统计学习理论与应用教学大纲
《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。
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。
《应用统计学》课程教学大纲(本科)
《应用统计学》课程教学大纲课程编号：07069111课程名称：应用统计学英文名称：Applied Statistics课程类型：学科基础课程要求：必修学时/学分：32/2 （讲课学时：24 上机学时：8）适用专业：工业工程一、课程性质与任务应用统计学是工业工程专业学生的学科基础课，主要任务是培养学生收集数据和分析数据的能力。
本课程主要讲授统计学的基本理论和基本方法，特别侧重于统计方法在工业工程领域中的应用。
通过本课程的学习，使学生能够掌握统计学的基木原理和基本方法，能够正确地解释和使用常用的统计指标；提高学生搜集和处理统计数据的能力；能够运用定量分析方法解决工业工程中的实际问题；学会运用计算机对实际问题进行统计分析。
二、课程与其他课程的联系先修课程：高等数学、概率论与数理统计、计算机基础。
要求学生在本课之前，掌握计算机基础相关技术、高等数学和概率论与数理统计的相关理论。
后续课程：质量管理、基础工业工程、人力资源管理、毕业设计。
本课可为后续课程提供统计学的方法和理论基础。
三、课程教学目标1.使学生系统了解和掌握统计分析的主要理论与方法，掌握各种方法的应用条件，应用范围以及注意事项。
（毕业要求指标点2.1、2.2、23）2.培养学生掌握统计数据的收集、整理、特征数的描述统计方法，推断统计方法以及工业工程中常用的统计分析方法。
（毕业要求指标点4.1、4.2）3.培养学生应用定量分析方法解决实际问题的能力。
（毕业要求指标点2.3、4.1、4.2）4.要求学生掌握常用的统计分析软件。
（毕业要求指标点5.1、5.2、5.3）五、其他教学环节无六、教学方法本课程以课堂教学为主，平时作业、综合测试、上机以及期末考试等教学手段和形式完成课程教学任务。
在课堂教学中，通过讲授、提问、讨论、演示等教学方法和手段让学生理解应用统计学中的各种理论方法，掌握应用统计学的基本概念，培养学生掌握统计数据的收集、整理、特征数的描述统计方法，推断统计方法以及工业工程中常用的统计分析方法。
《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。
《应用统计学》教学大纲
《应用统计学》教学大纲一、课程简介统计学是农林经济管理本科专业的一门学科基础必修课。
本课程采取理论讲授与实验操作交替进行的方式，理论讲授部分主要包括统计数据的收集、整理、分析及预测，重点讲授各种统计方法，如参数估计、假设检验、方差分析、时间序列分析、统计指数、相关与回归分析等；实验操作部分包括统计工作过程的实验、Excel等电子表格在统计分析中的应用、统计学知识的综合应用三个实验。
二、教学大纲1.教学目的开设此课旨在培养学生数据收集、处理和分析能力。
通过本课程的学习，学生掌握统计学基本理论、方法及在Excel等统计软件中的运用，达到能应用统计方法分析问题和解决问题的目的。
2.教学要求（1）对教师的要求教师要积极备课，认真准备实验，对课程内容要融会贯通，切忌照本宣科。
授课在多媒体教室，结合典型实用案例和相关统计软件，理论讲授与上机操作交替进行。
做到授课内容与大纲相符，注重全程考核，最终成绩由考勤、调查方案设计、实验报告撰写、调查报告撰写、上机测试及期末考试构成，成绩评价体系标准真实、严谨、公平、公正、公开，提升学生学习积极性。
（2）对学生的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；能运用统计方法分析和解决实际问题的能力；能够熟练应用Excel等统计软件进行数据分析。
3.预备知识或先修课程要求先修课程包括《概论论与数理统计》、《微观经济学》、《宏观经济学》、《管理学原理》等。
4.教学方式课程包括理论讲授和实验操作两部分。
理论授课32学时，教师讲授与课堂讨论相结合；实验操作24学时，包括统计工作过程实验、Excel等统计软件的运用及统计学知识的综合运用，以学生上机操作为主，教师引导、实地调查为辅。
5.实验环境和设备1)硬件环境：每个学生一台微型计算机。
2)软件环境：Windows 7、Office 2007（或以上版本）（Excel需安装数据分析及规划求解功能）软件包、卓越班学生还需SPSS、DPS软件包。
袁卫统计学教学大纲
一、课程基本信息本教学大纲旨在对袁卫统计学课程进行全面规划，明确教学目标、教学内容、教学方法和评估方式，以确保教学质量和学生的学习效果。
二、课程目标1.掌握统计学的基本概念、原理和方法；2.具备运用统计学知识解决实际问题的能力；3.培养良好的逻辑思维和数据分析能力；4.了解统计学最新发展动态，具备终身学习的能力。
三、教学内容第一章统计学导论1.统计学的基本概念；2.统计学的应用领域；3.统计学与其他学科的关系。
第二章概率论基础1.概率的定义和性质；2.概率分布和概率密度函数；3.离散型随机变量和连续型随机变量。
第三章描述统计和推断统计1.描述统计的基本概念和方法；2.统计推断的基本原理和方法；3.假设检验、置信区间的应用。
第四章抽样调查原理1.抽样调查的基本概念和方法；2.随机抽样方法和技术；3.调查问卷设计和实施。
第五章回归分析1.回归分析的基本概念和方法；2.线性回归模型的建立和应用；3.多元回归分析的应用。
第六章时间序列分析1.时间序列的基本概念和方法；2.时间序列分解和预测方法；3.季节性趋势和周期性趋势的分析。
四、教学方法本课程将采用线上线下相结合的教学模式，包括课堂讲解、案例分析、小组讨论、实践操作等多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高教学效果。
同时，教师将定期组织学生进行学习交流和答疑解惑，以帮助学生更好地理解和掌握课程内容。
五、评估方式本课程的评估方式包括以下方面：1.平时作业：教师将根据课程内容布置相关作业，以帮助学生巩固所学知识，评估学生的理解和掌握程度；2.课堂表现：学生将根据课堂表现情况获得一定的分数，包括参与课堂讨论、回答问题等；3.期中考试：教师将组织期中考试，以评估学生对课程内容的掌握程度和理解水平；4.期末考试：学生将参加期末考试，以评估学生的综合能力和水平。
六、课程时间安排与学时分配本课程总学时为**18周**，每周**4学时**，共计**72学时**。
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教学大纲
教学内容（48学时）：
引言(3学时)
统计学习的发展历史、研究目的和手段以及未来发展趋势统计学习核心问题及基本解决方法
概率统计及凸优化基础回顾
课程整体设计方案及考核标准
无监督学习(3学时)
2.1 K-means聚类方法
2.2 高斯混合模型
2.3 EM算法
2.4 small-variance渐近分析
2.5 谱聚类方法
3.6 降维及主成分分析
有监督学习(6学时)
3.1 Ridge回归分析
3.2 模型选择与交叉验证
3.3 稀疏正则化
3.4 Logistic回归分析
3.5 支持向量机
3.6 表示定理与核方法
贝叶斯方法(6学时)
4.1 贝叶斯定理
4.2 指数族分布
4.3 广义线性模型
4.3 贝叶斯主题模型
4.4 狄利克雷混合模型
4.5 蒙特卡洛方法
学习理论(3学时)
5.1 Bais/Variance分解
5.2 集中不等式
5.3 PAC学习的基本理论与框架
5.4 PAC-Bayes学习的基本理论与框架
概率图模型(6学时)
6.1 条件独立性
6.2 贝叶斯网络
6.3 马尔可夫网络
6.3 基本推理与学习算法
6.4 变分推理方法
6.5 包含隐变量的推理与学习
结构化输出预测学习(3学时)
7.1 条件随机场
7.2 结构化支持向量机
7.3 结构化感知机
7.4 快速优化算法
数据表示学习(9学时)
8.1 稀疏表示与辞典学习
8.2 多层表示与深度学习
8.3 自适应表示的贝叶斯方法
大规模机器学习(6学时)
9.1 在线学习算法
9.2 随机算法
9.3 分布式学习算法
课程实验（大作业）口头报告与讨论(3学时):
实验名称：利用统计学习基本理论和方法解决一个应用问题，具体问题可以自选或者从备选问题中选取
实验目的：综合运用课堂上学到的相关知识，将统计学习的基本思想、理论和方法应用于解决真实应用问题，培养学生的问题分析、模型设计、模型求解、实验验证等能力，深入理解统计机器学习在解决真实应用问题中的重要作用。
实验内容：
从机器学习经典问题（如聚类、分类、结构化输出预测、数据表示学习等）中选取一个具体问题，利用公开数据集，让学生将课堂上所学到的相关知识应用于真实问题的解决过程中，提出解决方法（如模型、算法等），并进行理论分析和实验验证，比较不同解决方案的差异，得出可靠的结论。
实验环境：普通PC机或小规模集群机，任意操作系统和编程环境。
实验评测：从模型或算法假设的合理性、逻辑性和完整性、模型输出与实验结果的合理程度、论文写作的条理性、以及报告演示的清晰性等多方面进行评测。