应用统计学教学大纲-应用数学学院.doc

应用统计学课程教学大纲 课程名称 中文：应用统计学 英文：Applied Statistics 课程编号学分/学时 3学分/48学时 所属教研室 应用数学教研室 前后课程 先修课程：概率论与数理统计 课程类型 专业选修课 考核方式 考查 授课对象 信息与计算科学专业 教学目的 通过教与学，使学生初步掌握运用统计方法解决实际问题的能力和运用SPSS统计软件处理数据的能力。要求学生理论联系实际，提高运用现代技术手段进行统计分析的能力。初步掌握运用 SPSS 解决统计问题的相关技能。 教学重点、难点： 重点： SPSS数据文件的建立和编辑方法，数据的预加工处理；统计图表的绘制和基本描述统计量的计算；总体参数的估计和假设检验，特别是比例p的假设检验；二维列联表的独立性检验；相关分析方法，回归分析中自变量是定量变量的线性回归分析，自变量中含有定性变量的回归以及Logistic回归；主成分分析和因子分析；聚类分析；判别分析。 难点： 对于比例p的假设检验，高维列联表的独立性检验，自变量中含有定性变量的回归、Logistic回归、Poisson对数线性模型的思想和应用，主成分分析、因子分析，判别分析的基本原理和应用。对这些方法的SPSS 操作以及对输出结果的解释，还有这些方法在实际问题中的灵活运用。 教材和主要参考资料： 教 材： 《统计学：从数据到结论》（第三版），中国统计出版社，吴喜之，2009年9月。 参考书： [1]《基于SPSS的数据分析》（第三版），中国人民大学出版社，薛薇，2014年7月。 [2]《应用多元分析》（第三版），上海财经大学出版社，王学民， 2009年8月。 教学内容 学时 基本要求 第一章 一些基本概念 2 基本要求： 掌握统计的基本概念； 掌握变量和数据的基本概念以及变量之间的关系。 重点：掌握统计的基本概念。 难点：变量和数据的分类。 第二章 数据的收集 2 基本要求： 了解数据收集的基本方法； 掌握个体、总体和样本的概念； 掌握几种误差的概念以及各种抽样调查方法的特点。 重点：数据的收集方法和误差的概念。 难点：抽样调查。 补充： SPSS统计软件概述 SPSS数据文件的建立 SPSS 数据的预处理 6 基本要求： 掌握SPSS进入和退出等基本操作，了解SPSS的基本窗口和菜单安排； 熟练掌握建立SPSS数据文件以及管理SPSS数据的基本操作； 熟练掌握数据预处理的一些方法，包括排序，变量计算、数据选取、拆分、加权等。 重点：SPSS数据文件的建立和编辑方法，数据的预加工处理。 难点：根据数据的特点，选择相应的预处理方法。 第三章 数据的描述 6 基本要求： 掌握用SPSS绘制统计图表的方法； 掌握定量变量的描述统计量的计算方法和SPSS操作方法。 重点：直方图，散点图，饼图和条形图的绘制方法；基本描述统计量的计算方法及其含义。 难点：对统计图形的解释。 第四章 机会的度量：概率和分布 2 基本要求： 复习概率的相关知识； 掌握几个重要的分布，如二项分布，正态分布，t分布等。 重点：根据分布计算概率的方法，几类重要的分布。 难点：运用小概率事件进行判断。 第五章 简单统计推断：总体参数的估计 2 基本要求： 了解衡量估计量好坏的标准，理解点估计的优缺点，熟悉常用的估计量； 理解置信区间和置信度的概念； 掌握正态总体均值和总体比例的区间估计方法及其应用； 能够运用SPSS软件实现置信区间的计算。 重点：熟悉常用的估计量，正态总体均值和总体比例的区间估计方法。 难点：对置信区间和置信度概念的理解。 第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验 4 基本要求： 1、理解假设检验的基本思想，掌握假设检验的一般步骤； 2、掌握正态总体均值的检验； 3、掌握比例p的检验。 重点：正态总体均值的检验和比例p的检验，SPSS操作方法和对检验结果的解释。 难点：提出原假设和备择假设的方法，对两类错误的理解。 第七章 变量之间的关系：回归分析和方差分析 6 基本要求： 1、了解几种相关系数的概念； 2、掌握定量变量的线性回归分析； 3、了解自变量中有定性变量的回归； 4、了解Logistic回归。 重点：定量变量的线性回归分析。 难点：Logistic回归分析和各种回归方法的SPSS输出结果的解释。 第八章 列联表、检验和对数线性模型 2 基本要求： 了解列联表数据的形式； 掌握二维列联表独立性的检验； 了解高维列联表和多项分布对数线性模型； 理解Possion对数线性模型。 重点：二维列联表独立性检验的SPSS操作和结果解释。 难点：对数线性模型的理解和运用。 第九章 寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析 4 基本要求： 理解主成分分析和因子分析的基本原理和方法，以及两种方法之间的关系。 熟练掌握