《统计学》课程教学大纲课程编号：××××××××课程类别：学科基础课授课对象：经济管理类各专业、社会学专业、档案学专业、新闻学专业等开课学期：第3、4、5、6学期学分：4学分主讲教师：……等指定教材：贾俊平、何晓群、金勇进编著，《统计学》(第六版)，中国人民大学出版社，2015年教学目的：《统计学》是为我校非统计专业本科生开设的一门基础必修课，总课时约54学时。
设置本课程的目的在于培养学生有关统计知识方面的基本技能，培养学生应用统计方法分析和解决问题的实际能力。
教学应达到的总体目标是：使学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想。
使学生掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合。
培养学生运用统计方法分析和解决实际问题的能力。
第1章导论课时：1周，共3课时教学内容第一节统计及其应用领域一、什么是统计学统计学的概念。
描述统计。
推断统计。
二、统计的应用领域统计在共生管理中的应用。
统计在其他领域的应用。
统计的误用与正确使用。
三、历史上著名的统计学家一些主要的统计学家。
第二节统计数据的类型一、分类数据、顺序数据、数值型数据分类数据。
顺序数据。
数值型数据。
二、观测数据和实验数据观测数据。
实验数据。
三、截面数据和时间序列数据截面数据。
时间序列数据。
第三节统计中的几个基本概念一、总体和样本总体。
有限总体和无限总体。
样本。
样本容量。
二、参数和统计量参数。
统计量。
三、变量变量。
变量的类型。
第2章数据的收集课时：1周，共3课时第一节数据来源一、数据的间接来源二手数据。
二、数据的直接来源统计调查方式。
数据的收集方法。
第二节调查设计一、调查方案的结构调查目的。
调查对象和调查单位。
调查项目和调查表。
二、调查问卷设计问卷的结构。
提问项目设计。
回答项目的设计。
问题顺序的设计。
第三节数据质量一、数据的误差抽样误差。
非抽样误差。
二、数据的质量要求第3章数据的图表展示课时：1周，共3课时教学内容第一节数据的预处理一、数据审核原始数据的审核。
二手数据的审核。
二、数据筛选数据筛选的意义。
用Excel进行数据筛选。
三、数据排序数据排序的作用。
用Excel进行数据排序。
第二节分类和顺序数据的整理与显示一、分类数据的整理与显示频数与频数分布。
用Excel制作频数分布表。
分类数据的图示方法。
二、顺序数据的整理与显示累积频数与累积频率。
顺序数据的图示方法。
第三节数值型数据的整理与显示一、数据分组分组方法。
二、数值型数据的图示直方图。
茎叶图和箱线图。
线图。
雷达图。
第四节统计表一、统计表的构成二、统计表的设计第4章数据的概括性度量课时：1周，共3课时教学内容第一节集中趋势的度量众数的特点。
众数的计算。
二、中位数和分为数中位数的特点。
中位数的计算。
三、平均数平均数的计算。
平均数的特点。
四、众数、中位数和平均数的比较众数、中位数和平均数的特点和应用场合。
第二节离散程度的度量一、异中比率异中比率的计算。
异中比率的作用。
二、四分位差四分位差的计算。
四分位差的作用。
三、方差和标准差极差的计算和应用。
平均差的计算。
平均差的特点。
方差的计算。
方差的应用。
四、标准分数标准分数的计算方法。
标准分数的应用。
五、离散系数离散系数的计算。
离散系数的应用。
第三节偏态与峰态的度量一、偏态及其测度偏态系数的计算方法。
二、峰态及其测度峰态系数的计算方法。
用Excel计算描述统计量。
第5章概率与概率分布课时：1周，共3课时教学内容第一节事件及其概率一、试验、事件和样本空间试验的概念。
事件的概念。
样本空间与样本点。
二、事件的概率概率的含义。
三、概率的性质和运算法则互斥事件及其概率。
事件的补及其概率。
广义加法公式。
四、条件概率与事件的独立性条件概率。
乘法公式。
独立事件。
五、全概公式与逆概公式全概公式。
逆概公式。
第二节离散型概率分布一、随机变量随机变量及其分类。
二、离散作用随机变量的概率分布三、离散型随机变量的数学期望和方差数学期望。
方差。
四、几种常用的离散型概率分布两点分布。
二项分布。
泊松分布。
超几何分布。
用Excel计算分布的概率。
第三节连续型概率分布一、概率密度函数二、正态分布正态分布。
标准正态分布。
数据正态性的评估方法。
三、其他连续型概率分布均匀分布。
指数分布。
用Excel计算分布的概率。
第6章统计量及其抽样分布课时：1周，共3课时教学内容第一节概率抽样方法一、简单随机抽样简单随机抽样的概念和特点。
重复抽样和不重复抽样。
二、分层抽样分层抽样的概念和特点。
三、系统抽样系统抽样的概念和特点。
四、整群抽样整群抽样的概念和特点。
第二节三种不同性质的分布一、总体分布总体分布的含义。
二、样本分布样本分布的含义。
三、抽样分布抽样分布的含义。
第三节一个总体参数推断时样本统计量的抽样分布一、样本均值的抽样分布样本均值抽样分布的形成过程。
样本均值抽样分布的形式。
样本均值抽样分布的特征。
样本均值的抽样分布与总体分布的关系。
中心极限定理。
二、样本比例的抽样分布样本比例抽样分布的形式。
样本均值抽样分布的特征。
三、样本方差的抽样分布样本方差抽样分布的形式。
第四节两个总体参数推断时样本统计量的抽样分布一、两个样本均值之差的抽样分布两个样本均值之差抽样分布的形式。
两个样本均值之差抽样分布的特征。
二、两个样本比例之差的抽样分布两个样本比例之差抽样分布的形式。
两个样本比例之差抽样分布的特征。
三、两个样本方差比的抽样分布两个样本方差比抽样分布的形式。
第7章参数估计课时：1周，共3课时教学内容第一节参数估计的一般问题一、估计量与估计值估计量与估计值的含义。
二、点估计与区间估计点估计的含义。
区间估计的含义。
区间估计的基本原理。
置信区间的含义。
置信水平的含义。
三、评价估计量的标准无偏性。
有效性。
一致性。
第二节一个总体参数的区间估计一、总体均值的区间估计大样本的估计方法。
小样本的估计方法。
二、总体比例的区间估计比例的区间估计方法。
三、总体方差的区间估计方差区间估计的方法。
第三节两个总体参数的区间估计一、两个总体均值之差的区间估计独立大样本的估计方法。
独立小样本的估计方法。
匹配样本的估计方法。
二、两个总体比例之差的区间估计比例之差区间估计的方法。
三、两个总体方差比的区间估计方差比区间估计的方法。
第四节样本容量的确定一、估计总体均值时样本容量的确定二、估计总体比例时样本容量的确定三、估计两个总体均值之差时样本容量的确定四、估计两个总体比例之差时样本容量的确定第8章假设检验课时：1周，共3课时教学内容第一节假设检验的基本问题一、假设的陈述假设的含义。
假设检验的含义。
原假设与备择假设。
假设的确定方法。
二、两类错误与显著性水平第Ⅰ类错误与第Ⅱ类错误。
三、检验统计量与拒绝域检验统计量。
标准化检验统计量。
拒绝域。
临界值。
四、利用Ｐ值进行决策Ｐ值的含义。
Ｐ值决策准则。
一些主要的统计学家。
第二节一个总体参数的检验一、总体均值的检验大样本的检验方法。
小样本的检验方法。
用Excel计算Ｐ值。
二、总体比例的检验三、总体方差的检验第三节 两个总体参数的检验一、两个总体均值之差的检验独立样本的检验方法。
匹配样本的检验方法。
用Excel 进行检验。
二、两个总体比例之差的检验检验0:210=-ππH 。
检验d H =-210:ππ。
三、两个总体方差比的检验用Excel 进行检验。
第9章 分类数据分析课时：1周，共3课时教学内容第一节 分类数据与2χ统计量一、分类数据分类数据的含义。
二、2χ统计量2χ分布于2χ统计量。
第二节 拟合优度检验拟合优度检验的含义。
统计量的计算。
第三节 独立性检验一、列联表列联表的构成。
匹配样本的检验方法。
用Excel 进行检验。
二、独立性检验原假设和备择假设。
统计量的计算。
第四节 列联表中的相关性测量各测量系数的含义和计算第五节 列联分析中应注意的问题2χ分布的期望值准则。
第10章 方差分析课时：2周，共6课时教学内容第一节 方差分析引论一、方差分析及其有关术语方差分析。
因子。
水平（处理）。
二、方差分析的基本思想和原理三、方差分析中的基本假定四、问题的一般提法第二节 单因素方差分析一、数据结构二、分析步骤提出假设。
构造检验统计量。
统计决策。
方差分析表。
三、关系强度的测量2R 的计算及其意义。
四、用Excel进行方差分析第三节方差分析中的多重比较多重比较的前提和作用。
第四节双因素方差分析一、双因素方差分析及其类型二、无交互作用的双因素方差分析数据结构。
分析步骤。
关系强度的度量。
三、有交互作用的双因素方差分析数据结构。
分析步骤。
第11章一元线性回归课时：2周，共6课时教学内容第一节变量间关系的度量一、变量间的关系函数关系与相关关系。
相关关系的特点。
二、相关关系的描述与测度散点图。
相关系数。
三、相关关系的显著性检验相关系数的抽样分布。
相关系数的显著性检验。
第二节一元线性回归一、一元线性回归模型回归模型。
回归方程。
估计的回归方程。
二、参数的最小二乘估计最小二乘法的基本原理。
用Excel进行回归。
三、回归直线的拟合优度变差平方和的分解。
判定系数。
估计标准误差。
四、显著性检验线性关系检验。
回归系数检验。
第三节利用回归方程进行估计和预测一、点估计平均值的点估计。
个别值的点估计。
二、区间估计平均值的置信区间估计。
个别值的预测区间估计。
第三节残差分析一、用残差证实模型的假定残差。
残差图。
标准化残差。
二、用残差检验异常值和有影响的观测值检测异常值。
检测有影响的观察值。
第12章多元线性回归课时：1周，共3课时教学内容第一节多元线性回归模型一、多元线性回归模型与回归方程回归模型。
回归方程。
二、估计的多元回归方程三、参数的最小二乘估计第二节回归方程的拟合优度一、多重判定系数多重判定系数。
修正的多重判定系数。
二、估计标准误差第三节显著性检验一、线性回归检验二、回归系数的检验和推断第四节多重共线性一、多重共线性及其所产生的问题二、多重共线性的判别三、多重共线性问题的处理第五节利用回归方程进行估计和预测第六节虚拟自变量的回归一、含有一个虚拟自变量的回归二、用虚拟自变量回归解决方差分析问题第13章时间序列分析和预测课时：2周，共6课时教学内容第一节时间序列及其分解第二节时间序列的描述性分析一、图形描述二、增长率分析增长率与平均增长率。
年度化增长率。
增长率的分析和应用。
第三节平稳序列的平滑和预测一、简单平均法二、移动平均法三、指数平滑法第四节有趋势序列的分析和预测一、线性趋势分析和预测二、非线性趋势分析和预测二次曲线。
指数曲线。
修正指数曲线。
Gompertz曲线。
Logistic曲线。
第五节复合型序列的分解一、季节性分析季节指数。
分离季节性因素。
二、趋势分析三、周期性分析第14章指数课时：1周，共3课时教学内容第一节引言第二节加权指数一、权数的确定二、加权综合指数拉氏指数。