课程介绍

 

　　本课程是一门工具性课程，统计学是其他数理和经济学学习的数理统计工具之一，熟练的掌握统计学的基础知识对于未来学习有着重要作用。在课程的设计中，首先围绕数据和描述性统计展开，*对数据统计性变量的描述了解数据的分布。进而引入概率，置信区间和统计检验的概念，并介绍了单变量和双变量的假设检验。此外，课程还重点加入方差分析章节，对于细致分析多组变量之间异同有着较好的效果。*后，作为统计学和计量经济学的过度部分，课程还提出了回归分析这一概念，即构建模型来量化的研究因变量和自变量之间的线性关系和影响程度。想要更好的学习本课程，我们需要重点掌握描述统计，统计量的构建和假设检验的核心内容，并且在联系中逐渐熟悉对于概念的全面理解。重点掌握这些概念后，就能在统计问题分析中有条不紊并且做到准确合理的对数据进行处理分析，进而更好的定性分析问题。

 

　　课程目录

 

　　*章：统计学介绍

 

　　1.1统计学介绍

 

　　1.2描述统计变量

 

　　1.3数据的中心趋势和极端值

 

　　1.4数据分布偏斜度

 

　　1.5数据分布形状

 

　　1.6数据分类指标

 

　　1.7数据特征分析

 

　　第二章：数据类型与抽样

 

　　2.1分类变量与定量变量

 

　　2.2分类变量的相关关系

 

　　2.3定量变量的相关关系

 

　　2.4样本抽样

 

　　2.5观测值研究

 

　　2.6数据实验

 

　　第三章：数据分布

 

　　3.1随机变量

 

　　3.2二项分布

 

　　3.3几何分布

 

　　3.4密度曲线

 

　　3.5正态分布

 

　　3.6标准正态分布

 

　　3.7样本均值与样本比例

 

　　第四章：概率及分布

 

　　4.1概率的重要性

 

　　4.2概率的基础概念

 

　　4.3概率分布

 

　　4.4长期均值与概率

 

　　4.5样本分布

 

　　第五章：置信区间

 

　　5.1置信区间简介

 

　　5.2样本比例的置信区间

 

　　5.3样本大小与样本比例估计

 

　　5.4均值的置信区间

 

　　5.5置信区间稳定性分析

 

　　第六章：统计检验

 

　　6.1统计检验简介

 

　　6.2统计检验的设计

 

　　6.3比例假设检验

 

　　6.4均值假设检验

 

　　6.5*类与第二类错误

 

　　6.6统计检验的建议与改进

 

　　第七章：双变量假设检验

 

　　7.1置信区间和假设检验的关系

 

　　7.2双样本假设检验

 

　　7.3双样本比例的比较

 

　　7.4双样本均值的比较

 

　　第八章：方差分析

 

　　8.1χ2分布介绍

 

　　8.2皮尔逊χ2检验

 

　　8.3方差分析1：计算总平方和

 

　　8.4方差分析2：组内和组间平方和

 

　　8.5方差分析3：F统计量假设检验

 

　　第九章：线性回归

 

　　9.1线性回归方程

 

　　9.2回归系数与残差

 

　　9.3回归预测与限制

 

　　9.4残差分析和转换

 

　　第十章：统计调查：统计学的现实应用

 

　　10.1统计案例介绍

 

　　10.2调查分析

 

　　10.3数据处理

 

　　10.4分析与结论