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應用統計學
(北京交通大學建設的慕課)
鎖定
- 中文名
- 應用統計學
- 建設院校
- 北京交通大學
- 授課教師
- 李衞東、趙曉軍、龔玉榮、劉似臣
- 開課時間
- 2020年10月20日(首次)
- 類 別
- 慕課
- 授課平台
- 中國大學MOOC
應用統計學課程性質
應用統計學課程背景
應用統計學課程定位
應用統計學適應對象
應用統計學課程簡介
應用統計學課程共十一章,第一章理解統計學的含義,統計學的應用和若干基本概念;第二章理解統計數據的來源,瞭解常見的數據蒐集方法,理解如何對誤差進行控制;第三章瞭解統計數據的預處理,掌握常見的數據圖示方法,理解統計表的使用;第四章掌握常見的集中趨勢、離散程度描述統計量的含義及計算,對給定現象結合數據進行描述統計;第五章理解點估計與區間估計的基本方法,掌握評估估計量的標準,掌握總體均值與比例的區間估計,掌握如何確定樣本容量;第六章理解假設檢驗的基本原理,掌握總體均值與比例的假設檢驗方法;第七章理解方差分析的基本原理,掌握單因素方差分析的原理及應用,瞭解雙因素方差分析的原理及應用;第八章理解相關分析的原理與應用,理解一元迴歸分析的基本原理,掌握一元迴歸分析的應用;第九章理解多元迴歸分析的基本原理,掌握多元迴歸模型的應用;第十章理解時間序列分析的基本原理,掌握多元迴歸分析的應用;第十一章理解指數的基本原理,掌握拉氏指數、派氏指數的編制,能運用指數體系進行因素分析。
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應用統計學課程大綱
01導論 課時 1.1統計學的含義、特點 1.2統計學的分科 1.3統計學的應用 1.4若干基本概念(總體、樣本) 1.5參數、估計量 1.6數據類型 1.7變量分類 02統計數據的蒐集 課時 2.1統計數據的來源 2.2概率抽樣 2.3非概率抽樣 2.4概率抽樣與非概率抽樣的比較 2.5數據蒐集方法 2.6誤差控制 03統計數據的整理與顯示 課時 3.1數據的預處理 3.2分類數據的整理與展示 3.3順序數據的整理與展示 3.4數值型數據的整理(數據分組) 3.5數值型數據的圖示(直方圖、莖葉圖) 3.6數值型數據的圖示(箱線圖、線圖) 3.7數值型數據的圖示(多變量) 3.8頻數分佈的圖示和類型 3.9合理使用統計表 04數據的概括性度量 課時 4.1集中趨勢的度量(眾數) 4.2集中趨勢的度量(中位數、分位數) 4.3集中趨勢的度量(均值) 4.4集中趨勢統計量的聯繫和區別 4.5離散程度的度量(異眾比率、四分位差) 4.6離散程度的度量(極差、平均差) 4.7離散程度的度量(方差、標準差、變異係數) 4.8標準分數及應用 05參數估計 課時 5.1參數與估計量 5.2點估計與區間估計 5.3評估估計量的標準 5.4總體均值與總體比例的估計 5.5樣本容量的確定 06假設檢驗 課時 6.1假設檢驗的步驟 6.2假設設立的原則 6.3單側檢驗與雙側檢驗 6.4總體均值的假設檢驗 6.5總體比例與總體方差的假設檢驗 07方差分析 課時 | 7.1方差分析的含義 7.2方差分析中的若干概念(因素\水平) 7.3方差分析的基本思想 7.4方差分析的假定 7.5單因素方差分析的原理 7.6關係強度的測定 7.7多重比較 7.8無交互作用的雙因素方差分析 7.9有交互作用的雙因素方差分析 08一元線性迴歸 課時 8.1變量間關係 8.2散點圖 8.3相關關係的計算 8.4相關關係的檢驗 8.5迴歸模型 8.6一元線性迴歸模型及其參數估計 8.7一元線性迴歸模型的評價(判定係數) 8.8一元線性迴歸模型的評價(F檢驗) 8.9一元線性迴歸模型的評價(t檢驗) 8.10估計標準誤差 8.11一元線性迴歸分析結果的評價 8.12預測(點估計) 8.13預測(區間估計) 8.14殘差分析 09多元線性迴歸 課時 9.1多元線性迴歸模型及其參數估計 9.2多元線性迴歸模型的評價(判定係數) 9.3多元線性迴歸模型的估計標準誤差 9.4多元線性迴歸模型的評價(F檢驗) 9.5多元線性迴歸模型的評價(t檢驗) 9.6多元線性迴歸分析結果的評價 9.7多元線性迴歸模型的評價 9.8多重共線性 9.9逐步迴歸 10時間序列分析和預測 課時 10.1時間序列及其分類 10.2時間序列的描述性分析 10.3平穩序列預測 10.4長期趨勢分析 10.5季節變動分析 10.6複合型序列預測 11指數 課時 11.1指數的含義與分類 11.2拉氏指數 11.3派氏指數 11.4總量指數體系分析 11.5平均數變動因素分析 11.6居民消費價格指數 11.7綜合評價指數 |
應用統計學開課信息
開課次數 | 開課時間 | 學時安排 | 授課教師 | 參與人數 |
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第1次開課 | 2020年10月20日~2021年09月24日 | 4小時每週 | 李衞東、趙曉軍 | 3020 |
第2次開課 | 2021年10月23日~2022年01月31日 | 李衞東、趙曉軍、龔玉榮、劉似臣 |
應用統計學教學目標
職業能力培養目標
掌握從數據視角思考經濟、管理問題,為國家、組織、企業、個人的經濟、管理決策提供支持。
知識目標
1、培養學生用“數據説話”的習慣,培養恰當設計模型、應用相關軟件並對結果合理解釋的能力;
2、掌握經濟學、管理學及具有運輸經濟特色的理論與實踐相聯繫的定量分析法;
3、提升學生對國家、區域、產業、企業經濟數據的挖掘、處理及分析決策的能力,特別是提升探究擁有大量數據的交通運輸行業中的複雜經濟問題的根源或規律性的能力。
素質目標
應用統計學學習預備
應用統計學預備知識
學習該課程,需要掌握概率論、大學計算機基礎的知識。
應用統計學學習資料
書名 | 作者 | 出版時間 | 出版社 |
《應用統計學》 | 李衞東等 | 2020 | 清華大學出版社 |
《統計學》 | 賈俊平、何曉羣、金勇進 | 2018 | 中國人民大學出版社 |
《商務與經濟統計》 | 戴維·安德森等 | 2011 |
應用統計學教師簡介
- 參考資料
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- 1. 應用統計學:第1次開課 .中國大學MOOC[引用日期2021-11-29]
- 2. 應用統計學:第2次開課 .中國大學MOOC[引用日期2021-11-29]
- 3. 李衞東 .北京交通大學經濟管理學院[引用日期2022-08-01]
- 4. 趙曉軍 .北京交通大學經濟管理學院[引用日期2022-08-01]
- 5. 龔玉榮 .北京交通大學經濟管理學院[引用日期2022-08-01]
- 6. 劉似臣 .北京交通大學經濟管理學院[引用日期2022-08-01]