还剩6页未读,继续阅读
文本内容:
统计分析与R语言Statistical Analysisand RLanguage课程编号20410061学分2学时32先修课程概率论与数理统计、回归分析适用专业统计学教材《R语言实战》第二版,Robert I.Kabacoff著,王小宁,刘撷芯,黄俊文等译;人民邮电出版社,2016年5月
一、课程的性质与目标
(一)课程性质《统计分析与R语言》是相关专业教学计划中具有重要意义的技术专业课,它建立在概率论、数理统计、回归分析课程知识的基础上,为统计理论与方法在统计软件R中的实现提供了详细的指导《统计分析与R语言》是用开源软件R解决和处理统计中实际问题,强调方法的应用、软件实现和程序设计能力的训练,提高学生分析问题、解决问题的能力其主要任务是让学生掌握以下知识和能力:
(二)课程目标课程目标1掌握R软件中数据的基本操作;课程目标2熟练掌握R软件中基本统计方法、统计模型的实现;课程H标3能够独立编写中等难度的程序以提升R语言的应用范围
二、课程的基本内容与教学要求第一章R语言介绍
(一)课程内容I R的获取和安装;2R的使用;3包;4示例实践
(二)教学要求
(1)了解R语言的优点及安装使用第二章创建数据集
(一)课程内容1数字、字符和向量;2数据结构;3数据的输入;4数据集的标注;
(二)教学要求
(1)掌握数据的基本操作;
(2)掌握数据的输入
(三)重点与难点
(1)重点是数据的基本操作;
(2)难点是数据的基本操作第三章图形初阶(-)课程内容1使用图形;2一个简单的例子;3图形参数;4添加文本、自定义坐标轴和图例;5图形的组合
(二)教学要求
(1)掌握R软件中的绘图命
(2)了解图形参数;
(3)掌握如何添加文本、自定义坐标轴和图例
(三)重点与难点
(1)重点是掌握R软件中的绘图命;
(2)难点是多元数据的图形表示方法;第四章基本数据管理(-)课程内容1创建新变量2变量的重编码3变量的重命名4缺失值5数据排序6数据集的合并
(二)教学要求
(1)掌握变量的重编码与变量的重命名;
(2)掌握数据排序;
(三)重点难点
(1)重点是变量的重编码与变最的重命名;
(2)难点是数据集取子集第五章高级数据管理
(一)课程内容1数值和字符处理函数2数据处理难题的一套解决方案3控制流4用户自编函数5整合与重构
(二)教学要求
1.理解控制流2掌握自编函数
(三)重点难点
(1)重点是控制流;
(2)难点是控制流第六章基本图形
(一)课程内容1条形图2饼图3直方图4核密度图5箱线图6点图
(二)教学要求
1.掌握条形图,直方图,箱线图2掌握点图
(三)重点难点
(1)重点是箱线图
(2)难点是核密度图第七章基本统计分析
(一)课程内容1描述性统计分析2频数表和列联表3相关4t检验5组间差异的非参数检验
(二)教学要求
1.掌握相关和t检验2理解组间差异的非参数检验
(三)重点难点
(1)重点是相关和t检验;
(2)难点是非参数检验第八章回归
(一)课程内容1回归的多面性;2OLS回归;3回归诊断;4异常观测值;5改进措施6选择“最佳”的回归模型7深层次分析
(二)教学要求
(1)掌握R软件中与线性模型有关的函数;
(2)掌握回归诊断;
(3)掌握模型选择;
(4)了解交叉验证
(三)重点难点
(1)重点是回归诊断
(2)难点是交叉验证第九章方差分析
(一)课程内容1单因素方差分析;2两因素方差分析
(二)教学要求
(1)掌握单因素方差分析、两因素方差分析;
(2)了解方差齐性检验
(三)重点难点
(1)重点是单因素方差分析、两因素方差分析;
(2)难点是方差分析的原理第十章广义线性模型
(一)课程内容1广义线性模型和glm()函数2Logistic回归3泊松回归
(二)教学要求
(1)掌握Logistic回归和泊松回归;
(2)理解广义线性模型
(三)重点难点
(1)重点是Logistic回归和泊松回归;
(2)难点是广义线性模型
四、学时分配及教学方法章教学形式及学时分配堂程主要教学方法学实践支撑的课程目标验上机小计课课教实第一章2讲授法目标1R语言介绍2第二章创2讲授法目标2建数据集目标第三章图2讲授法讨论法目标124形初阶目标2第四章基2讲授法讨论法目标1本数据管2目标2理2讲授法讨论法目标2第五章高24目标3级数据管理第六章基2讲授法讨论法目标224本图形目标32讲授法目标1第七章基2目标3本统计分析第八章回2讲授法讨论法目标224归目标3第九章方2讲授法讨论法目标224差分析目标3第十章广2讲授法讨论法目标1义线性模型24目标3合计201232
五、课程考核考核形式考核要求考核权重备注12作业4次20%期末考试开卷(上机考试)80%
五、参考书目及学习资料《R语言实用教程》,薛毅,陈立萍;清华大学出版社,2014年10月第1版2017年9月20日。