课程简介
统计学是一门关于数据搜集、整理与分析的科学，其核心目的在于探索数据背后蕴含的内在数量规律性。其中，统计数据的搜集是开展统计整理与分析的坚实基础，统计数据的整理则是连接数据搜集与数据分析的关键环节，作为统计学核心内容的统计数据分析，需通过统计描述与统计推断等方法，深入挖掘数据的内在规律。
通过本课程的学习，学生能够掌握统计学的基本理论和方法，并用其解决实际问题。具体知识与技能目标如下：
（1）理论知识。构建完善的统计学知识体系，涵盖描述统计、统计推断、方差分析、回归分析、时间序列分析等多个重要领域，形成对统计学理论的整体认知。
（2）方法技能。掌握数据搜集的科学方法，学会描述数据特征、解读数据信息，能够开展严谨的统计推断，并对不同变量之间的关系进行量化分析。
（3）技术技能。熟练运用excel、SPSS或者Python等工具，进行数据处理和统计分析。
（4）应用技能。聚焦数据思维和实践技能的培养，注重统计理论和方法的实际应用。从案例分析入手，提升问题解决能力。
课程大纲
导论
1.1 统计学及应用
1.2 数据类型及基本概念
数据的搜集
2.1 数据的来源
2.2 调查数据
2.3 实验数据
2.4 数据的误差
案例：农业保险市场数据收集与处理
描述统计
3.1 数据的整理与展示
3.2 集中趋势的度量
3.3 离散趋势的度量
抽样分布
4.1 统计量
4.2 样本均值的分布
4.3 中心极限定理
4.4 样本方差的分布
参数估计
5.1 参数估计的一般问题
5.2 一个总体参数的区间估计
5.3 两个总体参数的区间估计
5.4 样本量的确定
案例：快餐平均满意度的置信区间
假设检验
6.1 假设检验的基本问题
6.2 总体参数的检验
6.3 检验问题的进一步说明
案例：不同品种水稻单位面积产量差异比较
分类数据分析
7.1 分类数据与卡方统计量
7.2 拟合优度检验
7.3 列联分析（独立性检验）
7.4 列联表中的相关测量
7.5 列联分析中应注意的问题
方差分析
8.1 方差分析引论
8.2 单因素方差分析
8.3 双因素方差分析
案例：我国城乡居民消费支出结构差异分析
相关与回归分析
9.1 相关关系
9.2 一元线性回归
9.3 多元线性回归
案例：文化素质与经济发展水平的相关分析
时间序列分析
10.1 增长率分析
10.2 非线性趋势预测
10.3 复合型序列的分解预测
案例：社会消费品零售总额预测
指数
11.1 基本问题
11.2 总指数的编制方法
11.3 指数体系
1.1 统计学及应用
1.2 数据类型及基本概念
数据的搜集
2.1 数据的来源
2.2 调查数据
2.3 实验数据
2.4 数据的误差
案例：农业保险市场数据收集与处理
描述统计
3.1 数据的整理与展示
3.2 集中趋势的度量
3.3 离散趋势的度量
抽样分布
4.1 统计量
4.2 样本均值的分布
4.3 中心极限定理
4.4 样本方差的分布
参数估计
5.1 参数估计的一般问题
5.2 一个总体参数的区间估计
5.3 两个总体参数的区间估计
5.4 样本量的确定
案例：快餐平均满意度的置信区间
假设检验
6.1 假设检验的基本问题
6.2 总体参数的检验
6.3 检验问题的进一步说明
案例：不同品种水稻单位面积产量差异比较
分类数据分析
7.1 分类数据与卡方统计量
7.2 拟合优度检验
7.3 列联分析（独立性检验）
7.4 列联表中的相关测量
7.5 列联分析中应注意的问题
方差分析
8.1 方差分析引论
8.2 单因素方差分析
8.3 双因素方差分析
案例：我国城乡居民消费支出结构差异分析
相关与回归分析
9.1 相关关系
9.2 一元线性回归
9.3 多元线性回归
案例：文化素质与经济发展水平的相关分析
时间序列分析
10.1 增长率分析
10.2 非线性趋势预测
10.3 复合型序列的分解预测
案例：社会消费品零售总额预测
指数
11.1 基本问题
11.2 总指数的编制方法
11.3 指数体系
