《統計計算》課程教學大綱

統計計算課程教學大綱（MathematicalStatistics））學時數：32其中：實驗學時：課外學時：學分數：2適用專業(yè)：數學與應用數學一、課程的性質、目的和任務統計計算課程是信息和計算科學專業(yè)、數學與應用數學專業(yè)信息處理方向的一門必修課。通過對本課程的學習，使學生在學習了《概率論與數理統計》與《多元統計分析》后，對基礎數理統計及多元分析的有關概念和方法有更深刻的理解，同時可培養(yǎng)學生的數學建模和數據處理的能力，使學生具有應用統計知識解決實際問題的意識和能力。二、課程教學的基本要求通過在課堂上的學習，要求學生對基礎數理統計及多元分析的有關概念和理論應有更深刻的理解，并掌握基本的利用統計方法處理數據的方法，理解并掌握常見的統計數據指標的計算、正態(tài)性檢驗、正態(tài)均值和方差的估計和檢驗，會對兩組和多組數據進行比較，會進行聚類、判別、主分量、因子及相關分析，掌握回歸分析與基本回歸診斷方法。三、課程的教學內容、重點和難點第一章SAS系統初步（自學）一、SAS系統的特點、安裝、啟動和退出二、創(chuàng)建和編輯數據集重點：SAS程序的編寫、運行和輸出難點：SAS程序的編寫和輸出第二章數據的概括（2學時）一、描述性統計量二、條形圖，探索性數據分析重點：描述統計量，頻數表，條形圖難點：描述統計量，頻數表和用頻數表檢查錯誤，條形圖，EDA第三章方差分析（2學時）一、單因子方差分析二、兩因子方差分析重點：多組比較難點：交互作用的方差分析第四章回歸與回歸診斷（5學時）一、多元線性回歸二、曲線回歸三、逐步回歸四、基本回歸診斷五、處理共線性的幾種方法重點：多元線性回歸與基本回歸診斷難點：共線性診斷與嶺回歸第五章屬性數據分析（4學時）一、屬性數據二、列聯表分析三、屬性變量的無關聯性檢驗四、有序變量的關聯性檢驗重點：關聯性檢驗難點：有序變量的關聯性檢驗第六章判別分析（4學時）一、距離判別二、非參數判別三、Bayes判別四、Fisher判別五、逐步判別重點：距離判別法與Fisher判別法難點：主眼不判別法第七章聚類分析（5學時）一、聚類分析的方法二、距離與相似性三、系統聚類法四、動態(tài)聚類法五、有序樣品聚類法（最優(yōu)分割法）重點：Q型聚類難點：有序樣品聚類第八章主分量分析（4學時）一、總體的主分量二、樣本的主分量三、主分量分析的應用四、主分量過程與例題（以上用宋體五號）重點：主分量的求法與個數的確定難點：主分量的性質第九章因子分析（4學時）一、因子模型二、參數估計方法三、正交旋轉四、因子得分五、Factor過程與應用例題重點：參數估計方法與因子得分難點：正交旋轉第十章典型相關分析（2學）一、總體的典型相關二、樣本的典型相關三、Cancor過程與應用重點：Cancor過程與應用難點：典型相關變量的解法四、課程各教學環(huán)節(jié)要求（一）教學方式1、課堂上教師系統講授和介紹。2、指定內容和參考書目，學生課余自學。3、布置作業(yè)。（二）對學生的要求1、遵守紀律，不無故缺課，按照學校要求參與各教學環(huán)節(jié)，參加考試和考查。2、認真完成教師布置的各種形式的學習任務，提交要求的作業(yè)。（三）考核與成績評定1、考核科學合理，難易相當，覆蓋面廣，全面考核學生的基本知識、基本理論和應用能力。2、考核方式包括平時作業(yè)、課堂討論、期末考試等。3、成績記載：平時成績（30%）和期末考試成績（占70%）兩部分構成最后成績。本課程編“考試”科目，成績及格者獲得2學分。五、學時分配教學內容各教學環(huán)節(jié)學時分配作業(yè)題量備注章節(jié)主要內容講授實驗討論習題課外其它小計1SAS系統初步2數據的概括2223方差分析2234回歸與回歸診斷41555屬性數據分析4446判別分析4447聚類分析41558主分量分析4449因子分析314410典型相關分析222合計2933233六、課程與其它課程的聯系

統計計算課程是信息和計算科學專業(yè)、數學與應用數學專業(yè)信息處理方向的一門必修課。本課程的開設就在學習了《概率論與數理統計》與《多元統計分析》之后，對基礎數理統計及多元分析的有關概念和方法有更深刻的理解。七、教材與教學參考書（一）教材高惠璇等編，《實用多元統計方法與SAS系統》，北京大學出版