及建模的基本方法，并初步具备对实际问题如何建模的能力以及培养良好的思考习惯和归纳分析能力，而统计实验也是在我国高等学校中新开设的一门课程,实验主要让学生自己通过动手实验去体验、学习、探索统计科学，从而解决实际问题。

二、教学目的与要求课程目的是逐步培养学生利用统计学工具解决实际问题的能力。

能够将实际问题“翻译”为统计学语言，并予以求解，然后再解释实际现象，甚至应用于实际。

最终提高学生的统计科学素质和应用统计科学知识解决实际问题的能力。

课程教学采用先理论后实验的方法，通过这一组合课程的学习，培养学生学会利用统计学知识和计算机手段来体验、学习、探索统计学，以及解决实际问题和在计算机的帮助下学习应用统计科学知识的能力。

三、教学方法与手段在教学中要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。

循序渐进的介入统计科学建模的思想，由易到难的介绍各类统计模型；强化统计科学与计算机等其他工具的结合；对于一些重点教学环节，在突出对统计科学方法的同时，要重点讲述统计科学方法与实际问题的一些必然的关联性，使学生更具体的认识统计科学。

对某些章节用到的不常用统计科学方法，予以简单而有目的的介绍。

主要教学方式为讲新课、习题课、实验课、讨论课；有条件时可适当采用多媒体教学方式进行演示和其他知识介绍。

四、教学内容及目标实验教学内容五、推荐教材和教学参考资源1姜启源，数学模型(第三版)，北京:高等教育出版社，2003.72.萧树铁、姜启源，数学实验，北京:高等教育出版社，2003.13.乐经良，数学实验，北京:高等教育出版社，2003.14.李尚志等，数学实验，高等教育出版社，1999.75.赵静,数学建模与数学实验,北京:高等教育出版社与施普林格出版社,2000.116.魏贵民等，理工数学实验，高等教育出版社，2004.57.李尚志等编,数学实验,高等教育出版社.1999.9（面向廿一世纪课程教材）8.王庚.实用计算机数学建模,安徽大学出版社.2003.29.刘琼芯等，数学实验，高等教育出版社，2004.710.［美］R.1Kobacoff,高涛等泽，R语言实战，人民邮电出版社，2013.111.薛毅，统计建模与R语言，清华大学出版社，200712.张小红等，数学软件与数学实验，清华大学出版社，2004.813.杨振华等，数学实验，科学出版社，2003.8。

应用统计学与R语言建模教学大纲

《应用统计学与R语言建模》教学大纲一、课程说明《应用统计学与R语言建模》是数据科学与大数据技术专业的核心课程之一，属于专业选修课，是一门运用统计学的原理和方法，研究各领域有关数据收集、整理和分析的学科。

本课程基于R语言，系统地介绍了常见的统计分析方法，如描述性统计分析、参数估计与假设检验、方差分析、线性回归、逻辑回归、降维分析等及其在R语言中的实现，包含理论教学和实践操作两个部分。

课程用大量实例来说明常用统计分析方法的具体应用，目的是培养学生解决实际问题的能力。

学生通过学习本课程后，应系统掌握各种基本的统计数据分析方法，能运用R语言对统计数据进行处理和分析，能综合运用统计学和计算机科学方法去认识客观世界。

学习这门课程的目标是培养学生掌握统计学的原理和方法以及利用R语言进行数据建模和分析的能力。

培养学生理论与实际应用并重的能力、问题解决能力、团队协作与沟通能力、批判性思维以及持续学习的态度，为学生在数据科学领域的进一步发展做好准备。

先修课程：《高等数学A》《高等数学B》《线性代数》《概率论与数理统计》《计算思维Ⅰ（C）》《计算思维Ⅰ（C）实验》二、课程目标三、课程目标对毕业要求的支撑关系矩阵四、理论教学内容、要求、教学方法与学时五、实验（实践、上机）教学内容、基本要求与学时分配六、考核及成绩评定方式本课程最终成绩由平时考核、期中考核、期末考核三部分构成。

课程的总评成绩=平时成绩×40%+期中成绩×10%+期末成绩×50%。

其中，平时考核由课堂表现、课后作业和实验报告三个部分组成。

课程平时成绩=课堂表现得分×40%+课后作业得分×30%+实验报告得分×30%。

期中成绩由期中考试卷面成绩（随堂测验、百分制）按参考答案及评分标准批阅得出。

期末成绩由数据分析报告的撰写和答辩陈述的表现等按百分制综合折算得出，具体见7.3节内容。

各项课程目标分数分配见下表：七、考核标准7.1平时考核课程平时成绩=课堂表现得分×40%+课后作业得分×30%+实验报告得分×30%。

统计建模教学设计

统计建模教学设计简介本文档旨在设计一套统计建模教学的教学方案，以提供学生们系统性的研究和掌握统计建模的能力。

本方案注重理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，帮助学生们理解和运用不同的统计建模技术。

目标- 帮助学生理解统计建模的基本概念和理论基础。

- 培养学生运用统计建模技术进行实际问题解决的能力。

- 培养学生的数据分析和判断能力。

- 培养学生的团队合作和沟通能力。

教学内容1. 统计建模基础知识- 简要介绍统计建模的定义和作用。

- 解释统计建模的基本原理和流程。

- 介绍常见的统计建模方法和技术。

2. 数据预处理- 讲解数据清洗和数据预处理的重要性。

- 教授常见的数据预处理方法和技巧。

- 提供实际数据集进行数据预处理的实践。

3. 统计建模技术- 介绍回归分析、分类分析和聚类分析等常见的统计建模技术。

- 讲解各种技术的原理和应用范围。

- 提供案例分析和实际操作，帮助学生掌握统计建模技术的运用。

4. 模型评估与优化- 解释如何评估统计建模的质量和效果。

- 讲解模型优化的方法和技巧。

- 强调模型选择和参数调整的重要性。

5. 统计建模实践- 提供实际数据集和问题场景，让学生独立完成统计建模项目。

- 强调实践的重要性，并指导学生进行实践操作和结果分析。

教学方法- 理论教学：通过讲解和演示，帮助学生掌握统计建模的基本概念和理论基础。

- 实践操作：提供实际案例和数据集，让学生亲自操作和实践统计建模技术。

- 小组讨论：安排小组活动，让学生们在合作中互相研究和讨论。

- 案例分析：选取真实案例进行分析，帮助学生培养解决实际问题的能力。

教学评估- 每个教学模块结束后进行小组作业和个人作业评估。

- 通过课堂测验和项目报告评估学生的理论掌握和实践能力。

等级要求- 基础要求：学生需要掌握统计建模的基本概念和方法。

- 中级要求：学生需要能够运用统计建模技术解决简单问题。

- 高级要求：学生需要能够独立进行统计建模项目，解决复杂问题。