兰州商学院《统计学》精品课程教案

《统计学》教案一、教学目标1、让学生了解统计学的基本概念、研究对象和方法。

2、使学生掌握数据收集、整理和描述的基本方法。

3、培养学生运用统计学方法分析和解决实际问题的能力。

二、教学重难点1、重点（1）统计学中的基本概念，如总体、样本、变量等。

（2）数据收集的方法，包括普查和抽样调查。

（3）数据的整理和图表展示，如频数分布表、直方图、折线图等。

2、难点（1）抽样方法的选择和抽样误差的理解。

（2）统计量的计算和应用，如均值、方差、标准差等。

三、教学方法1、讲授法：讲解统计学的基本概念和方法。

2、案例分析法：通过实际案例引导学生运用统计学知识解决问题。

3、小组讨论法：组织学生进行小组讨论，培养合作学习和思考能力。

四、教学过程1、课程导入（约 10 分钟）通过展示一些与生活相关的数据，如班级学生的考试成绩、城市的人口数量、商品的销售数据等，引导学生思考如何从这些数据中获取有用的信息，从而引出统计学的概念。

2、统计学的基本概念（约 30 分钟）（1）总体和样本总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分个体。

通过举例，如研究某学校学生的身高情况，全校学生的身高就是总体，抽取的部分学生的身高就是样本。

（2）变量和数据变量是指研究对象的特征或属性，数据则是变量的具体取值。

例如，学生的身高、体重、年龄等都是变量，而每个学生的具体身高值、体重值、年龄值就是数据。

3、数据收集（约 30 分钟）（1）普查普查是对总体中的所有个体进行调查。

讲解普查的优点（准确性高）和缺点（成本高、费时费力），并举例，如全国人口普查。

（2）抽样调查抽样调查是从总体中抽取一部分个体进行调查。

介绍抽样调查的优点（节省成本、高效）和抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等），通过实际案例让学生理解不同抽样方法的应用场景。

4、数据整理与描述（约 40 分钟）（1）数据分组将收集到的数据按照一定的规则进行分组，讲解分组的原则和方法。

（2）频数分布表根据分组情况，制作频数分布表，展示数据在各个组中的分布情况。

《统计学教案》word版第一章：统计学概述1.1 统计学的定义解释统计学是研究数据收集、分析、解释和展示的科学。

强调统计学在各个领域的应用，如经济学、生物学、社会科学等。

1.2 数据的类型介绍定性数据和定量数据的概念。

举例说明定性数据和定量数据的差异和应用。

1.3 统计学的基本概念解释总体、样本、变量和分布的概念。

强调总体、样本、变量和分布之间的关系。

第二章：数据的收集和整理2.1 数据的收集方法介绍问卷调查、实验设计、观察法等数据收集方法。

强调各种数据收集方法的优缺点和适用场景。

2.2 数据的整理方法解释数据的清洗、排序、分类和编码等整理过程。

介绍数据整理工具和技术，如Excel、SPSS等。

2.3 数据的展示介绍数据的图表展示方法，如条形图、折线图、饼图等。

强调图表的清晰、准确和美观。

第三章：描述性统计分析3.1 频数和频率分布解释频数和频率的概念。

举例说明频数和频率分布的计算和应用。

3.2 数据的概括性度量介绍平均数、中位数、众数等概括性度量的概念。

强调各种概括性度量的优缺点和适用场景。

3.3 数据的离散程度解释方差、标准差、离散系数等离散程度的概念。

举例说明离散程度的计算和应用。

第四章：概率论基础4.1 概率的基本概念解释事件、样本空间、概率等概念。

强调概率的计算方法和规则。

4.2 条件概率和独立性解释条件概率和独立性的概念。

举例说明条件概率和独立性的计算和应用。

4.3 概率分布介绍二项分布、正态分布、泊松分布等概率分布的概念。

强调各种概率分布的性质和应用。

第五章：推断性统计分析5.1 参数估计解释点估计和区间估计的概念。

举例说明参数估计的计算和应用。

5.2 假设检验解释假设检验的概念和步骤。

举例说明假设检验的计算和应用。

5.3 置信区间的构建解释置信区间的概念和构建方法。

强调置信区间的含义和应用。

第六章：概率分布和统计推断6.1 离散概率分布介绍离散随机变量的概率分布，包括二项分布、泊松分布和几何分布。

统计教案一、教学目标1.了解统计学的基本概念和方法，掌握统计学的基本知识和技能。

2.能够正确应用统计方法进行数据整理、数据描述和数据分析，解决实际问题。

3.培养学生的统计思维能力和数据处理能力，提高学生的数理思维和科学素养。

二、教学内容1. 统计学基础知识1.1 统计学的概念和发展历程1.2 统计学的应用领域1.3 统计学的基本方法1.4 统计学中常用的统计指标和图表2. 数据整理与描述2.1 数据收集的方法和步骤2.2 数据的整理和预处理2.3 数据的描述性统计2.4 数据的可视化表示3. 概率与统计推断3.1 概率的基本概念和性质3.2 随机事件与概率3.3 统计推断的基本原理3.4 参数估计和假设检验三、教学方法1.讲授法：通过讲解统计学的基本概念、方法和应用领域，引导学生对统计学的认识和理解。

2.实践法：通过设计实际问题和数据分析案例，学生进行数据整理、描述和分析的实际操作，培养学生的数据处理能力和统计思维。

3.讨论法：引导学生参与讨论，探讨统计学的应用和相关问题，提高学生的分析和解决问题的能力。

四、教学步骤第一节统计学基础知识1.介绍统计学的概念和发展历程，让学生了解统计学的基本内容和应用领域。

2.介绍统计学的基本方法和常用的统计指标和图表，让学生掌握统计学的基本技能。

第二节数据整理与描述1.介绍数据收集的方法和步骤，让学生了解数据整理的基本原则。

2.指导学生进行数据整理和预处理，让学生掌握数据整理的技巧和方法。

3.介绍数据的描述性统计和数据的可视化表示，让学生学会应用统计方法进行数据描述。

第三节概率与统计推断1.介绍概率的基本概念和性质，让学生了解概率的基本原理。

2.讲解随机事件与概率的关系，培养学生的概率思维。

3.介绍统计推断的基本原理，让学生了解参数估计和假设检验的方法和应用。

第四节综合应用1.组织学生进行综合应用活动，通过实际问题和数据分析案例，让学生运用所学知识解决实际问题。

《统计学》教案统计学是现代社会中非常重要的一门学科，它的应用范围十分广泛，从商业、金融到医学、社会学都离不开统计学的应用。

在教育领域中，由于它的实用性和广泛性，统计学也成为了一个不可或缺的学科。

本文将介绍一份针对初学者的统计学教案。

一、教学目标1. 熟悉和掌握基本统计概念和方法，包括数据类型、概率、统计分布等。

2. 理解和运用常见的统计分析方法，如均值、中位数、方差等。

3. 能够进行一些基本的统计分析，如描述性统计分析、相关分析和回归分析等。

4. 浅显易懂地介绍统计学的高级内容，如因果推断、实验设计等。

二、教学内容1. 数据类型和概率学生需要了解常见的数据类型，包括定量数据和定性数据，以及它们的常见表示方式。

同时，还需要了解常见的概率分布，如正态分布、二项式分布和泊松分布等。

2. 统计描述方法统计描述方法是描述数据的一种方式，包括均值、中位数、方差、标准差和百分位数等。

这些方法对于描述数据集的核心特征和分布很有用。

3. 相关分析相关分析是研究两个变量之间关系的一种方法。

学生需要了解两个变量之间的关系可以通过什么方法测量，并理解相关系数的含义和解释。

4. 回归分析回归分析是用于研究因变量和自变量之间关系的一种方法。

学生要理解回归分析的基本思想和步骤，并能够解释残差和R平方等概念。

5. 实验设计实验设计是设计和安排实验的过程，以确保研究结果的准确性。

学生需要了解常见的实验设计类型，如随机化实验和区组实验，以及它们的优缺点。

三、教学方法1. 统计学是一门比较抽象和理论化的学科，需要选择合适的教学方法。

在教学中，教师可以运用案例分析和演示来帮助学生加深对统计概念和方法的理解。

2. 统计学是一门实用性很强的学科，教师可以设置一些实际的数据分析课题来让学生进行实践。

3. 在教学中，教师可以将统计学与其他学科结合起来，以帮助学生更好地理解统计学的实际应用。

例如，将统计学的知识应用到市场营销中，从而更好地了解市场规律。

《统计学》课程思政教学案例一、教学目标1. 知识目标：让学生掌握统计学的基本概念、原理和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等。

2. 能力目标：培养学生的数据分析和处理能力，以及团队协作和沟通表达能力。

3. 价值观目标：通过统计学的学习，树立正确的数据观念，培养学生的逻辑思维和分析能力，提高学生的道德素养和社会责任感。

二、教学内容本次教学内容为统计学基本理论和方法，重点介绍统计学的应用场景、作用和价值。

三、教学重点与难点1. 教学重点：统计学的基本概念、原理和方法。

2. 教学难点：如何运用统计学原理解决实际问题，如何培养学生的数据分析能力和逻辑思维能力。

四、教学方法与手段本次教学采用案例分析、小组讨论、课堂互动等多种教学方法，通过多媒体教学工具和网络资源，使学生更好地理解和掌握统计学知识。

五、教学组织与实施1. 课堂导入：通过引入实际案例，激发学生的学习兴趣和好奇心，引导学生进入统计学的学习。

2. 知识点讲解：分别讲解统计学的各个知识点，包括数据收集、整理、描述和分析等，并通过案例分析加深学生的理解。

3. 小组讨论：将学生分成若干小组，针对实际问题进行讨论和分析，培养学生的团队协作和沟通表达能力。

4. 课堂互动：鼓励学生积极发言，提出问题和建议，加强师生之间的互动和交流。

5. 总结归纳：对本次教学内容进行总结归纳，强调统计学的应用价值和意义，鼓励学生将统计学知识应用到实际生活中。

六、教学评价与反馈1. 形成性评价：通过小组讨论和课堂互动，对学生的参与度和理解程度进行评价，及时发现和解决问题。

2. 总结性评价：通过课后练习和考试，对学生的统计学知识掌握情况进行评估。

3. 反馈与改进：根据学生的反馈和评价，及时调整教学方法和内容，不断改进和提高教学质量。

七、思政元素融入方式与效果1. 引导学生树立正确的数据观念：在讲解统计学概念和方法时，强调数据的重要性和价值，让学生认识到数据是现代社会的重要资源，培养学生的数据意识和数据素养。

第一部分课程综述一、课程性质统计学是一门研究客观现象总体数量特征的方法论科学，具有综合性、应用性和数量性的特征。

它系统地介绍了统计理论与方法的历史发展过程及其经典理论、学派、代表人物；较全面地阐述了统计基本理论与基本方法；特别是对二十世纪后期出现的新的统计理论与方法作了重点介绍，以便让学生更好地了解和掌握统计学的发展趋势和发展规律。

二、教学目的《统计学》是高等院校财经类专业的必修课、核心课之一。

为了使学生掌握市场经济条件下，数据资料的搜集加工、分析及预测方法，本课程将从实际应用入手，即在统计理论基础上重点阐述统计工作各个阶段、不同实际应用方面的操作方法，力求体现统计学的社会性与科学性相结合的特点。

通过本课程的教学，使学生能够在理论联系实际的基础上，比较系统地掌握统计学的基本思想、基本理论、基础知识和基本方法；理解并记忆统计学的有关基本概念和范畴；掌握并能运用统计基本方法和技术进行统计设计、统计调查、统计整理和一定的统计分析，使学生掌握并应用该工具为自己所学专业服务，以提高学生科学研究和实际工作能力。

三、教学内容1、考虑到财经类各专业未设置《统计学原理》与各专业统计课程，因而《统计学》的内容既包括统计方法，也包括必要的社会经济指标核算知识，使一般的统计理论方法，落实到实际的指标体系的运用上。

2、考虑到财经类各专业都需要加强数量分析能力的培养，因此，不但介绍一般的统计方法，而且还介绍了常用的数理统计方法在社会经济领域中的应用。

3、考虑到《统计学》是一门方法论方面的应用科学，因而在《统计学》中，一方面对于描述统计内容保持一定比例，另一方面也应加强统计分析、统计推断和统计核算方面的内容。

板书、幻灯片、多媒体、统计调查实践、上机实验等配合使用。

六、面向专业财经类各专业及其他相关专业。

第二部分课程教学内容第一章绪论（一）教学目的通过本章的学习，要求对统计学的内容、研究对象、性质、应用范围及基本方法，尤其是统计学的基本概念有正确的理解和认识。

兰州商学院《统计学》精品课程教案第一章：统计学导论1.1 课程介绍统计学的定义、性质和作用统计学的发展历程统计学在经济学、管理学、自然科学等领域的应用1.2 统计学的基本概念统计数据的类型统计指标的分类统计数据的来源和收集方法1.3 统计数据的描述和展示频数分布和频数表图表的类型和作用统计描述性分析方法第二章：概率论基础2.1 随机事件及其运算随机事件的定义和分类随机事件的运算规则独立事件的判断方法2.2 概率分布及其性质概率的定义和性质几种常见的概率分布（如均匀分布、二项分布、泊松分布等）概率分布的图形表示和数学表达2.3 随机变量的数字特征随机变量的期望值、方差、标准差、偏度和峰度等概念随机变量分布的性质和计算方法第三章：抽样调查与抽样分布3.1 抽样调查的基本概念抽样调查的定义和特点抽样调查的优点和局限性常用的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等）3.2 抽样分布的性质抽样分布的定义和分类抽样分布的数学表达和图形表示抽样误差和抽样极限定理3.3 估计量的性质和置信区间估计量的定义和性质置信区间的概念和计算方法置信区间的评价和应用第四章：参数估计4.1 参数估计的基本概念参数估计的定义和作用点估计和区间估计的区别和联系参数估计的数学表达和方法4.2 常用的参数估计方法最大似然估计法贝叶斯估计法区间估计的计算方法4.3 参数估计的评价和应用估计量的性质和评价准则参数估计在实际应用中的注意事项参数估计的局限性和改进方法第五章：假设检验5.1 假设检验的基本概念假设检验的定义和作用检验准则和检验统计量假设检验的类型和判断准则5.2 常用的假设检验方法单样本t检验双样本t检验方差分析（ANOVA）卡方检验5.3 假设检验的性质和应用假设检验的局限性和改进方法假设检验在实际应用中的注意事项假设检验与参数估计的关系和区别第六章：相关分析与回归分析6.1 相关分析的基本概念相关系数的概念和计算相关性的判断和表示相关分析在实际应用中的局限性6.2 线性回归分析线性回归模型的定义和形式回归系数的估计和检验线性回归模型的评价和应用6.3 多元回归分析多元线性回归模型的定义和形式多元回归系数的估计和检验多元回归分析在实际应用中的注意事项第七章：时间序列分析7.1 时间序列的基本概念时间序列的定义和分类时间序列的平稳性及其检验时间序列的分析方法和技术7.2 单变量时间序列分析自回归模型（AR）移动平均模型（MA）自回归移动平均模型（ARMA）自回归积分移动平均模型（ARIMA）7.3 多变量时间序列分析向量自回归模型（VAR）协整理论和误差纠正模型（ECM）面板时间序列分析第八章：统计指数与多元统计分析8.1 统计指数的概念和分类帕累托指数拉氏指数费雪指数指数体系和平衡指数8.2 指数数的编制和分析指数数的定义和编制方法指数数的分析与应用指数数的局限性和改进方法8.3 多元统计分析方法简介主成分分析（PCA）因子分析聚类分析判别分析第九章：非参数统计与贝叶斯统计9.1 非参数统计的基本概念非参数统计的定义和特点非参数检验的方法和应用非参数统计在实际问题中的应用案例9.2 贝叶斯统计的基本概念贝叶斯统计的定义和方法贝叶斯推断的形式和步骤贝叶斯统计在实际问题中的应用案例9.3 贝叶斯统计方法的计算贝叶斯统计的计算方法贝叶斯统计软件和编程实现贝叶斯统计在数据分析中的应用案例第十章：统计软件与应用10.1 统计软件的基本功能常见统计软件的介绍（如SPSS、SAS、R、Python等）数据导入和数据管理统计分析图表的绘制和编辑10.2 统计软件的操作实例实际数据集的导入和预处理描述性统计分析的操作步骤假设检验、回归分析等操作步骤10.3 统计软件在实际应用中的注意事项数据分析的伦理和道德问题数据质量和数据清洗的重要性结果解释和报告的准确性和清晰性第十一章：实验设计与质量控制11.1 实验设计的基本概念实验设计的意义和作用实验设计的原则和方法完全随机设计、随机区组设计和析因设计等常见实验设计方案11.2 实验结果的统计分析实验结果的描述和展示实验数据的方差分析和多重比较实验结果的显著性检验和效果大小估计11.3 质量控制与过程改进质量控制的概念和原则控制图的类型和应用过程改进的方法和工具（如六西格玛管理、全面质量管理等）第十二章：生存分析与风险评估12.1 生存分析的基本概念生存数据的类型和特点生存函数和风险函数生存分析的模型和方法12.2 生存数据的统计分析生存数据的描述和展示生存曲线和生存图的绘制生存分析的假设检验和参数估计12.3 风险评估与决策分析风险评估的概念和方法决策树和决策表的应用风险决策的统计分析和优化方法第十三章：多变量分析与空间数据分析13.1 多变量分析的基本概念多变量数据的类型和结构多变量分析的方法和目标因子分析、主成分分析和多元回归分析等常见多变量分析技术13.2 多变量数据的统计分析多变量数据的图形展示和分析多变量统计模型的建立和评价多变量分析在实际应用中的注意事项13.3 空间数据的统计分析空间数据的类型和特点空间数据的插值和克里金方法空间数据的聚类分析和空间自相关分析第十四章：金融统计与风险管理14.1 金融统计的基本概念金融市场的统计指标和统计方法金融资产的收益率和风险度量金融统计在金融分析和决策中的作用14.2 金融风险的统计分析金融风险的类型和度量金融风险的统计模型和风险评估金融风险管理的统计方法和工具14.3 金融时间序列分析金融时间序列的特点和分析方法金融时间序列的平稳性和单位根检验金融时间序列的ARIMA模型和GARCH模型等分析技术第十五章：大数据统计分析与15.1 大数据的统计分析概述大数据的定义和特点大数据统计分析的方法和挑战大数据在商业、医疗、社交网络等领域的应用案例15.2 大数据统计分析的技术和工具大数据统计分析的框架和算法大数据可视化和数据挖掘技术大数据分析和在统计学中的应用前景15.3 与统计学的融合机器学习的基本概念和方法深度学习和神经网络在统计学中的应用在统计学中的挑战和发展趋势重点和难点解析本文主要介绍了《统计学》这门课程的教学教案，涵盖了从统计学导论到大数据统计分析与的十五个章节。

《统计》教学教案第一章：统计概述1.1 统计的定义与作用解释统计的概念，让学生了解统计在实际生活中的应用。

强调统计在数据分析中的重要性。

1.2 统计数据的类型介绍定量数据和定性数据的区别。

举例说明不同类型的统计数据。

1.3 统计学的基本概念介绍众数、平均数、中位数等统计学基本概念。

通过实例让学生理解这些概念的应用。

第二章：数据的收集与整理2.1 数据的收集方法介绍调查问卷、观察法等数据收集方法。

强调数据的可靠性和有效性。

2.2 数据的整理方法介绍数据的清洗、分类、排序等整理方法。

强调数据整理对数据分析的重要性。

2.3 数据的可视化展示介绍条形图、折线图、饼图等数据可视化方法。

强调通过可视化展示数据的优势。

第三章：概率与频率3.1 概率的基本概念介绍概率的定义和计算方法。

通过实例让学生理解概率的应用。

3.2 频率与概率的关系解释频率和概率之间的关系。

强调频率与概率的差异和联系。

3.3 条件概率与独立事件的概率介绍条件概率和独立事件的概率的概念。

通过实例让学生理解条件概率和独立事件的概率的计算方法。

第四章：统计推断4.1 描述性统计与推理性统计解释描述性统计和推理性统计的区别。

强调推理性统计在预测和决策中的应用。

4.2 估计量的概念与方法介绍估计量的定义和计算方法。

强调估计量的一致性和有效性。

4.3 假设检验的基本原理介绍假设检验的概念和步骤。

通过实例让学生理解假设检验的应用。

第五章：回归分析5.1 线性回归的基本概念介绍线性回归的定义和应用。

强调线性回归在预测和建模中的重要性。

5.2 线性回归模型的建立与评估介绍线性回归模型的建立和评估方法。

通过实例让学生理解线性回归模型的应用。

5.3 多元回归分析介绍多元回归分析的概念和应用。

强调多元回归分析在多变量数据分析中的重要性。

第六章：时间序列分析6.1 时间序列数据的基本概念解释时间序列数据的定义和特点。

强调时间序列分析在预测和趋势分析中的重要性。

6.2 时间序列数据的预处理介绍时间序列数据的清洗、转换和季节性调整等预处理方法。

《统计学》教案范文教案封面课程名称：统计学课程编号：所属系别：学时数：36学时授课对象：统计学专业的本科生教学方式：讲授+实践教学目标：1.掌握统计学的基本概念和方法；2.培养学生运用统计学知识分析和解决实际问题的能力；3.培养学生的观察问题、总结归纳和运用统计学方法的习惯。

教学内容：第一讲统计学的概念和分类（2学时）1.统计学的定义和作用；2.统计学的分类及其特点。

第二讲描述统计学（4学时）1.数据收集与整理；2.频数分布表和频率分布直方图的制作；3.数据的集中趋势度量；4.数据的离散程度度量。

第三讲概率与概率分布（4学时）1.概率的基本概念；2.概率的性质；3.随机变量的概念和分类；4.离散型随机变量的概率分布；5.连续型随机变量的概率分布。

第四讲统计推断（4学时）1.抽样方法；2.参数估计；3.假设检验。

第五讲回归与相关分析（4学时）1.简单线性回归模型；2.多元线性回归模型；3.相关系数的计算和解释。

第六讲方差分析（4学时）1.单因素方差分析；2.双因素方差分析。

第七讲非参数统计方法（4学时）1.排序检验；2.秩和检验。

教学方法：1.授课结合案例分析，使用多媒体教学方式，增强学生对统计学概念和方法的理解；2.培养学生独立思考和问题解决能力，在案例分析和实践操作中培养学生对统计学方法的掌握；3.组织学生进行小组讨论和演示，提高学生的团队合作能力和表达能力。

评价方法：1.作业评价：布置并批改课后作业，评价学生对统计学知识和方法的理解和应用能力；2.实践评价：组织学生进行课题研究和实践操作，评价学生对统计学方法的掌握和运用能力；3.期末考试：采用笔试方式，考察学生对统计学基本概念、方法和应用的理解和掌握。

教学资源：1.统计学教材和教学PPT；2. 统计软件（如SPSS、Excel等）；3.统计学案例和相关资料；教学进度安排：案例分析教学内容学时数授课方式统计学的概念和分类2讲授+案例分析描述统计学4讲授+案例分析概率与概率分布4讲授+案例分析统计推断4讲授+案例分析回归与相关分析4讲授+案例分析方差分析4讲授+案例分析非参数统计方法4讲授+案例分析总结与复习6讲授教学参考书目：1.杨仲尉、曾国华《统计学》第八版；2.吴喜之、李长江《统计学教程》第三版；3.施光林、程国栋《高等数学教程》第七版。

兰州商学院《统计学》精品课程教案一、课程简介1.1 课程名称：统计学1.2 课程性质：专业基础课1.3 学时安排：共计72 学时，其中理论64 学时，实践8 学时。

1.4 先修课程：高等数学、线性代数1.5 课程目标：使学生掌握统计学的基本概念、方法和应用，具备运用统计学原理分析和解决实际问题的能力。

二、教学内容2.1 统计学的基本概念与术语2.1.1 统计学的基本概念统计数据、统计总体、个体、样本、样本容量、统计变量、随机变量、概率分布、期望、方差等。

2.1.2 统计学的基本术语均值、中位数、众数、离散程度、偏度、峰度等。

2.2 数据的收集与整理2.2.1 数据的收集调查问卷设计、数据来源、数据收集方法等。

2.2.2 数据的整理数据清洗、数据排序、数据汇总等。

2.3 概率论基础2.3.1 随机事件及其运算随机事件、事件的并、事件的交、事件的补等。

2.3.2 概率分布离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率分布等。

2.3.3 数学期望与方差随机变量的期望、方差、标准差等。

2.4 描述性统计分析2.4.1 频数与频率分布频数、频率、累积频率等。

2.4.2 统计图表条形图、饼图、折线图、直方图等。

2.4.3 集中趋势的度量均值、中位数、众数等。

2.4.4 离散程度的度量极差、四分位数、方差、标准差等。

2.4.5 偏度与峰度偏度、峰度等。

三、教学方法与手段3.1 教学方法讲授、案例分析、小组讨论、上机实践等。

3.2 教学手段多媒体教学、网络教学、教材、辅导资料等。

四、教学安排4.1 授课计划共计16 周，每周4 学时。

4.2 实践教学共计8 学时，在实验室进行。

五、考核方式5.1 期末考试闭卷考试，占总评的70%。

5.2 平时成绩课堂表现、作业、小测验等，占总评的30%。

六、教学评估与反馈6.1 教学过程中的评估通过课堂提问、作业批改、小测验等方式对学生的学习进度和理解程度进行评估。

定期组织小组讨论和案例分析，评估学生的合作能力和解决问题的能力。

统计学全书教学课件电子教案•统计学概述•统计数据的收集与整理•统计描述与图表展示目录•概率论基础与抽样分布•参数估计与假设检验•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理统计学概述01统计学的定义与特点定义统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学，旨在探索数据的内在规律和数量关系。

特点统计学具有广泛的应用性、严谨的科学性和灵活的方法论等特点。

它运用概率论等数学原理，通过大量数据的观察、实验和调查，揭示事物本质和发展规律。

03现代统计学时期随着计算机技术的发展，统计学在各个领域得到了广泛应用，并形成了许多分支学科。

01古典统计学时期主要关注国家管理和人口统计等问题，采用描述性统计方法对数据进行整理和描述。

02近代统计学时期概率论和数理统计等数学工具被引入统计学，推动了统计学的理论和方法的发展。

统计学的发展历史统计学的研究对象与分类研究对象统计学的研究对象包括各种类型的数据，如数量数据、质量数据、时间序列数据等。

这些数据可以来自各个领域，如经济、社会、医学、生物等。

分类根据研究目的和方法的不同，统计学可以分为描述性统计和推断性统计两大类。

描述性统计主要对数据进行整理和描述，而推断性统计则通过样本数据推断总体特征。

决策支持统计学可以为政府、企业和个人等提供决策支持。

通过对数据的收集和分析，可以帮助决策者了解市场趋势、评估风险、制定合理的发展规划等。

科学研究在科学研究领域，统计学是实验设计和数据分析的重要工具。

科学家们通过统计学方法对实验数据进行处理和分析，从而验证假设、发现新知识和推动科技进步。

社会调查在社会调查领域，统计学可以帮助调查者了解社会现象、分析社会问题并提出解决方案。

例如，通过人口普查、民意调查等方式收集数据，并运用统计学方法进行分析和解释。

质量控制在工业生产和服务业中，统计学被广泛应用于质量控制和改进。

通过对产品质量数据的收集和分析，可以及时发现生产过程中的问题并采取相应措施进行改进，从而提高产品质量和生产效率。