重点：定量变量的线性回归分析。
难点：Logistic回归分析和各种回归方法的SPSS输出结果的解释。
第八章列联表、检验和对数线性模型
2
基本要求：
1、了解列联表数据的形式；
2、掌握二维列联表独立性的检验；
3、了解高维列联表和多项分布对数线性模型；
4、理解Possion对数线性模型。
重点：二维列联表独立性检验的SPSS操作和结果解释。
难点：
对于比例p的假设检验，高维列联表的独立性检验，自变量中含有定性变量的回归、Logistic回归、Poisson对数线性模型的思想和应用，主成分分析、因子分析，判别分析的基本原理和应用。对这些方法的SPSS 操作以及对输出结果的解释，还有这些方法在实际问题中的灵活运用。
教材和主要参考资料：
教 材：
难点：对数线性模型的理解和运用。
第九章寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析
4
基本要求：
1、理解主成分分析和因子分析的基本原理和方法，以及两种方法之间的关系。
2、熟练掌握因子分析的基本操作，能够读懂输出结果的含义。
重点：因子分析的SPSS操作和对输出结果的解释。
难点：主成分和因子的选择及它们在实际问题中含义的解释。
SPSS数据文件的建立
SPSS数据的预处理
6
基本要求：
1、掌握SPSS进入和退出等基本操作，了解SPSS的基本窗口和菜单安排；
2、熟练掌握建立SPSS数据文件以及管理SPSS数据的基本操作；
3、熟练掌握数据预处理的一些方法，包括排序，变量计算、数据选取、拆分、加权等。
重点：SPSS数据文件的建立和编辑方法，数据的预加工处理。
拟稿（签名）：陈明年月日
核稿（签名）：年月日
审批（签名）：年月日
应用统计学课程教学大纲
课程名称
中文：应用统计学
英文：AppliedStatistics
课程编号
24070699
学分/学时
3学分/48学时
所属教研室
应用数学教研室
前后课程
先修课程：概率论与数理统计
课程类型
专业选修课
考核方式
考查
授课对象
信息与计算科学专业
教学目的
通过教与学，使学生初步掌握运用统计方法解决实际问题的能力和运用SPSS统计软件处理数据的能力。要求学生理论联系实际，提高运用现代技术手段进行统计分析的能力。初步掌握运用 SPSS 解决统计问题的相关技能。
《统计学：从数据到结论》（第三版），中国统计出版社，吴喜之，2009年9月。
参考书：
[1]《基于SPSS的数据分析》（第三版），中国人民大学出版社，薛薇，2014年7月。
[2]《应用多元分析》（第三版），上海财经大学出版社，王学民，2009年8月。
教学内容
学时
基本要求
第一章一些基本概念
2
基本要求：
1、掌握统计的基本概念；
3、掌握比例p的检验。
重点：正态总体均值的检验和比例p的检验，SPSS操作方法和对检验结果的解释。
难点：提出原假设和备择假设的方法，对两类错误的理解。
第七章变量之间的关系：回归分析和方差分析
6
基本要求：
1、了解几种相关系数的概念；
2、掌握定量变量的线性回归分析；
3、了解自变量中有定性变量的回归；
4、了解Logistic回归。
2
基本要求：
1、复习概率的相关知识；
2、掌握几个重要的分布，如二项分布，正态分布，t分布等。
重点：根据分布计算概率的方法，几类重要的分布。
难点：运用小概率事件进行判断。
第五章简单统计推断：总体参数的估计
2
基本要求：
1、了解衡量估计量好坏的标准，理解点估计的优缺点，熟悉常用的估计量；
2、理解置信区间和置信度的概念；
3、掌握正态总体均值和总体比例的区间估计方法及其应用；
4、能够运用SPSS软件实现置信区间的计算。
重点：熟悉常用的估计量，正态总体均值和总体比例的区间估计方法。
难点：对置信区间和置信度概念的理解。
第六章简单统计推断：总体参数的假设检验
4
基本要求：
1、理解假设检验的基本思想，掌握假设检验的一般步骤；
2、掌握正态总体均值的检验；
第十章把对象分类：聚类
分析
4
基本要求：
1、了解聚类分析的基本思想和距离的概念；
2、掌握K均值聚类和分层聚类方法的基本原理，能够熟练利用SPSS软件进行这两种聚类分析。
重点：K均值聚类和分层聚类的操作和对结果的解释。
难点：分层聚类中点间距离和类间距离的选择，以及聚类数目的确定。
第十一章把对象归到已知
的类中：判别分析
教学重点、难点：
重点：
SPSS数据文件的建立和编辑方法，数据的预加工处理；统计图表的绘制和基本描述统计量的计算；总体参数的估计和假设检验，特别是比例p的假设检验；二维列联表的独立性检验；相关分析方法，回归分析中自变量是定量变量的线性回归分析，自变量中含有定性变量的回归以及Logistic回归；主成分分析和因子分析；聚类分析；判别分析。
2、掌握变量和数据的基本概念以及变量之间的关系。
重点：掌握统计的基本概念。
难点：变量和数据的分类。
第二章数据的收集
2
基本要求：
1、了解数据收集的基本方法；
2、掌握个体、总体和样本的概念；
3、掌握几种误差的概念以及各种抽样调查方法的特点。
重点：数据的收集方法和误差的概念。
难点：抽样调查。
补充：
SPSS统计软件概述
4
基本要求：
1、明确判别分析要解决的问题，掌握Fisher判别法及逐步判别法的基本原理和方法；
2、熟练掌握判别分析的SPSS操作，能够正确解读分析结果。
重点：Fisher判别法的基本原理、SPSS操作和解读分析结果。
难点：对SPSS输出结果的解释。
有关说明：
本大纲安排32学时理论教学内容、12学时上机实践以及4学时上机考试。难点Biblioteka 根据数据的特点，选择相应的预处理方法。
第三章数据的描述
6
基本要求：
1、掌握用SPSS绘制统计图表的方法；
2、掌握定量变量的描述统计量的计算方法和SPSS操作方法。
重点：直方图，散点图，饼图和条形图的绘制方法；基本描述统计量的计算方法及其含义。
难点：对统计图形的解释。
第四章机会的度量：概率和分布