数据分析.doc

《数据分析》课程教学大纲课程英文名称执笔人:邓志云编写日期: 一、课程基本信息 1. 课程编号: 07010210 2. 课程性质/ 类别: 专业课/ 限选课 3. 学时/ 学分: 48 学时/2 学分 4. 适用专业: 数学与应用数学、信息与计算科学专业二、课程教学目标及学生应达到的能力要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域, 学会如何对已获取的数据进行加工处理, 如何对实际问题进行定量分析, 以及如何解释分析的结果。掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤,并具备一定的分析论证能力,且能够利用统计软件,较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力, 培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力三、课程教学内容与基本要求(一) 数据描述性分析:(6学时) 1. 主要内容: 一维数据的数字特征、数据的分布、多维数据的数字特征及相关分析。 2 .基本要求(1) 要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域与作用; (2) 掌握数据的数字特征与分布特征的描述与分析; (3) 掌握常用的统计量:如样本均值、样本协方差和方差,以及样本相关系数。 3. 自学内容: 数理统计、概率论。 4 .课外实践: 无(二) 线性回归分析(8学时) 1. 主要内容: 线性回归模型及其参数估计、统计推断与统计预测、残差分析、回归方程的选取。 2 .基本要求(1) 要求学生了解建立回归方程的五个基本假设; (2) 掌握线性回归模型,回归方程的选取,回归方程效果的检验,以及残差分析方法等; (3) 并能运用统计软件实现有关回归过程的分析。 3. 自学内容: 数理统计、数学实验。 4 .课外实践: 无(三) 方差分析(8学时) 1. 主要内容: 单因素方差分析、两因素等重复试验下的方差分析、两因素非重复试验下的方差分析。 2 .基本要求(1) 要求学生了解方差分析的基本思想; (2) 掌握单因素方差分析和两因素方差分析方法; (3) 并能运用统计软件解决一些实际问题。 3. 自学内容: 数理统计、数学实验。 4 .课外实践: 无(四) 主成分分析与典型相关分析( 10学时) 1. 主要内容: 主成分分析分析及基本思想、主成分分析的数学模型及几何解释、主成分的推导及基本性质、主成分的基本步骤、主成分分析的演示过程、典型相关分析。 2 .基本要求(1) 要求学生了解主成分分析的统计思想和实际意义; (2) 掌握其数学模型和二维空间上的几何意义; (3) 熟练掌握主成分的推导步骤及其重要的基本性质; (4 )了解典型相关分析的基本思想,会用典型相关分析方法处理实际问题。 3. 自学内容: 数理统计、数学实验。 4 .课外实践: 无(五) 判别分析(8学时) 1. 主要内容: 判别分析的目的和意义、判别分析中所使用的几种判别尺度的定义和基本性质、距离判别法, Bayes 判别法、判别分析的演示过程。 2 .基本要求(1) 要求学生理解判别分析的目的和意义、它的统计思想; (2) 了解并熟悉判别分析的三种类型,特别是 Bayes 判别方法的统计思想; (3) 熟练掌握两总体样本的距离判别法和 Bayes 判别法的具体计算步骤,并比较其异同。 3. 自学内容: 数理统计、数学实验。 4 .课外实践: 无