spContent=什么是应用统计学？统计学和大数据之间什么关系？统计学在自然科学、社会经济各领域中的应用有哪些？如何对各种数据进行处理、描述、分析？如何探索数据中的数量规律性？这门课将从数据视角带你思考经济、管理问题，为国家、组织、企业、个人的经济、管理决策提供支持。
什么是应用统计学？统计学和大数据之间什么关系？统计学在自然科学、社会经济各领域中的应用有哪些？如何对各种数据进行处理、描述、分析？如何探索数据中的数量规律性？这门课将从数据视角带你思考经济、管理问题，为国家、组织、企业、个人的经济、管理决策提供支持。
—— 课程团队
课程概述
本课程是经济管理类专业的专业基础课程，是后续专业课程的先修课。主要研究具有不确定性后面的数量规律。它由描述统计、推断统计及常用统计方法三大部分组成，目前已成为研究经济与商业问题的必备的基础性工具。
通过本课程的学习可以了解统计的基本概念，知道什么是统计调查、描述统计、推断统计，了解方差分析、回归分析等基本定量分析方法，培养用“数据说话”的习惯，培养构建模型、应用相关软件并对数据分析结果进行合理解释的能力。
课程主要讲述：统计学的相关概念及其之间的关系；如何开展统计调查；描述统计与推断统计方法；方差分析、回归分析、时间序列分析、指数分析等常见应用统计分析方法及其应用。
授课目标
本课程采用“基于问题”的研究性教学方法，运用探究式、研讨式教学方式，形成性考核方法，通过理论讲授、案例分析、上机实验等多种形式，引导学生自主学习，既要动脑也要动手，理论联系实践，达到以下目标：1、通过本课程学习，培养学生用“数据说话”的习惯，培养恰当设计模型、应用相关软件并对结果合理解释的能力；2、通过本课程学习，使学生掌握经济学、管理学及具有运输经济特色的理论与实践相联系的定量分析法；3、通过本课程的学习，提升学生对国家、区域、产业、企业经济数据的挖掘、处理及分析决策的能力，特别是提升探究拥有大量数据的交通运输行业中的复杂经济问题的根源或规律性的能力。总之，通过学习本课程，学生能够掌握统计方法的应用技能，为日后从事经济管理和交通运输经济管理工作打下基础。
课程大纲
导论
课时目标：理解统计学的含义，统计学的应用和若干基本概念
1.1 统计学的含义、特点
1.2 统计学的分科
1.3 统计学的应用
1.4 若干基本概念(总体、样本)
1.5 参数、估计量
1.6 数据类型
1.7 变量分类
统计数据的搜集
课时目标：理解统计数据的来源，了解常见的数据搜集方法,理解如何对误差进行控制
2.1 统计数据的来源
2.2 概率抽样
2.3 非概率抽样
2.4 概率抽样与非概率抽样的比较
2.5 数据搜集方法
2.6 误差控制
统计数据的整理与显示
课时目标：了解统计数据的预处理，掌握常见的数据图示方法，理解统计表的使用
3.1 数据的预处理
3.2 分类数据的整理与展示
3.3 顺序数据的整理与展示
3.4 数值型数据的整理（数据分组）
3.5 数值型数据的图示（直方图、茎叶图）
3.6 数值型数据的图示（箱线图、线图）
3.7 数值型数据的图示（多变量）
3.8 频数分布的图示和类型
3.9 合理使用统计表
数据的概括性度量
课时目标：掌握常见的集中趋势、离散程度描述统计量的含义及计算，对给定现象结合数据进行描述统计
4.1 集中趋势的度量（众数）
4.2 集中趋势的度量（中位数、分位数）
4.3 集中趋势的度量（均值）
4.4 集中趋势统计量的联系和区别
4.5 离散程度的度量（异众比率、四分位差）
4.6 离散程度的度量（极差、平均差）
4.7 离散程度的度量（方差、标准差、变异系数）
4.8 标准分数及应用
参数估计
课时目标：理解点估计与区间估计的基本方法，掌握评估估计量的标准，掌握总体均值与比例的区间估计，掌握如何确定样本容量
5.1 参数与估计量
5.2 点估计与区间估计
5.3 评估估计量的标准
5.4 总体均值与总体比例的估计
5.5 样本容量的确定
假设检验
课时目标：理解假设检验的基本原理，掌握总体均值与比例的假设检验方法
6.1 假设检验的步骤
6.2 假设设立的原则
6.3 单侧检验与双侧检验
6.4 总体均值的假设检验
6.5 总体比例与总体方差的假设检验
方差分析
课时目标：理解方差分析的基本原理，掌握单因素方差分析的原理及应用，了解双因素方差分析的原理及应用
7.1 方差分析的含义
7.2 方差分析中的若干概念(因素\水平)
7.3 方差分析的基本思想
7.4 方差分析的假定
7.5 单因素方差分析的原理
7.6 关系强度的测定
7.7 多重比较
7.8 无交互作用的双因素方差分析
7.9 有交互作用的双因素方差分析
一元线性回归
课时目标：理解相关分析的原理与应用，理解一元回归分析的基本原理，掌握一元回归分析的应用
8.1 变量间关系
8.2 散点图
8.3 相关关系的计算
8.4 相关关系的检验
8.5 回归模型
8.6 一元线性回归模型及其参数估计
8.7 一元线性回归模型的评价(判定系数)
8.8 一元线性回归模型的评价(F检验)
8.9 一元线性回归模型的评价(t检验)
8.10 估计标准误差
8.11 一元线性回归分析结果的评价
8.12 预测(点估计)
8.13 预测(区间估计)
8.14 残差分析
多元线性回归
课时目标：理解多元回归分析的基本原理，掌握多元回归模型的应用
9.1 多元线性回归模型及其参数估计
9.2 多元线性回归模型的评价(判定系数)
9.3 多元线性回归模型的估计标准误差
9.4 多元线性回归模型的评价(F检验)
9.5 多元线性回归模型的评价(t检验)
9.6 多元线性回归分析结果的评价
9.7 多元线性回归模型的评价
9.8 多重共线性
9.9 逐步回归
时间序列分析和预测
课时目标：理解时间序列分析的基本原理，掌握多元回归分析的应用
10.1 时间序列及其分类
10.2 时间序列的描述性分析
10.3 平稳序列预测
10.4 长期趋势分析
10.5 季节变动分析
10.6 复合型序列预测
指数
课时目标：理解指数的基本原理，掌握拉氏指数、派氏指数的编制，能运用指数体系进行因素分析
11.1 指数的含义与分类
11.2 拉氏指数
11.3 派氏指数
11.4 总量指数体系分析
11.5 平均数变动因素分析
11.6 居民消费价格指数
11.7 综合评价指数
展开全部
预备知识
证书要求
为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。
电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。
完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。
认证证书申请注意事项：
1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。
2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。
参考资料
[1] 应用统计学,李卫东等编,清华大学出版社,2020
[2] 统计学,贾俊平,何晓群,金勇进编,中国人民大学出版社,2018，第七版系列
[3] 戴维•安德森等，《商务与经济统计》，北京，机械工业出版社，2011，第十版系列
浙公网安备 33010802012594号
