《R 语言》课程教学大纲.docx

《R语言》课程大纲

课程编码：1908342122课程名称：R语言

英文名称：RLanguage

课程类型：□通识教育课程□学科基础教育课程?专业教育课程

课程性质：?必修□方向□选修

总学时数：48学时（授课16学时，实践32学时）

总学分数：3先修课程：概率论；数理统计

适用专业：经济统计学

开课学期：第六学期

开课学院/部(室/所/其他)：数学与统计学院

一、课程地位与作用

本课程是经济统计学专业学生开设的专业教育课程,必修课程。

R语言是经济统计学专业的应用软件，是面向统计类专业本科生开设的介绍编程语言的课程。

学习本课程之前应具备概率论与数理统计、回归分析等基础知识。通过本课程的学习，使学生掌握R语言编程的基本方法和技巧，结合所学统计类专业课进行相应的统计分析，并且通过该门课程的学习使学生掌握学习软件的一般方法，便于学生自学其它软件。

二、课程目标

通过本课程的理论教学，实现下列目标：

掌握R语言的基本操作对象；

掌握R语言编程的方法；

培养和锻炼学生通过软件解决统计分析的能力；

具备一般的运用统计软件R语言解决相关自然科学、经济领域等实际统计问题的能力。

课程目标支撑毕业要求

课程目标

毕业要求1

毕业要求2

毕业要求3

毕业要求4

毕业要求5

毕业要求6

毕业要求7

毕业要求8

目标1

√

√

√

目标2

√

目标3

√

√

目标4

√

课程教学内容与基本要求

第一章预备知识（支撑课程目标1）参考课时：2学时

教学目标：复习概率论的基础知识教学内容：

矩母函数与生成函数

条件期望和条件方差

随机过程简介

Markov链

学习重点：条件期望和条件方差学习难点：Markov链

第二章R介绍（支撑课程目标2）参考课时：4学时

教学目标：掌握R语言的基本语法和各种变量和函数的定义方法，会利用R软件作图教学内容：

R软件基本操作

R向量

矩阵与多维数组

因子

列表与数据库

输出输入

程序控制结构

R程序设计

图形

解方程

学习重点：R软件的基本操作对象、程序控制结构及设计学习难点：R程序设计

第三章常用统计分析（支撑课程目标3）参考课时：4学时。

教学目标：掌握如何用计算机R语言进行统计问题分析。

教学内容：

单变量数据分析

假设检验

R统计模型简介

回归分析实例

随机数的应用

学习重点：R统计模型简介、回归分析实例学习难点：随机数的应用

第四章模拟随机变量（支撑课程目标3）参考课时：4学时

教学目标：掌握产生随机数的种方法教学内容：

逆变换方法

筛选法

合成法

Poisson过程模拟

Markov链的模拟

学习重点：逆变换方法、筛选法、合成方法学习难点：筛选法

第五章统计模型识别方法（支撑课程目标4）参考课时：2学时

教学目标：了解统计模型的识别方法教学内容：

单样本的拟合优度检验

含未知参数单样本的拟合优度检验

两样本问题

验证非齐次Poisson过程的假设

学习重点：含未知参数单样本的拟合优度检验、两样本问题学习难点：验证非齐次Poisson过程的假设

教学内容支撑课程目标

教学内容

课程目标1

课程目标2

课程目标3

课程目标4

第一章

预备知识

√

第二章

R介绍

√

第三章

常用统计方法

√

第四章

模拟随机变量

√

第五章

统计模型识别方法

√

课内实践教学内容与基本要求

参考课时：48学时

实践项目1 R介绍（8学时）（支撑课程目标1）

实践目标：掌握R语言的基本语法和各种变量和函数的定义方法，会利用R软件作图

实践内容：掌握定义向量、矩阵与多维数组、因子、列表与数据库的R语言命令及向量、矩阵和各种运算，掌握R语言定义函数的方法，掌握程序控制结构，会编写程序解决实际问题，会利用R软件解代数方程，会用R软件作图；程序控制结构和R程序设计

实践方式：上机，辅助指导学生完成实践

实践项目2常用统计分析（8学时）（支撑课程目标2）实践目标：如何利用R软件进行统计问题分析

实践内容：利用R软件对单变量进行数据描述性分析，利用R软件解决统计假设检验问题，掌握各种统计模型的R语言函数命令，解决应用回归分析实际问题。了解和掌握随机数的应用；R统计模型和随机数的应用

实践方式：上机，辅助指导学生完成实践

实践项目3模拟随机变量（8学时）（支撑课程目标3）实践目标：利用R软件产生常见分布的随机数

实践内容：掌握产生随机数的各种方法，如逆变换方法、筛选法、合成方法。会用R软件对Poisson过程和Markov链进行模拟；逆变换方法、筛选法、合成方法

实践方式：上机，辅助指导学生完成实践