数据挖掘课程教学大纲
数据挖掘 教学大纲
数据挖掘教学大纲数据挖掘教学大纲引言：数据挖掘作为一门应用于从大量数据中发现模式、规律和知识的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
为了培养学生在这个领域的专业能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲是至关重要的。
本文将探讨数据挖掘教学大纲的设计和内容，以及培养学生的核心能力。
一、课程目标和背景数据挖掘教学的目标是培养学生具备深入理解数据挖掘原理和方法的能力，能够独立进行数据挖掘项目的设计、实施和评估。
此外，还要培养学生的数据分析和解决实际问题的能力，以及良好的团队合作和沟通能力。
二、课程内容1. 数据挖掘概述介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域以及数据挖掘过程的基本步骤。
同时，引导学生了解数据挖掘的重要性和应用前景。
2. 数据预处理讲解数据预处理的目的和方法，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
通过实际案例，让学生了解如何处理现实中的脏数据和缺失数据。
3. 数据挖掘算法介绍常见的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则和异常检测。
详细讲解每种算法的原理、应用场景和实现方法，并通过实例演示学生如何选择合适的算法解决实际问题。
4. 特征选择和降维讲解特征选择和降维的概念和方法，以及它们在数据挖掘中的作用。
通过实践项目，引导学生掌握特征选择和降维技术的应用。
5. 模型评估和优化介绍模型评估的指标和方法，以及如何通过交叉验证和网格搜索等技术对模型进行优化。
培养学生对模型性能评估和调优的能力。
6. 数据可视化讲解数据可视化的原理和方法，引导学生学会使用可视化工具展示数据挖掘结果。
通过实践项目，培养学生的数据分析和表达能力。
三、教学方法1. 理论讲授与案例分析相结合通过理论讲授，学生可以了解数据挖掘的基本概念和方法；通过案例分析，学生可以将理论知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。
2. 实践项目与团队合作设计实践项目，让学生在实际情境中应用数据挖掘技术解决问题。
通过团队合作，培养学生的团队协作和沟通能力。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息的过程。
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，培养学生的数据挖掘能力和解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的理论基础、常用算法和工具，能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程目标1. 了解数据挖掘的基本概念和发展历程；2. 掌握数据挖掘的基本任务和常用方法；3. 熟悉数据预处理和特征选择的技术；4. 掌握常用的数据挖掘算法和模型，如分类、聚类、关联规则等；5. 学会使用数据挖掘工具进行实际数据挖掘项目的实施；6. 培养学生的数据分析和问题解决能力。
三、教学内容与安排1. 数据挖掘概述（2学时）1.1 数据挖掘的定义和发展历程1.2 数据挖掘的任务和应用领域1.3 数据挖掘的流程和方法2. 数据预处理（4学时）2.1 数据清洗2.2 数据集成2.3 数据变换2.4 数据规约3. 特征选择与降维（4学时） 3.1 特征选择的概念和方法 3.2 特征降维的概念和方法3.3 主成分分析（PCA）算法4. 分类与预测（6学时）4.1 分类与预测的概念和任务 4.2 决策树算法4.3 朴素贝叶斯算法4.4 支持向量机算法4.5 集成学习算法5. 聚类分析（4学时）5.1 聚类分析的概念和任务 5.2 K均值聚类算法5.3 层次聚类算法5.4 密度聚类算法6. 关联规则挖掘（4学时）6.1 关联规则挖掘的概念和任务6.2 Apriori算法6.3 FP-Growth算法7. 数据挖掘工具与实践（4学时）7.1 常用的数据挖掘工具介绍7.2 数据挖掘项目实施流程7.3 数据挖掘案例分析与实践四、教学方法与评价方式1. 教学方法本课程采用理论讲授和实践操作相结合的教学方法。
理论讲授部分通过课堂讲解、案例分析、小组讨论等方式进行；实践操作部分通过实验、项目实施等形式进行。
2. 评价方式本课程的评价方式包括平时成绩和期末考试。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景和目的1.2 数据挖掘的定义和应用领域1.3 数据挖掘的重要性和挑战二、数据预处理2.1 数据清洗2.1.1 缺失值处理2.1.2 异常值处理2.1.3 噪声处理2.2 数据集成2.2.1 数据源选择2.2.2 数据集成方法2.3 数据变换2.3.1 数据规范化2.3.2 数据离散化2.3.3 数据降维三、数据挖掘算法3.1 分类算法3.1.1 决策树算法3.1.2 朴素贝叶斯算法3.1.3 支持向量机算法3.2 聚类算法3.2.1 K-means算法3.2.2 层次聚类算法3.2.3 密度聚类算法3.3 关联规则挖掘算法3.3.1 Apriori算法3.3.2 FP-growth算法3.4 序列模式挖掘算法3.4.1 GSP算法3.4.2 PrefixSpan算法四、模型评估和选择4.1 训练集与测试集划分4.2 交叉验证方法4.2.1 K折交叉验证4.2.2 留一法交叉验证4.3 模型评价指标4.3.1 准确率4.3.2 召回率4.3.3 F1值五、数据挖掘应用案例5.1 电子商务领域的用户购买行为分析5.2 医疗领域的疾病预测5.3 金融领域的信用评估5.4 社交媒体领域的情感分析六、实践项目6.1 学生根据所学知识，选择一个真实场景的数据集进行数据挖掘分析6.2 学生需要完成数据预处理、选择合适的算法进行挖掘、评估模型效果等步骤6.3 学生需要撰写实践报告，详细描述数据挖掘的过程和结果七、教学方法7.1 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、算法原理和应用案例7.2 实践操作：通过实验课程，引导学生使用数据挖掘工具进行实际操作和分析7.3 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，加深对数据挖掘的理解7.4 案例分析：通过真实案例的分析，引起学生对数据挖掘的思量和创新八、教材和参考资料8.1 教材：《数据挖掘导论》8.2 参考资料：[参考书目1]、[参考书目2]、[参考网站1]、[参考网站2]九、考核方式9.1 平时成绩：包括课堂表现、实验报告、小组讨论等9.2 期末考试：考察学生对数据挖掘理论和实践的掌握程度9.3 实践项目成绩：考察学生在实际项目中的数据挖掘能力和报告撰写能力十、教学团队10.1 主讲教师：XXX10.2 助教：XXX十一、课程总结11.1 回顾课程内容和学习目标11.2 总结学生在课程中所取得的成果和收获11.3 展望数据挖掘在未来的应用和发展趋势以上为数据挖掘教学大纲的详细内容，包括课程背景和目的、数据预处理、数据挖掘算法、模型评估和选择、数据挖掘应用案例、实践项目、教学方法、教材和参考资料、考核方式、教学团队以及课程总结等方面的内容。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据挖掘是一门综合性学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，旨在从大规模数据集中发现有价值的信息和模式。
1.2 课程目标本课程旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、方法和技术的理解和应用能力，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程内容2.1 数据挖掘概述2.1.1 数据挖掘定义和基本任务2.1.2 数据挖掘过程和流程2.1.3 数据挖掘应用领域和案例介绍2.2 数据预处理2.2.1 数据清洗和去噪2.2.2 数据集成和转换2.2.3 数据规范化和归一化2.3 数据挖掘算法2.3.1 分类算法2.3.1.1 决策树算法2.3.1.2 朴素贝叶斯算法2.3.1.3 支持向量机算法2.3.2 聚类算法2.3.2.1 K均值算法2.3.2.2 层次聚类算法2.3.2.3 密度聚类算法2.3.3 关联规则挖掘算法2.3.3.1 Apriori算法2.3.3.2 FP-Growth算法2.4 模型评估和选择2.4.1 训练集和测试集划分2.4.2 交叉验证2.4.3 模型评估指标2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化基本原理2.5.2 常用数据可视化工具和技术三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及相关的应用案例。
3.2 实践操作通过实验和案例分析，让学生实际操作数据挖掘工具和算法，加深对理论知识的理解和应用能力。
3.3 课堂讨论鼓励学生参预课堂讨论，分享自己的观点和经验，提高学生的思维能力和问题解决能力。
四、教学评价4.1 课堂表现考察学生课堂参预度、提问和回答问题的能力，以及对理论知识的理解程度。
4.2 实验报告要求学生完成一定数量的实验，并撰写实验报告，评估学生对数据挖掘算法和工具的实际应用能力。
4.3 期末考试考察学生对课程内容的整体掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。
五、参考教材1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.2. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2022). Introduction to data mining. Pearson Education.六、教学资源1. 数据挖掘软件：如RapidMiner、Weka等2. 数据集：包括公开数据集和自行采集的数据集七、课程进度安排本课程共分为16周，每周2学时，具体进度安排如下：1. 第1-2周：引言和数据挖掘概述2. 第3-4周：数据预处理3. 第5-6周：分类算法4. 第7-8周：聚类算法5. 第9-10周：关联规则挖掘算法6. 第11-12周：模型评估和选择7. 第13-14周：数据可视化8. 第15-16周：复习和总结以上是关于数据挖掘教学大纲的详细内容。
《课程_数据挖掘》课程教学大纲
数据挖掘Data Mining一、课程基本信息学时：32（含实验20学时）学分：2考核方式：考查中文简介：《数据挖掘》是统计学专业的专业选修课。
从数据分析的角度看，统计学主要是通过机器学习来实现数据挖掘，大多数数据挖掘技术都源自机器学习领域，机器学习算法和数据库原理是数据挖掘的两大支撑技术。
本课程的学习目的在于使学生掌握数据挖掘的基本概念、基本原理，常用的机器学习算法与数据分析方法，以及它们在工程实践中的应用。
为从事数据挖掘、数据分析工作和实践打下必要的基础。
二、教学目的与要求数据挖掘作为统计学专业的一门专业选修课，其前续课程有《概率论与数理统计》、《经济预测与决策》、《数据库管理系统》和《统计软件应用》等。
本课程的教学目的在于使学生掌握对数据进行分析和软件应用的能力，培养学生分析数据、获取知识的基本能力。
重点掌握以下几个方面的知识：(1)数据挖掘基础知识；(2)分类、预测与回归；(3)聚类分析；(4)关联技术；(5)离群点挖掘；(6)数据挖掘的扩展与应用。
三、教学方法与手段1、教学方法数据挖掘理论性较强，涉及较强的理论知识及数学知识，是本专业的具有广阔应用前景的理论课程。
在课程的教学过程中，根据教学内容的不同，综合采用多种的教学方法，着重培养学生定性分析、定量估算和模拟实验研究的能力，以更好地完成教学任务。
(1)课堂讲授：在课堂讲学的内容方面既要保持理论的系统性，又要注意联系实际社会生产问题，同时将大问题分成几个小问题进行讲解，然后再把小问题组装成大问题让学生更好理解。
(2)编程教学：讲授过程中，对于某些算法，老师通过课堂软件操作进行详细讲解，让学生更好的理解和掌握相关技术。
(3)课堂讨论：可以对学生分组进行组内讨论，由于与数据挖掘竞赛息息相关，可以以2～3位学生一组，通过组内队员分析与讲解，提高学生的学习与理解能力，同时培养学生的团队协作能力。
(4)启发式教学：在教学过程中以学生为中心进行引导，教师与学生进行互动探讨。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲
标题：数据挖掘教学大纲
引言概述：
数据挖掘作为一门重要的数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用。
为了培养学生对数据挖掘的理解和实践能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲至关重要。
本文将详细介绍数据挖掘教学大纲的内容和结构，以便于教师在教学过程中有条不紊地进行教学。
一、数据挖掘基础知识
1.1 数据挖掘的定义和作用
1.2 数据挖掘的基本概念
1.3 数据挖掘的应用领域
二、数据挖掘算法
2.1 分类算法
2.2 聚类算法
2.3 关联规则挖掘算法
三、数据挖掘工具和技术
3.1 数据预处理技术
3.2 特征选择和降维技术
3.3 模型评估和优化技术
四、数据挖掘实践案例
4.1 金融领域的数据挖掘实践
4.2 医疗领域的数据挖掘实践
4.3 社交网络领域的数据挖掘实践
五、数据挖掘伦理和法律问题
5.1 数据隐私保护
5.2 数据挖掘的伦理问题
5.3 数据挖掘的法律规范
结论：
通过本文对数据挖掘教学大纲的详细介绍，可以看出数据挖掘教学内容的丰富和多样性。
教师在设计和实施数据挖掘课程时，应该根据学生的实际情况和需求，灵活调整教学内容，使学生能够全面掌握数据挖掘的理论和实践技能，为将来的工作和研究打下坚实基础。
同时，也要重视数据挖掘的伦理和法律问题，引导学生正确处理数据挖掘过程中可能涉及的隐私和道德问题，做到合法合规地开展数据挖掘工作。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲数据挖掘教学大纲数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术。
随着信息时代的到来，数据挖掘在各个领域中扮演着重要的角色。
为了培养学生对数据挖掘的理解和应用能力，制定一份全面而系统的数据挖掘教学大纲至关重要。
一、引言数据挖掘是一门交叉学科，融合了统计学、机器学习和数据库等领域的知识。
本节将介绍数据挖掘的概念、发展历程以及在现实生活中的应用。
二、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，旨在处理原始数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。
本节将介绍数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术，并通过实例演示其应用。
三、数据挖掘任务数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等。
本节将详细介绍每个任务的定义、算法原理和实际应用，并通过案例分析帮助学生理解和掌握这些任务的实现方法。
四、特征选择与降维特征选择和降维是数据挖掘中的重要技术，可以帮助减少数据维度和提高模型性能。
本节将介绍特征选择的方法、特征降维的技术以及它们在实际问题中的应用。
五、模型评估与选择模型评估和选择是数据挖掘中的关键环节，它们可以帮助判断模型的性能和选择最优的模型。
本节将介绍常用的模型评估指标、交叉验证和网格搜索等技术，并通过实例演示如何评估和选择模型。
六、数据挖掘工具与平台数据挖掘工具和平台可以帮助学生更高效地进行数据挖掘实验和应用。
本节将介绍常用的数据挖掘工具和平台，如Weka、RapidMiner和Python的Scikit-learn等，并通过实例展示它们的使用方法。
七、伦理与隐私问题数据挖掘涉及到大量的个人隐私信息，因此在进行数据挖掘时必须考虑伦理和隐私问题。
本节将介绍数据挖掘中的伦理和隐私问题，以及相应的法律法规和道德准则。
八、数据挖掘案例研究本节将通过一些真实的数据挖掘案例研究，帮助学生将所学知识应用到实际问题中。
这些案例研究可以涵盖不同领域，如金融、医疗和电子商务等，让学生更好地理解和掌握数据挖掘的实际应用。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲标题：数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据处理、分析和挖掘技术的重要学科，对于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力具有重要意义。
因此，设计一份完善的数据挖掘教学大纲是非常必要的。
一、课程简介1.1 数据挖掘的定义和意义：介绍数据挖掘的概念及其在实际应用中的重要性。
1.2 课程目标：明确教学目标，包括培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
1.3 课程结构：概述课程的教学内容和安排，为学生提供清晰的学习路线。
二、基础知识2.1 数据预处理：介绍数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等基础知识。
2.2 数据挖掘算法：讲解常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
2.3 模型评估：介绍模型评估的方法和指标，如准确率、召回率、F1值等。
三、高级技术3.1 特征选择：讲解特征选择的方法和技巧，包括过滤式、包裹式和嵌入式特征选择。
3.2 集成学习：介绍集成学习的概念和常见方法，如Bagging、Boosting和随机森林等。
3.3 深度学习：简要介绍深度学习的原理和应用，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
四、实践案例4.1 数据挖掘工具：介绍常用的数据挖掘工具，如Weka、RapidMiner和Python 中的Scikit-learn等。
4.2 实际案例分析：通过真实数据集进行案例分析，让学生将理论知识应用到实际问题中。
4.3 课程项目：设计课程项目，让学生在实践中巩固所学知识，培养解决实际问题的能力。
五、评估与考核5.1 作业与考试：设计作业和考试，检验学生对数据挖掘知识的掌握程度。
5.2 课程评估：进行课程评估，采集学生反馈，不断改进教学内容和方法。
5.3 学习资源：提供学习资源和参考资料，匡助学生更好地学习和掌握数据挖掘知识。
结语：设计一份完善的数据挖掘教学大纲是为了匡助学生系统学习数据挖掘知识，培养其数据分析能力和解决实际问题的能力。
通过合理的课程设置和教学方法，可以提高学生的学习兴趣和学习效果，为他们未来的发展奠定良好的基础。
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《统计学》课程教学大纲英文名：Statistics课程类别：专业基础课课程性质：专业课学分：3学分课时：54课时前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论主讲教师：徐健腾选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007课程概述：本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。
该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。
教学目的：通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。
为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。
教学方法：使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。
教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。
在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。
在方法上，力求简明易懂，注重于对统计方法思想的阐述，结合大量的实际数据和实例说明统计方法的特点、应用条件和适用场合。
强调计算机的应用，通过计算机来实现各章节大量的统计计算和分析任务，这不仅可减轻学生的计算负担，也可以提高其运用统计方法分析和解决问题的能力。
各章教学要求及教学要点：第一章总论（经济类、管理类专业）课时分配：3课时教学要求：本章介绍了统计的概念、统计学的发展史，以及统计研究方法、统计学的内容和统计学的应用领域。
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）课时分配：4课时教学要求：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。
教学内容：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（经济类、管理类专业）课时分配：６课时教学要求：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。
教学内容：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）课时分配：6课时教学要求：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。
教学内容：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、分布的峰度思考题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（经济类、管理类专业）课时分配：5课时教学要求：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。
教学内容：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、股票价格指数思考题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）课时分配：6课时教学要求：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。
教学内容：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思考题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（经济类、管理类专业）课时分配：4课时教学要求：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。
教学内容：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思考题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）课时分配：2课时教学要求：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。
教学内容：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检验思考题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）课时分配：2课时教学要求：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。
教学内容：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形曲线思考题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。