本课程是大学管理类、经济类专业的一门专业基础课,它为各学科搜集、整理、分析问题提供了方式方法,它是分析研究问题的基本工具。本课程3学分,包括理论和实验两部分内容。
课程系统地介绍了统计学的基本思想、基本方法及其实际应用。本课程内容涵盖统计的产生和发展、统计的基本概念和基本研究方法、统计数据的搜集与整理、统计数据的度量、抽样调查、时间序列分析、统计指数、相关与回归分析等内容。课程内容设置去繁就简,以生动的生活场景动画案例作为开篇导入,主要内容讲述中引用的例子也紧贴生活,增强了课程的趣味性和现实感,使学生可以在轻松有趣的氛围下完成该学习。
课程除了制作精美、内容轻松的视频授课外,还配有难度适中、紧扣教学大纲的单元测验、作业,更能基于大数据分析精准地为学生推送相关课程资源,帮助提高学习效率。
成绩构成:平时 50%+期末考试50%
学习态度 | 作业 | 单元测验 | 实验报告 | 调查报告 | 期末考试 |
10% | 10% | 10% | 10% | 10% | 50% |
1、平时成绩
(1)学习态度,占成绩的10%。主要包括慕课视频学习情况、雨课堂签到情况、雨课堂随堂测试情况、理论及实验线上线下课堂表现等方面。
(2)作业,占成绩的10%。要求在学习完第三章至第七章每章课程内容后及时完成相应章节的作业题。
(3)单元测验,占成绩的10%。要求在学习完每章的课程内容后及时完成相应章节的测验题。
(4)实验报告,占成绩的10%。要求完成指定实验项目并在每个实验完成后及时提交实验报告,并完成互评。
(5)调查报告,占成绩的10%。要求以小组为单位自选主题设计调查问卷(包含20个左右的问题),开展问卷调查,对调查结果进行数据分析、阐释,文后需附调查问卷,字数5000字以上,14周之前提交到moodle平台。
2、期末考试,占成绩的50%。闭卷考试,考试时间为120分钟。
特别提醒:慕课上的单元测验、实验报告均有提交截止时间,逾期无法补交!!!
本门课程要求学生学习过相关的微积分、概率论和经济学知识。
第一章 统计应用概述
统计应用:无处不在
统计实践史:漫漫长路
统计学科史:博采众长
基本研究方法:统计的利器
基本概念:统计的基石
第一单元测验
第二章 数据搜集与整理
统计调查:挖掘原矿的利刃
方案设计:统计调查的前奏
统计分组:从原生态到系统化
频数分布:初显总体分布特征
统计图表:展现数据最佳拍档
第二单元测验
第三章 数据的度量
数据比较分析(一):相对指标的分类
数据比较分析(二):提前完成计划的时间
数据比较分析(三):计划完成程度
计算平均数(一):集中趋势之充分表达
计算平均数(二):集中趋势之充分表达
位置平均数:集中趋势之稳健表达
注意事项:平均数使用说明
方差与标准差(一):离中趋势之常用指标
方差与标准差(二):离中趋势之常用指标
第三单元测验
第三单元作业
第四章 统计推断
抽样调查:定义与几组概念
概率抽样:常用组织方法
非概率抽样:常用抽取方法
常见概率分布:随机变量的基本刻画
抽样分布:抽样推断理论的基石
点估计:方法与应用
估计量:选择与评价
区间估计:基本原理(一)
区间估计:基本原理(二)
均值的区间估计:大样本情形
均值的区间估计:小样本情形
区间估计:总体比例和方差
样本容量的确定:抽样的前奏(一)
样本容量的确定:抽样的前奏(二)
第四单元作业
第四单元测验
第五章 相关分析与回归分析
相关分析:初探事物的联系
相关系数:量化相关程度
回归分析:应用一暼
回归分析:方程建立
回归分析:基本思想
回归分析:系数估计
回归分析:模型评价
第五单元测验
第五单元作业
第六章 时间序列
时间序列 (一) :指标的过去现在未来
时间序列(二):指标的过去现在未来
水平分析:时间数列分析的基础
速度分析:时间数列的相对变动
平均发展速度:水平法和累积法
构成因素分析:抽丝剥茧寻真相
长期趋势测定:修匀法
长期趋势测定:方程法
季节变动分析:同期平均法
第六单元测验
第六单元作业
第七章 统计指数
指数概览:定义与分类
综合指数:先综合后对比
指数体系:因素分析
平均数指数:先对比后综合(一)
平均数指数:先对比后综合(二)
平均指标指数:先平均后对比
CPI:前世今生
股票价格指数:大家庭
第七单元测验
第七单元作业
实验一 SPSS简介与文件建立
SPSS软件安装
SPSS简介
其他类型数据文件的导入
调查问卷的录入
实验报告一
实验二 数据文件的操作
数据排序
数据转置
文件合并
分类汇总
数据拆分
选择个案
数据加权
计算新变量
变量重新编码
变量值计数
个案求秩
实验报告二
实验三 SPSS描述性统计分析
频数分析
描述性分析
探索分析
列联表分析
实验三报告
实验四 相关分析与回归分析
双变量相关
偏相关分析
回归分析
实验报告四
[1] 周志丹,应用统计学[M].机械工业出版社(第三版),2022.
[2] 罗良清,平卫英. 统计学[M]. 北京邮电大学出版社,2015.
[3] 罗良清. 商务统计学[M]. 机械工业出版社,2016.
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[5] 尼尔.J.萨尔金德. 爱上统计学[M]. 重庆大学出版社,2008.