课程大纲：

 1  统计数据的收集与整理 

　　1.1 统计学概述 

　　1.2 数据的收集 

　　1.3 问卷设计 

　　1.4 统计表和统计图 

 2  统计数据的汇总 

　　2.1 度量中心趋势的指标 

　　2.2 度量离散程度的指标 

　　2.3 度量偏斜程度的指标 

　　2.4 利用Excel数据分析功能求各种统计指标 

 3  概率基础 

　　3.1 引言 

　　3.2 随机试验与随机事件 

　　3.3 概率 

　　3.4 随机变量及其分布函数 

　　3.5 离散型随机变量 

　　3.6 连续型随机变量 

　　3.7 随机变量的数学期望和方差 

　　3.8 大数定律和中心极限定理及其计算机模拟验证 

　　3.9 新产品投资决策案例析 

 4  抽样分布和参数估计 

　　4.1 简单随机抽样和统计量 

　　4.2 其他抽样方法 

　　4.3 参数的点估计 

　　4.4 区间估计 

 5  假设检验 

　　5.1 案例介绍 1 

　　5.2 假设检验的基本原理 

　　5.3 单个正态总体均值的检验 

　　5.4 单个正态总体方差的检验((2检验) 

　　5.5 两个独立正态总体均值的检验 

　　5.6 成对样本试验的均值检验 

　　5.7 两个正态总体方差的检验(F检验) 

　　5.8 总体比例的检验 

　　5.9 假设检验小结 

　　5.10 总体分布的(2检验 

　　5.11 SPSS软件的使用 

 6  方差分析 

　　6.1 引言 

　　6.2 单因子方差分析 

　　6.3 双因子方差分析 

　　6.4 SPSS软件的使用 

 7  正交试验设计 

　　7.1 试验设计的基本概念 

　　7.2 无交互作用的正交设计 

　　7.3 有交互作用的正交设计 

 8  回归分析 

　　8.1 引言 

　　8.2 一元线性回归 

　　8.3 曲线回归 

　　8.4 多元线性回归 

　　8.5 质量控制应用案例分析 

　　8.6 SPSS软件的使用 

 9  违背经典假设的经济计量模型 

　　9.1 引言 

　　9.2 异方差 

　　9.3 自相关 

　　9.4 多重共线性 

 10  主成分分析 

　　10.1 主成分的概念 

　　10.2 主成分计算 

　　10.3 样本主成分 

　　10.4 主成分的选取 

　　10.5 案例分析 

　　10.6 主成分分析的上机实现 

 11  因子分析 

　　11.1 因子分析模型 

　　11.2 模型参数的统计意义 

　　11.3 变量X1, X2, ..., Xp之间的相关性检验 

　　11.4 模型的参数估计方法 

　　11.5 因子得分 

　　11.6 因子分析的上机实现 

 12  聚类分析 

　　12.1 距离和相似性度量 

　　12.2 系统聚类法 

　　12.3 动态聚类法 

　　12.4 有序样品的聚类 

　　12.5 聚类分析上机实现 

 13  判别分析 

　　13.1 距离判别 

　　13.2 Bayes判别 

　　13.3 Fisher判别 

　　13.4 逐步判别 

　　13.5 SPSS中判别分析方法和概念的介绍 

　　13.6 判别分析的上机实现 


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