统计决策与预测教学大纲
《统计学》(第7版)教学大纲
统计学》课程教学大纲课程编号：×××××××× 课程类别：学科基础课授课对象：经济管理类各专业、社会学专业、档案学专业、新闻学专业等开课学期：第3、4、5、6 学期学分：3~4 学分主讲教师：⋯⋯等指定教材：贾俊平、何晓群、金勇进编著，《统计学》（第7 版），中国人民大学出版社，2018 年教学目的：《统计学》是为非统计专业本科生开设的一门基础必修课，总课时约54 学时。
设置本课程的目的在于培养学生有关统计知识方面的基本技能，培养学生应用统计方法分析和解决问题的实际能力。
教学应达到的总体目标是：使学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想。
使学生掌握各种统计方法的不同特点、应用条件及适用场合。
使学生能使用SPSS或Excel 等软件分析数据。
培养学生运用统计方法分析和解决实际问题的能力。
第 1 章导论课时：1 周，共3 课时教学内容第一节统计及其应用领域一、什么是统计学统计学的概念。
描述统计。
推断统计。
二、统计的应用领域统计在公共管理中的应用。
统计在其他领域的应用。
第二节统计数据的类型一、分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据。
顺序数据。
数值型数据。
二、观测数据和实验数据观测数据。
实验数据。
三、截面数据和时间序列数据截面数据。
时间序列数据。
第三节统计中的几个基本概念一、总体和样本总体。
有限总体和无限总体。
样本。
样本量。
二、参数和统计量参数。
统计量。
三、变量变量。
变量的类型。
第 2 章数据的收集课时：1 周，共3 课时教学内容第一节数据来源一、数据的间接来源二手数据。
二、数据的直接来源调查数据。
实验数据。
第二节调查方法一、概率抽样和非概率抽样概率抽样方法。
非概率抽样方法。
二、搜集数据的基本方法自填式。
面访式。
电话式。
数据搜集方法的选择。
第三节实验方法一、实验组和对照组二、实验中的若干问题三、实验中的统计第三节数据的误差一、抽样误差二、非抽样误差三、误差的控制第 3 章数据的图表展示课时：1 周，共3 课时教学内容第一节数据的预处理一、数据审核原始数据的审核。
(2024年)《统计》教学设计(精选)
《统计》教学设计(精选2024)CATALOGUE 目录•课程介绍与教学目标•教学内容与方法•实践教学环节设计•考试评价与成绩评定•教学资源建设与利用•教师团队建设与培训提高01课程介绍与教学目标《统计》课程简介《统计》是数学与应用数学专业的一门重要课程，主要研究如何有效地收集、整理、分析数据，并从中提取有用信息，为决策提供依据。
本课程将介绍统计学的基本概念、原理和方法，包括描述统计、推断统计、实验设计等内容，帮助学生掌握数据分析的基本技能。
掌握统计学的基本概念、原理和方法，了解常用统计软件的使用。
知识目标能力目标情感目标能够运用所学知识对数据进行收集、整理、分析和解释，具备基本的统计思维和数据分析能力。
培养学生对数据分析和统计学的兴趣，提高学生的数学素养和解决实际问题的能力。
030201教学目标与要求教材选用及特点选用教材《统计学》（XXX主编，XXX出版社，2024年版）。
该教材系统介绍了统计学的基本理论和方法，注重理论与实践的结合，适合作为本课程的教材。
教材特点内容丰富、结构清晰、语言简练、案例丰富。
通过大量实例和案例分析，帮助学生理解统计学原理和方法的应用。
同时，教材还配备了丰富的练习题和思考题，有助于学生巩固所学知识并提高解决问题的能力。
02教学内容与方法主要教学内容统计指标介绍总量指标、相对指标、平均指标、变异指标等统计指标的计算与应用。
统计数据的收集与整理讲解数据的来源、收集方法、数据整理与显示等内容。
统计基本概念包括统计学的定义、作用、研究对象等基本概念。
时间数列分析阐述时间数列的概念、种类、编制原则，以及时间数列的水平分析、速度分析和长期趋势的测定与预测等方法。
统计指数讲解统计指数的概念、作用，综合指数和平均指数的编制原理、计算方法和应用。
重点与难点解析重点统计基本概念、统计数据的收集与整理、统计指标的计算与应用。
难点时间数列分析中的长期趋势测定与预测，以及统计指数的编制原理与应用。
《统计学》教学大纲
《统计学》课程教学大纲一、说明（一）课程定义：《统计学》是一门通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，是经济学专业本科的必修课程之一。
（二）编写依据：根据XXXXX学院XXXX专业本科人才培养方案（2018年7月修订）修订培养目标而制定的。
（三）目的任务：通过本课程的教学,让学生能理解和掌握统计学的基本知识和技能。
了解统计学对认识社会的作用；能运用正确的立场、观点和方法,学会对社会经济现象进行调查研究；并能结合社会经济发展中的有关情况,学会各种基本的统计分析方法。
（四）学时数与学分数：本课程理论36学时，实践/实验18学时，共54学时，3学分。
（五）适用对象：经济学专业， 2018-2021年级学生。
（六）课程编号：KY1811B06二、教学安排与学时分配三、教学内容与知识点第一章绪论第一节统计学的产生与发展知识点：统计的起源、统计学的发展历史第二节统计学的性质与特点知识点：统计的含义、统计学的研究对象与特点、统计学的主要研究方法第三节统计工作的基本任务和工作过程知识点：统计工作的基本任务、统计工作的过程第四节统计学的基本概念知识点：总体和总体单位、标志与指标、变异与变量、统计指标与指标体系、流量与存量第五节统计指标的形成及表现形式知识点：统计指标的形式、统计指标的表现形式第二章数据的搜集第一节统计调查方案设计知识点：统计调查的意义、要求和种类、统计调查方案设计第二节搜集资料的方式和方法知识点：搜集资料的方式、搜集资料的方法第三章数据的图表展示第一节数据的预处理知识点：数据审核、筛选、排序第二节品质数据的整理与展示知识点：分类数据的整理与图示、频数及其分布表、条形图、饼图、顺序数据的整理与图示、累积频数及其分布表第三节数值型数据的整理与展示知识点：分组数据、组中值、组距、直方图、雷达图、线图第四节合理使用图表知识点：SPSS基本操作实践第四章数据的概括性度量第一节集中趋势的度量知识点：集中趋势、众数、中位数、平均数第二节离散程度的度量知识点：异众比、四分位差、方差、标准差、离散系数第三节偏态与峰态的度量知识点：偏态及其测度、峰态及其测度第四节SPSS实践操作知识点：描述性统计上机实践第五章概率与概率分布、统计量及其抽样分布第一节概率与概率分布知识点：概率的基本概念、概率的统计定义、离散型和连续性随机变量的概率分布、正态分布、标准正态分布第二节统计量及其抽样分布知识点：统计量的概念、常用的统计量、抽样分布、卡方分布、t分布、F分布第三节样本均值的分布与中心极限定理知识点：样本均值的分布、中心极限定理第六章参数估计第一节参数估计的基本原理知识点：估计量与估计值、点估计与区间估计、评价估计量的标准第二节一个总体参数的区间估计知识点：一个总体均值、比例、方差的区间估计第三节两个总体参数的区间估计知识点：两个总体均值之差、比例之差、方差比的区间估计第四节样本量的确定知识点：估计总体均值的样本量的确定、估计总体比利时样本量的确定第五节 SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第七章假设检验第一节假设检验的基本问题知识点：假设问题的提出、假设的表达式、两类错误、假设检验的流程、利用P值进行决策、单侧检验第二节一个总体参数的检验知识点：检验统计量的确定、总体均值的检验、总体比例的检验、总体方差的检验第三节两个总体参数的检验知识点：检验统计量的确定、两个总体比例之差的检验、两个总体方差比的检验、检验中的匹配样本第四节检验问题的进一步说明知识点：关于检验结果的解释、单侧检验中假设的建立第五节SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第八章分类数据分析第一节分类数据与卡方统计量知识点：分类数据、卡方统计量第二节拟合优度检验知识点：案例分析第三节列联分析：独立性检验知识点：案例分析第四节列联表中的相关测量知识点：相关系数的定义、公式及应用第五节SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第九章方差分析第一节方差分析引论知识点：方差分析及其有关术语、基本思想和原理、基本假定第二节单因素方差分析知识点：数据结构、分析步骤、关系强度的测量、多重比较第三节双因素方差分析知识点：双因素方差分析机器类型、无交互作用的双因素方差分析、有交互作用的双因素方差分析第四节 SPSS实践操作知识点：推断统计的上机实践第十章指数第一节基本问题知识点：指数的概念、分类、编制问题第二节简单指数与加权指数的应用知识点：简单指数案例分析、拉氏与帕氏指数的案例分析第三节典型指数介绍知识点：CPI（居民消费价格指数）的概念、计算及其作用四、实践/实验教学（一）项目名称：学生团队统计报告（二）目的要求：为促进学生掌握并运用统计学的理论与方法，规定由学生团队（原则上要求3-6人）自行选择统计对象，合力完成统计报告并于学期第十八周上交电子版。
统计学课程教学大纲
《统计学》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：161514003课程名称：统计学英文名称：课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:工商管理专业考核方式：考试先修课程：线性代数、概率论二、课程简介统计学是一门具有悠久历史的科学，一般认为其理论起源于古希腊的亚里士多德时代，至今已有超过2300年的历史。
起初，统计学主要关注社会经济问题的研究。
在经过两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个阶段。
从广义上讲，统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据或信息的学科，而从专业角度来看，它主要分为数理统计、经济统计和生物统计等方向。
作为工商管理专业的核心课程之一，本课程更侧重于经济统计的学习。
三、课程性质与教学目的统计学是工商管理专业的必修课程。
本课程旨在通过教学、实验和讨论，帮助学生掌握现代统计方法，培养数据思维能力。
学生将能够基于真实的统计调查数据和大数据来观察和分析经济社会现象，揭示数据背后的规律，并培养实事求是的精神。
此外，课程还将提升学生在科学决策和量化决策方面的能力。
四、教学内容及要求第一章导论（一）目的与要求1.掌握统计学的概念和统计分析的步骤2.认识学习统计学的重要性（二）教学内容1.主要内容（1）什么是统计学（2）学习统计学的必要性（3）如何学习统计学（三）教学方法与手段课堂讲授、课堂讨论第二章数据来源（一）目的与要求1.了解各种数据的主要来源和采集方法2.掌握抽样调查方法及各种抽样方法的适用条件（二）教学内容1.主要内容（1）数据的采集方式（2）数据采集机构（3）抽样调查2.基本概念和知识点（1）总体和样本（2）随机抽样（3）整群抽样（4）放回抽样（5）不放回抽样3.问题与应用（能力要求）（1）了解各种数据的来源及采集方法（2）掌握抽样方法（三）思考与实践能够正确运用抽样方法进行科学抽样。
（四）教学方法与手段课堂讲授第三章统计分析软件R操作（一）目的与要求1.能够运用R软件进行数学计算2.能够运用R软件进行统计描述分析3.能够正确将各种文件格式数据导入R软件，并将计算结果输出并保存为各种格式的文件（二）教学内容R软件的基本操作（三）思考与实践能够熟练使用R软件进行统计分析。
《统计学原理》教学大纲
《统计学原理》教学大纲一、课程概述统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，广泛应用于各领域的科学研究、决策和管理中。
本课程旨在介绍统计学的基本理论和方法，培养学生的数据分析能力和统计思维。
二、教学目标1.熟悉统计学的基本概念和背景知识；2.掌握统计学的基本方法和技术；3.培养数据分析和统计思维的能力；4.学会运用统计学知识解决实际问题。
三、教学内容1.统计学基本概念与原理1.1统计学的定义和目的1.2统计学的发展历程1.3数据类型和变量分类1.4抽样和抽样方法1.5统计学中的概率概念2.描述统计学2.1数据的整理和图表展示2.2中心趋势的度量2.3数据的离散程度度量2.4相关与回归分析3.概率与概率分布3.1概率基本概念3.2随机变量和概率分布3.3常见概率分布（正态分布、二项分布等）4.统计推断4.1抽样分布与估计4.2假设检验4.3方差分析4.4回归分析与预测五、教学方法1.理论讲授：通过教师讲解和课堂讨论，介绍统计学的基本概念、原理和方法。
2.实例分析：通过实例分析和案例研究，培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
3.统计软件实践：引导学生熟练掌握并灵活运用统计软件进行数据分析。
4.小组讨论：组织学生进行小组讨论，提高学生的合作能力和问题解决能力。
5.课外阅读:引导学生进行统计学相关领域的深入阅读和研究，提升综合学习能力。
六、考核方式1.平时作业（20%）：对课后作业进行评分，包括理论问题和数据分析题目。
2.实验报告（30%）：完成统计学实验，并撰写实验报告。
3.期中考试（20%）：对第一、二章的理论知识进行考核。
4.期末考试（30%）：对整个课程的知识点进行综合考核。
七、参考教材1.王小莫，《概率与统计》2.林超仁，《大数据统计学》3.高路凯，《统计学基础》八、教学进度安排本课程共15周，按以下进度进行教学：第1-2周：统计学基本概念与原理第3-5周：描述统计学第6-8周：概率与概率分布第9-13周：统计推断第14-15周：复习和期末考试以上是《统计学原理》课程的教学大纲。
统计与决策分析教学大纲
统计与决策分析教学大纲统计与决策分析教学大纲统计与决策分析是现代社会中不可或缺的一门学科，它涉及到数据的收集、整理、分析和解释，以及在决策过程中如何基于统计分析得出合理的结论。
在当今信息爆炸的时代，统计与决策分析的重要性愈发凸显。
因此，制定一份全面且实用的教学大纲是非常必要的。
第一部分：引言与概述在这一部分，我们将介绍统计与决策分析的基本概念和重要性。
我们将讨论统计学的起源和发展，以及它在不同领域中的应用。
我们还将探讨决策分析的概念和方法，以及如何将统计分析应用于决策过程中。
第二部分：数据收集与整理在这一部分，我们将学习如何有效地收集和整理数据。
我们将介绍不同的数据收集方法，包括问卷调查、实验设计和观察研究。
我们还将讨论数据整理的基本原则和技巧，如数据清洗、数据变换和数据标准化。
第三部分：统计分析方法在这一部分，我们将学习常用的统计分析方法。
我们将介绍描述统计学方法，如平均数、中位数、标准差和相关系数。
我们还将学习推断统计学方法，如假设检验和置信区间。
此外，我们还将讨论多元统计分析方法，如回归分析和方差分析。
第四部分：决策分析方法在这一部分，我们将学习决策分析的基本方法。
我们将介绍决策树、决策矩阵和优先级排序等方法。
我们还将讨论风险分析和决策模型的建立。
通过学习这些方法，学生将能够在不确定性和风险环境中做出明智的决策。
第五部分：案例分析与实践在这一部分，我们将通过案例分析和实践活动来应用所学的统计与决策分析方法。
学生将参与真实的数据分析项目，从数据收集到统计分析再到决策过程中全面实践所学的知识和技能。
这将有助于学生更好地理解和掌握统计与决策分析的实际应用。
第六部分：评估与反馈在这一部分，我们将对学生的学习成果进行评估和反馈。
我们将通过考试、作业和项目报告来评估学生的理论知识和实践能力。
同时，我们还将提供及时的反馈和指导，帮助学生进一步提高他们的统计与决策分析能力。
总结：统计与决策分析教学大纲的制定是为了帮助学生全面理解和掌握统计与决策分析的基本概念、方法和应用。
《统计学》教学大纲
《统计学》教学大纲课程编号：11098006 开课对象：国际经济与贸易专业本科学时：45 课程类别：专业必修课（一）学分：2.5 英文译名：Statistics一、课程的任务与目的（一）统计学课程是经教育部批准的经济学类各专业的核心课程，是一门实用性很强的方法科学。
它的任务是使学生掌握统计学的基本理论和基本方法，提高学生应用统计方法分析解决实际问题的能力。
（二）通过本课程的学习，要求学生能系统地掌握各种统计方法，并理解各种统计方法中所包含的统计思想；掌握各种统计方法的不同特点，应用条件及适用场合；能够熟练应用Excel进行统计计算和分析。
二、课程内容与基本要求（一）绪论掌握统计学的含义，理解统计学与统计数据的关系；熟悉统计学的分科；了解统计学与其他学科的关系。
具体内容为：1、统计与统计学2、统计学的分科3、统计学与其他学科的关系（二）统计数据的搜集与整理掌握统计调查方案设计的内容，统计数据的分组方法；熟悉数据的计量与类型，数据的搜集方法，能够编制频数分布表；了解频数分布的图示方法和类型。
具体内容为：1、数据的计量与类型2、统计数据的搜集3、统计数据的整理（三）数据分布特征的描述掌握均值的计算方法，方差和标准差的计算；离散系数的适用场合；熟悉众数、中位数、几何平均数的特点及计算；了解极差的含义及特点，偏态、峰度的测度方法，统计表的编制等。
具体内容为：1、分布集中趋势的测度2、分布离散程度的测度3、分布偏态与峰度的测度4、统计表与统计图（四）抽样与抽样估计掌握抽样平均误差，抽样极限误差的含义和计算方法；抽样估计的基本方法和样本容量的确定方法；熟悉抽样调查中的基本概念，样本统计量的分布与总体分布之间的关系；了解分层抽样，等距抽样，整群抽样的含义，特点和运用场合。
内容包括：1、抽样调查中的基本概念2、抽样分布3、抽样估计的基本方法4、其他抽样组织方式及其抽样估计。
（五）假设检验掌握总体均值，比例和方差的假设检验；熟悉假设检验的基本思想，检验中的两类错误；了解假设检验中的其他问题。
预测方法与技术教学大纲
预测方法与技术教学大纲1. 简介预测方法与技术是现代数据科学领域中的重要应用，通过对已知数据进行建模和分析，寻找数据中的规律和趋势，实现对未来的预测。
预测方法与技术广泛应用于金融、物流、医疗、环境等领域。
本教学大纲主要介绍预测方法与技术的基本概念、方法和应用，旨在为学生提供全面的预测技术知识和实践能力。
2. 教学目标通过本教学，学生将能够：•掌握预测方法的基本概念和方法•能够运用统计学方法进行数据预处理•理解回归分析模型的基本思想和运用场景•掌握时间序列分析和预测的方法和技巧•能够应用机器学习技术进行分类预测•能够基于深度学习技术进行预测建模•能够利用常用的预测软件和工具•能够运用预测方法和技术解决实际应用问题3. 教学大纲本教学大纲分为以下几个模块：3.1 预测基础•预测基本概念和定义•预测方法分类•预测方法的应用场景3.2 数据预处理•数据预处理的基本流程•数据清洗和筛选•缺失值处理•异常值处理3.3 回归分析•回归分析的原理和基本思想•线性回归模型•多元线性回归模型•非线性回归模型3.4 时间序列分析•时间序列的基本概念和特点•时间序列的模型选择•季节性和趋势的判断•ARIMA模型的运用3.5 机器学习•机器学习的基本概念和分类•监督学习和非监督学习•决策树和随机森林•支持向量机•朴素贝叶斯分类器•模型评估和选择3.6 深度学习•深度学习的基本概念和应用•神经网络的基本结构和训练方法•卷积神经网络和循环神经网络•使用TensorFlow进行深度学习3.7 预测软件和工具•常用的预测软件介绍•Excel的预测功能•SPSS和SAS的预测分析•R和Python的预测建模3.8 案例分析本模块将结合实际应用案例，进行针对性的教学和练习，学生将应用所学知识和技术解决实际预测问题。
4. 教学方法与评价本教学采用理论授课和实践操作相结合的教学方法，以案例为导向，注重学生的实践能力和解决问题的能力。
教学评价主要考核学生的理论水平和实践能力，包括作业、课堂表现、小组讨论、实际应用练习和期末答辩等。
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《统计预测与决策》课程教学大纲
课程代码：090542040
课程英文名称：Statistical Forecasting and Decision Making
课程总学时：48讲课：48实验：0上机：0
适用专业：应用统计学
大纲编写（修订）时间：2017.6
一、大纲使用说明
（一）课程的地位及教学目标
本课程是应用统计学专业的一门专业课，通过本课程的学习，可以使学生掌握统计学预测及决策的求解原理和方法技巧；通过原理介绍、算法讲解、案例分析等，使学生建立起利用统计学的基本方法进行预测及决策的能力；使学生初步掌握将实际问题抽象成统计模型并进行模拟、决策方案和预测结果的方法，提高学生解决实际问题的能力；通过运用统计学软件^NPSS、SAS 等）"使学生具备能用计算机软件对各类预测方法及决策模型进行求解和对求解结果进行简单分析的能力。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求
1.基本知识：要求学生掌握预测及决策思想及课程中各基本模型的基本概念及基本原理；定性预测、回归预测及灰色预测等基本模型的功能特点以及不确定性决策、多目标决策的求解方法。
2.基本能力：培养学生逻辑推理能力和抽象思维能力；根据实际问题抽象出适当的决策模型的能力；运用预测与决策思想和方法分析、解决实际问题的能力和创新思维与应用能力。
3.基本技能：使学生获得预测与决策的基本运算技能；运用计算机软件求解基本模型和分析结果的技能。
（三）实施说明
1.本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定及全国通用《统计预测与决策教学大纲》并根据我校实际情况进行编写的；
2.教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考；
3.教师在授课过程中对内容不相关的部分可以自行安排讲授顺序；
4.本课程建议采用课堂讲授、讨论、多媒体教学和实际问题的分析解决相结合的多种手段开展教学。
（四）对先修课的要求
本课程的教学必须在完成先修课程之后进行。
本课程主要的先修课程有：数学分析、高等代数及数理统计基础方面的课程。
（五）对习题课、实验环节的要求
习题的选取应体现相应的教学内容的基本概念、基本计算方法及应用，以教材上习题为主。
（六）课程考核方式
1.考核方式：考试
2.考核目标：在考核学生对课程中各基本模型的基本概念及基本原理的基础上，重点考核学生的分析能力、模型求解能力及方法的运用和分析结果的能力。
3.成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成：平时成绩（包括作业情况、出勤情况、课堂提问及小测验等）占30%,期末考试成绩占70%。
（七）参考书目：
《统计预测与决策》，徐国祥主编，上海财经大学出版社，2005年；
《统计预测与决策》，魏艳华主编，西南交通大学出版社，2014年。
二、中文摘要
统计预测与决策学是一门利用科学的统计方法，对事物的未来发展进行推测并借助于一定的工具，对影响目标实现的因素进行选优后，对未来行动作出决定的科学。
课程内容包括定性预测法、回归预测法、时间序列预测法等预测方法以及风险性决策方法、不确定性决策方法和多目标决策方法。
本课程将为后续课程的学习以及毕业设计等奠定重要的基础。
三、课程学时总体分配表
第1部分统计预测概述
总学时（单位：学时）：4讲课:4实验:0上机:0
第1.1部分统计预测的概念和作用（讲课2学时）
具体内容：
1、了解统计预测的概念
2、了解统计预测的作用。
第1.2部分统计预测方法的分类及其选择（讲课2学时）
具体内容：
掌握统计预测方法的分类。
重点：掌握统计预测方法的分类
难点：掌握统计预测方法的分类
习题：利用统计预测方法进行分类
第2部分定性预测法
总学时（单位：学时）：4讲课:4实验:0上机:0
第2,1部分定性预测概述德尔菲法（讲课2学时）
具体内容：
1、了解定性预测；
2、掌握德尔菲法。
第2,2部分主观概率法定性预测的其他方法（讲课2学时）具体内容：
1、理解主观概率法；
2、掌握定性预测的其他方法。
重点：掌握德尔菲法。
难点：主观概率法。
习题:处理课后有关主观概率法的习题。
第3部分回归预测法
总学时（单位：学时）4讲课:4实验:0上机:0
第3.1部分一元线性回归预测法多元线性回归预测法（讲课2学时）具体内容：
1、了解多元线性回归预测法；
2、掌握一元线性回归预测法。
第3.2部分非线性回归预测法（讲课2学时）
具体内容：
掌握非线性回归预测法问题并求解。
重点：一元线性回归预测法。
难点：非线性回归预测法
习题:利用一元线性回归预测法的计算。
第4部分时间序列分解法和趋势外推法
总学时（单位：学时）：6讲课:6实验:0上机:0
第4,1部分时间序列分解法（讲课2学时）
具体内容：
1、了解时间序列分解法；
2、掌握时间序列分解法的应用。
第4.2部分趋势外推法概述多项式曲线趋势外推法（讲课2学时）具体内容：理解趋势外推法概述多项式曲线趋势外推法。
第4.3部分指数曲线趋势外推法（讲课2学时）
具体内容：
理解指数曲线趋势外推法。
重点：时间序列分解法。
难点：指数曲线趋势外推法。
习题:利用时间序列分解法求解
第5部分时间序列平滑预测法
总学时（单位：学时）：6讲课:6实验:0上机:0
第5,1部分一次移动平均法和一次指数平滑法（讲课2学时）具体内容：
1、了解一次移动平均法；
2、掌握一次指数平滑法。
第5.2部分线性二次移动平均法（讲课2学时）具体内容：
1、理解线性二次移动平均法；
2、线性二次移动平均法
第5.3部分线性二次指数平滑法（讲课2学时）具体内容：
1、理解线性二次指数平滑法；
2、掌握线性线性二次指数平滑法
重点：一次指数平滑法。
难点：线性二次指数平滑法。
习题：一次指数平滑法求解。
第6部分预测精度测定与预测评价
总学时（单位：学时）：4讲课:4实验:0上机:0
第6.1部分预测精度的测定（讲课2学时）
具体内容：
掌握预测精度的测定。
第6.2部分定量预测方法的比较（讲课2学时）
具体内容：
理解定量预测方法的比较；
重点：定量预测方法的比较。
难点：定量预测方法的比较。
习题：定量预测方法的比较。
第7部分统计决策概述
总学时（单位：学时）：4讲课:4实验:0上机:0
第7.1部分决策的概念和种类决策的作用和步骤（讲课2学时）具体内容：
1、了解决策的概念和种类；
2、掌握决策的作用和步骤。
第7.2部分决策的公理和原则（讲课2学时）
具体内容：
理解决策的公理和原则；
重点：决策的作用和步骤。
难点：决策的公理和原则。
第8部分风险型决策方法
总学时（单位：学时）：6讲课:6实验:0上机:0
第8.1部分风险型决策的基本问题（讲课2学时）
具体内容：
了解风险型决策的基本问题；
第8.2部分不同标准的决策方法（讲课2学时）
具体内容：
理解不同标准的决策方法
第8.3部分决策树（讲课2学时）
具体内容：
理解决策树；
重点：决策树。
难点：决策树。
习题：决策树求解。
第9部分不确定型决策方法
总学时（单位：学时）：4讲课:4实验:0上机:0
第9,1部分各种决策方法的比较（讲课2学时）
具体内容：
了解各种决策方法；
第9,2部分各种决策方法的选择（讲课2学时）
具体内容：
理解各种决策方法的选择方法；
重点：各种决策方法。
难点：各种决策方法的选择。
第10部分多目标决策法
总学时（单位：学时）：6讲课:6实验:0上机:0
第10.1部分多目标决策概述层次分析法（讲课2学时）具体内容：
1、了解多目标决策；
2、掌握层次分析法。
第10.2部分多属性效用决策法优劣系数法（讲课2学时）具体内容：
1、理解多属性效用决策法优劣系数法；
2、掌握多属性效用决策法优劣系数法
第10.3部分模糊决策法（讲课2学时）具体内容：
1、理解模糊决策法；
2、掌握模糊决策法
重点：模糊决策法。
难点：层次分析法。
习题：层次分析法模糊决策法求解。