《数据挖掘》课程教学大纲文档格式.docx
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通过本章的学习，要求同学们了解什么是统计，熟悉统计工作的程序和应用领域，同时对统计学发展的历史有个初步的了解。
教学内容：
第一节什么是统计学
一、统计的涵义
二、统计学的过去与现在
三、统计学的研究方法
四、统计学的内容
第二节统计学学有什么用
一、统计给我们智慧和力量
二、统计学在经济领域的应用
三、统计学在管理领域的应用
思考题：
1.统计一词有哪几种涵义？
它们之间的关系如何？
2.简述统计学的学科体系。
3.简述统计学的研究方法。
4.统计在经济、管理中有什么作用？
并举例说明。
第二章统计学的基本问题
（经济类、管理类专业）
4课时
本章介绍了统计学中的基本概念和常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法与模型构建。
通过本章的学习，要求同学们掌握统计学中常用的术语，熟悉统计指标的概念、特点、种类与作用，同时对统计方法与模型的构建有个初步的认识。
第一节四个数据集及数据类型
一、四个常用数据集
二、数据类型Ⅰ
三、数据类型Ⅱ
第二节统计总体、个体与样本
一、统计总体与个体
二、统计的特点
三、样本
第三节标志、指标与变量
一、统计标志
二、统计指标
三、变量
第四节指标体系
一、统计指标体系
二、微观统计指标体系
三、宏观统计指标体系
思考题
1.什么是统计总体与个体？
二者之间有何关系？
2.什么是数量标志与品质标志？
什么是可变标志与不变标志？
3.什么是变量？
离散变量与连续变量有何区别？
4.什么是统计指标？
它有哪些基本特征？
5.什么是统计指标体系？
它的基本分类有哪些？
第三章统计资料的收集与整理
６课时
本章介绍了统计数据的来源、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图。
通过本章的学习，要求同学们了解统计数据的来源，掌握统计数据的搜集与整理方法，同时能熟练运用统计表和统计图来描述统计数据。
第一节统计资料的收集
一、统计资料及其来源
二、统计调查
第二节统计资料的整理
一、统计资料的审定
二、统计资料的分组
三、次数分布
第三节统计表与统计图
一、统计表
二、统计图
思考题
1.统计报表制度和普查有何区别？
2.重点调查、典型调查和抽样调查都属于非全面调查，它们各自的区别是什么？
3．简述统计整理的基本步骤。
4．什么是统计分组？
它有什么基本要求？
5．统计表的种类有哪些？
6．直方图、折线图、曲线图和累计次数分布图是如何绘制的？
第四章数据的描述性分析
（经济类、管理类专业）
6课时
本章介绍了统计数据分布集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度。
通过本章的学习，要求同学们掌握统计数据分布集中趋势和离散程度的测度方法，熟悉分布偏态与峰度的测度方法。
第一节集中趋势的描述
一、数值平均数
二、位置平均数
第二节离散程度的描述
一、离散程度的绝对指标
二、离散程度的相对指标
三、数据的标准化
四、是非标志标准差
第三节分布的偏态与峰度
一、原点矩与中心矩
二、分布的偏态
三、分布的峰度
1.怎样理解算术平均数在统计中的地位？
2.简述算术平均数、众数与中位数的特点及应用场合。
3.简述全距、平均差、标准差与方差的应用场合。
4．为什么要计算离散系数？
5．分布的偏态与峰度是如何测度的？
第五章指数
5课时
本章介绍了加权指数的编制方法，以及如何利用指数对事物的数量变化进行描述和分析。
通过本章的学习，要求同学们理解指数的性质和指数编制的基本问题，掌握加权综合指数和加权平均指数的编制方法，同时能熟练运用指数体系进行因素分析。
第一节指数的概念
一、什么是指数？
二、为什么要把数据转换成指数？
第二节指数的构造方法
一、简单综合指数
二、简单平均比率指数
三、拉氏指数和派氏指数
四、加权平均比率指数
五、指数公式优良性测试与指数体系
第三节指数的应用与调整
一、指数的调整作用
二、指数数例与基期更换
三、拉氏指数与固定权数
四、总指数与类指数
第四节几种常用的经济指数
一、消费者价格指数（CPI）
二、商品零售价格指数
三、股票价格指数
1.什么是指数？
它有哪些性质？
2.编制加权指数时，确定权数需要考虑哪几个方面的问题？
3.拉氏指数和帕氏指数各有什么特点？
4．加权综合指数与加权平均指数有何区别与联系？
5．居民消费价格指数有哪些作用？
6．常用的综合评价指数有哪些？
7．多指标综合评价指数是如何构建的？
第六章参数估计
（经济类、管理类专业）
本章介绍了统计推断的基本原理，抽样及抽样分布的基本概念、参数估计的基本方法以及参数估计量的评价标准、几种重要的区间估计等。
通过本章的学习，要求同学们理解抽样与抽样分布的基本概念，掌握抽样原理和抽样估计的基本方法，同时能熟练运用这些原理和方法去解决各种抽样组织方法的误差计算及其估计问题。
第一节抽样推断的基本概念与原理
一、抽样推断的特点和作用
二、重复抽样与不重复抽样
三、抽样误差与抽样平均误差
四、抽样推断的理论基础
五、参数估计的基本步骤
第二节参数估计中的点估计
一、总体参数的点估计
二、点估计量的优良标准
第三节参数估计中的区间估计
一、参数估计的精度与抽样平均误差计算
二、参数估计的误差范围与概率度
三、总体参数的区间估计
第四节抽样组织方式及其参数估计
一、简单随机抽样
二、分层抽样
三、系统抽样
四、整群抽样
第五节必要样本容量的确定
一、平均数的必要样本容量
二、成数的必要样本容量
三、影响必要样本容量的因素
1.理解抽样调查中常用的术语。
2.样本估计量的优良标准是什么？
3.抽样估计的误差范围与可靠程度是什么关系？
4．抽样估计的基本步骤是什么？
5．简述各种抽样组织方法的区别和计算方法。
6．影响样本容量的因素有哪些？
7．不同条件下样本容量的确定方法。
第七章假设检验
本章介绍了如何利用样本信息，对假设成立与否作出判断的一套程序。
通过本章的学习，要求同学们理解假设检验的一般问题，掌握假设检验的步骤、内容和方法，同时能熟练运用假设检验方法来解决经济问题。
第一节假设检验概述
一、假设检验的基本思想
二、假设检验的步骤
三、两类错误和假设检验的规则
第二节总体均值的检验
一、单个正态总体均值的检验
二、两个正态总体均值之差的检验
三、两个非正态总体均值之差的检验
第三节总体成数的检验
一、单个总体成数的检验
二、两个总体成数之差的检验
第四节总体方差的检验
一、一个正态总体方差的检验
二、两个正态总体方差之比的检验
1.假设检验与参数估计有什么相同点和不同点？
2.什么是假设检验中的显著性水平？
3.假设检验依据的基本原理是什么？
4．什么是假设检验中的两类错误？
它们之间存在什么关系？
第八章非参数检验
（管理类专业）
2课时
本章介绍了非参数检验的适用条件和常用的检验方法，重点简述了卡方检验的构建思想及检验方法。
通过本章的学习，要求同学们理解非参数检验的的基本问题，掌握常用的检验方法，同时能熟练运用卡方检验方法解决实际问题。
第一节非参数检验概述
第二节单样本非参数检验
一、χ２检验
二、单样本K-S检验
三、符号检验
四、游程检验
第三节两个样本的非参数检验
一、列联表与χ２的独立性检验
二、两样本的K-S检验
1．什么是非参数统计？
与参数统计相比,它有什么优缺点?
2．χ２检验的基本思想是什么？
3．K-S检验的基本思想是什么？
单样本与双样本检验有什么不同?
第九章方差分析
（管理类专业）
本章介绍了对多个总体均值是否相等这一假设进行检验。
通过本章的学习，要求同学们理解方差分析的基本问题，掌握单因素方差分析和双因素方差分析的方法，同时能熟练运用方差分析方法解决实际问题。
第一节方差分析概述
一、方差分析中的常用术语
二、方差分析的基本思想
三、方差分析的基本假设
第二节单因素方差分析
一、单因素方差分析的数据结构
二、单因素方差分析的步骤
三、方差分析中的多重比较
第三节双因素方差分析
一、双因素方差分析的种类
二、无交互作用的双因素方差分析
三、有交互作用的双因素方差分析
一、指数曲线
二、幂曲线
三、双曲线
四、对数曲线
五、S形曲线
1.方差分析的基本原理是什么？
2.说明单因素方差分析中SST、SSE、SSA的含义及三者之间的关系。
3.根据方差分析表说明方差分析的步骤。
4．如何进行方差分析中的多重比较？
5．双因素方差分析有哪些基本类型？
6．离差平方和如何分解？
7．单因素方差分析与双因素方差分析有何区别？
它们各自运用于什么场合？
第十章相关与回归分析
本章介绍了变量间的相关关系、一元线性回归模型、多元线性回归模型、可化为线性的曲线回归模型。
通过本章的学习，要求同学们理解变量间的相关关系，掌握相关系数的测定、一元线性回归模型的建立，了解多元线性回归模型和曲线回归模型建立的基本原理。
第一节相关分析
一、相关关系的概念及分类
二、相关关系的识别
第二节等级相关分析
一、Spearman等级相关系数
二、Kendall等级相关系数
第三节一元线性回归分析
一、一元线性回归
二、参数的最小平方法估计
三、对一元回归方程的评价
四、一元回归方程的预测区间
第四节多元线性回归分析
一、多元线性回归模型
二、多元回归模型的参数估计
三、对多元线性回归方程的评价
第五节非线性模型
一、直接代换法
二、间接代换法
1.什么叫相关关系？
相关与函数有何联系与区别？
2．什么叫相关系数？
如何计算相关系数？
相关系数如何判定？
3．最小平方法在回归分析中有什么作用？
4.对于回归直线，讨论它的显著性有什么意义？
5．一元线性回归方程中，两个回归参数有何意义？
第十一章多元统计分析
（经济类专业）
本章介绍了主成分分析、因子分析、聚类分析及判别分析等基本方法。
通过本章的学习，要求同学们掌握四种分析方法的一般理论和基本方法。
第一节主成分分析
一、基本思想
二、数学模型
三、模型的求解
四、主成分的性质
五、基本步骤与应用实例
第二节因子分析
三、因子载荷的统计含义
四、因子的求解
五、因子得分
六、基本步骤与应用实例
第三节聚类分析
二、统计量
三、分类方法
四、基本步骤与应用实例
第四节判别分析
二、基本方法
三、判别效果的评价
1．简述主成分的概念及其几何意义。
2．例举样本主成分的性质。
3．比较因子分析和主成分分析模型的关系，说明它们的相似和不同之处。
4．简述系统聚类法的基本思想及主要步骤。
第十二章时间序列分析
本章介绍了一些传统的时间序列分析方法，包括时间序列中各观察值的对比分析和时间序列的构成分析。
通过本章的学习，要求同学们理解时间序列的概念、构成要素、作用及编制原则，掌握时间数列的对比分析、时间序列的长期趋势分析和时间序列的季节变动分析，了解时间序列循环波动分析的基本原理。
第一节时间序列及其因素分解
一、时间序列的类型
二、构成因素
三、时间序列的数学模型
第二节时间序列的描述性分析
一、图形描述
二、指标分析
第三节因素分析
一、长期趋势分析
二、季节变动分析
三、循环波动分析
1.什么是时间序列？
它分为哪几种类型
2.根据时点序列计算序时平均数的基本思想是什么？
3．试述定基发展速度与环比发展速度的关系。
4．时间序列构成因素有哪些？
5．何平均法计算平均发展速度的基本原理是什么？
该方法具有什么特点？
6．简述移动平均法的基本思想。
7．直线与指数曲线有何不同？
8．如何根据具体的时间序列选择适当的趋势线？
9．简述季节变动分析的基本原理。
10．什么是循环变动？
第十三章统计决策
本章介绍了统计决策的基本概念，重点介绍了风险型决策、贝叶斯决策和不确定型决策的基本方法。
通过本章的学习，要求同学们理解统计决策的意义和原则，掌握统计三种决策的一般理论和基本方法。
第一节统计决策概述
一、决策的概念
二、决策的步骤
第二节风险型决策方法
一、损益矩阵
二、以期望值为标准的决策方法
三、以合理性为标准的决策方法
四、以最大可能性为标准的决策方法
五、决策树
六、敏感性分析
第三节贝叶斯决策方法
一、贝叶斯定理
二、贝叶斯决策分析
1．什么是统计决策？
统计决策需要具备哪些条件？
2．简述统计决策的一般步骤。
3．什么是风险型决策？
4．什么是不确定型决策？
它与风险型决策有何不同？
5．贝叶斯决策的特点是什么？
第十四章统计质量管理
本章介绍了质量管理的发展历史，并就帕累托图、鱼剌图、Ｘ－Ｒ图的绘制作扼要介绍，最后简述了工序能力指数的计算。
通过本章的学习，要求同学们了解质量管理的发展历史，掌握三种质量管理图的绘制方法，熟悉工序能力指数的计算方法。
第一节质量与质量管理
一、质量与质量波动原因
二、质量管理与统计质量管理
三、质量管理的简要历程
第二节质量管理中的两个常用图形
一、帕累托图
二、鱼刺图
第三节统计过程控制图
一、计量值控制图
二、计数值控制图
三、控制图的观察分析
第四节工序能力分析
一、工序能力指数
二、工序能力评价
三、控制图
1．简述x－R控制图的制作步骤。
2．当控制图制作完成后，你如何判断生产状态？
3．为什么计算工序能力指数？
如何计算？
附录：
参考书目
1.钱伯海、黄良文，《统计学》，成都，四川人民出版社，1999年
2.冯莉，《社会经济统计学原理》，成都，四川人民出版社，2000年
3.吴可杰等，《统计学原理修订本》，南京，南京大学出版社，1999年
4.李洁明等，《统计学原理》，上海，复旦大学出版社，1998年
5.唐庆银，《新编统计学原理》，上海，立信会计出版社，1998年
6.庞皓等，《统计学》，成都，西南财经大学出版社，1998年
7.施建军，《统计学教程》，南京，南京大学出版社，1992年
8.朱龙杰，《统计学原理》，南京，东南大学出版社，1990年
9.徐国祥，《管理统计学》，上海，上海财经大学出版社，1995年
10.冯丽云，《现代市场调查与预测》，北京，经济管理出版社，1998年
11.王鸿儒，《Excel在统计中的应用》，北京，中国铁道出版社，2004年
12．贾俊平等，《统计学》，北京，中国人民大学出版社，2000年
13.管于华等，《统计学》，北京，高等教育出版社，2005年8月
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