《统计学》教学大纲郑州大学商学院绪论内容绪论中所阐述的内容，是对课程全面的概括和归纳，学习好绪论中的有关概念和思想，对本课程学习的全过程是十分必要的。
（一）考核知识点1、统计数据与统计学2、统计学的产生和发展3、统计学与其他学科的关系（二）考核要求1、统计数据与统计学（1）了解：统计学的概念。
（2）理解：统计数据与统计学、统计方法与数量规律性的关系。
2、统计学的产生和发展（1）了解：统计学的三个源头。
（2）理解：统计学的发展原因。
3、统计学与其他学科的关系（1）了解：统计学与数学的关系。
（2）理解：统计学与其他学科的关系。
第一章统计数据的搜集与整理内容统计数据是我们利用统计方法进行分析的基础。
那么，我们从哪里取得所需的统计数据呢？在取得统计数据之后，怎样才能使这些数据适合于我们分析的需要呢？本章所讲述的就是有关数据的搜集与整理方法，具体内容包括数据的计量与类型、统计数据的搜集、整理和显示的方法等问题。
学习本章时，应在了解数据的计量尺度和类型的基础上，系统掌握统计调方案的内容，并能根据特定的调查内容设计具体的调查方案；掌握统计调查的具体方法以及不同方法的特点及适用条件；重点掌握统计数据的整理及显示方法，能够运用所学习的方法将原始数据整理成适当的频数分布表，并能利用图形显示统计数据；掌握统计表的构成内容和设计方法。
（一）考核知识点1、数据的计量尺度（1）数据的计量尺度。
（2）数据的类型。
2、统计数据的搜集（1）统计调查方案。
（2）统计调查方法。
（3）统计数据的间接来源。
3、统计数据的整理（1）统计数据的审核。
（2）统计分组与频数分布。
（3）频数分布的图示和类型。
（4）统计表。
（二）考核要求1、统计数据的计量与类型（1）数据的计量尺度① 了解：四种数据计量尺度的含义。
② 理解：四种数据计量尺度的区别和特征。
（2）数据的类型① 了解：数据两种类型的含义。
② 理解：数据两种类型的区别和应用。
2、统计数据的搜集（1）统计调查方案① 了解：统计调查方案的作用。
② 理解：统计调查方案的主要内容。
③ 掌握：调查对象、调查单位、变量、变量值的涵义。
（2）统计调查方法① 了解：统计报表、普查、典型调查、重点调查的涵义。
② 理解：抽样调查的涵义。
各种统计方法应用的场合。
第二章统计数据的描述内容集中趋势和离散趋势是统计数据的两个最主要的特征。
本章的主要内容是介绍描述统计数据集中趋势和程度的几个重要代表值，并对绝对数和相对数的有关知识作以介绍。
学习本章时，应注意理解绝对数和相对数的不同特点和运用原则，掌握集中趋势和离散程度的各个代表值的含义、特点、应用条件，以及它们之间的相互关系，并能根据已知条件，较熟练地计算各个代表值，并运用这些代表值分析具体问题。
（一）考核知识点1、绝对数与相对数（1）绝对数。
（2）相对数。
（3）绝对数与相对数的结合运用。
2、集中趋势的描述（1）众数。
（2）中位数。
（3）均值。
（4）调和平均数和几何平均数。
（5）众数、中位数、均值的关系。
3、离散程度的描述（1）极差。
（2）异众比率。
（3）四分位差。
（4）标准差。
（5）离散系数。
（二）考核要求1、绝对数与相对数（1）绝对数① 了解：绝对数的涵义；绝对数的计量单位。
② 理解：时期数的时点数的涵义特点。
（2）相对数① 了解：相对数的涵义和表达形式。
② 理解：相对数的种类。
③ 掌握：比例相对数和比率相对数的计算。
（3）绝对数与相对数的结合应用① 了解：绝对数与相对数的联系。
② 理解：绝对数与相对数结合应用的必要性。
2、集中趋势的描述（1）众数① 了解：众数的涵义。
② 理解：众数的应用。
③ 掌握：众数的确定方法及特点。
（2）中位数① 了解：中位数的涵义。
② 理解：中位数的应用。
③ 掌握：中位数的确定方法及特点。
（3）均值① 理解：均值的涵义，均值的数学性质。
② 掌握：均值的计算及其特点。
（4）调和平均数和几何平均数① 理解：调和平均数和几何平均数的作用及特点。
② 掌握：调和平均数和几何平均数的计算。
（5）众数、中位数、均值的关系① 了解：众数、中位数、均值之间的联系。
② 理解：对称分布和非对称分布情况下，众数、中位数、均值的关系。
3、离散程度的描述（1）极差① 了解：极差的涵义和特点。
② 掌握：极差的计算和应用。
（2）异众比率① 了解：异众比率的涵义和特点。
② 掌握：异众比率的计算和应用。
（3）四分位差① 了解：四分位差的涵义和特点。
② 掌握：四分位差的计算和应用。
（4）标准差① 了解：标准差、方差、平均差的涵义② 掌握：标准差、方差、平均差的计算和应用（5）离散系数① 了解：离散系数的涵义。
② 掌握：离散系数的计算和应用。
第三章概率与概率分布内容概率与概率分布是统计学理论与方法的基础。
本章在概率基础一节中主要介绍了随机事件及其概率的概念，概率的基本性质与运算法则；在随机变量及其分布一节中主要介绍了随机变量的概念、离散型和连续型随机变量的概率分布，同时给出了几种常用的概率分布及其有关的计算方法。
学习本章时，应重点理解随机事件、随机变量及其概率的基本概念，熟练掌握概率的性质及运算法则；应理解随机变量概率分布与分布函数、数学期望和方差的定义，熟记几种常用的概率分布的随机变量的数学期望和方差；重点掌握二项分布、正态分布的概率计算和应用，弄清二项分布与泊松分布、正态分布之间的关系。
（一）考核知识点1、概率基础（1）随机事件及其概率。
（2）概率的性质与运算法则。
2、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）连续型随机变量的概率分布。
（二）考核要求1、概率基础（1）随机事件及其概率① 了解：A、随机事件的概念；B、基本事件与复合事件的概念；C、必然事件与不可能事件的概念；D、基本空间的概念；E、事件的包含与相等；事件的不相容；F、事件的乘积或交；事件的逆；G、概率的古典定义；H、概率的统计定义。
② 理解：古典概率、主观概率、统计概率的差异。
③ 掌握：A、古典概率定义的计算。
B、统计概率定义的计算。
（2）概率的性质与运算法则掌握：A、概率的各个性质及其运算法则。
B、全概率公式及其贝叶斯公式。
2、随机变量及其分布（1）随机变量的概念了解：随机变量的概念（2）离散型随机变量的概率分布① 了解：A、离散型随机变量和连续型随机变量的概念。
B、分布函数的概念。
C、二项分布的概念。
② 理解：A、离散型随机变量的概率分布及其条件B、二项分布与泊松分布的关系。
C、二项分布与正态分布的关系。
③ 掌握；A、离散型随机变量数学期望和方差的计算。
B、二项分布的概率计算。
C、泊松分布的概率计算。
（3）连续型随机变量的概率分布① 了解：A、正态分布在统计中的重要地位。
B、正态分布概率密度函数的性质。
② 理解：概率密度的涵义。
③ 掌握：正态分布概率的计算。
第四章参数估计内容参数估计是统计推断中的重要内容。
本章主要介绍了参数估计的基本原理，抽样分布的重要概念，参数的点估计和区间估计，以及参数估计量的评价标准和几个重要的统计量。
学习本章时，应重点理解抽样分布和参数估计的统计思想，理解和掌握几种常用统计量的思想和应用。
应熟练总体均值在σ2已知和σ2未知的区间估计。
对总体比例的估计以及两个总体均值及两个总体比例之差的估计要求概念清楚，一般掌握即可。
（一）考核知识点1、间估计的统计量和置信区间。
统计推断的基本概念（1）统计推断的意义。
（2）作为随机变量的样本。
（3）几种常用的样本指标的分布律。
（4）样本指标分布律的应用范围。
2、参数估计基本方法（1）点估计。
（2）点估计的优良性准则。
（3）区间估计。
3、总体均值和总体比例的估计（1）总体均值的区间估计（2）总体比例的区间估计。
（3）样本容量的确定4、两个总体均值及两个总体比例之差的估计（1）两个总体均值之差估计。
（2）两个总体比例之差的区间估计。
（二）考核要求1、统计推断的基本概念（1）统计推断的意义① 了解：统计推断的意义。
② 理解：统计推断包括参数估计和假设检验。
（2）作为随机变量的样本① 了解：总体和样本的概念。
② 理解：简单随机样本的概念。
③ 掌握：样本均值与样本方差的计算。
（3）几种常见的样本分布律了解：几种常见的样本分布律。
（4）样本指标分布律的应用范围① 了解：大样本和小样本。
② 理解：A、样本均值的数学期望与总体均值的关系。
B、样本均值的方差与总体方差的关系。
③ 掌握：A、统计量的涵义。
B、 Z统计量、t统计量的计算和应用条件。
2、参数估计的基本方法（1）点估计① 了解：点估计的涵义。
② 理解：矩估计法、顺序统计量法。
（2）点估计的优良性标准① 了解：点估计优良性的三个准则。
② 理解：一致性、无偏性、有效性的实际涵义。
（3）区间估计① 了解：A、置信区间的概念。
B、置信概率的概念。
C、显著性水平的涵义。
② 理解：区间估计准确性与可靠性的关系。
3、总体均值与总体比例的区间估计（1）总体均值的区间估计掌握：总体σ2已知和总体σ2未知情况下总体均值的区间估计。
（2）总体比例的区间估计掌握：总体比例区间估计的统计量和置信区间。
（3）样本容量的确定理解：样本容量的确定需考虑的因素。
4、两个总体均值及两个总体比例之差的估计（1）两个总体均值之差的估计掌握：两个总体均值之差区间估计的统计量和置信区间。
（2）两个总体比例之差的区间估计掌握：两个总体比例之差区间估计的统计量和置信区间。
第五章假设检验内容假设检验是统计推断的组成部分，本章讨论的主要内容是：对总体的未知参数作出某种假设，然后抽取样本，构造适当的统计量，对假设的正确性进行判断的一套程序。
学习本章时，重点理解假设检验的基本思想和基本原理，掌握假设检验的步骤，并利用这些方法对未知参数的假设进行检验。
（一）考核知识点1、假设检验的一般问题（1）假设检验的概念。
（2）假设检验的步骤。
（3）假设检验中的小概率原理。
（4）假设检验中的两类错误。
2、假设检验方法（1）假设检验的不同类型。
（2）总体方差已知情况下的均值检验。
（3）总体方差未知情况下的均值检验。
（4）总体比例的假设检验。
（5）两个总体均值之差的假设检验。
3、假设检验方法的总结（1）假设检验与参数估计的关系。
（2）如何建立假设。
（3）假设检验总结表。
（二）考核要求1、假设检验的一般问题（1）假设检验的概念了解：假设检验的概念。
（2）假设检验的步骤① 了解：A、原假设和替换假设的涵义和关系。
B、检验统计量的涵义。
②掌握：假设检验的步骤。
（3）假设检验的小概率原理① 了解：假设检验的基本思想。
② 理解：假设检验依据的基本原理。
（4）假设检验中的两类错误理解：α错误和β错误的含义。
2、假设检验方法（1）假设检验的不同类型① 了解：双侧检验和单侧检验的涵义。
② 理解：A、双侧检验、左侧检验、右侧检验原假设和替换假设的形式。