管理统计学应用与实践案例分析与统计软件应用课程设计
一、课程简介a:hover表示超链接的哪种状态
本课程旨在介绍管理统计学的基本理论和应用方法，重点涵盖数据
搜集与整理、描述性统计、参数估计、假设检验、回归分析、贝叶斯
分析以及统计软件应用等方面。同时，本课程着眼于实践，通过案例
分析，加强对管理统计学的理解和应用。
二、教学目标
1.理解管理统计学的基本理论和应用方法；
2.掌握数据搜集与整理、描述性统计、参数估计、假设检验、
回归分析、贝叶斯分析等实用方法；
3.能够应用统计软件进行数据分析、解读结果和作出决策；
4.通过案例分析加深对管理统计学的理解和应用。
三、教学内容
第一章数据的搜集和整理
1.数据的来源和类型；
2.数据的质量；
3.数据的整理：缺失值、错误值、异常值；
4.数据的可视化：直方图、散点图、箱线图。
第二章描述性统计
1.中心趋势：平均数、中位数、众数；
2.离散程度：标准差、方差、四分位数、离散系数；
3.偏态和峰态的度量。
第三章参数估计
1.点估计：样本均值、样本标准差、样本比例；
2.区间估计：正态总体、二项总体、大样本下的区间估计；
3.样本量的计算。
第四章假设检验
1.统计假设和备择假设；
2.检验统计量的计算；
3.显著性水平和P值；
4.单样本、双样本和配对样本的假设检验。
第五章回归分析
1.简单线性回归和多元回归；
2.拟合优度和解释方差；
3.模型的诊断和改进；
4.非线性回归和逻辑回归。
第六章贝叶斯分析
1.贝叶斯定理和贝叶斯公式；
2.先验概率和后验概率；
3.贝叶斯决策。
第七章统计软件的应用
本课程将涵盖如下软件：
1.Excel；
tcpsocket编程2.SPSS；
织梦作坊的微博
3.Python。
第八章案例分析
本课程将涉及如下实例：
1.股票交易策略；
2.产品质量控制；
3.市场调研分析；
4.业务风险控制。
四、教学方法
本课程采用讲解、演示和实践相结合的教学方法，利用Excel、SPSS、Python等软件进行实践操作，强化理论的应用，增强学生对管理统计学的实际应用能力。同时，案例分析将贯穿整个课程，体现“学以致用”的教学理念。
五、教材参考
《应用统计学》第5版，大卫・C.霍克
六、评分标准
1.平时成绩：出勤、课堂表现、作业，占30%；
2.课程设计：本课程将有一次课程设计，占30%；
3.期末考试：本课程期末将有一次笔试，占40%。
七、参考资料
1.《现代统计学基础》第4版，吴喜之
2.《SPSS入门与研究实例》第7版，朱剑锋
3.《Python数据分析基础》第2版，John Paul Mueller
八、教学进度
日期教学内容教师
第一周课程介绍、数据的搜集和整理王老师
第二周描述性统计王老师
第三周参数估计李老师
第四周假设检验李老师
frontpage控件第五周回归分析张老师
第六周贝叶斯分析张老师
localstorage删除第七周Excel数据分析王老师
第八周SPSS数据分析李老师
第九周Python数据分析张老师
第十周~第十一周案例分析全体教师
第十二周期末考试全体教师
九、结语
本课程旨在培养学生的管理统计学思维和实际应用能力，欢迎学生积极参与课堂讨论和实践操作，达到理论与实践相结合，学以致用的目标。
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