数学科学学院统计学专业课程方案
数学科学学院统计学专业课程方案
一．培养目标
培养德智体美全面发展，具有良好的数学素养，掌握统计学的基本理论与方法，能熟练地运用计算机分析数据，解决实际问题的高级专业人才；能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作等社会主义建设需要的复合型专门人才，并为更高层次的研究生教育输送优秀人才。
二．培养规格
1．掌握马列主义、毛泽东思想和邓小平理论的基本原理以及“三个代表”的重要思想，树立科学的世界观、正确的人生观和价值观，坚定的社会主义、共产主义信念，敬业爱岗,具有良好的思想品德、社会公德和职业道德。
2．具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练。具有扎实的经济学基础，熟悉国家经济发展的方针、政策和统计法律、法规。
3．掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。
4．了解与社会经济统计有关的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。
5．了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。
6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；能熟练使用至少一种统计软件包（如SPSS、SAS等），具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力。
7．掌握一门外语，在听、说、读、写四个方面全面发展，达到国家规定的四级或以上水平。
8. 具有终身体育锻炼的意识，养成良好的体育锻炼和卫生习惯。
三．计划学制、最低毕业学分、授予学位
计划学制：本专业实行学分制，学制一般为四年，学生可在3-6年完成学业。具体按学校有关学分制管理条例执行。鼓励学生攻读辅修专业、双专业、双学位。
最低毕业学分：156.5学分。
授予学位：理学士。
四．课程修读要求
综合教育选修课程
学科基础课程
综合教育
专业限选课程专业任选课程必修课程
专业必修课程
专业实习与毕业论文2．全校综合教育必修课为全体学生必修课程，计33.5
学分，其中军事理论为通过性考试；
3．全校综合教育选修课设置9学分，可在外学院开设的专业课、全校公选课、外校选修课中选修。公共选修课分人文社会、自然科学、艺术、综合实践四大类，在每一类选修至少2个学分。修读文科类院系课程作人文社会类选修课程（包括“形势与政策”和“当代世界经济与政治”课程），修读理工类院系课程作自然科学类选修课程，修读艺术类院系课程作艺术类选修课程。同时，学生可以根据个性发展需要和实际情况，在专家讲座（含大学生文化素质教育大讲坛）、社会实践、社会调查、志愿者服务、社团活动、课题活动、竞赛等各类活动中自主选择参与，获得学分归入综合实践类公选课。综合实践类公选课学分认定由本院系和有关单位确定。就业指导课为任选课以讲座形式进行，分散实施，1个学分。
4．综合教育必修课程、学科基础课程、专业必修课程是全体学生必须修读的课程，如果考试不及格，按学校文件规定，必须重修。实践与毕业论文（设计）是全体学生必须完成的学习环节。
5．学生须修读22学分的限制选修课和至少11学分
的任选课。“数学分析选讲”与“高等数学选讲”、“高
等代数选讲”与“线性代数选讲”不能重复选修。
6．除修读计划表列出的专业选修课程外，也可修
读本学院其它专业（方向）的课程，作为本专业任选
课程，并按实际学分与学时计入。修读专业任选课程，如果考试不及格的，可以放弃，改选其它专业任选课程。
7．第八学期，以专业实习与毕业论文写作为主；
专业实习采取个人联系与统一安排相结合的方式进行。
8．本专业学生，如果毕业后希望按师范专业择业，从事中学数学教育的，须按照学校规定修读
“教师教育”模块课程，计25学分。所得学分仅作为附加学分，不计入毕业总学分。
9．建议本专业学生在第一、二、三学期学习中，把主要精力放在学习“学科基础课程”与《大学英语》，每学期至多选修2学分的公共选修课程。
10．本院在第一、二学期设置“数据库管理系统”、“程序设计语言”取代学校“计算机基础”课。
11．带●号的可开为双语教学课程。带☆号的为综合课程。
占总学时的比例
学分数占总学分的比例（％）课程类别学时数
（％）
必修课608 25.33 33.5 21.40 综合教育课
选修课160 6.67 9 5.75
学科基础课528 22 33 21.09
专业必修课576 24 36 23
专业选修课528 22 33 21.09 实践及毕业论文12W 12 7.67
总计2400 100.00 156.5 100.00 六．课程方案表
（一）、必修课
课程类别课程
编码
课程名称
学
分
数
学时数学期、周时数、周学时备注
合
计
理
论
学
时
实
践
学
时
一二三四五六七八
16周
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
综合教育课必
修
课
思想道德修养与法律基础 2.5 48 32 16 2-1
中国近现代史纲要 2 32 32 2
毛泽东思想、邓小平理
论和“三个代表”重要
思想概论
4.5 96 64 32 4－2
马克思主义基本原
理
2.5 48 32 16 2-1
大学体育 4 128 春秋
大学英语16 256 256 4 4 4 4
军事 2 2．5W 2.5W
小计33.5 608
选
修
课
人文社会科学类 2 32 春秋
自然科学类 2 32 春秋
艺术类 2 32 春秋
综合实践类 2 64 64 春秋
就业指导课 1 讲座形式，分散实施
小计9 160
学科基础课22110821 ☆数学分析（1） 5 80 80 6 1 22110830 ☆数学分析（2） 6 96 96 6 1 22111350 ☆高等代数（1） 6 96 96 6 1 22111360 ☆高等代数（2） 6 96 96 6 1 22110840 ☆数学分析（3） 6 96 96 6 1 22111410 解析几何 4 64 64 5 1 小计33 528
专业必修课22111600 数据库管理系统 3 48 28 20 3/2
22111590 程序设计语言 3 48 28 20 4/2
22110211 概率论 4 64 64 4 1 22121010 ●微观经济学 3 48 48 3 2 22110791 数理统计 4 64 64 4 1 22143040 统计软件(SPSS) 2 32 16 16 2 1 22121020 宏观经济学 3 48 48 3 2 22110750 实用回归分析 4 64 54 10 4 1 22141060 随机过程 3 48 48 3 2 22141050 抽样调查 3 48 42 6 3 2 22110110 多元统计分析 4 64 54 10 4 3 小计36 576
实践与毕业论文3105002 专业实习 6 6周6w 3108005 毕业论文 6 6周6w 3 小计12 12w
（二）、限制选修课
课程类别课程
编码
课程名称
学
分
数
学时数学期、周时数、周学时
备
注
合
计
理
论
学
时
实
践
学
时
一二三四五六七八
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
6
周
专业限选课程22122030 会计学 4 64 64 3w 5 2 22141040 统计软件(SAS） 3 48 24 24 3 2 22110680 时间序列分析 3 48 48 3 3 22110460 计量经济学 3 48 48 3 2 22142030 统计学原理 3 48 48 3 2 22143030 试验设计与分析 3 48 48 5 3 22143050 国民经济统计学 3 48 48 5 2 小计22 352
（三）、任意选修课
课程类别课程
编码
课程名称
学
分
数
学时数学期、周时数、周学时
备
注
合
计
理
论
学
时
实
践
学
时
一二三四五六七八
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
16
周
6
周
专业任选课程
22110850 数学分析习题课（1） 2 32 32 2
22110860 数学分析习题课（2） 2 32 32 2
22110880 数学分析选讲 2 32 32 2
22110270 高等代数选讲 2 32 32 2
22183120 高等数学选讲 2 32 32 2
22183130 线性代数选讲 2 32 32 2
22110190 复变函数论基础 3 48 48 3
22182050 常微分方程基础 3 48 48 3
22183100 ●数学实验 3 48 48 3
22143090 可视化程序设计 3 48 48 3
22183110 大型数据库 3 48 48 3
22143120 ☆数学建模* 3 48 39 9 3
22143020 运筹学 3 48 48 3
22143010 实变函数论基础 3 48 48 3
22143130 统计预测与决策 3 48 48 3
小计39 624
七．双专业、双学位、辅修专业说明
（一）学分要求
1．修读“统计学”辅修专业的学生，须修读本专
业课程计划表备注栏中代号为 1 的课程30学分，其中至少有10学分为专业必修课。
2．修读“统计学”双专业的学生，须修读本专业
辅修证书30学分，并且须修读本专业课程计划表备注栏中代号为 2 的课程20学分。
3．修读“统计学”双学位的学生，须修读本专业的双专业证书，并且修读10学分的本专业课程计划表备注栏中代号为3的课程，同时完成本专业毕业论文。
（二）修读期限
辅修专业：原则上在第四年内修完全部课程。
双专业、双学位：若在第四年内尚未修完规定的全部课程，修读双专业的可延长一年学习时间，修读双学位的可延长两年学习时间。
（三）其它问题
与实行辅修专业、双专业和双学位有关的其它问题，如入学条件、学籍管理、毕业证书、学位授予、
收费标准等，按学校有关管理规定执行。
八、课程简介（另订成册）
修订责任人：金华
主管院领导：丁时进
本科毕业论文(设计) 论文题目：大数据对统计学的冲击与机遇 学生姓名：黄耀真 学号： 1004100311 专业：统计学 班级：统计1003班 指导教师：朱钰 完成日期：2014年 4月 10日
大数据对统计学的冲击与机遇 内容摘要 2010年，全球数据跨入了ZB时代，据IDC预测，至2020年全球将拥有35ZB的数据量，大量数据实时地影响我们工作、生活，甚至国家经济、社会发展，大数据时代已经到来。基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系，大数据对统计学产生了冲击又提供了机遇。本论文首先对现代统计学体系作了简要介绍。根据统计方法将统计学分为描述统计学和推断统计学，首先从大数据对描述统计学的冲击进行分析，体现在：对搜集数据方法的冲击、对搜集数据类型的冲击、对数据存储方法的冲击。再者对推断统计学的冲击进行总结。大数据对统计学的机遇体现在：抽样平均误差的降低、统计学作用范围的扩大及统计学家地位的提升。 关键词：大数据统计学冲击机遇
The impact and opportunities of big data on statistics Abstract:In 2010,the quantity of data rcached ZB level.According to IDC,there will be at least 35zettabytes of stored data in 2020.Massive data are affecting our life,even the economy and the development of society.The Big data era alredy come.From the perspective of subject, big data can be regarded as a new dataanalysis method due to its function in storage, integration, processing and analysis formass data. The intrinsic nature of big data based on data relationships determines thecertain connection with statistics, thus big data brings both challenges andopportunities to the development of statistics. The statistical was divided into descriptive statistics and inferencial statistics. The challenges of descriptive statistics embodied in the impact on method of data collection, the impact on data type and the impact on data storage.The summary of inferencial statistics.Besides, strengthen convincingness of statistical result,extended statistics system, wilder functionfield as well as higher status of statistician. Key words：Big data statistics impact opportunity
及早发现流感 谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具，它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会搜索流感两个字）。近日，这个工具发出警告，全美的流感已经进入“紧张”级别。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的，因为它的时效性极强，能 够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。事实也证明，通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力的，仅波士顿地区，就有700例流感得到确认，该地区目前已宣布进入公 共健康紧急状态。 这个工具工作的原理大致是这样的：设计人员置入了一些关键词（比如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等），只要用户输入这些关键词，系统就会展开跟踪分析，创建地区流感图表和流感地图。谷歌多次把测试结果（蓝线）与美国疾病控制和预防中心的报告（黄线）做比对，从下图可知，两者结论存在很大相关性： 但它比线下收集的报告强在“时效性”上，因为患者只要一旦自觉有流感症状，在搜索和去医院就诊这两件事上，前者通常是他首先会去做的。就医很麻烦而且价格不菲，如果能自己通过搜索来寻找到一些自我救助的方案，人们就会第一时间使用搜索引擎。故而，还存在一种可能是，医院或官方收集到的病例只能说明一小部分重病患者，轻度患者是不会去医院而成为它们的样本的。 这就是一个典型的“大数据”的应用例子，舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。 大数据的起源 大数据起源于数据的充裕，舍恩伯格在他的另外一本书《删除》中，提到了这些源头。 1、信息的数字化，使得所有信息都可以得到一个完美的副本； 2、存储器越来越廉价，大规模存储这些数字信息成本极低；
统计学简答题参考答案 第一章绪论 1.什么是统计学？怎样理解统计学和统计数据的关系？ 答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学。统计学和统计数据存在密切关系，统计学阐述的统计方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究，离开了统计数据，统计方法以致于统计学就失去了其存在意义。2．简要说明统计数据的来源。 答：统计数据来源于两个方面：直接的数据：源于直接组织的调查、观察和科学实验，在社会经济管理领域，主要通过统计调查方式来获得，如普查和抽样调查。间接的数据：从报纸、图书杂志、统计年鉴、网络等渠道获得。 3.简要说明抽样误差和非抽样误差。 答：统计调查误差可分为非抽样误差和抽样误差。非抽样误差是由于调查过程中各环节工作失误造成的，从理论上看，这类误差是可以避免的。抽样误差是利用样本推断总体时所产生的误差，它是不可避免的，但可以控制的。 4.解释描述统计和推断统计的概念？（P5） 答：描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。推断统计是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。第二章统计数据的描述 1描述次数分配表的编制过程。 答：分二个步骤： （1）按照统计研究的目的，将数据按分组标志进行分组。 按品质标志进行分组时，可将其每个具体的表现作为一个组，或者几个表现合并成一个组，这取决于分组的粗细。 按数量标志进行分组，可分为单项式分组和组距式分组 单项式分组将每个变量值作为一个组；组距式分组将变量的取值范围（区间）作为一个组。 统计分组应遵循“不重不漏”原则 （2）将数据分配到各个组，统计各组的次数，编制次数分配表。 2. 一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：数据分布特征一般可从集中趋势、离散程度、偏态和峰度几方面来测度。常用的指标有均值、中位数、众数、极差、方差、标准差、离散系数、偏态系数和峰度系数。 3.怎样理解均值在统计中的地位？ 答：均值是对所有数据平均后计算的一般水平的代表值，数据信息提取得最充分，具有良好的数学性质，是数据误差相互抵消后的客观事物必然性数量特征的一种反映，在统计推断中显示出优良特性，由此均值在统计中起到非常重要的基础地位。受极端数值的影响是其使用时存在的问题。 4. 简述众数、中位数和均值的特点和使用场合。 答：众数、中位数和均值是分布集中趋势的三个主要测度，众数和中位数是从数据分布形状及位置角度来考虑的，而均值是对所有数据计算后得到的。众数容易计算，但不是总是存在，使用场合较少；中位数直观，不受极端数据的影响，但数据信息利用不够充分；均值数据提取的信息最充分，但受极端数据的影响。5.为什么要计算离散系数？
070102 计算数学 计算数学也叫做数值计算方法或数值分析。主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值数值逼近问题，矩阵特征值的求法，最优化计算问题，概率统计计算问题等等，还包括解的存在性、唯一性差分析等理论问题。我们知道五次及五次以上的代数方程不存在求根公式，因此，要求出五次以上的高次代一般只能求它的近似解，求近似解的方法就是数值分析的方法。对于一般的超越方程，如对数方程、三角方采用数值分析的办法。怎样找出比较简洁、误差比较小、花费时间比较少的计算方法是数值分析的主要课题的办法中，常用的办法之一是迭代法，也叫做逐次逼近法。迭代法的计算是比较简单的，是比较容易进行的以用来求解线性方程组的解。求方程组的近似解也要选择适当的迭代公式，使得收敛速度快，近似误差小。 在线性代数方程组的解法中，常用的有塞德尔迭代法、共轭斜量法、超松弛迭代法等等。此外，一些比消去法，如高斯法、追赶法等等，在利用计算机的条件下也可以得到广泛的应用。在计算方法中，数值逼近本方法。数值逼近也叫近似代替，就是用简单的函数去代替比较复杂的函数，或者代替不能用解析表达式表值逼近的基本方法是插值法。 初等数学里的三角函数表，对数表中的修正值，就是根据插值法制成的。在遇到求微分和积分的时候，的函数去近似代替所给的函数，以便容易求到和求积分，也是计算方法的一个主要内容。微分方程的数值解法。常微分方程的数值解法由欧拉法、预测校正法等。偏微分方程的初值问题或边值问题，目前常用的是有限元素法等。有限差分法的基本思想是用离散的、只含有限个未知数的差分方程去代替连续变量的微分方程求出差分方程的解法作为求偏微分方程的近似解。有限元素法是近代才发展起来的，它是以变分原理和剖分的方法。在解决椭圆形方程边值问题上得到了广泛的应用。目前，有许多人正在研究用有限元素法来解双曲方程。计算数学的内容十分丰富，它在科学技术中正发挥着越来越大的作用。 排名学校名称等级 1 北京大学A+ 2 浙江大学 A+ 3 吉林大学A+ 4 大连理工大学A+ 5 西安交通大学A 北京大学：http:https://www.doczj.com/doc/f63441863.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=4 浙江大学：http:https://www.doczj.com/doc/f63441863.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=21847 吉林大学：http:https://www.doczj.com/doc/f63441863.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=5506 大连理工大学：http:https://www.doczj.com/doc/f63441863.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=4388 西安交通大学：http:https://www.doczj.com/doc/f63441863.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=18285
数学与计算科学学院专业培养方案 一、培养目标 培养德育、智育、体育和美育全面发展，具有坚实数学或统计理论基础及计算能力，综合素质高的优秀本科毕业生。为全国重点高校输送高素质的研究生生源。培养今后能从事数学基础研究和教学的后备军。 二、培养规格和要求 1．坚持四项基本原则，立志成为社会主义事业的建设者和接班人。 2．具有比较扎实的数学基础，受到严格的科学思维训练，初步掌握数学或统计科学的思想方法。 3．了解数学、计算科学与统计学的发展与应用前景，具有应用数学、计算科学或统计学知识，解决实际问题或专业教学的能力。 4. 能熟练使用计算机（包括常用语言、工具及一些数学软件），具有一定的软件 设计能力。 5．有较强的语言表达能力，掌握资料查询，文献索引以及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的科学研究或教学研究能力。 6．具有健康的体魄和良好的心理素质，能胜任将来负担的工作。 三、授予学位修业年限：按要求完成学业者授予理学学士学位，学制四年。 四、毕业总学分及课内总学时 五、专业核心课程：数学分析、几何与代数、概率统计、常微分方程、复变函数、实 变函数、泛函分析、代数学、微分几何、偏微分方程、高级语言程序设计、数据结构与算法等。 六、专业特色课程： 国家及省级精品课程：数学分析 校级重点课程：几何与代数、概率论 校级精品课程：偏微分方程、现代常微分方程 七、专业课程设置及教学计划（见附表一） 八、辅修、双专业、双学位教学计划（见下文）
附件表一： 12013级《大学英语》课程将进行课程教学内容与教学模式改革，按12学分列入公共必修课板块。2包含政治理论社会实践活动2个学分。 3包括技能18天，理论36学时。
数学科学学院招生专业及研究方向 专业名称研究方向学习方式授课语言 基础数学(Pure Mathematics) (070101)01. 置换群及代数组合论全日制中文 02. 低维拓扑全日制中文 03. 拓扑学全日制中文 04. 微分几何及其应用全日制中文 05. 微分几何全日制中文 06. 子流形的整体微分几何全日制中文 07. 非线性分析全日制中文 08. 几何分析全日制中文 09. 微分几何与PDE全日制中文 10. 常微分方程与动力系统全日制中文 11. 微分动力系统全日制中文 12. 非线性偏微分方程全日制中文 13. 代数几何全日制中文 14. 偏微分方程及其应用全日制中文 15. 密码学与信息安全理论全日制中文 16. 数论： 算术几何，p-进上同调全日制中文 17. 调和分析及其应用全日制中文 18. 李群及其作用全日制中文 19. 调和分析与偏微方程全日制中文 20. 辛几何与数学物理全日制中文 21. 微分几何与数学物理全日制中文 22. 组合数学；图论全日制中文 23. 几何群论全日制中文 24. 场论和弦理论相关的数学物理全日制中文 25. 共形几何与微分方程、广义相对论中的微分几何全日制中文 26. 随机几何全日制中文 27. 非线性偏微分方程和调和分析全日制中文 28. 多复变函数论全日制中文 29. 双曲型偏微分方程全日制中文 30. 拓扑弦与镜像对称全日制中文 31. 数论与表示论全日制中文 32. 抽象代数全日制中文 33. 代数表示论全日制中文 34. 几何分析和非线性偏微分方程全日制中文 35. 有限群及其表示论全日制中文 36. 量子拓扑计算和数学物理全日制中文
大数据时代需要重视统计学 我们现在要开始重视大数据，要重视统计学，因为在数据足够大了之后，我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律，它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系，它从本质上来说就是一个统计的规律。统计学学好了，你再去学别的都战无不胜，因为一切社会现象到最后都是一个统计规律。 为什么要强调统计学呢，因为我们的认知能力中最差的是统计思维。人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象，比如我们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基曾说，其实语言不是你学来的，语言是你天生就会的，因为语言太复杂了，要是从出生再学语言根本学不会，等你出生的时候，你的大脑里头已经预装了一套操作系统，语言的操作系统。所以语言我们是天生就会的。 还有，比如我们察言观色的能力，也是天生就会的。但有，一些是我们不会的。一位得诺贝尔经济学的心理学家写过一本书，《思考快与慢》。里面就讲到，我们有很多思维是靠直觉的快思维，这是我们几万年、几十万年、几百万年的自然演化，然后给我们留下来的，就是第六感觉。当你觉得可能有危险的时候，你就会跑掉。但是呢，我们另外一套操作系统是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，装得很烂，所以我们天生缺的是逻辑推理能力和统计思维能力。 所以，在大数据的时代，我们最需要补的，其实是我们认知能力中最差的统计思维。如果有在学校的学生，我建议统计学这门课要好好地上。 “大数据”何以成为热门词汇？ 为什么突然之间，大数据变成了一个最热门的词汇？
首先是由于IT革命。IT革命之后，我们有了很多处理数据的能力，对计算机数据的处理能力、存储的能力和计算的能力不断的提高。人类储存信息量的增长速度比世界经济增长的速度要快4倍，而且这还是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度。而计算机数据处理能力的增长速度，比世界经济增长的速度要快9倍。 其次，能够被数据化的东西越来越多。最早的时候是数字可以被数据化，所以我们有了阿拉伯的计数，后来又出现了二进位，再后来我们发现文字也可以处理成数据，然后我们发现又图像也可以处理成数据。我不知道欧美同学会《时代大讲堂》位置在哪里，我就赶紧上网查一查地图，方位也可以被数据化；你用微信、微博，跟朋友在网上交流，说明你的社会关系也会被数据化。 所以这就是为什么现在要谈大数据，因为可处理的东西太多了。而当你能够被数据化的东西越来越多。当你能够拿到的数据越来越多时，就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样，因为你不可能拿到整体，因为整体太多了，而且无法去计算。而现在，当存储能力无限扩大，处理数据的计算能力不断的进步，致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据，而是一个整体的数据。所以这个时候，有很多原来想都不能想的事情，现在你可以去做。 大数据时代的三个规律 规律一：知其然而不必知其所以然外行打败内行 我先讲一个案例就是葡萄酒。葡萄酒怎么品酒？过去是靠品酒方面的专家。他会先闻一闻，什么味道、什么香味，然后看看是不是挂杯，最后告诉你，这个酒大
应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案 学科门类：理学 二级类：统计学类 专业代码：071202 英文名称：Applied Statistics（Big data） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。 二、专业培养规格 1、知识结构 （1）掌握计算机的基础知识。 （2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 （3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。 （4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。 （5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。 （6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。 （7）具有坚实的数学理论基础。 （8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。 （9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规； （10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。 （11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。 （12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专
业知识。 2、能力结构 （1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。 （2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。 （3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。 （4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。 （5）具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。 （6）了解相关的技术标准，具有数据处理、分析、呈现等应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。 （7）具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。 （8）具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力，有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。 （9）具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。 3、素质结构 （1）掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理，树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。 （2）具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。 （3）具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。 （4）具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度，养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。 三、专业培养规格实现矩阵
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
1什么是统计学？统计方法可分为哪两大类？统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。方法有描述统计和推断统计两类 2统计数据可分为哪几种类型？不同类型数据各有什么特点？按采取计量尺度，分类、顺序、数值型数据；按统计数据收集方法，观测、实验数据；按被描述对象与时间关系，截面、时间序列数据 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 3举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念：对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。
4什么是有限总体和无限总体？举例说明 有限总体指总体的范围能够明确确定，而且元素的数目是有限可数的，如若干个企业构成的总体，一批待检查的灯泡。无限总体指总体包括的元素是无限不可数的，如科学实验中每个试验数据可看做是一个总体的一个元素，而试验可无限进行下去，因此由试验数据构成的总体是无限总体 5变量可分为哪几类？ 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。6举例说明离散型变量和连续型变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数”连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1数据的预处理包括哪些内容？ 数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选和数据排序。 2直方图和条形图有什么区别？ ①条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，②直方图各矩形连续排列，条形图分开排列，③条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。 3饼图和环形图有什么不同？ 饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。 4茎叶图和直方图相比有什么优点？ 茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。 5使用图标应注意哪些问题？
2018上海交通大学数学科学学院考研复试通知复试时间复试分数线复 试经验 启道考研网快讯：2018年考研复试即将开始，启道教育小编根据根据考生需要，整理2017年上海交通大学数学科学学院考研复试细则，仅供参考： 一、复试科目（启道考研复试辅导班） 二、复试通知（启道考研复试辅导班） 一、招生计划 二、复试分数线 对于参加我校 2017 年硕士研究生入学考试、初试分数达到由我校制定的我院研究生招生类型的基本分数线要求的考生，根据统考拟招录人数，按 1:1.2的比例（四舍五入取整）进行差额复试，确定我院各专业的复试分数线。 对于在 2016 年 7 月参加了我院“2017 年研究生优秀生源选拔夏令营”并获得 A、B 档优惠资格的考生，当其初试分数达到学校对应基本分数线要求但未达到我院对应专业复试分数
线要求时，仍然具备参加复试资格。 以上方案适用于报考我院数学专业（学术型）、统计学专业（学术型）及应用统计专业（专业型）的各类考生。 三、复试安排 1、笔试 （1）专业课综合笔试： 3 月 17 日上午 9：00-11：00，上院 303。专业课综合笔试主要考察主干课程的基本内容， 其中：数学专业包括：近世代数、复变函数、实变函数、常微分方程、偏微分方程、微分几何、泛函分析、概率论、科学计算；统计学专业包括：数学分析、高等代数、概率论、数理统计、随机过程、回归分析、多元统计分析；应用统计专业学位包括: 高等数学、线性代数、概率论、数理统计、时间序列分析。 （2）专业英语笔试（只允许带数学专业纸制字典）： 3 月 17 日下午 14：00-15：00，上院 303。
大数据对统计学的挑战和机遇 从学科角度而言，大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析，可视为一种新的数据分析方法，这种基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系，大数据对统计学的发展既提出了挑战又提供了机遇。大数据对统计学的挑战体现在：大样本标准的调整、样本选取标准和形式的重新确定、统计软件有待升级和开发及实质性统计方法的大数据化。大数据对统计学的机遇体现在：统计质量的提高、统计成本的下降、统计学作用领域的扩大、统计学科体系的延伸及统计学家地位的提升。 大数据统计学挑战机遇 一、大数据与统计学的比较 统计学在大数据的研究中存在一定的应用，表现在将“大数据”变成“小数据”，对海量数据的搜索、聚类和分类依赖于统计学的一般方法，因而大数据的研究继承了统计学科的一些特点。但大数据尚未被统计学吸纳和应用，这主要是由于大数据与统计学存在两个很关键的差别。 第一，样本统计和全样本统计的差别。统计学依赖于样本统计（普查除外），样本是按照一定的概率从总体中抽取并作为总体代表的集合体，而随机抽样是有成本的，如时间
成本、资金成本、社会关系等。在样本规模增加有限的情况下，总体数量越大样本估计的误差就越大，这是样本统计不可避免的缺陷。 第二，预测分析和非预测分析的差别。统计学旨在分析变量之间的相关关系，即两个或两个以上变量之间存在的某种规律性，故数据搜集是发生在变量确定之后，数据的分析价值是可预测的。如若要研究利率对消费行为的影响，则利率大小和消费支出的数据会有目的地被搜集和分析。一旦分析目的完成，为该目的而搜集的数据的价值也就完全实现。 二、大数据对统计学的挑战 大数据与统计学的关系及其本身的优势，意味着未来统计学的大数据化是不可避免的趋势，现有的统计学与大数据之间还存在着一些不相容的地方，为积极应对这一趋势，就必须对现有的统计学理论和方法作出相应的调整甚至是某 些方面的完全革新。 统计学依赖于样本统计，主要研究客观事物数量关系和数量特征。大数据时代产生了海量的即时的电子化数据，其样本量大，甚至可以覆盖全部总体，所以包含更多的信息量。例如，传统的经济统计一般细化到行业层面或产品层面，但电子商务的发展和条形码的普及让记录具体到每一次交易 行为。网上电子化交易信息，企业电子化经营记录，部门电子化行政记录，为统计调查提供了海量数据，对统计学样本
数学与计算机科学学院师资队伍信息 2013-10-19 李星，男，汉族， 1964 年生，博士（德国），宁夏大学教授 , 曾任宁夏大学副校长，现任宁夏师范学院院长；上海交通大学兼职教授、博士生导师，《中国数学文摘》副主编，宁夏大学学报（自然科学版）主编（中文核心期刊），第十届全国政协委员，第五届、第六届中国科协委员，第九届全国青联委员，第八届、第九届中国数学会理事，第七届宁夏青联副主席，第五届、第六届宁夏回族自治区科协副主席；第七届、第八届宁夏政协委员；第十届宁夏人大代表；首届宁夏高级专家联合会副会长；中国数学会副理事长；宁夏数学会理事长；宁夏力学会理事长；宁夏回族自治区重点学科“应用数学”专业的学科带头人； 211 重点学科“数学力学及工程技术科学计算”的学科带头人。入选教育部“高层次创造性人才计划”获青年教师奖，首届国家“百千万人才工程” 一、二层次人选 , 中央直接联系专家。
马应虎，男，回族，1958年7月出生，宁夏海原县人，中共党员。1982年1月毕业于宁夏大学数学系，理学学士，2000年评聘为教授，曾任固原师专数学系副主任、主任、教务处处长、校长助理，2005年8月任宁夏师范学院党委委员、副院长，现任宁夏大学副校长。 教育部“曾宪梓教育基金会高等师范院校教师奖”三等奖获得者；“数学与应用数学”区级教学团队负责人；“数学与应用数学”区级特色专业负责人；宁夏师范学院“基础数学”校级重点学科学科带头人；区级精品课程《高等代数》的主要完成人，主要担任“高等代数”、“近世代数”等课程的教学工作。2007年主持完成区级教改项目“普通高校兼办高职教育人才培养模式创新研究”；2008年主持完成区级教改项目“宁夏高校专业建设发展趋势研究”；2009年主持完成区社科项目“教育公平与优质教育资源配置”，参与完成2个省部级教学科研项目，主持完成3项校级教学科研项目。近五年来发表《发挥师范教育在教师教育中的主体作用》等研究论文8篇；出版《近世代数基础》等专著4部，主持完成的”近世代数教学改革研究“获2011学年度校级优秀教学成果一等奖；2010年研究报告《西北地区中小学教师流动问题研究》获第四届全国教育科学研究优秀成果三等奖（主要完成人）；2010年研究报告《宁南山区农村小学教师流动与教育公平研究》获宁夏首届优秀教育研究成果一等奖(主要完成人)；2010年著作《高等职业教育的改革与发展》获宁夏首届优秀教育研究成果二等奖。
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity)，典型的如微博;三是种类多(Variety)，多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value)，这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系
【20考研】北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业（数学、统计学方 向）备考经验分享 北京大学前沿交叉学科研究院数据科学专业（数学、统计学方向），向大家介绍一下我的经验。我的各科成绩是政治63分，英语77分，数学三144分，统计学综合150分，录取的4个人中唯一一个专业课满分，也是数学最高分。我的本科学的是文科专业，本科概率论学得比较浅，而数理统计是完全自学的，希望这个经验贴对大家有所帮助，尤其是跨考的学弟学妹。 一、政治 政治我只用过肖秀荣老师的资料，强烈推荐。不管哪门科目，想得高分都要早准备。多做精讲精练、1000题和肖八肖四，推荐关注肖老师的微信公众号，视频喜欢看的话可以看，起到帮助理解的作用。考前各家机构会出模拟题，可以都看一看，肖四的大题一定要背熟。 二、英语 英语需要长期的积累，最好别等到后期才开始。很多人有背单词书的习惯，我觉得因人而异。我更喜欢在阅读中记单词。考研阅读中，更多考察的是对语篇和作者意图的理解，因此需要把单词放在句子和上下文中去揣摩，理解特定的文章背景下作者通过一个单词传达出怎样的态度和感情倾向。我只做了历年的真题，做真题遇到不会的单词时，就查一下牛津词典。除去明显不可能考到的义项，把其他所有义项和例句抄一次，加深印象。做到后面，就会发现其实重点的单词和经常考察的义项都会在真题中反复出现。这样做完一遍后，考研英语的基础就有了。如果需要的话，可以从头开始再做一遍，这次的速度会比第一次快很多。书籍推荐一下张剑的黄皮书，讲解十分细致。做完真题后我翻阅了几本单词书，感觉上面的单词很多只给出了最常用的解释，阅读里考到的有些生僻义项并没有列出来，所以有的工作还是要自己亲自去做。当然了，任何经验都要辩证地看待，推荐大家结合不同的经验，最终找到适合自己的学习方法。 三、数学 对于基础不太扎实的情况，我的建议是先把本科教材完整地复习一次，课后题也认真做一次，当然超出数三范围的内容不用看。因为这些都是比较基础的东西，也讲解得很全面。考研全书是建立在基本功比较扎实的基础上，提纲挈领地总结一些要点和规律，如果没有相应的基础，即使看完全书，还是会有根基不牢的感觉。很多结论背后的原因都拿捏不准，做题的时候自然不会得心应手。关于教材，高数我用的是同济版，差分方程这一部分参考的是北大刘书田教授等编著的《微积分解题方法与技巧》。线代部分推荐丘维声教授的《高等代数》上册，B站有配套的151讲授课视频，可以看一下对应的部分。投影理论也要了解一下，有助于理解多元线性回归中的证明过程。概率论部分包含在了专业课的考察范围里，所以放在专业课部分说。 学完教材以后，就是多做题了。真题我做了2000年以来数学一、数学二、数学三的题目，2000年到2008年还有数学四，也一起都做了。除了真题，重点推荐历
爱丁堡大学 统计学与数据科学授课型研究生申请要求
爱丁堡大学简介 学校名称爱丁堡大学 学校英文名称University of Edinburgh 学校位置英国 | 苏格兰 | 爱丁堡 2020 QS 世界排名20 爱丁堡大学概述 爱丁堡大学（The University of Edinburgh），简称爱大，是一所位于英国苏格兰首府爱丁堡的世界著名公立综合性研究型大学，苏格兰最高学府，英国老牌名校。爱大创建于1583年，是英语世界第6古老的高等学府。由于其悠久的历史、庞大的规模、卓越的教学质量与科研水平，爱丁堡大学在2015年和2016年维基百科世界大学影响力排名中均位居全球第16位 ；同时位列2020年QS世界大学排名第20位 ，2020年泰晤士高等教育世界大学排名第30位 ，2020年USNews世界大学排名第28位 ，2019年软科世界大学学术排名第31位 。 统计学与数据科学专业简介 在这个数字和数据丰富的时代，对行业，公共部门和学术界的统计专业毕业生的需求很高，但是这类毕业生的人数很少。 数据科学的最新发展提高了人们对统计重要性的认识，对数据的分析和对结果的解释牢牢地嵌入了这一新认识的领域。 该计划旨在培训下一代统计学家，重点是新近认可的数据科学领域。 教学大纲结合了严格的统计理论和将统计模型应用于数据的广泛实践经验。 该课程特别包括：古典和贝叶斯意识形态、计算统计、回归、一系列模型和应用程序的数据分析。统计学与数据科学专业相关信息 专业名称统计学与数据科学 专业英文名称Statistics with Data Science MSc 隶属学院数学学院
数学科学学院2017级信息与计算科学专业培养方案 一、培养目标及培养要求 （一）培养目标 本专业培养学生具有良好的数学基础和数学思维，掌握信息与计算科学的基本理论、方法和技能。能解决科研单位和各种应用领域在实际工作中遇到的科学计算和信息处理问题。毕业生能在科技、教育和经济金融等部门从事研究、教学、应用开发和管理工作，成绩优秀的学生可继续攻读硕士学位。 （二）培养要求 掌握数学分析、代数、几何及其应用的基本理论和方法；学习和了解信息与计算科学的理论前沿和应用前景；熟练使用计算机，具有基本的算法分析、算法设计和较强的编程能力；能运用所学的理论、方法和技能解决应用领域中的实际问题；熟练掌握一门外语。 二、学制 4年。学习年限3~6年。 三、授予学位及学分要求、 （一）授予学位 学生须修满本科人才培养方案规定的144学分，准予毕业；达到学位要求者，授予理学学士学位。 （二）学分要求 通识课程48学分；专业基础课程19学分；专业核心课程19学分；专业方向课程26学分；实践教学环节32学分。 四、学分分配表
五、课程设置、教学课时、学分分布 （一）通识教育环节：由通识基础课程、通识核心课程和通识拓展课程三部分组成，共计48学分。 1.通识基础课程（32学分）：必修； 本专业修读全部通识基础课程，并在第一学年修完除大学英语3、大学英语4、体育3、体育4、马克思主义基本原理概论、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论外其他全部课程。 2.通识核心课程（8学分）：限制性必修 本专业修读通识核心课程中“大学语文”2学分，其余6学分任选，并在第一学年修完全部8学分。 3.通识拓展课程（8学分）：跨学科选修 本专业在通识拓展课程·人文社会科学系列中选修4学分，并在第一学年修完，其余4学分在通识拓展课程“人文社会科学，科学技术，语言，艺术教育，体育、健康与就业”系列中选修。
数学科学学院 微论文 题目：SPSS软件数据录入案例分析姓名：刘权龙 学院：数学科学学院 年级：13级 专业：统计学 学号: 20134043126 审阅教师： 职称： 2014 年12 月
SPSS软件数据录入案例分析 摘要：有一次，在统计学软件SPSS课上，对于数据录入这个问题，同学们在数据录入过程中，出现了不同的方法。有的方法却对后面的统计分析带来了不便或者是录入错误。数据的录入非常重要，轻则给后续的统计分析工作带来麻烦，重则直接导致分析结果错误。所以说数据录入的过程是非常重要的。所以，现在有我们来对这些问题进行简要的分析。 关键词：数据录入，录入过程，录入错误，结果错误，简要分析 正文：在统计分析中，当我们的问卷调查在把数据拿回来后，我们应该做的工作就是用相关的统计软件进行处理。但是，在对数据进行分析之前，我们首先要对数据进行录入。现在,我们就以SPSS为数据处理软件，来简要分析一下问卷的数据录入处理过程，它的过程大致可分为两个个过程：第一：定义变量、第二：数据录入、第三：数据保存。下面我们将从这三个方面来对问卷的数据处理做详细的介绍。 SPSS处理： 第一步：定义变量 大多数情况下我们需要定义变量，在打开SPSS后，我们需要自己给变量定义在界面的左下方可以看到数据视图，变量视图两个标签。只需单击左下方的变量视图标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量。在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项：名称、类型、宽度、小数位、标签、值、缺失、列、对齐方式、度量标准、角色。我们知道在SPSS中,我们可以把一份问卷上面的每一个问题设为一个变量，这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应,每一个问题的答案即为变量的取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量的设置。为了便于说明，我们用此题来做例子进行分析：（注：分析解答该题的问题在这里不做论述） 1：一家汽车厂设计出3种新型号的手刹，现欲比较他们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号一，型号二和型号三中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下。 传统手刹：21.2 13.4 17.0 15.2 12.0 型号一：21.4 12.0 15.0 18.9 24.5 型号二：15.2 19.1 14.2 16.5 20.3 型号三：38.7 35.8 39.0 32.2 29.6