管理数量方法大纲1.docx
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管理数量方法大纲1
广东省高等教育自学考试
管理数量方法课程（课程代码：
05058）考试大纲
目录
一、课程性质与设置目的
二、课程内容与考核目标
第一章管理统计基础
第一节数据的搜集与调查误差
第二节数据的整理与描述统计
第三节统计指标
第四节数据集中趋势的度量
第五节数据离中趋势的度量
第二章概率简介
第一节随机事件与概率
第二节离散型随机变量及其分布
第三节连续型随机变量及其分布
第四节随机变量的数字特征
第五节大数定律和中心极限定理
第三章参数估计
第一节样本及抽样分布
第二节参数的点估计及评价准则
第三节参数的区间估计
第四节样本容量的确定
第五节几种基本的抽样方法
第四章参数的假设检验
第一节假设检验的基本原理及步骤
第二节一个正态总体均值与方差的假设检验
第三节两个正态总体均值与方差的假设检验
第四节总体比例的假设检验
第五章时间数列分析
第一节时间序列的概念与种类
第二节时间数列的水平指标
第三节时间数列的发展速度指标
第四节现象发展的趋势分析
第六章指数分析法
第一节统计指数的概念和分类
第二节总指数的编制
第三节消费价格指数
第四节指数基期的换算
第五节指数体系和因素分析
第七章线性规划
第一节线性规划问题与数学模型
第二节线性规划问题的图解法
第三节线性规划问题的标准形式与解
第四节线性规划问题的单纯形解法
第八章图论
第一节图的基本概念
第二节最短路问题
第九章预测方法
第一节预测的基本概念和步骤
第二节专家调查法
第三节回归预测法
第四节时间序列预测法
第五节增长曲线模型预测法
第十章决策方法
第一节决策的概念和程序
第二节不确定型决策方法
第三节风险型决策方法
第四节决策树方法
第五节贝叶斯（Bayes）决策方法
第六节层次分析方法
三 有关大纲的说明与考核实施要求
【附录】题型举例
一、课程性质与设置目的
（一）课程性质与特点
本课程是一门管理类、经济类最重要的专业基础课程之一，它涉及到概率论与统计学、运筹学、时间序列分析、国民经济中常用的指数分析、预测与决策方法等方面的知识。
为学习有关专业课程和扩大数学知识提供必要的数学基础，为培养适应社会需要的高级经济管理人才服务。
（二）课程设置的目的和要求
通过该课程的学习使学生能够打下基本的定量分析理论基础，掌握基本的定量分析方法，并进一步培养学生综合运用定量分析方法解决实际问题的能力。
在基本能力训练的同时，努力培养学生创造性思维及对有关前沿问题的了解，从而培养学生利用相关知识解决实际问题的能力。
引导学生开展该领域研究工作的兴趣。
（三）与本专业其他课程的关系
《管理数量方法》是管理类、经济类最重要的专业基础课程之一，它是学习管理类、经济类各专业的许多其他后续课程的基础。
重点章包括第一、五、九、十章
次重点章包括第二、七、八章
一般章包括第三、四、六章
二、课程内容与考核目标
第一章管理统计基础
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解数据收集的方式方法和数据整理的程序，正确掌握分配数列统计表的编制、统计图的绘制方法及统计资料的数字特征描述的方法。
（二）课程内容
第一节数据的搜集与调查误差
统计中的几个基本概念；数据资料搜集的含义、要求和途径；原始数据资料的搜集；调查误差。
第二节数据的整理与描述统计
数据整理的意义和内容；统计分组；次数分配数列；变量次数分配的图示。
第三节统计指标
统计指标的概念、特征；统计指标与统计标志的区别与联系；统计指标的种类。
第四节数据集中趋势的度量
算术平均数；调和平均数；几何平均数；位置平均数；众数、中位数和算术平均数的比较。
第五节数据离中趋势的度量
离中趋势的测定----变异指标；全距；平均差；方差与标准差；变异系数。
（三）考核知识点
1.数据资料的整理与描述（重点）
2.集中趋势（重点）
3.离中趋势（重点）
4.数据的收集与调查误差（次重点）
5.统计指标（一般）
（四）考核要求
1.数据的收集与调查误差
识记：
数据资料搜集的途径，统计调查的几种方式，调查误差的产生的原因。
2.数据资料的整理与描述
识记：
组中值、全距、组数，洛伦茨曲线，基尼系数；
领会：
等距数列和异距数列、组距、组限、闭口组、开口组；
简单应用：
数据资料分组、等距数列和异距数列统计表的编制
综合应用：
统计图的绘制。
3.统计指标
识记：
总量指标、相对指标、平均指标；
领会：
统计指标按表现形式分类，统计指标体系。
4.集中趋势
识记：
集中趋势，平均数的概念及性质，分位数；
领会：
算术平均数（均值）、调和平均数、几何平均数、中位数、众数，均值、中位数、众数之间的关系；
应用：
各种平均数，中位数，众数的计算。
5.离中趋势
识记：
离中趋势，变异指标的概念及性质，四分位差，异众比率，偏度与峰度；
领会：
全距，平均差，标准差与方差，变异系数；
简单应用：
各种变异指标的计算方法。
第二章概率简介
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解概率是事件发生可能性大小的度量,学生应清楚地领会频率稳定性以及用频率估计概率的道理,领会随机事件的概念,掌握随机事件之间的关系和运算,掌握几个重要概率模型的计算，掌握两点分布、二项分布、正态分布的定义、性质及其数学期望与方差的性质和计算。
为后续各章节奠定必要的基础，本章不单独出题。
（二）课程内容
第一节随机事件与概率
随即事件及其运算；随即事件的概率；条件概率；随机事件的相互独立性。
第二节离散型随机变量及其分布
随即变量；离散性随即变量及分布规律；随即变量的分布函数。
第三节连续型随机变量及其分布
连续性随即变量及密度函数；正态分布。
第四节随机变量的数字特征
数学期望；方差；多维随机变量的数字特征。
第五节大数定律和中心极限定理
大数定律；中心极限定律。
（三）考核知识点
1.随机事件概率的计算（一般）
2.随机变量及其分布（一般）
3.随机变量的数字特征（一般）
4.大数定律和中心极限定理（次重点）
（四）考核要求
1.随机事件概率的计算
识记：
随机事件、样本点、事件；
领会：
概率的统计定义、古典概型的定义、条件概率的概念、事件的独立性、先验概率、后验概率；
简单应用：
古典概型中随机事件的概率的计算、条件概率的计算、乘法法则及全概率公式、利用贝叶斯（Bayes）公式计算。
2.随机变量及其分布
识记：
随机变量的概念及其分类；
领会：
离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率密度及性质，分布函数的概念及两点分布、二项分布，正态分布的定义、概率密度图形、性质；
简单应用：
利用正态分布概率密度求有关事件的概率。
3.随机变量的数字特征
领会：
随机变量的数学期望与方差的概念及性质，矩与相关系数；
应用：
利用数学期望与方差的性质计算。
4.大数定律和中心极限定理
领会：
深刻领会契比雪夫大数定律，贝努利大数定律，（德莫佛——拉普拉斯DeMoive—Laplace）中心极限定理含义。
第三章参数估计
（一）学习目的与要求
通过本章学习了解总体、个体和样本及抽样分布，参数的点估计及估计量的评价准则，认识评价一个估计量好坏的标准，理解无偏性、有效性和一致性含义，掌握矩法估计数学期望与方差，掌握参数的区间估计方法以及样本容量的确定，为统计资料的定量分析奠定基础。
（二）课程内容
第一节样本及抽样分布
总体和样本；统计量；抽样分布。
第二节参数的点估计及评价准则
点估计的方法；点估计的平均准则。
第三节参数的区间估计
区间估计的思想；总体期望值的区间估计；总体比例的区间估计；总体方差的区间估计。
第四节样本容量的确定
影响样本容量的因素；简单随机抽样样本容量的确定。
第五节几种基本的抽样方法
简单随机抽样；分层抽样；系统随机抽样；整群抽样。
（三）考核知识点
1.参数的区间估计（重点）
2.样本容量的确定（重点）
3.参数的点估计（次重点）
4.样本及抽样分布（一般）
（四）考核要求
1.参数的区间估计
识记：
区间估计定义
领会：
置信区间、置信下限和置信上限、显著性水平、置信水平，影响置信区间大小的因素、解释置信区间的实际意义；
简单应用：
单个正态总体期望的区间估计，单个正态总体方差的区间估计，单个总体比例的区间估计。
2.样本容量的确定
识记：
几种基本的抽样方式；
领会：
决定样本容量的因素；
简单应用：
简单随机抽样样本容量的计算。
3.参数的点估计
识记：
点估计的评价准则、矩法估计结果；
领会：
参数的点估计含义，无偏性、有效性和一致性含义；
简单应用：
矩估计法。
4.样本及抽样分布
识记：
总体、个体和样本、样本统计量的概念；
领会：
重要统计量的分布：
，
，。
5.两个总体均值差、两个总体方差比、两个总体比例差的区间估计。
第四章参数的假设检验
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解假设检验的基本原理和步骤，掌握正态总体均值的假设检验、正态总体方差的假设检验和总体比例的假设检验，为统计资料的分析奠定基础。
（二）课程内容
第一节假设检验的基本原理及步骤
假设检验的基本原理；假设检验的基本步骤；双侧检验和单侧检验。
第二节一个正态总体均值与方差的假设检验
一个正态总体均值μ的检验（无论样本大小）；非正态分布或未知总体分布时大样本（n≥30）总体均值μ的检验；方差
的检验。
第三节两个正态总体均值与方差的假设检验
两个正态总体均值差异的检验；两个正态总体方差差异的检验。
第四节总体比例的假设检验
一个总体比例的假设检验；两个总体比例之间的假设检验。
（三）考核知识点
1.正态总体均值的假设检验（重点）
2.总体比例的假设检验（重点）
3.正态总体方差的假设检验（次重点）
4.假设检验的基本原理和步骤（次重点）
5.两个正态总体均值、方差的假设检验，两个总体比例差的假设检验（一般）
（四）考核要求
1.正态总体均值的假设检验
简单应用：
单个正态总体均值的假设检验（方差已知或方差未知），非正态分布或未知总体分布时大样本（n≥30）总体均值
的检验。
2.总体比例的假设检验
简单应用：
单个总体比例的假设检验。
3.正态总体方差的假设检验
简单应用：
单个正态总体方差的假设检验。
4.假设检验的基本原理和步骤
识记：
假设检验的基本原理和步骤；
领会：
两类错误、双侧检验和单侧检验，样本容量
固定的条件下犯两类错误的概率
、
不可能同时减小。
5.两个正态总体均值、方差的假设检验，两个总体比例差的假设检验
领会：
两个正态总体均值、方差的假设检验，两个总体比例差的假设检验。
第五章时间数列分析
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解时间序列的概念和种类，领会时间序列的水平指标和速度指标。
掌握时间数列分析最常用的两种方法：
指标分析法和构成因素分析法，揭示现象随时间变化的规律，对事物的发展做出分析和预测。
（二）课程内容
第一节时间序列的概念与种类
时间序列的概念；时间数列的种类；编制时间数列的原则；时间数列常用分析方法。
第二节时间数列的水平指标
发展水平指标；平均发展水平；增减水平；平均增减水平。
第三节时间数列的发展速度指标
发展速度；增减速度；平均发展速度和平均增减速度；速度指标的分析和应用。
第四节现象发展的趋势分析
时间数列变动因素的分解；长期变动趋势的测定；季节变动的测定；循环变动的测定。
（三）考核知识点
1.现象发展的趋势分析（重点）
2.时间序列的水平指标和速度指标（次重点）
3.测定循环变动的方法（一般）
（四）考核要求
1.现象发展的趋势分析
识记：
时间数列的影响因素，时间数列的分解模型，季节指数；
领会：
测定长期趋势的方法---时距扩大法、移动平均法；测定季节变动的方法---简单平均法，移动平均趋势剔除法；
简单应用：
用移动平均法计算长期趋势T，用移动平均趋势剔除法计算季节指数，分析季节变动。
2.时间序列的水平指标和速度指标
领会：
时期数列和时点数列；
简单应用：
计算平均发展水平、增长量、平均增长量，发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
3.测定循环变动的方法
领会：
循环变动的测定方法。
第六章指数分析法
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解指数的概念、作用和分类，了解指数体系和因素分析的概念，掌握指数的编制方法、指数基期的改换和因素分析方法。
（二）课程内容
第一节统计指数的概念和分类
统计指数的概念；统计指数的作用；统计指数的分类。
第二节总指数的编制
总指数的编制；平均指数编制。
第三节消费价格指数
消费价格指数；通货膨胀率；货币购买力指数；实际工资。
第四节指数基期的换算
改换基期的方法。
第五节指数体系和因素分析
指数体系；总变动的因素分析；平均指标变动的因素分析。
（三）考核知识点
1.正态总体均值的假设检验（重点）
2.正态总体方差的假设检验（重点）
3.假设检验的基本原理和步骤（一般）
（四）考核要求
1.指数体系和因素分析
识记：
指数体系的概念；
简单应用：
总指标变动的两因素分析，平均指标变动的两因素分析。
2.总指数的编制
领会：
简单指数，综合指数，平均指数；
简单应用：
计算加权综合指数（拉氏指数和帕氏指数），计算加权平均指数（加权算术平均指数、固定加权平均指数）。
3.消费价格指数
识记：
消费价格指数的概念；
领会：
消费价格指数的编制；
简单应用：
消费价格指数的用途。
4.指数基期的换算
识记：
指数基期换算的原因；
领会：
指数基期换算的方法。
5.指数的概念、作用和分类
识记：
数量指标指数和质量指标指数，个体指数和总指数。
第七章线性规划
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解线性规划的用途。
掌握从解决具体问题的过程中提炼线性规划的数学模型和约束条件，并将线性规划问题化为标准形式，应用求解方法求解。
为实际应用奠定理论和方法的基础。
（二）课程内容
第一节线性规划问题与数学模型
第二节线性规划问题的图解法
图解法；几种特殊情况的图解法。
第三节线性规划问题的标准形式与解
线性规划问题的标准形式；线性规划问题的解。
第四节线性规划问题的单纯形解法
单纯形法；单纯形表；人工变量法；解线性规划问题的两阶段法。
（三）考核知识点
1.线性规划问题与数学模型（重点）
2.线性规划问题的标准形式及解（重点）
3.线性规划问题的求解方法（次重点）
（四）考核要求
1.线性规划问题与数学模型
识记：
线性规划的数学模型，约束条件；
领会：
食谱问题模型，运输问题模型，分配问题模型；
简单应用：
通过分析建立具体问题线性规划的数学模型和约束条件。
2.线性规划问题的标准形式及解
识记：
线性规划问题的标准形式；
领会：
松弛变量和剩余变量，解及最优解；
简单应用：
将其它形式的线性规划问题化为标准形式。
3.线性规划问题的求解方法
简单应用：
线性规划问题的图解法求解，线性规划问题的单纯形解法求解。
第八章图论
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解图的基本概念，掌握最短路问题的数学模型、解法及其应用，为实际应用奠定基础。
（二）课程内容
第一节图的基本概念
图的定义；路和回路；图G的分类。
第二节最短路问题
狄克斯特拉算法（双标号法）；无向图上的狄克斯特拉算法。
（三）考核知识点
1.最短路问题（重点）
2.图的基本概念（一般）
（四）考核要求
1.最短路问题
领会：
最短路问题应用背景；
综合应用：
计算具体问题的最短路。
2.图的基本概念
识记：
图的概念，图的分类，链、路与回路。
第九章预测方法
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解预测的概念、作用和类型，掌握“德尔菲法”、回归预测法、时间序列预测法、增长曲线模型等预测方法，为实际应用奠定基础
（二）课程内容
第一节预测的基本概念和步骤
预测的基本概念及分类；预测的步骤。
第二节专家调查法
第三节回归预测法
相关分析；回归分析预测法。
第四节时间序列预测法
线性趋势方程预测；指数趋势方程预测；指数平滑预测法。
第五节增长曲线模型预测法
修正指数曲线模型；龚柏兹曲线模型。
（三）考核知识点
1.回归预测法（重点）
2.时间序列预测法（重点）
3.专家调查法（次重点）
4.增长曲线模型预测法（一般）
5.预测的基本概念（一般）
（四）考核要求
1.回归预测法
识记：
散点图，一元线性回归模型基本假定，拟合优度。
领会：
相关系数及取值范围，分析
；
简单应用：
建立一元线性回归方程、显著性检验、预测。
综合应用：
一元非线性回归预测
2.时间序列预测法
领会：
平滑系数
（0≤
≤1）的确定；
简单应用：
一次指数平滑预测法，用时间序列的线性趋势方程和指数趋势方程预测趋势值。
3.专家调查法
识记：
“德尔菲法”，专家调查法的主要特征；
领会：
“德尔菲法”的一般步骤；
简单应用：
用“德尔菲”法解决实际问题。
4.增长曲线模型预测法
领会：
修正指数曲线模型，龚柏兹（Gompertz）曲线模型计算方法；
简单应用：
指出现实生活中符合修正指数曲线模型，龚柏兹（Gompertz）曲线模型现象的应用实例。
5.预测的基本概念
识记：
预测的概念、作用、类型、步骤。
第十章决策方法
（一）学习目的与要求
通过本章学习，了解统计决策的概念、程序和分类，掌握各种不同类型的决策方法及其应用，为进行实际决策应用奠定理论基础。
（二）课程内容
第一节决策的概念和程序
决策的基本概念、原则、程序。
第二节不确定型决策方法
乐观准则；悲观准则；等可能性准则；折中准则；后悔值准则。
第三节风险型决策方法
最大期望收益决策准则；最小机会损失决策准则；最大可能性决策准则；效用决策准则。
第四节决策树方法
决策树的结构；决策树制作及决策步骤；决策树应用实例。
第五节贝叶斯（Bayes）决策方法
贝叶斯决策的概念；后验预分析；贝叶斯决策。
第六节层次分析方法
层次分析法原理；层次结构模型；层次分析法的基本步骤；层次分析法应用案例。
（三）考核知识点
1.风险型决策方法（重点）
2.决策树方法（重点）
3.贝叶斯决策方法（次重点）
4.不确定性决策方法（次重点）
5.层次分析方法（一般）
6.决策的概念和程序（一般）
（四）考核要求
1.风险型决策方法
识记：
风险决策的概念；
简单应用：
计算最大期望收益决策准则，最小机会损失决策准则，最大可能性决策准则，效用决策准则作决策。
2.决策树方法
领会：
决策树制作及决策步骤；
综合应用：
利用决策树方法计算作决策。
3.贝叶斯决策方法
识记：
贝叶斯决策的概念，贝叶斯决策步骤；
领会：
后验预分析；
简单应用：
利用贝叶斯决策方法计算作决策。
4.不确定性决策方法
领会：
乐观准则，悲观准则，等可能性准则，折衷准则，后悔值准则。
5.层次分析方法
领会：
层次分析法原理，层次分析法的基本步骤，一致性检验。
6.决策的概念和程序
领会：
决策的含义、类型、原则、程序。
三 有关大纲的说明与考核实施要求
（一）自学考试大纲的目的和作用
课程自学考试大纲是根据专业自学考试计划的要求，结合自学考试的特点而确定。
其目的是对个人自学、社会助学和课程考试命题进行指导和规定。
课程自学考试大纲明确了课程学习的内容以及深广度，规定了课程自学考试的范围和标准。
因此，它是编写自学考试教材和辅导书的依据，是社会助学组织进行自学辅导的依据，是自学者学习教材、掌握课程内容知识范围和程度的依据，也是进行自学考试命题的依据。
（二）课程自学考试大纲与教材的关系
课程自学考试大纲是进行学习和考核的依据，教材是学习掌握课程知识的基本内容与范围，教材的内容是大纲所规定的课程知识和内容的扩展与发挥。
课程内容在教材中可以体现一定的深度或难度，但在大纲中对考核的要求一定要适当。
大纲与教材所体现的课程内容应基本一致；大纲里面的课程内容和考核知识点，教材里一般也要有。
反过来教材里有的内容，大纲里就不一定体现。
（注：
如果教材是推荐选用的，其中有的内容与大纲要求不一致的地方，以大纲规定为准。
）
（三）指定教材
指定使用教材：
《管理数量方法》，周禄新等主编，西北工业大学出版社，2006年9月第一版。
（四）关于自学要求和自学方法的指导
本大纲的课程基本要求是依据专业考试计划和专业培养目标而确定的。
课程基本要求还明确了课程的基本内容，以及对基本内容掌握的程度。
基本要求中的知识点构成了课程内容的主体部分。
因此，课程基本内容掌握程度、课程考核知识点是高等教育自学考试考核的主要内容。
在自学要求中，对各部分内容掌握程度的要求由低到高分为四个层次，其表达用语依次是：
了解、知道；领会、清楚；掌握、会用；熟练掌握。
为有效地指导个人自学和社会助学，本大纲已指明了课程的重点和难点，在各章的基本要求中也指明了各章内容的重点和难点。
本课程共8学分。
根据学习对象在职业余自学的实际，结合本专业的要求、本课程的特点，建议重视以下几个方面：
1.认真阅读和钻研教材
自学者应根据本大纲规定，认真阅读指定教材，领会教材中的基本原理，熟悉基本分析方法，能利用项目管理学的知识解决实际的管理问题。
2.及时完成作业练习
自学者在阅读完教材的某一章节后，应及时独立地完成作业练习。
因为作业可以帮助领会、消化、巩固和掌握所学知识，是培养分析问题和解决问题能力的重要环节。
3.尽量接触实际项目以增加项目管理实践知识
本课程的理论性较强，学生可以结合自身实际情况，接触实际的项目管理案例，尽量做到理论与实践相结合，提高对理论的领会。
（五）对社会助学的要求
要针对重点章、次重点章和一般章节分别提出自学或助学的基本学时建议和要求，在助学活动中应注意的问题。
要强调注意正确引导、把握好助学方向，正确处理学习知识和提高能力的关系。
1．社会助学者应根据本大纲规定的考试内容和考核目标，认真钻研指定的教材，明确本课程与其他课程不同的特点和学习要求，对自学应考者进行切实有效的辅导，引导他们防止自学中的各种偏向，把握社会助学的正确导向。
2．要正确处理基础知识与应用能力之间的关系，努力引导自学应考者将识记、领会同应用联系起来，将基础知识和理论转化为应用能力，在全面辅导的基础上，着重培养和提高自学应考者分析和解决问题的能力。
3．要正确处理重点和一般的关系。
课程内容有重点与一般之分，但考试内容是全面的，而且重点与一般是相互联系的，不是截然分开的。
社会助学者应指导自学应考者全面系统地学习教材，掌握全部考试内容和考核知识点，在此基础上再突出重点。
总之，要将重点学习与兼顾一般结合起来，切勿孤立地抓重点，把自学应考者引向猜题押宝的歧途。
4.助学学时：
本课程共8学分，建议总课时不少于144学时，其中助学学时分配如下：
章次
课程内容
助学学时
1
管理统计基础
20
2
概率论简介
8
3
参数估计
14
4
参数的假设检验
14
5
时间序列分析
14
6
指数分析
14
7
线性规划
14
8
图论
8
9
预测方法
18
10
决策方法
升级会员 