课程名称及代码：统计学 09021108

课程学分与学时：2+2分/ 64学时（课堂讲授32 学时，实验实践 32学时，自主学习0学时）

先修课程：微积分

适用专业：市场营销、国际经济与贸易、会计、工程造价

一、课程性质、目的与任务

课程性质：统计学是市场营销、国际经济与贸易、会计等经济与管理专业的专业基础课程，其课程类别属理论类课程。

课程目的：通过本课程的学习，使学生掌握统计学的基本原理和基本方法，能够正确地解释和使用常用的统计指标；提高学生搜集、整理和分析统计数据的能力；能够将所学统计理论方法与自己专业知识相结合，达到学以致用的目的。

课程任务：介绍统计及其应用领域，讲述数据的搜集，演示数据的图表展示方法，讲述数据的概括性度量、概率与概率分布、统计量及其抽样分布、参数估计、假设检验、一元线性回归、时间序列分析及指数编制方法。

 

二、教学内容与学时分配

第一章 导论(4学时)

    一、统计及其应用领域

1．统计学定义

2．统计应用领域

二、统计数据分类

1. 分类数据、顺序数据、数值型数据

2. 观测数据和实验数据

3. 截面数据和时间序列数据

三、统计中的基本概念

    1. 总体和样本

2. 参数和统计量

3. 变量

第二章 数据的搜集(6学时)

    一、数据的来源

1. 数据的间接来源

2. 数据的直接来源

    二、调查数据

1. 概率抽样与非概率抽样

2. 搜集数据的基本方法

三、实验数据

1. 实验组和对照组

2. 实验中的问题

3. 实验中的统计

4. 实验法案例

四、数据误差

1. 抽样误差

2. 非抽样误差

3. 误差的控制

           第三章 数据的图表展示（8学时）

一、数据的预处理

1.数据审核

2.数据筛选

3.数据排序

4.数据透视表

二、品质数据的整理与展示

1.分类数据的整理与展示

2.顺序数据的整理与展示

三、数值型数据的整理与展示  

1.数据分组

2.数值型数据的图示

四、合理使用图表

1. 鉴别图形优劣的准则

2. 统计表的设计

第四章 数据的概括性度量(8学时)

    一、集中趋势的度量

1. 众数

2. 中位数与分位数

3. 数值平均数：算术平均数、调和平均数、几何平均数

4. 众数、中位数和算术平均数的比较

    二、离散程度的度量

1. 异众比率

2. 四分位差

3．极差

4．平均差

5．方差和标准差

6. 离散系数

三、偏态和峰态的度量

1. 偏态系数

    2. 峰态系数

第五章 概率与概率分布(4学时)

    一、随机事件及其概率

1. 基本概念：随机事件、必然事件、不可能事件

2. 事件的概率：概率的古典定义、概率的统计定义、主观概率的定义

二、概率的性质与运算法则

1. 概率的基本性质

2. 概率的加法法则

3. 条件概率与独立事件

三、离散型随机变量及其分布

1. 随机变量的概念

2. 离散型随机变量的概率分布

3．离散型随机变量的期望值与方差

四、连续型随机变量及其分布

1. 概率密度与分布函数

2. 正态分布：正态分布定义、标准正态分布、正态分布表

第六章 统计量及其抽样分布(4学时)

    一、统计量

1. 统计量的概念

2. 常用统计量

二、几个重要的统计分布

1. 卡方分布

2.  t分布

3.  F分布

三、样本均值的分布与中心极限定理

四、样本比例的抽样分布

五、样本方差的分布

第七章 参数估计（6学时）

    一、参数估计基本原理

1. 估计量与估计值

2. 点估计与区间估计

    二、一个总体参数的区间估计

1. 总体均值的区间估计

2. 总体比例的区间估计

3. 总体方差的区间估计

三、样本量的确定

1. 估计总体均值时样本量的确定

2. 估计总体比例时样本量的确定

第八章 假设检验(4学时)

    一、假设检验的基本问题

    1. 假设问题的提出

2. 假设的表达式

3. 两类错误

4. 假设检验的流程

5. 利用P值进行决策

二、一个总体参数的假设检验

1. 一个总体均值的假设检验

2. 一个总体比例的假设检验

3. 一个总体方差的假设检验

第十一章 一元线性回归(8学时)

一、 变量间关系的度量

1．变量间的关系

2．相关关系的描述与测度

3．相关关系的显著性检验

二、一元线性回归

1．一元线性回归模型

2．最小二乘估计

3．回归直线的拟合优度

4. 显著性检验

5. 回归分析结果的评价

三、 利用回归方程进行预测

1．点估计

2．区间估计

四、残差分析

1. 残差与残差图

2. 标准化残差

第十三章 时间序列分析和预测（6学时）

    一、时间序列及其分解

    二、时间序列的描述性分析

1. 图形描述

2. 增长率分析

三、时间序列预测的程序

1. 确定时间序列的成分

2. 选择预测方法

3. 预测方法的评估

四、平稳序列的预测

1. 简单平均法

2. 移动平均法

3. 指数平滑法

五、趋势型序列的预测

1. 线性趋势预测

2. 非线性趋势预测

六、复合型序列的分解预测

1. 确定并分离季节成分

2. 建立预测模型并进行预测

第十四章 指数(6学时)

    一、基本问题

1. 指数的概念及分类

    2. 指数编制中的问题：选择项目、确定权数、计算方法

    二、总指数编制方法

1. 简单指数：简单综合指数、简单平均指数

2. 加权指数：加权综合指数、加权平均指数

三、指数体系与因素分析

1. 总量指数体系分析

2. 平均数变动因素分解

三、教学方法与手段

1．积极推行教学方法创新，运用启发式教学法、互动式教学法等方法引导学生学会运用理论知识分析和解决实际问题，提高应用能力。

2．采用多媒体教学，借助于多媒体可以更多地用案例、图表来讲解。

3．统计学实验更贴近现实，用最新数据进行实验。

4．布置的作业新式多样、创新。颠覆常规抄书就可完成的作业形式，而是引导学生利用互联网，自己查找资料，自己进行问题分析，以提高学生寻找信息和分析信息的能力。

5．课程的期末考试成绩注重考察扎实的理论基础和问题分析能力。

四、课程考核方式

上机练习实验报告、出勤记录作为平时成绩记载。评分标准包括基本原理掌握程度、运用计算机的熟练程度以及计算的结果。上机练习作业等平时成绩占学期成绩的50%；期末成绩占学期成绩的50%。期末考核方式为综合考试。

五、其他

（一）作业及自主学习要求

作业共10次，以上机为主，书面为辅，以电子形式或书面形式上交。学生能自主搜索统计学教辅资料并认真复习课堂所学的内容。

（二）课程资源

1、教材

《统计学》，贾俊平，中国人民大学出版社，2015年第6版。

2、主要参考书

    《统计学》学习指导书，贾俊平，中国人民大学出版社，2012年第5版

《商务统计学》，方娜 ，武汉大学出版社，2015年第2版。

《管理统计学》，宋光辉，华南理工大学出版社，2015年第4版。

《统计学简明教程》，曾五一，中国人民大学出版社，2013年第2版。

《统计学》，阮红伟，北京大学出版社，2014年第2版。

《白话统计学》，彭志文，中国人民大学出版社，2013年第2版。

3、课外学习资源

课外学习网络资源：超星数字图书馆；中国知网；国家统计局网。

 

 

 

大纲执笔：牛秀敏