《统计学原理》教学大纲

基本教学内容及参考课时安排 第一章 绪论（3课时） 一、学习目的与要求 本章是全书的总纲。通过对本章的教学，使学生明确统计的含义，了解统计的产生和发展、统计的性质和特点，掌握统计学的若干基本概念，为以后各章的学习打好基础。 二、学习重点和难点 本章学习重点是统计的性质和特点，以及统计学的若干基本概念；难点是各基本概念之间的联系与区别。 三、基本内容 统计的含义统计工作、统计资料和统计科学统计的产生和发展统计的性质、特点和任务统计科学与统计工作的关系绪论统计学的理论基础哲学与政治经济学，概率论与数理统计

总体与总体单位统计学的若干基本概念标志、变异与变量指标与指标体系

第二章 数据的搜集与统计调查（4课时） 一、学习目的与要求 通过对本章的学习，使读者明确统计调查的概念和原则，掌握统计调查的种类和方法，了解调查方案、问卷设计及调查误差的有关问题。

二、学习重点与难点 本章学习重点是统计调查的种类，重点掌握普查、重点调查、典型调查和抽样调查的概念。本章的难点是调查单位与报告单位的区别、统计报表与普查的区别、重点调查与典型调查的区别。

三、基本内容 2

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统计调查的意义和原则全面调查与非全面调查统计调查的种类定期统计报表和专门调查经济性调查与一次性调查统计调查的方法 直接观察法、报告法、采访法、

通讯法和实验调查法调查方案的概念调查方案调查方案的基本内容

问卷设计调查误差

第三章 数据的图表展示与统计整理（4课时） 一、学习目的与要求 通过对本章的学习，使学生明确统计整理的概念和程序，认识统计分组的意义和作用，掌握统计分组和变量数列的基本理论和方法，了解统计资料汇总的方法和技巧，了解统计表的结构、种类和制表规则。 二、学习重点与难点 本章学习重点是统计分组的概念、作用，变量数列的编制方法；难点是掌握并运用统计分组的种类。 三、基本内容 统计整理的概念、作用、程序统计资料审核完整性、及时性、正确性

统计分组的概念、作用按分组作用分：类型分组、结构 分组和分析分组按分组标志分：简单分组、复合统计分组统计分组种类 分组和并列分组

按分组标志性质分：品质分组和 数量分组统计分组方法统计资料汇总

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第四章 数据的概括性度量（6课时） 一、学习目的与要求 通过本章的教学，使学生熟悉数据的常见统计特征和相关度量。具体而言，要求学生掌握总量指标与相对指标；数据集中趋势和离散趋势的度量；了解数据偏态、峰态的概念和度量值，会进行偏态与峰态的判断。 二、基本内容

1.总量指标与相对指标 概念 按内容分：总体总量和标志总量 总量指标 种类 按时间分：时期指标和时点指标 按计量单位分：实物指标、价值指标和劳动量指标 应用原则 总量指 概念 标和相 计划完成相对数 对指标 结构相对数 相对指标 种类 比例相对数 比较相对数 动态相对数 强度相对数

2.集中趋势的度量：众数；中位数和四分位数；平均数；众数、中位数和平均数的比较。 3.离散程度的度量：异众比率；四分位差；方差和标准差；离散系数。 4.偏态和峰态的度量：偏态与偏态系数；峰态与峰态系数。 三、重点和难点 重点：总量指标与相对指标；集中趋势的度量：众数；中位数和四分位数；平均数；众数、中位数和平均数的比较。离散程度的度量：异众比率；四分位差；方差和标准差；离散系数。 难点：相对指标；中位数和四分位数；平均数；众数、中位数和平均数的比较；异众比率；四分位差；方差和标准差；离散系数。 4

第五章 概率与概率分布（4课时） 一、学习目的与要求 通过本章的教学，使学生回顾和掌握概率及概率分布的基本知识，为后续参数估计、假设检验等推断统计内容打好基础。 二、基本内容 1. 随机事件及其概率：随机事件（基本事件、必然事件、不可能事件）、事件的概率（古典定义、统计定义和主观概率定义）及其计算。 2. 概率的性质与运算法则：概率的性质；加法法则；条件概率与独立事件；全概公式与逆概公式（贝叶斯公式）。 3. 离散型随机变量及其分布：随机变量的含义；概率函数；离散型与连续型随机变量；离散型随机变量的概率分布；离散型随机变量的期望与方差；二项分布；泊松分布。 4. 连续型随机变量及其分布：概率密度函数与分布函数；概率密度曲线；连续型随机变量的期望与方差；正态分布与标准正态分布及其概率的计算。 三、重点和难点 重点：随机事件、事件的概率及计算；概率的性质；加法法则；条件概率与独立事件；随机变量的含义；概率函数；离散型与连续型随机变量；离散型随机变量的概率分布；离散型随机变量的期望与方差；概率密度函数与分布函数；概率密度曲线；连续型随机变量的期望与方差；正态分布与标准正态分布及其概率的计算。 难点：条件概率与独立事件；随机变量的含义；概率函数；离散型与连续型随机变量；离散型随机变量的概率分布；离散型随机变量的期望与方差；概率密度函数与分布函数；概率密度曲线；连续型随机变量的期望与方差；正态分布与标准正态分布及其概率的计算。

第六章 统计量及抽样分布（6课时） 一、学习目的与要求 通过本章的教学，使学生掌握统计量及抽样分布的概念，熟悉几个重要的分布（卡方分布、t分布和F分布），掌握样本均值、样本比例和样本方差的抽样分布；掌握林德贝格—列维中心极限定理。为后续参数估计、假设检验等章节的教学做好准备。 二、基本内容 1. 统计量：统计量的概念；常用统计量（样本均值、样本方差、样本变异系数、样本偏度、样本峰度）； 2. 关于分布的几个概念：抽样分布；渐近分布；随机模拟的近似分布。 3. 由正态分布导出的几个重要分布：卡方分布；t分布；F分布。 4. 样本均值的分布：林德贝格—列维中心极限定理； 5

5. 样本比例的抽样分布 6. 样本方差的抽样分布 三、重点和难点 重点：统计量的概念；抽样分布的概念；卡方分布；t分布；F分布；林德贝格—列维中心极限定理；样本比例的抽样分布；样本均值的抽样分布。 难点：卡方分布；t分布；F分布；林德贝格—列维中心极限定理；样本比例的抽样分布；样本均值的抽样分布。

第七章 参数估计（6课时） 一、学习目的与要求 通过本章的教学，使学生掌握参数估计的基本思想，会进行点估计一个总体均值、比例和方差的区间估计。掌握评价估计量优劣的标准。 二、基本内容 1. 参数估计的一般问题：估计量与估计值（参数估计的含义）；点估计与区间估计；评价估计量优劣的标准（无偏性，有效性和一致性）。 2. 一个总体参数的区间估计：大样本与小样本；总体均值的区间估计；总体比例的区间估计；总体方差的区间估计。 三、重点和难点 重点：区间估计的含义和思想；评价估计量优劣的标准；一个总体均值的区间估计。 难点：区间估计的含义和思想；一个总体均值的区间估计。

第八章 假设检验（4课时） 一、学习目的与要求 通过本章的教学，使学生掌握假设检验的基本思想，会进行一个总体参数的假设检验。 二、基本内容 1. 假设检验的基本问题：原假设和备择假设的建立；两类错误的含义和关系；假设检验的步骤；利用P值进行决策；单侧检验和双侧检验。 2. 一个总体参数的假设检验：总体均值的假设检验；总体比例的假设检验；总体方差的假设检验。 三、重点和难点 6

重点：假设的建立；两类错误的含义和关系；假设检验的步骤；利用P值进行决策；一个总体均值的假设检验。 难点：两类错误的含义和关系；假设检验的步骤；利用P值进行决策；一个总体均值的假设检验。

第九章 一元线性回归（4课时） 一、学习目的与要求 通过本章的教学，使学生掌握相关与回归分析的基本思想，会进行一元线性回归分析，能看懂和统计软件的一元线性回归分析结果，会对回归方程进行解释，会利用回归方程进行点估计。 二、基本内容 1. 变量间关系的度量：变量间的关系（函数关系和相关关系）；相关关系的描述和测度；相关关系的显著性检验。 2. 一元线性回归：回归分析的起源和基本思想；一元线性回归模型；参数的最小二乘估计；回归直线的拟合优度；显著性检验；回归分析结果的评价。 3. 利用回归方程进行点估计。 三、重点和难点 重点：变量间的关系（函数关系和相关关系）；相关关系的描述和测度；相关关系的显著性检验；回归分析的起源和基本思想；一元线性回归模型；参数的最小二乘估计；回归直线的拟合优度；显著性检验；回归分析结果的评价。 难点：变量间的关系（函数关系和相关关系）；相关关系的描述和测度；相关关系的显著性检验；回归分析的起源和基本思想；一元线性回归模型；参数的最小二乘估计；回归直线的拟合优度；显著性检验；回归分析结果的评价。

第十章 时间序列分析与预测（4课时） 一、学习目的与要求 通过本章的教学，使学生掌握时间序列的含义及其影响成份，会对时间序列进行描述性分析。了解平稳序列、趋势型序列、季节型和复合型序列的预测思想。 二、基本内容 1. 时间序列及其分解：时间序列的含义；平稳序列与非平稳序列；时间序列的影响成份：趋势、季节性、周期性、随机性；时间序列的分解模型（加法模型、乘法模型和混合模