附教学大纲格式

环境数据统计分析课程教学大纲课程编号: 14422602课程名称： 环境数据统计分析 英文名称： Statistical Analysis of Environmental Data 课程类型: 专业核心课总 学 时： 32 讲课学时：32 实验学时：0学分： 2适用对象: 环境科学专业先修课程： 概率论与数理统计、环境学概论等执笔人： 张菊 审定人： 张金萍一、课程性质、目的和任务环境数据统计分析是一门对环境系统不确定性问题进行数据处理、模型构建和分析的学科。本课程介绍了环境数据统计分析的概率统计基础知识，并应用SPSS软件结合案例重点介绍数据整理、数据趋势分析、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等方法在环境科学研究中的应用。通过该课程的学习，使学生掌握环境数据分析的基本原理，重点掌握环境数据的收集与整理、环境统计检验方法、环境数据的一元和多元回归分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据的主成分分析、环境数据因子分析等统计推断技术及多变量统计分析方法；并使学生在掌握环境数据分析基本理论的基础上，能够运用统计软件SPSS进行有关环境数据的分析处理，为今后从事环境科学研究和环境事业奠定定量分析能力的基础。二、课程教学和教改基本要求1、理论教学与实验教学同步，给学生的印象深刻，便于学生有效掌握软件的操作步骤；2、围绕核心案例介绍软件的操作步骤和结果说明，减少了教学中对案例本身介绍所耽误的时间；3、教学中分三步走，即先回顾在统计学课程中所学的相关知识，然后指导如何实现统计分析需要对软件进行的各个操作，最后对软件展示的结果进行分析和解释；4、提供丰富的教学资源，以供学生课前预习、课后复习；5、鼓励学生开展课程设计，通过课程设计可以使得学生将以前所学的知识综合起来解决自己关注的、有兴趣的问题，提升了学生的发现问题、解决问题的能力，更重要的是学生知道如何利用SPSS软件来完成对环境数据的分析和解释。三、课程各章重点与难点、教学要求与教学内容第一章 绪论 教学重点：SPSS的主要菜单和子菜单；SPSS系统参数的设置。难点：SPSS系统参数的设置。教学要求：1了解SPSS的基本特点；2熟悉SPSS主要菜单和子菜单；3能够对SPSS系统进行参数设置；4能够及时获取提示和帮助。教学内容：一、SPSS的发展历史二、SPSS的版本历史三、SPSS的运行环境 1系统运行及主界面介绍 2SPSS的主要功能 3窗口形式及其功能四、系统参数设置操作：选择菜单栏EditOptions五、帮助系统第二章 数据的输入和构建 教学重点： 变量的类型；变量标签和值标签的定义；变量Width和Column的区别；变量缺失值的定义；SPSS的基本运算；新变量的构建。难点：新变量的构建。教学要求：1熟悉SPSS的常量和变量；2掌握SPSS变量的定义方法；3掌握SPSS数据的输入方法；4掌握SPSS的基本运算符；5掌握新变量的构建方法；6熟悉构建新变量的主要函数。教学内容第一节 常量、变量和表达式一、常量1数字型2字符型3日期型常量二、变量1变量名2变量类型与宽度3变量的标签与值标签4缺失值的定义5变量的格式6变量测度方式三、表达式1算术表达式2关系表达式3逻辑表达式第二节 构建新变量一、新变量构建方法二、构建新变量的主要函数1算数函数2统计函数3分布函数4逻辑值函数5缺失值函数6转换函数7字符串函数第三章 数据的预处理 教学重点：数据的排序、选取、加权和转换。难点：数据的转换。教学要求：掌握数据的预处理方法，具体包括数据的排序、选择、加权和转换。教学内容：一、数据的排序1直接改变样本顺序（Sort Cases）方法：DataSort Cases2给出排序的顺序号码（Rank Case）方法：TransformRank Case二、数据的选取1根据逻辑关系表达式选取数据（If condition is satisfied）2随机选取数据（Random sample of cases）3按日期、时间或样本编号，在给定范围内选择数据（Based on time or case range）三、数据的加权1减少数据输入量2对数据进行加权四、数据的转换1利用Count功能转换数据2利用Recode功能转换数据3利用Automatic Recode功能转换数据4缺失值的替换第四章 描述性统计教学重点：数据的频数分析；数据描述；数据的探索分析。难点：数据的探索分析。教学要求：1掌握频数分析、数据描述和数据探索方法；2熟悉列联表分析、复选题的统计和分析以及报告分析的过程。教学内容一、频数分析1对话框介绍2应用举例二、数据描述1对话框介绍2应用举例三、数据探索1考察数据2Explore过程对变量和数据的要求3对话框介绍四、列联表分析1分析原理2对话框介绍3应用举例五、复选题的统计和分析六、报告分析1基本分析过程2观察值摘要报告3摘要报告分析第五章 均值比较与t检验教学重点：分组均值的比较；单样本、独立样本和配对样本的t检验；单因素方差分析。难点：单因素方差分析。教学要求：1掌握Means功能；2掌握样本t检验的基本过程；3. 掌握单因素方差分析。教学内容一、假设检验的一般理论二、分组均值的比较1分组平均基本概念2Means功能3实例分析三、单一样本t检验1单一样本t检验的数学模型2单一样本t检验的基本过程3实例分析四、独立样本两样本均值差异t检验1检验原理2统计过程分析3实例分析五、配对样本t检验1数学模型2统计过程分析3实例分析六、多个均值检验1方差分析简介2单因素方差分析第六章 方差分析教学重点：方差分析的基本思想；单因素方差分析、多因变量方差分析、重复测量数据方差分析和方差分量分析的基本思想和应用条件。难点：方差分析方法的选择和计算结果的分析。教学要求：1掌握方差分析的基本思想；2. 了解单因素方差分析、多因变量方差分析、重复测量数据方差分析和方差分量分析的基本思想和应用条件；3. 能根据实际情况选择相应的方差分析，并能从结果中得出正确的结论。教学内容一、方差分析概述1方差分析功能2常用术语3基本假定二、单因素方差分析1数据结构2分析步骤三、单因变量多因素方差分析1数据结构2分析步骤3实例分析4界面说明5 结果分析四、协方差分析1数据结构2分析步骤3实例分析五、多因变量多因素方差分析1实案分析2操作步骤及结果分析六、重复测量方差分析1界面说明2结果分析七、方差成分分析1操作步骤2结果分析第七章 相关分析教学重点：线性相关分析的模型和操作；偏相关系数的分析方法；距离分析方法。难点：线性相关分析。教学要求：1掌握相关分析的基本模型、分析技术和检验理论；2. 能正确的选用相关模型和参数，并对计算输出结果做出正确的分析。教学内容一、线性相关系数r及显著性检验1相关模型的假设和计算2相关检验的实现3相关分析实例二、偏相关系数1偏相关系数的含义及计算2偏相关系数的计算分析方法3分析实例三、距离分析1距离分析简介2功能实现3实例分析第八章 回归分析教学重点：线性回归模型、曲线回归模型、加权最小二乘法分析、最优量表分析、二值Logistic回归分析、多值Logistic回归分析、Ordinal回归分析等多种回归分析的基本模型、基本计算方法和基本分析技术。难点：线性回归模型和曲线回归模型。教学要求：1掌握回归模型的基本模型、分析技术、检验理论；2. 能正确的选用回归模型和参数，并能对计算输出结果进行正确的分析。教学内容：一、线性回归分析1回归模型的现则2回归模型的建立3实例分析二、曲线回归估计1曲线回归的计算原理2曲线回归的计算机实现三、最有量表回归分析1数据要求极其操作方法2实例分析四、二值Logistic回归分析1二值Logistics回归分析的原理2Logistics回归分析的步骤3二值Logistic回归实例分析五、无序多值Logistic回归分析1Logistics回归分析的原理2多值Logistics回归分析的步骤3多值Logistic回归实例分析六、有序多值回归分析1有序多值回归分析的原理2有序多值回归分析的步骤3有序多值回归实例分析第九章 非参数检验教学重点：非参数检验的基本原理；非参数检验的基本操作。难点：非参数检验方法的选择。教学要求：1掌握非参数检验和参数检验的区别；2. 掌握非参数检验的基本操作。教学内容：一、非参数检验概述1非参数检验的特点2非参数检验方法的分类二、单样本检验12检验2二项分布检验3游程检验4单样本K-S检验5单样本非参数检验方法的比较三、独立样本差异的显著性检验1两个独立样本差异的显著性检验2多个独立样本差异的显著性检验四、相关样本差异的显著性检验1两个相关样本差异的显著性检验2多个相关样本差异的显著性检验第十章 因子分析和主成分分析教学重点：因子分析、主成分分析的基本原理，主要分析步骤，软件的选择界面。难点：因子分析和主成分分析参数的选择和计算结果的分析。教学要求：1了解因子分析、主成分分析的基本模型、分析技术；2. 能够正确的选用分析模型和参数；3. 对计算输出结果能够进行合理解释。教学内容：一、基本原理1因子分析2主成分分析法二、基本分析过程1分析过程选择2实例分析第十一章 聚类分析和判别分析教学重点：聚类分析和判别分析的基本原理、主要分析步骤和SPSS的实现过程。难点：聚类分析和判别分析方法参数的选择和输出结果的分析。教学要求：1了解聚类分析、判别分析的基本模型、分析技术；2. 能够正确的选用分析模型和参数；3. 对输出结果进行合理的解释。教学内容：一、聚类分析和判别分析概述1聚类分析2判别分析3Classify的功能二、两步聚类1两步聚类的概念2两步聚类的应用实例三、快速聚类1快速聚类的概念2快速聚类的应用实例四、分层聚类分析1分层聚类的概念及分析步骤2分层聚类的应用实例五、分类树1分类树的概念2分类树的应用实例六、判别分析1判别分析的概念2判别分析的常用方法3判别分析的应用举例四、各教学环节学时分配章（或编）次讲课习题课讨论课实验其他合计第一章22第二章426第三章22第四章628第五章22第六章22第七章22第八章22第九章22第十章22第十一章22合计28432五、课外习题及课程讨论课外习题见课件和教案。六、作业与考核方式作业：见课件和教案。考核方式：期末总成绩=平时成绩*40%+期末成绩*60%。平时成绩：百分制，以平时作业的形式进行考核，占总成绩的40%。期末成绩：百分制，以闭卷形式进行考核，占总成绩的60%。七、推荐教材和教学参考书教 材：数据统计分析：SPSS