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附件5-1
ADDINCNKISM.UserStyle《数据统计分析基础》课程教学大纲
(理论课程)
一、课程基本信息
课程号
0923D06019
开课单位
数学与信息科学学院
课程名称
(中文)数据统计分析基础
(英文)FoundationofStatisticMethodsofDataAnalysis
课程性质
选修
考核类型
考试
课程学分
2
课程学时
34
课程类别
学科基础课程(学科拓展课)
先修课程
数学分析、概率论
适用专业(类)
数据科学与大数据、软件工程
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《数据统计分析基础》(理论课程)是本专业(类)的一门学科拓展课程,旨在通过理论教学与实践练习,使学生掌握收集、整理和分析带有随机性的数据,以对所考察的统计问题做出推断或预测,直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议。本课程从加强基础、培养学生应用分析能力、提高素质的教学目标出发,建立一个科学的、合理的统计分析与python应用的课程体系。主要内容包括数理统计的基本概念和常用统计量的概率分布,点估计和区间估计的常用方法,假设检验的常用方法,方差分析和线性回归的基本方法。
学习本课程可以使学生掌握数理统计的思想和方法,学会应用数理统计方法解决实际生产、生活中的问题,建立统计思维方式、提高处理随机性数据的能力、培养综合素质和日后的工作与生活都具有十分重要的意义,并为学习《机器学习与数据挖掘》《多元统计分析》等课程奠定必要的基础。
(二)教学目标
通过本课程的学习,学生应掌握数理统计的基本思想和基本知识,掌握基本的统计推断方法,会应用数理统计方法解决实际生产、生活中的问题,并为进一步学习和研究统计学奠定基础。
课程目标1:理解数理统计的基本思想,掌握数理统计的基本概念和常用方法,培养统计素养。
课程目标2:会利用数学分析和概率论的知识对常用的统计量的分布进行推导,对相关定理和结论进行证明。
课程目标3:掌握常用的统计推断方法,了解数理统计的新进展,会运用统计方法解决大数据和人工智能及其他领域的相关问题。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
1-1:掌握数学与应用数学学科的基本理论、基本知识
课程目标1,2
0.4
2-1:具有良好的数学思维能力
课程目标1,2
0.1
2-3:具备应用知识独立分析解决问题的能力
课程目标2
0.3
3-3:具有一定的数据处理和分析能力
课程目标3
0.3
四、教学方式与方法
教学方式:课堂讲授、讨论与案例教学相结合的教学方法。
教学方法:采用理论与实践相结合的教学方式。特别重视统计思想的介绍,重视统计量的构建过程的分析和诱导,避免直接引入统计量;统计方法教学应多采用问题解决式和案例教学相结合的方式教学,在引导学生解决问题的过程中提炼方法和掌握方法;定理教学应多采用发现式教学,使学生在教师引导下对定理内容进行再发现,对证明方法进行猜测、调整和实现,以培养学生的创造性。
五、教学重点与难点
(一)教学重点
教学重点是数理统计的基本理论和方法,包括统计量及其分布、参数估计、假设检验,以及应用广泛的方差分析与回归分析等内容。
(二)教学难点
教学的难点包括:卡方分布、t分布和F分布、次序统计量等;参数估计的EM算法;假设检验的思想,各参数检验方法的具体内容和操作步骤;正态性W检验统计量的构造过程,方差分析与回归分析等内容;方差分析的适用范围以及操作步骤。
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学
方式
对应课程目标
1
3-4随机变量及其分布
4
回顾
讲授
课程目标1
2
第5章统计量及其分布
掌握统计量及其分布、三大抽样分布等基本概念,掌握基本的数据处理方法,掌握充分统计量的判断和构造方法
8
讲授与发现法
课程目标1,2
3
第6章参数估计
理解和掌握点估计、区间估计的方法,并了解估计的评价标准,掌握一致最小方差无偏估计的判别方法
8
讲授与问题解决
课程目标1,2
4
第7章假设检验
深入理解假设检验的基本思想,掌握正态总体均值和方差的假设检验,掌握正态性检验,掌握符号秩和检验。
8
讲授与案例教学
课程目标1,3
5
第8章方差分析与回归分析
了解方差齐性检验和一元非线性回归的方法,掌握单因子方差分析和一元线性回归的方法
6
讲授与问题解决
课程目标3
合计
34
七、学业评价和课程考核
(一)考核类型:?考试?考查
(二)考核方式:?开卷考试?闭卷考试?课程论文
?课程报告?其它:
(三)成绩评定:
考核
依据
建议分值
(百分比)
考核/评价细则
对应课程目标
平时
考核
40%
出勤
40%
全勤满分,迟到、旷课酌情将受到减少
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