《数据分析实务与案例》课程教学大纲

1、数据分析实务与案例课程教学大纲 课程编号：160028英 文 名：Practice and Case of Data Analysis课程类别：专业分类选修课适用专业：管理科学前 置 课：计算机基础、线性代数、概率统计后 置 课：学 分：2学分课 时：34学时 选定教材：米红，张文璋. 实用现代统计分析方法及SPSS应用，北京：当代中国出版社，2004年课程概述：社会经济领域的研究离不开数据分析。统计分析方法和计算机技术是现代数据分析的基础，本课程从这两个角度出发，主要教授学生如何运用科学的统计理论和方法从数量方面来认识客观事物，同时在教学中加入实验操作和实验设计，使学生亲身体验统计的乐趣。教

2、学中结合实际案例，要求同学利用计算机软件实现有关的统计计算和分析。本课程主要包括以下内容：统计分析和SPSS概述、基本统计分析、相关分析、回归分析、假设检验、方差分析、因子分析、统计SPSS制图过程等。教学目的：本课程旨在培养学生分析和解决实际问题的能力和动手能力，同时加深对有关统计方法及其应用步骤的理解。通过对本课程的认真学习，学生能够熟练运用计算机软件解决实际的数据分析问题，可以找到科学认识事物数量规律的入门钥匙，并为学习其它知识以及毕业后工作奠定良好的基础。教学方法：本课程教学要突出应用性，着重培养学生灵活应用基本原理，基本知识分析和解决实际问题的能力。应通过各个教学环节的密切配合并注意

3、发挥各种教学媒体的作用，把对学生分析问题、解决问题的基本技能培养贯穿在全课程中。各章教学要求及教学要点第一章 统计数据的收集、整理与描述课时分配：4学时教学要求：了解统计数据的常见来源；熟悉统计数据的常见收集方法；掌握统计数据的整理与描述。了解统计数据的探索性分析。教学内容：第一节 统计数据的来源一、统计数据的直接来源二、统计数据的间接来源第二节 统计数据的收集一、问卷调查二、普查法三、抽样调查四、典型调查五、观察法六、实验法七、集体访谈法第三节 统计数据的整理一、统计分组二、频数分布与频率分布三、累积频数分布与频率分布四、SPSS 操作第四节 统计数据的描述一、分布的中心二、分布的形状三、偏

4、度与峰度四、SPSS 操作 思考题：1. 简述整理统计数据的几种常见方法。2. 阐述统计数据的常见描述？第二章 由样本推断总体和方差分析课时分配：6课时教学要求：了解抽样的意义和原则、抽样的组织形式；熟悉总体参数的点估计和区间估计；熟悉常见的几种检验方法。熟悉单因素和多因素方差分析的基本概念与方法。教学内容：第一节 抽样一、抽样的意义和原则二、抽样的组织形式第二节 估计一、总体参数估计概述二、总体参数的点估计三、总体参数的区间估计四、总体均值的估计第三节 检验一、总体参数假设检验概述二、双侧检验与单侧检验三、Z 检验与t 检验四、总体均值的假设检验五、假设检验的两类错误分析第四节 单因素方差分

5、析一、方差分析概述二、方差分析原理三、多因素方差分析四、 案例:证券信息的定量分析思考题：1. 简述抽样的意义和原则、抽样的组织形式2. 解释总体与随机变量的概念。3. 什么是方差分析？4. 方差分析的基本原理是什么？第三章 相关分析课时分配：2课时教学要求：熟悉简单相关系数的概念和直观意义，掌握简单相关系数的检验；了解偏相关分析的方法。教学内容：第一节 简单相关分析一、简单相关系数的定义二、简单相关系数的检验三、相关系数的直观意义第二节 偏相关分析思考题：1. 什么是相关分析？2. 如何检验相关系数？第四章 回归分析课时分配：8学时教学要求：掌握一元线性回归分析的基本概念和回归分析及检验方法

6、；初步掌握多元线性回归模型的估计和检验方法；熟悉自相关产生的原因和结果，熟悉自相关检验和处理的方法；掌握回归模型的应用。教学内容：第一节 一元线性回归分析一、基本概念二、用最小二乘法拟合回归直线三、标准线性回归模型四、样本回归模型五、“回归”名称的产生背景第二节 一元线性回归模型估计量的性质与分布一、最小二乘估计量的性质二、最小二乘估计量的抽样分布第三节 一元线性回归模型的检验一、一元线性回归模型检验的种类二、拟合优度检验三、相关系数的显著性检验四、回归参数的显著性检验（t 检验）五、回归方程的显著性检验（F 检验）第四节 多元线性回归基本概念一、多元线性回归模型二、多元线性回归模型的基本假定

7、第五节 多元线性回归模型的估计和检验一、回归参数的最小二乘估计及其性质二、拟合优度检验三、偏相关系数检验四、回归参数的显著性检验（t 检验）五、回归方程的显著性检验（F 检验）第六节 非线性回归与曲线回归一、非线性回归模型的类型二、非线性模型的线性化估计三、曲线估计第七节 多重共线性一、多重共线性的产生与后果二、多重共线性的检验三、多重共线性的处理第八节 异方差一、异方差的产生与后果二、异方差的检验三、异方差的处理第九节 自相关一、自相关的产生与后果二、自相关的检验三、自相关的处理第十节 回归模型的应用一、点预测二、区间预测案例1:我国经济增长持续性的实证研究案例2：中德人口老龄化水平之比较

8、思考题：1. 试解释一元线性回归和多元线性回归？2. 什么是自相关？如何处理自相关？第五章 聚类分析课时分配：6学时教学要求：掌握聚类分析的概念，熟悉聚类分析的一般步骤；掌握标准化变换和规格化变换的概念和方法；掌握常见的聚类统计量；掌握聚类的常见方法。教学内容：第一节 聚类分析概述一、聚类分析的概念二、聚类分析的一般步骤第二节 数据变换处理一、标准化变换二、规格化变换第三节 聚类统计量一、定距(Interval)、定比(Ratio)变量的聚类统计量二、计数变量(Count)（离散变量）的聚类统计量三、二值(Binary)变量的聚类统计量第四节 案例：汽车市场需求情况定量研究思考题：1. 什么是

9、聚类分析？请说明聚类分析的一般步骤。2. 列举常见的几类聚类统计量？说明其计算方法。第六章 主成分分析课时分配：6学时教学要求：熟悉主成分分析的基本思想，掌握主成分的概念；掌握主成分分析的方法。教学内容：第一节 主成分分析的基本思想第二节 总体主成分一、主成分的定义二、主成分的性质三、从相关矩阵出发求主成分第三节 样本主成分第四节 案例: 新兴股市的多因素模型一、模型的建立二、模型应用三、主成份分析四、我国股市与其他股市比较思考题：1. 解释主成分分析概念。2. 如何进行主成分分析？第七章 因子分析课时分配：4学时教学要求：熟悉因子分析的基本思想；熟悉因子分析基本模型；掌握因子分析的基本方法。教学内容：第一节 因子分析模型一、因子分析的基本思想二、正交因子模型的定义三、正交因子模型与回归模型的比较四、负荷矩阵A 的意义第二节 因子分析模型估计方法一、主成分解二、主因子解三、其它解法 思考题：1. 解释因子分析的基本思