一.    适用对象

    适用于网络教育大学专科学生

二.    课程性质

统计学是管理与经济活动领域中不可缺少的工具，是经济管理学科的一个重要组成部分。《统计学》主要讲授数理统计相关知识，是工商管理类与经济类专业的必修基础课程，也是闭卷考试必修课。它是关于如何调查搜集、整理和分析统计数据的一门方的学科。

前序课程：计算机应用基础、高等数学、概率论

三.    教学目的

统计分析方法是实现定量分析的重要工具之一，本课程系统地介绍统计学的基本思想、基本方法及其在经济管理领域中的应用以及如何使用Excel和SPSS进行数据的相关统计分析。通过本门课程的学习，使学生具备基本的统计思想，培养对统计的兴趣，掌握基本的统计方法和应用这些方法去分析和解决经济管理中实际问题的能力以及熟练使用Excel，SPSS等计算机软件包进行数据统计分析并理解其分析结果的能力。同时为今后进一步的学习和研究打下良好的基础。

四.    教材及学时安排

教材：贾俊平，统计学，中国人民大学出版社，2008年11月

学时安排：

第一章 统计与统计数据

教学要求：

   了解：统计学的基本概念，统计学研究内容与应用领域。

掌握：描述统计，推断统计，变量与数据。

应用：能够辨识数据的不同类型，能区别分析各种不同的概率抽样方法。

内容要点：

1.1 统计及其应用领域 

1.1.1 统计学研究什么？ 

统计学。描述统计，推断统计，统计学研究的内容。 

1.1.2 统计的应用 

统计的应用领域，统计的误用与滥用。 

1.2 怎样获得统计数据？ 

1.2.1 变量与数据 

变量及其分类，数据及其分类。 

1.2.2 数据的来源 

总体与样本，概率抽样方法。

第二章 用图表展示数据

教学要求：

了解：合理使用图表的原则。

掌握：频数分布表的生成，定性和定量数据图表的绘制方法和使用时机，箱线图的阐述。

应用：学会使用Excel，SPSS绘制各类型的图表。

内容要点：

2.1 用图表展示定性数据

2.1.1 生成频数分布表

用Excel生成定性数据的频数分布表，比例、比率和百分比。 

2.1.2 定性数据的图示

条形图，帕累托图，饼图和环形图，用Excel作图。

2.2 用图表展示定量数据

2.2.1 生成频数分布表

用Excel生成定量数据的频数分布表。

2.2.2 定量数据的图示

直方图，茎叶图，箱线图，散点图和重叠散点图，雷达图，用Excel和SPSS作图。

2.3 合理使用图表

鉴别图形优劣的准则。

第三章 用统计量描述数据

教学要求：

了解：数据分布特征的作用，探索性数据分析。

掌握：水平度量，差异度量，分布形状度量。

应用：计算水平度量和差异度量的统计量，熟练应用经验法则和切比雪夫不等式。

内容要点：

3.1 水平的度量

3.1.1 平均数

简单平均数，加权平均数。

3.1.2 中位数和分为数

中位数，四分位数。 

3.1.3 用哪个值代表一组数据？

平均数、中位数和众数的特点及应用场合。

3.2 差异的度量

3.2.1 极差和四分位差

极差，四分位差。 

3.2.2 方差和标准差

样本方差和标准差，标准分数，经验法则和切比雪夫不等式。

3.2.3 比较几组数据的离散程度：离散系数

离散系数的计算和应用。

3.3 分布形状的度量

偏态和偏态系数，峰态和峰态系数，用Excel中的统计函数和【数据分析】工具计算描述统计量。

第四章 概率分布

教学要求：

了解：概率基础知识

掌握：离散型随机变量和连续随机变量的概率分布，参数与统计量，样本统计量的概率分布；中心极限定理

应用：计算离散型随机变量和连续随机变量的概率，样本统计量的概率分布。

内容要点：

4.1 度量事件发生的可能性

概率的含义。 

4.2 随机变量的概率分布

4.2.1随机变量及其概括性度量

随机变量及其分类，随机变量的期望值和方差。

4.2.2 离散型概率分布

二项分布，泊松分布用Excel计算分布的概率。

4.2.3 连续型概率分布

正态分布，用Excel计算正态分布的概率和分位点。

4.3 由正态分布导出的几个重要分布

4.3.1  χ2分布

χ2分布的特点，用Excel计算χ2分布的概率和分位点。

4.3.2 t分布

t分布的特点，用Excel计算t分布的概率和分位点。

4.3.3 F分布

F分布的特点，用Excel计算F分布的概率和分位点。

4.4 样本统计量的概率分布

4.4.1 统计量及其分布

参数和统计量，统计量的概率分布。

4.4.2 样本均值的分布

样本均值的分布与总体分布的关系，中心极限定理。

4.4.3 其他统计量的分布

样本比例的分布，样本方差的分布，两个样本均值之差的分布，两个样本比例之差的分布，两个样本方差比的分布。

4.4.4 统计量的标准误差

样本均值的标准误差，样本比例的标准误差。

第五章 参数估计

教学要求：

了解：评价统计量的标准，点估计，区间估计，样本，配对样本等概念

掌握：置信区间的含义，置信水平的含义，参数估计的基本原理，样本量影响因素及其确定方法

应用：一个总体参数的区间估计，正确估计样本量。

内容要点：

5.1 参数估计的基本原理

5.1.1 点估计与区间估计

估计量与估计值，点估计，区间估计，置信区间。置信水平。 

5.1.2 评价估计量的标准

无偏性，有效性，一致性。 

5.2 一个总体参数的区间估计

5.2.1 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。 

5.2.2 总体比例的区间估计

比例的区间估计方法。 

5.2.3 总体方差的区间估计

方差区间估计的方法。

5.3 样本量的确定

5.3.1 估计总体均值时样本量的确定

估计一个总体均值时样本量的确定。

5.3.2 估计总体比例时样本容量的确定

估计一个总体比例时样本量的确定。

第六章 假设检验

教学要求：

了解：假设检验的基本原理，双侧和单侧检验，显著性水平，统计显著性和实际显著性，两类错误，决策结果的正确表达。

掌握：两种不同的决策方法的决策过程，一个总体参数的检验。

应用：根据问题提出原假设和备择假设，一个总体参数的检验。

内容要点：

6.1 假设检验的基本原理 

6.1.1 怎样提出假设？ 

假设，假设检验，原假设与备择假设，双侧检验，单侧检验。 

6.1.2 怎样做出决策？ 

第I类错误与第II类错误，显著性水平，标准化检验统计量，拒绝域和临界值，统计量决策准则，p值，p值决策准则，确定合理的p值，p值决策与统计量决策的异同。 

6.1.3 怎样表述决策结果？ 

假设检验不能证明原假设正确，统计显著不等于有实际意义。 

6.2 一个总体参数的检验 

6.2.1 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。 

6.2.2 总体比例的检验 

6.2.3 总体方差的检验 

第七章 方差分析

教学要求：

了解：方差分析的含义和应用时机。

掌握：组内方差和组件方差的含义，方差分析的前提，单因子方差分析的步骤，单因子方差分析表的阅读和理解。

应用：单因子方差分析，使用Excel和SPSS进行单因子方差分析

内容要点：

7.1 方差分析的基本原理 

7.1.1 什么是方差分析？ 

方差分析，因子，水平（处理）。 

7.1.2 从误差分析入手 

误差分解，误差分析。 

7.1.3 在什么样前提下进行分析 

方差分析的基本假定：正态性，方差齐性，性。 

7.2 单因子方差分析 

7.2.1 检验步骤 

提出假设。构造检验统计量，做出决策，用Excel和SPSS进行方差分析。 

7.2.2 关系有多强？ 

的计算及其意义。 

7.2.3 哪些均值之差有差异？ 

多重比较的步骤，用SPSS进行多重比较并理解。 

第八章 相关与回归分析

教学要求：

了解：相关分析和一元线性回归分析的基本内容，残差分析的应用

掌握：一元线性回归分析中的基本假定，相关分析中散点图的绘制和相关系数的计算及应用，一元线性回归方程的拟合方法及其统计检验，一元回归分析表

应用：能熟练使用Excel进行一元线性回归分析，并对结果进行合理解释，能使用SPSS进行回归和预测

内容要点：

8.1 变量间的关系 

8.1.1 变量间的关系 

函数关系，相关关系，相关关系的特点。 

8.1.2 用散点图描述相关关系 

散点图。 

8.1.3 用相关系数度量关系强度 

相关系数的计算，相关系数的性质，相关系数的显著性检验。 

8.2 一元线性回归的估计和检验 

8.2.1 一元线性回归模型 

回归模型，估计的回归方程。 

8.2.2 参数的最小二乘估计 

最小二乘法，用Excel进行回归。 

8.2.3 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。 

8.2.4 显著性检验 

线性关系检验，回归系数检验。 

8.3 利用回归方程进行预测 

8.3.1 平均值的置信区间 

用SPSS进行回归并求出置信区间。 

8.3.2 个别值的预测区间 

用SPSS进行回归并求出预测区间。 

8.4 用残差检验模型的假定 

8.4.1 检验方差齐性 

残差，残差图，标准化残差。 

8.4.2 检验正态性 

标准化残差，标准化残差图。

第九章 时间序列分析

教学要求：

了解：时间序列组成要素。

掌握：时间序列的类型及其预测方法的选择，不同成分时间序列的预测方法，并能够使用Excel进行预测。

应用：针对无季节成分的时间序列数据，选用合适的时间序列的预测方法进行预测。

内容要点：

9.1 时间序列的组成要素 

趋势，季节变动。循环波动。不规则波动。 

9.2 时间序列预测的程序 

9.2.1 确定时间序列的成分 

折线图。年度折叠时间序列图。 

9.2.2 选择预测方法并进行评估 

不同成分时间序列的预测方法。均方误差。 

9.3 平滑法预测 

9.3.1 移动平均预测 

用Excel进行移动平均预测。 

9.3.2 指数平滑预测 

用Excel进行指数平滑预测。 

9.4 趋势预测 

9.4.1 线性趋势预测 

回归直线。 

9.4.2 非线性趋势预测 

指数曲线，修正指数曲线，Gompertz曲线，多阶曲线。下载本文