统计学实验课课程大纲要求2016-5-9

统计学专业实践大纲通常是根据具体学校和课程的要求而定，以下是一个典型的统计学专业实践大纲的示例：
1. 实践目标：
-了解统计学的实践应用，培养数据分析和解释能力。

-掌握统计学方法和工具的使用，能够应对实际问题。

-培养团队合作和沟通能力，开展统计项目。

2. 实践内容：
-数据收集与整理：学习如何设计和实施数据收集方法，包括问卷调查、实验设计等。

学习数据清洗、整理和存储的技巧。

-数据分析与解释：掌握常用的统计学方法，包括描述统计、推断统计、回归分析等。

学习利用统计软件进行数据分析和结果解释。

-统计建模与预测：学习如何构建统计模型，并利用模型进行预测和决策支持。

-实践项目：参与实际统计项目，例如市场调研、社会调查、医学研究等。

通过团队合作完成项目，并撰写报告和展示结果。

3. 实践要求：
-参与实践活动，完成指定项目和任务。

-学习和掌握相关的统计学理论和方法。

-独立解决问题，能够对实践结果进行合理的解释和讨论。

-撰写实践报告，描述项目背景、方法、结果和结论，并进行有效的数据可视化展示。

-参与团队讨论和分享，能够有效沟通和合作。

4. 评估方式：
-实践报告：根据实践项目撰写实践报告，包括项目描述、方法、数据分析和结果解释等。

-实践演示：进行演示展示，介绍实践项目的背景、目标、方法和结果。

-小组评估：根据团队合作和个人表现进行评估。

请注意，以上仅是一个示例，具体的统计学专业实践大纲可能会有所不同。

如果你想了解某个特定学校或课程的实践大纲，请与该学校或课程负责人联系。

《应用统计学》学习指南一、教学目标和要求统计思维是现代人必须具备的素质之一。

正如英国学者威尔斯（H.G.Wells）所说：统计思维，如同读写能力一样，总有一天会成为讲求效率的公民所必须的本领。

国家教育部也一直将《统计学》列为经济和管理类大学本科教育的核心基础课程。

本课程主要讲授应用于社会经济领域的基本统计理论和方法。

内容包括：统计学的分科及性质；统计资料的搜集与整理；综合指标、动态指标、统计指数、回归分析等描述统计；抽样设计、样本分布、参数估计、假设检验、方差分析等推断统计。

通过学习本课程，学生应理解和掌握统计基本知识和技能，能独立开展统计调查、分析统计数据和解释统计结论。

本课程教学进程中，要求学生查找统计年鉴、统计公报的近期数据并加以分析和解释。

随堂增设口试环节(课堂发言)，训练学生概括能力、表达能力及说服能力。

布置课外作业，要求学生主动采集现实社会经济生活中的统计数据，并以学会的统计方法深入分析。

二、教材和参考书教材：《应用统计学》，施金龙等，南京大学出版社，2016。

参考书：《统计学》，徐国祥，上海人民出版社，2007；《统计学基本概论和方法》，吴喜之，高等教育出版社，2000；《统计学的世界》，戴维·S·穆尔，中信出版社，2003；《Business Statistics》，David M. Levine，中国人民大学出版社，2010。

（注：（1）48学时课程，安排8学时Excel实验；40及以下学时课程，不安排8学时Excel 实验。

实验可集中于学院实验中心完成，也可作为课外作业由学生自行完成。

（2）教材各章章末单选题、计算题为课外作业必做题。

（3）授课教师可适当缩略(或扩充)各章计算题的范围。

以下各章计算题的缩略范围，供教师和学生参考：3.1、3.5、3.8；4.1、4.6、4.7、4.8、4.12(增加：计算算术平均数)；5.1、5.4、5.6；6.1、6.2、6.5、6.6、6.7、6.8；7.1、7.2、7.3、7.5、7.6、7.7；8.1、8.4；9.1、9.3、9.4、9.5、9.6；10.1、10.2；12.2、12.6、12.7。

关于修订课程教学大纲的指导意见各教学单位：课程教学大纲是根据专业培养方案，以纲要的形式编写的有关课程教学内容的指导性文件，是教师进行教学的主要依据；课程考核大纲是教学大纲的补充延伸，它以纲要形式规定课程考核的范围、重点和评价标准等基本内容。

课程教学、考核大纲是专业建设、课程建设的重要内容之一，也是评估课程教学质量、衡量课程教学效果的基本依据。

现就课程教学大纲的制定工作提出如下指导意见。

一、指导思想制定2016版课程教学大纲、考核大纲应紧紧围绕我校高级应用型人才培养和应用型示范校建设的目标，以2016年专业人才培养方案为依据，按“基础适度，专业适中”的要求调整模块结构关系，完善“平台+模块”的人才培养模式，鼓励基础类课程和专业课程体系进行适切性改革，充分体现学生主体、教师主导和知识、能力、素质协调发展的思想，加强基本知识、基本理论和基本技能的教学培养高级应用型人才。

二、基本原则(一)符合培养目标与整体优化原则。

课程教学大纲制定要紧紧围绕培养方案中的人才培养目标要求，明确课程在培养方案中的地位、作用和任务。

根据专业培养目标确定课程培养目标，选择教学内容，做到份量适当，深广适宜，难易适中，处理好理论内容与实验、实践内容的关系，处理好与相关课程的关系，避免脱节或重复，实现教学内容安排的整体优化。

（二）以学生为本与突出应用原则。

课程教学大纲制定要从学生学习、成才出发，正确处理学科知识的系统性与学生现有学习基础的关系、课堂教学与学生自主学习的关系、知识传授与能力培养的关系。

改革教学方法，文科课程实行“专题化、报告式”教学，理科课程实行“课题化、研究式”的教学，实践课程实行“项目化、导师制”教学，做到理论内容“精、透、新”，实践内容“实际、实用、实效”。

内容选择和编排要突出应用，实现从过去“教什么”和“如何教”向“培养什么能力”和“怎样培养能力”转变，更加注重能力培养和素质提高。

（三）反映学科、行业发展与改革创新原则。

统计学课程大纲I. 课程简介（Introduction）- 课程名称：统计学（Statistics）- 学分：3- 前置课程要求：高中数学基础- 课程目标：通过学习统计学的基本概念、原理和方法，使学生能够熟练应用统计学的工具进行数据分析和决策。

II. 教学目标（Learning Objectives）- 理解统计学的基本概念，如总体、样本、变量、参数和统计量等。

- 掌握常见的统计学方法，包括描述统计、推断统计和回归分析等。

- 学会运用统计软件进行数据分析和结果解释。

- 培养学生的逻辑思维和问题解决能力。

III. 课程大纲（Course Outline）1. 第一部分：描述统计（Descriptive Statistics）- 数据的收集与整理- 数据的图表展示- 中心趋势和离散程度的度量- 数据的分组和频数分布表- 统计图形的绘制2. 第二部分：概率与概率分布（Probability and Probability Distributions）- 概率的基本概念- 随机变量与概率分布- 常见概率分布：离散随机变量的分布（如二项分布、泊松分布）和连续随机变量的分布（如正态分布）- 期望值和方差的计算3. 第三部分：统计推断（Statistical Inference）- 抽样方法与抽样分布- 点估计与区间估计- 假设检验的基本步骤- 单总体参数检验与双总体参数检验- 方差分析与相关分析4. 第四部分：回归分析（Regression Analysis）- 简单线性回归模型- 多元线性回归模型- 模型的评价与解释5. 第五部分：统计软件应用（Statistical Software Application）- 统计软件简介- 统计软件基本操作与应用案例演示- 学生实践与作业辅导IV. 教学评估（Assessment）- 平时表现：课堂参与、作业完成情况，占总评成绩的20%。

- 期中考试：考查学生对描述统计和概率的理解与应用，占总评成绩的30%。

护理等专业《医学统计学》教学大纲范文一、课程名称医学统计学二、教学目的和要求本课程着重培养学生具有医学统计学基本理论和实践操作技能以及医学科学研究和临床实践中数据分析、处理和应用的能力，旨在培养护理等专业学生具备以下能力：1.掌握医学统计学基本理论和方法；2.能够独立完成医学研究数据的收集、整理、分析及处理；3.能够在医学科学研究和临床实践中，发挥医学统计学方法的作用；4.具备团队协作能力，能够与医学专业人员之间合作开展工作。

三、教学内容第一章医学统计学导论1.1 医学统计学基本概念 1.2 医学统计学与生物统计学、统计学的关系 1.3 医学统计学在医学科学研究和临床实践中的应用第二章医学数据收集方法2.1 医学研究的数据要求 2.2 医学数据收集的基本方法 2.3 医学问卷设计及问卷调查方法第三章医学数据描述和分析方法3.1 医学数据的分类和描述 3.2 常用医学数据分析方法 3.3 医学数据统计学描述方法第四章医学假设检验4.1 医学假设检验基础知识 4.2 参数假设检验 4.3 非参数假设检验第五章医学统计学应用方法5.1 统计图与图表的绘制与说明 5.2 医学统计学在医学科学研究和临床实践中的应用 5.3 实验设计与样本量计算四、教学方法1.讲授。

2.互动式教学。

3.课程案例分析。

4.实验操作。

5.课外作业。

五、考核方式1.作业、小论文等平时成绩占20%。

2.期末考试占80%。

六、教材及参考书目主要教材1.何国良, 蔡世洁. 医学统计学[M]. 上海科学技术出版社, 2017.2.朱桦. 医学统计学：基础研究与实践[M]. 化学工业出版社, 2017.参考书目1.Bernstein DA, 武松译. 统计学的科学原理[M]. 人民邮电出版社, 2015.2.李姝茵, 刘凯. 生物统计学及SPSS应用[M]. 科学出版社, 2014.3.韩高林, 邵振民. 随机模型及其应用：生物统计学[M]. 科学出版社, 2016.七、教学进度安排•第一、二周：第一章医学统计学导论•第三至五周：第二章医学数据收集方法•第六周至第九周：第三章医学数据描述和分析方法•第十至十二周：第四章医学假设检验•第十三至十五周：第五章医学统计学应用方法•第十六周：期末复习注：教学进度安排仅供参考，如果遇到特殊情况可能会进行适当调整。

数理统计学讲义课程设计一、背景与目的随着人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，数理统计学的需求也越来越高。

数理统计学是一门关于数据分析、预测和决策的学科，对于理解生活中诸多现象、预测未来市场走势、设计实验以及支持决策等方面具有重要意义。

本课程设计旨在通过数理统计学的基本操作和应用，提升学生的数学水平、扩展实践能力，培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。

二、课程内容1.导论•数理统计学的基本概念和思想•统计学的应用领域•统计分析的步骤和方法2.数据收集和整理•数据的来源和类型•数据的收集方法•数据的处理和清洗3.描述统计学•数据的概括性度量•常见分布的统计指标•统计图表的使用方法4.概率论•概率论的基本概念和公理•随机变量和概率分布•概率论的常用推理方法5.统计推理•统计推理的概念和基本原理•参数估计和假设检验•方差分析和回归分析6.应用实例和案例讲解•利用数理统计学解决实际问题的案例•针对实际问题的小组探究任务和报告三、教学方法针对不同章节的内容，我们将采取不同的教学方法：1.导论：通过示例和案例，引导学生了解数理统计学的基本概念和思想。

2.数据收集和整理：通过大量数据实践和案例，让学生手动收集并整理数据。

3.描述统计学：通过分组处理和绘制统计图表等方法，让学生学会对数据进行概括性描述。

4.概率论：通过概率树、概率分布和概率密度函数等方式，让学生掌握常见的概率分布和随机变量。

5.统计推理：结合实例和案例，让学生了解统计推理的基本原理和方法并掌握参数估计和假设检验等方法。

6.应用实例和案例讲解：通过分组和小组讨论等方式，让学生运用所学知识解决实际问题。

四、考核和评价本课程考核形式为期末考试和小组报告等形式。

期末考试占60分，小组报告占40分。

小组报告内容是对某个实际问题的解决方案和应用方法的讲解。

针对学生的表现，本课程采用分类评价制，将学生分为A、B、C、D四个等级，其中：•A级：成绩在85-100分之间，且课堂参与度高；•B级：成绩在70-84分之间，且课堂参与度中等；•C级：成绩在60-69分之间，或成绩70分以上但课堂参与度较低；•D级：成绩低于60分。

《统计基础》课程标准一、课程性质与目标统计基础是财经商贸专业的一门重要课程，旨在培养学生掌握统计基本理论、方法和技能，具备运用统计工具解决实际问题的能力。

本课程的目标是使学生能够：1. 了解统计的基本概念和统计数据的来源；2. 掌握统计数据的收集、整理和分析方法；3. 能够运用统计工具进行简单的数据分析；4. 具备运用统计知识解决实际问题的能力。

二、课程内容和要求本课程分为三个模块：统计基础理论、统计基本方法和统计实践应用。

具体内容包括：1. 统计基础理论：包括统计的概念、统计数据的分类、统计指标的含义和作用等；2. 统计基本方法：包括数据收集方法、数据整理方法、数据分析方法等；3. 统计实践应用：包括实际案例分析、调查报告撰写、数据分析报告等。

学生需要掌握的基本要求包括：1. 能够识别不同类型的数据并选择合适的收集方法；2. 能够根据数据的特点选择合适的整理方法进行数据整理；3. 能够运用各种分析方法对数据进行深入分析，并得出合理的结论；4. 能够根据实际需求选择合适的统计分析工具进行数据分析；5. 能够撰写调查报告和数据分析报告，能够清晰表达分析结果和结论。

三、教学方法与手段为了达到课程目标，我们将采用以下教学方法和手段：1. 案例教学：通过实际案例分析，帮助学生理解统计方法和技能的应用；2. 实践操作：组织学生进行数据收集、整理和分析的实践操作，提高学生的动手能力；3. 课堂讨论：鼓励学生积极参与课堂讨论，发表自己的观点和建议；4. 多媒体教学：利用多媒体手段，展示统计图表、数据和案例，增强教学效果。

四、课程评价方式本课程的评价方式包括形成性评价和总结性评价。

形成性评价包括平时作业、课堂表现和实践活动，占总评分的60%；总结性评价包括期末考试，占总评分的40%。

具体评价标准如下：1. 平时作业：包括课堂笔记、课后练习和小组作业等，要求认真完成，符合要求；2. 课堂表现：包括参与课堂讨论、回答问题等，要求积极表现，达到教学目标的要求；3. 实践活动：包括数据收集、整理和分析等实践操作，要求认真完成，符合要求；并且提交的调查报告和数据分析报告逻辑清晰、表达准确。

概率论与数理统计-题型方法课程设计一、课程简介本课程是概率论与数理统计专业的一门必修课，主要介绍概率和统计学的基本概念和理论，以及如何运用这些方法分析和解决现实问题。

本次课程设计目的是帮助学生掌握概率论和数理统计的常用方法及其应用，提高学生的实际应用能力和解决问题的能力。

本次课程设计将从以下几个方面展开：•随机变量及其分布•概率密度与分布函数•多维随机变量及其分布•统计推断的概念及方法•常用统计方法及应用二、课程大纲1.随机变量及其分布–随机变量的概念和分类–离散型随机变量和连续型随机变量–各种常用分布的概念和性质–使用Python进行随机变量及其分布的模拟和可视化2.概率密度与分布函数–概率密度的概念和性质–分布函数的概念和性质–常用分布的概率密度函数和分布函数–使用Python进行概率密度与分布函数的计算和可视化3.多维随机变量及其分布–随机向量的概念及其分布–各种多维分布的概念和性质–使用Python进行多维随机变量及其分布的模拟和可视化4.统计推断的概念及方法–参数估计的基本原理和方法–假设检验的基本原理和方法–置信区间和可靠性的概念和计算–使用Python进行统计推断的计算和可视化5.常用统计方法及应用–方差分析和回归分析的概念和应用–相关分析和聚类分析的概念和应用–多元统计分析的概念和应用–使用Python进行常用统计方法及应用的计算和可视化三、课程要求本课程的教学方式为理论讲授和计算机实验，学生需要通过认真听课、主动思考、积极参与实验和课程设计，达到以下几个方面的要求：1.掌握概率论和数理统计的常用概念、方法和应用。

2.能够使用Python进行概率论和数理统计相关计算和可视化。

3.能够独立开展小规模概率论和数理统计相关问题的研究和解决。

4.能够将概率论和数理统计相关知识与具体问题相结合，形成创新性解决方案。

四、考核方式本课程的考核方式包括理论测试、计算机实验和课程设计。

其中，理论测试占25%；计算机实验占25%；课程设计占50%。