《统计建模》课程教学大纲.docx

《统计建模》教学大纲

课程名称：统计建模

英文名称：StatisticalModeling

课程编号：F094092832

学分：2

总学时/课内实践学时：32/课内实验学时0+课内上机学时16+其他实践学时0

课程性质：选修课程

开课单位：数理科学与工程学院统计系基层教学组织

适应对象：应用统计学专业

课程简介

统计建模课程是一门以计算机统计分析软件为工具，利用各种统计分析方法对批量数据建立统计模型并探索处理过程的课程。它的目标是揭示数据背后的因素，诠释社会经济现象，或对经济和社会发展作出预测或判断。通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握统计建模的基本技能，还能够养成认真细致、刻苦钻研的工作作风，形成理论联系实际、自主学习、团队合作的良好习惯。教学内容为绪论、统计测度、综合评价、数据降维、数据分类、神经网络、数据包络分析、指数分析共八章，包括16课时的理论课和16课时的上机课。考核方式按照过程性评价与总结性评价各50%得总评成绩。该程是一门注重实践和应用的课程，帮助学生掌握统计建模的基本思路、方法和模型，提高从复杂问题中提炼统计模型的能力，为今后在工作中更好地应对数据和信息的挑战打下坚实基础。

Thestatisticalmodelingcourseisacoursethatusescomputerstatisticalanalysissoftwareasatooltoestablishstatisticalmodelsforbatchdatausingvariousstatisticalanalysismethodsandexploretheprocessingprocess.Itsgoalistorevealthefactorsbehinddata,interpretsocio-economicphenomena,ormakepredictionsorjudgmentsabouteconomicandsocialdevelopment.Throughthiscourse,studentscannotonlymasterthebasicskillsofstatisticalmodeling,butalsodevelopadiligentandmeticulousworkstyle,forminggoodhabitsofintegratingtheorywithpractice,self-learning,andteamwork.Theteachingcontentconsistsofeightchapters:Introduction,StatisticalMeasurement,ComprehensiveEvaluation,DataDimensionalityReduction,DataClassification,NeuralNetworks,DataEnvelopmentAnalysis,andExponentialAnalysis.Itincludes16theoreticallessonsand16computer-basedlessons.Theassessmentmethodisbasedonatotalevaluationscoreof50%forbothprocessevaluationandsummaryevaluation.Thiscourseisapracticalandappliedcoursethathelpsstudentsmasterthebasicideas,methods,andmodelsofstatisticalmodeling,improvetheirabilitytoextractstatisticalmodelsfromcomplexproblems,andlayasolidfoundationforbetterrespondingtothechallengesofdataandinformationintheirfuturework.

课程目标

思政目标：通过实际案例的分析和讨论，引导学生运用马克思主义世界观和方法论去认识和分析社会经济现象，树立诚信为本、爱岗敬业、廉洁自律、客观公正的职业操守。

2.知识目标：了解统计建模的基本概念、原理和应用领域，熟悉各种统计模型的构建、求解和评估方法