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文本内容:
统计计算课程教学大纲(MathematicalStatistics))学时数32其中实验学时课外学时学分数2适用专业数学与应用数学
一、课程的性质、目的和任务统计计算课程是信息和计算科学专业、数学与应用数学专业信息处理方向的一门必修课通过对本课程的学习,使学生在学习了《概率论与数理统计》与《多元统计分析》后,对基础数理统计及多元分析的有关概念和方法有更深刻的理解,同时可培养学生的数学建模和数据处理的能力,使学生具有应用统计知识解决实际问题的意识和能力
二、课程教学的基本要求通过在课堂上的学习,要求学生对基础数理统计及多元分析的有关概念和理论应有更深刻的理解,并掌握基本的利用统计方法处理数据的方法,理解并掌握常见的统计数据指标的计算、正态性检验、正态均值和方差的估计和检验,会对两组和多组数据进行比较,会进行聚类、判别、主分量、因子及相关分析,掌握回归分析与基本回归诊断方法
三、课程的教学内容、重点和难点第一章SAS系统初步(自学)
一、SAS系统的特点、安装、启动和退出
二、创建和编辑数据集SAS程序的编写、运行和输出难点SAS程序的编写和输出
一、描述性统计量
二、条形图,探索性数据分析描述统计量,频数表,条形图难点描述统计量,频数表和用频数表检查错误,条形图,EDA第三章方差分析(2学时)
一、单因子方差分析
二、两因子方差分析多组比较难点交互作用的方差分析第四章回归与回归诊断(5学时)
一、多元线性回归
二、曲线回归
三、逐步回归
四、基本回归诊断
五、处理共线性的几种方法多元线性回归与基本回归诊断难点共线性诊断与岭回归第五章属性数据分析(4学时)
一、属性数据
二、列联表分析
三、属性变量的无关联性检验
四、有序变量的关联性检验重点关联性检验难点有序变量的关联性检验第六章判别分析(4学时)
一、距离判别
二、非参数判别
三、Bayes判别
四、Fisher判别
五、逐步判别■距离判别法与Fisher判别法难点主眼不判别法第七章聚类分析(5学时)
一、聚类分析的方法
二、距离与相似性
三、系统聚类法
四、动态聚类法
五、有序样品聚类法(最优分割法)重点Q型聚类难点有序样品聚类第八章主分量分析(4学时)
一、总体的主分量
二、样本的主分量
三、主分量分析的应用
四、主分量过程与例题(以上用宋体五号)/ok■主分量的求法与个数的确定难点主分量的性质第九章因子分析(4学时)
一、因子模型
二、参数估计方法
三、正交旋转
四、因子得分
五、Factor过程与应用例题■参数估计方法与因子得分难点正交旋转第十章典型相关分析(2学)
一、总体的典型相关
二、样本的典型相关
三、Cancor过程与应用■Cancor过程与应用难点典型相关变量的解法
四、课程各教学环节要求
(一)教学方式
1、课堂上教师系统讲授和介绍
2、指定内容和参考书目,学生课余自学°
3、布置作业
(二)对学生的要求
1、遵守纪律,不无故缺课,按照学校要求参与各教学环节,参加考试和考查
2、认真完成教师布置的各种形式的学习任务,提交要求的作业
(三)考核与成绩评定
1、考核科学合理,难易相当,覆盖面广,全面考核学生的基本知识、基本理论和应用能力
2、考核方式包括平时作业、课堂讨论、期末考试等
3、成绩记载平时成绩(30%)和期末考试成绩(占70%)两部分构成最后成绩本课程编“考试”科目,成绩及格者获得2学分
五、学时分配
六、课程与其它课程的联系统计计算课程是信息和计算科学专业、数学与应用数学专业信息处理方向的一门必修课本课程的开设就在学习了《概率论与数理统计》与《多元统计分析》之后,对基础数理统计及多元分析的有关概念和方法有更深刻的理解
七、教材与教学参考书
(一)教材高惠璇等编,《实用多元统计方法与SAS系统》,北京大学出版社
(二)教学参考书
[1]施锡铃等,《数据分析方法》,上海财经大学出版社
[2]于秀林编著,《多元统计分析》,中国统计出版社
[3]浙江大学数学系,《概率论与数理统计》,人民教育出版社教学内容各教学环节学时分配作业题量备注-tb下主要内容讲授实验讨论习题课外其它小计1SAS系统初步2数据的概括2223方差分析2234回归与回归诊断41555属性数据分析4446判别分析4447聚类分析41558主分量分析4449因子分析314410典型相关分析222合计2933233。