课程名称统计假设检验
《生物统计学》课程说明书
第三章 几种常见的概率分布律 第三节 正态分布
4 第四章 抽样分布 第一节一个正态总体中的抽样分布 第二节 两个正态总体中的抽样分布
章后作业 2 号教学楼 416 见课件
2 号教学楼 416,418
章后作业 见课件
第七周 第八周 第九周
第五章 统计假设检验
2
第一节 显著性检验的基本原理
第五章 统计假设检验
先修课程 课程性质
高等数学、概率论等 专业方向课
学时 /学分
45 /3
授课范围
20XX 级 2、3、4 班
授课时间 和地点
周三 5-6 节，2 号教学楼 416 教室 周五（双）5-6 节，2 号教学楼 418 教室
人数 限制
126 人
生物统计学是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的科
4
第二节适合性检验
第三节独立性检验
第八章 单因素方差分析
2
第一节 单因素方差分析的基本原理
第二节 固定效应模型
第八章 单因素方差分析
第三节 随机效应模型
4
第四节 多重比较
第五节 方差分析应具备的条件
第十三周
2
上机 操作 SPSS 软件使用 （平均数的计算、成对 t 检验等）
2 号教学楼 416,418
[1]《生物统计学》（第一版）杜荣骞主编， 高等教育出版社，1999 年。 [2]《生物统计学》 李春喜主编，科学出版社，20XX 年。
教学网站
四、教学信息 教学目标
通过本课程的教学，使学生掌握生物统计学的基本理论和方法，能应用生物 统计的思维和分析方法，结合其它相关学科，正确地阅读文献资料，科学地设计 实验，开展生物科学研究。
《统计学》教学大纲
《统计学》课程教学大纲一、说明（一）课程定义：《统计学》是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，是经济学专业本科的必修课程之一。
（二）编写依据：根据XXXXX学院XXXX专业本科人才培养方案（2018年7月修订）修订培养目标而制定的。
（三）目的任务：通过本课程的教学,让学生能理解和掌握统计学的基本知识和技能。
了解统计学对认识社会的作用；能运用正确的立场、观点和方法,学会对社会经济现象进行调查研究；并能结合社会经济发展中的有关情况,学会各种基本的统计分析方法。
（四）学时数与学分数：本课程理论36学时，实践/实验18学时，共54学时，3学分。
（五）适用对象：经济学专业， 2018-2021年级学生。
（六）课程编号：KY1811B06二、教学安排与学时分配三、教学内容与知识点第一章绪论第一节统计学的产生与发展知识点：统计的起源、统计学的发展历史第二节统计学的性质与特点知识点：统计的含义、统计学的研究对象与特点、统计学的主要研究方法第三节统计工作的基本任务和工作过程知识点：统计工作的基本任务、统计工作的过程第四节统计学的基本概念知识点：总体和总体单位、标志与指标、变异与变量、统计指标与指标体系、流量与存量第五节统计指标的形成及表现形式知识点：统计指标的形式、统计指标的表现形式第二章数据的搜集第一节统计调查方案设计知识点：统计调查的意义、要求和种类、统计调查方案设计第二节搜集资料的方式和方法知识点：搜集资料的方式、搜集资料的方法第三章数据的图表展示第一节数据的预处理知识点：数据审核、筛选、排序第二节品质数据的整理与展示知识点：分类数据的整理与图示、频数及其分布表、条形图、饼图、顺序数据的整理与图示、累积频数及其分布表第三节数值型数据的整理与展示知识点：分组数据、组中值、组距、直方图、雷达图、线图第四节合理使用图表知识点：SPSS基本操作实践第四章数据的概括性度量第一节集中趋势的度量知识点：集中趋势、众数、中位数、平均数第二节离散程度的度量知识点：异众比、四分位差、方差、标准差、离散系数第三节偏态与峰态的度量知识点：偏态及其测度、峰态及其测度第四节SPSS实践操作知识点：描述性统计上机实践第五章概率与概率分布、统计量及其抽样分布第一节概率与概率分布知识点：概率的基本概念、概率的统计定义、离散型和连续性随机变量的概率分布、正态分布、标准正态分布第二节统计量及其抽样分布知识点：统计量的概念、常用的统计量、抽样分布、卡方分布、t分布、F分布第三节样本均值的分布与中心极限定理知识点：样本均值的分布、中心极限定理第六章参数估计第一节参数估计的基本原理知识点：估计量与估计值、点估计与区间估计、评价估计量的标准第二节一个总体参数的区间估计知识点：一个总体均值、比例、方差的区间估计第三节两个总体参数的区间估计知识点：两个总体均值之差、比例之差、方差比的区间估计第四节样本量的确定知识点：估计总体均值的样本量的确定、估计总体比利时样本量的确定第五节 SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第七章假设检验第一节假设检验的基本问题知识点：假设问题的提出、假设的表达式、两类错误、假设检验的流程、利用P值进行决策、单侧检验第二节一个总体参数的检验知识点：检验统计量的确定、总体均值的检验、总体比例的检验、总体方差的检验第三节两个总体参数的检验知识点：检验统计量的确定、两个总体比例之差的检验、两个总体方差比的检验、检验中的匹配样本第四节检验问题的进一步说明知识点：关于检验结果的解释、单侧检验中假设的建立第五节SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第八章分类数据分析第一节分类数据与卡方统计量知识点：分类数据、卡方统计量第二节拟合优度检验知识点：案例分析第三节列联分析：独立性检验知识点：案例分析第四节列联表中的相关测量知识点：相关系数的定义、公式及应用第五节SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第九章方差分析第一节方差分析引论知识点：方差分析及其有关术语、基本思想和原理、基本假定第二节单因素方差分析知识点：数据结构、分析步骤、关系强度的测量、多重比较第三节双因素方差分析知识点：双因素方差分析机器类型、无交互作用的双因素方差分析、有交互作用的双因素方差分析第四节 SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第十章指数第一节基本问题知识点：指数的概念、分类、编制问题第二节简单指数与加权指数的应用知识点：简单指数案例分析、拉氏与帕氏指数的案例分析第三节典型指数介绍知识点：CPI（居民消费价格指数）的概念、计算及其作用四、实践/实验教学（一）项目名称：学生团队统计报告（二）目的要求：为促进学生掌握并运用统计学的理论与方法，规定由学生团队（原则上要求3-6人）自行选择统计对象，合力完成统计报告并于学期第十八周上交电子版。
实验3 假设检验
实验报告课程名称试验设计与数据分析姓名邵建智学号3110100122专业生物系统工程实验名称假设检验浙江大学生物系统工程与食品科学学院二O一三年八月制实验三：假设检验实验类型：上机操作实验地点：农生环D-414指导老师：傅霞萍实验日期：2013 年10 月8 日一、实验目的和要求（1）熟练使用SPSS进行假设检验（工具/Analyze/Compare means）二、实验内容和原理2.1实验原理假设检验是一种由样本的差异去推断样本所在总体是否存在差异的统计方法。
常用于解决两种工艺方法的比较、一种新添加剂与对照两处理的比较、两种食品内含物测定方法的比较、检验某产品是否达到某项质量标准、检验某项有害物指标是否超标等问题。
根据涉及的统计量不同，选择进行u检验、t检验、F检验等显著性检验。
2.2 实验内容（显著性水平α＝5%）（1）单样本t检验问题1：某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试，一般平均得分为75分，现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80，81，72，60，78，65，56，79，77，87，76问：该经理的宣称是否可信？（2）两独立样本t检验问题2：分别在10个食品厂各自测定了大米饴糖和玉米饴糖的还原糖含量，结果见下表，试比较两种饴糖的还原糖含量有无显著差异？（3）成对样本（两配对样本）t检验目的：利用来自两个总体的配对样本数据，推断两个总体的均值是否存在显著差异。
问题3：以下是对促销人员进行培训前后的促销数据，试问该培训是否产生了显著效果。
三、主要仪器设备/实验环境（使用的软件等）IBM SPSS 19.0等四、操作方法与实验步骤（必填，上机操作过程，可以插图）a)提出原假设H0b)选择检验统计量c)计算检验统计量观测值和概率P值d)给定显著性水平α并作出决策（1）单样本t检验选择“分析”-“比较均值”-“单样本T检验”检验变量选择“成绩”，检验值设为75，单击“确定”（2）两独立样本t检验选择“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验”使用指定值，组1为：1，组2为：2，单击“继续”检验变量选择“含糖量”，分组变量选择“品种”，单击“确定”（3）成对样本（两配对样本）t检验选择“分析”-“比较均值”-“配对样本T检验”成对变量选择“培训前”和“培训后”为一对，单击“确定”五、实验数据记录和处理（必填，图表数据、计算结果、对图表的处理）（1）单样本t检验（3）成对样本（两配对样本）t检验六、实验结果与分析（必填）（1）单样本t检验1）11个样本的均值，标准差，均值的标准误分别为73.73,9,51,2,880。
00907701《应用数理统计》教学大纲
《应用数理统计》教学大纲课程名称：应用数理统计英文名称：Application of Mathematical Statistics课程编号：00907701课程学时：32课程学分：2课程性质：学位课适用专业：全校各专业预修课程：高等数学，线性代数（大学工科）, 概率论与数理统计（大学工科）大纲执笔人：周大勇一、课程目的与要求本课程讨论基础数理统计的数学理论和方法，包括数理统计的基本概念，抽样分布，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析，正交试验和质量控制初步，为众多学科专业需要较多统计工具的研究生，提供随机数学方面的训练，打下扎实的基础。
数理统计是关于数据资料的收集﹑整理﹑分析和推断的学科，通过对本课程的学习，使学生在本科工程数学的基础上，进一步较收入地掌握数理统计的基本理论和方法，培养运用数理统计的方法分析和解决有关实际问题的能力，并为今后学习后继课程打下必要的基础。
二、教学内容及学时安排第一章抽样和抽样分布 4 学时一、母体和子样二、一些常用的抽样分布第二章参数估计 8学时一、点估计和估计量的求法二、估计量的好坏标准三、区间估计第三章假设检验 8学时一、假设检验初述，二类错误二、检验母体平均数三、检验母体方差四、单侧假设检验五、分布假设检验第四章方差分析、正交试验设计 6学时一、一元方差分析二、二元方差分析三、正交试验设计第五章回归分析 6学时一、一元线性回归中的参数估计二、一元线性回归中的假设检验和预测三、可线性化的意愿非线性回归三、教材及主要参考书1、杨虎,刘琼荪,钟波《数理统计》高等教育出版社，20042、汪荣鑫《数理统计》西安交通大学出版社，19863、吴翊,李永乐,胡庆军《应用数理统计》国防科大出版社，19954、朱勇华,邰淑彩,孙韫玉《应用数理统计》武汉大学出版社，20005、茆诗松、王静龙《数理统计》华东师范大学出版社，1990。
SPSS实验报告 统计推断(参数假设检验)
通过本实验项目，使我们熟悉点估计概念与操作方法，熟悉区间估计的概念与操作方法，熟练掌握T检验的SPSS操作以及学会利用T检验方法解决身边的实际问题。
专业班级：姓名：学号：实验日期：
实验报告
课程名称：2013/2014学年第一学期统计实验
实验名称：统计推断（参数假设检验）
一、实验目的:
1.熟悉点估计概念与操作方法
2.熟悉区间估计的概念与操作方法
3.熟练掌握T检验的SPSS操作
4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题
二、实验内容:
1．某省大学生四级英语测验平均成绩为65，现从某高校随机抽取20份试卷，其分数为：72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62，问该校英语水平与全区是否基本一致？设α＝0.05
假设方差相等，则t=0.937, df=21.976 ,双侧为0.359，均值差值为3.861，标准误差值为4.122，95%的置信区间是（-4.689，12.411）。所以男女不同。
第三题
从图3中可以看出两个独立样本各自的均值，标准差以及平均标准误差，其中女性的平均寿命要比男性的平均寿命要长。从图5中可以看出T检验P值=0.000按0.05检验水准，它们存在显著差异。P=0.000 <0.05。其差异的置信区间为（4.808，5.669）。
3．SPSS自带的数据文件world95.sav中，保存了1995年世界上109个国家和地区的部分指标的数据，其中变量“lifeexpf”,“lifeexpm”分别为各国或地区女性和男性人口的平均寿命。假设将这两个指标数据作为样本，试用配对样本T检验，女性人口的平均寿命是否确实比男性人口的平均寿命长，并给出差异的置信区间。（设α＝0.05）
《统计学》课程标准
《统计学》课程标准一、课程基本信息名称：统计学目标：本课程旨在培养学生掌握统计学的基本理论、方法和应用技能，提高学生在数据分析、预测等方面的能力。
学时：64学时学分：4学分二、课程目标与内容1. 知识目标：掌握统计学的基本概念、原理和方法，包括描述统计、推断统计、统计模型等；2. 能力目标：能够运用统计学知识进行数据分析、预测和决策，具备解决实际问题的能力；3. 素质目标：培养学生的逻辑思维、创新思维和团队合作精神，提高其分析问题和解决问题的能力。
三、教学内容与要求1. 统计数据的收集与整理：介绍统计数据的来源、收集方法、整理方法等；2. 描述统计：介绍描述统计的基本概念和方法，包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等；3. 推断统计：介绍推断统计的基本概念和方法，包括假设检验、置信区间、回归分析等；4. 统计模型：介绍统计模型的基本概念和方法，包括线性回归模型、时间序列分析等；5. 实际应用：结合实际案例，让学生运用所学知识进行数据分析、预测和决策。
四、教学方法与手段1. 理论讲授与实践操作相结合：在理论讲授的基础上，通过案例分析、数据操作等方式让学生实践操作，加深对理论知识的理解；2. 小组合作：组织学生进行小组讨论、案例分析等合作性学习活动，培养学生的团队合作精神和沟通技巧；3. 多媒体教学：利用多媒体资源，丰富教学内容，提高教学效率。
五、考核方式与评价标准1. 考核方式：平时成绩+期末考试；2. 平时成绩：包括出勤率、作业完成情况、课堂表现等；3. 期末考试：采用闭卷考试形式，主要考察学生对统计学基本理论和方法的理解和掌握程度。
六、课程资源与支持1. 提供相关教学资料：包括PPT课件、教学视频、案例分析等；2. 提供在线学习平台：建立在线学习平台，提供统计学相关的学习资源和学习交流渠道；3. 提供教学辅导：定期组织答疑解惑、讨论交流等活动，为学生提供教学辅导和支持。
七、课程总结与展望本课程旨在培养学生掌握统计学的基本理论、方法和应用技能，提高学生的数据分析、预测等方面的能力。
统计学课程大纲
统计学课程大纲I. 课程简介（Introduction）- 课程名称：统计学（Statistics）- 学分：3- 前置课程要求：高中数学基础- 课程目标：通过学习统计学的基本概念、原理和方法，使学生能够熟练应用统计学的工具进行数据分析和决策。
II. 教学目标（Learning Objectives）- 理解统计学的基本概念，如总体、样本、变量、参数和统计量等。
- 掌握常见的统计学方法，包括描述统计、推断统计和回归分析等。
- 学会运用统计软件进行数据分析和结果解释。
- 培养学生的逻辑思维和问题解决能力。
III. 课程大纲（Course Outline）1. 第一部分：描述统计（Descriptive Statistics）- 数据的收集与整理- 数据的图表展示- 中心趋势和离散程度的度量- 数据的分组和频数分布表- 统计图形的绘制2. 第二部分：概率与概率分布（Probability and Probability Distributions）- 概率的基本概念- 随机变量与概率分布- 常见概率分布：离散随机变量的分布（如二项分布、泊松分布）和连续随机变量的分布（如正态分布）- 期望值和方差的计算3. 第三部分：统计推断（Statistical Inference）- 抽样方法与抽样分布- 点估计与区间估计- 假设检验的基本步骤- 单总体参数检验与双总体参数检验- 方差分析与相关分析4. 第四部分：回归分析（Regression Analysis）- 简单线性回归模型- 多元线性回归模型- 模型的评价与解释5. 第五部分：统计软件应用（Statistical Software Application）- 统计软件简介- 统计软件基本操作与应用案例演示- 学生实践与作业辅导IV. 教学评估（Assessment）- 平时表现：课堂参与、作业完成情况，占总评成绩的20%。
- 期中考试：考查学生对描述统计和概率的理解与应用，占总评成绩的30%。
医学统计学教案
医学统计学教案一、课程名称：医学统计学二、课程简介：医学统计学是医学基础课程之一，主要涵盖医学数据分析方法与应用、医学假设检验与推断、医学统计分析模型等知识，旨在培养学生掌握医学统计学的基本原理和实际应用能力。
三、教学目标：1.掌握基本的医学数据收集和整理方法；2.了解医学统计学的基本原理和应用；3.掌握多元统计分析方法和模型；4.培养学生独立进行科学研究和实验的能力。
四、教学方式：1.理论授课；2.案例分析；3.课堂讨论。
五、教学内容：1.医学数据概述（1）数据类型：定量、定性数据（2）数据收集及整理：质量控制、数据清洗、数据转换等2.统计描述（1）中央趋势度量：平均值、中位数、众数（2）离散程度度量：四分位差、标准差、变异系数（3）分布特征度量：偏态系数、峰态系数3.基本统计推断（1）假设检验：t检验、方差分析、卡方检验、非参数检验等（2）置信区间：样本均值、比例、方差等的置信区间4.相关分析（1）相关系数：Pearson相关系数、Spearman相关系数（2）回归分析：一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归、生存分析等模型5.多元统计分析（1）因子分析：探索性因子分析、确认性因子分析（2）聚类分析：层次聚类、k均值聚类（3）判别分析：线性判别分析、二次判别分析六、实验环节：1.医学数据收集方法和质量控制实验；2.假设检验和置信区间实验；3.相关分析和回归分析实验；4.多元统计分析实验。
七、参考教材：1.《医学统计学》（第七版），贾俊平等，人民卫生出版社，2015年2.《医学统计学与计算方法学习指导（第二版）》，董宗祥等，北京大学医学出版社，2018年八、评估方式：平时成绩：20%期末考试：80%。
研究生 统计学 教学大纲
研究生统计学教学大纲一、课程概述1. 课程名称：研究生统计学2. 课程性质：专业课3. 课程学时：64学时4. 授课对象：研究生5. 课程目标：通过本课程的学习，学生能够掌握统计学的基本理论与方法，具备运用统计学工具进行数据分析、实验设计、推断和预测的能力。
二、教学内容1. 统计学基本概念1.1 统计学简介1.2 数据的收集与整理1.3 描述性统计分析2. 概率论2.1 随机试验与事件2.2 概率的定义与性质2.3 随机变量与概率分布2.4 多元随机变量及其分布3. 统计推断3.1 参数估计3.2 假设检验3.3 方差分析3.4 相关分析与回归分析4. 统计计算工具4.1 统计软件的使用4.2 数据可视化技术4.3 实际案例分析与解决5. 实验设计5.1 单因素实验设计5.2 多因素实验设计5.3 重复测量设计三、教学目标1. 理论目标：学生应当具备统计学的基本理论知识，包括概率论、统计推断、实验设计等内容。
2. 应用目标：学生应当能够熟练掌握统计计算工具，能够运用统计学方法对真实数据进行分析，并能够解决实际问题。
3. 创新目标：学生应当培养独立分析问题和判断数据的能力，能够进行独立研究和创新实践。
四、教学方法1. 理论课程：采用讲授与案例分析相结合的方式进行，引导学生逐步掌握统计学的理论知识。
2. 实验课程：通过统计软件操作实例，操练数据分析操作，并进行实际案例分析。
3. 讨论课程：将每周学习的内容与实际问题进行结合，进行讨论和分享，促进知识的深度与广度。
五、教学评价1. 考试评价：期末闭卷考试占比60%，期中考试占比20%，平时成绩占比20%。
2. 课程作业：每周布置一定量的数据分析作业，占学期总成绩的20%。
3. 学科竞赛：鼓励学生参加统计学相关学科竞赛，优秀成绩有额外加分。
六、教材与参考书【主教材】《数理统计学教程》作者：李航，出版社：机械工业出版社【参考书】1. 《统计学》作者：霍布罗·布鲁克斯，出版社：机械工业出版社2. 《实验设计与分析》作者：戴艳群，出版社：清华大学出版社3. 《SPSS统计分析实务》作者：李丽，出版社：清华大学出版社以上的教学大纲是一个简单的参考模板，具体的教学内容、教学方法和评价方式可以根据实际情况进行调整和完善。
《概率论与数理统计》教学大纲课程名称：概率论与数理统计英文名称
《概率论与数理统计》教学大纲课程名称：概率论与数理统计英文名称：Probability Theory and Mathematical Statitics课程编号：09420003学时数及学分：54学时 3学分教材名称及作者：《概率论与数理统计》（第三版）, 盛骤、谢式干、潘承毅编出版社、出版时间：高等教育出版社，2001年本大纲主笔人：邓娜一、课程的目的、要求和任务概率统计是一门重要的理论性基础课，是研究随机现象统计规律性的数学学科，本课程的任务是使学生掌握概率论与数理统计的基本概念，了解它的基本理论和方法，从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养学生运用概率统计方法分析和解决、处理实际不确定问题的基本技能和基本素质。
通过本课程的学习，要使学生初步理解和掌握概率统计的基本概念和基本方法，了解其基本理论，学习和训练运用概率统计的思想方法观察事物、分析事物以及培养学生用概率统计方法解决实际问题的初步能力。
概率统计的理论和方法的应用是非常广泛的，几乎遍及所有科学技术领域，工农业生产和国民经济的各个部门，例如使用概率统计方法可以进行气象预报，水文预报以及地震预报，产品的抽样检验，在研究新产品时，为寻求最佳生产方案可以进行试验设计和数据处理，在可靠性工程中，使用概率统计方法可以给出元件或系统的使用可靠性以及平均寿命的估计，在自动控制中，可以通过建立数学模型以便通过计算机控制工业生产，在通讯工程中可用以提高抗干扰和分辨率等。
所以我院各专业学习概率统计是非常必要的，它也是学习专业课的基础。
二、大纲的基本内容及学时分配本课程的教学要求分为三个层次。
凡属较高要求的内容，必须使学生深入理解、牢固掌握、熟练应用。
其中，概念、理论用“理解”一词表述，方法、运算用“熟练掌握”一词表述。
在教学要求上一般的内容中，概念、理论用“了解”一词表述，方法、运算用“掌握”表述。
对于在教学上要求低于前者的内容中，概念、理论用“会”一词表述，方法、运算用“知道”表述（一）随机事件及其概率1、理解随机实验、随机事件、必然事件、不可能事件等概念。
统计学精品课程申报书
统计学精品课程申报书统计学精品课程申报书一、课程名称统计学二、课程简介本课程是一门介绍统计学基础知识和应用的课程，旨在帮助学生掌握统计学的基本概念、方法和技能，以及在实际问题中运用统计学进行数据分析和决策的能力。
本课程内容包括概率论、统计推断、假设检验、方差分析、回归分析等基础知识，以及实际应用中的案例分析和数据处理技巧。
通过本课程的学习，学生将能够理解和应用统计学的基本原理和方法，掌握数据分析的基本技能，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
三、课程目标1. 掌握统计学的基本概念和方法，理解概率论和统计推断的基本原理。
2. 熟悉常见的统计分析方法和技巧，能够进行数据分析和决策。
3. 能够运用统计学进行实际问题的分析和解决，具备实际应用能力。
4. 培养学生的数据分析思维和创新能力，提高学生的综合素质和竞争力。
四、课程大纲第一章概率论基础1.1 概率的基本概念1.2 随机变量和概率分布1.3 期望和方差1.4 大数定律和中心极限定理第二章统计推断2.1 参数估计2.2 假设检验2.3 置信区间2.4 方差分析第三章回归分析3.1 简单线性回归3.2 多元线性回归3.3 非线性回归3.4 模型诊断和选择第四章数据分析案例4.1 统计分析软件的使用4.2 实际案例分析五、教学方法本课程采用讲授、案例分析和实践操作相结合的教学方法。
教师将通过讲授基础知识和案例分析，帮助学生理解和掌握统计学的基本概念和方法；同时，通过实践操作和数据分析案例，帮助学生运用统计学进行实际问题的分析和解决，提高学生的实际应用能力。
六、教学评估本课程的教学评估将采用多种方式，包括课堂测试、作业评估、实验报告和期末考试等。
其中，课堂测试和作业评估将用于检测学生对基础知识和方法的掌握情况；实验报告将用于评估学生的实际应用能力；期末考试将用于综合评估学生的学习成果和能力水平。
七、教材和参考书目主教材：《统计学》（第七版），作者：李航参考书目：1.《概率论与数理统计》（第三版），作者：吴军2.《统计学习方法》（第二版），作者：李航3.《应用回归分析》（第四版），作者：莫里斯·卡茨4.《数据分析实战》（第二版），作者：麦克·韦斯特八、教学团队本课程的教学团队由统计学专业的教师组成，他们具有丰富的教学经验和实际应用经验，能够为学生提供高质量的教学服务。
《应用统计学》课程教学大纲
This course is a basic course to teach the basic concepts and theories of statistics, and it’s an introductory course to learn more advanced statistics.This course mainly introduces the basic ideas and theories of statistics, which complement other courses of this major and constitute the knowledge system of this major together.Before learning applied statistics, the students should have completed the probabilistic part of college mathematics. 二、课程目标
通过本课程的教学，使学生在知识层面上了解应用统计学的基本概念、基本理论和 基本分析方法。
在技能层面上，使学生能够在理论联系实际的基础上，比较系统地掌握应用统计学 的基本思想、基本理论、基础知识和基本方法；理解并识记应用统计学的有关基本概念
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和范畴；掌握并能运用统计基本方法和 SPSS、STATA 软件进行统计设计、统计调查、统 计整理和一定的统计分析；掌握并应用该工具为自己所学专业服务，以提高科学研究和 实际工作能力。
在态度层面上，使学生能够全面认识到在在信息需求量日益增多、信息处理技术日 益复杂的形势下，统计方法在各个领域的应用越来越广泛，地位越来越重要。 三、学习要求
食品试验设计与统计-大纲
山西农业大学信息学院《食品试验设计与统计分析》教学大纲课程名称：食品试验设计与统计分析Food experiment design and statistical analysis课程编号：102D0006课程类型：学科基础课开课学期：大二第一学期学时/学分32/2适用专业：食品科学与工程专业、食品质量与安全专业一、前言1、课程的性质本课程是食品科学与工程专业、食品安全专业的专业基础课，它属于应用数学的一个分支，是应用数理统计的原理与方法解决生物工程试验中数据资料的收集、数据的整理->分析->描述、分析结果的总结->解释->表达等问题的一门应用性学科。
2、教学目标设置本课程的目的与任务，就是使学生掌握试验设计与统计分析的基本原理与方法，并且能够应用这些原理与方法，来解决在食品科学试验研究过程中遇到的一些实际问题。
3、教学要求通过这门课程学习，要求学生掌握统计分析的基本方法和原理，试验设计的基础和原则，常用的试验设计的方法和分析步骤。
同时还要求学生掌握相关统计分析的软件，如Excel，Spss，SAS等.4、先修课程概率论，高等数学等二、课程内容第一章绪论教学内容及总体要求：主要介绍试验设计的定义、作用，在食品当中的地位，通过教学让学生了解统计学在食品科学实践当中的地位。
教学目标：分别从基础型生物科学研究、应用基础型生物科学研究和应用型生物科学研究的过程看生物统计学在科学实践中的地位。
教学方式方法建议：板书与多媒体相结合的方式，以板书为主，多媒体为辅。
学时：2第一节试验设计与统计分析研究中的应用及发展1 定义2 发展简史第二节食品试验设计与统计分析的功用1食品试验设计与统计分析课程的内容2食品试验设计与统计分析课程的功用第三节试验设计与统计分析在食品科学实践中的地位1 食品科学实验的特点与要求2试验设计与统计分析在食品科学研究中的应用思考题：1 试验设计的定义2 统计学在食品科学研究中的作用。
概率论与数理统计课程
《概率论与数理统计》课程教学大纲课程代码： 2008214课程名称：概率论与数理统计／Probability Theory & Mathematical Statistics 课程类型：公共基础课学时学分：48/3适用专业：理工、经管类各专业开课部门：基础课教学部一、课程的地位、目的和任务课程的地位：本课程是全校理、工和经管类各专业的一门重要的基础理论课，是专门研究和探索客观世界中随机现象中数量关系的一门数学学科，是非随机定量分析所不能替代的。
课程的目的与任务：通过本门课程的学习，学生可以初步掌握处理随机现象的基本理论与方法，培养他们解决实际问题的能力，熟练掌握《概率论与数理统计》的有关基本理论、基本方法和基本技能，培养学生分析问题和解决问题的能力.为学生学习后续相关专业课程提供概率论与数理统计的基本知识。
二、课程与相关课程的联系与分工本课程应用到高等数学中的微分、积分、无穷级数、微分方程等知识，以及线性代数中的矩阵、向量、线性方程组求解等知识，应该在高等数学和线性代数课程的后面开设。
本科课程的知识为理工、经管系等专业的学科的一些专业课程提供的数学理论与数学基础，适合在二年级第一学期或第二学期开设。
三、教学内容与基本要求第一章概率论的基本概念1.教学内容(1)随机试验、样本空间、随机事件等概念(2)频率、概率的定义与性质(3)等可能概型（古典概型）(4)条件概率（乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式）(5)独立性及其应用2.重点难点重点：概率的定义、古典概型、概率的加法和乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式、独立性难点：事件的关系和运算、全概率公式、贝叶斯公式的应用3.基本要求(1)知道随机现象，理解样本空间、随机事件的概念，掌握事件之间的关系与运算(2)理解事件的频率的概念，了解概率的定义，掌握概率的重要性质(3)掌握简单的等可能概型(古典概型)的计算，知道实际推断原理(4)理解条件概率的概念，掌握概率的乘法公式、全概率公式、贝叶斯(5)理解事件的独立性概念，掌握一些简单应用第二章随机变量及其分布1.教学内容(1)随机变量(2)离散型随机变量及其分布律(3)分布函数(4)连续型随机变量及其概率密度(5)随机变量的函数的分布2.重点难点重点：常见随机变量分布（二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布）和简单随机变量的函数的分布难点：随机变量与分布函数的概念，分布律与概率密度函数的概念和性质的理解，随机变量的函数的分布求法3.基本要求(1)理解随机变量的概念，掌握分布函数的概念和性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率(2)理解离散型随机变量及其分布律的概念，掌握0-1分布、二项分布和泊松分布、几何分布，了解帕斯卡分布(负二项分布)和超几何分布(3)理解连续型随机变量及其概率密度函数的概念，掌握正态分布、均匀分布和指数分布，了解柯西分布、瑞利分布和伽玛分布(4)会求简单的随机变量的函数的概率分布第三章多维随机变量及其分布1.教学内容(1)二维随机变量及其分布函数的概念(2)边缘分布(3)条件分布(4)相互独立的随机变量(5)随机变量的函数的分布2.重点难点重点：联合分布、边缘分布的概念，独立性及其应用难点：联合分布、边缘分布概念和条件分布3.基本要求(1)理解二维随机变量及其的联合分布函数的概念，了解多维随机变量(2)理解二维离散型随机变量的联合分布律，理解二维连续型随机变量的联合密度函数(3)理解二维随机变量的边缘分布的概念，了解其条件分布，会求其边缘分布及条件分布(4)理解随机变量的独立性的概念(5)会求两个随机变量的简单函数的分布(和、积、最值)第四章随机变量的数字特征1.教学内容(1)数学期望及其计算(2)方差及其计算(3)协方差与相关系数(4)矩2.重点难点重点：期望、方差、矩、协方差、相关系数及其概念、性质和计算难点：期望、方差、矩、协方差、相关系数的概念理解3.基本要求(1)理解随机变量数学期般、方差、矩、协方差、相关系数的概念，掌握它们的性质与计算方法(2)掌握常见分布(0-1分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布)的数学期望与方差(3)掌握切比雪夫不等式(4)了解协方差矩阵第五章大数定律及中心极限定理1.教学内容(1)大数定律(2)中心极限定理及应用2.重点难点重点：大数定律、中心极限定理及应用难点：大数定律、中心极限定理及应用3.基本要求(1)知道辛钦大数定律、伯努利大数定律, 了解大数定律在解释频率稳定性、矩估理论基础中的应用。
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课程名称：统计假设检验
一、课程编码：11-070104-003-07
课内学时： 48 学分： 3
二、适用学科专业：统计学
三、先修课程：高等概率论，高等数理统计，实变函数。
四、教学目标
通过本课程的学习，使博士研究生掌握统计假设检验理论，以及Neyman-Pearson原则，了解众多假设检验问题的实际背景，掌握各种检验方法及统计思想，掌握似然函数的中心作用及各种特定的数学证明方法。
五、教学方式
课堂讲授，博士研究生选讲与课堂讨论。
六、主要内容及学时分配
1 一般判决问题 8学时
1.1 统计推断和统计判决、最优判决函数
1.2 判决问题的设定
1.3不变性和无偏性
1.4贝叶斯和极小极大判决函数
1.5 极大似然
1.6 完全族、充分统计量
2 概率背景 10学时
2.1 概率与测度
2.2 统计量与子族
2.3 条件期望与概率
2.4 条件概率分布
2.5 充分性的刻画
2.6 指数族
3 一致最有效检验 12学时
3.1 Neyman-Pearson基本引理
3.2 单调似然比分布族
3.3 置信界
3.4 基本引理的推广
3.5 最不利分布
3.6 正态分布均值和方差的检验
4 无偏性的理论与初步应用 8学时
4.1 假设检验的无偏性
4.2 单参数指数族
4.3 相似性与完全性
4.4 多参数指数族的一致最有效无偏检验
4.5 符号检验
5 无偏性在正态分布中的应用和置信区间 10学时
5.1 与充分统计量独立的统计量
5.2 正态分布参数的检验
5.3 两正态分布均值与方差的比较
5.4 置信区间和检验族
5.5 无偏置信集
5.6 回归
5.7 贝叶斯置信集
5.8 二元正态中的独立性检验
七、考核与成绩评定
成绩以百分制衡量。
成绩评定依据:平时选讲成绩占30%，期末考试成绩占70%。
八、参考书及学生必读参考资料
1. Lehmann E L, Romano J P.Testing Statistical Hypotheses (3rd ed)[M]．New York：Springer，2005.
2. 陈希孺. 数理统计引论. 北京：科学出版社，1997.
九、大纲撰写人：徐兴忠。