《属性数据分析》课程主要介绍用于分析属性数据的统计方法，是面向本科生开设的介绍属性数据分析引论的课程，主要覆盖属性数据的介绍，列联表分析，广义线性模型，并重点介绍 logistic 回归模型和 logit 模型等。

    本课程采用教师讲授、学生实践相结合的实验教学形式，努力形成教师和学生双向互动，理论学习结合实践运用，达到学以致用的结果。教师讲授是主要的课堂教学方式，同时加入程序指导操作的环节，引导学生进行实践练习。在学期末要求学生提交 1 篇课程论文。课程采用双语教学的方式，课程课件为英文，中文讲述，有助于学生双语学习和紧跟研究前沿。

    通过本课程的学习，学生可掌握与属性数据有关的统计学基础知识，如学会何处理、建模、分析属性数据，并学会通过用广义线性模型、logistic 回归模型等理论分析属性数据。通过课堂讲授让学生具有坚实的理论基础，通过对大量典型例子的介绍和分析， 使学生掌握基本方法，并在课后的习题练习中掌握使用软件分析属性数据的方法，具有思考和分析问题，并能实际解决问题的能力。    

属性数据分析主要介绍用于分析属性数据的统计模型，是面向本科生开设的介绍属性数据分析引论的课程，主要覆盖属性数据的介绍，列联表分析，广义线性模型，并重点介绍 logistic 回归模型和 logit 模型等。

授课目标为：通过本课程的学习，学生可掌握与属性数据有关的统计学基础知识，如学会何处理、建模、分析属性数据，并学会通过用广义线性模型、logistic 回归模型等理论分析属性数据。通过课堂讲授让学生具有坚实的理论基础，通过对大量典型例子的介绍和分析， 使学生掌握基本方法，并在课后的习题练习中掌握使用软件分析属性数据的方法，具有思考和分析问题，并能实际解决问题的能力。

要求学生具有基础统计课程的知识，如数理统计，回归分析等，不需要微积分、矩阵代数等高等数学的知识。

选用教材 

An Introduction to Categorical Data Analysis. Second Edition. Alan Agresti (2007). John Wiley & Sons.

参考书目与文献 

(1) Analysis of Categorical Data. Agresti, A., New York: Wiley, 2002. 

(2) Generalized Linear Models. 2nd Ed. McCullagh P. and Nelder J., London: CRC Publishers, 1989. 

(3)《属性数据分析引论（第二版）》张淑梅 王睿 曾莉 译， 高等 教育出版社. 

(4)《实用多元统计方法与 SAS 系统》高惠璇，北京大学出版社. 

Q : 课程的教材是什么？

A : 选用教材 

An Introduction to Categorical Data Analysis. Second Edition. Alan Agresti (2007). John Wiley & Sons.

参考书目与文献 

(1) Analysis of Categorical Data. Agresti, A., New York: Wiley, 2002. 

(2) Generalized Linear Models. 2nd Ed. McCullagh P. and Nelder J., London: CRC Publishers, 1989. 

(3)《属性数据分析引论（第二版）》张淑梅 王睿 曾莉 译， 高等 教育出版社. 

(4)《实用多元统计方法与 SAS 系统》高惠璇，北京大学出版社. 

Q : 课程的时间是什么时候？

A : 工作日 8:00 固定发布课程内容和更新

Q : 课程难度如何？

A :  属性数据分析主要介绍用于分析属性数据的统计模型，是面向本科生开设的介绍属性数据分析引论的课程，主要覆盖属性数据的介绍，列联表分析，广义线性模型，并重点介绍 logistic 回归模型和 logit 模型等。要求学生具有基础统计课程的知识，如数理统计，回归分析等，不需要微积分、矩阵代数等高等数学的知识。

Q : 有问题怎么办？

A : 课程配备多位老师和助教，大家有问题可以在留言板块中提问，老师和助教会及时回复和解答。

Q : 课程考核方式是怎样的？

A :  本课程考试用百分制计算，最终成绩为60分及以上为合格，85分及以上为优秀。最终成绩合格的同学可以根据实际需求申请认证证书，认证证书是收费的，费用为100/人。具体考试及计分方法如下：

1.     作业（30%）

本人作业实际分数的平均。

备注：随堂练习不计入最终成绩。

2. 期中考试（35%）

（1）试题设置：共分为五道大题，每道大题有2~3个问题，共计100分，题型与单元作业题型设置类似，均为计算题和简答题。

（2）期中考试开放时间为 2024年10月14日8:00 -- 10月21日晚23:45，即在这一时段都内可以进行期中考试答题。

3. 课程论文（35%）

本课程期末考试的形式是，要求在截止时间前提交一份课程论文

（1）课程论文提交截止时间为：2024年11月18日23:45。2024年10月28日8:00起至2024年11月18日23:45之间都可以提交课程论文（word, PDF文档）。

（2）课程论文要求，格式和评分细则等请见课程发表内容中的《课程论文要求和细则》