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《试验设计与数据处理》课程教学大纲
一、课程信息
课程代码(COURSECODE)
319B4361
课程名称(COURSETITLE)
试验设计与数据处理
课程性质(COURSECHARACTER)
专业选修课
学分(CREDIT)
1.5
周数(WEEKS)
学时(CONTACTHOURS)
24
先修课程(PRE-COURSE)
计算机应用基础
课程负责人(COURSECOORDINATOR)
适用专业
食品质量与安全
课程简介(300字左右):
《试验设计与数据处理》课程教学目的是使学生认识和理解本专业的科学研究思路和研究方法,学生具备基本的实验设计能力和数据处理分析能力,以及回归建模的能力。
课程主要内容包含:实验设计,常规的数据分析方法:t检验、方差分析、非参数检验、正交实验,回归建模:一元线性回归、多元线性回归、一元曲线回归。
该课程的教学目标是使学生基于实验设计三原则以及误差控制方法,能初步的设计实验方案;能根据实验的性质特点,采用正确的方法对实验数据进行分析,得出正确的结论;能通过构建回归模型解决本专业的现实问题
二、课程目标
通过本课程的学习,学生应具备以下几方面的目标:
1.通过本课程学习,学生掌握试验指标、因素、水平等知识,掌握实验设计的基本要求与设计原则,熟悉实验误差来源及控制,具备基本的实验设计能力。
2.通过本课程学习,学生具有实验数据整理以及常规的数据分析能力,包括t检验、方差分析、非参数检验、正交实验分析等。
3.通过本课程学习,学生具有构建一元、多元线性回归模型和一元曲线回归模型的能力。
课程目标对毕业要求的支撑关系表
毕业要求
毕业要求指标点
课程
目标1
课程
目标2
课程
目标3
毕业要求2
问题分析:能够综合应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析食品质量与安全领域的复杂工程问题,以获得有效结论。
毕业要求指标点2.2:能够基于数学、自然科学和食品专业知识,建立适当的数学模型,正确表达复杂食品质量与安全问题。
L
毕业要求4
研究:能够基于科学原理并采用科学方法对食品质量与安全领域复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据,并通过信息综合得到合理有效的结论。
毕业要求指标点4.1:能基于科学原理,通过文献研究比较和选择研究路线,独立设计实验方案。
M
毕业要求指标点4.4:能对各种实验条件进行分析和优化,得到最佳条件,并与理论模型进行比较,得到合理有效的结论。
M
三、教学内容与预期学习成效
知识单元
对应课程目标
知识点
预期学习成效
实现环节
学时
实验设计
课程目标1
1.试验设计的历史与发展
2.科学研究的主要内容
3.试验设计的基本要求和注意事项
4.指标、因素与水平
5.试验设计的基本原则
6.常用术语、统计量及其计算
7.试验方案拟订
8.试验误差及控制
知识目标:
理解并能正确的复述相关概念,牢记实验设计原则和误差来源及其控制方法。
能力目标:
具备实验方案设计能力。
教学方法:课堂讲授、课堂讨论;
教学手段:多媒体课件和传统教学相结合。
6
课程思政元素:创新精神与民族复兴
课程思政教学内容设计:优秀的分析方法以及优秀的试验方案设计所体现的创新精神,优秀试验结果对社会经济的促进作用,鼓励学生培养创新意识、发展创新能力,民族复兴的使命担当。
数据分析软件(SPSS)
课程目标2
1.SPSSforWindows的基本特点、安装、启动与退出
2.数据文件的建立与操作(数据编辑窗(DataEditor)的使用)
3.SPSSforWindows各菜单的功能
4.Analyze菜单的各项功能
知识目标:
熟悉软件的数据分析菜单以及数据整理。
能力目标:
具备数据整理能力,熟悉软件的操作。
教学方法:课堂讲授、软件演示;
教学手段:多媒体课件和软件演示相结合。
1
课程思政元素:创新以及知识产权保护意识
课程思政教学内容设计:通过SPSS软件的发展历程,鼓励学生培养创新意识,增强实践能力,增强知识产权保护的意识。
统计假设检验
课程目标2
1.抽样分布
2.统计假设检验的意义和基本原理
3.统计假设检验的步骤
4.统计假充检验的两类错误
5.两尾检验与一尾检验
6.样本平均数的假设检验与SPSS的实现
7.参数的区间估计
8.统计假设检验中应注意的问题
知识目标:
了解理论分布与抽样分布的概念、统计假设检验的基本原理和一般方法,熟练掌握利用SPSS软件进行单样本t检验、独立样本的t检验和成对样本的t检验。
能力目标:
具备使用软件进行t检验分析的能力。
教学方法:课堂讲授、课堂讨论;
教学手段:多媒体课件和传统教学相结合。
3
课程思政元素:小概率事件与人身安全
课程思政教学内容设计:泊松分布是小概率事件
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