《实验设计与数据处理》课程教学大纲
课程代码：010332012
课程英文名称：Experiment Design and Data Processing
课程总学时：24 讲课：20 实验：4 上机：0
适用专业：工业工程
大纲编写（修订）时间：2017.7
一、大纲使用说明
（一）课程的地位及教学目标
该课程是为机械学院工业工程专业本科生开设的专业基础课，是工业工程专业本科生的选修课程，设置本课程旨在使学生了解并掌握科学实验中实验前的实验方案设计以及对实验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识，培养学生合理设计工业工程与人因工程的实验，并掌握实验数据进行科学分析和处理的技能，最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优综合环境数据）的目标。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求
该课程要求学生掌握一定的数学知识，尤其是统计学与高数知识。另外，该课程与工业工程专业中实验课程结合最佳，安排时间最佳为大三下学期或者大四上学期。学生需要有一定实验经历。
（三）实施说明
1. 本大纲编写适用于本科工业工程专业学生，课程以授课为主，以实验为辅，着重强调实际应用。
2．考虑到该课程教材可能发生变化，教师在授课过程中可对学时分配在小范围内进行适当调整。
3．教师在授课过程中发现部分与其他课程内容部分重叠或缺失的可以自行删减、或增加。
（四）对先修课的要求
该课程需要高等数学、线性代数、应用统计学、概率论与数理统计等方面的数学基础。
（五）对习题课、实践环节的要求
习题课以课后题为主，着重考察学生的解决问题能力，实验环节要求学生掌握具体的实验合理安排与数据处理。
（六）课程考核方式
1.考核方式：考查。
2.考核目标：使学生掌握合理设计工业工程与人因工程的实验，并对实验数据进行科学分析和处理的技能。
3.成绩构成：期末成绩60%、平时成绩（包括作业、出勤率等）30%，实验成绩10%。
（七）参考书目
《试验设计与数据处理》（第二版），李云雁，化学工业出版社，2012年
《化工试验设计与数据处理》，曹贵平，华东理工大学出版社，2009年
《试验设计与数据处理》，吴贵生，冶金工业出版社，1997年
二、中文摘要
实验设汁与数据处理是以数理统计及线性代数为理论基础，经济地、科学地安排实验和分析处理实验结果的一项科学技术。其主要内容是包括实验数据的误差分析，方差分析，正交实验设计，回归分析等，其主要目的是讨论如何合理地安排实验方案和科学地分析处理试验数据和结果，
从而达到解决生产中和科学研究中的实际问题。
三、课程学时分配表
四、教学内容及基本要求
第01部分绪论
总学时(单位：学时):2 讲课:2 实验:0 上机:0
具体内容：
1）实验与实验设计的基本概念
2）实验设计与数据处理的发展概况
3）实验设计的基本要素
4）实验设计与数据处理的目的
重点：
了解实验设计和数据处理的基本概念，学习此门课程的目的与意义；掌握实验设计的三个基本要素。
习题：
掌握几种概念
第02部分试验数据的误差分析
总学时(单位：学时):4 讲课:4 实验:0 上机:0
第2.1部分实验数据误差来源及分类（讲课2学时）
具体内容：
1）掌握真值与平均值
2）掌握误差的基本概念
3）掌握试验数据误差的来源及分类
4）试验数据的精密度与准确度
重点：
了解真值与平均值的概念，各种试验数据误差的来源及分类，精密度与准确度的概念。
第2.2部分实验数据误差估计与检验（讲课2学时）
具体内容：
1）试验数据误差的统计假设检验
2）异常样本值的判断和处理（过失误差的检验）
3）有效数字
4）误差的传递，
重点：
掌握绝对误差和相对误差的基本概念及计算方法，常用显著性检验的方法，异常样本值的判断和处理原则，有效数字的修约和运算规则，常用函数的误差传递公式及其应用。
难点：
显著性检验的方法，异常样本值的判断和处理原则
习题：
课后习题
第03部分方差分析
总学时(单位：学时):4 讲课:4 实验:0 上机:0
第3.1部分单因素试验的方差分析（讲课2学时）
具体内容：
掌握单因素试验的方差分析（one-way analysis of variance）
重点：
了解方差分析的原理；掌握单因素试验方差分析的基本方法。
习题：
课后习题
第3.2部分双因素试验的方差分析（讲课2学时）
具体内容：
掌握双因素试验的方差分析（two-way analysis of variance）
重点：
了解方差分析的原理；掌握双因素方差分析的基本方法。
难点：
双因素方差分析
习题：
课后习题
第04部分回归分析
总学时(单位：学时):2 讲课:2 实验:0 上机:0
具体内容：
1）基本概念
2）一元线性回归
3）多元线性回归分析
4）非线性回归分析
重点：
了解回归分析的基本概念；掌握一元与多元线性回归方程的计算方法及回归方程的显著性检验方法。
难点：
多元线性回归及非线性回归。
习题：
课后习题
第05部分优选法
总学时4学时，讲课4学时
第5.1部分单因素优选法（讲课2学时）
具体内容：
1）基本命题
2）均分法
3）比例分割法
4）对分法
5）黄金分割法（0.618法）
6）分数法
7）逐步提高法（爬山法）
8）多峰情况
重点：
了解优选法的基本概念，了解单因素优选中的均分法、比例分割法、对分法，了解双因素及多因素优选的原则及方法；掌握单因素优选法中黄金分割法与分数法的原理和具体步骤。
第5.2部分双因素优选法（讲课2学时）
具体内容：
1）对开法
2）旋升法
3）平行线法
4）按格上升法
习题：
课后习题。
第06部分正交试验设计
总学时8学时，讲课4学时，实验4学时
第6.1部分正交试验设计结果的直观分析法（讲课2学时）
具体内容：
1）正交法概述
2）单指标正交试验设计及其结果的直观分析
3）多指标正交试验设计及其结果的直观分析
4）有交互作用的正交试验设计
5）混合水平的正交试验设计
6）正交试验设计结果的方差分析法
重点：
了解正交试验的基本概念和正交表的特点；掌握等水平、混合水平和有交互作用正交试验方案设计方法及其结果的分析方法。
难点：
交互作用正交试验设计与混合水平的正交试验设计。
第6.2部分正交试验设计结果的方差分析法（讲课2学时）
具体内容：
掌握方差分析的基本步骤与格式，掌握二水平与三水平正交试验的方差分析习题：
课后习题。
实验：
分捡豆子实验（4学时）
关于加强本科课程教学大纲 制定和使用工作的规定 （2013-2014学年校政字13号） 第一章总则 第一条为有效落实本科人才培养路线图，进一步规范课程建设及其教学标准，加强课堂教学组织，改进课堂教学效果，不断提高教学质量，在现行《中国人民大学教师本科课堂教学规范》基础上，结合我校实际情况制定本规定。 第二条所有本科课程都应制定并使用教学大纲。各学院（系）、部（处）应根据人才培养目标、课程设置及课程教学基本要求，组织制定课程教学大纲，并根据教学需要定期组织对教学大纲进行修订和完善。 第二章大纲制定及修订 第三条任课教师应根据教学目标自觉编制课程教学大纲，经所在教研室等基层教学组织研究同意后，报学院（系）人才培养（教学）委员会讨论通过，由主管院长签字报教务处备案。
第四条同一门课程若开设多个课堂，原则上由课程负责人负责制定内容基本统一的教学大纲。若确为教学需要，经教研室等基层教学组织研究同意，在基本内容不变的前提下，不同课堂的任课教师可对大纲部分内容进行适当调整。 第五条学院（系）根据学科发展和教学需要，每隔3－4个学年，应自觉组织研究和调整专业课程体系，并要求对课程教学大纲作相应调整；教研室等基层教学组织每学年均应对相关教师的全部教学大纲进行讨论完善。 第六条体育部和其他教学单位组织开设的相关课程，亦需制定和定期修订教学大纲，经相关领域专家审核通过、主管领导签字后报教务处备案。 第三章大纲基本内容 第七条课程教学大纲应包括以下基本内容： （一）课程基本信息：包括课程中英文名称、课程编号、学分、课程性质、授课对象、先修课程要求以及课程教学目标、课程简介和学习要求等。 （二）任课教师及助教（如有配备）基本信息：包括教师姓名、职称、办公时间及地点、办公电话、邮箱地址；助教姓名、联系方式、助教办公（答疑或辅导）时间。 （三）课程基本内容：包括课程章节名称、主要内容及掌握程度、教学进度、每节课研究性学习要求（包括课前预习、课程
实验设计与数据处理心得体会 刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该就是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理与规律大多由实验推导与论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这就是门难懂的课程,却也就是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也就是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析与处理,获得研究观测对象的变化规律,就是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就就是就是以概率论数理统计、专业技术知识与实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产与科学研究过程中的科学试验,就是产品设计、质量管理与科学研究的重要工具与方法,也就是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计
方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论与处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差就是进行实验设计与数据评价最关键的一个概念,就是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了她们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了她们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该就是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解:方差分析就是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它就是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方与的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种就是无交互作用的方差分析,另一种就是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但就是总体步骤都与单因素实验的方差分析一样。
《文本数据分析》教学大纲 课程编号：071193B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课 专业选修课 □学科基础课 总学时：48 讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3 适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据应用） 先修课程：数据结构、数据库原理与应用、大数据分析算法 一、教学目标 文本数据分析是文本分析和挖掘数据的理论和方法，文本数据分析是信息管理与信息系统专业（大数据应用）重要的专业选修课。通过本课程的学习，将达到以下目标: 目标1：对文本数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识； 目标2：掌握有关文本数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉文本数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例； 目标3：熟悉文本数据挖掘的基本原理，提高分析文本数据的思维能力与计算能力，能够从事某社会和经济领域文本数据分析相关活动的组织、执行和实施。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 （一）教学内容
本课程主要基于R语言讲授文本数据分析的原理、基本方法及常用软件。主要包括：常用文本挖掘技术及其基本流程；基于R软件详细讲授文本挖掘的主要方法，包括R软件的简介与安装，文本挖掘所需的基本R包，Facebook、微博、Twitter、网页等爬虫技术、数据预处理如断词、字词处理、语料库建立等，资料分析如关联分析、集群分析、主成份分析和聚类分析；基于MS SQLSever 讲授文本挖掘的实现技术，包括数据预处理技术，文本数据的导入、建立字词与词向量、建立训练集和测试集；基于MS SQL Sever讲授常用的文本数据挖掘方法，并进行图表分析；最后通过舆情分析、文献挖掘等案例进行实战练习。 （二）教学方法和手段 注重理论与实践相结合，采取实例教学法、小组教学法、模拟教学法等多种教学方法进行授课。重点强调案例教学锻炼学生解决实际问题的能力，并借助R 语言开发环境软件进行上机操作和实战练习。 （三）实践教学环节要求 要求学生在实验环节掌握文本数据分析的基本原理、思路及相关领域的实战应用。要求学生课后完成基于课堂和实验教学内容的扩展实践练习，进一步熟悉文本数据分析流程和技术方法，加强相关领域的实际应用场景练习。 （四）与毕业要求的关系 文本数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。作为信息管理与信息系统专业大数据应用方向的学生，学习和掌握文本数据分析相关知识、方法和技术，不仅是大数据时代下社会经济发展的需要，更是适应未来各个领域海量数据管理的必需技术和能力，符合该专业培养的基本要求。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配
XMU Undergraduate Course Syllabus Course name Differential Geometry Course code Category code MATH Programme Semester Semester 1, Year 3 Course type □Basic Common Courses □General Education Courses □Disciplinary General Courses Specialized Courses □Other Teaching Processes Course focus Lecture □Experiment □Skill-training □Practical Credit Others Practical Total hours Total learning 3 0 0 0 64 64 0 learning Lecture Tutorial Experiment Prerequisites Mathematical Analysis, Linear Algebra, Elementary Geometry, Ordinary differential Equations 1.Course description 2. Learning goals This course is one of geometry courses facing to undergraduate student in mathematics. The research subject for classical differential geometry is curves and surfaces in Euclidean 3- spaces and the research subject for modern differential geometry is general manifolds. This course will focus on the classical one. The content includes the local theory of curves and surfaces, frames and fundamental theorem for curves and surfaces, intrinsic geometry of surfaces. The method for this courses is based on calculus. 3.Teaching approaches Understand and master the classical differential geometry, that is the basic concepts and methods in geometry of curves and surfaces in three-dimensional Euclidean space, and use this to solve some geometric problems. Train the students their capability of geometric and graphic imagination, from the concrete to the abstract. Meanwhile let the students feel the basic ideas and methods of modern differential geometry and lay a solid foundation for further study of modern mathematics and its applications. Lectures, Exercises, combination of teaching and exercising; Mainly blackboard-based teaching and multimedia teaching as supplement. hours=L+T+E+P+O Tick a box Tick a box Filled out by department
一、名词解释：（20分） 1. 准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2. 重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部 就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法： 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4?总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5. 试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空：（20分） 1. 资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2. 划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3. 方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4. 要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5. 减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6. 在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式 阶梯式 7. 正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8. 在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。 三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2. 统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3. 变异系数的计算方法是（B） 4. 样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5. t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6. 对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7. 进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8. 进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=（A） 9. 进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10. 自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1. 回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次 效益，利用回归方程进行预测预报： 计算相关系数，对相关系数进行检验 2. 一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3. 田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争 差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题（25分） 1. 研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy =60, l yy=300,r=0.6。根
《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1．课程代码： 2．课程名称：数据分析与处理 3．课程英文名称： 4．课程类型：CC 5．授课对象：电子商务本科 6．开课单位：信息技术与商务管理系 7．教学时间安排：第2学期 8．先修课程：信息技术基础 9．并行课程： 10．后修课程：数据库原理与应用，动态网站设计基础，电子商务网站建设与管理，电子商务综合实训 11．学时安排： 二、课程教学目标及教学任务 （一）教学目标 1．教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤，又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2．教学目标列表
（二）课程培养能力体系
（三）课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 （四）教学任务 实验报告：实验目的明确，实验内容完整，实验步骤正确，实验结论真实、准确，优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业：作业内容正确，资料翔实，论证充分、有力，优秀学生能够提出鲜明的个人观点，同一问题能够给出简洁明了的答案，具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑（2学时（讲课）+2学时课堂练习= 4课时） 教学内容： 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点： 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标： 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置（1（讲课）+1（课堂练习）= 4课时） 教学内容： 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点： 1、自定义数字格式的应用
《实验设计与数据处理》大作业 班级：环境17研 姓名： 学号： 1、 用Excel （或Origin ）做出下表数据带数据点的折线散点图 余浊（N T U ) 加量药（mL) 总氮T N (m g /L ) 加量药（mL ) 图1 加药量与剩余浊度变化关系图 图2 加药量与总氮TN 变化关系图 总磷T P (m g /L ) 加量药（mL) C O D C r (m g /L ) 加量药（mL) 图3 加药量与总磷TN 变化关系图 图4 加药量与COD Cr 变化关系图 去除率(%) 加药量(mL)
图5 加药量与各指标去除率变化关系图
2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v 、压头H 和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y 轴图）。 η H (m ) Q v (m 3 /h) 图6 离心泵特性曲线 扬程曲线方程为：H=效率曲线方程为：η=+、列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。 (1) 表1 相关系数的计算 Y 吸光度（A ） X X-3B 浓度（mg/L ） i x x - i y y - l xy l xx l yy R 10 -30 2800 20 -20 30 -10 40 ()() i i x x y y l R --= = ∑
50 10 60 20 70 30 平均值 40 吸光度 X-3B浓度（mg/L） 图7 水中染料活性艳红（X-3B ）工作曲线 一元线性回归方程为：y=+ 相关系数为：R 2= (2) 代入数据可知： 样品一：x=样品二：x=、试找出某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。 表2 某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系分析计算表 序号 x c lgx 1/x 1/c 1 2 2 3 3 4 4 5 5 7 6 8 7 10 1
西南石油大学本科专业课程（实验项目）教学大纲 编写规范 一、基本要求 1、教学大纲应有利于指导教师组织教学，有利于指导学生的学习，能成为教材选用及编写、课堂教学、学生学业检查和成绩评定以及教师教学质量评估的重要依据和标准。 2、教学大纲应以专业培养目标为导向，以实现课程教学目的为目标，以学生应掌握的知识体系、培养的能力、具备的素质为主线，科学规划课程的教学内容和搭建课程的知识结构体系，合理安排课程的教学进度。避免局限于一本教材或参考书进行编写。其中，有国家指导意见的课程，应在国家指导意见的基础上，结合学校办学特色和定位进行编写。 3、各教学单位应组织各教研室或课程教学团队认真学习学校有关教学大纲修订的要求及本审定意见，研讨课程教学内容，达成共识，并按照相关规定和要求进行编写。 4、教学大纲的语言应简明扼要，教学内容的层次及逻辑顺序清楚，重点明确，难点准确，学时分配合理；如对教学方式方法有建议，可进行总体阐述或在各部分中阐述。 5、课程教学大纲的格式符合统一规范。字体、字号规格统一。文本表述要简明扼要、科学规范、层次清楚，杜绝错别字。正式文稿应删除课程不需要的多余栏目（即该大纲未涉及或无内容的栏目）。 二、理论（含实验）课程、实践课程教学大纲编写要求 1、基本信息 应准确、完整的填写课程的各项信息，并符合学校的有关规定。 （1）中文名称、课程编码：必须与“教务系统”中培养方案所开课程匹配，且相互统一。 （2）英文名称：按照国际标准，科学、规范、准确翻译中文课程名。 （3）开课学院：教学单位全称。未纳入学院的教研室则填写教研室名。 （4）属性：选择填写“理论”、“实验”、“实习”、“课程设计”、“毕业设计”之一。以理论授课为主的课程为“理论”类课程，以实验授课为主的课程为“实验”类课程。
《数据分析与建模教学大纲》课程教学大纲 课程代码：030742003 课程英文名称：Data Analysis and Modeling 课程总学时：48 讲课：40 实验：8 上机：0 适用专业：电子信息科学与技术 大纲编写（修订）时间：2011.9 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。 2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。 3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。 4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。 2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。 3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或报告的能力。 （三）实施说明 1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教学实施：教师在授课时可根据实际情况酌情安排各部分学时，后面的课时分配可供参考；可自行安排讲授的章节顺序，使之更符合学生的实际。 （四）对先修课的要求 学生应在学习《C语言程序设计》、《高等数学1》、《高等数学2》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数值分析》、《离散数学》等课程之后学习《数据分析与建模》。 （五）对习题课、实验环节的要求 1．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。对于学生完成的习题要检查改错。对每种建模方法，要让学生上机实践并给予指导，使学生确切掌握要领，付诸应用。学生在上机过程中可以采用MATLAB、
试验设计与数据处理方法总述及总结 王亚丽 （数学与信息科学学院 08统计1班 081120132） 摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排 试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。 1 试验设计与数据处理基本知识总述 1.1试验设计与数据处理的基本思想 试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。 1.2试验设计与数据处理的作用 （1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。 （2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。 （5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。 （6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。
1.3试验设计与数据处理应遵循的原则 （1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。 （2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。 （3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。用图形表示如下： 2试验设计与数据处理方法总述和总结 2.1方差分析 （1）概念：方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。并由此判断样本究竟是否抽自具有同一均值的总体。 （2）优点：方差分析对于比较不同生产工艺或设备条件下产量、质量的差异，分析不同计划方案效果的好坏和比较不同地区、不同人员有关的数量指标差异是否显著时，是非常有用的。 （3）缺点：对所检验的假设会发生错判的情况，比如第一类错误或第二类错误的发生。 （4）基本原理：方差分析的基本思路是一方面确定因素的不同水平下均值之间的方差，把它作为对由所有试验数据所组成的全部总体的方差的第一个估计值；另一方面再考虑在同一水平下不同试验数据对于这一水平的均值的方差，由此计算出对由所有试验数据所组成的全部数据的总体方差的第 二个估计值。比较上述两个估计值，如果这两个方差的估计值比较接近就说明因素的不同水平下的均值间的差异并不大，就接受零假设；否则，说明因素的不同水平下的均值间的差异比较大。
一、名词解释：（20分） 1.准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2.重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法： 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4.总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5.试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空：（20分） 1.资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2.划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3.方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4.要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5.减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6.在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式阶梯式 7.正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8.在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。 三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2.统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3.变异系数的计算方法是（B） 4.样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5.t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6.对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7.进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8.进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=(A) 9.进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10.自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1.回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次效益，利用回归方程进行预测预报： 计算相关系数，对相关系数进行检验 2.一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3.田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题（25分） 1.研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy=60, l yy=300,r=0.6。根据所得数据建立直线回归方程。（5分）a=2 b=1.8 y=2+1.8 x 2.完成下列方差分析表，计算出用LSR法进行多重比较时各类数据填下表：
《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分：2.5 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop 分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具 4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用
4、了解Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比 第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介 2、掌握Zookeeper的工作原理 3、理解Zookeeper的数据模型 第七章 HBase海量实时处理实战技巧 1、理解HBase简介和架构 2、掌握HBase核心知识点 3、掌握HBase高级应用
东北农业大学本科实验课程教学大纲 植物抗病性原理实验 Experiments of Principle in Resistance of Plant Disease 一、理论课程（或实验课程）课号： 适用专业：植保(植)、植保(农药) 理论课程总学时：40 实验总学时（周学时）：16（4） 学分：0.5 开出实验个数：7（验证实验 5 个；综合实验 1 个；设计实验 1 个；创新性实验个）（选修4个） 应开实验学期：第7学期 二、实验课程简介 植物抗病性原理实验是以植物抗病性机制，植物病原物的寄生专化性及其变异，植物抗病性遗传和变异，植物抗病性鉴定为方要研究内容，通过实验的方法，了解植物体的各种抗病因子在抗病中所起的作用，结合理论教学，使学生更加深刻的了解植物抗病性的原理。 实验课程的特点，发展现状 三、实验教学目标及基本要求 通过该项实验，使学生掌握重要植物本身结构与形态特征、植物本身含有的物理化学物质、病原菌的变异、品种间的不同抗病性等与抗病相关的因素在实际中是如何作用的，为将来如何控制病害，更好的进行病害防治与研究打下良好的基础。要求学生有一定的植物病理知识、实验技能和植物抗病性的理论知识支持。 四、教材及主要参考书（2000年后出版的书籍） （一）教科书 1．植物免疫学李振岐主编中国农业出版社1995年 2．《植物抗病性原理实验指导》李永刚主编东北农业大学统编教材2004年（二）参考书 1、《植病研究方法》（第三版）方中达主编中国农业出版社1997年 五、考核办法 本实验采用百分制考核，其中实验操作中表现及出勤占总成绩的20%，实验报告占总成绩的80%。 大纲主撰人：杨明秀 （一）实验项目1 木栓化在植物抗病性中的作用（必修） 1.实验特点 实验类型：验证实验类别：专业基础计划学时：4 每组人数：5~6
上海大学2014～2015学年秋季学期研究生课程考试课程名称：数据处理与实验设计课程编号：11S009003论文题目：正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 研究生姓名：李艳峰学号：14722191 论文评语： 成绩：任课教师： 评阅日期：
正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 李艳峰 （上海大学环境与化学工程学院，上海200444） 摘要：锂源、反应温度、反应时间和锂钛摩尔比是影响锂离子电极负极材料Li4Ti5O12制备的重要因素，本文利用正交实验L9 (34)的方法对液相法制备Li4Ti5O12的各种影响因素进行进一步优化，从而得到最优水平组合，并对各种影响因素进行权重分析。最后，利用正交实验确定了液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺：烧结温度为750℃，烧结时间为8h，LiOH·H2O 为锂源，原料中锂钛摩尔比为0.85。 关键词：正交实验设计；液相法；影响因素； 中图分类号：O242.1文献标识码：A The application of orthogonal experimental design on liquid method in the production of Lithium-ion electrode materials Yanfeng Li (School of Environmental and Chemical Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) Abstract:lithium source, reaction temperature, reaction time and lithium titanium molar ratio are important factors for the preparation of Li4Ti5O12 conditions of liquid method. Based on the single factor experiment, this study use L9 (34) orthogonal experiments to optimized the removal of the preparation of Li4Ti5O12 of liquid method. The optimal technological parameters of solution method determined by the orthogonal experiment were as follows: sintering temperature was 750℃, sintering time was 8 h, the lithium resource was LiOH·H2O and the mole ration of Li to Ti was 0.85. Key words: Orthogonal experimental design;Liquid method; Factors;
误差理论与数据处理 （Accuracy Theory and Data Analyses） 课程编号：（根据选课系统中编号填写） 学分：3 学时：45 （其中：讲课学时：39 实验学时：6 上机学时：） 先修课程：概率论与数理统计、测试技术、信号分析和处理 适用专业：测控技术与仪器 教材：《误差理论与数据处理》，费业泰，机械工业出版社，2010.5 开课学院：机械工程学院 一、课程的性质与任务 《误差理论与数据处理》是高等学校测控技术及仪器专业必修的专业基础课，也可作为机械类专业、信息类专业和其它有关专业本科生、研究生的必修课或选修课。通过本课程的学习，培养学生掌握测试与实验数据处理的基本理论与方法，正确估计被测量的值，科学客观地评价测量结果，并根据测试对象的精度要求，对测试与实验方法进行合理设计，为后续专业课程及实验环节奠定理论基础。 二、课程对毕业要求及其指标点的支撑 1. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5和毕业要求6； 2. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5中的指标点1：了解与本专业相关职业和行业的法律基础知识，占该指标点达成度的30%； 3. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求5中的指标点3：能正确认识工程对于客观世界和社会的影响，把握国内外测量控制与仪器相关的标准、规范和技术变化，占该指标点达成度的20%； 4. 本课程支撑专业培养计划中毕业要求6中的指标点3：能够对测控系统和仪器工程的实验结果进行数据分析，占该指标点达成度的30%。 三、课程的内容及要求 第一章绪论 1. 教学内容 （1）研究误差的意义
（2）误差的基本概念 A. 误差的定义及表示法 B. 误差来源 C. 误差分类 （3）精度 A. 精度的基本概念 B．量值的传递、标准与准确度等级 （4）有效数字与数据运算 A. 有效数字 B. 数字舍入规则 C. 数据运算规则 2. 知识、能力与素质等方面的基本要求 （1）了解并掌握误差的基本概念，包括误差的定义、来源及分类等； （2）了解精度的基本概念及其不同的表示方法，了解量值传递、标准与准确度等级的概念及相关法规等方面的知识； （3）掌握有效数字含义、数字的舍入准则与数据运算规则，能根据精度要求准确表达测量数据 3. 重难点 （1）能正确分析误差来源； （2）测量误差按误差性质的分类处理； （3）能准确表示有效数字； （4）了解量值传递、标准与准确度等级的概念及相关法规 第二章误差的基本性质与处理 1. 教学内容 （1）随机误差 A．随机误差的产生原因 B．正态分布 C．算术平均值及测量标准差 D．测量的极限误差 E．不等精度测量 F．随机误差的其他分布 （2）系统误差 A．系统误差的产生原因 B．系统误差的特征
课 程 论 文 课程名称试验设计与数据处理 专业2012级网络工程 学生姓名孙贵凡 学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授
成绩 科学研究与数据处理 学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136 摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言 实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设 研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
《分析化学实验》本科课程实验教学大纲 一、课程基本信息 课程名称：分析化学实验 英文名称：Analytic Chemistry Experiments 课程编号：A081530 课程性质：专业基础课 课程属性：独立设课 适用专业：化学专业、应用化学专业 学时学分：课程总学时：42；课程总学分：1.5；实验课总学时：42 ；实验课总学分：1.5（化学专业）。课程总学时：42；课程总学分：1.5；实验课总学时：42 ；实验课总学分：1.5（应用化学专业）。 开设学期：第二学期 先修课程：无机化学、无机化学实验、分析化学 二、课程简介 分析化学实验是高等师范学校化学专业的一门基础课程。它即是一门独 立的课程，又是与分析化学理论课紧密配合的课程。分析化学实验主要内容 为定量分析实验，重点学习滴定分析法（酸碱滴定、配位滴定、氧化还原滴定、沉淀滴定）的实验原理及基本操作技能。 本课程需完成10个实验项目，大纲共安排实验项目12个：基本操作实验2个、验证实验8个、综合实验2个。12个实验中必做实验8个，选做实验4个,选做实验由学生任选其中2个实验合计组成10个实验。在授课结束后对实验方法、基本操作技能等内容进行考核，要求学生按时、独立完成全部内容。合计42学时。 三、实验课程目的与要求 学习本门课程的目的：使学生学习和掌握分析化学的基本原理、基本知识、
基本操作技能和典型的分析测定方法，树立“量”的概念，加深分析化学〈定量〉理论部分基本原理和基础知识的理解。为学习后续课程和将来从事化学教学和科研工作打下良好的基础。 学习本门课程的要求：为了完成本实验教学任务，要求学生认真做好实验前的预习工作，必须写好实验预习报告，明确各个实验的原理和实验内容，加深对分析化学基本概念和基本理论的理解，在实验中做到心中有数。学会正确合理的选择实验条件和实验仪器,掌握天平、滴定管、移液管、容量瓶等基本仪器的使用，正确处理实验数据,保证实验结果准确可靠。培养学生清洁整齐、有条不紊的良好实验习惯,实事求是的科学态度以及严谨细致地进行科学实验的技能、技巧和创新能力，使学生初步具有分析问题和解决问题的能力。 四、考核方式 1、考核方式：考查 2、实验成绩根据实验技能操作考核成绩（30%）、加平时实验综合成绩（70%）为实验课程总成绩。 实验技能操作考核成绩：授课结束后对实验方法、基本操作技能等内容进行考核。 平时实验综合成绩：平时成绩30%：包括实验预习、实验操作、纪律考勤等各个环节中的表现综合评定。实验报告40%：实验报告要写明实验目的、实验原理、实验现象、实验结果（应包含数据处理、误差分析）。 最终成绩按优秀、良好、中等、及格和不及格五级评定。 五、实验项目、学时分配情况