课程名称:统计学基础
Elementary Statistics
【课程编号】0911050 【课程类别】学科基础课
【学分数】 4 【适用专业】统计学,应用数学
【学时数】 64+32(机时) 【编写日期】2007.6.4
一、教学目标
统计学基础是统计与概率专业的基础课,是该专业学生必须掌握的专业课程,通过这一门课的学习使学生熟练掌握统计学的基本概念,基本方法与基本技巧,训练学生利用概率理论解决统计问题的能力,使学生对数理统计知识用于解决实际问题的方法步骤有初步的了解。本课程强调统计基础理论知识及其应用方法的教学,理解实际问题统计解的概率含义,尤其注意利用概率统计理论解决实际问题的能力。本课程安排64+32学时。
二、教学内容和学时分配
(一)总论(或绪论、概论等) 学时(课堂讲授学时+课程实验学时)2 + 2
主要内容:
1.统计学概述
2.基本概念
教学要求:要求学生掌握统计基本概念
重点、难点:基本概念样本,样本观测值等
其它教学环节(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动)
R 或 Splus语言
(二)第一章 统计推断导论 学时(课堂讲授学时+课程实验学时)10 + 4
主要内容:
1.0 常用统计分布
1.1 点估计
1.2 均值的置信区间
1.3 均值差的置信区间
1.4 假设检验
1.5 统计检验的扩充
教学要求:要求学生掌握常见统计分布和统计基本概念(点估计、置信区间、假设检验)
重点、难点:基本概念点估计、置信区间、假设检验
其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动)
R 或 Splus语言
(三)第二章 充分统计量 学时(课堂讲授学时+课程实验学时)12 +6
主要内容:
2.1估计优良性的度量
2.2 参数的充分统计量
2.3充分统计量的性质
2.4 完全性与唯一性
2.5指数族概率密度函数
2.6 参数的函数
2.7 多参数的情况
2.8 最小充分辅助统计量
2.9 充分性、完全性与独立性的关系
教学要求:要求学生掌握估计优良性的度量,统计基本概念:充分统计量、完全性、唯一性、指数族
重点、难点:基本概念充分统计量、完全性、唯一性、指数族等
其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动)
R 或 Splus语言
(四)第三章 其它估计量 学时(课堂讲授学时+课程实验学时)8 +6
主要内容:
3.1 Fisher信息和Rao-Cramer不等式
3.2 极大似然估计的极限分布
3.3 稳健M估计
教学要求:要求学生掌握Fisher信息和Rao-Cramer不等式,极大似然估计的极限分布的推导
统计基本概念:M估计
重点、难点:基本概念M估计和极大似然估计极限分布的推导
其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动)
R 或 Splus语言
(五)第四章 统计检验理论 学时(课堂讲授学时+课程实验学时)12 +6
主要内容:
4.1 某些最优检验
4.2 一致最优检验
4.3 似然比检验
4.4 序贯概率比检验
4.5 极小极大、贝叶斯和分类过程
教学要求:要求学生掌握统计基本概念:一致最优检验、似然比检验等
重点、难点:基本概念似然比检验等
其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动)
R 或 Splus语言
(六)第五章 正态模型推断 学时(课堂讲授学时+课程实验学时)12 +6
主要内容:
5.1. 正态二次型的分布
5.2. 多个均值相等的检验.
5.3. 非中心 分布和非中心 分布
5.4 方差分析
5.5. 多重比较
5.6. 回归问题
5.7. 独立性检验
5.8. 正态二次型的分布
5.9. 某些二次型的独立性.
教学要求:要求学生掌握正态二次型的分布、多个均值相等的检验、方差分析、回归问题、
独立性检验、正态二次型的分布和某些二次型的独立性.。
重点、难点:掌握正态二次型的分布、方差分析、回归问题、
独立性检验、正态二次型的分布和某些二次型的独立性等
其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动)
R 或 Splus语言
(七)第六章 .非参数模型 学时(课堂讲授学时+课程实验学时)8 +6
主要内容:
6.1. 分布分位数的置信区间
6.2. 分布容忍限
6.3. 符号检验
6.4. Wilcoxon检验
6.5. 两分布相等检验
6.6. Mann-Whitney-Wilcoxon检验
6.7. 备择假设下的分布
6.8. 线性秩统计量
6.9. 自适应非参数方法
教学要求:要求学生掌握分布分位数的置信区间、分布容忍限、符号检验、Wilcoxon检验、Mann-Whitney-Wilcoxon检验、线性秩统计量。
重点、难点:分布分位数的置信区间、线性秩统计量。
其它教学环节:(如实验、习题课、讨论课、其它实践活动)
R 或 Splus语言
三、教材与学习资源
1. 数理统计学导论,Robert V. Hogg and Allen T. Craig,北京:高等教育出版社,2004
2. 陆璇. 数理统计学基础. 北京:清华大学版社,2000
3. 陈希儒. 高等数理统计. 北京:科学出版社,1999
4. 复旦大学. 概率论(第二册). 北京:人民教育出版社,1979
5. David Freedmen等著,魏宗舒等译. 统计学. 北京:中国统计出版社,1997
6. M. Fisz著,王福保译. 概率论及数理统计. 上海:上海科学技术出版社,1978
7. R.Johnson等著,屠俊如等译. 基础统计学. 北京:科学出版社,2003
8. 茆诗松等. 数理统计. 上海:华东师范大学出版社,2000
学院机房+统计软件(R,Splus, SAS等)
四、先修课要求(必备项)及教学策略与方法建议(可选项)
先修课:数学分析、统计初步、高等代数、概率论,班级规模50至70人。
通过课堂教学与习作课以及上机操练,使学生熟练掌握统计学的基本概念,基本方法与基本技巧,训练学生利用概率理论解决统计问题的能力,使学生对数理统计知识用于解决实际问题的方法步骤有初步的了解。
五、考核方式(必备项)
考试为闭或开卷(笔试或论文)与平时成绩相结合,平时成绩占40%,考试成绩占60%