《统计学原理》教学大纲

基本教学内容及参考课时安排第一章 绪论（3课时）一、学习目的与要求本章是全书的总纲。通过对本章的教学，使学生明确统计的含义，了解统计的产生和发展、统计的性质和特点，掌握统计学的若干基本概念，为以后各章的学习打好基础。二、学习重点和难点本章学习重点是统计的性质和特点，以及统计学的若干基本概念；难点是各基本概念之间的联系与区别。三、基本内容第二章 数据的搜集与统计调查（4课时）一、学习目的与要求通过对本章的学习，使读者明确统计调查的概念和原则，掌握统计调查的种类和方法，了解调查方案、问卷设计及调查误差的有关问题。二、学习重点与难点本章学习重点是统计调查的种类，重点掌握普查、重点调查、典型调查和抽样调查的概念。本章的难点是调查单位与报告单位的区别、统计报表与普查的区别、重点调查与典型调查的区别。三、基本内容第三章 数据的图表展示与统计整理（4课时）一、学习目的与要求通过对本章的学习，使学生明确统计整理的概念和程序，认识统计分组的意义和作用，掌握统计分组和变量数列的基本理论和方法，了解统计资料汇总的方法和技巧，了解统计表的结构、种类和制表规则。二、学习重点与难点本章学习重点是统计分组的概念、作用，变量数列的编制方法；难点是掌握并运用统计分组的种类。三、基本内容第四章 数据的概括性度量（6课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生熟悉数据的常见统计特征和相关度量。具体而言，要求学生掌握总量指标与相对指标；数据集中趋势和离散趋势的度量；了解数据偏态、峰态的概念和度量值，会进行偏态与峰态的判断。二、基本内容1.总量指标与相对指标概念按内容分：总体总量和标志总量总量指标 种类 按时间分：时期指标和时点指标按计量单位分：实物指标、价值指标和劳动量指标应用原则总量指 概念标和相 计划完成相对数对指标 结构相对数相对指标 种类 比例相对数比较相对数动态相对数强度相对数2.集中趋势的度量：众数；中位数和四分位数；平均数；众数、中位数和平均数的比较。3.离散程度的度量：异众比率；四分位差；方差和标准差；离散系数。4.偏态和峰态的度量：偏态与偏态系数；峰态与峰态系数。三、重点和难点重点：总量指标与相对指标；集中趋势的度量：众数；中位数和四分位数；平均数；众数、中位数和平均数的比较。离散程度的度量：异众比率；四分位差；方差和标准差；离散系数。难点：相对指标；中位数和四分位数；平均数；众数、中位数和平均数的比较；异众比率；四分位差；方差和标准差；离散系数。第五章 概率与概率分布（4课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生回顾和掌握概率及概率分布的基本知识，为后续参数估计、假设检验等推断统计内容打好基础。二、基本内容1. 随机事件及其概率：随机事件（基本事件、必然事件、不可能事件）、事件的概率（古典定义、统计定义和主观概率定义）及其计算。2. 概率的性质与运算法则：概率的性质；加法法则；条件概率与独立事件；全概公式与逆概公式（贝叶斯公式）。3. 离散型随机变量及其分布：随机变量的含义；概率函数；离散型与连续型随机变量；离散型随机变量的概率分布；离散型随机变量的期望与方差；二项分布；泊松分布。4. 连续型随机变量及其分布：概率密度函数与分布函数；概率密度曲线；连续型随机变量的期望与方差；正态分布与标准正态分布及其概率的计算。三、重点和难点重点：随机事件、事件的概率及计算；概率的性质；加法法则；条件概率与独立事件；随机变量的含义；概率函数；离散型与连续型随机变量；离散型随机变量的概率分布；离散型随机变量的期望与方差；概率密度函数与分布函数；概率密度曲线；连续型随机变量的期望与方差；正态分布与标准正态分布及其概率的计算。难点：条件概率与独立事件；随机变量的含义；概率函数；离散型与连续型随机变量；离散型随机变量的概率分布；离散型随机变量的期望与方差；概率密度函数与分布函数；概率密度曲线；连续型随机变量的期望与方差；正态分布与标准正态分布及其概率的计算。第六章 统计量及抽样分布（6课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生掌握统计量及抽样分布的概念，熟悉几个重要的分布（卡方分布、t分布和F分布），掌握样本均值、样本比例和样本方差的抽样分布；掌握林德贝格列维中心极限定理。为后续参数估计、假设检验等章节的教学做好准备。二、基本内容1. 统计量：统计量的概念；常用统计量（样本均值、样本方差、样本变异系数、样本偏度、样本峰度）；2. 关于分布的几个概念：抽样分布；渐近分布；随机模拟的近似分布。3. 由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布；t分布；F分布。4. 样本均值的分布：林德贝格列维中心极限定理；5. 样本比例的抽样分布6. 样本方差的抽样分布三、重点和难点重点：统计量的概念；抽样分布的概念；卡方分布；t分布；F分布；林德贝格列维中心极限定理；样本比例的抽样分布；样本均值的抽样分布。难点：卡方分布；t分布；F分布；林德贝格列维中心极限定理；样本比例的抽样分布；样本均值的抽样分布。第七章 参数估计（6课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生掌握参数估计的基本思想，会进行点估计一个总体均值、比例和方差的区间估计。掌握评价估计量优劣的标准。二、基本内容1. 参数估计的一般问题：估计量与估计值（参数估计的含义）；点估计与区间估计；评价估计量优劣的标准（无偏性，有效性和一致性）。2. 一个总体参数的区间估计：大样本与小样本；总体均值的区间估计；总体比例的区间估计；总体方差的区间估计。三、重点和难点重点：区间估计的含义和思想；评价估计量优劣的标准；一个总体均值的区间估计。难点：区间估计的含义和思想；一个总体均值的区间估计。第八章 假设检验（4课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生掌握假设检验的基本思想，会进行一个总体参数的假设检验。二、基本内容1. 假设检验的基本问题：原假设和备择假设的建立；两类错误的含义和关系；假设检验的步骤；利用P值进行决策；单侧检验和双侧检验。2. 一个总体参数的假设检验：总体均值的假设检验；总体比例的假设检验；总体方差的假设检验。三、重点和难点重点：假设的建立；两类错误的含义和关系；假设检验的步骤；利用P值进行决策；一个总体均值的假设检验。难点：两类错误的含义和关系；假设检验的步骤；利用P值进行决策；一个总体均值的假设检验。第九章 一元线性回归（4课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生掌握相关与回归分析的基本思想，会进行一元线性回归分析，能看懂和统计软件的一元线性回归分析结果，会对回归方程进行解释，会利用回归方程进行点估计。二、基本内容1. 变量间关系的度量：变量间的关系（函数关系和相关关系）；相关关系的描述和测度；相关关系的显著性检验。2. 一元线性回归：回归分析的起源和基本思想；一元线性回归模型；参数的最小二乘估计；回归直线的拟合优度；显著性检验；回归分析结果的评价。3. 利用回归方程进行点估计。三、重点和难点重点：变量间的关系（函数关系和相关关系）；相关关系的描述和测度；相关关系的显著性检验；回归分析的起源和基本思想；一元线性回归模型；参数的最小二乘估计；回归直线的拟合优度；显著性检验；回归分析结果的评价。难点：变量间的关系（函数关系和相关关系）；相关关系的描述和测度；相关关系的显著性检验；回归分析的起源和基本思想；一元线性回归模型；参数的最小二乘估计；回归直线的拟合优度；显著性检验；回归分析结果的评价。第十章 时间序列分析与预测（4课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生掌握时间序列的含义及其影响成份，会对时间序列进行描述性分析。了解平稳序列、趋势型序列、季节型和复合型序列的预测思想。二、基本内容1. 时间序列及其分解：时间序列的含义；平稳序列与非平稳序列；时间序列的影响成份：趋势、季节性、周期性、随机性；时间序列的分解模型（加法模型、乘法模型和混合模型）。2. 时间序列的描述性分析：图形描述；增长率分析（定基发展速度，环比发展速度，定基增长速度，环比增长速度，平均发展速度，平均增长率（速度），增长率分析应该注意的问题；3. 平稳序列的预测：简单平均法；移动平均法；指数平滑法。4. 趋势型序列的预测：线性趋势预测，了解思想。5. 季节型序列的预测：了解思想。6. 复合型序列的预测：了解思想。三、重点和难点重点：时间序列的含义；平稳序列与非平稳序列；时间序列的影响成份：趋势、季节性、周期性、随机性；时间序列的图形描述；增长率分析（定基发展速度，环比发展速度，定基增长速度，环比增长速度，平均发展速度，平均增长率（速度），增长率分析应该注意的问题。难点：时间序列的增长率分析，平均增长率的计算。第十一章 指数（4课时）一、学习目的与要求通过本章的教学，使学生掌握指数的含义，理解加权综合指数与加权平均指数的含义和关系，会计算拉氏数量指数和帕氏价格指数，会进行指数体系影响因素分析；了解几种常见的价格指数；了解多指标综合评价指数的构建思路